Development and characterization of blends formulated with banana peel and banana pulp for the production of blends powders rich in antioxidant properties

Abstract The food product industry is increasingly looking for foods with nutritional properties that can provide health benefits. Additionally, a challenge for the food industry is the use of all raw materials. For these reasons, banana peel that is a raw material from Banana (Musa spp.) fruit emerges as potential for new food product development. Here, we developed powder blends using a lyophilization process for the preparation of flour to potential use in cookies, bread, and pasta products. Three formulations were designed; the main difference in the formulations was the use of banana peel concentration. Our results showed that blends produced with banana peel presented physical–chemical properties considered suitable for use in food industry. Moreover, the evaluated morphological parameters reveal the properties of the powders. The blends formulated with banana peel have more antioxidant properties, showing that the banana peel may be an attractive option to generate powders with high antioxidant properties

AVALIAÇÃO DE MÉTODOS DE INTERPOLAÇÃO PARA ESPACIALIZAÇÃO DE DADOS DE TEMPERATURA DO AR NA BACIA DO RIO PARANAÍBA – BRASIL

Nas últimas décadas, a Climatologia Geográfica tem incorporado ferramentas de geotecnologias em suas pesquisas como os métodos de interpolação e espacialização de dados, permitindo um excelente ganho de tempo e qualidade no tratamento e análise da informação. Estes métodos se dividem principalmente em determinísticos e geoestatísticos e possibilitam a análise espacial de elementos como temperatura e precipitação mesmo em áreas com baixa densidade de estações de monitoramento. Neste artigo, pretende-se comparar e analisar a eficiência de seis métodos, três determinísticos e três geoestatísticos, para interpolação e espacialização de dados de temperatura do ar na Bacia do Rio Paranaíba. Para o estudo, selecionou-se 34 estações automáticas do INMET na área da bacia e entorno considerando informações do mês de agosto de 2018 e as variáveis temperatura do ar média mensal, e temperatura instantânea às 09:00h, 15:00h e 21:00h (horário de Brasília) no dia 01 de agosto de 2018. Outras variáveis como altitude e direção de vertentes foram obtidas a partir do processamento de imagens de radar SRTM/NASA na resolução de 30m. Foram utilizadas ferramentas de Geotecnologias, especialmente as extensões 3D Analyst e Geoestatistical Analyst do Software ArcGIS 10.1®, licenciado para o Laboratório de Geoinformação da UFG – Regional Jataí. Observou-se que em áreas com baixa densidade de estações os métodos determinísticos apresentam um menor percentual de erro médio final, embora os métodos geoestatísticos  forneçam dados mais  exatos e com maior correlação entre os dados registrados e os dados estimados,  permitindo  inclusive  a  inserção  de covariáveis  como  a altitude (Cokrigagem) que reduz o erro médio e aumenta a correlação entre dados registrados e estimados. Em geral, as estações apresentaram erro médio de até 1ºC, para mais ou para menos, chegando a valores superiores a 4ºC em estações utilizadas na parte externa da bacia para realizar a interpolação

Maternal characteristics and the risk of neonatal mortality in Brazil between 2006 and 2016

Neonatal deaths account for more than 60% of infant deaths and are a major concern in Brazil. The reduction of the occurrence of these events appears to be more challenging than post-neonatal deaths, as such a reduction depends more on factors related to the pregnancy and childbirth than sanitary and health conditions. The aim of the present study was to evaluate the influence of maternal factors (schooling, marital status, and age) on the risk of neonatal mortality in Brazil between 2006 and 2016. Data were collected from the Brazilian Institute of Geography and Statistics as well as two information systems of the public health-care system: Mortality Information System and Live Birth Information System. The total valid sample size was 28,362,359 children. Visualization and classification methods were performed. The results revealed a considerably higher risk of neonatal deaths when the mothers were unmarried, had a low level of schooling, and were outside the 20-34-year-old age group. Different demographic profiles in Brazil exert an influence on neonatal health. The identification of the risk factors of neonatal mortality can assist in ensuring pregnancy, delivery, and a neonatal period of greater quality

As borboletas (Lepidoptera: Papilionoidea e Hesperioidea) do Parque Ecológico João Vasconcelos Sobrinho, Caruaru, Pernambuco, Brasil

Comprising a natural reserve with 359 ha of montane forest inserted on the Brazilian semi-arid, the Parque Ecológico João Vasconcelos Sobrinho (PEJVS), locally known as Brejo dos Cavalos is currently under high anthropogenic pressure. A list of 197 species of butterflies belonging to six families is presented, being 59 species of Hesperiidae, 4 of Papilionidae, 18 of Pieridae, 17 of Lycaenidae, 12 of Riodinidae and 87 of Nymphalidae. The butterfly community was composed mainly by widespread species commonly found in open habitats. There were also many species typical of forested areas such as Scada karschina delicata Talbot, 1932 (Danainae: Ithomiini), which is an endangered butterfly.O Parque Ecológico João Vasconcelos Sobrinho (PEJVS), conhecido localmente como Brejo dos Cavalos, é um fragmento de mata serrana de 359 ha inserido no semi-árido brasileiro, e que atualmente encontra-se sobre alta pressão antrópica. Uma lista com 197 espécies de borboletas pertencentes a seis famílias é apresentada, sendo 59 espécies de Hesperiidae, 4 de Papilionidae, 18 de Pieridae, 17 de Lycaenidae, 12 de Riodinidae e 87 de Nymphalidae. A fauna é composta principalmente de espécies de áreas abertas e com ampla distribuição geográfica. Entretanto, diversas espécies típicas de áreas florestadas também estão presentes, uma delas, Scada karschina delicata Talbot, 1932 (Danainae: Ithomiini), é uma espécie de borboleta criticamente ameaçada de extinção.229238Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq

Second Mesiobuccal Root Canal of Maxillary First Molars in a Brazilian Population in High-Resolution Cone-Beam Computed Tomography

Introduction: The second canal of the mesiobuccal root (MB2) of the maxillary first molars (MFM) is difficult to detect in conventional radiographs and can be a major cause of failure in endodontic treatments. The aim of this study was to investigate the prevalence and anatomy of the MB2 by using high-resolution cone-beam computed tomography (CBCT). Methods and Materials: Three radiologists examined 414 high-resolution CBCTs. Of these, the CBCTs of 287 patients (mean age 49.43±16.76) who had at least one MFM were selected, making a total of 362 teeth. Prevalence and its relation with gender and age of the patients, side of the tooth, and Vertucci’s classification were analyzed. Data were statistically analyzed (P<0.05). Results: A total of 68.23% of the teeth exhibited the MB2. The presence of the MB2 was equivalent in both genders and significantly higher in younger patients. There was no correlation between the presence of the MB2 in relation to both the sides of the MFM and the FOV size. Smaller FOV recognized higher Vertucci’s grades. Conclusions: It was concluded that the prevalence of the MB2 canal in maxillary first molars in this Brazilian population examined with high-resolution CBTCs is 68.23%, being more prevalent in young patients. Gender and the side examined are no factors for determining the presence of MB2. Although the both FOVs of the high-resolution CBTCs (FOV 8 and 5) detect the MB2 canal, smaller FOV (FOV 5) is more accurate in the analysis of the internal anatomy of such root canals, according to the Vertucci´s classification.Keywords: Cone-beam Computed Tomography; High Resolution; Maxillary First Molar ; Mesiobuccal Root; High Resolutio

Redes neurais artificiais aplicadas na estimativa do índice de área foliar utilizando imagens de sensoriamento remoto / Artificial neural networks applied to estimating the leaf area index using remote sensing images

Objetivou-se com esse estudo, obter o Índice de Área Foliar (IAF) por meio de Redes Neurais Artificiais (RNAs) tendo como dados de entrada o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) obtido por meio de imagens de sensoriamento remoto. O estudo foi realizado em área comercial de 35 ha de tomate industrial, irrigado por pivô central, no município de Vila Propício, Goiás. Os dados utilizados para o treinamento da RNA foram obtidos in loco e por sensoriamento remoto utilizando imagens dos sensores OLI/Landsat 8 e MSI/Sentinel-2 (A e B). Para universalizar a utilização da RNA escolhida, as coordenadas utilizadas no treinamento ou na entrada da rede foram obtidas pela diferença das coordenadas X e Y, e altitude de cada ponto em relação ao centro do pivô, respectivamente. Após o treinamento, foi feita a validação externa das RNAs, metodologia na qual se apresenta dados novos para a rede. A melhor RNA treinada teve o coeficiente de determinação (R2) geral de 0,74 e o EQM geral menor que 4%. Com base no R2 obtido entre o IAF estimado e o aferido, o emprego de sistemas computacionais inteligentes na estimava do IAF é viável