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Regressão via componentes independentes aplicada à seleção genômica para características de carcaça em suínos.

AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; LOPES, P. S.; GUIMARÃES, S. E. F.
Fonte: Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 48, n. 6, p. 619-626, jun. 2013. Publicador: Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 48, n. 6, p. 619-626, jun. 2013.
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE)
Português
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26.03%
O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência do método de regressão via componentes independentes (ICR) na estimação de valores genéticos genômicos e dos efeitos de marcadores SNP para características de carcaça de uma população F2 de suínos (Piau x linhagem comercial). Os métodos foram avaliados por meio da concordância entre os valores genéticos preditos e os fenótipos corrigidos, observados por validação cruzada, e também foram comparados com outros métodos geralmente utilizados para os mesmos propósitos, tais como RR-BLUP, PCR e PLS. Os métodos ICR e PCR apresentam resultados similares, mas o método ICR apresenta maiores valores de acurácia.; 2013

Model Selection of RBF Networks Via Genetic Algorithms

George Macedo de Lacerda, Estefane; Bernarda Ludermir, Teresa (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
Português
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26.03%
Um dos principais obstáculos para o uso em larga escala das Redes Neurais é a dificuldade de definir valores para seus parâmetros ajustáveis. Este trabalho discute como as Redes Neurais de Funções Base Radial (ou simplesmente Redes RBF) podem ter seus parâmetros ajustáveis definidos por algoritmos genéticos (AGs). Para atingir este objetivo, primeiramente é apresentado uma visão abrangente dos problemas envolvidos e as diferentes abordagens utilizadas para otimizar geneticamente as Redes RBF. É também proposto um algoritmo genético para Redes RBF com codificação genética não redundante baseada em métodos de clusterização. Em seguida, este trabalho aborda o problema de encontrar os parâmetros ajustáveis de um algoritmo de aprendizagem via AGs. Este problema é também conhecido como o problema de seleção de modelos. Algumas técnicas de seleção de modelos (e.g., validação cruzada e bootstrap) são usadas como funções objetivo do AG. O AG é modificado para adaptar-se a este problema por meio de heurísticas tais como narvalha de Occam e growing entre outras. Algumas modificações exploram características do AG, como por exemplo, a abilidade para resolver problemas de otimização multiobjetiva e manipular funções objetivo com ruído. Experimentos usando um problema benchmark são realizados e os resultados alcançados...

Classificação Supervisionada Usando Dados Simbólicos de Semântica Modal

César Donato Silva, Fábio; de Assis Tenório Carvalho, Francisco (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
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A Análise de Dados Simbólicos (Symbolic Data Analysis) é um domínio na área de descoberta automática de conhecimento que visa desenvolver métodos para dados descritos por variáveis que podem assumir como valor conjuntos ou listas de categorias, intervalos ou distribuições de probabilidade. Essas variáveis permitem levar em conta a variabilidade e/ou a incerteza presente nos dados. Este trabalho apresenta um classificador simbólico de semântica modal para dados simbólicos de tipo intervalo. O classificador proposto apresenta duas etapas básicas, a aprendizagem e a alocação, onde ambas necessitam de uma etapa precedente de préprocessamento que transforma os dados simbólicos do tipo intervalo em dados simbólicos modal. Cada exemplo do conjunto de aprendizagem é descrito por um vetor de intervalos. Após o pré-processamento, cada exemplo passa a ser descrito por um vetor de distribuições de pesos. Após a etapa de aprendizagem, cada classe é também descrita por um vetor de distribuições de pesos que sintetiza as informações dos exemplos da classe. Cada novo exemplo a ser atribuído a uma classe (etapa de alocação), representado por um vetor de intervalos, após a fase de pré-processamento passa a ser descrito por um vetor de distribuições de pesos. A alocação de um exemplo a uma classe é realizada através de funções de dissimilaridade que comparam pares de vetores de distribuições de pesos. Algumas funções de dissimilaridade desse tipo são consideradas nesse trabalho. A avaliação do desempenho desse classificador é realizada através da aplicação do mesmo a conjuntos de dados sintéticos em uma experiência Monte Carlo e a conjuntos de dados reais usando a técnica de validação cruzada leave-one-out. O desempenho é medido pela taxa (média) de erro de classificação e pelo tempo de execução das etapas de aprendizagem e classificação. Além disso...

Dissimilarity fuctions analysis based on dynamic clustering for symbolic data

Cléa Gomes da Silva, Alzennyr; de Assis Tenório Carvalho, Francisco (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
Português
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A análise de dados simbólicos (Symbolic Data Analysis) é um novo domínio na área de descoberta automática de conhecimento que visa desenvolver métodos para dados descritos por variáveis que podem assumir como valor conjuntos de categorias, intervalos ou distribuições de probabilidade. Essas novas variáveis permitem levar em conta a variabilidade e/ou a incerteza presente nos dados. O tratamento de dados simbólicos através de técnicas estatísticas e de aprendizagem de máquina necessita da introdução de medidas de distância capazes de manipular tal tipo de dado. Com esse objetivo, diversas funções de dissimilaridade têm sido propostas na literatura. Entretanto, nenhum estudo comparativo acerca do desempenho de tais funções em problemas que envolvem simultaneamente dados simbólicos booleanos e modais foi realizado. A principal contribuição dessa dissertação é realizar uma análise comparativa e uma avaliação empírica sobre funções de dissimilaridade para dados simbólicos, uma vez que esse tipo de estudo, apesar de muito relevante, é quase inexistente na literatura. Além disso, este trabalho também introduz novas funções de dissimilaridade que podem ser usadas no agrupamento dinâmico de dados simbólicos. Os algoritmos de agrupamento dinâmico consistem em obter...

Definição de uma superfície geoidal local através de posicionamento por GPS

Antônio Cavalcante Cerqueira, José; Maria Costa Romão, Verônica (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
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Este trabalho tem como objetivo a Definição de uma Superfície Geoidal Local obtida a partir de observações de satélites do Sistema de Posicionamento Global (GPS) e de nivelamento geométrico, para aplicação na obtenção de altitudes ortométricas em serviços de engenharia. Para a definição da Superfície Geoidal foi estabelecida uma rede geodésica através do GPS, tendo como objetivo a determinação das alturas elipsoidais. As altitudes ortométricas dos pontos da rede geodésica foram determinadas através de nivelamento geométrico. As ondulações geoidais dos pontos da rede foram calculadas utilizando-se as alturas geométricas e ortométricas determinadas. O conjunto de pontos com ondulação geoidal determinada foi utilizado como amostra para a definição da Superfície Geoidal Local. Foram determinadas superfÍcies geoidais pelos métodos determinísticos de Ponderação pelo Inverso da Distância e de Interpolação através de Polinômios, e a técnica de Validação Cruzada foi usada para selecionar a Superfície Geoidal com melhor precisão. Definida a Superfície Geoidal Local, verificou-se que a mesma apresentou precisão melhor do que a apresentada pelo Modelo Geoidal do Brasil, desenvolvido pelo IBGE/EPUSP. Analisou-se...

Potencial de aproveitamento energético de fontes de biomassa na região Nordeste do Brasil

Lima Júnior, Claudemiro de; Menezes, Rômulo Simões Cezar (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Dissertação
Português
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Na região Nordeste do Brasil, as estimativas de disponibilidade e potencial de aproveitamento energético da biomassa ainda são incipientes, sendo necessários esforços de quantificação detalhada da biomassa existente e passível de ser utilizada para conversão energética. Assim, este trabalho teve como objetivos: (1) estimar o potencial de aproveitamento energético das principais fontes de biomassa produzidas anualmente na região Nordeste do Brasil; (2) Ajustar um modelo de regressão linear que permita estimar a biomassa de lenha em áreas de caatinga a partir de imagens de satélites; e (3) avaliar a viabilidade econômica do aproveitamento energético da lenha de caatinga sob manejo florestal sustentável (MFS), considerando diferentes rotas de processamento. A estimativa do potencial energético das principais fontes de biomassa foi feita por meio de um levantamento da produção divulgada nas bases de dados 2010 do IBGE e do potencial de geração de energia. A relação entre a biomassa estimada (t.ha-1) por uso de equações alométricas e o índice de vegetação pela diferença normalizada (IVDN) obtido de uma imagem do sensor LANDSAT TM de uma área de caatinga foi estudada pela instalação de vinte parcelas com área de 10x20m em Petrolina...

Classificação de mangas Tommy Atkins y-irradiadas: Um modelo metabolômico

Santos, Maria de Jesus Lessa; Navarro, Daniela Ferraz (Orientadora); Silva, Ricardo Oliveira da (Orientador); Silva, Josenilda Maria da (Coorientadora)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Dissertação
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Neste trabalho foram investigadas as composições dos voláteis a partir de mangas da cultivar Tommy Atkins expostas à radiação gama na dose de 0,5 kGy quando comparadas à composição de voláteis obtidos a partir de mangas que não passaram por este tratamento fitossanitário. O objetivo foi construir um modelo metabolômico para classificar as mangas através de modelo não invasivo. Foram analisadas 80 amostras classificadas com grau de maturação entre 4 e 5, segundo classificação da Embrapa. Os voláteis foram coletados após 18 dias de armazenamento sob temperatura de 12°C, usando um sistema Headspace Dinâmico (HD) e submetidos à corrida cromatográfica em fase gasosa seguida de detecção por espectrometria de massas (GC/MS). Os compostos foram identificados a partir da determinação do Índice de Retenção Van den Dool and Kratz e do espectro de massas, que foram comparados aos descritos na biblioteca de espectros do ADAMS. Foram identificados 16 compostos já mencionados na literatura e classificados como terpenos (mono e sesquiterpenos) e ésteres. Entre os terpenos, o α-Pineno e o 3-Careno foram os majoritários tanto para as mangas irradiadas, como para as não irradiadas. Após a identificação dos mesmos...

Aplicação de modelagem preditiva no processo de peletização de rações para frango de corte

Muramatsu, Keysuke
Fonte: Universidade Federal do Paraná Publicador: Universidade Federal do Paraná
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Português
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Resumo: A peletização consiste basicamente na transformação de uma massa farelada em agregados cilíndricos por meio de calor úmido (vapor) e força mecânica (compressão). Inúmeros fatores podem contribuir para que o processo de peletização ocorra de forma eficiente. Desde a composição das dietas, as apresentações físicas dos ingredientes, bem como as regulagens e especificações dos equipamentos são algumas das variáveis que podem afetar a qualidade do pelete e as características nutricionais das rações. O objetivo do presente trabalho foi identificar o efeito isolado e combinado do tamanho da partícula de ração, processamento térmico, vários níveis de inclusão de gordura e adição de umidade na quantidade de peletes intactos, índice de durabilidade de peletes (PDI), solubilidade protéica no hidróxido de potássio (KOH) e gelatinização do amido a fim de validar um modelo de predição de processos. Os diferentes fatores de processamento foram combinados em uma organização fatorial de 2 x 4 x 4 x 2 em blocos ao acaso (constituídas pelas séries de produção): dois tamanhos de partículas (grosso: 1041 micra e médio: 743 micra), quatro níveis de inclusão de gordura (15, 25, 35 e 45 g/kg de ração)...

Métodos sem referência baseados em características espaço-temporais para avaliação objetiva de qualidade de vídeo digital

Silva, Wyllian Bezerra da
Fonte: Curitiba Publicador: Curitiba
Tipo: Tese de Doutorado
Português
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The development of no-reference video quality assessment methods is an incipient topic in the literature and it is challenging in the sense that the results obtained by the proposed method should provide the best possible correlation with the evaluations of the Human Visual System. This thesis presents three proposals for objective no-reference video quality evaluation based on spatio-temporal features. The first approach uses a sigmoidal analytical model with leastsquares solution using the Levenberg-Marquardt method. The second and third approaches use a Single-Hidden Layer Feedforward Neural Network with learning based on the Extreme Learning Machine algorithm. Furthermore, an extended version of Extreme Learning Machine algorithm was developed which looks for the best parameters of the artificial neural network iteratively, according to a simple termination criteria, whose goal is to increase the correlation between the objective and subjective scores. The experimental results using cross-validation techniques indicate that the proposed methods are correlated to the Human Visual System scores. Therefore, they are suitable for the monitoring of video quality in broadcasting systems and over IP networks, and can be implemented in devices such as set-top boxes...

Meta-heurísticas aplicadas ao problema de projeção do preço de ações na bolsa de valores

Cordeiro, Jelson Andre
Fonte: Curitiba Publicador: Curitiba
Tipo: Dissertação de Mestrado
Português
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The stock prices prediction in the stock exchange is an attractive field for research due to its commercial applications and financial benefits offered. The objective of this work is to analyze the performance of two meta-heuristic algorithms, Bat Algorithm and Genetic Algorithm to the problem of stock prices prediction. The individuals in the population of the algorithms were modeled using 7 technical indicators. The profit at the end of a period is maximized by choosing the right time to buy and sell stocks. To evaluate the proposed methodology, experiments were performed using real historical data (2006-2012) of 92 stocks listed on the stock exchange in Brazil. Cross-validation was applied in the experiments to avoid the overfiting using 3 periods for training and 4 for testing. The results of the algorithms were compared among them and also the performance indicator BuyandHold (B&H).For 91.30% of the stocks, the algorithms obtained profit higher than the B&H, and in 79.35% of them Bat Algorithm had the best performance, while for 11.95% of the stocks Genetic Algorithm was better. The results indicate that it is promising to apply meta-heuristics with the proposed model to the problem of stock prices prediction in the stock exchange.; A projeção do preço de ações na bolsa de valores é um campo atraente para a investigação devido às suas aplicações comerciais e os benefícios financeiros oferecidos. O objetivo deste trabalho é analisar o desempenho de dois algoritmos meta-heurísticos...

Predição de promotores de Bacillus subtilis usando técnicas de aprendizado de máquina

Monteiro, Meika Iwata
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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One of the most important goals of bioinformatics is the ability to identify genes in uncharacterized DNA sequences on world wide database. Gene expression on prokaryotes initiates when the RNA-polymerase enzyme interacts with DNA regions called promoters. In these regions are located the main regulatory elements of the transcription process. Despite the improvement of in vitro techniques for molecular biology analysis, characterizing and identifying a great number of promoters on a genome is a complex task. Nevertheless, the main drawback is the absence of a large set of promoters to identify conserved patterns among the species. Hence, a in silico method to predict them on any species is a challenge. Improved promoter prediction methods can be one step towards developing more reliable ab initio gene prediction methods. In this work, we present an empirical comparison of Machine Learning (ML) techniques such as Na¨ýve Bayes, Decision Trees, Support Vector Machines and Neural Networks, Voted Perceptron, PART, k-NN and and ensemble approaches (Bagging and Boosting) to the task of predicting Bacillus subtilis. In order to do so, we first built two data set of promoter and nonpromoter sequences for B. subtilis and a hybrid one. In order to evaluate of ML methods a cross-validation procedure is applied. Good results were obtained with methods of ML like SVM and Naïve Bayes using B. subtilis. However...

Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina no reconhecimento de classes estruturais de proteínas

Bittencourt, Valnaide Gomes
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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26.03%
Nowadays, classifying proteins in structural classes, which concerns the inference of patterns in their 3D conformation, is one of the most important open problems in Molecular Biology. The main reason for this is that the function of a protein is intrinsically related to its spatial conformation. However, such conformations are very difficult to be obtained experimentally in laboratory. Thus, this problem has drawn the attention of many researchers in Bioinformatics. Considering the great difference between the number of protein sequences already known and the number of three-dimensional structures determined experimentally, the demand of automated techniques for structural classification of proteins is very high. In this context, computational tools, especially Machine Learning (ML) techniques, have become essential to deal with this problem. In this work, ML techniques are used in the recognition of protein structural classes: Decision Trees, k-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Support Vector Machine and Neural Networks. These methods have been chosen because they represent different paradigms of learning and have been widely used in the Bioinfornmatics literature. Aiming to obtain an improvment in the performance of these techniques (individual classifiers)...

Desenvolvimento de perfis aerodinâmicos a partir de suas características utilizando redes neurais artificiais

Diniz, Bruno da Cunha
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica; Tecnologia de Materiais; Projetos Mecânicos; Termociências Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica; Tecnologia de Materiais; Projetos Mecânicos; Termociências
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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26.03%
One of the current major concerns in engineering is the development of aircrafts that have low power consumption and high performance. So, airfoils that have a high value of Lift Coefficient and a low value for the Drag Coefficient, generating a High-Efficiency airfoil are studied and designed. When the value of the Efficiency increases, the aircraft s fuel consumption decreases, thus improving its performance. Therefore, this work aims to develop a tool for designing of airfoils from desired characteristics, as Lift and Drag coefficients and the maximum Efficiency, using an algorithm based on an Artificial Neural Network (ANN). For this, it was initially collected an aerodynamic characteristics database, with a total of 300 airfoils, from the software XFoil. Then, through the software MATLAB, several network architectures were trained, between modular and hierarchical, using the Back-propagation algorithm and the Momentum rule. For data analysis, was used the technique of cross- validation, evaluating the network that has the lowest value of Root Mean Square (RMS). In this case, the best result was obtained for a hierarchical architecture with two modules and one layer of hidden neurons. The airfoils developed for that network, in the regions of lower RMS...

Recuperação e purificação de quitosanases usando adsorção em leito expandido com streamline DEAE com modelagem e simulação usando redes neurais; Recovery and Purification of Chitosanases using Expanded Bed Adsorption with Streamline DEAE with Modeling and Simulation using Neural Networks

Padilha, Carlos Eduardo de Araújo
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química; Pesquisa e Desenvolvimento de Tecnologias Regionais Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química; Pesquisa e Desenvolvimento de Tecnologias Regionais
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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26.03%
Expanded Bed Adsorption (EBA) is an integrative process that combines concepts of chromatography and fluidization of solids. The many parameters involved and their synergistic effects complicate the optimization of the process. Fortunately, some mathematical tools have been developed in order to guide the investigation of the EBA system. In this work the application of experimental design, phenomenological modeling and artificial neural networks (ANN) in understanding chitosanases adsorption on ion exchange resin Streamline® DEAE have been investigated. The strain Paenibacillus ehimensis NRRL B-23118 was used for chitosanase production. EBA experiments were carried out using a column of 2.6 cm inner diameter with 30.0 cm in height that was coupled to a peristaltic pump. At the bottom of the column there was a distributor of glass beads having a height of 3.0 cm. Assays for residence time distribution (RTD) revelead a high degree of mixing, however, the Richardson-Zaki coefficients showed that the column was on the threshold of stability. Isotherm models fitted the adsorption equilibrium data in the presence of lyotropic salts. The results of experiment design indicated that the ionic strength and superficial velocity are important to the recovery and purity of chitosanases. The molecular mass of the two chitosanases were approximately 23 kDa and 52 kDa as estimated by SDS-PAGE. The phenomenological modeling was aimed to describe the operations in batch and column chromatography. The simulations were performed in Microsoft Visual Studio. The kinetic rate constant model set to kinetic curves efficiently under conditions of initial enzyme activity 0.232...

Avaliação da vulnerabilidade de aquífero livre: subsídios para a gestão de recursos hídricos subterrâneos

Miranda, Ciomara de Souza
Fonte: Universidade Federal de Mato Grosso do Sul Publicador: Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
Tipo: Dissertação de Mestrado
Português
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26.03%
A avaliação da vulnerabilidade à poluição e o reconhecimento das piezometria no aquífero livre são ferramentas imprescindíveis para garantir uma gestão sustentável dos recursos hídricos subterrâneos, além de serem dados relevantes no gerenciamento de bacia hidrográfica. O presente trabalho busca contribuir à gestão das águas subterrâneas, com o objetivo de mapear a vulnerabilidade das características intrínsecas do aquífero livre da subbacia do Rio Coxim, localizado no Município de São Gabriel do Oeste em Mato Grosso do Sul. Realizou-se o processamento em Sistema de Informações Geográficas (SIG), tanto das informações inerente a modelagem da vulnerabilidade quanto às informações de piezometria, a fim de obter um modelo digital do nível estático do aquífero. A análise da vulnerabilidade baseou-se em duas metodologias: GOD, proposto por Foster e Hirata (1988) e EKv pelo Auge (2004). Na realização da interpolação dos dados de piezometria, avaliou-se a dependência espacial desses, através dos métodos geoestatísticos, isto é, estudo sobre o semivariograma. Com base na análise do semivariograma, conclui-se que para um raio de 16,5 km existe dependência espacial, contudo a validação cruzada apontou uma superestimação de 10% na interpolação por krigagem...

Continuidade espacial de chuvas intensas no estado de Minas Gerais

Fonte: Editora da Universidade Federal de Lavras Publicador: Editora da Universidade Federal de Lavras
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Português
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26.03%
O mapeamento de variáveis climáticas, como chuvas intensas, é de fundamental importância para o manejo ambiental. Para isto, ferramentas estatísticas para interpolação espacial devem ser devidamente analisadas e caracterizadas. Assim, objetivou-se com este trabalho analisar modelos e métodos de modelagem do semivariograma que melhor se ajustem a chuvas intensas com duração de 20, 60, 360 e 1440 minutos e tempos de retorno de 5, 50 e 100 anos, fornecendo subsídios primordiais para espacialização da mesma pelo interpolador geoestatístico, para o Estado de Minas Gerais. Foram testados os modelos esférico, exponencial e gaussiano pelos métodos de ajuste da Máxima Verossimilhança (MV) e Mínimos Quadrados Ponderados (MQP). Utilizou-se como critério de escolha do melhor modelo, o menor erro médio gerado pela validação cruzada, e em caso de similaridade, também foram considerados o maior grau de dependência espacial e o menor efeito pepita, além da análise visual do ajuste do modelo ao semivariograma experimental. O modelo exponencial se sobressaiu em nove das doze situações analisadas, o gaussiano em duas e o esférico em uma situação. Quanto aos métodos de ajuste, o MQP sobressaiu em todos os casos estudados...

Continuidade espacial de atributos físico-hídricos do solo em sub-bacia hidrográfica de cabeceira

Fonte: Editora da Universidade Federal de Lavras Publicador: Editora da Universidade Federal de Lavras
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Português
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O conhecimento da estrutura de continuidade espacial dos atributos fisico-hídricos de solos é uma importante ferramenta para o manejo solo em sub-bacias hidrográficas. No entanto, o mapeamento produzido não pode apresentar-se enviesado, com tendências, como acontece com aqueles puramente geométricos. Desta forma, neste trabalho, objetivou-se avaliar modelos de semivariogramas, bem como, métodos de ajuste, para volume total de poros (VTP), condutividade hidráulica do solo saturado (k o), porosidade drenável (m), umidade volumétrica na capacidade de campo (qcc), umidade volumétrica no ponto de murcha permanente (qpmp) e capacidade total de armazenamento de água (CTA), em uma sub-bacia hidrográfica na cabeceira do Rio Grande, na Serra da Mantiqueira. Para isto, foram feitas amostragens em 198 pontos na camada de 0-0,15m em grids de 300m x 300m, 60m x 60m e 20m x 20m. Foram ajustados os modelos de semivariogramas esférico, exponencial e gaussiano ao semivariograma experimental, pelos métodos dos mínimos quadrados ponderados (MQP) e máxima verossimilhança (MV). A análise variográfica mostrou que todos os atributos estudados apresentaram-se estruturados espacialmente. A maioria dos atributos apresentou melhor ajuste pela metodologia dos MQP...

Seleção e análise de associação genômica em dados simulados e da qualidade da carne de ovinos da raça Santa Inês; Genomic selection and association analysis in simulated data and meat quality of Santa Inês sheep breed

Pértile, Simone Fernanda Nedel
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 19/08/2015 Português
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26.03%
Informações de milhares de marcadores genéticos têm sido incluídas nos programas de melhoramento genético, permitindo a seleção dos animais considerando estas informações e a identificações de regiões genômicas associadas às características de interesse econômico. Devido ao alto custo associado a esta tecnologia e às coletas de dados, os dados simulados apresentam grande importância para que novas metodologias sejam estudadas. O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência do método ssGBLUP utilizando pesos para os marcadores genéticos, informações de genótipo e fenótipos, com ou sem as informações de pedigree, para seleção e associação genômica ampla, considerando diferentes coeficientes de herdabilidade, presença de efeito poligênico, diferentes números de QTL (quantitative trait loci) e pressões de seleção. Adicionalmente, dados de qualidade da carne de ovinos da raça Santa Inês foram comparados com a os padrões descritos para esta raça. A população estudada foi obtida por simulação de dados, e foi composta por 8.150 animais, sendo 5.850 animais genotipados. Os dados simulados foram analisados utilizando o método ssGBLUP com matrizes de relacionamento com ou sem informações de pedigree...

Modelação do atraso na notificação dos óbitos no sistema de vigilância diária da mortalidade

Antunes, Liliana
Fonte: Instituto Nacional de Saúde Doutor Ricardo Jorge Publicador: Instituto Nacional de Saúde Doutor Ricardo Jorge
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2014 Português
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26.03%
Trabalho de projeto em Bioestatística, apresentada à Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, 2014; [PT] O sistema de vigilância diária da mortalidade (VDM), que monitoriza a mortalidade por “todas as causas" em Portugal, está implementado no Departamento de Epidemiologia (DEP) do Instituto Nacional de Saúde Dr. Ricardo Jorge (INSA) e foi desenvolvido em parceria com o Instituto dos Registos e do Notariado (IRN) e com o Instituto de Gestão Financeira e Equipamentos da Justiça (IGFEJ). O sistema VDM tem como função a monitorização contínua e sistemática da mortalidade observada em Portugal, com o objetivo de detetar e estimar a magnitude do impacte de epidemias, novas doenças, condições climáticas extremas ou outros eventos relacionados com a saúde. Este sistema é visto como uma ferramenta estratégica para a ação em saúde pública. O tempo entre a ocorrência do óbito e a chegada dessa informação ao sistema é crucial para a deteção atempada destes impactes na medida em que, quanto maior é o atraso na notificação dos óbitos ao sistema VDM, maior será o tempo até à deteção destes impactes. O principal objetivo deste projeto foi o desenvolvimento de uma metodologia que permita estimar diariamente o número de óbitos ocorridos mas ainda não notificados ao VDM...

Hepatitis C virus and human T-lymphotropic virus coinfection: epidemiological, clinical, laboratory and histopathological features; Coinfecção vírus da hepatite C-vírus linfotrópico de células T humanas: aspectos epidemiológicos, clínicos, laboratoriais e histopatológicos

MILAGRES, Flávio Augusto Pádua; DUARTE, Maria Irma Seixas; VISO, Ana Teresa; SEGURADO, Aluisio Cotrim
Fonte: Sociedade Brasileira de Medicina Tropical - SBMT Publicador: Sociedade Brasileira de Medicina Tropical - SBMT
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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26.03%
Twenty-four hepatitis C virus patients coinfected with human T-lymphotropic virus type 1 were compared with six coinfected with HTLV-2 and 55 with HCV alone, regarding clinical, epidemiological, laboratory and histopathological data. Fischer's discriminant analysis was applied to define functions capable of differentiating between the study groups (HCV, HCV/HTLV-1 and HCV/HTLV-2). The discriminant accuracy was evaluated by cross-validation. Alcohol consumption, use of intravenous drugs or inhaled cocaine and sexual partnership with intravenous drug users were more frequent in the HCV/HTLV-2 group, whereas patients in the HCV group more often reported abdominal pain or a sexual partner with hepatitis. Coinfected patients presented higher platelet counts, but aminotransferase and gamma-glutamyl transpeptidase levels were higher among HCV-infected subjects. No significant difference between the groups was seen regarding liver histopathological findings. Through discriminant analysis, classification functions were defined, including sex, age group, intravenous drug use and sexual partner with hepatitis. Cross-validation revealed high discriminant accuracy for the HCV group.; Compararam-se 24 pacientes coinfectados pelos vírus da hepatite C/vírus linfotrópico de células T humanas do tipo 1 com 6 coinfectados por VHC/HTLV-2 e 55 infectados pelo VHC...