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).

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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:

assimetria() help(assimetria)

M-dir.1 M-dir.2 M-esq.1 M-esq.2

F-dir.1 F-dir.2 F-dir.3 F-esq.1 F-esq.2 F-esq.3

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.

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.

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.