ESTUDO DA CINÉTICA DE SECAGEM DO COENTRO SOB AÇÃO DA RADIAÇÃO DIRETA E DIFUSA

Por se tratar de um processo simples e de baixo custo, a secagem natural torna-se uma alternativa de fácil acesso aos pequenos produtores rurais, que podem dispor de uma maneira de secar os seus produtos sem gasto de energia elétrica. Visando maior eficiência dos secadores, faz-se necessária a determinação de curvas de secagem, que permitem predizer o momento exato em que o produto atingirá o teor de água esperado. Diante disso, objetivou-se nesse trabalho, avaliar a secagem do coentro em secador solar baixo custo exposto à radiação direta e difusa, e determinar modelos preditivos que se ajustem à curva de cinética de secagem. Utilizou-se plantas de coentro adquiridas no mercado local, divididas em amostras de 5 g de folhas. Para a secagem do material, utilizou-se um secador solar e para fins de comparação, uma estufa de circulação forçada de ar. As amostras foram monitoradas em intervalos regulares de tempo. Aplicou-se ao ajuste dos dados experimentais, os modelos matemáticos indicados na literatura. As secagens sob radiação solar difusa ou direta se mostraram eficientes, apresentando temperatura média de 31º e 51ºC, e tempo de secagem de 900 e 300 min, respectivamente. Para os dois tipos de secagem naturais, e também para a secagem em estufa, o modelo Logaritmo foi o de melhor ajuste à cinética de secagem das folhas de coentro

Ações extensionistas e o diálogo com as comunidades contemporâneas.

As possibilidades que o tema desta segunda edição da Coleção Extensão e Sociedade oportuniza são muitas, porque o diálogo é a condição essencial da Extensão Universitária, a ponto de ser um princípio determinante. Portanto, quando a chamada foi lançada para que os autores submetessem textos oriundos de ações extensionistas, já se esperava que as submissões desenhassem um quadro de diversidade ampla. A expectativa foi cumprida. O que se poderá observar nesta coletânea é como o princípio do diálogo ocorre em campos diversos. Sobre tal aspecto, há de se observar que para a extensão, o diálogo deve ocorrer entre diferentes grupos. A Universidade é, de modo geral, um grupo e a sociedade, abarca todos os demais. Isto, diga-se logo, sob um ponto de vista amplo, porque quanto mais o olhar se aproxima dos fatos, encontram-se no primeiro grupo, muitos outros, tão diversos entre si quanto o são aqueles que se resolveu reunir em uma categoria imensa: a sociedade. Portanto, os influxos desejáveis no processo dialógico são esperados dentro e entre os grupos e é, possivelmente, a maior energia que uma atividade extensionista possa gerar: a ebulição de ideias (nem sempre convergentes) que o diálogo entre os diversos, internos e externos, acaba gerando no processo de interação. E como não há extensão sem interação, vamos aceitar que quando os dois universos, o acadêmico e a sociedade, aproximam-se, nem sempre é possível saber quais os planetas, de cada dimensão, que orbitarão no processo interativo

Ambulatory and hospitalized patients with suspected and confirmed mpox: an observational cohort study from BrazilResearch in context

Summary: Background: By October 30, 2022, 76,871 cases of mpox were reported worldwide, with 20,614 cases in Latin America. This study reports characteristics of a case series of suspected and confirmed mpox cases at a referral infectious diseases center in Rio de Janeiro, Brazil. Methods: This was a single-center, prospective, observational cohort study that enrolled all patients with suspected mpox between June 12 and August 19, 2022. Mpox was confirmed by a PCR test. We compared characteristics of confirmed and non-confirmed cases, and among confirmed cases according to HIV status using distribution tests. Kernel estimation was used for exploratory spatial analysis. Findings: Of 342 individuals with suspected mpox, 208 (60.8%) were confirmed cases. Compared to non-confirmed cases, confirmed cases were more frequent among individuals aged 30–39 years, cisgender men (96.2% vs. 66.4%; p < 0.0001), reporting recent sexual intercourse (95.0% vs. 69.4%; p < 0.0001) and using PrEP (31.6% vs. 10.1%; p < 0.0001). HIV (53.2% vs. 20.2%; p < 0.0001), HCV (9.8% vs. 1.1%; p = 0.0046), syphilis (21.2% vs. 16.3%; p = 0.43) and other STIs (33.0% vs. 21.6%; p = 0.042) were more frequent among confirmed mpox cases. Confirmed cases presented more genital (77.3% vs. 39.8%; p < 0.0001) and anal lesions (33.1% vs. 11.5%; p < 0.0001), proctitis (37.1% vs. 13.3%; p < 0.0001) and systemic signs and symptoms (83.2% vs. 64.5%; p = 0.0003) than non-confirmed cases. Compared to confirmed mpox HIV-negative, HIV-positive individuals were older, had more HCV coinfection (15.2% vs. 3.7%; p = 0.011), anal lesions (45.7% vs. 20.5%; p < 0.001) and clinical features of proctitis (45.2% vs. 29.3%; p = 0.058). Interpretation: Mpox transmission in Rio de Janeiro, Brazil, rapidly evolved into a local epidemic, with sexual contact playing a crucial role in its dynamics and high rates of coinfections with other STI. Preventive measures must address stigma and social vulnerabilities. Funding: Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas, Fundação Oswaldo Cruz (INI-Fiocruz)

12,500+ and counting: biodiversity of the Brazilian Pampa

Knowledge on biodiversity is fundamental for conservation strategies. The Brazilian Pampa region, located in subtropical southern Brazil, is neglected in terms of conservation, and knowledge of its biodiversity is fragmented. We aim to answer the question: how many, and which, species occur in the Brazilian Pampa? In a collaborative effort, we built species lists for plants, animals, bacteria, and fungi that occur in the Brazilian Pampa. We included information on distribution patterns, main habitat types, and conservation status. Our study resulted in referenced lists totaling 12,503 species (12,854 taxa, when considering infraspecific taxonomic categories [or units]). Vascular plants amount to 3,642 species (including 165 Pteridophytes), while algae have 2,046 species (2,378 taxa) and bryophytes 316 species (318 taxa). Fungi (incl. lichenized fungi) contains 1,141 species (1,144 taxa). Animals total 5,358 species (5,372 taxa). Among the latter, vertebrates comprise 1,136 species, while invertebrates are represented by 4,222 species. Our data indicate that, according to current knowledge, the Pampa holds approximately 9% of the Brazilian biodiversity in an area of little more than 2% of Brazil’s total land. The proportion of species restricted to the Brazilian Pampa is low (with few groups as exceptions), as it is part of a larger grassland ecoregion and in a transitional climatic setting. Our study yielded considerably higher species numbers than previously known for many species groups; for some, it provides the first published compilation. Further efforts are needed to increase knowledge in the Pampa and other regions of Brazil. Considering the strategic importance of biodiversity and its conservation, appropriate government policies are needed to fund studies on biodiversity, create accessible and constantly updated biodiversity databases, and consider biodiversity in school curricula and other outreach activities

Origin and dynamics of admixture in Brazilians and its effect on the pattern of deleterious mutations

Submitted by Nuzia Santos ([email protected]) on 2016-02-19T13:11:37Z No. of bitstreams: 1 Origin and dynamics of admixture in Brazilians and its effect on the pattern of deleterious mutations..pdf: 501572 bytes, checksum: 45f5ed2fc0a7c2cb73e047a75457edae (MD5)Approved for entry into archive by Nuzia Santos ([email protected]) on 2016-02-19T13:37:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Origin and dynamics of admixture in Brazilians and its effect on the pattern of deleterious mutations..pdf: 501572 bytes, checksum: 45f5ed2fc0a7c2cb73e047a75457edae (MD5)Made available in DSpace on 2016-02-19T13:37:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Origin and dynamics of admixture in Brazilians and its effect on the pattern of deleterious mutations..pdf: 501572 bytes, checksum: 45f5ed2fc0a7c2cb73e047a75457edae (MD5) Previous issue date: 2015Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, BrasilUniversidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, BrasilUniversidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, BrasilUniversidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, BrasilUniversidade de São Paulo. Instituto do Coração. São Paulo, SP, BrasilUniversidade Federal de Pelotas. Programa de Pós-Graduação em Epidemiologia. Pelotas, RS, BrasilUniversidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, BrasilUniversidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, BrasilUniversidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, BrasilUniversidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, BrasilUniversidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, BrasilUniversidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, BrasilUniversidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, BrasilUniversidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, BrasilUniversidade de São Paulo. Instituto do Coração. São Paulo, SP, BrasilUniversidade de São Paulo. Instituto do Coração. São Paulo, SP, BrasilUniversidade Federal da Bahia. Instituto de Matemática. Departamento de Estatística. Salvador, Bahia, BrasilUniversidade Federal da Bahia. Instituto de Ciências da Saúde. Departamento de Ciências da Biointeração. Salvador, Bahia, BrasilUniversidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, BrasilUniversidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, BrasilUniversity of Leicester. Department of Genetics. Leicester, United KingdomWashington University School of Medicine. Department of Molecular Microbiology. St. Louis, MO/University of California. Department of Medicine. San Diego, CAAsociación Benéfica Proyectos en Informática, Salud, Medicina y Agricultura. Biomedical Research Unit. Lima, PeruUniversidade Federal de Santa Catarina. Embriologia e Genética. Departamento de Biologia Celular. Florianópolis, SC, BrasilUniversidade Federal de Minas Gerais. Departamento de Estatística. Belo Horizonte, MG, BrasilUniversità di Ferrara. Dipartimento di Scienze della Vita e Biotecnologie. Ferrara, ItalyJohns Hopkins University. International Health. Bloomberg School of Public Health. Baltimore, MD, USA/Universidade Peruana Cayetano Heredia. Laboratorio de Investigación de Enfermedades Infecciosas. Lima, PeruUniversity of Toronto. Center for Addiction and Mental Health. Department of Psychiatry and Neuroscience Section. Toronto, ON, CanadaUniversidade Federal de Santa Catarina. Embriologia e Genética. Departamento de Biologia Celular. Florianópolis, SC, BrasilUniversidade Federal de Santa Catarina. Embriologia e Genética. Departamento de Biologia Celular. Florianópolis, SC, BrasilInnsbruck Medical University. Molecular and Clinical Pharmacology. Department of Medical Genetics. Division of Genetic Epidemiology. Innsbruck, AustriaFrederick National Laboratory for Cancer Research. Leidos Biomedical Research. Cancer Genomics Research Laboratory. Frederick, MDLondon School of Hygiene and Tropical Medicine. Faculty of Epidemiology. Department of Infectious Disease Epidemiology. London, United KingdomUniversidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, BrasilFundação Oswaldo Cruz. Instituto de Pesquisa Rene Rachou. Belo Horizonte, MG, BrasilUniversidade de São Paulo. Instituto do Coração. São Paulo, SP, BrasilUniversidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, BrasilUniversidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, BrasilUniversidade Federal da Bahia. Instituto de Ciências da Saúde. Departamento de Ciências da Biointeração. Salvador, BA, Brasil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, Brasil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, Brasil.Universidade Federal de Minas Gerais. Laboratório de Computação Científica. Belo Horizonte, MG, Brasil.Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto de Pesquisa Rene Rachou. Belo Horizonte, MG, Brasil.Universidade Federal de Pelotas. Programa de Pós-Graduação em Epidemiologia. Pelotas, RS, Brasil.Universidade Federal de Rio Grande do Sul. Centro Nacional de Supercomputação. Porto Alegre, RS, Brasil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto de Pesquisa Rene Rachou. Grupo de Genômica e Biologia Computacional. Belo Horizonte, MG, Brasil.Universidade Federal de Pelotas. Programa de Pós-Graduação em Epidemiologia. Pelotas, RS, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto de Pesquisa Rene Rachou. Belo Horizonte, MG, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto de Pesquisa Rene Rachou. Belo Horizonte, MG, Brasil.Universidade Federal de Minas Gerais. Laboratório de Computação Científica. Belo Horizonte, MG, Brasil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, Brasil.Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Biologia Geral. Belo Horizonte, MG, Brasil.While South Americans are underrepresented in human genomic diversity studies, Brazil has been a classical model for population genetics studies on admixture.We present the results of the EPIGEN Brazil Initiative, the most comprehensive up-to-date genomic analysis of any Latin-American population. A population-based genomewide analysis of 6,487 individuals was performed in the context of worldwide genomic diversity to elucidate how ancestry, kinship, and inbreeding interact in three populations with different histories from the Northeast (African ancestry: 50%), Southeast, and South (both with European ancestry >70%) of Brazil. We showed that ancestry-positive assortative mating permeated Brazilian history. We traced European ancestry in the Southeast/South to a wider European/Middle Eastern region with respect to the Northeast, where ancestry seems restricted to Iberia. By developing an approximate Bayesian computation framework, we infer more recent European immigration to the Southeast/South than to the Northeast. Also, the observed low Native-American ancestry (6–8%) was mostly introduced in different regions of Brazil soon after the European Conquest. We broadened our understanding of the African diaspora, the major destination of which was Brazil, by revealing that Brazilians display two within-Africa ancestry components: one associated with non-Bantu/western Africans (more evident in the Northeast and African Americans) and one associated with Bantu/eastern Africans (more present in the Southeast/South). Furthermore, the whole-genome analysis of 30 individuals (42-fold deep coverage) shows that continental admixture rather than local post-Columbian history is the main and complex determinant of the individual amount of deleterious genotypes

NEOTROPICAL ALIEN MAMMALS: a data set of occurrence and abundance of alien mammals in the Neotropics

Biological invasion is one of the main threats to native biodiversity. For a species to become invasive, it must be voluntarily or involuntarily introduced by humans into a nonnative habitat. Mammals were among first taxa to be introduced worldwide for game, meat, and labor, yet the number of species introduced in the Neotropics remains unknown. In this data set, we make available occurrence and abundance data on mammal species that (1) transposed a geographical barrier and (2) were voluntarily or involuntarily introduced by humans into the Neotropics. Our data set is composed of 73,738 historical and current georeferenced records on alien mammal species of which around 96% correspond to occurrence data on 77 species belonging to eight orders and 26 families. Data cover 26 continental countries in the Neotropics, ranging from Mexico and its frontier regions (southern Florida and coastal-central Florida in the southeast United States) to Argentina, Paraguay, Chile, and Uruguay, and the 13 countries of Caribbean islands. Our data set also includes neotropical species (e.g., Callithrix sp., Myocastor coypus, Nasua nasua) considered alien in particular areas of Neotropics. The most numerous species in terms of records are from Bos sp. (n = 37,782), Sus scrofa (n = 6,730), and Canis familiaris (n = 10,084); 17 species were represented by only one record (e.g., Syncerus caffer, Cervus timorensis, Cervus unicolor, Canis latrans). Primates have the highest number of species in the data set (n = 20 species), partly because of uncertainties regarding taxonomic identification of the genera Callithrix, which includes the species Callithrix aurita, Callithrix flaviceps, Callithrix geoffroyi, Callithrix jacchus, Callithrix kuhlii, Callithrix penicillata, and their hybrids. This unique data set will be a valuable source of information on invasion risk assessments, biodiversity redistribution and conservation-related research. There are no copyright restrictions. Please cite this data paper when using the data in publications. We also request that researchers and teachers inform us on how they are using the data