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A proposta de “dissecar” as equações das curvas sigmoides já vem de longa data,
valendo-se do uso de ajustes à mão livre, com posterior linearização da equação e com a
sobreposição de “transparências” com curvas padrões. Finalmente o cálculo dos parâmetros
por regressão (Barusso & Ribeiro, 1976).
O problema de linearização está na perda da originalidade dos dados e
armadilhas nas análises que podem levar a erros nas conclusões (Brisbin et al., 1987; Brown,
2001; Venugopalan & Shamasundaran, 2003).
Devido aos avanços na informática e atualmente com auxílio de planilhas foi
possível grande avanço no estudo das curvas de crescimento e, principalmente, na tentativa
de atualizar seus parâmetros de forma biológica (Yin et al.,2003).
Assim, os parâmetros foram avaliados e revirados para extrair desses o máximo
de informações (Knizetová et al. 1983, 1984, 1991; Aggrey 2002; Sengul & Kiraz, 2005; Cetin
et al., 2007; Eleroglu et al., 2014).
Outras estratégias passaram a ser utilizadas como a primeira e a segunda
derivadas da curva de crescimento, objetivando determinar os componentes da velocidade
e a aceleração (Nath & Moore, 1992; Gregorczyk, 1998; Berzseny & Lap, 2004), tendo em
vista os pontos P1, Pi e P2, como reforços aos parâmetros tradicionais.
A saga continua ao se aprofundar no misterioso campo do anabolismo e
catabolismo embutidos nas curvas sigmoides (Hozumi, 1989).
Entretanto, relembrando que o “ovo de Colombo” foi oferecido por Shimojo et al.
(2006) ao introduzir o ponto de vista mecanístico (Leis de Newton) na análise das curvas de
crescimento. O óbvio, porém difícil de enxergar, até que Shimojo et al. (2006) o expressa
com simplicidade F= m.a !
Tão óbvio e tão simples e agora aplicado na planilha PPM. |
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