bioestadistica

Alumno: Adame Vega Manuel Alejandro; Sección: 02 Farmacia Matricula: 0716960X

1. DIFERENCIAL DE GENES DE DETECCIÓN DE EXPRESIÓN Y SENCILLA CLASSIFICATIONVUSING PENALIZADOS MODELOS DE REGRESIÓN LINEAL

Propone para los grandes números de genes “p” y números pequeños “n” de datos con un gran número de cambios para su análisis un problema propio de grandes números “p” y pequeños“n”, para el cambio de tipos algunas expresiones de genes no diferenciales son clasificadas en ejemplos complejos. Siendo la idea regularizar el modelo para métrico para reducir los efectos de propagación y producir los relieves de interferencia.
Recientemente Wu propone penalización de t/F con shrinkage para el uso formal de L1 penalizando la regresión lineal para dos clases de datos,mostrando buenas ejecuciones. Sirviendo como clasificación y detección de expresión de genes.

OPINIÓN:
Propone nuevos modelos donde la regresión lineal influye en su proceso para detectar la efectividad de dichos modelos matematicos.

BIBLIOGRAFÍA:

Baolin Wu Division of Biostatistics, School of Public Health, University of Minnesota, A460 Mayo Building, MMC 303, Minneapolis, MN55455, USA Received on October 11, 2005; revised on December 6, 2005; accepted on December 7, 2005 Advance Access publication December 13, 2005 Associate Editor: John Quackenbush.


2. EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE DE LA DEPOSICIÓN DE LAS BACTERIAS A RECUBRIMIENTOS DE POLIURETANO DESPUÉS DE LA FORMACIÓN DE LA PELÍCULA ACONDICIONADO EN EL MEDIO MARINO

El objetivo deeste estudio fue determinar los cambios en las propiedades superficiales físico-químicas experimentales de recubrimientos de poliuretano antiincrustantes después de la incubación en agua de mar natural, se relacionaron los cambios de deposición de tres cepas bacterianas marinas en una cámara de flujo de un punto de estancamiento usando un análisis de regresión lineal múltiple.Opinión: El análisis de regresión lineal múltiple indicó que la hidrofobicidad fue el principal determinante para la deposición bacteriana, como se evidencia por los coeficientes estandarizados relativamente altos y el hecho de que la hidrofobicidad fue predictiva para todas las cepas.

BIBLIOGRAFIA:
Dewi P. Bakker. Multiple linear regression analysis of bacterial deposition to polyurethanecoatings after conditioning film formation in the marine environment. Microbiology. [En línea] Junio 2004 vol. 150 no. 6 1779-1784 [citado 03 Mayo 2013] Disponible en internet: http://mic.sgmjournals.org/content/150/6/1779.full


3. ALTERACIONES EN LAS PROTEÍNAS DE PLASMA EN EL SÍNDROME NEFRÓTICO: EFECTO SOBRE LA PRESIÓN OSMÓTICA COLOIDAL DEL PLASMA Y LA VISCOSIDAD

Se midieronlas concentraciones de 25 proteínas plasmáticas en 22 pacientes con nefropatía membranosa. Para algunas proteínas de gran tamaño, se incrementaron las concentraciones plasmáticas, hubo grandes proteínas con concentraciones plasmáticas bajas, pero las pequeñas y medianas proteínas mostraron concentraciones plasmáticas uniformemente bajo que los controles. Plasma la presión osmóticacoloidal (π) y la viscosidad (η) no están relacionados entre sí, pero mostraron una correlación positiva y significativa con las concentraciones plasmáticas de las pequeñas y medianas proteínas (π) y las concentraciones plasmáticas de proteínas de gran tamaño (η), respectivamente. Nefrótico plasma no es eficaz en el mantenimiento de plasma π pero altamente eficiente en el mantenimiento de ηde plasma.

OPINION: El estudio nos demuestra una correlación positiva y significativa con las concentraciones plasmáticas de las pequeñas y medianas proteína y las concentraciones plasmáticas de proteínas de gran tamaño, respectivamente. Nefrótico plasma no es eficaz en el mantenimiento de plasma π pero altamente eficiente en el mantenimiento de plasma.

BIBLIOGRAFÍA:...