Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-07-16T19:04:20Z No. of bitstreams: 1 ROSÂNGELA DA SILVA FIGUEIREDO - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2007..pdf: 463444 bytes, checksum: 917a85b81e55496d6077fbf99966cab0 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-16T19:04:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ROSÂNGELA DA SILVA FIGUEIREDO - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2007..pdf: 463444 bytes, checksum: 917a85b81e55496d6077fbf99966cab0 (MD5) Previous issue date: 2007-03 / Neste trabalho estudamos o Modelo de Covariância com Erro nas Variáveis, onde os erros têm distribuição elípitca, sob uma pespectiva Bayesiana. Para tanto usamos umainformaçãoapriori dotiponãoinformativa,propostaporJeffrey(1961),efazemos inferências sobre os parâmetros do modelo em estudo. Mostramos que, para qualquer modelo de covariância elíptico com erro nas variáveis combinado com a priori do tipo não informativa, conduz às mesmas análises da posteriori correspondente ao modelo de covariância normal com erro nas variáveis. / In this work the Model of Covariance with error in their variables will be studied, where these errors have elliptical distributions, under a Bayesian perspective. In order to accomplish this we will use “a priori” information of the not informative type, as proposed forJeffrey(1961),and we will make inferences on the parameters of the studied model. It will be showed that for any model of covariance with elliptical error in their variables, combined with “a priori” information of the not informative type, the results will lead to the same analyses obtained through the posteriori analyses that correspond to the normal model of covariance with errors in their variables.

RNAs não codificantes (ncRNAs) têm ganho crescente prestígio nos últimos anos devido a recentes e contínuas descobertas revelando sua diversidade e importância. Porém, a identificação dessas moléculas ainda é um problema em aberto. Em particular, Plasmodium falciparum é um desafio para a pesquisa de ncRNAs, onde poucos foram identificados até o momento. P. falciparum é o parasita que causa uma malária humana letal. A descoberta de novos ncRNAs neste organismo pode auxiliar no desenvolvimento de novos tratamentos. Este trabalho faz um estudo sobre técnicas computacionais para a predição de ncRNAs e, utilizando como objeto de estudo P. falciparum, propõe uma metodologia de predição que seja aplicável inclusive a genomas com viés composicional. A ênfase deste estudo foi a predição de ncRNAs família-específicos, utilizando o componente RNA da telomerase como objeto de estudo. Este é um importante RNA que, devido à sua alta taxa de mutação, é de difícil identificação. Este RNA ainda não foi identificado em P. falciparum. No entanto, evidências biológicas indicam que este RNA é presente, funcional e deve ser essencial ao parasita, caracterizando-se como um alvo de drogas. Além disso, foi realizado um trabalho preliminar sobre a predição de ncRNAs em geral em P. falciparum utilizando uma abordagem comparativa. / Noncoding RNAs (ncRNAs) have been receiving increasing prestige in the last years due to recent and continuous discoveries revealing their diversity and importance. However, the identification of these molecules is still an open problem. In particular, Plasmodium falciparum is a challenge for the ncRNA research, in which few ncRNAs have been identified. P. falciparum is the parasite that causes a lethal human malaria. The discovery of new ncRNAs in this organism may help in the development of new treatments. This work does a research of computational techniques for the ncRNA prediction and, by using P. falciparum as target, proposes a prediction methodology which is also applicable to compositionally biased genomes. The emphasis of this study was the prediction of family-specific ncRNAs, by using the telomerase RNA component as target. This is an important RNA that has a high mutation rate, being difficult to predict. This RNA has not been identified in P. falciparum, yet. However, biological evidences indicate this RNA is present, functional and might be essential for the parasite, being a drug target. In addition, this work presents preliminary results about the prediction of general ncRNAs in P. falciparum by using a comparative approach.

RNAs não codificantes (ncRNAs) têm ganho crescente prestígio nos últimos anos devido a recentes e contínuas descobertas revelando sua diversidade e importância. Porém, a identificação dessas moléculas ainda é um problema em aberto. Em particular, Plasmodium falciparum é um desafio para a pesquisa de ncRNAs, onde poucos foram identificados até o momento. P. falciparum é o parasita que causa uma malária humana letal. A descoberta de novos ncRNAs neste organismo pode auxiliar no desenvolvimento de novos tratamentos. Este trabalho faz um estudo sobre técnicas computacionais para a predição de ncRNAs e, utilizando como objeto de estudo P. falciparum, propõe uma metodologia de predição que seja aplicável inclusive a genomas com viés composicional. A ênfase deste estudo foi a predição de ncRNAs família-específicos, utilizando o componente RNA da telomerase como objeto de estudo. Este é um importante RNA que, devido à sua alta taxa de mutação, é de difícil identificação. Este RNA ainda não foi identificado em P. falciparum. No entanto, evidências biológicas indicam que este RNA é presente, funcional e deve ser essencial ao parasita, caracterizando-se como um alvo de drogas. Além disso, foi realizado um trabalho preliminar sobre a predição de ncRNAs em geral em P. falciparum utilizando uma abordagem comparativa. / Noncoding RNAs (ncRNAs) have been receiving increasing prestige in the last years due to recent and continuous discoveries revealing their diversity and importance. However, the identification of these molecules is still an open problem. In particular, Plasmodium falciparum is a challenge for the ncRNA research, in which few ncRNAs have been identified. P. falciparum is the parasite that causes a lethal human malaria. The discovery of new ncRNAs in this organism may help in the development of new treatments. This work does a research of computational techniques for the ncRNA prediction and, by using P. falciparum as target, proposes a prediction methodology which is also applicable to compositionally biased genomes. The emphasis of this study was the prediction of family-specific ncRNAs, by using the telomerase RNA component as target. This is an important RNA that has a high mutation rate, being difficult to predict. This RNA has not been identified in P. falciparum, yet. However, biological evidences indicate this RNA is present, functional and might be essential for the parasite, being a drug target. In addition, this work presents preliminary results about the prediction of general ncRNAs in P. falciparum by using a comparative approach.