ANÁLISE MULTITEMPORAL DA DINÂMICA DA COBERTURA E USO DA TERRA NO MUNICÍPIO DE CAÇAPAVA DO SUL-RS POR MEIO DE IMAGENS LANDSAT

This study aims to analyze the evolution of the use and land cover and forest dynamics mainly in the city of Caçapava do Sul in the period 1991-2011. Held digital supervised classification using the maximum likelihood algorithm. The thematic classes were chosen: Planted Forest, Native Forest, Field, Bare Soil, Water and Crops of Winter. Analyzing the classes within these years, we can say that there has been significant change in the class Planted Forest which increased by over 50% in 2011 compared to 1991, however, its area does not correspond to 1% of the municipality. The class with the highest expansion was the Bare Soil, for the period 1991-2011 grew 117.40 km² 58% in the period 1991 to 2011. Classes Native Forest and Field, have coverage of 90% and other uses, distributed in the remaining 10% of the municipal area.Este estudo tem como objetivo analisar a evolução do uso e cobertura da terra e principalmente a dinâmica florestal na cidade de Caçapava do Sul no período de 1991 a 2011. Realizada classificação supervisionada digital usando o algoritmo de máxima verossimilhança. As classes temáticas foram escolhidas: Florestas Plantadas, Floresta Nativa, Campo, Solo Exposto, Água e Culturas de Inverno. Analisando as classes dentro destes anos, pode-se dizer que houve alteração significativa na classe Floresta Plantada onde aumentou em mais de 50% em 2011 comparado a 1991, contudo, a sua área não corresponde a 1% do território do município. A classe com a maior expansão foi o Solo Exposto, para o período de 1991-2011 cresceu 117,40 km² de 58% no período de 1991 a 2011. Classes Florestas Nativas e Campos têm cobertura de 90% e outros usos distribuídos entre os restantes 10% da área do  município

DINÂMICA ESPAÇO-TEMPORAL DO USO DE SOLO DA TERRA DA MICRORREGIÃO NA CAMPANHA CENTRAL DO RIO GRANDE DO SUL ENTRE OS ANOS DE 1992 E 2010

http://dx.doi.org/10.5902/223611708706This article aims to present the temporal evolution occurred on soil use in 1992 and 2010 in the microregion Central Campaign of Rio Grande do Sul, giving prominence to forests´ transition. The images from the Landsat TM sensor platform 5 and the Spring application, was classified images, determining the following land use classes: bare soil, water, agricultural use, sand, native forest and plantation forests. For the generation of thematic maps was used to LEGAL Analysis (GIS Spatial Algebraic Language), tool that enables spatial analysis using map algebra. From the generation of thematic maps were calculated areas where there was the expansion of native forests (7.55% of total area) - areas where natural regeneration has occurred, becoming forest in 2010. The area that has remained the use of native forest over 18 years is 2.83% of the total area. Deforestation, forest areas belonging to native and has reverted to another use, is 1.23%. Reforestation, represented by the areas that now belong to the class planted forest was quantified at 0.57% of the total area of microregion. The remaining land use change (86.98% of total area) were among the other classes of land use. The work allowed us to observe the changes in land use over a period of 18 years, it was observed an increase in forest area, both native and planted. This increase is probably related to the investment in the forest sector in the region since 2005, accompanied by the abandonment of land unwieldy and increase the rigor of the law.http://dx.doi.org/10.5902/223611708706Este artigo tem como objetivo apresentar a evolução temporal ocorrida no uso do solo nos anos de 1992 e 2010 na microrregião da Campanha Central do Rio Grande do Sul, dando destaque para a transição das florestas. A partir de imagens do sensor TM da plataforma Landsat 5 e do aplicativo Spring, foi realizada a classificação das imagens, determinando as seguintes classes de uso do solo: solo exposto, água, uso agrícola, areia, mata nativa e plantação de florestas. Para a geração dos mapas temáticos foi utilizado a Análise LEGAL (Linguagem Espacial para Geoprocessamento Algébrico), ferramenta que possibilita análises espaciais através de álgebra de mapas. A partir da geração dos mapas temáticos foram calculadas as áreas em que ocorreu a expansão de florestas nativas (7,55% da área total) – áreas em que ocorreu a regeneração natural, tornando-se floresta em 2010. A área em que se manteve o uso de floresta nativa ao longo de 18 anos representa 2,83% da área total. O desmatamento, áreas que pertenciam a floresta nativa e foi revertido para outro uso, representa 1,23%.  O reflorestamento, representado pelas áreas que passaram a pertencer à classe floresta plantada, foi quantificado em 0,57% da área total da microrregião. As demais transições de uso (86,98% da área total) ocorreram entre as demais classes de uso do solo. O trabalho permitiu observar as mudanças ocorridas no uso do solo em um período de 18 anos, em que foi observado um aumento na área de florestas, tanto nativas como plantadas. Esse aumento está provavelmente associado ao investimento no setor florestal na região a partir de 2005, acompanhado do abandono de terras de difícil manejo e ao aumento do rigor da legislação

EVOLUÇÃO DA COBERTURA FLORESTAL NAS SERRAS DO SUDESTE, RIO GRANDE DO SUL, ENTRE 1984 E 2011.

The objective is to evaluate changes in land use and land cover, especially forests,microregion Serras do Sudeste, Rio Grande do Sul, in 1984, 1995, 2004 and 2011. Landsat 5satellite images were processed by SPRING to develop thematic maps, defined the followingclasses of land use and land cover: "native forest", "planted forest", "field", "soil" and "water". Weobserved an increase in the area planted forests, as a result there is a gradual increase of nativevegetation, this can be explained by the way forestry has been practiced in recent years,respecting permanent preservation areas (APP) and creating reserve areas.http://dx.doi.org/10.5902/223611706680O objetivo do trabalho é avaliar mudanças no uso e cobertura da terra, sobretudo nas florestas, na microrregião Serras do Sudeste, Rio Grande do Sul nos anos de 1984, 1995, 2004 e 2011. Imagens do satélite Landsat 5 foram processadas no aplicativo SPRING para elaboração de um mapeamento temático, no qual foram definidas as seguintes classes de uso e cobertura da terra: “floresta nativa”, “floresta plantada”, “campo”, “solo exposto” e “água”. Observou-se um acréscimo na área de florestas plantadas, em consequência ocorre também um aumento gradativo da vegetação nativa, isso pode ser explicado pela forma com que a silvicultura vem sendo praticada nos últimos anos, respeitando áreas de preservação permanente (APP) e criando áreas de reserva legal

ANÁLISE MULTITEMPORAL DO USO E COBERTURA DA TERRA NO MUNICÍPIO DE FAXINAL DO SOTURNO-RS NOS ANOS DE 1986, 1996, 2006 E 2011

http://dx.doi.org/10.5902/223611709155The objective of this study was to evaluate changes in land use and cover in the municipality of Faxinal Soturno, Rio Grande do Sul, in the years 1986, 1996, 2006 and 2011. The images from the Landsat TM sensor 5, four classes were classified use and land cover: “Forest” “Field”, “Bare Soil” and “Water. Classification was supervised manner, using the algorithm MaxVer (maximum likelihood), and for processing the data we used the application SPRING 5.1.8. The results showed an increase of 8.64 km2 in forest area 1986-2011. In areas of the field, there was an increase of 43.4 km2 between 1986 and 2006, but between 2006 and 2011 were reduced 7.31 km2. The areas of exposed soil 44.52 km² decreased over the study period. Areas occupied by water are very common in the region, remained virtually unchanged. It was also used in the programming language Spatial GIS algebraic (LEGAL) to quantify the transition between classes use and land cover, which was observed throughout the study period of forest regeneration and 28.20 km² 19.54 km² of deforestation. We conclude that there was an increase of forest and a reduction in agricultural areas. This fact may be related to the growth of native forests in an area that was previously occupied by agriculture and livestock and increasing rural exodus and environmental inspections.http://dx.doi.org/10.5902/223611709155O objetivo do trabalho foi avaliar as mudanças no uso e cobertura da terra no município de Faxinal Soturno, Rio Grande do Sul, nos anos de 1986, 1996, 2006 e 2011. As imagens do sensor TM Landsat 5, foram classificadas em quatro classes de uso e cobertura da terra: "Floresta", "Campo", "Solo Exposto" e "Água". A classificação foi de forma supervisionada, utilizando o algoritmo MaxVer (máxima verossimilhança), e para o processamento do dados utilizou-se o aplicativo SPRING 5.1.8. Os resultados mostraram que houve um aumento de 8,64 km2 em área de floresta de 1986 a 2011. Em áreas de campo, houve um aumento de 43,4 km2 entre 1986 e 2006, mas entre 2006 e 2011 foram reduzidos 7,31 km2. As áreas de solo exposto diminuíram 44,52 km2 ao longo do período de estudo. Áreas ocupadas por água são muito comuns na região, permaneceram praticamente inalteradas. Também foi utilizada a programação em Linguagem Espacial de Geoprocessamento algébrico (LEGAL) para quantificar a transição entre as classes de uso e cobertura da terra, onde observou-se em todo o período de estudo uma regeneração florestal de 28,20 Km² e um desmatamento de 19,54 Km². Conclui-se que houve um acréscimo de floresta e uma redução das áreas de agricultura. Esse fato pode estar relacionado com o crescimento de florestas nativas em área que anteriormente eram ocupadas pela agricultura e pecuária e ao aumento do êxodo rural e das fiscalizações ambientais

Avaliação espacial da evolução do Uso e Cobertura da Terra no município de Santa Cruz do Sul - RS

The aim of this work was to study the gradual development of the Use of Land and Surfaces during 1993 and 2011 in Santa Cruz do Sul - a municipality located in the Central region of Rio Grande do Sul in order to understand its dynamics so that an appropriate plan for use can be established. The images were sourced through the Thematic Mapper sensor of the Landsat 5 satellite, available from the website of INPE, at 80 and 81 points/222 orbits, and processed using Spring 5.2.1 software. Bhattacharya was the algorithm used in supervised classification where the following classes were shown: native forest, planted forest, field, exposed soil, agricultural use and water. A programming in Spatial Language of Algebric Geoprocessing (LEGAL) was also used, where it has been possible to quantify the transitions of thematic classes sampled over the years, focusing on the dynamics between forest and agricultural use. With the generation of thematic maps it was concluded that only the class corresponding to the native forest had shown a decrease - around 30% - whilst the areas used for agriculture were less significant in growth (18%). It is noticed that the limited increase of areas intended for agricultural use is being offset by forest plantations which supply firewood to tobacco farmers- by forest inspections, urban growth and redevelopment of areas previously used for agriculture and pasture (fields).Pages: 1579-158

Análise multitemporal do uso e cobertura da terra no município de Faxinal do Soturno-RS nos anos de 1986, 1996, 2006 e 2011

The objective is to evaluate changes in land use and cover, in the municipality of Faxinal Soturno, Rio Grande do Sul, in the years 1986, 1996, 2006 and 2011. The images from the Landsat TM sensor 5, four classes were classified use and land cover: "Forest" "Field", "Bare Soil" and "Water". The classification was supervised way, using the algorithm MaxVer (Maximum Likelihood). The data processing was performed on application SPRING 5.1.8. The results showed that there was an increase of 12,1 km2 in area woods, 1986 to 2011. In areas of the field there was an increase of 25,5 km2 between 1986 and 2006, but from 2006 to 2011 were reduced 10,54 km2. The areas of exposed soil 27,52 km2 decreased throughout the study period. Areas occupied by water are very common in the region, mainly formed by flooded rice fields, this class has remained virtually unchanged in terms of this crop is the main source of income for farmers for many decades. These events may be related to the growth of native forests in areas that were previously occupied by agriculture and livestock, indeed elapsed largely rural RS due to the rural exodus and increased enforcement of environmental violations forest.Pages: 7361-736

Análise multitemporal do Uso e Cobertura da Terra no município de Caçapava do Sul - RS nos anos de 1991, 2001 e 2011

This study aims to analyze the evolution of the use and land cover in the city of South Caçapava through images of the sensor TM, Landsat 5 satellite in 1991, 2001 and 2011. For the study were used remote sensing techniques, digital processing of images which were found at INPE. The study area, municipality of Caçapava South, lies in the micro saws Southeast and is located between the geographical coordinates: 30° 00' and 31° 00' south latitude and 54\ub0 00' and 53° 00' west longitude and altitude approximately 400 meters above sea level. The digital classification algorithm used was supervised Maximum Likelihood. Held digital supervised classification using the Maximum Likelihood algorithm. The thematic classes were chosen: Planted Forest, Native Forest, Field, Bare Soil, Water and Crops of Winter. Analyzing classes in some years it can be said that the significant changes that had been the Planted For0est where it increased by more than 50% in 2011 compared to 1991, however its area does not correspond to 1% of the territory the municipality. The class with the highest expansion was the Bare Soil, for the period 1991-2011 grew 117.40 km² 58% in the period 1991 to 2011. Classes Native Forest and Field, have coverage of 90% and other uses, distributed in the remaining 10% of the municipal area.Pages: 7540-754

Professores e Alunos: o engendramento da violência da escola

The school violence engendering is partially analyzed, considering the violence production in the school environment. This is a bibliographic research with quantitative and qualitative approach. Sources: 77 theses and 15 dissertations carried out in Brazil (2007 to 2012). Data collection and organization: Content Analysis. Main reference: Bernard Charlot and Pierre Bourdieu. Results: the sources showed that Brazilian teachers participate effectively in the school violence engendering, contributing to violence production in the school environment. The students are the main victims. The teacher is less affected by physical and verbal violence. The symbolic power is the most perpetrated by the teacher against the student. The school also plays a major role in it.Analisa-se o engendramento de uma face da violência da escola, tendo em vista a produção da violência em espaço escolar. Pesquisa bibliográfica quanti-qualitativa. Fontes: 77 dissertações e 15 teses produzidas no Brasil (2007 a 2012). Coleta e organização dos dados: Análise de Conteúdo. Fundamentação base: Bernard Charlot e Pierre Bourdieu. Resultados: as fontes apontaram que professores brasileiros são protagonistas na constituição da violência da escola, contribuindo para a produção da violência em espaço escolar. Os alunos são as principais vítimas dessa violência. O professor sofre menos violência física e verbal do que o aluno. A violência simbólica é a mais usada pelo professor contra o aluno. A escola também usa desse expediente

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)

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