Characterizing neuromorphologic alterations with additive shape functionals

The complexity of a neuronal cell shape is known to be related to its function. Specifically, among other indicators, a decreased complexity in the dendritic trees of cortical pyramidal neurons has been associated with mental retardation. In this paper we develop a procedure to address the characterization of morphological changes induced in cultured neurons by over-expressing a gene involved in mental retardation. Measures associated with the multiscale connectivity, an additive image functional, are found to give a reasonable separation criterion between two categories of cells. One category consists of a control group and two transfected groups of neurons, and the other, a class of cat ganglionary cells. The reported framework also identified a trend towards lower complexity in one of the transfected groups. Such results establish the suggested measures as an effective descriptors of cell shape

Viscous Cosmology

We discuss the possibility to implement a viscous cosmological model, attributing to the dark matter component a behaviour described by bulk viscosity. Since bulk viscosity implies negative pressure, this rises the possibility to unify the dark sector. At the same time, the presence of dissipative effects may alleviate the so called small scale problems in the $\Lambda$CDM model. While the unified viscous description for the dark sector does not lead to consistent results, the non-linear behaviour indeed improves the situation with respect to the standard cosmological model.Comment: Latex file, 7 pages, 6 figures. To appear in the proceedings of the XIIth International Conference on Gravitation, Astrophysics and Cosmology, June 28-July 5, 2015, PFUR, Moscow, Russi

Nonlinear sea level trends from European tide gauge records

International audienceMean sea level is a variable of considerable interest in meteorological and oceanographic studies, particularly long-term sea level variation and its relation to climate changes. This study concerns the analysis of monthly mean sea level data from tide gauge stations in the Northeast Atlantic with long and continuous records. Much research effort on mean sea level studies has been focused on identifying long-term linear trends, usually estimated through least-squares fitting of a deterministic function. Here, we estimate nonparametric and robust trends using lowess, a robust smoothing procedure based on locally weighted regression. This approach is more flexible than a linear trend to describe the deterministic part of the variation in tide gauge records, which has a complex structure. A common trend pattern of reduced sea levels around 1975 is found in all the analysed records and interpreted as the result of hydrological and atmospheric forcing associated with drought conditions at the tide gauge sites. This feature is overlooked by a linear regression model. Moreover, nonlinear deterministic behaviour in the time series, such as the one identified, introduces a bias in linear trends determined from short and noisy records

Multivariate autoregressive modelling of sea level time series from TOPEX/Poseidon satellite altimetry

International audienceThis work addresses the autoregressive modelling of sea level time series from TOPEX/Poseidon satellite altimetry mission. Datasets from remote sensing applications are typically very large and correlated both in time and space. Multivariate analysis methods are useful tools to summarise and extract information from such large space-time datasets. Multivariate autoregressive analysis is a generalisation of Principal Oscillation Pattern (POP) analysis, widely used in the geosciences for the extraction of dynamical modes by eigen-decomposition of a first order autoregressive model fitted to the multivariate dataset of observations. The extension of the POP methodology to autoregressions of higher order, although increasing the difficulties in estimation, allows one to model a larger class of complex systems. Here, sea level variability in the North Atlantic is modelled by a third order multivariate autoregressive model estimated by stepwise least squares. Eigen-decomposition of the fitted model yields physically-interpretable seasonal modes. The leading autoregressive mode is an annual oscillation and exhibits a very homogeneous spatial structure in terms of amplitude reflecting the large scale coherent behaviour of the annual pattern in the Northern hemisphere. The phase structure reflects the seesaw pattern between the western and eastern regions in the tropical North Atlantic associated with the trade winds regime. The second mode is close to a semi-annual oscillation. Multivariate autoregressive models provide a useful framework for the description of time-varying fields while enclosing a predictive potential

Estabelecimento da técnica de RT-PCR para detecção do Citrus tristeza vírus.

A citricultura é uma das mais importantes atividades do agronegócio brasileiro. O Brasil é o maior produtor mundial de citros e a Bahia ocupa o segundo lugar na produção de frutas cítricas brasileiras, que são produzidas, em base familiar, em quase todas as regiões do Estado, o que disponibiliza emprego para cerca de 100 mil trabalhadores na sua cadeia produtiva

Analyses of shocked quartz at the global K-P boundary indicate an origin from a single, high-angle, oblique impact at Chicxulub

Accepted versio

Diversidade genética de Xylella fastidiosa em regiões produtoras de citros na Bahia.

O objetivo deste trabalho foi avaliar, por meio de marcadores SSR, a diversidade genética de Xylella fastidiosa no Estado da Bahia. Foram estudadas duas das principais regiões produtoras de citros no Estado, o Litoral Norte e o Recôncavo Sul. Para fins comparativos, utilizaram-se dez amostras provenientes do Estado de São Paulo. Foram empregados os seguintes iniciadores: ASSR20, OSSR9, OSSR17, CSSR4, CSSR12 e CSSR20, dos quais os quatro últimos permitiram identificar 22 loci polimórficos. As populações de X. fastidiosa presentes em citros no Estado da Bahia apresentam elevada diversidade genética, com base nos marcadores SSR, com pools gênicos distintos e agrupamento geográfico. No Litoral Norte, as populações do isolado apresentam maior diversidade genética do que as da região do Recôncavo Sul da Bahia

Ocorrencia e abundância de espécies de plantas ameaçadas de extinção no entorno do reservatório da UHE Barra Grande.

Modelos de ocorrência e abundância de espécies são ferramentas atuais que devem ser incorporadas na conservação da biodiversidade no entorno de reservatórios de usinas hidroelétricas, prevendo ou planejando ações necessárias para mitigar os impactos ambientais destes empreendimentos. Neste estudo, nossos objetivos foram: modelar a ocorrência e abundância de espécies de plantas ameaçadas de extinção, verificar a relação entre a ocorrência prevista e a abundância observada e avaliar se os modelos baseados em abundância são mais eficientes em predizer a ocorrência do que aqueles baseados em dados de ocorrência (0/1). Representantes individuais de nove espécies (Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze (Araucariaceae), Butia eriospatha (Mart. ex Drude) Becc. (Arecaceae), Clethra scabra Pers. (Clethraceae), Dicksonia sellowiana (Presl.) Hook. (Dicksoniaceae), Erythrina falcata Benth. (Fabaceae), Maytenus ilicifolia (Schrad.) Planch. (Celastraceae), Myrocarpus frondosus Allemão (Fabaceae), Podocarpus lambertii Klotzsch ex Endl. (Podocarpaceae) e Trithrinax brasiliensis Mart (Arecaceae)) foram contados em 388 parcelas (10x50m) aleatoriamente alocadas e georreferenciadas no entorno do reservatório da UHE Barra Grande (SC/RS). Modelamos sua relação com 15 variáveis ambientais utilizando dados de ocorrência (GLM) e abundância (Modelos Hurdle e Zero-inflado). Em geral, os modelos de ocorrência foram mais precisos do que os modelos de abundância. Para todas as espécies, a abundância observada foi correlacionada com a probabilidade de ocorrência, sugerindo que estudos futuros poderiam utilizar esta informação, em vez da abundância. Reconstruir padrões de abundância e de ocorrência é uma importante ferramenta para o planejamento de ações de conservação e manejo de espécies ameaçadas, permitindo que sejam indicadas as melhores áreas para a coleta e reintrodução de germoplasma vegetal ou mesmo a escolha de áreas de conservação com maior probabilidade de manter populações viáveis