Genetic studies of body mass index yield new insights for obesity biology

Obesity is heritable and predisposes to many diseases. To understand the genetic basis of obesity better, here we conduct a genome-wide association study and Metabochip meta-analysis of body mass index (BMI), a measure commonly used to define obesity and assess adiposity, in upto 339,224 individuals. This analysis identifies 97 BMI-associated loci (P < 5 x 10(-8)), 56 of which are novel. Five loci demonstrate clear evidence of several independent association signals, and many loci have significant effects on other metabolic phenotypes. The 97 loci account for similar to 2.7% of BMI variation, and genome-wide estimates suggest that common variation accounts for >20% of BMI variation. Pathway analyses provide strong support for a role of the central nervous systemin obesity susceptibility and implicate new genes and pathways, including those related to synaptic function, glutamate signalling, insulin secretion/action, energy metabolism, lipid biology and adipogenesis.

Effects of feed restriction on yield, retail cuts and tissue composition of carcass of Saanen kids

Com o objetivo de estudar o efeito da restrição alimentar sobre as características de carcaça de caprinos leiteiros, realizou-se um experimento utilizando 27 cabritos machos Saanen distribuídos nos tratamentos 0 (alimentação à vontade), 30 ou 60% de restrição. Os animais apresentavam 5 kg de PV inicial e foram abatidos quando atingiram 20 kg de PV. Foram avaliados os rendimentos comercial e biológico, os cortes comerciais, a composição tecidual da perna, a área de olho-de-lombo (AOL) e a compacidade da carcaça. Utilizaram-se o delineamento inteiramente ao acaso e a análise de regressão em função da restrição alimentar. A restrição alimentar provocou redução do peso da carcaça e dos cortes comerciais, aumento da proporção do pescoço e diminuição da proporção do lombo. A proporção de ossos aumentou e a do tecido muscular e da gordura total diminuiu com o aumento da restrição. A proporção de gordura subcutânea diminuiu com o aumento da restrição alimentar. A área de olho-de-lombo (AOL) e a compacidade da carcaça foram afetadas pela restrição alimentar, mas ambas as medidas podem ser utilizadas para predizer a proporção de músculo da carcaça. O tratamento com 30% de restrição alimentar não prejudica a qualidade da carcaça de cabritos leiteiros.

Lima beans production and economic revenue as function of organic and mineral fertilization

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Utilização de modelos de regressão aleatória para produção de leite no dia do controle, com diferentes estruturas de variâncias residuais

Foram utilizados quatorze modelos de regressão aleatória, para ajustar 86.598 dados de produção de leite no dia do controle de 2.155 primeiras lactações de vacas Caracu, truncadas aos 305 dias. Os modelos incluíram os efeitos fixos de grupo contemporâneo e a covariável idade da vaca ao parto. Uma regressão ortogonal de ordem cúbica foi usada para modelar a trajetória média da população. Os efeitos genéticos aditivos e de ambiente permanente foram modelados por meio de regressões aleatórias, usando polinômios ortogonais de Legendre, de ordens cúbicas. Diferentes estruturas de variâncias residuais foram testadas e consideradas por meio de classes contendo 1, 10, 15 e 43 variâncias residuais e de funções de variâncias (FV) usando polinômios ordinários e ortogonais, cujas ordens variaram de quadrática até sêxtupla. Os modelos foram comparados usando o teste da razão de verossimilhança, o Critério de Informação de Akaike e o Critério de Informação Bayesiano de Schwar. Os testes indicaram que, quanto maior a ordem da função de variâncias, melhor o ajuste. Dos polinômios ordinários, a função de sexta ordem foi superior. Os modelos com classes de variâncias residuais foram aparentemente superiores àqueles com funções de variância. O modelo com homogeneidade de variâncias foi inadequado. O modelo com 15 classes heterogêneas foi o que melhor ajustou às variâncias residuais, entretanto, os parâmetros genéticos estimados foram muito próximos para os modelos com 10, 15 ou 43 classes de variâncias ou com FV de sexta ordem.

Estimação de parâmetros genéticos para produção de leite de cabras da raça Alpina

Foram utilizados 9.374 registros semanais de produção de leite de 302 primeiras lactações de cabras da raça Alpina. A produção de leite no dia do controle foi analisada por meio de um modelo animal, unicarater, de regressão aleatória, em que as funções de covariâncias para os componentes genéticos aditivos e de ambiente permanente foram modeladas por meio das funções de Wilmink, Ali e Schaeffer e por polinômios ortogonais, em uma escala de Legendre de ordens cúbica e quíntica. Assumiu-se, ainda, variância residual homogênea durante toda a lactação e heterogênea com três e quatro classes de variância residual. Os modelos foram comparados pelo critério de informação de Akaike (AIC), pelo critério de informação Bayesiano de Schwar (BIC), pela função de verossimilhança (Ln L), pela visualização das estimativas de variâncias genéticas, de ambiente permanente, fenotípicas e residuais e pelas herdabilidades. O polinômio de Legendre de ordem quíntica, com quatro e três classes de variâncias residuais, e a função de Ali e Schaeffer, com quatro classes de variâncias residuais, foram indicados como os mais adequados pelo AIC, BIC e Ln L. Estes modelos diferiram na partição da variância fenotípica para as variâncias de ambiente permanente, genética e residual apenas no início e no final da lactação. Contudo, a função de Ali e Schaeffer resultou em estimativas negativas de correlação genética entre os controles mais distantes. O polinômio de Legendre de ordem quíntica, assumindo variância residual heterogênea, mostrou-se mais adequado para ajustar a produção de leite no dia do controle de cabras da raça Alpina.

Comparação de modelos de regressão aleatória para estimação de parâmetros genéticos em caprinos leiteiros

Objetivou-se avaliar a melhor modelagem para as variâncias genética aditiva, de ambiente permanente e residual da produção de leite no dia do controle (PLDC) de caprinos. Utilizaram-se modelos de regressão aleatória sobre polinômios ortogonais de Legendre com diferentes ordens de ajuste e variância residual heterogênea. Consideraram-se como efeitos fixos os efeitos de grupo de contemporâneos, a idade da cabra ao parto (co-variável) e a regressão fixa da PLDC sobre polinômios de Legendre, para modelar a trajetória média da população; e, como efeitos aleatórios, os efeitos genético aditivo e de ambiente permanente. O modelo com quatro classes de variâncias residuais foi o que proporcionou melhor ajuste. Os valores do logaritmo da função de verossimilhança, de AIC e BIC apontaram para seleção de modelos com ordens mais altas (cinco para o efeito genético e sete para o efeito de ambiente permanente). Entretanto, os autovalores associados às matrizes de co-variâncias entre os coeficientes de regressão indicaram a possibilidade de redução da dimensionalidade. As altas ordens de ajuste proporcionaram estimativas de variâncias genéticas e correlações genéticas e de ambiente permanente que não condizem com o fenômeno biológico estudado. O modelo de quinta ordem para a variância genética aditiva e de sétima ordem para o ambiente permanente foi indicado. Entretanto, um modelo mais parcimonioso, de quarta ordem para o efeito genético aditivo e de sexta ordem para o efeito de ambiente permanente, foi suficiente para ajustar as variâncias nos dados.

Comparação de alguns modelos matemáticos para ajuste à curva de lactação média de um rebanho da raça Caracu

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Comparação de alguns modelos matemáticos para o ajuste às curvas de lactação individuais de vacas da raça Caracu

Foram ajustadas 7239 curvas de lactação de vacas Caracu, controladas semanalmente entre os anos de 1978 a 1988, pertencentes à Fazenda Chiqueirão, Poços de Caldas, MG. As funções utilizadas foram a linear hiperbólica (FLH), a quadrática logarítmica (FQL), a gama incompleta (FGI) e a polinomial inversa (FPI). Os parâmetros foram estimados por meio de regressões não lineares, usando-se processos iterativos. A verificação da qualidade do ajuste baseou-se no coeficiente de determinação ajustado (R²A), no teste de Durbin-Watson (DW) e nas médias e desvios-padrão estimados para os parâmetros e funções dos parâmetros dos modelos. Para a curva média, os R²A foram superiores a 0,90 para todas as funções. Bons ajustes, baseados nos R²A>0,80 foram obtidos, respectivamente, por 25,2%, 39,1%, 31,1% e 28,4% das lactações ajustadas pelas funções FLH, FQL, FGI e FPI. de acordo com o teste de DW, bons ajustes foram proporcionados para 29,4% das lactações ajustadas pela FLH, 54,9% pela FQL, 34,9% pela FGI e 29,6% pela FPI. Para ambos os critérios, a FQL foi superior às demais funções, indicando grande variação nas formas das curvas de lactação geradas pelos ajustes individuais. Curvas atípicas foram estimadas pelas funções, com picos ocorrendo antes do parto e algumas vezes após o término da lactação. Todas as funções apresentaram problemas quando ajustaram dados individuais.

Bayesian analysis of random regression models using B-splines to model test-day milk yield of Holstein cattle in Brazil

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Estimation of genetic parameters for milk yield in Murrah buffaloes by Bayesian inference

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Variance component estimates applying random regression models for test-day milk yield in Caracu heifers (Bos taurus Artiodactyla, Bovidae)

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Random regression models using different functions to model test-day milk yield of Brazilian Holstein cows

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Genetic parameters for test-day yield of milk, fat and protein in buffaloes estimated by random regression models

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Optimal Conditions for Biomass and Recombinant Glycerol Kinase Production Using the Yeast Pichia pastoris

The extracellular glycerol kinase gene from Saccharomyces cerevisiae (GUT]) was cloned into the expression vector pPICZ alpha. A and integrated into the genome of the methylotrophic yeast Pichia pastoris X-33. The presence of the GUT1 insert was confirmed by PCR analysis. Four clones were selected and the functionality of the recombinant enzyme was assayed. Among the tested clones, one exhibited glycerol kinase activity of 0.32 U/mL, with specific activity of 0.025 U/mg of protein. A medium optimized for maximum biomass production by recombinant Pichia pastoris in shaker cultures was initially explored, using 2.31 % (by volume) glycerol as the carbon source. Optimization was carried out by response surface methodology (RSM). In preliminary experiments, following a Plackett-Burman design, glycerol volume fraction (phi(Gly)) and growth time (t) were selected as the most important factors in biomass production. Therefore, subsequent experiments, carried out to optimize biomass production, followed a central composite rotatable design as a function of phi(Gly) and time. Glycerol volume fraction proved to have a significant positive linear effect on biomass production. Also, time was a significant factor (at linear positive and quadratic levels) in biomass production. Experimental data were well fitted by a convex surface representing a second order polynomial model, in which biomass is a function of both factors (R(2)=0.946). Yield and specific activity of glycerol kinase were mainly affected by the additions of glycerol and methanol to the medium. The optimized medium composition for enzyme production was: 1 % yeast extract, 1 % peptone, 100 mM potassium phosphate buffer, pH=6.0, 1.34 % yeast nitrogen base (YNB), 4.10(-5) % biotin, 1 %, methanol and 1 %, glycerol, reaching 0.89 U/mL of glycerol kinase activity and 14.55 g/L of total protein in the medium after 48 h of growth.

Multidimensional polynomial powers of sigmoid (PPS) Wavelet neural networks

Wavelet functions have been used as the activation function in feedforward neural networks. An abundance of R&D has been produced on wavelet neural network area. Some successful algorithms and applications in wavelet neural network have been developed and reported in the literature. However, most of the aforementioned reports impose many restrictions in the classical backpropagation algorithm, such as low dimensionality, tensor product of wavelets, parameters initialization, and, in general, the output is one dimensional, etc. In order to remove some of these restrictions, a family of polynomial wavelets generated from powers of sigmoid functions is presented. We described how a multidimensional wavelet neural networks based on these functions can be constructed, trained and applied in pattern recognition tasks. As an example of application for the method proposed, it is studied the exclusive-or (XOR) problem.