Microflora de sementes de baraúna produzidas no estado da Paraíba: Microflora of baraúna seeds produced in the state of Paraíba

A baraúna (Schinopsis brasiliensis Engl.) é uma das maiores árvores florestais da caatinga brasileira. Devido ao crescimento lento e resistência natural a decomposição, apresenta elevada importância socioeconômica principalmente para a região Nordeste. O objetivo deste trabalho foi identificar os fungos associados às sementes de baraúna coletadas na Paraíba. As sementes foram coletadas em dois municípios, sendo o lote 1 coletado no município de Olivedos e o lote 2 coletado no município de Baraúna. O experimento foi desenvolvido no Laboratório de Fitopatologia, da Universidade Federal da Paraíba. As sementes foram acondicionadas em garrafas do tipo PET e mantidas em temperatura ambiente (25 ± 2 ºC) até o momento de utilização. O teste de sanidade foi conduzido em delineamento inteiramente casualizado (DIC). As sementes foram submetidas ao procedimento de desinfestação, em solução de hipoclorito de sódio a 1% com posterior dupla lavagem com água destilida esterilizada (ADE). Após este procedimento, as sementes foram incubadas em placas de Petri sobre dupla camada de papel filtro esterilizado e umedecido com ADE. Foram identificados três gêneros de fungos presentes em ambos os lotes avaliados neste estudo, sendo eles: Aspergillus, Penicillium e Fusarium. Além destes, o lote 1 apresentou incidência de Alternaria sp. e Rhizoctonia sp. e o lote 2 apresentou incidência de Rhizopus sp. A incidência de Fusarium sp. foi de 34% no lote 1 e 1% no lote 2

Prevalência e fatores associados à realização da mamografia no Estado de Pernambuco durante o período de 2015-2019/ Prevalence and factors associated with the performance of mammography in the State of Pernambuco during the period 2015-2019

Introdução: O câncer de mama é o tipo mais prevalente em mulheres, trata-se de um crescimento desordenado e progressivo de células da mama disfuncionais. O diagnóstico precoce corresponde ainda a maior possibilidade de cura, sendo o exame da mamografia o padrão ouro para o mesmo. Objetivo: Analisar a prevalência e os fatores associados à realização da mamografia no Estado de Pernambuco durante o período de 2015 a 2019.Metodologia: Estudo do tipo descritivo, retrospectivo, epidemiológico, transversal, realizado no Estado de Pernambuco, com os dados do SISCAN referentes à realização da mamografia, no período de 2015 a 2019.Resultados:Identificou-se a prevalência da faixa etária dos 50 aos 54 anos (23,43%) e do sexo feminino (99,76%). A mamografia prévia foi encontrada em 59,39% dos casos, além disso, a maior porcentagem quanto à finalidade da mamografia foi para rastreamento (98,40%). Referente à classificação BIRADS, a maioria das mamografias obteve como resultado do exame achados dentro dos padrões da normalidade (51,21%). Conclusão: Diante da contextualização, observam-se inúmeros avanços das políticas públicas relacionados ao câncer de mama e realização da mamografia no Estado de Pernambuco

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