Avalia

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Avaliação da Genotoxicidade Ambiental - AGA

• Carlos Alberto de Bragança Pereira
• USP IME Dept. de Estatística BioInfo Núcleo
  de Bioinformática
• www.ime.usp.br/cpereira

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• Bueno, Pereira Rabello-Gay (2000),
  Environmental genotoxicity using cytogenetic end
  points in wild rodents, Environmental Health
  Perspectives 1081165-9
• Bueno, Pereira, Rabello-Gay Stern (2002),
  Environmental genotoxicity evaluation Bayesian
  approach for a mixture statistical model,
  Stochastic Environmental Research Risk
  Assessment- SERRA 16267-78

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• Pequenos animais da mesma espécie (Akodon
  Montesis - 2n24) foram capturados em 3
  diferentes áreas do Vale do Itajaí no Estado de
  Santa Catarina, Sul do Brasil.
• Área 1 de Preservação Ambiental (PA) para
  monitorar animais que, supostamente não foram
  expostos a poluição. Foram capturados e estudados
  12 animais.
• Área 2 de Plantação de Arroz (RF) para avaliar o
  efeito de pesticidas usados na cultura. Foram
  capturados e estudados 13 animais.
• Área 3 de Indústrias (IA) para acessar o efeito
  do lixo doméstico e industrial que estão
  presentes naquele ambiente. Foram capturados e
  estudados 13 animais.

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3 end points estão aqui listados 1- Razão
PCE/NCE A freqüência de células PCE (eritrócito
poli-cromático) entre as primeiras 100 células
NCE (eritrócito normo-cromático) observadas em
uma placa. 2 Índice mitótico (MI) A
freqüência de células em meta-fase entre 2000
contadas. 3 Abundância de MNPCE A
freqüência de PCE com micronúcleos entre 2000 PCE
contados. A tabela com essas contagens estão
apresentadas nos artigos citados.
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• Modelo Estatístico
• PCE/NCE é, por construção, um modelo binomial
  negativo com k 100 onde p é a chance de observar
  um PCE quando um eritrócito é selecionado.
• MI é uma binomial com n 2000 ou, por
  aproximação, uma Poisson com parâmetro np onde p
  é a chance de encontrar uma célula em meta-fase
  dentre as 2000 contadas.
• MNPCE é uma binomial com n 2000 ou, por
  aproximação, uma Poisson com parâmetro np onde p
  é a chance de encontrar uma célula com
  micronúcleo dentre as 2000 contadas.

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(No Transcript)
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(No Transcript)
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Como primeira análise consideramos o método
tradicional que considera cada animal como sendo
uma unidade amostral com o o parâmetro sendo
comum a todas as unidades. Desta forma, para os
3 índices a estatística suficiente em cada área é
a soma das freqüências observadas em cada
animal. O dilema do investigador aparece
principalmente nesse ponto onde deve decidir se
coleta mais células em cada animal ou se aumenta
o número de animais para sua análise. Aqui, como
tem dificuldades em capturar os animais,
geralmente decide aumentar o número de células
contadas em cada animal.
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Vamos analisar em detalhes o índice PCE/NCE.
Apresentaremos todos os resultados ao final de
nossa apresentação. Lembremos que t x1 x2
...xn é a estatística suficiente e pp, pr e pi
são os parâmetros de nosso interesse e que
gostaríamos de comparar. Note que t é binomial
negativa com parâmetros 100n e p. A binomial
negativa tem a forma As verossimilhanças
associadas a cada área estão no próximo gráfico.
As probabilidades associadas são
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(No Transcript)
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(No Transcript)
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Os gráficos sugerem que o modelo tradicional pode
não ser o adequado para esse tipo de análise.
Pensamos então em um modelo de mistura. Este sim
considera a variação entre as unidades
amostrais. Imaginemos que existam 3 Deuses, o
da preservação, o da plantação e o da indústria.
Suponha também que cada um deles possui um
gerador de p e cada um gerado representa um
ratinho. Neste paradigma o nosso interesse é
testar se os parâmetros das distribuições
geradoras, o Deuses, são os mesmos. Isto é, só
existe um Deus.