Combining models for phenotypic and molecular evolution can lead to powerful inference tools. Under the flexible framework of Bayesian phylogenetics, I develop statistical methods to address phylodynamic problems in this intersection. First, I present a hierarchical phylogeographic method that combines information across multiple datasets to draw inference on a common geographical spread process. Each dataset represents a parallel realization of this geographic process on a different group of taxa, and the method shares information between these realizations through a hierarchical graph structure. Additionally, I develop a multivariate latent liability model for assessing phenotypic correlation among sets of traits, while controlling for shared evolutionary history. This method can efficiently estimate correlations between multiple continuous traits, binary traits and discrete traits with many ordered or unordered outcomes. Finally, I present a method that uses phylogenetic information to study the evolution of antigenic clusters in influenza. The method builds an antigenic cartography map informed by the assignment of each influenza strain to one of the antigenic clusters.

Combining models for phenotypic and molecular evolution can lead to powerful inference tools. Under the flexible framework of Bayesian phylogenetics, I develop statistical methods to address phylodynamic problems in this intersection. First, I present a hierarchical phylogeographic method that combines information across multiple datasets to draw inference on a common geographical spread process. Each dataset represents a parallel realization of this geographic process on a different group of taxa, and the method shares information between these realizations through a hierarchical graph structure. Additionally, I develop a multivariate latent liability model for assessing phenotypic correlation among sets of traits, while controlling for shared evolutionary history. This method can efficiently estimate correlations between multiple continuous traits, binary traits and discrete traits with many ordered or unordered outcomes. Finally, I present a method that uses phylogenetic information to study the evolution of antigenic clusters in influenza. The method builds an antigenic cartography map informed by the assignment of each influenza strain to one of the antigenic clusters.

Combining models for phenotypic and molecular evolution can lead to powerful inference tools. Under the flexible framework of Bayesian phylogenetics, I develop statistical methods to address phylodynamic problems in this intersection. First, I present a hierarchical phylogeographic method that combines information across multiple datasets to draw inference on a common geographical spread process. Each dataset represents a parallel realization of this geographic process on a different group of taxa, and the method shares information between these realizations through a hierarchical graph structure. Additionally, I develop a multivariate latent liability model for assessing phenotypic correlation among sets of traits, while controlling for shared evolutionary history. This method can efficiently estimate correlations between multiple continuous traits, binary traits and discrete traits with many ordered or unordered outcomes. Finally, I present a method that uses phylogenetic information to study the evolution of antigenic clusters in influenza. The method builds an antigenic cartography map informed by the assignment of each influenza strain to one of the antigenic clusters.

Orientador: Nancy Lopes Garcia / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-25T14:43:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ferreira_Andrea_M.pdf: 1218315 bytes, checksum: 34537f1e1f1e9703dd25ae1858a2b903 (MD5) Previous issue date: 1999 / Resumo: O objetivo desta dissertação foi verificar a consistência e a normalidade assintótica dos estimadores da variância dos efeitos aleatórios (fragilidade), assumindo três diferentes distribuições paramétricas para a fragilidade, gama, lognormal e normal. É de grande interesse verificar a consistência do estimador da variância da fragilidade, pois sendo ele consistente é possível testar se a população estudada é homogênea ou não. Através das simulações realizadas, verificamos que o estimador da variância da fragilidade é sensível quanto a escolha da distribuição da fragilidade. Para o caso da fragilidade assumir a distribuição gama o estimador se mostrou consistente e assintoticamente normal, mas para as distribuições lognormal e normal ele não foi consistente. Foi também verificado a estimação da função risco acumulada, mesmo sendo os estimadores da variância da fragilidade viciados, e podemos observar que a sua estimação foi comprometida com relação as distribuições assumidas para a fragilidade / Abstract: The goat of this work is to verify the consistency and asymptotic normality of one estimator suggested in the literature regarding the variance of the random effect (frailty), assuming that the distribution of the frailty follows one of the three models: gamma, lognormal and normal. It is of great interest to verify consistency and asymptotic normality of an estimator since these are the properties we would need if we were interested in testing whether the population is homogeneous or not. Through the simulation results we verify that the estimator of the variance of the random effect is very sensitive to the choice of the distribution. If the frailty is gamma-distributed, the estimator is consistent and asymptotically normal, however for the lognormal distribution it underestimate the variance and under the normal model it overestimate the variance. Moreover, we verify that the estimation of the cumulative risk function is not good for all the models / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: José Silvio Govone / Banca: Paulo Milton Barbosa Landim / Banca: Selene Maria Coelho Loibel / Resumo: O objetivo deste trabalho é estudar técnicas de análise espacial para compreender os padrões associados a dados por área, testar se o padrão observado é aleatório ou se o evento se distribui por aglomerado, obter mapas mais suaves que o mapa observado e procurar estimativas melhores de estruturas adjacentes. Utilizou-se um conjunto de dados referente a 1656 casos positivos de dengue na cidade de Rio Claro - SP registrados no primeiro semestre de 2011. Neste conjunto de dados, e com o auxílio do software Terra View 4.2.2, foram construídas as estimativas de Kernel para dois tipos de função de estimação: Kernel Normal e Kernel Quártico. Para a Função de Estimação Kernel Normal foram usados os seguintes raios de influência: 100m, 150m, 200m e 500m. Já para a Função de Estimação Kernel Quártico foram usados os seguintes raios de influência: 250m, 375m, 500m e 625m. Ainda no mesmo software foram construídos mapas para uma análise exploratória com três critérios diferentes: Intervalos iguais, Intervalos por quantil e Intervalos por desvios padrão. Em seguida, foram construídos os respectivos mapas de suavização através da Média Móvel Espacial. Dependendo do critério utilizado (quantil, intervalos iguais ou desvio padrão), notou-se que há diferenças nos resultados de ocorrências de dengue, tanto para os dados originais, quanto para os transformados pela média móvel. Observou-se que o comportamento do kernel quártico é similar ao do kernel normal, porém com diferentes raios de influência. Este resultado corrobora as observações de Bailey e Gatrell(1995), de que a função de ajuste não é de grande importância, já que o controle pode ser feito através do raio de influência para a estimativa em cada ponto. Através do teste de permutação aleatório verificou-se que há dependência espacial entre os valores observados, onde a estatística I é igual a 0,389828 e o p-valor igual a... / Abstract: The goal of this piece is to study spacial analysis techniques to understand the patterns associated to data over areas, test if the observed pattern is random or if the event distributes itself by agglomeration, get smoother maps than the observed maps and look for better estimates of adjacent structures. A database concerning of 1656 positive dengue occurrences in the city of Rio Claro-SP during the first semester of 2011 was used. With this database, using the software Terra View 4.2.2, it were constructed the kernel estimates for two kind of estimate functions: Normal Kernel and Quartic Kernel. For the Normal Kernel Function estimate it were used the following influence radius: 100m, 150m, 200m and 500m. On the other hand, for the Quartic Kernel Function estimate it were used the following influence radius: 250m, 375m, 500m and 625m. Yet using the same software, maps were constructed for a visual exploratory analysis with three different criterions: equal intervals, quintiles intervals and standard deviation intervals. In the sequence, the respective smoothing maps were constructed using the Spacial Moving Averages. Depending on the used criterion (quintiles, equal intervals or standard deviation) it was observed differences between the dengue occurrences, considering the original data or the ones transformed by the moving average. It was observed that the quartic kernel behavior is similar to the normal's kernel, but with different influence radius. This result corroborates Bailey and Gatrell's observations that the adjustment function is not of considerable importance, considering that the control can be made through the influence radius for the estimate in each point. Through the random permutation test it was verified that there is special dependence between the observed values, where the stats equals 0,389828 and the p-value equals 0,01. Kawamoto (2012) applied the kernel estimate for the same database, but considering the ... / Mestre

Orientador: Sidney José Lima Ribeiro / Banca: Marcelo Nalin / Banca: Antonio Aparecido Pupim Ferreira / Banca: Gustavo Fernandes Souza Andrade / Banca: Airton Abrahan Martin / Resumo: A espectroscopia de Raman intensificada por superfície (SERS, termo em inglês Surfaceenhanced Raman Spectroscopy) é uma técnica promissora que mostra a sensibilidade para a detecção da interação de biomoléculas que são importantes para detecção precoce de doenças. O vírus da imunodeficiência humana (HIV) têm sido um grande problema por várias décadas. Existem vários métodos de deteção baseados na interação específica de anticorpos, tais como, o ELISA e os testes rápidos (TR's). No entanto, novas estratégias têm sido desenvolvidas para rápido diagnóstico do vírus HIV, e uma prova de conceito de detecção do peptídeo p17-1 foi descrito neste trabalho. A proteina matriz p17 é uma essencial proteína no ciclo de replicação do vírus HIV. As fases iniciais da replicação do vírus envolve a pré integração do complexo do DNA no núcleo do p17 desempenhando um papel na ligação de RNA viral e transporte para a membrana. Neste trabalho foram descritos duas plataformas SERS para a detecção do vírus HIV baseado no peptide p17 -1 (sequência LSGGELDRWEKIRLPGG). O anticorpo foi imobilizado em um substrato de ouro usando duas diferentes camadas automontadas (SAM). A primeira SAM, os substratos de ouro foram imersos em uma solução aquosa de 11 mercaptoundecanóico (MUA). Na segunda SAM, os substratos foram imersos em uma mistura aquosa de politietileno glicol (SHPEG- COOH e SH-PEG-CH3). Aqui serão chamados de SAM-MUA e SAM-PEG, respectivamente. Ambas as SAM's foram imersas emu ma solução de anticorpo (anti-p17) e foram descritas como plataforma d captura MUA e PEG. Ambas plataformas foram funcionalizadas com o peptídeo p17-1. Sondas SERS foram preparadas com nanopartículas de ouro e revestidas com uma molécula Raman reporter (azul de Nilo A) e funcionalizadas com um anticorpo anti-p17. Estas estruturas (sonda SERS e plataformas de captura) formam um ensaio sanduíche... / Abstract: Surface-enhanced Raman Scattering (SERS) technique offers great promises for simplified and sensitive detection of biomolecular interactions that are relevant for early disease diagnostics. Human immunodeficiency virus (HIV) has been a problem for decades. There are several methods of diagnostics based on antibodies specific reactions, such as enzyme-linked immunosorbent assays (ELISAs) and rapid test (RT). However, new strategies have been developed for rapid HIV diagnostics and, as a proof-of-concept, peptide p17-1 was considered here. The matrix protein p17 is a structural protein that is essential in the life cycle of the retrovirus The early stages of the virus replication involve the pre integration of the DNA complex into the nucleus P17 plays a role in RNA viral binding and transport to the membrane. Here were describe two new SERS platform for HIV detection based on peptide p17-1 (sequence LSGGELDRWEKIRLPGG). The antibody anti-p17 was immobilized in a planar gold surface using two differents self-assembled (SAM) techniques. First SAM, were obtained by immersion of the surface into ethanolic solution of 11-Mercaptoundecanoic acid (MUA). Second SAM were obtained by immersion in aqueous solution aquous mixtures of (SH-PEG-COOH/SH-PEG-CH3) and polyethylene glycol (PEG,). Here were describe the two platforms as SAM-MUA and SAMPEG, respectively. Both SAM's were immersed in a solution containing the anti-p17. Samples at this step were called capture platform-MUA and capture platform-PEG. Both capture platforms were funcionalizated with the peptide p17-1. SERS probes were prepared with gold nanoparticles coated with a Raman reporter molecule (Nile Blue A) and, functionalized with an anti-p17. These structures (SERS probe and capture platforms) allow for a sandwich assay, a strategy regularly used for high-sensitivity detection. The light blue color in the SERS mapping represents peptide strong... / Doutor

Orientador: Cicilia Yuko Wada / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T17:51:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Oliveira_RogerioAntoniode_M.pdf: 1184468 bytes, checksum: c1d9ef7c95844c1472059e4f8c92c368 (MD5) Previous issue date: 2003 / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Luzia Aparecida Trinca / Banca: Rogério Antonio de Oliveira / Banca: Josmar Mazucheli / Resumo: Neste trabalho, a flexibilidade dos modelos de polinômios fracionários foi explorada como alternativa quando polinômios simples mostram falta de ajuste em modelos de regressão. Vários tipos de modelos de regressão foram considerados incluindo regressão logística, regressão logística com efeitos aleatórios, e regressão para resposta quantitativa contínua com aumento de variância. Três aplicações para dados biológicos foram realizadas: o exemplo dos rotíferos apresentado em Collett (1991), o estudo da tolerância para temperaturas de células de fungos apresentado em Theodoro et al. (2008) e o estudo da relação entre peso e comprimento de uma espécie de aranhas considerado em Stropa & Trinca (2005). Nos dois primeiros exemplos o modelo de regressão logística foi considerado e o ajuste mostrou sobredispersão dos dados, bem como falta de ajuste dos modelos simples. O uso de polinômios fracionários e a inclusão de efeitos aleatórios nas funções dos preditores lineares mostraram benefícios para ambos os problemas de modelagem. No terceiro exemplo, a relação entre a variável resposta e a regressora foi não-linear com variância do erro não constante. O uso simultâneo de polinômios fracionários e transformações do tipo Box-Cox resultaram em funções preditivas razoáveis para o problema. A influência de pontos particulares foi explorada e todos os exemplos ilustraram que o processo de modelagem, na prática, requer cuidados nas inspeções das violações do modelo, considerações do problema em particular, e na tomada de decisões / Abstract: In this work the flexibility of fractional polynomial models were explored as alternative when simple polynomials show lack of fit in regression models. Several types of regression models were considered including logistic regression, mixed logistic regression, and regression for a continuous quantitative response with increasing variance. Three applications to biological data were shown: the rotifers example of Collett (1991); the study of tolerance to temperature of fungus cells of Theodoro et al. (2008); and the study of the relationship between weight and size of a specie of spiders of Stropa & Trinca (2005). In the first two examples the logistic model was considered and overdispersion as well as lack of fit of simple models were detected. The use of fractional polynomials and the inclusion of random effects in the linear predictor function showed benefits to both modeling problems. In the third example the relation was non-linear with nonconstant error variance. The simultaneous use of fractional polynomials and Box-Cox transformation resulted in very reasonable prediction functions. Influence of particular points were explored. All examples illustrated that the modeling process in practice includes careful inspections of model violations, practical considerations and decisions / Mestre

Introdução: A dengue é uma doença infecciosa causada por um arbovírus relatada em regiões tropicais e subtropicais. Os maiores números de casos costumam ocorrer nos períodos quentes e chuvosos do ano, que favorecem as condições para o desenvolvimento do vetor da doença, o mosquito Aedes aegypti. Modelos estatísticos podem ser úteis para a compreensão das variações mensais dos números de casos registrados da doença e podem trazer razoáveis predições dos números mensais de casos em um período subsequente a uma série temporal estudada. Métodos: Esta dissertação trata de um estudo ecológico com componente de série temporal. Foram usados registros mensais de casos confirmados de dengue, entre os anos de 1998 a 2008, obtidos do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), de dois municípios do interior paulista (Ribeirão Preto e Campinas). Modelos estatísticos de séries temporais foram utilizados para descrever o comportamento das séries de dados e predizer o número esperado de casos da doença em um período subsequente. Utilizou-se modelos de Box & Jenkins, ou seja, o modelo SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) com extensões (modelo SARIMAX) que permitem incorporar covariáveis como as temperaturas máxima, média e mínima e a precipitação média a cada mês. Utilizou-se o critério de Akaike (AIC) para a comparação entre diferentes especificações dos modelos. A partir dos modelos ajustados aos dados, foram obtidas predições mensais para o ano de 2009, sendo estas comparadas com os valores observados. Resultados: Sem considerar a inclusão de covariáveis, o melhor modelo para os dados de Campinas foi o SARIMA(2,1,2)(1,1,1)12 , e para os dados de Ribeirão Preto o melhor foi o SARIMA(2,1,3)(1,1,1)12 (modelos com menores valores de AIC). Ao incorporar nos modelos as variáveis climáticas, observou-se um melhor ajuste para o município de Campinas, o modelo SARIMAX(1,1,1)(1,1,1)12 que inclui a precipitação observada nos 2 meses antecedentes às ocorrências mensais de casos de dengue e a temperatura mínima registrada nos 3 meses antecedentes. No município de Ribeirão Preto, o modelo que mostrou-se mais adequado aos dados foi o SARIMAX(1,1,1)(0,1,1)12 que inclui precipitação observada nos 3 meses antecedentes às ocorrências mensais de casos de dengue e a temperatura mínima registrada em um mês anterior. As predições mensais obtidas para o ano de 2009 mostraram-se razoavelmente próximas àquelas observadas, em ambos municípios. Conclusões: Os resultados do presente estudo, em adição a resultados da literatura, evidenciam que os números de componentes autorregressivos e de média móvel adequados ao ajustes de modelos SARIMA variam de uma população a outra, sugerindo diferentes padrões temporais da doença de acordo com características locais. Comparações entre valores preditos e observados sugerem que os modelos SARIMA são ferramentas úteis para predição do número de casos de dengue. Sugere-se que os modelos utilizados nesta dissertação sejam utilizados por serviços municipais de saúde para a vigilância da doença, o que pode trazer benefícios em programas de prevenção e planejamentos de serviços públicos. / Introduction: Dengue is an infection disease which is caused by an arbovirus related to tropical and subtropical region. Most cases usually occur on warm and rainy weathers of the years that facilitate the conditions of the development vector of the disease, the Aedes Aegypti mosquito. Statistical models can be very useful to comprehend the monthly variations of the number of registered cases of the disease, and they might bring reasonable predictions to the monthly number of cases in a subsequent period to a studied time series. Metodology: This dissertation is about ecologic study with a time series component. It was used monthly registry of confirmed dengue cases, between 1998 and 2008 years, obtained by the Information Center of Notification Diseases (ICND), out of two cities in the state of São Paulo (Campinas and Ribeirão Preto). Statistic time series models were used to describe the data series behavior and to predict the average number of disease cases in the subsequent period. We used the Box & Jenkins model, that in, the SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) model, with extensions (SARIMAX model) that allow to incorporate co-variables to the maximum, mean and minimum temperatures and the average monthly precipitation. We used the Akaike criterio (AIC) for comparison between different model specifications. From the fit data models, we obtained monthly predictions to the 2009 year, being compared to the observed data. Results: Without considerating the inclusion of the covariables, the best model for Campinas data was the SARIMA(2,1,2)(1,1,1)12, and for Ribeirão Preto data the best was SARIMA(2,1,3)(1,1,1)12 (smaller AIC values models). As we incorporate the climate variables in the models, we observe that the best fit for Campinas city was the SARIMAX(1,1,1)1,1,1)12 that includes the observed precipitation in 2 months before the monthly dengue cases and the minimum registered temperature in 3 months before. In Ribeirão Preto city, the most adequate model was the SARIMAX(1,1,1)(0,1,1)12 that includes the observed precipitation in 3 months before the monthly dengue case occurrence and the minimum temperature in one month before. The monthly prediction obtained for 2009 year show reasonably close to the observed, in both cities. Conclusion: The results of this study, in addition to the literature results, show that the adequate number of autoregressive and moving average components fitted in SARIMA models, vary between one population and other, suggesting different disease time patterns according to local characteristics. Comparing predict and observed values suggest that the SARIMA models are useful tools to predict the number of dengue cases. We suggest that the models in this dissertation be used in city health services to surveillance the disease, which may bring benefits for prevention programs and public service planning.

Submitted by Walter Bertequini Nagata null (walter.bn@hotmail.com) on 2017-01-04T19:05:41Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - Walter Bertequini Nagata.pdf: 726100 bytes, checksum: 44016cb83ccb52d2853fbd5e43a37790 (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2017-01-06T13:34:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 nagata_wb_me_araca.pdf: 726100 bytes, checksum: 44016cb83ccb52d2853fbd5e43a37790 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-06T13:34:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 nagata_wb_me_araca.pdf: 726100 bytes, checksum: 44016cb83ccb52d2853fbd5e43a37790 (MD5) Previous issue date: 2017-01-03 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / O objetivo do presente estudo foi investigar, por métodos estatísticos, a ocorrência de reações cruzadas entre Leishmania spp. e Ehrlichia spp. com o uso de técnicas sorológicas e moleculares. Um total de 100 amostras sanguíneas de cães foram colhidas e processadas por meio do ELISA (Ensaio Imunoenzimático Indireto) e PCR (Reação em Cadeia da Polimerase). A análise estatística consistiu nos testes de McNemar e Coeficiente de concordância Kappa. As estatísticas foram consideradas significativas quando p<0,05. A sensibilidade e especificidade dos testes foram determinadas pela curva ROC (Receiver Operator Characteristic), considerando o PCR como teste padrão ouro. A partir das análises pode-se verificar que 48,0% dos animais foram reativos na ELISA e 58,0% foram positivos na PCR, no caso da Leishmania spp. Para Ehrlichia spp., a ocorrência de anticorpos pelo ELISA foi de 54,0% e, pela PCR, 48,0% dos cães foram positivos. Nota-se, também, que 37,0% dos animais foram positivos para os dois patógenos por meio do teste molecular, e quatro cães foram reativos no teste ELISA para ambas as doenças e tiveram resultado negativo apenas no teste molecular de Ehrlichia spp. Estes resultados, na sorologia, podem sugerir possíveis casos de reatividade cruzada entre a Leishmania spp. e Ehrlichia spp.. Entretanto, é mais provável que estes resultados estejam relacionados com a coinfecção desses agentes. Por meio dos resultados obtidos, há mais evidências de coinfecção por estes dois agentes patogênicos no cão, do que reatividade cruzada entre eles. / The aim of this study is to investigate, by statistical methods, the occurrence of cross-reactivity between Leishmania spp. and Ehrlichia spp. using serological and molecular techniques. A total of 100 blood samples from dogs were collected and processed by ELISA (indirect Enzyme-Linked Immunosorbent Assay) and PCR (polymerase chain reaction). Statistical analysis consists of McNemar tests and agreement coefficient Kappa. The statistics were considered significant when p <0.05. The sensitivity and specificity of the tests were determined by ROC curve (Receiver Operator Characteristic), considering the PCR as gold standard. From the analysis it can be seen that 48,0% of the animals were reactive in ELISA and 58,0% were positive in PCR in the case of Leishmania spp. For Ehrlichia spp., the occurrence of antibodies by ELISA was 54,0% and, by PCR, 48,0% of the dogs were positive. It can be noted also that 37,0% of the animals were positive for both parasites through molecular test and four dogs were reactive in the ELISA test for both diseases and were negative only in molecular test for Ehrlichia spp. These results in serology can suggest possible cases of cross-reactivity between Leishmania spp. and Ehrlichia spp.. However, it is more likely that these results are related to coinfection of these agents. Through the results obtained, there are more evidences of coinfection by these two pathogens in dogs than cross-reactivity between them. / FAPESP: 2014/26413-2