Molecular characterization, expression and localization of a peroxiredoxin from the sheep scab mite, Psoroptes ovis

The sheep scab mite, Psoroptes ovis, induces an intensely pruritic exudative dermatitis which is responsible for restlessness, loss of appetite and weight loss. Within the first 24 h of infection, there is a rapid inflammatory influx of eosinophils and apoptosis of the keratinocytes at the site of infection. The former cell type is capable of a sustained respiratory burst, toxic products of which may directly damage the mite and also contribute to lesion formation. Analysis of a P. ovis expressed sequence tag (EST) database identified a number of antioxidant enzyme-encoding sequences, including peroxiredoxin (thioredoxin peroxidase EC 1.11.1.15), all of which may help the mite endure the potentially toxic skin environment. A full length sequence encoding Po-TPx, a protein of 206 amino acids which showed high homology to a peroxiredoxin from the salivary gland of the tick Ixodes scapularis, was amplified from P. ovis cDNA. Recombinant Po-TPx was expressed in bacteria and antiserum to this protein was used to localize native Po-TPx in mite sections. Peroxiredoxin was localized, amongst other sites, to a subpharyngeal region in mite sections. The recombinant protein was recognized by sera from sheep infested with the mite suggesting that it may be secreted or excreted by the mite and interact with the host immune response

A intensificação do uso agrícola do solo: uma trajetória para o desenvolvimento sustentável da agricultura brasileira.

Apresenta a trajetória da agricultura brasileira, indicando o uso de sistemas integrados de produção para sustentabilidade da agricultura nacional

Uso de geotecnologias para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono.

A implementação dos Sistemas Integrados de produção agropecuária (SI), ou seja, a integração lavoura-pecuária-floresta (ILPFs), constitui uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para o Brasil. Estados, como Mato Grosso (MT), tradicionalmente grandes produtores agrícolas já vem adotando esta estratégia e potencializando a sua capacidade produtiva. O Governo Federal vem, desde 2009, promovendo a disseminação e adoção dos sistemas integrados, entretanto ainda não existe uma metodologia de monitoramento desta tendência. Nossa hipótese é que técnicas de classificação Random Forest (RF) aplicadas a Séries Temporais (ST) do satélite MODIS sejam capazes de detectar determinados SI no MT. Para isso, avaliamos a acurácia do RF aplicado a ST de 16 dias de NDVI do MODIS MOD13Q1 para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do MT. As ST foram utilizadas de forma original e processadas. Como processamento, foi utilizada a técnica baseada em Savitsky golay para filtragem e suavização e posteriormente geradas 11 métricas fenológicas para cada ano. Dois modelos RF foram testados: (i) utilizando as 11 métricas fenológicas (ii) utilizando as métricas e a série original. O índice kappa para (i) foi de 0,63 sendo que 9 apresentam potencial discriminatório, já o resultado de (ii) foi de 0,84 onde apenas 01 métrica obteve importância significativa para a discriminação. Nossos resultados apontam que a utilização da técnica de classificação RF em abordagem multitemporal com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento de alguns tipos de SI. Sendo a combinação das séries originais com as métricas apresentaram ganhos não muito expressivos

Séries temporais MODIS para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono.

A implementação do iLP, ou seja, a combinação de agricultura e pecuária na mesma área, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável no Brasil. Nossa hipótese é que a utilização da técnica Randon Forest (RF) aplicada aos dados do MODIS são capazes de detectar certos iLPs. Para isso, avaliamos a precisão do RF aplicado ao NDVI do MODIS para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do Mato Grosso. Dois modelos foram testados: (i) usando 11 métricas fenológicas derivadas do MODIS (ii) usando as métricas e os dados originais. O índice kappa para (i) foi de 0,63, sendo 9 deles com potencial discriminatório; o resultado de (ii) foi de 0,84, onde somente 01 métrica foi significativa para discriminação. Nossos resultados indicam que o uso da técnica de classificação RF com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento do iLP

Sensoriamento remoto e análise espacial: uma contribuição para o mapeamento dos sistemas integrados de produção agropecuária.

No ano de 2009, o Governo do Brasil apresentou o Plano de Agricultura de Baixa Emissão de Carbono, cujo objetivo é a organização de ações para a adoção de tecnologias de produção de alimentos alinhadas aos compromissos de redução de emissões de GEE. Entre diversas práticas destaca-se a implementação da integração lavoura-pecuária (iLP). No entanto, a falta de procedimentos de monitoramento limita a governança do Plano. Os sistemas iLP podem ser adotados em duas abordagens distintas: Inter-anual e intra-anual. Este artigo tem como objetivo utilizar dados provenientes de sensoriamento remoto para identificar áreas de iLP na abordagem interanual no estado do Mato Grosso, na contribuição de um protocolo de monitoramento. Com o resultado, identificou-se que a implantação dos iLP tem seu auge em 2016 quando chega a 5% de toda área de agricultura e pecuária do estado do Mato Grosso

Big Earth Observation Data e aprendizado de máquina para mapeamento da agricultura sustentável no Brasil.

A implementação do iLP, ou seja, a diversificação, rotação, consorcio e/ou sucessão das atividades agrícolas e de pecuária na mesma área formando um único sistema, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para brasil, com diversos impactos positivos com destaque na conservação do solo e rentabilidade e viabilidade econômica. O acompanhamento da implantação desta iniciativa é fundamental como instrumento de gestão pública, porém ainda é um desafio. Nesta direção, este trabalho discute a aplicação dos conceitos de BIG DATA e aprendizado de máquina para o sensoriamento remoto. Como teste foi utilizado o classificador Random Forest (RF) aplicado a séries temporais MODIS para analisar a capacidade de detecção de certos iLPs. Para isso, avaliamos a precisão do RF aplicado ao NDVI do MODIS para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do mato grosso. Dois modelos foram testados: (i) usando 11 métricas fenológicas derivadas do MODIS (ii) usando as métricas e os dados originais. O índice kappa para (i) foi de 0,63, sendo 9 deles com potencial discriminatório; o resultado de (ii) foi de 0,84, onde somente 01 métrica foi significativa para discriminação. Nossos resultados indicam que o uso da técnica de classificação RF com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento do iLP, sendo o grande desafio o tratamento das SITS em larga escala, necessitando em termos de arquitetura de sistemas processamento paralelo em nuvem, tecnologia esta, cada vez mais disponível

Modelagem de dados oriundos de sensoriamento remoto para o mapeamento de sistemas de integração lavoura-pecuária.

No ano de 2009, o Governo do Brasil apresentou o Plano de Agricultura de Baixa Emissão de Carbono, cujo objetivo é a organização de ações para a adoção de tecnologias de produção de alimentos alinhadas aos compromissos de redução de emissões de GEE. Entre diversas práticas destaca-se a implementação da integração lavoura-pecuária (iLP). No entanto, a falta de procedimentos de monitoramento limita a governança do Plano. Os sistemas iLP podem ser adotados em duas abordagens distintas: Interanual e intra-anual. Este artigo tem como objetivo utilizar dados provenientes de sensoriamento remoto para identificar áreas de iLP na abordagem inter-anual no estado do Mato Grosso, na contribuição de um protocolo de monitoramento. Com o resultado, identificou-se que a implantação dos iLP tem seu auge em 2010 quando chega a 40% de toda área de agricultura do estado do Mato Grosso, com uma decaída em 2012 e certa estabilização até o ano de 2016

Avaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação a partir de classificação digital de imagens sentinel-2, por meio do algoritmo random forest: estudo de caso de Valença/RJ e arredores.

O presente trabalho objetivou desenvolver uma metodologia de avaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação, com base em técnicas de Sensoriamento Remoto. Utilizou-se imagens Sentinel-2, índices de vegetação, texturas GLCM e amostras de campo (peso e altura da biomassa das pastagens). O processamento das imagens digitais foi realizado no R e no Google Earth Engine usando o algoritmo random forest. No R, obteve-se informações sobre as imagens mais importantes; e no Google Earth Engine, realizou-se o processamento da série temporal principal. O índice de vegetação NCI foi a imagem mais importante, apresentando correlação de R2 = 0,722 com o peso da biomassa. Os resultados revelaram que na área de estudo tem-se: N1 (52.72%), N2N3 (32.56%) e N4 (14.72%). As acurácias alcançadas foram as seguintes: Acurácia Global = 0,93; Kappa = 0,89; e F-score (N1 = 0,97, N2N3 = 0,93, N4 = 0,88)