Dado o poder agropecuário nacional e sabendo que a pastagem tem papel fundamental na nutrição animal, torna-se primordial o estudo dos mecanismos da digestão ruminal das forragens, para um aproveitamento mais racional das pastagens pelos animais, propiciando uma fermentação ruminal ótima e possibilitando o balanceamento de rações de forma mais adequada. Esta abordagem é possível por meio dos modelos de degradação ruminal, que são classificados como modelos de regressão não lineares. Neste trabalho são abordadas as metodologias clássica e bayesiana para ajustar os modelos que descrevem a cinética de degradação ruminal por meio da técnica de produção de gases. Na abordagem clássica foram considerados os modelos não sigmoidal proposto por Orskov&McDonald (1979), o Logístico proposto por Schofield (1994) e o Gompertz proposto por Lavrencic (1997), considerando a necessidade de fatores autorregressivos de primeira e segunda ordem mediante o teste de razão de verossimilhança (TRV); os modelos foram avaliados por meio dos critérios de Akaike (AIC), coeficiente de determinação ajustado (R2 aj) e quadrado médio residual (QMR). Em uma segunda etapa realizou-se o ajuste do modelo não sigmoidal sem fator autorregressivo utilizando a abordagem bayesiana, em que a condição de convergência das cadeias foi analisada por meio dos critérios de Geweke (1992), Heidelberger&Welch (1993), Raftery& Lewis (1992) e o Erro de Monte Carlo (EMC). Dentre os modelos utilizados, o que melhor se ajustou aos dados analisados foi o modelo não sigmoidal proposto por Orskov e McDonald (1979), sem o fator autorregressivo, obtendo estimativas condizentes com a realidade do fenômeno. Os resultados obtidos por meio da abordagem bayesiana também foram satisfatórios, mostrando que a técnica, apesar de pouco difundida em estudos de degradação ruminal é uma metodologia bastante viável e tem muito a agregar em estudos da área. / Given the national agricultural power and knowing that grazing plays an important role in animal nutrition, it becomes primordial to study the mechanisms of ruminal digestion of forages, for a more rational use of pastures by the animals, providing an optimal rumen fermentation and allowing a more adequate and balanced feed. This approach is possible by using the rumen degradation models, which are classified as non-linear regression models. This essay discusses the classical and Bayesian methods to adjust the models that describe the kinetics of degradation by rumen gas production technique. In the classical approach, the \"Non Sigmoidal models\", proposed by Orskov& McDonald (1979), the \"Logistic\", proposed by Schofield (1994), and \"Gompertz\", proposed by Lavrencic (1997), were considered, taking into account the need for autoregressive factors of first and second order, by the \"likelihood ratio test \" (TRV). These models were evaluated using the Akaike criteria (AIC), the coefficient of determination adjusted (R2aj) and \"the residual average square\" (QMR). In the following stage, the adjustment of the non sigmoidal model without the autoregressive factor were performed, using the Bayesian approach. For these matters, the condition of the convergence of chains was analyzed using Geweke (1992), Heidelberger & Welch (1993), Raftery& Lewis (1992) and Monte Carlo error(EMC) criteria.Among the models used, the one that best settle to the data analyzed was the non sigmoidal model without the autoregressive factor, proposed by Orskov and McDonald (1979), obtaining consistent estimates with the reality of the phenomenon. The results obtained through the Bayesian approach were also satisfactory, showing that the technique, although less diffused in studies of rumen methodology, is very viable and has a lot to add in these area studies.

Dado o poder agropecuário nacional e sabendo que a pastagem tem papel fundamental na nutrição animal, torna-se primordial o estudo dos mecanismos da digestão ruminal das forragens, para um aproveitamento mais racional das pastagens pelos animais, propiciando uma fermentação ruminal ótima e possibilitando o balanceamento de rações de forma mais adequada. Esta abordagem é possível por meio dos modelos de degradação ruminal, que são classificados como modelos de regressão não lineares. Neste trabalho são abordadas as metodologias clássica e bayesiana para ajustar os modelos que descrevem a cinética de degradação ruminal por meio da técnica de produção de gases. Na abordagem clássica foram considerados os modelos não sigmoidal proposto por Orskov&McDonald (1979), o Logístico proposto por Schofield (1994) e o Gompertz proposto por Lavrencic (1997), considerando a necessidade de fatores autorregressivos de primeira e segunda ordem mediante o teste de razão de verossimilhança (TRV); os modelos foram avaliados por meio dos critérios de Akaike (AIC), coeficiente de determinação ajustado (R2 aj) e quadrado médio residual (QMR). Em uma segunda etapa realizou-se o ajuste do modelo não sigmoidal sem fator autorregressivo utilizando a abordagem bayesiana, em que a condição de convergência das cadeias foi analisada por meio dos critérios de Geweke (1992), Heidelberger&Welch (1993), Raftery& Lewis (1992) e o Erro de Monte Carlo (EMC). Dentre os modelos utilizados, o que melhor se ajustou aos dados analisados foi o modelo não sigmoidal proposto por Orskov e McDonald (1979), sem o fator autorregressivo, obtendo estimativas condizentes com a realidade do fenômeno. Os resultados obtidos por meio da abordagem bayesiana também foram satisfatórios, mostrando que a técnica, apesar de pouco difundida em estudos de degradação ruminal é uma metodologia bastante viável e tem muito a agregar em estudos da área. / Given the national agricultural power and knowing that grazing plays an important role in animal nutrition, it becomes primordial to study the mechanisms of ruminal digestion of forages, for a more rational use of pastures by the animals, providing an optimal rumen fermentation and allowing a more adequate and balanced feed. This approach is possible by using the rumen degradation models, which are classified as non-linear regression models. This essay discusses the classical and Bayesian methods to adjust the models that describe the kinetics of degradation by rumen gas production technique. In the classical approach, the \"Non Sigmoidal models\", proposed by Orskov& McDonald (1979), the \"Logistic\", proposed by Schofield (1994), and \"Gompertz\", proposed by Lavrencic (1997), were considered, taking into account the need for autoregressive factors of first and second order, by the \"likelihood ratio test \" (TRV). These models were evaluated using the Akaike criteria (AIC), the coefficient of determination adjusted (R2aj) and \"the residual average square\" (QMR). In the following stage, the adjustment of the non sigmoidal model without the autoregressive factor were performed, using the Bayesian approach. For these matters, the condition of the convergence of chains was analyzed using Geweke (1992), Heidelberger & Welch (1993), Raftery& Lewis (1992) and Monte Carlo error(EMC) criteria.Among the models used, the one that best settle to the data analyzed was the non sigmoidal model without the autoregressive factor, proposed by Orskov and McDonald (1979), obtaining consistent estimates with the reality of the phenomenon. The results obtained through the Bayesian approach were also satisfactory, showing that the technique, although less diffused in studies of rumen methodology, is very viable and has a lot to add in these area studies.

O mamão (Carica papaya L.) cv. \"Sunrise Solo\" é um fruto que apresenta mudança gradual e desuniforme da cor da casca, que vai de verde para amarela. Isso faz com que a metodologia instrumental para avaliação da cor, por meio de um colorímetro, seja subjetiva, devido ao número de pontos observados, bem como às localizações deles no fruto. Como alternativa, foi proposta a utilização de imagens digitalizadas de toda região da casca do fruto, obtidas por meio de um scanner de mesa. Para avaliar a precisão desses métodos, foi conduzido um experimento com 20 repetições. Cada repetição era constituída de um fruto de mamoeiro cv. \"Sunrise Solo\", mantido sob temperatura e umidade relativa controladas. A cor da casca dos frutos foi avaliada, diariamente, utilizando um colorímetro e um scanner. Com o scanner, foram digitalizadas as duas faces do fruto e, com o colorímetro, foram observados quatro pontos equidistantes, na região equatorial do mesmo. Como a avaliação para cada fruto foi feita ao longo do tempo, os dados são classificados como longitudinais. Assim, utilizaram-se modelos lineares de efeitos mistos para estudar o comportamento da tonalidade média, pois essa técnica permite o uso de diferentes estruturas de variâncias e covariâncias para as matrizes dos efeitos aleatórios e dos erros. O processo de seleção do modelo foi realizado por meio do teste da razão de verossimilhanças e dos critérios de informação AIC e BIC, resultando no mesmo preditor linear e matrizes de variâncias e covariâncias para ambas as metodologias de quantificação da cor. O modelo final apresentou um preditor linear quadrático com efeitos aleatórios para o intercepto e para os termos linear e quadrático com matriz de variâncias e covariâncias dos efeitos aleatórios não estruturada e componentes de variância com heterocedasticidade para os erros. A utilização do scanner revelou dois grupos de maturação fisiológica distintos, que podem estar relacionados ao ponto de colheita do fruto, fato que não ficou evidente ao utilizar um colorímetro. De forma geral, o uso de um scanner possibilitou obter uma avaliação precisa da maturação do fruto, além de ser mais consistentes e eficiente do que o uso de um colorímetro para estudar a tonalidade média da casca de frutos que apresentam coloração desuniforme. / Papayas (Carica papaya L.) of \"Sunrise solo\" variety are fruits that present gradual and uneven changes in the peel color, which goes from green to yellow. As a consequence, when using a colorimeter to quantify their color, the results are subjective because of the number of observed points, as well as because of their position on the fruit. A proposed alternative was to use scanned images of the whole fruit peel to quantify color. To assess the precision of these methods, an experiment with 20 replicates was carried out. Each replicate consisted of a papaya fruit, kept under controlled temperature and relative humidity. The fruits\' peel colors were assessed, daily, using a colorimeter and a scanner. With the scanner, both sides of the fruit were scanned and, with the colorimeter, four equidistant points at the equatorial region of the fruit were observed. As the assessment was made through time for a same fruit, the data are classified as longitudinal. Therefore, linear mixed effect models were used to study the behavior of the average fruit color tonality through time, as this technique allows usage of different random effects and error covariance structures. Model selection was made using likelihood-ratio tests and the Akaike and Bayesian information criteria, which resulted in the selection of the same linear predictor and covariance matrices for both color quantification methods. The final model presented a quadractic linear predictor with random effects for the intercept, linear and quadractic terms with an unstructured variance-covariance matrix for the random effects and a variance components with heterogeneity matrix for the residuals. The use of a scanner revealed two distinct phisiological maturation groups, which may be related to the harvesting time. This was not observed when using a colorimeter. In general, using a scanner made possible to obtain more consistent observations, which makes it a more efficient methodology to study the average fruit peel color tonality.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The determination of the causes and origins of a given disease is a complex undertaking, considering that there is a large number of genes engaged that interact with each other (Watson, 2006). Bioinformatics experts working in the search for a perfect integration between biology and information, in order to understand the likely factors that trigger certain diseases (Pevzner, 2000). To achieve this, the revolutionary methodology of Microarrays (LOCKHART et al., 1996) based on the gene expression of patients, it has been widely used to simultaneously measuring changes and regulation of the genes of the genome under certain biological conditions, resulting in a list of genes that may be considered interesting from a biological point of view for a particular disease. In this thesis, we present a multi-statistic method to detect differentially expressed genetic pathways in DNA microarray data. Many statistical methods of analysis are based on the use of a single statistical test. It is believed that the use of multiple tests decreases the number of false positive discoveries. Our method can be applied to transcriptome data to investigate which pathways have changes in expression when subjected to some type of disturbance. The method determines the activity of pathways evaluated, and verifies if the changes found are statistically significant through the bootstrap, Fisher exact and Wilcoxon tests. Implemented in R language and available for download from the Comprehensive R Archive Network (CRAN) as a package called PATHChange, our method showed consistency in its results with those predicted in the literature when tested for microarray of cancer and pre-cancer colon public data. The PATHChange method offers an alternative type of analysis of differentially expressed genes pathways for researchers seeking to determine phenotypes of diseases such as cancer. / A determinação das causas e origens de uma determinada doença é uma tarefa complexa, considerando que existe um grande número de genes comprometidos que interagem entre si (WATSON, 2006). Especialistas em Bioinformática trabalham na busca de uma perfeita integração entre a biologia e a informação, com o intuito de compreender os prováveis fatores que desencadeiam determinadas doenças (PEVZNER, 2000). Para tal, a metodologia revolucionária de Microarranjos (LOCKHART et al., 1996), baseada na expressão gênica de pacientes, tem sido amplamente utilizada para medir simultaneamente as mudanças e regulação dos genes do genoma sob certas condições biológicas, resultando em uma lista de genes que podem ser considerados interessantes do ponto de vista biológico para uma determinada doença. Na presente tese, nós apresentamos um método multiestatístico destinado à detectar vias genéticas diferencialmente expressas em dados de microarranjos de DNA. Grande parte dos métodos de análise estatística são baseados no uso de apenas um teste estatístico. Acredita-se que associar métodos estatísticos baseados em testes diferentes diminui o número de falsos positivos. O método que nós desenvolvemos determina a atividade das vias avaliadas, e verifica se as alterações encontradas são estatisticamente significativas através dos testes de bootstrap, exato de Fisher e Wilcoxon. Este método pode ser aplicado à dados de transcriptoma para investigar quais vias apresentam mudanças na expressão de seus genes quando submetidos à algum tipo de perturbação. Implementado em linguagem R e disponibilizado para download no CRAN (do inglês, Comprehensive R Archive Network) como um pacote denominado PATHChange, nosso método demonstrou consistência entre os seus resultados com os previstos na literatura quando testado para dados públicos de microarranjos de câncer e pré-câncer de cólon. O método do PATHChange oferece um tipo alternativo de análise de vias de genes diferencialmente expressas para os pesquisadores que buscam apurar fenótipos de doenças, tais como o câncer.

O mamão (Carica papaya L.) cv. \"Sunrise Solo\" é um fruto que apresenta mudança gradual e desuniforme da cor da casca, que vai de verde para amarela. Isso faz com que a metodologia instrumental para avaliação da cor, por meio de um colorímetro, seja subjetiva, devido ao número de pontos observados, bem como às localizações deles no fruto. Como alternativa, foi proposta a utilização de imagens digitalizadas de toda região da casca do fruto, obtidas por meio de um scanner de mesa. Para avaliar a precisão desses métodos, foi conduzido um experimento com 20 repetições. Cada repetição era constituída de um fruto de mamoeiro cv. \"Sunrise Solo\", mantido sob temperatura e umidade relativa controladas. A cor da casca dos frutos foi avaliada, diariamente, utilizando um colorímetro e um scanner. Com o scanner, foram digitalizadas as duas faces do fruto e, com o colorímetro, foram observados quatro pontos equidistantes, na região equatorial do mesmo. Como a avaliação para cada fruto foi feita ao longo do tempo, os dados são classificados como longitudinais. Assim, utilizaram-se modelos lineares de efeitos mistos para estudar o comportamento da tonalidade média, pois essa técnica permite o uso de diferentes estruturas de variâncias e covariâncias para as matrizes dos efeitos aleatórios e dos erros. O processo de seleção do modelo foi realizado por meio do teste da razão de verossimilhanças e dos critérios de informação AIC e BIC, resultando no mesmo preditor linear e matrizes de variâncias e covariâncias para ambas as metodologias de quantificação da cor. O modelo final apresentou um preditor linear quadrático com efeitos aleatórios para o intercepto e para os termos linear e quadrático com matriz de variâncias e covariâncias dos efeitos aleatórios não estruturada e componentes de variância com heterocedasticidade para os erros. A utilização do scanner revelou dois grupos de maturação fisiológica distintos, que podem estar relacionados ao ponto de colheita do fruto, fato que não ficou evidente ao utilizar um colorímetro. De forma geral, o uso de um scanner possibilitou obter uma avaliação precisa da maturação do fruto, além de ser mais consistentes e eficiente do que o uso de um colorímetro para estudar a tonalidade média da casca de frutos que apresentam coloração desuniforme. / Papayas (Carica papaya L.) of \"Sunrise solo\" variety are fruits that present gradual and uneven changes in the peel color, which goes from green to yellow. As a consequence, when using a colorimeter to quantify their color, the results are subjective because of the number of observed points, as well as because of their position on the fruit. A proposed alternative was to use scanned images of the whole fruit peel to quantify color. To assess the precision of these methods, an experiment with 20 replicates was carried out. Each replicate consisted of a papaya fruit, kept under controlled temperature and relative humidity. The fruits\' peel colors were assessed, daily, using a colorimeter and a scanner. With the scanner, both sides of the fruit were scanned and, with the colorimeter, four equidistant points at the equatorial region of the fruit were observed. As the assessment was made through time for a same fruit, the data are classified as longitudinal. Therefore, linear mixed effect models were used to study the behavior of the average fruit color tonality through time, as this technique allows usage of different random effects and error covariance structures. Model selection was made using likelihood-ratio tests and the Akaike and Bayesian information criteria, which resulted in the selection of the same linear predictor and covariance matrices for both color quantification methods. The final model presented a quadractic linear predictor with random effects for the intercept, linear and quadractic terms with an unstructured variance-covariance matrix for the random effects and a variance components with heterogeneity matrix for the residuals. The use of a scanner revealed two distinct phisiological maturation groups, which may be related to the harvesting time. This was not observed when using a colorimeter. In general, using a scanner made possible to obtain more consistent observations, which makes it a more efficient methodology to study the average fruit peel color tonality.

Submitted by admin tede (tede@pucgoias.edu.br) on 2017-06-01T12:20:54Z No. of bitstreams: 1 ELVIA NUNES RIBEIRO.pdf: 12426525 bytes, checksum: d4499bc7cc8a0340d5075c19261a8f7e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-01T12:20:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ELVIA NUNES RIBEIRO.pdf: 12426525 bytes, checksum: d4499bc7cc8a0340d5075c19261a8f7e (MD5) Previous issue date: 2017-03-16 / This research applies to the social network analysis metrics (SNA), information visualization (VI) and correlation analysis for development of diagnostics of the distance learning on social networks that occur in the virtual learning environment (AVA). The data were extracted directly from the database of the AVA, e-Proinfo. The use of R software version 3.3.1 was chosen for the implementation of the necessary scripts in this research. The R software proved to be a suitable and versatile choice for applications in networks, contemplating the options generally available in SNA specific tools and resources for handling, processing and implementation of new network solutions. The analysis of forum networks identified the intensity of individual and class participation. Non-parametric analysis applied found a high positive correlation between the grade of the student and his contributions to the forum, especially the centrality of output. The correlations of Spearman and Kendall were 0.7921 and 0.6261 respectively. The analysis of social networks, messaging and note tools and the establishment of contacts among the participants turned possible the identification of the level of their involvement in the course. This research contributes to knowledge management by highlighting social networks formed by communications data and course interactions. Access to social networks of a distance course enables the Manager to monitor the level of participation, exchanges of information and the construction of knowledge. This information is useful for the decision-making and can collaborate for educational development. / Esta pesquisa aplica as métricas de análise de redes sociais (ARS), visualização de informações (VI) e análise de correlação para realização de diagnósticos de um curso a distância, nas redes sociais que ocorrem no ambiente virtual de aprendizagem (AVA). Os dados foram extraídos diretamente do banco de dados do AVA, e-Proinfo. Optou-se pelo uso do software R, versão 3.3.1, para a implementação dos scripts necessários nesta pesquisa. O software R mostrou ser uma escolha adequada e versátil para aplicações em redes, contemplando as opções geralmente disponíveis nas ferramentas específicas de ARS e recursos para manipulação, tratamento e implementação de novas soluções de redes. As análises das redes de fórum permitiram identificar a intensidade das participações individuais e das turmas. As análises não paramétricas aplicadas constataram uma alta correlação positiva entre a nota do aluno e suas contribuições no fórum, principalmente, a centralidade de saída. As correlações de Spearman e Kendal foram de 0,7921 e 0,6261 respectivamente. As análises das redes sociais, das ferramentas de mensagem e de recados e o estabelecimento de contatos entre os participantes permitiram identificar o nível de envolvimento destes no curso. Esta pesquisa contribui com a gestão de conhecimento por evidenciar as redes sociais formadas pelos dados de comunicações e de interações do curso. O acesso às redes sociais de um curso a distância possibilita ao gestor acompanhar o nível de participação, as trocas de informações e a construção de conhecimento. Estas informações são úteis para as tomadas de decisões e podem colaborar para o desenvolvimento educacional.

A principal fonte de proteína na nutrição dos ruminantes é a proteína de origem microbiana, sintetizada no processo fermentativo de degradação ruminal a partir de proteína dietética ou microbiana. Logo o conhecimento deste processo é de grande importância em estudos de avaliação de alimentos para estes animais. Modelos não lineares são amplamente utilizados nestes estudos, buscando estimar os parâmetros da cinética de degradação ruminal através de métodos clássicos de análise univariada. Como estes ensaios envolvem medidas repetidas, propõem-se o uso de modelos não lineares mistos que permitem que a função de regressão não linear dependa de efeitos fixos e aleatórios, o que pode resolver os problemas de correlação entre as medidas repetidas e heterogeneidade de variâncias das respostas. Neste trabalho foram utilizadas duas alternativas comuns de análise de dados de digestibilidade, e seus resultados foram comparados com os da abordagem que utiliza modelos não lineares mistos. Utilizou-se o modelo não linear de Orskov e McDonald (1979) para explicar a cinética de degradação ruminal da matéria seca (MS) e da fibra em detergente neutro (FDN) do feno de capim-Tifton 85, em novilhos alimentados com seis rações experimentais compostas por três diferentes combinações de volumoso(Vo):concentrado(Co) (70:30, 50:50 e 30:70%). Como volumoso foram utilizados fenos de capim-Tifton 85 de diferentes qualidades (4% e 10% de proteína bruta) e como concentrado, casca de soja, milho moído e farelo de girassol. A degradabilidade foi determinada pela técnica in situ e os dez tempos de incubação foram de: 3, 6, 12, 24, 48, 60, 72, 84, 96 e 120 horas. Originalmente o experimento foi delineado em quadrado latino (6×6) com seis novilhos mestiços fistulados (linhas), seis períodos (colunas) e seis tratamentos, em que nas parcelas tem-se uma estrutura de parcelas subdivididas, sendo as subparcelas, os tempos de incubação. O uso de modelos não lineares mistos na análise de dados de digestibilidade in situ é bastante atraente principalmente quando a pesquisa tem por objetivo entender o comportamento do processo de digestibilidade ao longo dos tempos de incubação. Além disso, quanto maior a variabilidade dos dados, a abordagem mista se torna mais indicada, reduzindo os erros padrão das estimativas dos parâmetros. Mesmo não incluindo a estrutura de delineamento experimental, os modelos não lineares mistos conseguem explicar bem a variabilidade extra, provocada pelos efeitos dos fatores associados ao delineamento, com a inclusão de efeitos aleatórios nos parâmetros do modelo de Orskov e McDonald (1979). O pacote estatístico nlme do R mostrou-se ágil e eficiente no ajuste dos modelos não lineares mistos e as suas ferramentas gráficas foram importantes na avaliação da qualidade dos ajustes e na escolha de modelos. / The main source of protein in ruminant nutrition is the protein of microbial origin, synthesized in the fermentation process of ruminal degradation starting from dietetics or microbial protein. Then, the knowledge of this process is of great importance in evaluation studies of food for these animals. Nonlinear models are widely used in these studies to estimate the parameters of ruminal degradation kinetics through the classical methods of univariate analysis. As these trials involve repeated measurements, we propose the use of nonlinear mixed models which allows that the nonlinear regression function depends on fixed and random effects, which can solve the problems of correlation between the repeated measurements and heterogeneity of variances of the responses. In this work, we used two common alternatives of digestibility data analysis, and their results were compared with the approach which uses nonlinear mixed model. We used the nonlinear model of Orskov and McDonald (1979) to explain the kinetics of ruminal degradation of dry matter (MS) and neutral detergent fiber (FDN) of the hay grass-Tifton 85, in steers fed experimental with six diets composed of three different combinations of forage(Vo):concentrate(Co) (70:30, 50:50 and 30:70%). As forage, we used hay grass-Tifton 85 of different qualities (4% and 10% crude protein) and as concentrate, soybean hulls, corn and sunflower meal. The degradability was determined by the in situ technique and the incubation times were 3, 6, 12, 24, 48, 60, 72, 84, 96 and 120 hours. Originally the experiment was designed as a Latin square (6 × 6) with six fistulated crossbred steers (lines), six periods (columns) and six treatments, in which the plots have a splitplot structure where the subplots were considered the times of incubation. The use of nonlinear mixed models in the analysis of the in situ digestibility data is quite attractive especially when the research aims to understand the process behavior digestibility over the incubation times. Moreover, the higher the variability of the data, the mixed approach becomes more suitable, reducing standard errors of the estimated parameters. Even excluding the structure of experimental design, the linear mixed models can explain well the extra variability caused by the effects of the factors associated with the design, with the inclusion of random effects in the model parameters of Orskov and McDonald (1979). The R statistical package nlme proved to be agile and efficient for the adjustment of nonlinear mixed models and its graphical tools were important in evaluating the quality of the adjustments and the choice of models.

Data from insect studies may present different features. Univariate responses may be analyzed using generalized linear models (continuous and discrete data), survival models (time until event data), mixed effects models (longitudinal data), among other methods. These models may be used to analyse data from experiments which assess complex ecological processes, such as competition and predation. In that sense, computational tools are useful for researchers in several fields, e.g., insect biology and physiology, applied ecology and biological control. Using different datasets from entomology as motivation, as well as other types of datasets for illustration purposes, this work intended to develop new modelling frameworks and goodness-of-fit assessment tools. We propose accelerated failure rate mixed models with simultaneous location and scale modelling with regressors to analyse time-until-attack data from a choice test experiment. We use the exponential, Weibull and exponentiated-Weibull models, and assess goodness-of-fit using half-normal plots with simulation envelopes. These plots are the subject of an entire Chapter on an R package, called hnp, developed to implement them. We use datasets from different types of experiments to illustrate the use of these plots and the package. A bivariate extension to the N-mixture modelling framework is proposed to analyse longitudinal count data for two species from the same food web that may interact directly or indirectly, and example datasets from ecological studies are used. An advantage of this modelling framework is the computation of an asymmetric correlation coefficient, which may be used by ecologists to study the degree of association between species. The jointNmix R package was also developed to implement the estimation process for these models. Finally, we propose a goodness-of-fit assessment tool for bivariate models, analogous to the half-normal plot with a simulation envelope, and illustrate the approach with simulated data and insect competition data. This tool is also implemented in an R package, called bivrp. All software developed in this thesis is made available freely on the Comprehensive R Archive Network. / Dados provenientes de estudos com insetos podem apresentar características diferentes. Respostas univariadas podem ser analisadas utilizando-se modelos lineares generalizados (dados contínuos e discretos), modelos de análise de sobrevivência (dados de tempo até ocorrência de um evento), modelos de efeitos mistos (dados longitudinais), dentre outros métodos. Esses modelos podem ser usados para analisar dados provenientes de experimentos que avaliam processos ecológicos complexos, como competição e predação. Nesse sentido, ferramentas computacionais são úteis para pesquisadores em diversos campos, por exemplo, biologia e fisiologia de insetos, ecologia aplicada e controle biológico. Utilizando diferentes conjuntos de dados entomológicos como motivação, assim como outros tipos de dados para ilustrar os métodos, este trabalho teve como objetivos desenvolver novos modelos e ferramentas para avaliar a qualidade do ajuste. Foram propostos modelos de tempo de vida acelerado mistos, com modelagem simultânea dos parâmetros de locação e de escala com regressores, para analisar dados de tempo até ataque de um experimento que avaliou escolha de predadores. Foram utilizados modelos exponencial, Weibull e Weibull-exponenciado, e a qualidade do ajuste foi avaliada utilizando gráficos meio-normais com envelope de simulação. Esses gráficos são o assunto de um Capítulo inteiro sobre um pacote para o software R, chamado hnp, desenvolvido para implementá-los. Foram utilizados conjuntos de dados de diferentes tipos de experimentos para ilustrar o uso desses gráficos e do pacote. Uma extensão bivariada para os modelos chamados \"N-mixture\" foi proposta para analisar dados longitudinais de contagem para duas espécies pertencentes à mesma teia trófica, que podem interagir direta e indiretamente, e conjuntos de dados provenientes de estudos ecológicos são usados para ilustrar a abordagem. Uma vantagem dessa estratégica de modelagem é a obtenção de um coeficiente de correlação assimétrico, que pode ser utilizado por ecologistas para inferir acerca do grau de associação entre espécies. O pacote jointNmix foi desenvolvido para implemetar o processo de estimação para esses modelos. Finalmente, foi proposta uma ferramenta de avaliação de qualidade do ajuste para modelos bivariados, análoga ao gráfico meio-normal com envelope de simulação, e a metodologia _e ilustrada com dados simulados e dados de competição de insetos. Essa ferramenta está também implementada em um pacote para o R, chamado bivrp. Todo o software desenvolvido nesta tese está disponível, gratuitamente, na Comprehensive R Archive Network (CRAN).

O uso das técnicas de análise multivariada está reservado aos grandes centros de pesquisa, µas grandes empresas e ao ambiente acad^emico. Essas técnicas s~ao muito interessantes porque utilizam simultaneamente todas as variáveis respostas na interpretação teórica do conjunto de dados, levando em conta as correlações existentes entre elas. Uma das principais barreiras para a utilização dessas técnicas é o seu desconhecimento pelos pesquisadores interessados na pesquisa quantitativa. A outra dificuldade é que a grande maioria de softwares que permitem esse tipo de análise (SAS, MINITAB, BMDP, STATISTICA, S-PLUS, SYSTAT, etc.) não são de domínio público. A disseminação do uso das técnicas multivariadas pode melhorar a qualidade das pesquisas, proporcionar uma economia relativa de tempo e de custo, e facilitar a interpretação das estruturas dos dados, diminuindo a perda de informação. Neste trabalho, foram confirmadas algumas vantagens das técnicas multivariadas sobre as univariadas na análise de dados de expe- rimentos agropecuários. As análises foram realizadas com o auxílio do software R, um software aberto, \"amigável\" e gratuito, com inúmeros recursos disponíveis. / The use of the techniques of multivariate analysis is restricted to large centers of research, the higher companies and the academic environment. These techniques are very inte- resting because of the use of all answers variables simultaneously in theoretical interpretation of the data set, considering the correlations between them. One of the main obstacle to the usage of these techniques is that researchers interested in the quantitative research do not know them. The other di±culty is that most of the software that allow this type of analysis (SAS, MINITAB, BMDP, STATISTICA, S-PLUS, SYSTAT etc.) are not in public domain. Publishing the use of Multivariate techniques can improve the quality of the research, decrease the time spend and the cost, and make easy the interpretation of the structures of the data without cause damage of the information. In this report, were con¯rmed some advantages of the multivariate techniques in a univariate analysis for data of agricultural experiments. The analysis were taken with R software, a open software, \"friendly\" and free, with many statistical resources available.

Le protéasome est une protéase multimérique essentielle et hautement conservée au cours de l’évolution. Le protéasome 26S eucaryote est l’unité catalytique du système Ubiquitine-Protéasome et contrôle de ce fait de nombreux processus cellulaires. Son dysfonctionnement participe à la pathogenèse de nombreuses maladies. Le protéasome émerge notamment comme une cible thérapeutique de choix dans le traitement de cancers. Il semble donc important d’identifier l’ensemble des processus cellulaires dans lesquels le protéasome est impliqué ainsi que l’ensemble de ses régulateurs.Mon travail de thèse a consisté à identifier et caractériser de nouveaux partenaires physiques et fonctionnels du protéasome par une approche multi-technique. Nous étudions ces facteurs dans l’organisme modèle S. cerevisiae et déterminons s’ils sont fonctionnellement conservés dans les cellules de Mammifères.Après avoir identifié des partenaires physiques et fonctionnels au moyen de cribles à grande échelle, j’ai analysé les données et établi une bibliothèque pondérée de ces partenaires. J’ai ainsi mis en évidence de nouveaux acteurs potentiellement impliqués dans le fonctionnement du protéasome. De plus, j’ai caractérisé les protéines Spg5p et Poc5p. Mes données suggèrent que Spg5p participe à la régulation du protéasome en quiescence. Poc5p, présente à la fois chez l’Homme et la levure, participe à la régulation du protéasome à au moins deux niveaux différents : elle joue un rôle de point de contrôle dans l’assemblage du complexe et un rôle inhibiteur sur son activité. / The proteasome is a highly conserved essential proteolytic machine. The eukaryotic 26S proteasome is the hydrolytic heart of the ubiquitin-mediated degradation pathway and therefore controls many cellular pathways. Its dysfunction is involved in the pathogenesis of numerous diseases. Notably, the proteasome has emerged as an interesting drug target for anti-cancer therapy. It seems therefore important to identify all cellular processes in which the proteasome is involved and all of its regulators.My work was to identify and characterize new physical and functional partners of the proteasome by a multi-technical approach. We characterize these factors in the model organism S. cerevisiae and determine if they are functionally conserved in mammalian cells.After identifying physical and functional partners through large-scale screens, I analyzed the data and developed a weighted library of these partners. I have thus highlighted new actors potentially involved in the proteasome functioning. In addition, I characterized the Spg5p and Poc5p proteins. My data suggest that Spg5p participates in the regulation of proteasome during quiescence. Poc5p, presents both in human and yeast, is involved in the regulation of proteasome at at least two different levels: it acts as a checkpoint in the complex assembly and have an inhibitory effect on its activity.