Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Large expert-curated database for benchmarking document similarity detection in biomedical literature search

Document recommendation systems for locating relevant literature have mostly relied on methods developed a decade ago. This is largely due to the lack of a large offline gold-standard benchmark of relevant documents that cover a variety of research fields such that newly developed literature search techniques can be compared, improved and translated into practice. To overcome this bottleneck, we have established the RElevant LIterature SearcH consortium consisting of more than 1500 scientists from 84 countries, who have collectively annotated the relevance of over 180 000 PubMed-listed articles with regard to their respective seed (input) article/s. The majority of annotations were contributed by highly experienced, original authors of the seed articles. The collected data cover 76% of all unique PubMed Medical Subject Headings descriptors. No systematic biases were observed across different experience levels, research fields or time spent on annotations. More importantly, annotations of the same document pairs contributed by different scientists were highly concordant. We further show that the three representative baseline methods used to generate recommended articles for evaluation (Okapi Best Matching 25, Term Frequency-Inverse Document Frequency and PubMed Related Articles) had similar overall performances. Additionally, we found that these methods each tend to produce distinct collections of recommended articles, suggesting that a hybrid method may be required to completely capture all relevant articles. The established database server located at https://relishdb.ict.griffith.edu.au is freely available for the downloading of annotation data and the blind testing of new methods. We expect that this benchmark will be useful for stimulating the development of new powerful techniques for title and title/abstract-based search engines for relevant articles in biomedical research.Peer reviewe

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

BIOPRODUTOS APLICADOS A ODONTOLOGIA: PROSPECÇÃO TECNOLÓGICA

Estudos com produtos naturais são crescentes pois, a partir destes obtêm-se bioativos que podem ser utilizados tanto para fins terapêuticos quanto para o desenvolvimento de fármacos com aplicações na odontologia. Atividades biológicas atribuídas às plantas já foram comprovadas, dentre elas a sua atividade contra afecções comuns na odontologia como: cáries, estomatites, gengivites, periodontites e outras. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi realizar uma prospecção tecnológica sobre as aplicações de bioprodutos na odontologia por meio do mapeamento de patentes nas bases de dados do Instituto Nacional de Propriedade Industrial, World Intellectual Property Organization, European Office Patent e United States Patent and Trademark Office. Como resultados foi verificado ainda é discreto o desenvolvimento de tecnologias que envolvem produtos obtidos de plantas medicinais para serem utilizados na odontologia.</em

UTILIZAÇÃO DE PLANTAS MEDICINAIS PARA O TRATAMENTO DA DEPRESSÃO: UMA PROSPECÇÃO TECNOLÓGICA

Os estudos com plantas medicinais são crescentes devido à sua capacidade de produzir moléculas com atividade terapêutica, utilizadas para diversos fins terapêuticos. Muitas atividades biológicas atribuídas às plantas foram comprovadas, dentre elas a atuação no sistema nervoso central sendo utilizadas para o tratamento e/ou prevenção de transtornos psicossociais como ansiedade e depressão. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi realizar uma prospecção tecnológica do uso de plantas medicinais para o tratamento e/ou prevenção do transtorno de ansiedade por meio do mapeamento de patentes nas bases de dados do Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI), Organização Mundial de Propriedade Intelectual (OMPI), Banco Europeu de Patentes (BEP) e no Banco Americano de Marcas e Patentes (BAMP). A classificação internacional mais abundante nessa prospecção foi A61K, que trata de preparações para finalidades médicas, odontológicas ou higiênicas. O maior número de patentes foi depositado nos últimos 5 anos. Dentre os maiores depositários, estão Japão e China

PRODUTOS NATURAIS COM APLICAÇÕES EM PROPRIEDADES ANESTÉSICAS LOCAIS: UMA PROSPECÇÃO TECNOLÓGICA

A presente prospecção foi realizada através de buscas às bases de patentes INPI, WIPO, EPO e USPTO e na base de periódicos Web of Science. Foram utilizadas como palavras chaves os termos produto natural ou natural product, anestésico local ou local anesthetic, produto natural e anestésico local ou natural product and local anesthetic sendo válidos os que apresentassem os termos descritos nos campos de pesquisa: título e resumo. Nos resultados foi verificado que somente uma patente relaciona às palavras-chave produto natural e anestésico local ou natural product and local anesthetic, sendo A61K sua classificação. Estados Unidos e Canadá apresentam o maior número de artigos científicos envolvendo natural product and local anesthetic. O maior número de artigos foi publicado no ano de 2006

PROSPECÇÃO TECNOLOGICA: SESQUITERPENO E ATIVIDADE ANTICONVULSIVANTE

O presente estudo teve como objetivo realizar uma prospecção tecnológica da atividade anticonvulsivante de sesquiterpenos com busca de patentes em bases de dados nacionais e internacionais. Nessa perspectiva a pesquisa foi realizada através de buscas nas bases de patentes INPI, WIPO, EPO e USPTO. Foram utilizadas como palavras chaves os termos sesquiterpeno ou anticonvulsivante, sesquiterpeno e anticonvulsivante e, sesquiterpene and anticonvulsant sendo validos os que apresentassem os termos descritos nos campos de pesquisa: titulo e resumo. Nos resultados analisados foi verificado um número pequeno de patentes relacionadas as palavras-chave. A classificação internacional mais abundante nesse estudo foi A61K. Os Estados Unidos é o maior detentor de patentes relacionadas a sesquiterpeno e atividade anticonvulsivante

Composição química e atividade anticolinesterásica de uma fração ativa do extrato de folhas de Citrus limon (L.) Burm

This paper describes the chemical composition and acetylcholinesterase inhibition of an active chromatographic fraction of the EtOAc extract of Citrus limon leaves. The composition of the active fraction presented a mixture of two coumarins, 5,8-dimethoxy-psoralen and 5,7- dimethoxycoumarin, identified by ¹H and ¹³C NMR data analysis, including DEPT, COSY, HMBC and HSQC experiments. It was also demonstrated that this mixture presents qualitative and quantitative AChE inhibition. In vitro studies indicated a CE50 value of 340 µg/mL with 95% of confidence. In vivo studies (10 and 25 mg/kg) revealed inhibition of 30.09 and 30.06% of AChE activity in relation to neostigmine, respectively