====== Rodrigo A. Souza ======
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Mestrando em Zoologia pelo Instituto de Biociências (USP).

A minha pesquisa envolve uma caracterização morfológica e um estudo molecular preliminar das populações de uma espécie de cágados em busca de espécies crípticas.

O título da minha dissertação é "Estudo da variação morfológica e molecular das populações de //Mesoclemmys// //vanderhaegei// (Testudines; Chelidae).

===== Meus Exercícios =====
[[.:exec]]


===== Trabalho Final =====
==== Plano A ====

**Análise de Assimetria**

A função que pretendo desenvolver deve investigar sobre uma possivel assimetria entre os lados de um determinado orgão (animal ou vegetal). Para tanto, deverá ser fornecida à função uma matriz de dados lineares pareados (Direito-Esquerdo), e que obedeçam a uma distribuição normal. 
Basicamente, existem 3 tipos de assimetria, duas sendo mais relacionadas às adaptações da espécie/individuo ao longo de um desenvolvimento estável, e uma terceira frequentemente associada a disturbios genéticos  e ambientais. A Assimetria Direcional (DA) é caracterizada por uma tendência clara de um dos lados ser maior do que o outro, o que permite, nas espécies com esse tipo de assimetria, prever qual lado será maior antes mesmo de se inicia o desenvolvimento. A Anti-assimetria (AS) é resultado de um desenvolvimento assimétrico natural do indivíduo sem que haja tendência de crescimento para algum dos lados, não sendo possivel prever qual lado será maior. Já a Assimetria Funcional está relacionada a anomalias durante o desenvolvimento, apresentando, por tanto, variações aleatórias entre os lados.
Para poder enquadrar os dados apresentados em alguma dos três tipos de anomalias, a função deverá calcular a média e a vâriancia da distribuição das diferenças  entre os lados |R-L|, testar sua normalidade, e retornar um grafico que ilustre os dados gerados. Para DA espera-se que as diferenças gere uma normal, com média partindo próxima a zero, e inclinada para um dos lados. A FA, é caracterizada por variações aleatórias, o que deve gerar desvios também aleatórios, gerando uma distribuição normal de | R-L|, com média em torno de zero. Por fim, o resultado da AS deve ser uma distribuição bi-modal de |R-L| de media zero


Arquivos:

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Testes:

DA com 2 argumentos <- F-dir.1(2) + F-esq.1(2)

Não é AA nem DA <- M-dir.1(2) + M-esq.1(2)

DA com 4 argumentos <- F-dir.1 + F-dir.2 + F-esq.1 + F-esq.2

Não se enquadra* <- M-dir.1 + M-dir.2 + M-esq.1 + M-esq.2

Não se enquadra* <- F-dir.1 + F-dir.3 + F-esq.1 + F-esq.3

*dados simétricos ou erro na amostragem.

Obs:

Infelizmente, não consegui criar dados que testem os resultados de FA e AA.
==== Plano B ====

**Tratamento de //landmarks// obtidos pela Morfometria Geométrica para comparação entre grupos**

O usuário terá que entrar com uma matriz de dados onde os valores indicam coordenadas (em duas ou três dimensões) de pontos homólogos (//landmarks//) e, portanto, comparáveis, de amostras de dois ou mais grupos (//eg//. populações ou sexo).
A função deverá, remover os efeitos que afetam as coordenadas dos pontos (posição, orientação e escala) por meio da Análise Generalizada de Procrustes (GPA).
A GPA remove a posição através da centralização de todas as coordenadas na origem, subtraindo de cada //landmark// as coordenadas do centróide (média das coordenadas dos //landmarks//). Para se escalar a configuração, divide-se a configuração de //landmarks// por uma medida de tamanho. O tamanho será computado como o tamanho do centroide, ou a raiz quadrada da soma das distâncias euclidianas entre cada //landmarks// e o centro de massa (ou centroide) da configuração. A orientação de configurações superpostas será removida através de um processo que acha a rotação que minimiza as soma das distâncias quadradas entre os //landmarks// da configuração e uma configuração média obtida de forma iterativa.
A função deverá retornar como resultado as coordenadas tratadas, ou seja, sem os efeitos de posição, orientação e escala. Deste modo, as coordenadas dos //landmarks// das configurações superpostas poderão ser utilizadas como dados em análises estatísticas para comparação entre os grupos.

=== Comentários das propostas (Leo) ===

As duas propostas parecem interessantes. A segunda é bem mais elaborada e deve dar bastante trabalho. Portanto, acho que a primeira está melhor dimensionada para caber no prazo de entrega da função.