A Victor Hoffbrand Paul A H Moss (32)
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Capítulo 24 - Plaquetas, coagulação do sangue e hemostasia

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CAPÍTULO 24

Plaquetas, coagulação do sangue e hemostasia

Tópicos-chave

QQ

Plaquetas

265

QQ

Coagulação do sangue

270

QQ

Células endoteliais

273

QQ

Resposta hemostática

273

QQ

Fibrinólise

275

QQ

Testes de função hemostática

276

Capítulo 24: Plaquetas, coagulação do sangue e hemostasia  /  265

A resposta hemostática normal ao dano vascular depende da interação íntima entre a parede vascular, as plaquetas circulantes e os fatores de coagulação do sangue (Figura 24.1).

Um mecanismo eficiente e rápido para estancar o sangramento em locais de lesão vascular é essencial à sobrevivência.

No entanto, essa resposta precisa ser estritamente controlada para evitar o desenvolvimento de coágulos extensos e os desfazer após a reparação do dano. Desse modo, o sistema hemostático é um equilíbrio entre mecanismos pró-coagulantes e anticoagulantes, aliado a um processo de fibrinólise. Os cinco principais componentes envolvidos são plaquetas, fatores de coagulação, inibidores da coagulação, fatores fibrinolíticos e vasos sanguíneos.

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Capítulo 1 - Hematopoese

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CAPÍTULO 1

Hematopoese

Tópicos-chave

QQ

Locais de hematopoese

2

QQ

Células-tronco e células progenitoras hematopoéticas

2

QQ

Estroma da medula óssea

4

QQ

Regulação da hematopoese

4

QQ

Fatores de crescimento hematopoéticos

4

QQ

Receptores de fatores de crescimento e transdução de sinais

6

QQ

Moléculas de adesão

8

QQ

O ciclo celular

8

QQ

Fatores de transcrição

8

QQ

Epigenética

8

QQ

Apoptose

9

2  /  Capítulo 1: Hematopoese

Este primeiro capítulo trata de aspectos gerais da formação de células sanguíneas (hematopoese). São também discutidos os processos que regulam a hematopoese e os estágios iniciais da formação de eritrócitos (eritropoese), de granulócitos e monócitos (mielopoese) e de plaquetas (trombocitopoese).

Locais de hematopoese

Nas primeiras semanas da gestação, o saco vitelino é um local transitório de hematopoese. A hematopoese definitiva, entretanto, deriva de uma população de células-tronco observada, inicialmente, na região AGM (aorta-gônadas-mesonefros). Acre­ dita-se que esses precursores comuns às células endoteliais e hematopoéticas (hemangioblastos) se agrupem no fígado, no baço e na medula óssea; de 6 semanas até 6 a 7 meses de vida fetal, o fígado e o baço são os principais órgãos hematopoéticos e continuam a produzir células sanguíneas até cerca de

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Capítulo 20 - Linfomas não Hodgkin

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CAPÍTULO 20

Linfomas não Hodgkin

Tópicos-chave

QQ

Introdução aos linfomas não Hodgkin

214

QQ

Aspectos clínicos dos linfomas não Hodgkin

216

QQ

Achados laboratoriais

216

QQ

Subtipos específicos de linfomas não Hodgkin

220

QQ

Linfoma linfoplasmocítico

221

QQ

Linfoma da zona marginal

221

QQ

Linfoma folicular

222

QQ

Linfoma de células do manto

223

QQ

Linfoma difuso de células B grandes

223

QQ

Linfoma de Burkitt

225

QQ

Linfomas de células T

225

214  /  Capítulo 20: Linfomas não Hodgkin

Introdução aos linfomas não Hodgkin*

Célula de origem

Este é um grande grupo de tumores linfoides clonais, cerca de 85% originados de células B e 15% de células T ou NK

(natural killer) (Tabela 20.1). A sua apresentação clínica e história natural são mais variáveis do que as do linfoma de

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Capítulo 17 - Leucemia linfoblástica aguda

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CAPÍTULO 17

Leucemia linfoblástica aguda

Tópicos-chave

QQ

Incidência e patogênese

187

QQ

Classificação

188

QQ

Achados laboratoriais

188

QQ

Tratamento

192

QQ

Doença residual mínima

192

QQ

Tratamento específico para adultos

194

Capítulo 17: Leucemia linfoblástica aguda  /  187

A leucemia linfoblástica aguda (LLA) é causada pelo acúmulo de linfoblastos na medula óssea e é a doença maligna mais comum na infância. A definição de leucemia aguda e a diferenciação entre LLA e leucemia mieloide aguda (LMA) estão descritas no Capítulo 13.

Incidência e patogênese

A incidência é máxima entre 3 e 7 anos, com 75% dos casos ocorrendo antes dos 6 anos; há uma elevação secundária de incidência após os 40 anos. Predominam os casos de linhagem de células B (LLA-B), 85%, com incidência igual em ambos os sexos; nos 15% de casos de linhagem de células T

(LLA-T) há predominância masculina.

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Capítulo 5 - Anemias megaloblásticas e outras anemias macrocíticas

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CAPÍTULO 5

Anemias megaloblásticas e outras anemias macrocíticas

Tópicos-chave

QQ

Anemias megaloblásticas

49

QQ

Vitamina B12

49

QQ

Folato

51

QQ

Deficiência de vitamina B12

52

QQ

Deficiência de folato

53

QQ

Aspectos clínicos da anemia megaloblástica

53

QQ

Diagnóstico de deficiência de vitamina B12 ou de folato

56

QQ

Outras anemias megaloblásticas

58

QQ

Outras anemias macrocíticas

58

Capítulo 5: Anemias megaloblásticas e outras anemias macrocíticas  /  49

Introdução às anemias macrocíticas

As anemias macrocíticas, caracterizadas por eritrócitos anormalmente grandes (VCM > 98 fL), têm várias causas (ver Tabela 2.5), podendo ser subdivididas em megaloblásticas e não megaloblásticas (Tabela 5.10), de acordo com o aspecto dos eritroblastos em desenvolvimento na medula óssea.

Anemias megaloblásticas

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Alan Agresti Barbara Finlay (18)
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Capítulo 3. Estatística descritiva

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3

ESTATÍSTICA DESCRITIVA

Vimos que os métodos estatísticos são descritivos ou inferenciais. O propósito da estatística descritiva é resumir os dados, facilitar a assimilação da informação. Este capítulo apresenta os métodos básicos da estatística descritiva.

Apresentamos, em primeiro lugar, tabelas e gráficos que descrevem os dados mostrando o número de vezes em que vários resultados ocorrem. As variáveis quantitativas também apresentam duas características-chave para descrevê-las numericamente:

• O centro dos dados – uma observação típica.

• A variabilidade dos dados – a dispersão em torno do centro.

Aprenderemos a descrever dados quantitativos com estatísticas que resumem o centro e a variabilidade e, finalmente, com estatísticas que especificam certas posições nos conjuntos de dados que resumem tanto o centro quanto a variabilidade.

3.1 DESCREVENDO DADOS COM

TABELAS E GRÁFICOS

As tabelas e gráficos são úteis para todos os tipos de dados. Começaremos com as variáveis categóricas.

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Capítulo 2. Amostragem e mensuração

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2

AMOSTRAGEM E MENSURAÇÃO

Para estudar os fenômenos sociais com a análise estatística, os métodos descritivos resumem os dados e os métodos inferenciais usam dados amostrais para fazer previsões sobre as populações. Quando coletamos dados devemos decidir quais sujeitos amostrar. Selecionar uma amostra que seja representativa da população é o tópico principal deste capítulo.

Coletada uma amostra, devemos converter nossas ideias sobre os fenômenos sociais em dados para decidir o que mensurar e como mensurar. Desenvolver formas para mensurar conceitos abstratos como realizações, inteligência e preconceito são um dos aspectos mais desafiadores da pesquisa social. Uma medida deve ter validade, descrever o que é pretendido mensurar e refletir com exatidão sobre o conceito.

Também deve ter credibilidade no sentido de que o sujeito dará a mesma resposta quando perguntado novamente. Instrumentos de coleta de dados inválidos ou não confiáveis tornam as manipulações estatísticas dos dados sem sentido.

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Capítulo 9. Regressão linear e correlação

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9

REGRESSÃO LINEAR E

CORRELAÇÃO

O Capítulo 8 apresentou métodos para analisar a associação entre variáveis categóricas resposta e explicativa. Este capítulo apresenta métodos para analisar variáveis quantitativas resposta e explicativa.

A Tabela 9.1 mostra dados do Statistical Abstract of the United States (Resumo

Estatístico dos Estados Unidos) para os 50 estados e o Distrito de Columbia (D.C.) no que segue:

• Taxa de assassinato: o número de assassinatos por 100000 habitantes.

• Taxa de crimes violentos: o número de assassinatos, estupros violentos, assaltos e agressão com circunstâncias agravantes por 100000 habitantes.

• Percentual da população com renda abaixo do nível de pobreza

• Percentual de famílias chefiadas por um único progenitor.

Para essas variáveis quantitativas, a taxa de crimes violentos e a taxa de assassinatos são variáveis respostas naturais. Trataremos a taxa de pobreza e o percentual de famílias com um único progenitor como variáveis explicativas para estas respostas à medida que estudamos os métodos para analisar os relacionamentos entre variáveis quantitativas neste capítulo e em alguns exercícios.

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Capítulo 12. Comparando grupos: Métodos de análise de variância (ANOVA)

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12

COMPARANDO GRUPOS:

MÉTODOS DE ANÁLISE DE

VARIÂNCIA (ANOVA)

O Capítulo 7 apresentou métodos para comparar as médias de dois grupos. Nesse capítulo veremos como esses métodos podem ser estendidos para comparar as médias de vários grupos.

O Capítulo 8 apresentou métodos para analisar associações entre duas variáveis categóricas. Os Capítulos 9 e 11 apresentaram métodos de regressão para analisar a associação entre variáveis quantitativas. Os métodos para comparar médias para vários grupos relacionam a associação entre uma variável resposta quantitativa e uma variável explicativa categórica. A média da variável resposta quantitativa é comparada entre os grupos que são categorias da variável explicativa. Por exemplo, para uma comparação da renda média anual entre negros, brancos e hispânicos, a variável resposta quantitativa é a renda anual e a variável explicativa categórica é o status étnico-racial.

O método inferencial para comparar várias médias é denominado de análise de variância e é abreviado por ANOVA.

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Capítulo 5. Inferência estatística: Estimação

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5

INFERÊNCIA ESTATÍSTICA:

ESTIMAÇÃO

Este capítulo mostra como usar os dados amostrais para estimar os parâmetros da população. Com variáveis quantitativas estimamos a média da população. Um estudo que trata de assuntos do sistema de saúde, por exemplo, pode estimar os parâmetros da população como a quantia média de dinheiro gasta em medicamentos prescritos durante o último ano e o número médio de visitas ao médico. Com variáveis categóricas, estimamos as proporções da população para as categorias. O estudo do sistema de saúde pode estimar as proporções das pessoas que (têm, não têm) seguro de saúde e as proporções que (estão satisfeitas, não estão satisfeitas) com seu plano de saúde.

Inicialmente aprenderemos sobre dois tipos de estimativas dos parâmetros. Após, nas Seções 5.2 e 5.3, as aplicaremos às médias e proporções da população. A Seção

5.4 encontra o tamanho da amostra necessário para alcançar a precisão desejada da estimativa. A Seção 5.5 discute a estimativa da mediana e de outros parâmetros.

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Andr Luiz Cosenza Diestel Ricieri Andrella Neto (1)
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Parte VII. Física Atômica e Nuclear

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PA R T E

VII

Física atômica e nuclear

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PA R T E V I I   F í sic a at ô mic a e n u c l e a r 153

Antes de fazer estes exercícios, recomenda-se a revisão do seguinte capítulo do livro

Física Conceitual, 12a edição:

�� O Átomo e o Quantum (capítulo 32)

1 (UDESC, 2014)  O enunciado “Em um mesmo átomo, não podem existir dois elétrons com o mesmo conjunto de números quânticos” refere-se a(ao):

a) b) c) d) e)

Princípio da Exclusão de Pauli.

Princípio da Conservação de Energia. modelo atômico de Thomson. modelo atômico de Rutherford. um dos Princípios da Teoria da Relatividade Restrita.

2 (EPCAR, 2016)  O diagrama abaixo ilustra os níveis de energia ocupados por elétrons de um elemento químico A.

Durante a emissão de radiação por este elemento, são observados três comprimentos de onda: λA, λB, λC.

λ

Sabendo-se que λA < λB < λC, pode-se afirmar que A

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Andy Field (17)
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4. CORRELAÇÃO

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4

CORRELAÇÃO

4.1 O QUE VOCÊ VAI APRENDER NESTE

CAPÍTULO? ➀

Geralmente, é interessante para pesquisadores saber qual é o relacionamento que existe, se existe algum, entre duas ou mais variáveis. Uma correlação

é uma medida do relacionamento linear entre variáveis. Por exemplo, posso estar interessado no relacionamento entre o tempo gasto lendo este livro e o entendimento do leitor sobre estatística e SPSS. Essas duas variáveis podem estar relacionadas de várias maneiras: (1) elas podem estar positivamente relacionadas, o que significa que quanto mais tempo a pessoa gasta lendo este livro, maior o seu entendimento sobre estatística e SPSS; (2) elas podem não estar relacionadas de forma alguma, o que significa que o entendimento da pessoa sobre estatística e SPSS permanece o mesmo independentemente do tempo que ela gasta lendo este livro; ou (3) elas podem estar negativamente relacionadas, o que significa que quanto mais uma pessoa ler este livro, menor o seu entendimento sobre estatística e SPSS. Como podemos verificar se duas variáveis estão relacionadas? Este capítulo trata,

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12. ANOVA COM DELINEAMENTOS MISTOS (MLG 5)

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12

ANOVA COM DELINEAMENTOS

MISTOS (MLG 5)

12.1 O QUE VOCÊ VAI APRENDER NESTE

CAPÍTULO? ➁

O último delineamento que vou abordar é um em que temos uma mistura de variáveis entre grupos e de medidas repetidas: um delineamento misto. Para ter esse delineamento, obviamente é necessário pelo menos duas variáveis independentes, mas você pode ter cenários mais complexos também (por exemplo, duas entre grupos e uma de medidas repetidas, uma entre grupos e duas de medidas repetidas ou, até mesmo, duas de cada). O SPSS permite que você teste quase todos os delineamentos que quiser, praticamente com qualquer grau de complexidade. Entretanto, se os termos de interação são difíceis de interpretar com apenas duas variáveis, então imagine a dificuldade se incluirmos quatro! O melhor conselho que posso oferecer é permanecer com três ou menos variáveis independentes se você quiser conseguir interpretar os termos de interação1 e, certaO que é uma ANOVA mista?

1

Apreciadores de ironia irão gostar da ANOVA de quatro fatores que realizei em Field e Davey (1999) e em muitas outras publicações!

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13. TESTES NÃO PARAMÉTRICOS

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13

TESTES NÃO PARAMÉTRICOS

13.1 O QUE VOCÊ VAI APRENDER NESTE

CAPÍTULO? ➀

Vimos nos últimos capítulos como utilizar várias técnicas para determinar diferenças entre médias. Contudo, todos os testes apresentados têm por base hipóteses paramétricas (principalmente dados normalmente distribuídos). No

Capítulo 3, vimos que os dados nem sempre são tão amigáveis nem aparecem em pacotes normalmente distribuídos. Ainda, nem sempre é possível corrigir os problemas da distribuição dos dados. O que fazer nesses casos?

A resposta é que devemos utilizar procedimentos estatísticos especiais chamados de testes não-paramétricos. Esses testes são também conhecidos como testes de distribuição livre porque fazem poucas – ou nenhuma – suposições sobre o tipo de dados que pode ser

O que são testes não-paramétricos?

1

Testes não-paramétricos são normalmente denominados testes de distribuição livre, com a explicação de que não é necessário suposições sobre a distribuição dos dados. Tecnicamente isso não é verdadeiro: eles de

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9. ANÁLISE DE COVARIÂNCIA, ANCOVA (MLG 2)

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9

ANÁLISE DE COVARIÂNCIA,

ANCOVA (MLG 2)

9.1 O QUE VOCÊ VAI APRENDER NESTE

CAPÍTULO? ➁

No capítulo anterior, vimos como a

ANOVA de um fator pode ser caracterizada em termos de uma equação de regressão múltipla que utiliza variáveis dummy (auxiliares) para codificar a pertinência aos grupos. Além disso, no Capítulo 5 vimos como a regressão múltipla pode incorporar diversas variáveis previsoras contínuas.

Dessa forma, não deve ser surpresa verificar que a equação de regressão para ANOVA pode ser estendida para incluir uma ou mais variáveis contínuas que podem prever a saída (ou variável dependente). Variáveis contínuas como essas – que não são parte da manipulação experimental principal, mas que têm influência na variável dependente – são conhecidas como covariáveis e podem ser incluídas em uma ANOVA. Quando mensuramos as covariáveis e as incluímos na

ANOVA, denominamos o procedimento de análise de covariância (ou ANCOVA). Este capítulo está centrado nessa técnica. Começaremos apresentando a teoria da ANCOVA de uma forma breve (não se preocupe, não entrarei em

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5. REGRESSÃO

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5

REGRESSÃO

5.1 O QUE VOCÊ VAI APRENDER NESTE

CAPÍTULO? ➀

No último capítulo vimos como medir (e traçar) relacionamentos entre duas variáveis.

Podemos avançar um passo nesse processo e aprender como prever uma das variáveis em função da outra. Um exemplo simples é o de tentar prever os níveis de estresse a partir do tempo que falta até a ocorrência de uma palestra. Você esperaria que esse fosse um relacionamento negativo (quanto menor o tempo até a palestra, maior a ansiedade). Podemos estender esse relacionamento básico para responder a questões como “se faltam 10 minutos até que alguém precise falar a um público, quão ansioso ele estará?”. Essa é a essência da análise de regressão: é uma forma de prever algum tipo de saída (resultado) a partir de uma ou mais variáveis previsoras. Este capítulo aborda a análise de regressão com profundidade. Começo apresentando alguns princípios básicos utilizando o exemplo de prever um resultado a partir de um único previsor (regressão simples). Em seguida, explicarei o que é um modelo, como estimá-lo, como podemos determinar o quão bem ele se ajusta aos dados, como tudo isso é feito no

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Benjamin A Pierce (30)
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Capítulo 26 Genética Evolutiva

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26

Genética Evolutiva

Os genes do paladar nos macacos que cospem

Quase todo estudante de biologia conhece o teste do paladar. O professor passa pequenos pedaços de papel impregnados com um composto chamado feniltiocarbamida (PTC) e os estudantes, seguindo as instruções do professor, colocam o papel na sua boca. A reação é quase sempre a mesma: vários estudantes imediatamente cospem o papel, por causa do gosto amargo da PTC. Alguns alunos, entretanto, não sentem o gosto da PTC e continuam a sugar o papel, perguntando por que os outros alunos estão cuspindo. A variação entre os indivíduos em um traço como a capacidade de sentir o gosto da PTC é chamada de polimorfismo.

A capacidade de sentir o gosto da PTC é herdada como um traço autossômico dominante nos humanos. As frequências de alelos de provador e não provador foram estimadas em centenas de populações humanas pelo mundo. Quase todas as populações têm provadores e não provadores; a frequência dos dois alelos varia muito.

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Capítulo 4 Sexo | Determinação e Características

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4

Sexo | Determinação e Características

Curiosidades sobre o sexo do ornitorrinco

O ornitorrinco, Ornithorhynchus anatinus, é um dos animais mais estranhos do mundo. Ele é peludo como um mamífero, tem sangue quente e produz leite para seus filhotes, mas não tem dentes, tem bico e bota ovos como um pássaro. Tem membranas digitais nos pés como um pato, e as fêmeas não têm mamilos (os filhotes sugam o leite diretamente da pele do abdome); os machos têm esporões nas patas posteriores que liberam um veneno mortal, como as cobras. O ornitorrinco apresenta uma mistura tal de traços de mamíferos, aves e répteis que os primeiros cientistas a examinarem uma amostra da sua pele pensaram que ele pudesse ser um trote, produzido ao prender partes retiradas de diversos organismos diferentes. Apesar da sua estranha aparência, o ornitorrinco é geneticamente um mamífero monotremado, um ramo que divergiu do resto dos mamíferos há 166 milhões de anos.

Ele vive nas regiões oriental e sul da Austrália e na ilha da Tasmânia. É um excelente nadador, passa boa parte do seu tempo em pequenos rios e riachos procurando vermes, sapos, larvas de insetos, camarões e lagostins. Entre suas peculiaridades, ele localiza sua presa ao detectar correntes elétricas que eles produzem (eletrorrecepção). Seu genoma foi sequenciado em 2008, o que forneceu uma visão detalhada da composição genética

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Capítulo 9 Sistemas Genéticos das Bactérias e dos Vírus

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9

Sistemas Genéticos das

Bactérias e dos Vírus

A vida no mundo das bactérias

Nós, seres humanos, gostamos de pensar que controlamos o mundo, mas, se comparados com as bactérias, somos minoria. As bactérias evoluíram há 3,5 bilhões de anos, 2 bilhões de anos antes de os primeiros eucariotos surgirem (alguns indícios sugerem que as bactérias evoluíram até antes disso). Hoje em dia, as bactérias são encontradas em qualquer ambiente concebível, incluindo fontes termais, lagos muito salinos e abaixo de mais de 3 km de gelo na Antártica. São encontradas no topo do monte Everest e nas partes mais profundas dos oceanos. Também estão dentro de nós – em números alarmantes! No intestino humano há aproximadamente 10 trilhões de bactérias, dez vezes o número total de células do corpo humano. Ninguém sabe quantas bactérias existem no mundo, mas uma análise feita por cientistas em 1998 estimou que o número total de bactérias vivas na Terra exceda 5 milhões de trilhões de trilhões (5 × 1030).

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Respostas a Questões e Problemas Selecionados

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Respostas a Questões e Problemas Selecionados

(c) O genótipo é o conjunto de genes ou alelos herdados por um organismo de seu(s) genitor(es). A expressão dos genes de um genótipo específico, por interação com fatores ambientais, produz o fenótipo, o traço observável.

(d) Ambos são polímeros de ácidos nucleicos. O RNA tem um açúcar ribose, enquanto o DNA tem um açúcar desoxirribose. O

RNA também tem uracila como uma de suas quatro bases, enquanto o DNA tem timina. As outras três bases são comuns ao

DNA e RNA. Finalmente, o DNA é bifilamentar, composto por duas fitas complementares, enquanto o RNA é unifilamentar (fita

única).

(e) Os cromossomos são estruturas compostas por DNA e proteínas associadas. O DNA contém as informações genéticas.

Capítulo 1

1. Na cultura Hopi, as pessoas com albinismo eram consideradas especiais e recebiam status especial. Como a intensa exposição à luz do sol poderia ser prejudicial ou mortal, os homens albinos não trabalhavam na agricultura. O albinismo era considerado um traço positivo, em vez de uma condição física negativa, permitindo que as pessoas albinas tivessem mais crianças e aumentassem a frequência do alelo. Finalmente, a pequena população da tribo

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Guia de Referência para Organismos-Modelo da Genética

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(Dr. Jeremy Burgess/Photo Researchers, Inc.)

(Eye of Science/Science Source.)

(Biophoto Associates/Photo

Researchers.)

(© Gelia I Dreamstime.com)

(© Leszczynski, Zigmund/Animals Animals.)

(Sinclair Stammers/Science Source.)

(Steve Gschmeissner/Science

Photo Library/Alamy.)

Os organismos-modelo da genética têm características que os tornam

úteis para os estudos genéticos.

Aqui estão apresentados os organismos comumente usados nos estudos genéticos.

Guia de Referência para

Organismos-Modelo da Genética

O

que Lou Gehrig, o melhor jogador de beisebol na história da liga nacional, e Stephen Hawking, o mais famoso físico teórico do mundo, têm em comum? Ambos sofrem ou sofreram de esclerose lateral amiotrófica (ELA, também conhecida como doença de Lou Gehrig), uma doença neurológica degenerativa que leva

à fraqueza progressiva e atrofia dos músculos esqueléticos. Vale a pena mencionar que a pesquisa recente revela que, na verdade, alguns atletas com sintomas de ELA sofreram traumatismo cranioencefálico (TCE) durante a prática desportiva; então Lou

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