CHANGING NEAR-STREAM LAND USE AND RWER CHANNEL MORPHOLOGY IN THE VENEZUELAN ANDES 1

The shape of a river channel is linked to surrounding land use through interacting hydrologic and geologic processes. This study analyzes the relationship between the change in near-stream land use and the shape of the adjacent river channel over time. Three watersheds in the foothills of the Venezuelan Andes that have experienced differing degrees of development were studied to determine river channel width, sinuosity, and position relative to surrounding land use. Change in land use over time was obtained from multiple-date aerial photographs (1946 and 1980) referenced to 1996 Landsat Thematic Mapper (TM) satellite imagery, and verified by field inspection. Measurements of land-use type and amount and river channel morphology from the two dates were made using geographic information system (GIS) methods. The three watersheds differed in the extent of deforestation, the location of remaining forested land, and how much land-use change had already occurred by 1946. Change in river channel morphology was greatest at the most deforested sites. Valley shape and channel constraint also had a discernible effect on change in channel morphology. This study introduces a method for analyzing change in coupled terrestrial-aquatic systems based on multiple-date, remotely sensed data and GIS analysis of spatial properties. The results document human impacts on river channels through a comparison of multiple watersheds over a 35-year time interval.Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/72014/1/j.1752-1688.2001.tb03661.x.pd

Sequestration of Muscarinic Cholinergic Receptors in Permeabilized Neuroblastoma Cells

The feasibility of using a permeabilized preparation of human SH-SY-5Y neuroblastoma cells for studies of muscarinic acetylcholine receptor (mAChR) sequestration has been evaluated. Exposure of cells permeabilized with digitonin, streptolysin-O, or the Α-toxin from Staphylococcus aureus to oxotremorine-M (Oxo-M) for 30 min resulted in a 25–30% reduction in the number of cell surface mAChRs, as monitored by the loss of N [ 3 H]methyl- scopolamine ([ 3 H]NMS) binding sites. The corresponding value for intact cells was 40%. For cells permeabilized with 20 Μ M digitonin, the Oxo-M-mediated reduction in [ 3 H]NMS binding was time ( t 1/2 ∼ 5 min) and concentration (EC 50 ∼ 10 Μ M ) dependent and was agonist specific (Oxo M > bethanechol = arecoline = pilocarpine). In contrast, no reduction in total mAChR number, as monitored by the binding of [ 3 H]quinuclidinyl benzilate, occurred following Oxo-M treatment. The loss of [ 3 H]NMS sites observed in the presence of Oxo-M was unaffected by omission of either ATP or Ca 2+ , both of which are required for stimulated phosphoinositide hydrolysis, but could be inhibited by the inclusion of guanosine 5′- O -(2-thiodiphosphate). mAChRs sequestered in response to Oxo-M addition were unmasked when the cells were permeabilized in the presence of higher concentrations of digitonin (80 Μ M ). The results indicate (a) that permeabilized SH-SY-5Y cells support an agonist-induced sequestration of mAChRs, the magnitude of which is ∼ 65–70% of that observed for intact cells, (b) that when internalized, mAChRs are located in a cellular compartment to which [ 3 H]NMS has only a limited access despite the removal of the plasma membrane barrier, and (c) that the production of phosphoinositide-derived second messengers is not a prerequisite for mAChR sequestration.Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/65736/1/j.1471-4159.1994.62051795.x.pd

Haemophilus influenzae and smoking-related obstructive airways disease

Background: Intralumenal bacteria play a critical role in the pathogenesis of acute infective episodes and airway inflammation. Antigens from colonizing bacteria such as nontypeable Haemophilus influenzae (NTHi) may contribute to chronic lung disease through an immediate hypersensitivity response. The objective of this study was to determine the presence of specific NTHi-IgE antibodies in subjects with chronic bronchitis (CB) and COPD who had smoked. Methods: Serum, sputum, and saliva samples were collected from subjects with CB and moderate–severe COPD and healthy aged-matched controls. Total IgE and specific NTHi IgE were measured by enzyme linked immmunosorbent assay. Throat swabs were examined for the presence of NTHi. Results: The results demonstrate that: i) specific NTHi IgE antibodies occur at a low level in healthy subjects; ii) those with both CB and moderate–severe COPD have elevated specific NTHi IgE antibody compared with healthy controls, with higher levels in those with most severe disease; iii) IgE levels are greater in those with moderate–severe COPD than in those with CB. They demonstrate specific NTHi IgE antibody is regularly found at higher than normal levels in COPD. Conclusion: The detection of IgE antibody to colonizing bacteria in all subjects with CB or moderate–severe COPD identifies a possible mechanism of bronchospasm in these subjects amenable to specific intervention therapy

Cellular and Molecular Mechanisms of Pain

The nervous system detects and interprets a wide range of thermal and mechanical stimuli, as well as environmental and endogenous chemical irritants. When intense, these stimuli generate acute pain, and in the setting of persistent injury, both peripheral and central nervous system components of the pain transmission pathway exhibit tremendous plasticity, enhancing pain signals and producing hypersensitivity. When plasticity facilitates protective reflexes, it can be beneficial, but when the changes persist, a chronic pain condition may result. Genetic, electrophysiological, and pharmacological studies are elucidating the molecular mechanisms that underlie detection, coding, and modulation of noxious stimuli that generate pain

KIK metsanduse 2012. a. programmi projekt nr. 3935

Metsanduse arengukava metsateaduse ja -hariduse valdkonnas on üheks prioriteetseks teadustöö valdkonnaks metsa- ja puidusaaduste mõõtmise, hindamise ja inventeerimise (s.h. monitooringu), metsa kasvu modelleerimise ning metsade kasutamisega seotud rakendusuuringud. Selle valdkonna probleemistike edukaks lahendamiseks on vaja teha mahukaid välimõõtmisi metsa proovitükkidel ning statistiliselt usaldatavaid andmeanalüüse. Eesti puistute ehituse ja kasvukäigu modelleerimise eesmärki silmas pidades on Eesti Maaülikooli metsakorralduse osakonnas jõutud seisukohale, et Eestile sobiva puistute kasvukäiku prognoosiva mudeli loomiseks tuleks luua vähemalt 600 proovitükist koosnev Eestit kattev püsiproovitükkide võrgustik, mida tuleks mõõta 5-aastase ajavahemiku järel. Metsa püsiproovitükkide rajamine on üldtunnustatud meetod puistu kasvukäigu uurimiseks. Näiteks juba prof Andres Mathieseni initsiatiivil rajati Järvselja Õppe-Katsemetskonda 1920- ndatel aastatel enam kui 100 püsiproovitükki, millest on paarkümmend säilinud tänaseni. Kahjuks on rõhuv enamus Eestisse rajatud püsiproovitükke mõõdetud suhteliselt lühikese ajavahemiku jooksul (10...20 a.), kusjuures mõõtmismetoodika järjekindlusest pole enamasti kinni peetud. Seetõttu on Eestis seni kogutud püsiproovitükkide andmete kasutamine puistu ehituse ja kasvu modelleerimiseks üsna problemaatiline. Olulise erinevusena seni rajatud metsa püsiproovitükkidest mõõdetakse kaasaegsetel puistu kasvukäigu püsiproovitükkidel lisaks puude mõõtudele ka puude asukoha koordinaadid. Sellisel viisil kogutud mõõtmisandmestik võimaldab luua üksikpuu kasvuvõrranditele tuginevaid puistu kasvumudeleid, mis on oma rakendustes tunduvalt paindlikumad ja mitmekülgsemate kasutamisvõimalustega kui traditsioonilised puistu kasvumudelid (kasvukäigutabelid). Uut tüüpi puistu kasvukäigu püsiproovitükkide rajamist Eestis alustati Urmas Petersoni eestvedamisel, mille käigus mõõdeti 1995. ja 1996. a. 300 proovitükki. Need proovitükid rajati tolleaegse Kursi metskonna salumetsadesse ning Konguta, Pikasilla ja Aakre metskondade palumetsadesse. Käesolevasse proovitükkide võrgustikku on neist valitud 203 proovitükki. Järgnevatel 1997. ja 1998. a. jätkati püsiproovitükkide rajamise metoodika arendamise katsetöid Eesti Teadusfondi toetusel ning rajati 60 proovitükki Lõuna-Eesti metskondade ja Sagadi metskonna männikutesse. Süstemaatilist Eestit katva puistu kasvukäigu püsiproovitükkide võrgustiku rajamist alustati 1999.a. Riigimetsade Majandamise Keskuse finantseerimisel. Eesti Maaülikooli (EMÜ) ja sihtasutuse Keskkonnainvesteeringute Keskus (KIK) vahel 22. märtsil 2013.a. sõlmitud lepingu nr. 3-2_8/58-5/20133 kohaselt pidi EMÜ metsakorralduse osakond 2013.a. kordusmõõtma 97 puistu kasvukäigu püsiproovitükki ning 100 proovitükil kirjeldama kasvukoha alustaimestiku ning mullanäitajate järgi. Käesoleva lepingu täitmise tulemusena kordusmõõdeti 2013.a. 97 püsiproovitükki, mille eelmisest mõõtmisest oli möödunud 5 aastat. Suurt tähelepanu pöörati varasemate mõõtmisandmete kontrollimisele. Selleks tuli 2013.a. kordusmõõtmisel need puud, mille 2008.a. mõõtmine oli kontrollprogrammi poolt kahtlaseks tunnistatud, erilise hoolikusega üle mõõta. Antud projekti käigus kirjeldati lisaks 100 proovitükil kasvukohta, selleks välja töötatud metoodika alusel

KIK metsanduse 2010. a. programmi projekt nr. 35

Metsanduse arengukava metsateaduse ja -hariduse valdkonnas on üheks prioriteetseks teadustöö valdkonnaks metsa- ja puidusaaduste mõõtmise, hindamise ja inventeerimise (s.h. monitooringu), metsa kasvu modelleerimise ning metsade kasutamisega seotud rakendusuuringud. Selle valdkonna probleemistike edukaks lahendamiseks on vaja teha mahukaid välimõõtmisi metsa proovitükkidel ning statistiliselt usaldatavaid andmeanalüüse. Eesti puistute ehituse ja kasvukäigu modelleerimise eesmärki silmas pidades on Eesti Maaülikooli metsakorralduse osakonnas jõutud seisukohale, et Eestile sobiva puistute kasvukäiku prognoosiva mudeli loomiseks tuleks luua vähemalt 600 proovitükist koosnev Eestit kattev püsiproovitükkide võrgustik, mida tuleks mõõta 5-aastase ajavahemiku järel. Metsa püsiproovitükkide rajamine on üldtunnustatud meetod puistu kasvukäigu uurimiseks. Näiteks juba prof Andres Mathieseni initsiatiivil rajati Järvselja Õppe-Katsemetskonda 1920- ndatel aastatel enam kui 100 püsiproovitükki, millest on paarkümmend säilinud tänaseni. Kahjuks on rõhuv enamus Eestisse rajatud püsiproovitükke mõõdetud suhteliselt lühikese ajavahemiku jooksul (10...20 a.), kusjuures mõõtmismetoodika järjekindlusest pole enamasti kinni peetud. Seetõttu on Eestis seni kogutud püsiproovitükkide andmete kasutamine puistu ehituse ja kasvu modelleerimiseks üsna problemaatiline. Olulise erinevusena seni rajatud metsa püsiproovitükkidest mõõdetakse kaasaegsetel puistu kasvukäigu püsiproovitükkidel lisaks puude mõõtudele ka puude asukoha koordinaadid. Sellisel viisil kogutud mõõtmisandmestik võimaldab luua üksikpuu kasvuvõrranditele tuginevaid puistu kasvumudeleid, mis on oma rakendustes tunduvalt paindlikumad ja mitmekülgsemate kasutamisvõimalustega kui traditsioonilised puistu kasvumudelid (kasvukäigutabelid). Uut tüüpi puistu kasvukäigu püsiproovitükkide rajamist Eestis alustati Urmas Petersoni eestvedamisel, mille käigus mõõdeti 1995. ja 1996. a. 300 proovitükki. Need proovitükid rajati tolleaegse Kursi metskonna salumetsadesse ning Konguta, Pikasilla ja Aakre metskondade palumetsadesse. Käesolevasse proovitükkide võrgustikku on neist valitud 203 proovitükki. Järgnevatel 1997. ja 1998. a. jätkati püsiproovitükkide rajamise metoodika arendamise katsetöid Eesti Teadusfondi toetusel ning rajati 60 proovitükki Lõuna-Eesti metskondade ja Sagadi metskonna männikutesse. Süstemaatilist Eestit katva puistu kasvukäigu püsiproovitükkide võrgustiku rajamist alustati 1999.a. Riigimetsade Majandamise Keskuse finantseerimisel. Eesti Maaülikooli (EMÜ) ja sihtasutuse Keskkonnainvesteeringute Keskus (KIK) vahel 24. mail 2011.a. sõlmitud lepingu nr. 11-10-8/317 kohaselt pidi EMÜ metsakorralduse osakond 2011.a. kordusmõõtma 163 puistu kasvukäigu püsiproovitükki. Käesoleva lepingu täitmise tulemusena kordusmõõdeti 2011.a. 165 püsiproovitükki, mille eelmisest mõõtmisest oli möödunud 5 aastat. Suurt tähelepanu pöörati varasemate mõõtmisandmete kontrollimisele. Selleks tuli 2011.a. kordusmõõtmisel need puud, mille 2006.a. mõõtmine oli kontrollprogrammi poolt kahtlaseks tunnistatud, erilise hoolikusega üle mõõta. Kolmel proovitükil oli tehtud eelmisel aastal harvendusraie, mistõttu mõõdeti need uuesti üle. Projekti vastutavaks täitjaks oli EMÜ metsakorralduse osakonna professor Andres Kiviste, projekti põhitäitjateks olid EMÜ metsakorralduse osakonna töötajad Diana Laarmann ja Allan Sims. Välitööde tegemisel osalesid metsakorralduse osakonna töötajad, magistrandid ja üliõpilased (D. Laarmann, A. Kardakov, R. Mitt, A. Lilleleht, L. Krumm). Andmesisestuse arvutisse tegi Diana Laarmann ja esmase andmetöötluse viisid läbi Allan Sims ja Diana Laarmann. Metsakorralduse osakonnas on metsandusliku modelleerimisalase informatsiooni haldamiseks loodud Metsandusliku Modelleerimise Infosüsteem (ForMIS, http://formis.emu.ee/), mis sisaldab dendromeetriliste mudelite andmebaasi, kasvukäigutabelite andmebaasi, kasvufunktsioonide andmebaasi ning püsiproovitükkide andmebaasi. ForMIS-es on juurutatud ja arendatud juba mitu aastat püsiproovitükkide andmebaasi haldustarkvara. Andmestik täieneb pidevalt kordusmõõtmiste andmetega, seetõttu on pidev vajadus arendada võimalike vigade avastamise süsteemi, kus arvestatakse mitte ainult ühe, vaid ka mitme kordusmõõtmise andmeid. Käesoleva projekti käigus täiendas Maris Hordo oma bakalaureuse ja magistritöö käigus koostatud vigade avastamise algoritme, mille realiseeris infosüsteemis Allan Sims

KIK metsanduse 2014. a. programmi projekt nr. 7605

Metsanduse arengukava metsateaduse ja -hariduse valdkonnas on üheks prioriteetseks teadustöö valdkonnaks metsa- ja puidusaaduste mõõtmise, hindamise ja inventeerimise (s.h. monitooringu), metsa kasvu modelleerimise ning metsade kasutamisega seotud rakendusuuringud. Selle valdkonna probleemistike edukaks lahendamiseks on vaja teha mahukaid välimõõtmisi metsa proovitükkidel ning statistiliselt usaldatavaid andmeanalüüse. Eesti puistute ehituse ja kasvukäigu modelleerimise eesmärki silmas pidades on Eesti Maaülikooli metsakorralduse osakonnas jõutud seisukohale, et Eestile sobiva puistute kasvukäiku prognoosiva mudeli loomiseks tuleks luua vähemalt 600 proovitükist koosnev Eestit kattev püsiproovitükkide võrgustik, mis oleks esindatud kõikide kasvukohatüüpidega ning mida tuleks mõõta 5-aastase ajavahemiku järel. Metsa püsiproovitükkide rajamine on üldtunnustatud meetod puistu kasvukäigu uurimiseks. Näiteks juba prof Andres Mathieseni initsiatiivil rajati Järvselja Õppe-Katsemetskonda 1920-ndatel aastatel enam kui 100 püsiproovitükki, millest on paarkümmend säilinud tänaseni. Kahjuks on rõhuv enamus Eestisse rajatud püsiproovitükke mõõdetud suhteliselt lühikese ajavahemiku jooksul (10...20 a.), kusjuures mõõtmismetoodika järjekindlusest pole enamasti kinni peetud. Seetõttu on Eestis seni kogutud püsiproovitükkide andmete kasutamine puistu ehituse ja kasvu modelleerimiseks üsna problemaatiline. Olulise erinevusena seni rajatud metsa püsiproovitükkidest mõõdetakse kaasaegsetel puistu kasvukäigu püsiproovitükkidel lisaks puude mõõtudele ka puude asukoha koordinaadid. Sellisel viisil kogutud mõõtmisandmestik võimaldab luua üksikpuu kasvuvõrranditele tuginevaid puistu kasvumudeleid, mis on oma rakendustes tunduvalt paindlikumad ja mitmekülgsemate kasutamisvõimalustega kui traditsioonilised puistu kasvumudelid (kasvukäigutabelid). Uut tüüpi puistu kasvukäigu püsiproovitükkide rajamist Eestis alustati Urmas Petersoni eestvedamisel, mille käigus mõõdeti 1995. ja 1996. a. 300 proovitükki. Need proovitükid rajati tolleaegse Kursi metskonna salumetsadesse ning Konguta, Pikasilla ja Aakre metskondade palumetsadesse. Käesolevasse proovitükkide võrgustikku on neist valitud 203 proovitükki. Järgnevatel 1997. ja 1998. a. jätkati püsiproovitükkide rajamise metoodika arendamise katsetöid Eesti Teadusfondi toetusel ning rajati 60 proovitükki Lõuna-Eesti metskondade ja Sagadi metskonna männikutesse. Süstemaatilist Eestit katva puistu kasvukäigu püsiproovitükkide võrgustiku rajamist alustati 1999.a. Riigimetsade Majandamise Keskuse finantseerimisel. Eesti Maaülikooli (EMÜ) ja sihtasutuse Keskkonnainvesteeringute Keskus (KIK) vahel 1. juulil 2014.a. sõlmitud lepingu nr. 3-2_8/183-3/2014 kohaselt pidi EMÜ metsakorralduse osakond 2014.a. kordus mõõtma 147, rajama 15 uut puistu kasvukäigu püsiproovitükki loometsadesse ning 50 proovitükil kirjeldama kasvukoha alustaimestiku ning mullanäitajate järgi. Käesoleva lepingu täitmise tulemusena kordus mõõdeti 2014.a. 147 püsiproovitükki, mille eelmisest mõõtmisest oli möödunud 5 aastat. Suurt tähelepanu pöörati varasemate mõõtmisandmete kontrollimisele. Selleks tuli 2014.a. kordusmõõtmisel need puud, mille 2009.a. mõõtmine oli kontrollprogrammi poolt kahtlaseks tunnistatud, erilise hoolikusega üle mõõta. 15 uut proovitükki rajati loometsadesse täiendamaks looalade metsade andmestikku. Antud projekti käigus kirjeldati lisaks 50 proovitükil kasvukohta, selleks välja töötatud metoodika alusel. Lisaks kasutati proovitükkide mõõtmisandmeid visuaalseks puistu tervislikku seisundi hindamiseks ning puistu radiaalkasvu ja kliima mõju analüüsimiseks loometsades

KIK metsanduse 2014. a. programmi projekt nr. 9245

Metsanduse arengukava metsateaduse ja -hariduse valdkonnas on üheks prioriteetseks teadustöö valdkonnaks metsa- ja puidusaaduste mõõtmise, hindamise ja inventeerimise (sh monitooringu), metsa kasvu modelleerimise ning metsade kasutamisega seotud rakendusuuringud. Selle valdkonna probleemistike edukaks lahendamiseks on vaja teha mahukaid välimõõtmisi metsa proovitükkidel ning statistiliselt usaldatavaid andmeanalüüse. Eesti puistute ehituse ja kasvukäigu modelleerimise eesmärki silmas pidades on Eesti Maaülikooli metsakorralduse osakonnas jõutud seisukohale, et Eestile sobiva puistute kasvukäiku prognoosiva mudeli loomiseks tuleks luua vähemalt 600 proovitükist koosnev Eestit kattev püsiproovitükkide võrgustik, mis oleks esindatud kõikide kasvukohatüüpidega ning mida tuleks mõõta 5-aastase ajavahemiku järel. Metsa püsiproovitükkide rajamine on üldtunnustatud meetod puistu kasvukäigu uurimiseks. Näiteks juba prof Andres Mathieseni initsiatiivil rajati Järvselja Õppe-Katsemetskonda 1920- ndatel aastatel enam kui 100 püsiproovitükki, millest on paarkümmend säilinud tänaseni. Kahjuks on rõhuv enamus Eestisse rajatud püsiproovitükke mõõdetud suhteliselt lühikese ajavahemiku jooksul (10...20 a.), kusjuures mõõtmismetoodika järjekindlusest pole enamasti kinni peetud. Seetõttu on Eestis seni kogutud püsiproovitükkide andmete kasutamine puistu ehituse ja kasvu modelleerimiseks üsna problemaatiline. Olulise erinevusena seni rajatud metsa püsiproovitükkidest mõõdetakse kaasaegsetel puistu kasvukäigu püsiproovitükkidel lisaks puude mõõtudele ka puude asukoha koordinaadid. Sellisel viisil kogutud mõõtmisandmestik võimaldab luua üksikpuu kasvuvõrranditele tuginevaid puistu kasvumudeleid, mis on oma rakendustes tunduvalt paindlikumad ja mitmekülgsemate kasutamisvõimalustega kui traditsioonilised puistu kasvumudelid (kasvukäigutabelid). Uut tüüpi puistu kasvukäigu püsiproovitükkide rajamist Eestis alustati Urmas Petersoni eestvedamisel, mille käigus mõõdeti 1995. ja 1996. a. 300 proovitükki. Need proovitükid rajati tolleaegse Kursi metskonna salumetsadesse ning Konguta, Pikasilla ja Aakre metskondade palumetsadesse. Käesolevasse proovitükkide võrgustikku on neist valitud 203 proovitükki. Järgnevatel 1997. ja 1998. a. jätkati püsiproovitükkide rajamise metoodika arendamise katsetöid Eesti Teadusfondi toetusel ning rajati 60 proovitükki Lõuna-Eesti metskondade ja Sagadi metskonna männikutesse. Süstemaatilist Eestit katva puistu kasvukäigu püsiproovi- K:\Aruanne\2015\Laruanne2015.docx27.05.2016 5 tükkide võrgustiku rajamist alustati 1999.a. Riigimetsade Majandamise Keskuse finantseerimisel. Eesti Maaülikooli (EMÜ) ja sihtasutuse Keskkonnainvesteeringute Keskus (KIK) vahel 3. märtsil 2015.a. sõlmitud lepingu nr. 3-2_8/1976-4/2014 kohaselt pidi EMÜ metsakorralduse osakond 2015.a. kordus mõõtma 175 puistu kasvukäigu püsiproovitükki ning 50 proovitükil kirjeldama kasvukoha alustaimestiku ning mullanäitajate järgi. Käesoleva lepingu täitmise tulemusena kordus mõõdeti 2015.a. 154 püsiproovitükki, mille eelmisest mõõtmisest oli möödunud 5 aastat. Suurt tähelepanu pöörati varasemate mõõtmisandmete kontrollimisele. Selleks tuli 2015.a. kordusmõõtmisel need puud, mille 2010.a. mõõtmine oli kontrollprogrammi poolt kahtlaseks tunnistatud, erilise hoolikusega üle mõõta. 21 uut proovitükki rajati kuusikutesse täiendamaks andmestikku kuna paljudel proovitükkidel on olnud teostatud lageraie. Antud projekti käigus kirjeldati lisaks 51 proovitükil kasvukohta, selleks välja töötatud metoodika alusel. Lisaks kasutati proovitükkide mõõtmisandmeid visuaalseks puistu tervislikku seisundi hindamiseks, puude kahjustuste uurimiseks ning proovitükkide maakasutuse ajaloo teada saamiseks

Developmental Profiles of Mucosal Immunity in Pre-school Children

This study investigated the effect of attending pre-school on mucosal immunity. Children 3.5 to 5 years of age who attended pre-school were observed for a 10 month period. Demographic information was collected on previous childcare experiences, the home environment and clinical information relating to the child and the family. A daily illness log was kept for each child. A multivariate longitudinal analysis of the relation between immunoglobulins in saliva and age, gender, childcare experience, pre-school exposure, number of siblings, environmental tobacco smoke (ETS), atopy and hospitalisation was conducted. There was a positive association of higher IgA levels with the winter season and with children being older than 4 years (P < .001), having attended childcare prior to commencing pre-school (P < .05), and having been exposed to ETS at home (P < .05). Lower IgA levels were associated with being atopic (P < .05). Higher IgG levels were associated with exposure to ETS (P < .001), while lower levels were associated to having atopy. Higher IgM levels were associated with previous childcare experience (P < .01) whilst having been hospitalised was associated with having low salivary IgM levels (P < .01). Lagged analyses demonstrated that immunological parameters were affected by the number of respiratory infections in the preceding 2 months