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

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

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

PERFIL EPIDEMIOLÓGICO DE SUJEITOS COM DISFUNÇÃO TEMPOROMANDIBULAR TRATADOS NA FACULDADE DE ODONTOLOGIA DE CARUARU PERNAMBUCO

A articulação temporomandibular (ATM) é constituída pela fossa mandibular do osso temporal e côndilo da mandíbula. Ela é responsável pela movimentação da mandíbula durante a mastigação, deglutição e conversação. Entretanto, o excesso de uso e a perda de harmonia de seus constituintes articulares e musculares predispõem ao aparecimento da Disfunção Temporomandibular (DTM). Essa disfunção apresenta uma etiologia multifatorial com complexidade de sinais e sintomas que dificultam seu diagnóstico. Este estudo teve por objetivo traçar o perfil epidemiológico dos sujeitos com DTM, tratados na Faculdade de Odontologia de Caruaru Pernambuco. Foram coletados dados de 53 prontuários de sujeitos com DTM e as variáveis seguintes analisadas: sexo, idade, abertura bucal, ausculta, presença de dores no ouvido, região cervical e cefaléia, dor muscular e hábitos gerais. Os resultados mostraram que a DTM acometeu em maior percentual o sexo feminino, na faixa etária entre 28 e 39 anos. Cerca de 41,5% dos sujeitos referiram estalidos durante os movimentos da ATM. O bruxismo estava presente em 28,3% dos sujeitos. E os dados em relação à dor mostraram que 75,5% dos sujeitos referiram dor cervical, 71,1% cefaléia associada e 28,3% referiram dor no músculo masseter. Esta pesquisa mostrou que os principais fatores envolvidos nas DTMs seguem o padrão da literatura que trata do assunto

Sexagem fetal em ovelhas Santa Inês por ultra-sonografia

O presente estudo teve a finalidade de identificar o sexo e de determinar o dia da migração do tubérculo genital (TG) de fetos ovinos através da ultra-sonografia em tempo real. O sexo foi identificado no Experimento I (EI) levando-se em consideração a localização do TG e no Experimento II (EII), a presença do pênis, prepúcio e bolsa escrotal no feto macho e das tetas, vulva e clitóris no feto fêmea. No EI, as fêmeas (n=17) foram monitoradas em intervalos de 12 horas, do 35o ao 46o dia de gestação, por via transretal com transdutor linear (6,0 e 8,0 MHz). No EII, as fêmeas (n=30) com gestação de 55 a 75 dias foram examinadas apenas uma vez, utilizando-se o mesmo transdutor e via de exame do EI. Das 17 fêmeas do EI, 11 (64,6%) tiveram seus fetos corretamente sexados, independente da gestação ter sido simples (7/11), dupla (3/11) ou tríplice (1/11). Nas 6 (35,4%) gestações restantes, 3 (17,7%) foram duplas, sendo impossível sexar um feto de cada gestação. Nas outras 3 (17,7%) gestações, os fetos foram corretamente sexados, apesar dos nascimentos não coincidirem com a quantificação. Num feto macho de uma gestação simples, a migração ocorreu no 37degrees dia e até o 46degrees, todos os fetos das outras gestações estavam corretamente sexados. Das 30 fêmeas do EII, 16 (53,4%) apresentaram gestações simples e a acurácia da sexagem foi de 100%. Nas 14 (46,6%) restantes, as gestações foram duplas, sendo impossível, em quatro casos, determinar o sexo de, pelo menos, um dos gêmeos. De todos os fetos nascidos, a acurácia geral da sexagem foi de 88,0% (EI) e 90,9% (EII), não sendo observada diferença (P>0,05) entre ambos os experimentos. Os resultados permitem concluir que a ultra-sonografia em tempo real é um método eficiente para diagnosticar o sexo fetal pela visualização do TG, assim como pela identificação do pênis, prepúcio e bolsa escrotal no feto macho e das tetas, vulva e clitóris no feto fêmea, desde que os exames sejam realizados a partir do 50o dia de gestação

Brazilian coffee genome project: an EST-based genomic resource

O café é um dos principais produtos agrícolas, sendo considerado o segundo item em importância do comércio internacional de commodities. O gênero Coffea pertence à família Rubiaceae que também inclui outras plantas importantes. Este gênero contém aproximadamente 100 espécies, mas a produção comercial é baseada somente em duas espécies, Coffea arabica e Coffea canephora, que representam aproximadamente 70 % e 30 % do mercado total de café, respectivamente. O Projeto Genoma Café Brasileiro foi desenvolvido com o objetivo de disponibilizar os modernos recursos da genômica à comunidade científica e aos diferentes segmentos da cadeia produtiva do café. Para isso, foram seqüenciados 214.964 clones escolhidos aleatoriamente de 37 bibliotecas de cDNA de C. arabica, C. canephora e C. racemosa representando estádios específicos do desenvolvimento de células e de tecidos do cafeeiro, resultando em 130.792, 12.381 e 10.566 seqüências de cada espécie, respectivamente, após processo de trimagem. Os ESTs foram agrupados em 17.982 contigs e em 32.155 singletons. A comparação destas seqüências pelo programa BLAST revelou que 22 % não tiveram nenhuma similaridade significativa às seqüências no banco de dados do National Center for Biotechnology Information (de função conhecida ou desconhecida). A base de dados de ESTs do cafeeiro resultou na identificação de cerca de 33.000 unigenes diferentes. Os resultados de anotação das seqüências foram armazenados em base de dados online em http://www.lge.ibi.unicamp.br/cafe. Os recursos desenvolvidos por este projeto disponibilizam ferramentas genéticas e genômicas que podem ser decisivas para a sustentabilidade, a competitividade e a futura viabilidade da agroindústria cafeeira nos mercados interno e externo.Coffee is one of the most valuable agricultural commodities and ranks second on international trade exchanges. The genus Coffea belongs to the Rubiaceae family which includes other important plants. The genus contains about 100 species but commercial production is based only on two species, Coffea arabica and Coffea canephora that represent about 70 % and 30 % of the total coffee market, respectively. The Brazilian Coffee Genome Project was designed with the objective of making modern genomics resources available to the coffee scientific community, working on different aspects of the coffee production chain. We have single-pass sequenced a total of 214,964 randomly picked clones from 37 cDNA libraries of C. arabica, C. canephora and C. racemosa, representing specific stages of cells and plant development that after trimming resulted in 130,792, 12,381 and 10,566 sequences for each species, respectively. The ESTs clustered into 17,982 clusters and 32,155 singletons. Blast analysis of these sequences revealed that 22 % had no significant matches to sequences in the National Center for Biotechnology Information database (of known or unknown function). The generated coffee EST database resulted in the identification of close to 33,000 different unigenes. Annotated sequencing results have been stored in an online database at http://www.lge.ibi.unicamp.br/cafe. Resources developed in this project provide genetic and genomic tools that may hold the key to the sustainability, competitiveness and future viability of the coffee industry in local and international markets