Evaluation of genome similarities using the non-decimated wavelet transform.

The wavelets have become increasingly popular in the field of bioinformatics due to their capacity in multiresolution analysis and space-frequency localization; the latter particularity is acquired due to a moving window that runs through the analyzed space. As a feature, they have a better ability to capture hidden components of biological data and an efficient link between biological systems and the mathematical objects used to describe them. The decomposition of signals/sequences at different levels of resolution allows obtaining distinct characteristics in each level. The energy (variance) obtained at each level provides a new set of information that can be used to search similarities between sequences. We show that the behavior of GC-content sequence can be succinctly described regarding the non-decimated wavelet transform, and we indicate how this characterization can be used to improve clustering of the similar strains of the genome of the Mycobacterium tuberculosis, having a very efficient level of detail. The clustering analysis using the energy obtained at each level of the analyzed sequences was essential to verify the dissimilarity of the sequences.

Bayesian forecasting of temporal gene expression by using an autoregressive panel data approach.

We propose and evaluate a novel approach for forecasting gene expression over non-observed times in longitudinal trials under a Bayesian viewpoint. One of the aims is to cluster genes that share similar expression patterns over time and then use this similarity to predict relative expression at time points of interest. Expression values of 106 genes expressed during the cell cycle of Saccharomyces cerevisiae were used and genes were partitioned into five distinct clusters of sizes 33, 32, 21, 16, and 4. After removing the last observed time point, the agreements of signals (upregulated or downregulated) considering the predicted expression level were 72.7, 81.3, 76.2, 68.8, and 50.0%, respectively, for each cluster. The percentage of credibility intervals that contained the true values of gene expression for a future time was ~90%. The methodology performed well, providing a valid forecast of gene expression values by fitting an autoregressive panel data model. This approach is easily implemented with other time-series models and when Poisson and negative binomial probability distributions are assumed for the gene expression data.

ANÁLISE DA SÉRIE TEMPORAL DE CASOS DE RAIVA BOVINA DE 2006 A 2013, MINAS GERAIS, BRASIL / TIME SERIES ANALYSIS OF BOVINE RABIES CASES FROM 2006 TO 2013, MINAS GERAIS, BRAZIL

No meio rural, os morcegos hematófagos são considerados potenciais transmissores da raiva e os responsáveis pelo seu padrão de comportamento. Minas Gerais (MG) é uma área cuja doença tem alta relevância, devido as suas características geográficas propícias para albergar os morcegos e ao seu crescente efetivo bovino. O objetivo desse estudo foi avaliar a ocorrência da raiva nos rebanhos bovinos do estado de MG por meio da série temporal do período de 2006 a 2012, descrevendo alguns aspectos relativos às regiões e espécies acometidas no estado, e fazer uma previsão para os meses de janeiro a dezembro de 2013. Foram utilizados os dados mensais de casos notificados em MG do Sistema Continental de Vigilância Epidemiológica (SivCont) da Secretaria de Defesa Agropecuária do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA), referentes ao período de janeiro de 2006 a março de 2013. Além disso, foram coletados dados sobre os municípios e outras espécies de animais acometidos, para análise descritiva da doença. O banco de dados foi criado por meio do program

Análise da série temporal de casos de raiva bovina de 2006 a 2013, minas gerais, brasil / time series analysis of bovine rabies cases from 2006 to 2013, minas gerais, brazil

No meio rural, os morcegos hematófagos são considerados potenciais transmissores da raiva e os responsáveis pelo seu padrão de comportamento. Minas Gerais (MG) é uma área cuja doença tem alta relevância, devido as suas características geográficas propícias para albergar os morcegos e ao seu crescente efetivo bovino. O objetivo desse estudo foi avaliar a ocorrência da raiva nos rebanhos bovinos do estado de MG por meio da série temporal do período de 2006 a 2012, descrevendo alguns aspectos relativos às regiões e espécies acometidas no estado, e fazer uma previsão para os meses de janeiro a dezembro de 2013. Foram utilizados os dados mensais de casos notificados em MG do Sistema Continental de Vigilância Epidemiológica (SivCont) da Secretaria de Defesa Agropecuária do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA), referentes ao período de janeiro de 2006 a março de 2013. Além disso, foram coletados dados sobre os municípios e outras espécies de animais acometidos, para análise descritiva da doença. O banco de dados foi criado por meio do program

Previsão Bayesiana de valores genéticos de touros por meio do modelo auto-regressivo para dados em painel / Bayesian forecasting of sires breeding values using autoregressive panel data model

Inferência Bayesiana do modelo auto-regressivo foi aplicado para dados em painel a dados reais de DEPïs de touros da raça Nelore publicadas entre 2000 e 2005. Na análise foram consideradas a função de verossimilhança exata e a obtenção de distribuições preditivas de dados futuros. Verificou-se ser recomendável o agrupamento dos animais em grupos homogêneos de acordo com a acurácia. Constatou-se também, que em média, a eficiência de previsão dos valores de DEPïs para um ano futuro é próxima de 80 por cento.(AU)

A Bayesian inference of autoregressive panel data model was applied to real data of Nelore sires Expected Progenie Difference (EPD) during a five-year period (2000-2005). The exact likelihood function and predictive distributions of future observations were considered. The results indicated the importance of sires grouping in homogeneous groups according to accuracy and showed forecast efficiency for EPD values in a future year around 80 percent.(AU)

Previsão Bayesiana de valores genéticos de touros por meio do modelo auto-regressivo para dados em painel / Bayesian forecasting of sires breeding values using autoregressive panel data model

Inferência Bayesiana do modelo auto-regressivo foi aplicado para dados em painel a dados reais de DEPïs de touros da raça Nelore publicadas entre 2000 e 2005. Na análise foram consideradas a função de verossimilhança exata e a obtenção de distribuições preditivas de dados futuros. Verificou-se ser recomendável o agrupamento dos animais em grupos homogêneos de acordo com a acurácia. Constatou-se também, que em média, a eficiência de previsão dos valores de DEPïs para um ano futuro é próxima de 80 por cento.

A Bayesian inference of autoregressive panel data model was applied to real data of Nelore sires Expected Progenie Difference (EPD) during a five-year period (2000-2005). The exact likelihood function and predictive distributions of future observations were considered. The results indicated the importance of sires grouping in homogeneous groups according to accuracy and showed forecast efficiency for EPD values in a future year around 80 percent.