Texto completo
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| Autor(es): |
Leonardo Paulo Maia
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Tese de Doutorado |
| Imprenta: | São Carlos. , gráficos, ilustrações, tabelas. |
| Instituição: | Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Física de São Carlos (IFSC/BT) |
| Data de defesa: | 2004-08-24 |
| Membros da banca: |
Jose Fernando Fontanari;
Francisco Castilho Alcaraz;
Nestor Felipe Caticha Alfonso;
Domingos Alves;
Roberto Nicolau Onody
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| Orientador: | Jose Fernando Fontanari |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Física |
| Indexada em: | Banco de Dados Bibliográficos da USP-DEDALUS; Biblioteca Digital de Teses e Dissertações - USP |
| Localização: | Universidade de São Paulo. Biblioteca do Instituto de Física de São Carlos; Te1612 |
| Notas: | Projeto iniciado com o título: Otimização da configuração e operação de sistemas de atendimento médico emergencial em rodovias utilizando o modelo hipercubo |
| Resumo | |
Esta tese aborda diversos temas em evolução molecular, usando extensivamente o formalismo de funções geratrizes para obter resultados analíticos sempre que possível. Em primeiro lugar, apresenta-se a solução exata para o comportamento dinâmico de uma população infinita de seqüências infinitamente longas (não há mutações reversas) evoluindo sob a ação de mutações deletérias em um relevo adaptativo multiplicativo ou truncado. Além disso, foi estudado o comportamento de uma população submetida a sucessivas diluições de intensidades arbitrárias, como ocorre em alguns protocolos de evolução experimental. Foram obtidas expressões matemáticas que, em princípio, podem ser úteis na caracterização de populações reais de microorganismos. Demonstrou-se também que um processo estocástico de ramificação multidimensional generalizado é uma excelente ferramenta para analisar numericamente os efeitos da degeneração mutacional (especificamente, de um fenômeno denominado catraca de Muller) em populações sob variadas condições de crescimento exponencial. Finalmente, simulações foram extensivamente utilizadas para analisar a história evolutiva de populações finitas e averiguar a possibilidade de certas grandezas, como certas medidas da topologia de árvores genealógicas, serem empregadas na elaboração de testes estatísticos capazes de detectar as marcas deixadas pela seleção natural. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 00/00972-2 - Métodos de Monte Carlo para inferência ancestral em evolução molecular |
| Beneficiário: | Leonardo Paulo Maia |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |