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\section{\texorpdfstring{Rodrigo A. Souza}{Rodrigo A Souza}}
\label{sec: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 \emph{Mesoclemmys} \emph{vanderhaegei} (Testudines; Chelidae).

\subsection{\texorpdfstring{Meus Exercícios}{Meus Exercicios}}
\label{sec:meus_exercicios}




\subsection{\texorpdfstring{Trabalho Final}{Trabalho Final}}
\label{sec:trabalho_final}


\subsubsection{\texorpdfstring{Plano A}{Plano A}}
\label{sec:plano_a}


\textbf{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:

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/rasouza2010/assimetria.r}{assimetria()}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/rasouza2010/h.r}{help(assimetria)}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/rasouza2010/mxda.csv}{M-dir.1}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/rasouza2010/mxdb.csv}{M-dir.2}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/rasouza2010/mxea.csv}{M-esq.1}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/rasouza2010/mxeb.csv}{M-esq.2}

\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/rasouza2010/fi_da.csv}{F-dir.1}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/rasouza2010/fi_db.csv}{F-dir.2}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/rasouza2010/fi_dc.csv}{F-dir.3}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/rasouza2010/fi_ea.csv}{F-esq.1}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/rasouza2010/fi_eb.csv}{F-esq.2}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/rasouza2010/fi_ec.csv}{F-esq.3}

Testes:

DA com 2 argumentos $\leftarrow$ F-dir.1(2) + F-esq.1(2)

Não é AA nem DA $\leftarrow$ M-dir.1(2) + M-esq.1(2)

DA com 4 argumentos $\leftarrow$ F-dir.1 + F-dir.2 + F-esq.1 + F-esq.2

Não se enquadra* $\leftarrow$ M-dir.1 + M-dir.2 + M-esq.1 + M-esq.2

Não se enquadra* $\leftarrow$ 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.

\subsubsection{\texorpdfstring{Plano B}{Plano B}}
\label{sec:plano_b}


\textbf{Tratamento de \emph{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 (\emph{landmarks}) e, portanto, comparáveis, de amostras de dois ou mais grupos (\emph{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 \emph{landmark} as coordenadas do centróide (média das coordenadas dos \emph{landmarks}). Para se escalar a configuração, divide-se a configuração de \emph{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 \emph{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 \emph{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 \emph{landmarks} das configurações superpostas poderão ser utilizadas como dados em análises estatísticas para comparação entre os grupos.

\paragraph{\texorpdfstring{Comentários das propostas (Leo)}{Comentarios das propostas Leo}}
\label{sec:comentarios_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.

\end{document}
