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

Efeitos da aplicação de manipueira nos atributos de um solo e na produção de alface Lactuca sativa L

A cultura da mandioca (Manihot esculenta Crantz) trata-se de uma importante atividade econômica nacional e mundial. Do seu beneficiamento industrial são obtidos diversos subprodutos, entre estes a fécula e a farinha de mesa, o que gera um efluente residual do processamento industrial da mandioca, a manipueira. Este efluente apresenta alta carga orgânica e elevada concentração de nutrientes, dessa forma, se aplicada em altas doses no solo, pode contaminar o lençol freático trazendo sérios danos ao ambiente. Assim, o objetivo deste estudo foi avaliar alterações das características físicas e químicas de um solo biofertilizado com manipueira e as características fenológicas da alface cultivada. O experimento foi conduzido em ambiente protegido em delineamento inteiramente casualizado, com seis tratamentos compostos das seguintes doses: 0, 5, 15, 25, 45, 65 m3 ha-1 e quatro repetições. Utilizou-se a cultivar de alface Regina 2000, dispondo-se uma planta por vaso de 4 L. Para cumprir o objetivo proposto, foram determinados, em função das doses aplicadas, os seguintes parâmetros: grau de floculação, argila dispersa em água, condutividade elétrica do extrato de saturação do solo, pH e teores de P, Na, K, Ca e Mg do solo e; área foliar, altura de planta, número de folhas, matéria fresca e matéria seca da alface. Ao final do experimento constatou-se que a dose de 45 m3 ha-1 foi a que propiciou maior ganho de altura de planta, área foliar e, conseqüentemente, também maior produção de matéria fresca e seca. Além disso, de modo geral, observou-se que a incorporação de manipueira no solo provocou um aumento significativo em todas as variáveis aqui estudadas, principalmente, o pH e os cátions e ânions do solo; entretanto não foi constatado riscos de salinação ou sodificação do solo. Assim sendo, o uso da manipueira serviu como fonte de adubação para a cultura da alface, dependendo da dose aplicada.The cassava (Manihot esculenta Crantz) crop is an important economic activity nationally and globally. Industrial processing of its various products are obtained, between the starch and flour table, which generates a residual effluent of industrial processing of cassava, the called cassava wastewater. This effluent has high organic load and high concentration of nutrients, so if applied at high doses in the soil can contaminate ground water bringing serious damage to the environment. The objective of this study was to evaluate changes in physical and chemical characteristics of soil treated with cassava wastewater and the phenological characteristics of lettuce. The experiment was conducted in a greenhouse in a completely randomized design with six treatments composed of the following doses: 0, 5, 15, 25, 45, 65 m3 ha-1 and four replicates. We used the lettuce cultivar Regina 2000, offering one plant per pot of 4 L. To achieve the proposed objective, were determined as a function of the applied doses, the following parameters: flocculation, water dispersible clay, electrical conductivity of saturation extract of soil, pH and concentration of P, Na, K, Ca and Mg and soil, leaf area, plant height, leaf number, fresh and dry lettuce. At the end of the experiment it was found that the dose of 45 m3 ha-1 was the one that provided the largest gain in plant height, leaf area and, consequently, also increased production of fresh and dry. Moreover, in general, it was observed that the incorporation of manipueira soil caused a significant increase in all studied variables, primarily the pH and the cations and anions of the soil, however was not observed risk of salinization or the sodification soil. Thus, the use of cassava wastewater served as the source of fertilizers for the cultivation of lettuce, depending on the applied dose.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPE

Relações solo-vegetação em áreas sob processo de desertificação no município de Jataúba, PE

A degradação das terras na região semi-árida resulta de processos naturais, que podem ser induzidos ou catalisados pelo homem por meio do uso inadequado dos recursos naturais, produzindo a deterioração da cobertura vegetal, do solo e dos recursos hídricos. Visando relacionar os processos de degradação da vegetação e dos solos na zona do agreste de Pernambuco, foram caracterizados os solos e o recobrimento vegetal em doze parcelas representativas de ambientes conservados, moderadamente degradados e degradados, no município de Jataúba. Para caracterizar a vegetação, os indivíduos foram classificados em três estratos verticais ou classes de altura: 3- indivíduos com altura superior a 3,0 m (lenhosas altas), amostrados em toda a área da parcela (200 m²); 2- indivíduos com altura variando de 0,51 a 3,0 m, amostrados em subárea de 100 m² (lenhosas baixas); 1- indivíduos com altura igual ou inferior a 0,5 m, amostrados em 18 miniparcelas de 25 x 50 cm (estrato da regeneração). Os solos de cada parcela foram caracterizados morfologicamente e as amostras coletadas por horizonte para realização das análises físicas, químicas e mineralógicas. A vegetação no segundo estrato vertical apresentou significativa diminuição da densidade absoluta de acordo com a intensidade de degradação dos solos. As espécies com maiores densidades relativas foram: Neoglaziovia variegata (caroá) e Cordia leucocephala (moleque duro), no ambiente conservado; Bromelia laciniosa (macambira), Aspidosperma pyryfolium (pereiro) e Caesalpinia pyramidalis (catingueira), no ambiente moderadamente degradado, e C. pyramidalis e Sida galheirensis (malva branca), no ambiente degradado. As características dos Planossolos mais bem relacionadas com a vegetação preservada foram: os maiores conteúdos de cascalho nos horizontes superficiais, a maior espessura dos horizontes A + E e os teores mais elevados de CO. A ocorrência de encrostamento superficial e erosão e os elevados teores de Na trocável foram observados mais intensamente nos ambientes degradados, sendo mais severos onde a vegetação se encontrava mais esparsa

Caracterização e gênese do caráter coeso em latossolos amarelos e argissolos dos tabuleiros costeiros do estado de Alagoas

O caráter coeso é um atributo característico de horizontes subsuperficiais de solos que apresentam consistência muito dura a extremamente dura, quando secos, passando a friável ou firme, quando umedecidos. A formação desses horizontes, entretanto, ainda é um assunto polêmico, não estando completamente esclarecida. Este trabalho objetivou caracterizar e identificar os possíveis mecanismos envolvidos na formação dos horizontes coesos de solos dos Tabuleiros Costeiros, buscando entender sua gênese e definir propriedades que possam complementar a definição do caráter coeso no Sistema Brasileiro de Classificação de Solos. Quatro perfis de solos da região dos Tabuleiros Costeiros de Alagoas foram estudados: um Argissolo Amarelo, um Argissolo Acinzentado e dois Latossolos Amarelos. Os solos foram descritos morfologicamente, e amostras dos horizontes coesos e não coesos foram coletadas para execução de análises físicas e químicas. A caracterização morfológica constatou a presença de horizontes com caráter coeso tanto nas áreas sob floresta quanto nas áreas sob cultivo, confirmando sua natureza pedogenética. A morfologia e a densidade do solo, aliadas à determinação da superfície específica, mostraram-se eficientes na identificação dos horizontes coesos dos solos estudados

Field and classroom initiatives for portable sequence-based monitoring of dengue virus in Brazil

This work was supported by Decit, SCTIE, Brazilian Ministry of Health, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico - CNPq (440685/ 2016-8, 440856/2016-7 and 421598/2018-2), Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES - (88887.130716/2016-00), European Union’s Horizon 2020 Research and Innovation Programme under ZIKAlliance Grant Agreement (734548), STARBIOS (709517), Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro – FAPERJ (E-26/2002.930/2016), International Development Research Centre (IDRC) Canada (108411-001), European Union’s Horizon 2020 under grant agreements ZIKACTION (734857) and ZIKAPLAN (734548).Fundação Ezequiel Dias. Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte, MG, Brazil / Latin American Genomic Surveillance Arboviral Network.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil / Latin American Genomic Surveillance Arboviral Network.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil Latin American Genomic Surveillance Arboviral Network.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Leônidas e Maria Deane. Laboratório de Ecologia de Doenças Transmissíveis na Amazônia. Manaus, AM, Brazil.Secretaria de Saúde do Estado de Mato Grosso do Sul. Laboratório Central de Saúde Pública. Campo Grande, MS, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte, MG, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Dr. Giovanni Cysneiros. Goiânia, GO, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Professor Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Secretaria de Saúde do Estado da Bahia. Salvador, BA, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Dr. Milton Bezerra Sobral. Recife, PE, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Mato Grosso. Cuiabá, MT, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Distrito Federal. Brasília, DF, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Coordenação Geral dos Laboratórios de Saúde Pública. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Coordenação Geral dos Laboratórios de Saúde Pública. Brasília, DF, Brazil.Organização Pan-Americana da Saúde / Organização Mundial da Saúde. Brasília, DF, Brazil.Organização Pan-Americana da Saúde / Organização Mundial da Saúde. Brasília, DF, Brazil.Organização Pan-Americana da Saúde / Organização Mundial da Saúde. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde Coordenação Geral das Arboviroses. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde Coordenação Geral das Arboviroses. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde Coordenação Geral das Arboviroses. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde Coordenação Geral das Arboviroses. Brasília, DF, Brazil.Fundação Hemocentro de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto, SP, Brazil.Gorgas Memorial Institute for Health Studies. Panama, Panama.Universidade Federal da Bahia. Vitória da Conquista, BA, Brazil.Laboratorio Central de Salud Pública. Asunción, Paraguay.Fundação Oswaldo Cruz. Bio-Manguinhos. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Coordenação Geral dos Laboratórios de Saúde Pública. Brasília, DF, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, BrazilFundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, BrazilMinistério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Mato Grosso do Sul. Campo Grande, MS, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Mato Grosso do Sul. Campo Grande, MS, Brazil.Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud. San Lorenzo, Paraguay.Secretaria de Estado de Saúde de Mato Grosso do Sul. Campo Grande, MS, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Campo Grande, MS, Brazil.Fundação Hemocentro de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto, SP, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Dr. Giovanni Cysneiros. Goiânia, GO, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Dr. Giovanni Cysneiros. Goiânia, GO, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Professor Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Dr. Milton Bezerra Sobral. Recife, PE, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Distrito Federal. Brasília, DF, Brazil.Secretaria de Saúde de Feira de Santana. Feira de Santana, Ba, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Secretaria de Saúde do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte, MG, Brazil.Hospital das Forças Armadas. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Brasília, DF, Brazil.Universidade Nova de Lisboa. Instituto de Higiene e Medicina Tropical. Lisboa, Portugal.University of Sydney. School of Life and Environmental Sciences and School of Medical Sciences. Marie Bashir Institute for Infectious Diseases and Biosecurity. Sydney, NSW, Australia.University of KwaZulu-Natal. College of Health Sciences. KwaZulu-Natal Research Innovation and Sequencing Platform. Durban, South Africa.University of Oxford. Peter Medawar Building. Department of Zoology. Oxford, UK.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Estadual de Feira de Santana. Salvador, BA, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Universidade de Brasília. Brasília, DF, Brazil.Universidade Salvador. Salvador, BA, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Ezequiel Dias. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Flavivírus. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Laboratório de Hantaviroses e Rickettsioses. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Leônidas e Maria Deane. Laboratório de Ecologia de Doenças Transmissíveis na Amazônia. Manaus, AM, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Faculdade de Medicina Veterinária. Belo Horizonte, MG, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Faculdade de Medicina Veterinária. Belo Horizonte, MG, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado do Paraná. Curitiba, PR, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Rondônia. Porto Velho, RO, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado do Amazonas. Manaus, AM, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado do Rio Grande do Norte. Natal, RN, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública do Estado de Mato Grosso. Cuiabá, MT, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Professor Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Professor Gonçalo Moniz. Salvador, BA, Brazil.Laboratório Central de Saúde Pública Noel Nutels. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Instituto Adolfo Lutz. São Paulo, SP, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Universidade de São Paulo. Instituto de Medicina Tropical. São Paulo, SP, Brazil.Universidade de São Paulo. Instituto de Medicina Tropical. São Paulo, SP, Brazil.Universidade de São Paulo. Instituto de Medicina Tropical. São Paulo, SP, Brazil.University of Oxford. Peter Medawar Building. Department of Zoology. Oxford, UK.Instituto Nacional de Enfermedades Virales Humanas Dr. Julio Maiztegui. Pergamino, Argentina.Gorgas Memorial Institute for Health Studies. Panama, Panama.Gorgas Memorial Institute for Health Studies. Panama, Panama.Gorgas Memorial Institute for Health Studies. Panama, Panama.Instituto de Salud Pública de Chile. Santiago, Chile.Instituto de Diagnóstico y Referencia Epidemiológicos Dr. Manuel Martínez Báez. Ciudad de México, México.Instituto Nacional de Enfermedades Infecciosas Dr Carlos G Malbrán. Buenos Aires, Argentina.Ministerio de Salud Pública de Uruguay. Montevideo, Uruguay.Instituto Costarricense de Investigación y Enseñanza em Nutrición y Salud. Tres Ríos, Costa Rica.Instituto Nacional de Investigacion en Salud Publica Dr Leopoldo Izquieta Pérez. Guayaquil, Ecuador.Instituto Nacional de Investigacion en Salud Publica Dr Leopoldo Izquieta Pérez. Guayaquil, Ecuador.Universidade Federal de Pernambuco. Recife, PE, Brazil.Secretaria de Saúde do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte. MG, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Brasília, DF, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Brasília, DF, Brazil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, RJ, Brazil.Universidade Federal de Ouro Preto. Ouro Preto, MG, Brazil.Universidade Federal de Ouro Preto. Ouro Preto, MG, Brazil.Universidade Federal de Ouro Preto. Ouro Preto, MG, Brazil.Universidade Federal de Ouro Preto. Ouro Preto, MG, Brazil.Fundação Hemocentro de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto, SP, Brazil.Secretaria de Saúde de Feira de Santana. Feira de Santana, BA, Brazil.Universidade Federal de Minas Gerais. Instituto de Ciências Biológicas. Belo Horizonte, MG, Brazil.Brazil experienced a large dengue virus (DENV) epidemic in 2019, highlighting a continuous struggle with effective control and public health preparedness. Using Oxford Nanopore sequencing, we led field and classroom initiatives for the monitoring of DENV in Brazil, generating 227 novel genome sequences of DENV1-2 from 85 municipalities (2015–2019). This equated to an over 50% increase in the number of DENV genomes from Brazil available in public databases. Using both phylogenetic and epidemiological models we retrospectively reconstructed the recent transmission history of DENV1-2. Phylogenetic analysis revealed complex patterns of transmission, with both lineage co-circulation and replacement. We identified two lineages within the DENV2 BR-4 clade, for which we estimated the effective reproduction number and pattern of seasonality. Overall, the surveillance outputs and training initiative described here serve as a proof-of-concept for the utility of real-time portable sequencing for research and local capacity building in the genomic surveillance of emerging viruses

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