A PROPRIEDADE E SUA FUNÇÃO SOCIAL: UMA VISÃO CONTEMPORÂNEA DO DIREITO CIVIL CONSTITUCIONAL

O presente artigo expõe a mutação conceitual pela qual passou o direito de propriedade, especialmente sob o viés eficacial da função social, tomando por base a sua inserção no ordenamento jurídico brasileiro como garantia e direito individual, além de discutir, sob a ótica do direito civil constitucional, as consequências advindas do descumprimento desta imposição normativa, que tem se caracterizado como verdadeiro direito difuso. Além disso, é enfático neste arrazoado o rompimento do caráter absolutista e ilimitado dos direitos reais, característica marcante das codificações liberais, para dar lugar a uma interpretação teleológica e humanista dos institutos de direito privado. Neste desiderato, será analisada a propriedade como direito subjetivo, de modo a assimilar seu conceito dentro de uma relação jurídica complexa, que engloba sua estrutura e função, compreendendo-se seu conteúdo e sua finalidade

EFEITO DO AMBIENTE LUMINOSO EM FORRAGEIRAS DE CLIMA TROPICAL EM SISTEMAS SILVIPASTORIS

Alterações no ambiente luminoso provocam mudanças adaptativas nas plantas, na tentativa de manter o seu crescimento e desenvolvimento. Objetivou-se com esta revisão investigar e descrever o efeito do ambiente luminoso no crescimento e desenvolvimento de forrageiras de clima tropical em sistemas silvipastoris. A compreensão da influência do ambiente luminoso e, das mudanças biológicas que as diferentes intensidades do sombreamento podem causar nas forrageiras de clima tropical, possibilita fundamentar as alterações metabólicas das respostas das plantas na tentativa de se manterem persistentes em sistemas sombreados. A partir disso, entender quais são os níveis aceitáveis de radiação para que os sistemas de produção sombreados não entrem em colapso é fundamental para que tomadas de decisões sejam realizadas no tempo hábil do ciclo biológico das espécies vegetais. Em sistemas silvipastoris, a redução da luz incidente em forrageiras de clima tropical provoca alterações como aumento da área foliar específica, redução na densidade populacional de perfilhos e na relação raízes: parte aérea da planta. Cada espécie ou cultivar apresenta características adaptativas específicas ao sombreamento com a finalidade de aproveitar os recursos disponíveis em tecidos fotossintéticos e de suporte. No entanto, ainda assim o sombreamento intenso (>40%) afeta negativamente a produção forrageira de acordo com a variabilidade climática. Palavras-chave: adaptação morfofisiológica; fotossíntese; luz; plantas C4.   EFFECT OF THE LIGHT ENVIRONMENT IN TROPICAL CLIMATE FORAGES IN SILVOPASTORAL SYSTEMS   ABSTRACT:  Changes in the light environment cause adaptive changes in plants, to maintain their growth and development. The aim of this review is to investigate and describe the light environment effect on the growth and development of tropical forages in silvopastoral systems. The understanding of the influence of the light environment and the biological changes that different shading intensities can cause in tropical forages, makes it possible to substantiate the metabolic alterations of plant responses to remain persistent in shaded systems. From this, understanding what are the acceptable levels of radiation so that the systems do not collapse is essential for decision-making to be carried out in a timely manner in the plant's biological cycle. In silvopastoral systems, a light incidence reduction on tropical forages causes changes such as an increase in the leaf area index, reduction in the tiller population density, and shoot: root ratio. Each species or cultivar has adaptive characteristics specific to shading to take advantage of the resources available in photosynthetic and support tissue. However, even so, the intense shading (> 40%) negatively affects forage production according to climatic variability. Keywords: morphophysiological adaptation; photosynthesis; light; C4 plants

Desenvolvimento e Validação de um Objeto de Aprendizagem para Ensino de Modelagem de Linhas de Transmissão Empregando Quadripolos

Este artigo apresenta o desenvolvimento e validação de uma ferramenta que auxilia na compreensão de quadripolos, como resultado de um projeto de iniciação científica. Foi elaborada uma pasta de trabalho em Microsoft Excel com diversas planilhas capazes de resolver cálculos relacionados a quadripolos aplicados à transmissão de energia elétrica, para ajudar alunos de engenharia elétrica a sedimentar os conhecimentos adquiridos. A metodologia consistiu em reunir as teorias relacionadas a quadripolos e, juntamente com os conhecimentos de Microsoft Excel, elaborar uma ferramenta computacional. Foram utilizados exercícios presentes em livros empregados no curso de engenharia elétrica para validar o funcionamento do trabalho desenvolvido

Maternal anemia and birth weight : a prospective cohort study

Objective To investigate the association between maternal anemia and low/insufficient birth weight. Design A prospective cohort study of pregnant women who underwent prenatal care at the healthcare units in a municipality of northeast Brazil together with their newborn infants was carried out. The pregnant women were classified as having anemia when the hemoglobin level was below 11 g/dl. Infants who were born full term weighing less than 2500 grams were classified as low birth weight, and those weighing between 2500 and 2999 grams were classified as insufficient weight. The occurrence of maternal anemia and its association with birth weight was verified using crude and adjusted Relative Risk (RR) estimates with their corresponding 95% confidence intervals (95%CIs). Results The final sample was comprised of 622 women. Maternal anemia was considered a risk factor for low/insufficient birth weight, after adjusting the effect measurement for maternal age, family income, urinary infection, parity, alcoholic beverage consumption during pregnancy and gestational body mass index: RRadjusted = 1.38 [95% CI: 1.07 to 1.77]. Conclusions Maternal anemia was associated with low/insufficient birth weight, representing a risk factor for the gestational outcomes studied

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

Rationale, study design, and analysis plan of the Alveolar Recruitment for ARDS Trial (ART): Study protocol for a randomized controlled trial

Background: Acute respiratory distress syndrome (ARDS) is associated with high in-hospital mortality. Alveolar recruitment followed by ventilation at optimal titrated PEEP may reduce ventilator-induced lung injury and improve oxygenation in patients with ARDS, but the effects on mortality and other clinical outcomes remain unknown. This article reports the rationale, study design, and analysis plan of the Alveolar Recruitment for ARDS Trial (ART). Methods/Design: ART is a pragmatic, multicenter, randomized (concealed), controlled trial, which aims to determine if maximum stepwise alveolar recruitment associated with PEEP titration is able to increase 28-day survival in patients with ARDS compared to conventional treatment (ARDSNet strategy). We will enroll adult patients with ARDS of less than 72 h duration. The intervention group will receive an alveolar recruitment maneuver, with stepwise increases of PEEP achieving 45 cmH(2)O and peak pressure of 60 cmH2O, followed by ventilation with optimal PEEP titrated according to the static compliance of the respiratory system. In the control group, mechanical ventilation will follow a conventional protocol (ARDSNet). In both groups, we will use controlled volume mode with low tidal volumes (4 to 6 mL/kg of predicted body weight) and targeting plateau pressure <= 30 cmH2O. The primary outcome is 28-day survival, and the secondary outcomes are: length of ICU stay; length of hospital stay; pneumothorax requiring chest tube during first 7 days; barotrauma during first 7 days; mechanical ventilation-free days from days 1 to 28; ICU, in-hospital, and 6-month survival. ART is an event-guided trial planned to last until 520 events (deaths within 28 days) are observed. These events allow detection of a hazard ratio of 0.75, with 90% power and two-tailed type I error of 5%. All analysis will follow the intention-to-treat principle. Discussion: If the ART strategy with maximum recruitment and PEEP titration improves 28-day survival, this will represent a notable advance to the care of ARDS patients. Conversely, if the ART strategy is similar or inferior to the current evidence-based strategy (ARDSNet), this should also change current practice as many institutions routinely employ recruitment maneuvers and set PEEP levels according to some titration method.Hospital do Coracao (HCor) as part of the Program 'Hospitais de Excelencia a Servico do SUS (PROADI-SUS)'Brazilian Ministry of Healt

EFEITO DO AMBIENTE LUMINOSO EM FORRAGEIRAS DE CLIMA TROPICAL EM SISTEMAS SILVIPASTORIS

Alterações no ambiente luminoso provocam mudanças adaptativas nas plantas, na tentativa de manter o seu crescimento e desenvolvimento. Objetivou-se com esta revisão investigar e descrever o efeito do ambiente luminoso no crescimento e desenvolvimento de forrageiras de clima tropical em sistemas silvipastoris. A compreensão da influência do ambiente luminoso e, das mudanças biológicas que as diferentes intensidades do sombreamento podem causar nas forrageiras de clima tropical, possibilita fundamentar as alterações metabólicas das respostas das plantas na tentativa de se manterem persistentes em sistemas sombreados. A partir disso, entender quais são os níveis aceitáveis de radiação para que os sistemas de produção sombreados não entrem em colapso é fundamental para que tomadas de decisões sejam realizadas no tempo hábil do ciclo biológico das espécies vegetais. Em sistemas silvipastoris, a redução da luz incidente em forrageiras de clima tropical provoca alterações como aumento da área foliar específica, redução na densidade populacional de perfilhos e na relação raízes: parte aérea da planta. Cada espécie ou cultivar apresenta características adaptativas específicas ao sombreamento com a finalidade de aproveitar os recursos disponíveis em tecidos fotossintéticos e de suporte. No entanto, ainda assim o sombreamento intenso (>40%) afeta negativamente a produção forrageira de acordo com a variabilidade climática. Palavras-chave: adaptação morfofisiológica; fotossíntese; luz; plantas C4.   EFFECT OF THE LIGHT ENVIRONMENT IN TROPICAL CLIMATE FORAGES IN SILVOPASTORAL SYSTEMS   ABSTRACT:  Changes in the light environment cause adaptive changes in plants, to maintain their growth and development. The aim of this review is to investigate and describe the light environment effect on the growth and development of tropical forages in silvopastoral systems. The understanding of the influence of the light environment and the biological changes that different shading intensities can cause in tropical forages, makes it possible to substantiate the metabolic alterations of plant responses to remain persistent in shaded systems. From this, understanding what are the acceptable levels of radiation so that the systems do not collapse is essential for decision-making to be carried out in a timely manner in the plant's biological cycle. In silvopastoral systems, a light incidence reduction on tropical forages causes changes such as an increase in the leaf area index, reduction in the tiller population density, and shoot: root ratio. Each species or cultivar has adaptive characteristics specific to shading to take advantage of the resources available in photosynthetic and support tissue. However, even so, the intense shading (> 40%) negatively affects forage production according to climatic variability. Keywords: morphophysiological adaptation; photosynthesis; light; C4 plants

Genome of Rhodnius prolixus, an insect vector of Chagas disease, reveals unique adaptations to hematophagy and parasite infection

O artigo apresenta nas duas primeiras páginas nota de correção.Submitted by sandra infurna ([email protected]) on 2016-03-31T12:56:45Z No. of bitstreams: 1 andre_torres_etal_IOC_2015.pdf: 1095119 bytes, checksum: df9054f950a043553746f4758ab01c35 (MD5)Approved for entry into archive by sandra infurna ([email protected]) on 2016-03-31T15:33:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 andre_torres_etal_IOC_2015.pdf: 1095119 bytes, checksum: df9054f950a043553746f4758ab01c35 (MD5)Made available in DSpace on 2016-03-31T15:33:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 andre_torres_etal_IOC_2015.pdf: 1095119 bytes, checksum: df9054f950a043553746f4758ab01c35 (MD5) Previous issue date: 2015Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Química. Departamento de Bioquímica. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Simon Fraser University. Biological Sciences. Burnaby, BC, Canada.Universidad Nacional de La Plata. Centro Regional de Estudios Genomicos. La Plata, Argentina / Universidad Nacional del Noroeste de Buenos Aires. Centro de Bioinvestigaciones. Pergamino, Argentina.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Washington University School of Medicine. McDonnell Genome Institute. St. Louis, MO, USA.Washington University School of Medicine. McDonnell Genome Institute. St. Louis, MO, USA.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Biologia. Departamento de Genética. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidad de la República. Facultad de Ciencias. Sección Genética Evolutiva. Montevideo, Uruguay.European Bioinformatics Institute. European Molecular Biology Laboratory. Welcome Trust Genome Campus. Hinxton, Cambridge, United Kingdom.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Química. Departamento de Bioquímica. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.University of Notre Dame. Department of Biological Sciences. Notre Dame, IN.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Estadual Paulista. Departamento de Biologia. São Paulo, SP, Brasil.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas René Rachou. Belo Horizonte, MG, Brasil.The Barcelona Institute of Science and Technology. Centre for Genomic Regulation. Barcelona, Spain / Universitat Pompeu Fabra. Barcelona, Spain.Institut de Recherche pour le Development. Centre National de la Recherche Scientifique. Laboratoire d`Evolution, Génome et Spéciation. Gif sur Yvette, France / Université Paris-Sud, Orsay, France.European Bioinformatics Institute. European Molecular Biology Laboratory. Welcome Trust Genome Campus. Hinxton, Cambridge, United Kingdom.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Université François Rabelais. Centre National de la Recherche Sicentifique. Institut de Recherche sur la Biologie de l`Insect. Tours, France.Université Paris-Sud, Orsay, France.Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Médicas. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de La Plata (INIBIOLP, CONICET). La Plata, Argentina.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Biologia. Departamento de Genética. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.University of Toronto. Department of Biology. Mississauga, ON, Canada.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas René Rachou. Belo Horizonte, MG, Brasil.Universidad Nacional de La Plata. Centro Regional de Estudios Genomicos. La Plata, Argentina.Centers for Disease Control and Prevention. Entomology Branch. Division of Parasitic Diseases and Malaria. Atlanta, GA, USA.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Biologia. Departamento de Genética. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Pesquisas René Rachou. Belo Horizonte, MG, Brasil.Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro. Centro de Biociências e Biotecnologia. Laboratório de Química e Função de Proteínas e Peptídeos. Campos de Goytacazes, RJ, Brasil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil /Universidade Federal do Rio de Janeiro. Faculdade de Farmácia. Departamento de Biotecnologia Farmacêutica. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Centers for Disease Control and Prevention. Entomology Branch. Division of Parasitic Diseases and Malaria. Atlanta, GA, USA.The Barcelona Institute of Science and Technology. Centre for Genomic Regulation. Barcelona, Spain / Universitat Pompeu Fabra. Barcelona, Spain.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.European Bioinformatics Institute. European Molecular Biology Laboratory. Welcome Trust Genome Campus. Hinxton, Cambridge, United Kingdom.Universidad Nacional de La Plata. Centro Regional de Estudios Genomicos. La Plata, Argentina.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Química. Departamento de Bioquímica. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Instituto Politécnico Nacional. Centro de Investigación y de Estudios Avanzados. oDepartment of Physiology, Biophysics and Neuroscience. Mexico City, Mexico.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Fisiologia e BIoquímica. Belo Horizonte, MG, Brasil.Florida International University. Department of Biological Sciences. Miami, FL, USA.Florida International University. Department of Biological Sciences. Miami, FL, USA.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. Instituto de Ciências Biológicas e da Saúde. Departamento de Biologia Animal. Seropédica, RJ, Brasil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.University of Toronto. Department of Biology. Mississauga, ON, Canada.Universidad Nacional de La Plata. Centro Regional de Estudios Genomicos. La Plata, Argentina.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidad Nacional de La Plata. Centro Regional de Estudios Genomicos. La Plata, Argentina.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Médicas. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de La Plata (INIBIOLP, CONICET). La Plata, Argentina.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal de Minas Gerais.Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Parasitologia. Belo Horizonte, MG, Brasil.The John Hopkins University. Bloomberg School of Public Health. Deparment of Molecular Microbiology and Immunology. Baltimore, MD, USA.Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Espirito Santo. Núcleo de Doenças Infecciosas. Vitória, ES, Brasil.University of Illinois at Urbana–Champaign. Department of Entomology. Urbana, IL, USA.Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.The Barcelona Institute of Science and Technology. Centre for Genomic Regulation. Barcelona, Spain / Universitat Pompeu Fabra. Barcelona, Spain.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil./ Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal de Uberlândia. Faculdade de Computação. Instituto de Genética e Bioquímica. Laboratório de Bioinformática e Análises Moleculares. Uberlândia, MG, Brasil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, BrasilUniversidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, BrasilUniversity of Santiago de Compostela. Instituto de Investigaciones Sanitarias. School of Medicine– Center for Resesarch in Molecular Medicine and Chronic Diseases. Department of Physiology. Santiago de Compostela, Spain.Virginia Polytechnic Institute. Department of Biochemistry. Blacksburg, VA, USA.University of Cambridge. Deparment of Veterinary Medicine. Cambridge, United Kingdom.Simon Fraser University. Biological Sciences. Burnaby, BC, Canada.National Institutes of Health. National Institute of Allergy and Infectious Diseases. Section of Vector Biology. Rockville, MD, USA.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro. Centro de Biociências e Biotecnologia. Laboratório de Química e Função de Proteínas e Peptídeos. Campos de Goytacazes, RJ, Brasil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, BrasilEuropean Bioinformatics Institute. European Molecular Biology Laboratory. Welcome Trust Genome Campus. Hinxton, Cambridge, United Kingdom.Washington University School of Medicine. McDonnell Genome Institute. St. Louis, MO, USA.Washington University School of Medicine. McDonnell Genome Institute. St. Louis, MO, USA.University of Manitoba.Department of Biological Sciences. Winnipeg, MB, Canada.Centers for Disease Control and Prevention. Entomology Branch. Division of Parasitic Diseases and Malaria. Atlanta, GA, USA.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil..Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.University of Geneva Medical School. Department of Genetic Medicine and Development. Geneva 1211, Switzerland / Swiss Institute of Bioinformatics. Geneva 1211, Switzerland / Massachusetts Institute of Technology. Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory. Cambridge, MA, USA / The Broad Institute of MIT and Harvard. Cambridge, MA, USA.Washington University School of Medicine. McDonnell Genome Institute. St. Louis, MO, USA.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Leônidas e Maria Deane. Grupo de Pesquisa em Ecologia de Doenças Transmissíveis na Amazônia. AM, Brasil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal de Uberlândia. Faculdade de Computação. Instituto de Genética e Bioquímica. Laboratório de Bioinformática e Análises Moleculares. Uberlândia, MG, Brasil.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Ciências Biomédicas. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Departamento de Parasitologia. Belo Horizonte, MG, Brasil.National Institutes of Health. National Center for Biotechnology Information. Rockville, MD, USA.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Ciências Médicas. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Química. Departamento de Bioquímica. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Médicas. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de La Plata (INIBIOLP, CONICET). La Plata, Argentina.Universidade Estadual Paulista. Departamento de Biologia. São Paulo, SP, Brasil.European Bioinformatics Institute. European Molecular Biology Laboratory. Welcome Trust Genome Campus. Hinxton, Cambridge, United Kingdom.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro. Centro de Biociências e Biotecnologia. Laboratório de Química e Função de Proteínas e Peptídeos. Campos de Goytacazes, RJ, Brasil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.The John Hopkins University. Bloomberg School of Public Health. Deparment of Molecular Microbiology and Immunology. Baltimore, MD, USA.University of Notre Dame. Department of Computer Science and Engineering. Notre Dame, IN.Universidad Nacional de La Plata. Centro Regional de Estudios Genomicos. La Plata, Argentina.Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. Instituto de Ciências Biológicas e da Saúde. Departamento de Biologia Animal. Seropédica, RJ, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sérgio Arouca. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Núcleo de Pesquisas Ecológicas de Macaé. Macaé, RJ, Brasil.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Ciências Biomédicas. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Washington University School of Medicine. McDonnell Genome Institute. St. Louis, MO, USA.Washington University School of Medicine. McDonnell Genome Institute. St. Louis, MO, USA.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Bioquímica Médica Leopoldo de Meis. Programa de Biologia Molecular e Biotecnologia. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Entomologia Molecular. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.Rhodnius prolixus not only has served as a model organism for the study of insect physiology, but also is a major vector of Chagas disease, an illness that affects approximately seven million people worldwide. We sequenced the genome of R. prolixus, generated assembled sequences covering 95% of the genome (∼702 Mb), including 15,456 putative protein-coding genes, and completed comprehensive genomic analyses of this obligate blood-feeding insect. Although immunedeficiency (IMD)-mediated immune responses were observed, R. prolixus putatively lacks key components of the IMD pathway, suggesting a reorganization of the canonical immune signaling network. Although both Toll and IMD effectors controlled intestinal microbiota, neither affected Trypanosoma cruzi, the causal agent of Chagas disease, implying the existence of evasion or tolerance mechanisms. R. prolixus has experienced an extensive loss of selenoprotein genes, with its repertoire reduced to only two proteins, one of which is a selenocysteine-based glutathione peroxidase, the first found in insects. The genome contained actively transcribed, horizontally transferred genes from Wolbachia sp., which showed evidence of codon use evolution toward the insect use pattern. Comparative protein analyses revealed many lineage-specific expansions and putative gene absences in R. prolixus, including tandem expansions of genes related to chemoreception, feeding, and digestion that possibly contributed to the evolution of a blood-feeding lifestyle. The genome assembly and these associated analyses provide critical information on the physiology and evolution of this important vector species and should be instrumental for the development of innovative disease control methods