Biossolubilização de fonolito por microrganismos do solo solubilizadores de potássio.

A produção nacional de fertilizantes potássicos atende somente 10% da demanda do agronegócio brasileiro. Como os solos brasileiros, em geral, possuem baixa fertilidade, verifica-se a necessidade de pesquisas visando novas fontes deste nutriente para a produção agrícola. Neste estudo, procurou-se avaliar o potencial de diferentes estirpes de microrganismos pertencentes à coleção de Microrganismos Multifuncionais da Embrapa Milho e Sorgo quanto à biossolubilização de potássio a partir da rocha fonolito in vitro. Testaram-se 13 isolados, sendo três bactérias e dez fungos quanto à taxa de solubilização em meio de cultura líquido, após 10 dias de agitação, sob temperatura de 28°C. Os teores de potássio foram determinados nos sobrenadantes das culturas enriquecidas após a filtração. Os resultados mostraram que a biodisponibilidade de potássio nos meios de cultura variaram significativamente em função dos isolados. A bactéria B30 foi a estirpe mais eficiente na solubilização de K, com incremento de 70% de solubilização, em relação ao controle não inoculado. Observou-se uma correlação negativa entre os valores do pH no meio de cultura e taxa de solubilização das estirpes. Estes resultados sugerem que os microrganismos avaliados podem ser utilizados para otimizar a biodisponibilidade de potássio a partir de rochas silicáticas

Biossolublização de fosfatos naturais e crescimento de milheto (Pennisetum americanum).

O setor agrícola no país vem ganhando espaço devido sua contribuição ao desenvolvimento econômico nacional. Porém, grande parte dos solos brasileiros possui baixa disponibilidade de fósforo (P), acabando por limitar este crescimento e gerando uma dependência elevada de fertilizantes fosfatados, em sua maioria importados. Este fato justifica estudos para uso de fontes alternativas de fósforo, como os fosfatos naturais de rocha. Neste trabalho, buscou-se avaliar a liberação de P por microrganismos a partir de fosfatos de Araxá e de Itafós, em dois cultivos consecutivos de milheto em casa de vegetação. Foram conduzidos dois ensaios, utilizando-se duas bactérias previamente selecionadas como biossolubilizadoras de P in vitro (CMMSB70 e CMMSB30), sendo um com inoculante bioprocessado e outro com rochas não-bioprocessado, no total de 12 tratamentos cada, duas estirpes de bactérias combinadas com três fontes de P (duas rochas e supertriplo), além de tratamentos controle (fontes de P sem bactéria; sem rocha sem bactérias). Os tratamentos foram dispostos em delineamento inteiramente casualizado, com quatro repetições. Após a coleta em cada cultivo, avaliou-se a produção de massa seca da parte aérea na fase de pré-florescimento. No segundo cultivo, houve ganho de cerca de 20% de massa seca para o tratamento de Rocha Araxá e Itafós com inoculação de B32 e B70 respectivamente, com relação ao tratamento com a rocha, sem microrganismos. De acordo com os resultados obtidos, pode-se, de forma preliminar, inferir que a adição de microrganismos selecionados pode agregar valor aos fertilizantes fosfatos de rocha

Pre-training autoencoder for lung nodule malignancy assessment using CT images

Lung cancer late diagnosis has a large impact on the mortality rate numbers, leading to a very low five-year survival rate of 5%. This issue emphasises the importance of developing systems to support a diagnostic at earlier stages. Clinicians use Computed Tomography (CT) scans to assess the nodules and the likelihood of malignancy. Automatic solutions can help to make a faster and more accurate diagnosis, which is crucial for the early detection of lung cancer. Convolutional neural networks (CNN) based approaches have shown to provide a reliable feature extraction ability to detect the malignancy risk associated with pulmonary nodules. This type of approach requires a massive amount of data to model training, which usually represents a limitation in the biomedical field due to medical data privacy and security issues. Transfer learning (TL) methods have been widely explored in medical imaging applications, offering a solution to overcome problems related to the lack of training data publicly available. For the clinical annotations experts with a deep understanding of the complex physiological phenomena represented in the data are required, which represents a huge investment. In this direction, this work explored a TL method based on unsupervised learning achieved when training a Convolutional Autoencoder (CAE) using images in the same domain. For this, lung nodules from the Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative (LIDC-IDRI) were extracted and used to train a CAE. Then, the encoder part was transferred, and the malignancy risk was assessed in a binary classification—benign and malignant lung nodules, achieving an Area Under the Curve (AUC) value of 0.936. To evaluate the reliability of this TL approach, the same architecture was trained from scratch and achieved an AUC value of 0.928. The results reported in this comparison suggested that the feature learning achieved when reconstructing the input with an encoder-decoder based architecture can be considered an useful knowledge that might allow overcoming labelling constraints.This work is financed by National Funds through the Portuguese funding agency, FCT—Fundação para a Ciência e a Tecnologia within project UIDB/50014/2020

Uma análise de como o ambiente influência na aprendizagem e no comportamento de estudantes sua importância na formação inicial de professores

O trabalho apresentado trata-se de um relato de experiência a respeito de  atividade realizada no horto medicinal da Universidade Federal de Lavras, referente a disciplina de Psicologia da Educação em uma de suas aulas. Objetiva-se compreender e analisar como o ambiente pode proporcionar benefícios para os estudantes, e a sua importância na formação inicial de professores. Para analisar os resultados obtidos, utilizou-se a pesquisa qualitativa, para uma melhor organização, foi utilizado o método de categorização onde foram encontradas quatro categorias: “Atividade vista como metodologia diferente da tradicional”; “maior participação do estudante e a mesma sendo em um ambiente que difere da sala de aula”; “a fim de aumentar os laços na relação estudante-educadora” e “uma forma de conhecer melhor o estudante”. O trabalho buscou compreender como metodologias diferentes são eficazes e auxiliam na formação da pessoa, e como esses meios interdisciplinares auxiliam no conhecimento e compreensão mais eficaz de mundo

Uma análise de como o ambiente influência na aprendizagem e no comportamento de estudantes sua importância na formação inicial de professores

The present work is an experience report about an activity carried out in the medical horticulture of the Federal University of Lavras, referring to the discipline of Educational Psychology in one of its classes. The work in question aims to understand and analyze how the environment can provide benefits for students, and their importance in initial teacher training. In order to analyze the obtained results, we used the qualitative research, which approaches the direct proximity of the researcher, for a better organization, the categorization method was used where four categories were found: "Activity seen as a methodology different from the traditional one"; “student participation and the same being in an environment that differs from the classroom"; " increase the ties in the student-educator relationship" and”"way to get to know the student better". The work seeks to understand how different methodologies are effective and help in the formation of the person, and how these interdisciplinary means help in the most effective knowledge and understanding of the world.El trabajo presentado se trata de un relato de experiencia acerca de una actividad realizada en el huerto medicinal de la Universidad Federal de Lavras, referente a la disciplina de Psicología de la Educación en una de sus clases. Objetivos comprender y analizar cómo el ambiente puede proporcionar beneficios para los estudiantes, y su importancia en la formación inicial de profesores. Para analizar los resultados obtenidos, se utilizó la investigación cualitativa, para una mejor organización, se utilizó el método de categorización donde se encontraron cuatro categorías: "Actividad vista como una metodología diferente de la tradicional"; "mayor participación del estudiante y la misma siendo en un ambiente que difiere del aula"; "a fin de aumentar los vínculos en la relación estudiante-educador" y "una forma de conocer mejor al estudiante". El trabajo busco comprender cómo metodologías diferentes son eficaces y auxilian en la formación de la persona, y cómo esos medios interdisciplinarios auxilian en el conocimiento y la comprensión más eficaz del mundo.O trabalho apresentado trata-se de um relato de experiência a respeito de  atividade realizada no horto medicinal da Universidade Federal de Lavras, referente a disciplina de Psicologia da Educação em uma de suas aulas. Objetiva-se compreender e analisar como o ambiente pode proporcionar benefícios para os estudantes, e a sua importância na formação inicial de professores. Para analisar os resultados obtidos, utilizou-se a pesquisa qualitativa, para uma melhor organização, foi utilizado o método de categorização onde foram encontradas quatro categorias: “Atividade vista como metodologia diferente da tradicional”; “maior participação do estudante e a mesma sendo em um ambiente que difere da sala de aula”; “a fim de aumentar os laços na relação estudante-educadora” e “uma forma de conhecer melhor o estudante”. O trabalho buscou compreender como metodologias diferentes são eficazes e auxiliam na formação da pessoa, e como esses meios interdisciplinares auxiliam no conhecimento e compreensão mais eficaz de mundo

EGFR Assessment in Lung Cancer CT Images: Analysis of Local and Holistic Regions of Interest Using Deep Unsupervised Transfer Learning

Statistics have demonstrated that one of the main factors responsible for the high mortality rate related to lung cancer is the late diagnosis. Precision medicine practices have shown advances in the individualized treatment according to the genetic profile of each patient, providing better control on cancer response. Medical imaging offers valuable information with an extensive perspective of the cancer, opening opportunities to explore the imaging manifestations associated with the tumor genotype in a non-invasive way. This work aims to study the relevance of physiological features captured from Computed Tomography images, using three different 2D regions of interest to assess the Epidermal growth factor receptor (EGFR) mutation status: nodule, lung containing the main nodule, and both lungs. A Convolutional Autoencoder was developed for the reconstruction of the input image. Thereafter, the encoder block was used as a feature extractor, stacking a classifier on top to assess the EGFR mutation status. Results showed that extending the analysis beyond the local nodule allowed the capture of more relevant information, suggesting the presence of useful biomarkers using the lung with nodule region of interest, which allowed to obtain the best prediction ability. This comparative study represents an innovative approach for gene mutations status assessment, contributing to the discussion on the extent of pathological phenomena associated with cancer development, and its contribution to more accurate Artificial Intelligence-based solutions, and constituting, to the best of our knowledge, the first deep learning approach that explores a comprehensive analysis for the EGFR mutation status classification.The authors acknowledge the National Cancer Institute and the Foundation for the National Institutes of Health for the free publicly available LIDC-IDRI Database used in this work. They also acknowledge The Cancer Imaging Archive (TCIA) for the open-access NSCLC-Radiogenomics dataset publicly available. This work was supported in part by the European Regional Development Fund (ERDF) through the Operational Program for Competitiveness and Internationalization—COMPETE 2020 Program, and in part by the National Funds through the Portuguese Funding Agency, Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT), under Project POCI-01-0145-FEDER-030263