cadeira Modelação dos Sistemas Biológicos

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1 cadeira Modelação dos Sistemas Biológicos, Licenciatura em Biologia, cadeira Modelação dos Sistemas Biológicos docentes Thomas Dellinger José Jesus Miguel Sequeira Informaçãoes ãoes,, distribuição de material e discussão de tópicos t através s do fórum f da cadeira: cadeira de Modelação dos Sistemas Biológicos Parte 1: Biometria Th.Dellinger 2, 3, 9, 10, 16, 17, 23, 24, 30/10/2007 Parte 2: Técnicas Multivariadas M.Sequeira 30, 31/10,6, 7, 13, 14, 20, 21, 27, 28/11/2007 Parte 3: Dados Genéticos J. Jesus 28/11, 4, 5, 11, 12, 18, 19/12, 8, 9/01/2008

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5 Parte 1-1 Biometria Programa da cadeira (acessível através de Sidoc e InfoAlunos) Programa da cadeira (acessível através de Sidoc e InfoAlunos) O principal objectivo é introduzir os conceitos básicos da ecologia num contexto evolutivo. Especificamente, pretende-se que o aluno entenda as interrelações dos organismos com o ambiente ao nível do indivíduo, da população, e da comunidade. O aluno deverá perceber as adaptações ao ambiente, causas e factores responsáveis pela distribuição e abundância dos organismos, as flutuações populacionais, as interrelações com outros organismos, integrando os conhecimentos no estudo de sistemas complexos que são as comunidades ecológicas. Pretende-se ainda que os alunos adquiram capacidades de aplicação e análise crítica de métodos de levantamento e análise de dados ecológicos, em particular relativos à abundância de uma ampla diversidade de organismos.

6 Sinopse (acessível através de Sidoc e InfoAlunos) Ecologia dos Indivíduos: Evolução e ecologia. Relações entre os organismos e o ambiente. Fitness como medidor de sucesso ecológico. Distribuição dos organismos e métodos do seu estudo. Distribuição actual e potencial. Factores: dispersão, modos de dispersão, barreiras locais e globais, biogeografia, vantagens evolutivas da dispersão, ilhas. Selecção de habitat. e factores que a afectam. Interrelações entre organismos, competição, predação. Factores abióticos, temperatura, humidade, outros factores físico-químicos. Ecologia das populações: Abundância e crescimento populacional. Medição da abundância nos diversos organismos. Factores que afectam a abundância: natalidade, mortalidade, medição da taxa de mortalidade directa e indirecta, imigração e emigração. A composição de populações, sexo, idade, outros factores. Técnicas demográficas: quadros de vida. Capacidade intrínsica de crescimento, taxa reprodutora líquida (Ro), tempo de geração, valor reproductivo, distribuição de idades, evolução de características demográficas, crescimento das populações, taxa de crescimento dependente da densidade, testes do crescimento logístico, dados de campo sobre crescimento populacional. Modelos quantitativos de competição e predação: modelo de Lotka-Volterra, o conceito de nicho, evolução: character displacement e selecção de r e de K. Predação, optimal foraging theory, evolução de sistemas predador-presa, pastoreio. Regulação das populações, factores dependentes e independentes da densidade, factores intrínsicos e extrínsicos, o estudo da regulação: descrição e experiências. Ecologia das comunidades: Diversidade ecológica, medidas de diversidade, diversidade numérica, dominância, espécies chave, distribuição global da diversidade, técnicas de análise. Estabilidade das comunidades ao longo do tempo, sucessão ecológica. Cadeias Tróficas: relações energéticas, produtores primários, produtores secundários, consumidores, metabolismo comunitário. Cadeias alimentares e estabilidade; abundância, diversidade; Ilhas e ecologia geográfica; Ecologia e conservação, noções de fitossociologia e bioclimatologia, sistemas de classificação da vegetação, Braun-Blanquet e a escola SIGMAtista, fitossociologia e paisagem. Noção de tesela, associação, aliança, ordem e classe. Sucessão e série de vegetação. Habitats marinhos. Esta unidade curricular será complementada por práticas de campo, centradas na descrição e quantificação de variáveis ecológicas, com ênfase para a abundância de uma ampla diversidade de organismos. Parte 1-1 Biometria Bibliografia Introdução à estatística: estatística como feramenta: menos atenção à exactidão matemática, mais ênfase no ponto de vista do utilizador Livros Zar, J.H Biostatistical Analysis. (4th edition). Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J. [UMa: 61:311 ZAR; UMa: ZAR Bio] Sokal, R.R. & Rohlf, F.J. 1995a. Statistical Tables. (3rd edition). W.H. Freeman, New York. Sokal, R.R. & Rohlf, F.J. 1995b. Biometry: the principles and practice of statistics in biological research. (3rd edition). W.H. Freeman, New York.. Martins, A. P Iniciação à estatística. 1º volume. 2nd ed. Porto Editora, Porto. [UMa:519.2 SIE Est] Hoaglin, D. C., Mosteller, F., and Tukey, J. W Análise exploratória de dados, técnicas robustas - um guia. Novas Tecnologias - Estatística. Edições Salamandra, Lda., Lisboa. Mosteller, F., and Rourke, R. E. K Estatísticas Firmes. Novas Tecnologias - Estatística. Edições Salamandra, Lda., Lisboa. Conover, W. J Practical Nonparametric Statistics. 2nd ed. John Wiley & Sons, New York Siegel, S Estatística não-paramétrica. McGraw-Hill, São Paulo. [UMa:519.2 SIE Est] Programas Excel SPSS Inc SPSS for Windows - Statistical Package for the Social Sciences - Standard Version. SPSS Inc., Chicago, Illinois. [UMa: Sala de Computadores] Diversos programas freeware (p.ex. )

7 Competências a adquirir na cadeira Conhecimento e capacidade de compreensão; Aplicação de conhecimentos e compreensão; Realização de julgamento/tomada de decisões; Comunicação; Competências de auto-aprendizagem. Elementos de Avaliação da Aprendizagem e sua ponderação (aplica-se o regulamento de avaliação da UMa) A cadeira é avaliada mediante três frequências escritas nas datas assinaladas no plano da cadeira a vermelho, incidindo sobre a respectiva parte da cadeira. Este exame final consiste em perguntas de escolha múltipla, perguntas tradicionais, e exercícios. A nota final será calculada como média das notas parciais. Será mantida uma lista de presenças. Presença e participação serão igualmente avaliados.

8 Projecto Tartarugas da Madeira: Tartaruga marinha equipada com registador automático de dados comportamentais e rádios de localização Tipos de dados - as escalas de intervalo e razão: distância numérica entre valores conhecida de intervalo: com ponto 0 conhecido (comprimento tartaruga) de razão: sem ponto 0 (temperatura) podem ser discretas (só valores inteiros) ou contínuas (com valores intermédios) Exemplos: Escala mais conhecida: contagens, medições métricas, etc Pode-se aplicar operações aritméticas Maioria dos testes estatísticos funcionam a este nível ordinal: sem atribuição de valor numérico, mas itens estão relacionados entre si através de equivalência (todos do mesmo tipo) e relatividade (um é mais, menos ou igual ao outro, mas não se sabe quanto) Escala muito usada em comportamento! Exemplo: preferência de um animal por um tipo de comida as categorias podem ser simbolizadas por nomes, letras ou números (mas: semente de preferência 6 não é 3x mais preferida que semente pref.2!!!) Medições a escala de intervalo podem ser expressas desta forma tamanho de tartarugas: Posteriormente categorização em pequena, média ou grande nominal: Escala de menor precisão: os itens são categorizados, sem dizer nada sobre a sua relação os dados não podem ser ordenados segundo valor numérico, única qualidade: equivalência Exemplos: sexo: macho/fêmea, e.g. medição do número de tartarugas fêmeas categorias comportamentais: Eventos 1-8 da aula prática: 8 não é 4x mais do que 2!

9 Exactidão vs. Precisão Exactidão ( accuracy ): proximidade de uma medição ao valor real a ser mensurado Precisão ( precision ): proximidade numérica de medições repetidas de um mesmo objecto Convenção exactidão: 8. ^= [ ] 1 dígito significativo 8.00 ^= [ ] 3 dígitos significativos ^= [ ] 2 dígitos significativos Distribuições de frequência 25 Percent S.E.U.S. n=783 5 Percent Straight Carapace Length (cm) Azores n=731 5 Percent Straight Carapace Length (cm) Madeira all years n= Straight Carapace Length (cm)

10 Distribuições de frequência Regras genéricas Escolher entre categorias ou classes Escolher categorias que sejam de alcance similar