A planta Casearia sylvestris, popularmente conhecida como guaçatonga, é comumente utilizada para o tratamento de diversas afecções como queimaduras, ferimentos, herpes labial e genital, distúrbios do trato gastrointestinal, como gastrites, úlceras, gengivites, aftas, halitose; além disto, atribui-se à planta ação cicatrizante, tônica, depurativa, anti-reumática, antiinflamatória, antiofídica, antidiarréica, entre outras. Atualmente, é catalogada como planta medicinal de interesse ao Sistema Único de Saúde no Brasil. Entretanto, até o momento, não haviam estudos relativos à avaliação de sua toxicidade. Assim, o objetivo desta pesquisa foi o de estudar, em ratos, os possíveis efeitos tóxicos da C. sylvestris. Para tal, foram realizados os testes de citotoxicidade com o objetivo de analisar o potencial tóxico das diferentes formas de extração da planta, e estudos pré-clínicos de toxicidade oral aguda, e em doses repetidas, por 28 e 90 dias, realizados de acordo com protocolos preconizados pelas agências reguladoras nacionais (Agência Nacional de Vigilância Sanitária - ANVISA) e internacionais (Organization for Economic Cooperation and Development - OECD) de avaliação de risco para substâncias químicas. No presente estudo, o extrato fluido (EF) de C. sylvestris foi administrado, a ratos, por via oral, através de gavagem, em dose única de 2000mg/kg; ou em doses repetidas, durante 28 ou 90 dias, nas doses 60, 120 e 240mg/kg,. Foram avaliados sinais sistêmicos de toxicidade, ganho de peso e consumo de ração, hemograma completo, avaliação bioquímica (AST, ALT, GGT, ALP, uréia, creatinina, ácido úrico, colesterol, triglicerídes, glicose, albumina, proteínas totais e cloreto), análise macroscópica e histopatológica de órgãos e avaliação do peso relativo dos órgãos linfóides baço e timo e celularidades do baço e medula óssea para averiguar os possíveis efeitos imunotóxicos. Além disso, foi obtido o perfil cromatográfico (fingerprint) utilizando a técnica analítica CLAE/UV. Os resultados mostraram que o EF de C. sylvestris não causou efeitos tóxicos quando administrado em dose única 2000mg/kg no estudo de toxicidade aguda, assim como também não mostrou efeitos sistêmicos de toxicidade ou efeitos imunotóxicos nos estudos em doses repetidas por 28 e 90 dias. Estes dados aqui encontrados permitem sugerir que o EF da C.sylvestris é seguro quando utilizado mesmo prolongadamente. No entanto, outros estudos, como por exemplo, de genotoxicidade e de carcinogenicidade, devem ser realizados para complementar esta etapa de avaliação pré-clínica. / Casearia sylvestris Sw commonly known in Brazil as guaçatonga, is currently used to treat many diseases such as burns, wounds, labial and genital herpes, gastrointestinal disorders- gastritis, ulcers, gingivitis, aphthae and halitoses. C.sylvestris has been also used as cicatrizant in skin diseases, blood purifier and general detoxification, anti-inflammatory, antiofidic, diarrhea, among others. In our country it is considered as medicinal plant and for this reason C.sylvestris is catalogued at The Unified Health System (Sistema Único de Saúde - SUS) as a plant of interest for Brazilian population .However, no toxicological studies concerned the safety of extract fluid of this plant have been reported. Thus, the aim of this study was to evaluate the possible toxic effects of fluid extract (EF) of C. sylvestris. For this, it was performed citotoxicity tests in order to analyze the toxic potential of different extracts of the plant. It was also performed preclinical studies, in rats, according the guidelines proposed by National Health Surveillance Agency (Agência Nacional de Vigilância Sanitária - ANVISA) and OECD (Organization for Economic Cooperation and Development) being performed the following tests: acute oral toxicity and repeated dose 28 and 90-day. The EF of C. sylvestris was administered by gavage at a single dose of 2000 mg/kg, or during 28 and 90 days with doses 60, 120 e 240mg/kg. It was evaluated systemic signs of toxicity, body weights and food consumption, hematology, serum biochemistry (AST, ALT, GGT, ALP, urea: creatinine, uric acid cholesterol, triglycerides, glucose, albumin, total proteins, and chloride) macroscopic and histopathological analysis of different organs and evaluation of relative weight of lymphoid organs, spleen and thymus and the cellularity of spleen and bone marrow to investigated the possible immunotoxic effects. We also obtained the fingerprint chromatogram of C. sylvestris, using CLAE/UV. The results showed that there were no toxic effects by the EF when administered as a single dose at 2000mg/kg in acute toxicity study, as well as showed no systemic effects of toxicity or immunotoxic effects in studies with repeated doses of 28 and 90 days. This data suggest that the EF of the plant is safety even used for long period. However, other studies, eg, genotoxicity and carcinogenicity studies should be performed to complement the preclinical evaluation.

Submitted by Claudia Rocha (claudia.rocha@udesc.br) on 2018-02-21T13:50:18Z No. of bitstreams: 1 PGPV15MA186.pdf: 919111 bytes, checksum: 6ec4c17f5ec49d701f152b98d9925c28 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-21T13:50:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PGPV15MA186.pdf: 919111 bytes, checksum: 6ec4c17f5ec49d701f152b98d9925c28 (MD5) Previous issue date: 2015-11-27 / FUMDES / Considering the potential of goldenberries culture in Santa Catarina incorporated into the cultivation of small fruits, the interest of consumers and producers and the need for further studies for the development of culture, this study aimed to characterize yield components and evaluate the characteristics Physical and chemical fruit of populations fisális submitted to different spacing between rows. They were evaluated six populations goldenberries under three spacing between rows in six periods of harvest. A block design at random in subdivided plots with three replications. The experimental setup consists factorial 3 x 6 x 6 for yield components and 3 x 6 for the physicochemical characteristics. To yield components were evaluated: total yield (t ha-1), income accumulated fruits (kg plant-1), backlog of fruits (no plant-1), fruit weight (g plant-1), diameter Polar (mm) and equatorial (mm), and cracked fruit percentage (%). For physical and chemical characteristics were evaluated: total soluble solids (° Brix), titratable acidity (% citric ac.), Maturation index, firmness (N) and fruit color index. Statistical analysis of data was performed by adjusting matrix of variance and covariance residual by-AIC Akaike information for the items of income and both studies were submitted to analysis of variance (Anova) for description of the results, and when significant, for qualitative variables we used the comparison test of Tukey (p=0.05), and the quantitative variables we used linear and nonlinear regression. The spacing influenced mass, total soluble solids, and the color index of the fruit evaluated goldenberries populations. Populations showed variability for equatorial diameter and titratable acidity, which are important characters for determining the shape and flavor of the fruit. Yield components showed the variation over periods of crops / Considerando o potencial da cultura do fisális em Santa Catarina incorporada ao cultivo das pequenas frutas, o interesse de consumidores e produtores e a necessidade de maiores estudos para o desenvolvimento da cultura, o presente trabalho teve por objetivo caracterizar os componentes de rendimento e avaliar as características físico-químicas de frutos de populações de fisális, submetidos a diferentes espaçamentos entre filas. Foram avaliadas seis populações de fisális, sob três espaçamentos entre filas em seis períodos de colheita. Foi utilizado um delineamento em blocos ao acaso em parcelas subdividas com três repetições. O arranjo experimental compõe esquema fatorial 3 x 6 x 6 para os componentes de rendimento e 3 x 6 para as características físico-químicas. Para os componentes de rendimento foram avaliados: rendimento total (t ha-1), rendimento de frutos acumulados (kg planta-1), número de frutos acumulados (nº planta-1), massa de fruto (g planta-1), diâmetro polar (mm) e equatorial (mm), e percentual de fruto rachados (%). Para as características físico-químicas foram avaliados: sólidos solúveis totais (º Brix), acidez total titulável (% ác. cítrico), índice de maturação, firmeza (N) e índice de cor dos frutos. A análise estatística dos dados foi realizada pelo ajuste de matrizes de variância e covariância residuais pelo critério de informação de Akaike-AIC para os componentes de rendimento e ambos os estudos foram submetidos à análise de variância univariada (Anova) para descrição dos resultados, e quando significativos, para as variáveis qualitativas utilizou-se o teste de comparação de médias de Tukey (p=0,05), e para as variáveis quantitativas utilizou-se regressão linear e não linear. O espaçamento influenciou a massa, os sólidos solúveis totais e o índice de cor dos frutos das populações de fisális avaliadas. As populações apresentaram variabilidade para diâmetro equatorial e acidez titulável total, sendo estes importantes carácteres para determinação da forma e do sabor dos frutos. Os componentes de rendimento apresentaram variação ao longo dos períodos de colheitas

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.

Nesse trabalho foi abordada a situação em que observações de produtividade da cana-de-açúcar (TCH) foram tomadas na mesma unidade experimental em diferentes condições de avalições (anos). Foram avaliados os perfis médios de resposta de 48 genótipos de cana-de-açúcar em dois experimentos: Experimento 1 e Experimento 2, durante três e cinco anos respectivamente, ambos com o delineamento de blocos ao acaso. Esse tipo de planejamento produz uma forma de relação entre as observações tomadas na mesma unidade experimental, portanto requer outras suposições, além das usuais, para que análise seja correta e os testes produzam resultados válidos. Para que as inferências sobre as médias de produtividade sejam válidas e seguras é necessário que o modelo da matriz de covariância dos dados seja apropriado. Diante disso, foram avalidos três alterantivas de análise para dados longitudinais (medidas repetidas no tempo ), sendo utilizados portanto, o modelo univariado, conforme o planejamento do tipo \"split-plot on time\", que impõe forte restrição quanto a matriz de variâncias-covariâncias; o modelo multivariado, que utiliza uma matriz de variâncias-covariâncias não-estruturada e o modelo mistos, que possibilita a seleção de uma matriz que melhor representa os dados. Contudo, verificou-se que não houve diferença entre os resultados dos testes para as diferentes metodologias. Porém, é interessante a continuidade do estudo em relação ao modelo misto, pois devido a sua flexibilidade e precisão é possível obter estimativas mais seguras dos componentes de variância e predizer os valores genotípicos, que por fim poderá proporcionar a predição de produção de uma futura colheita para um determinado genótipo. / This work has been dealt with situation in which observations of productivity of sugar of cane (TCH) were taken in the same unit experimental in different condition of assessments (years). The response profiles average of 48 genotypes of sugar of cane were evaluated in two experiments: Experiment 1 and Experiment 2, for three and five years respectively, both with the randomized complete block design. This type of planning produces a form of relationship between the observations made in the same unit experimental therefore requires other assumptions, in addition to the usual, so that analysis is correct and the test results valid. To that inferences on the means of productivity are valid and safe it is necessary that the model of covariance matrix of the data is appropriate. Therefore, were evaluated three alternatives for analysis of longitudinal data (repeated measures over time), the univariate model as the planning of the split-plot on time which imposes strong restrictions on variances - covariances matrix, the multivariate model, which uses a non-structured variances - covariances matrix and mixed model, which they are enable the selection of a matrix that best represents the data. However, it was found that there was no difference between the results of tests for the different methodologies. But it is interesting the continuity of the study in relation to mixed model, because due to its flexibility and accuracy will be possible to obtain more reliable estimates of the variance components and predict the genotypic values, which ultimately could provide a prediction of production of a future harvest for a given genotype.

No presente trabalho propôs-se uma abordagem simples visando à escolha de um modelo linear misto a ser ajustado a dados com medidas repetidas. A construção do modelo envolveu a escolha dos efeitos aleatórios, dos efeitos fixos e da estrutura de covariâncias utilizando técnicas gráficas e analíticas. O uso do Teste da Razão de Verossimilhança e dos Critérios de Informação de Akaike - AIC e de Schwarz - BIC pode levar a escolhas diferentes da estrutura de covariâncias, o que pode influenciar os resultados das inferências feitas sobre os parâmetros de efeitos fixos. A abordagem foi aplicada a conjuntos de dados resultantes de estudos agropecuários utilizando o software livre R. Foram feitas comparações dos resultados obtidos de modelos implementados com o proc mixed do SAS e com a função lme() do R, observando as vantagens e restrições destes dois softwares. / In this present work was proposed a simple approach to know how to choose a linear mixed model that can be adjustable to data with repeated measures. The construction of the model involved the choice of random effects, the fixed effects and covariance structure, using graphical and analytical techniques. The use of the Likelihood Ratio Test and the Akaike Information Criteria - AIC and Schwarz - BIC can lead to different choices of the structure of covariance, which may influence the results of inferences made about the parameters of fixed effects. The approach was applied to data sets that was resulted from farming studies using the software R. Comparisons of the results of models implemented were made with the proc mixed of SAS and with the function lme() of R, noting the advantages and limitations of these two softwares.

Estudos em que a resposta de interesse é uma variável categorizada são bastante comuns nas mais diversas áreas da Ciência. Em muitas situações essa resposta é composta por mais de duas categorias não ordenadas, denominada então de uma variável politômica nominal, e em geral o objetivo do estudo é associar a probabilidade de ocorrência de cada categoria aos efeitos de variáveis explicativas. Ademais, existem tipos especiais de estudos em que os dados são coletados diversas vezes para uma mesma unidade amostral ao longo do tempo, os estudos longitudinais. Estudos assim requerem o uso de modelos estatísticos que considerem em sua formulação algum tipo de estrutura que suporte a dependência que tende a surgir entre observações feitas em uma mesma unidade amostral. Neste trabalho são abordadas duas extensões do modelo de logitos generalizados, usualmente empregado quando a resposta é politômica nominal com observações independentes entre si. A primeira consiste de uma modificação das equações de estimação generalizadas para dados nominais que se utiliza de razões de chances locais para descrever a dependência entre as observações da variável resposta politômica ao longo dos diversos tempos observados. Este tipo de modelo é denominado de modelo marginal. A segunda proposta abordada consiste no modelo de logitos generalizados com a inclusão de efeitos aleatórios no preditor linear, que também leva em conta uma dependência entre as observações. Esta abordagem caracteriza o modelo de logitos generalizados misto. Há diferenças importantes inerentes às interpretações dos modelos marginais e mistos, que são discutidas e que devem ser levadas em consideração na escolha da abordagem adequada. Ambas as propostas são aplicadas em um conjunto de dados proveniente de um experimento da área agronômica realizado em campo, conduzido sob um delineamento casualizado em blocos com esquema fatorial para os tratamentos. O experimento foi acompanhado ao longo de seis estações do ano, caracterizando assim uma estrutura longitudinal, sendo a variável resposta o tipo de vegetação observado no campo (touceiras, plantas invasoras ou espaços vazios). Os resultados encontrados são satisfatórios, embora a dependência presente nos dados não seja tão caracterizada; por meio de testes como da razão de verossimilhanças e de Wald diversas diferenças significativas entre os tratamentos foram encontradas. Ainda, devido às diferenças metodológicas das duas abordagens, o modelo marginal baseado nas equações de estimação generalizadas mostra-se mais adequado para esses dados. / Studies where the response is a categorical variable are quite common in many fields of Sciences. In many situations this response is composed by more than two unordered categories characterizing a nominal polytomous outcome and, in general, the aim of the study is to associate the probability of occurrence of each category to the effects of variables. Furthermore, there are special types of study where many measurements are taken over the time for the same sampling unit, called longitudinal studies. Such studies require special statistical models that consider some kind of structure that support the dependence that tends to arise from the repeated measurements for the same sampling unit. This work focuses on two extensions of the baseline-category logit model usually employed in cases when there is a nominal polytomous response with independent observations. The first one consists in a modification of the well-known generalized estimating equations for longitudinal data based on local odds ratios to describe the dependence between the levels of the response over the repeated measurements. This type of model is also known as a marginal model. The second approach adds random effects to the linear predictor of the baseline-category logit model, which also considers a dependence between the observations. This characterizes a baseline-category mixed model. There are substantial differences inherent to interpretations when marginal and mixed models are compared, what should be considered in the choice of the most appropriated approach for each situation. Both methodologies are applied to the data of an agronomic experiment installed under a complete randomized block design with a factorial arrangement for the treatments. It was carried out over six seasons, characterizing the longitudinal structure, and the response is the type of vegetation observed in field (tussocks, weeds or regions with bare ground). The results are satisfactory, even if the dependence found in data is not so strong, and likelihood-ratio and Wald tests point to several differences between treatments. Moreover, due to methodological differences between the two approaches, the marginal model based on generalized estimating equations seems to be more appropriate for this data.

Made available in DSpace on 2014-08-20T13:59:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_monalize_mota.pdf: 604056 bytes, checksum: 57eae937e8a32e621bfa9faf35bcd6fa (MD5) Previous issue date: 2008-07-31 / The production of plum is an important commodity around the world. In Brazil, the state of Rio Grande do Sul is the major producer. However, despite the great potential for cultivation, some factors are limiting for increasing the production, such as: a) climate variability; b) use of inadequate stocks; c) pollination of most cultivar is self-incompatible d) doubtful genetic history of the plant material. Considering these problems, the aim of this work was to identify allele-S related to gametophytic self- incompatibility in Prunus salicina (Lindl.) and to perform the molecular characterization of cultivars by means of microsatellites locus. For these purposes eleven cultivars of Japanese plum [Santa Rosa, Santa Rita, Reubennel, Pluma 7, América, Rosa Mineira, Amarelinha, The First, Gulfblaze (Clone São Paulo), Gulfblaze (Clone Guaíba) e Harry Pickstone] were analysed by Polymerase Chain Reaction (PCR) using three pairs of primers specific for amplifying the alleles-S and primers for five microsatellite locus. The experiments were performed in the Laboratório de Cultura de Tecidos de Plantas Caracterização Molecular, of the Departamento de Botânica da Universidade Federal de Pelotas. In the amplification of alleles-S was observed that the reaction mix for PCR, the PCR conditions, and primers combination, allowed an effective characterization of alleles-S in the cultivars of P. salicina and the identification of pollinators more compatible to commercial cultivars. Sequencing analysis of some amplified alleles-S revealed high similarity to sequences of nucleotides already identified in other studies with Prunus spp. In the analysis of five microsatellite locus thirty polymorphisms were obtained allowing a clear identification of Japanese plum genotypes, elucidating the homonymy between the cultivars Gulfblaze (Clone São Paulo) and Gulfblaze (Clone Guaíba). However, the polymorphisms were not sufficient for obtaining a reasonable estimation of the genetic variability and grouping analysis of the Japanese plums evaluated. / A cultura de ameixeira tem papel de destaque na fruticultura mundial. No Brasil, o Estado do Rio Grande do Sul se destaca como maior produtor. Porém, mesmo apresentando elevado potencial de cultivo, alguns fatores têm limitado o aumento da produção, entre eles: a) a variabilidade de clima; b) o uso de porta- enxertos inadequados; c) a incapacidade de autopolinização da maioria das cultivares d) e a idoneidade genética do material vegetal. Diante disso, o objetivo deste trabalho foi identificar alelos-S relacionados à auto-incompatibilidade gametofítica em Prunus salicina (Lindl.) e caracterizar molecularmente as cultivares por meio de locos microssatélites. Para tal fim foram analisadas 11 cultivares de ameixeira japonesa [Santa Rosa, Santa Rita, Reubennel, Pluma 7, América, Rosa Mineira, Amarelinha, The First, Gulfblaze (Clone São Paulo), Gulfblaze (Clone Guaíba) e Harry Pickstone], por meio de Reação em Cadeia da Polimerase (PCR) com três pares de primers específicos para amplificação de alelos-S e primers para cinco locos de microssatélites. Os experimentos foram desenvolvidos no Laboratório de Cultura de Tecidos de Plantas Caracterização Molecular, do Departamento de Botânica da Universidade Federal de Pelotas. Na amplificação de alelos-S, constatou-se que as concentrações e condições de PCR utilizadas, bem como às combinações de primers, permitiram a efetiva caracterização de alelos-S nas cultivares de P. salicina estudadas, bem como, a escolha das polinizadoras mais compatíveis com as cultivares produtoras. O seqüenciamento de alguns dos alelos-S amplificados revelou elevada similaridade com seqüências de nucleotídeos já identificados em outros trabalhos com Prunus spp.. Na análise de cinco locos de microssatélites obteve-se um total de 30 polimorfismos possibilitando uma clara identificação dos genótipos de ameixeira japonesa, esclarecendo caso de homonímia entre as cultivares Gulfblaze (Clone São Paulo) e Gulfblaze (Clone Guaíba), no entanto, os polimorfismos não foram suficientes para obter uma boa estimativa da variabilidade genética e análise de agrupamento dos genótipos de ameixeira japonesa avaliados.

A literatura dispõe de métodos de diagnóstico para avaliar o ajuste de modelos lineares generalizados (MLGs) para medidas repetidas baseado em equações de estimação generalizada (EEG). No entanto, tais métodos não contemplam a distribuição binomial nem bancos de dados com observações faltantes. O presente trabalho generalizou os métodos já desenvolvidos para essas duas situações. Na construção de gráficos de probabilidade meio-normal com envelope simulado para a distribuição binomial, foi proposto um método para geração de variáveis aleatórias com distribuição marginal binomial correlacionadas, baseado na convolução de variáveis com distribuição de Poisson independentes. Os métodos de diagnóstico desenvolvidos foram aplicados em dados reais e simulados. / Literature provides diagnostic methods to assess the fit of generalized linear models (GLM) for repeated measures based on generalized estimating equations (GEE). Still, such methods do not include the binomial distribution or databases with missing observations. This work generalizes the methods already developed for these two situations. A method for generating random variables with correlated marginal binomial distributions based on convolution of independent Poisson random variables has been proposed for the construction of half-normal probability plots. The diagnostic methods developed were applied to real and simulated data.

Neste trabalho, apresentamos as equações de estimação generalizadas desenvolvidas por Liang e Zeger (1986), sob a ótica da teoria de funções de estimação apresentada por Godambe (1991). Essas equações de estimação são obtidas para os modelos lineares generalizados (MLGs) considerando medidas repetidas. Apresentamos também um processo iterativo para estimação dos parâmetros de regressão, assim como testes de hipóteses para esses parâmetros. Para a análise de resíduos, generalizamos para dados com medidas repetidas algumas técnicas de diagnóstico usuais em MLGs. O gráfico de probabilidade meio-normal com envelope simulado é uma proposta para avaliarmos a adequação do ajuste do modelo. Para a construção desse gráfico, simulamos respostas correlacionadas por meio de algoritmos que descrevemos neste trabalho. Por fim, realizamos aplicações a conjuntos de dados reais. / In this work, we consider the generalized estimation equations developed by Liang and Zeger (1986) focusing the theory of estimating functions presented by Godambe (1991). These estimation equations are an extension of generalized linear models (GLMs) to the analysis of repeated measurements. We present an iterative procedure to estimate the regression parameters as well as hypothesis testing of these parameters. For the residual analysis, we generalize to repeated measurements some diagnostic methods available for GLMs. The half-normal probability plot with a simulated envelope is useful for diagnosing model inadequacy and detecting outliers. To obtain this plot, we consider an algorithm for generating a set of nonnegatively correlated variables having a specified correlation structure. Finally, the theory is applied to real data sets.

Neste trabalho, apresentamos as equações de estimação generalizadas desenvolvidas por Liang e Zeger (1986), sob a ótica da teoria de funções de estimação apresentada por Godambe (1991). Essas equações de estimação são obtidas para os modelos lineares generalizados (MLGs) considerando medidas repetidas. Apresentamos também um processo iterativo para estimação dos parâmetros de regressão, assim como testes de hipóteses para esses parâmetros. Para a análise de resíduos, generalizamos para dados com medidas repetidas algumas técnicas de diagnóstico usuais em MLGs. O gráfico de probabilidade meio-normal com envelope simulado é uma proposta para avaliarmos a adequação do ajuste do modelo. Para a construção desse gráfico, simulamos respostas correlacionadas por meio de algoritmos que descrevemos neste trabalho. Por fim, realizamos aplicações a conjuntos de dados reais. / In this work, we consider the generalized estimation equations developed by Liang and Zeger (1986) focusing the theory of estimating functions presented by Godambe (1991). These estimation equations are an extension of generalized linear models (GLMs) to the analysis of repeated measurements. We present an iterative procedure to estimate the regression parameters as well as hypothesis testing of these parameters. For the residual analysis, we generalize to repeated measurements some diagnostic methods available for GLMs. The half-normal probability plot with a simulated envelope is useful for diagnosing model inadequacy and detecting outliers. To obtain this plot, we consider an algorithm for generating a set of nonnegatively correlated variables having a specified correlation structure. Finally, the theory is applied to real data sets.