310 research outputs found
K-shell x-ray spectroscopy of atomic nitrogen
Absolute {\it K}-shell photoionization cross sections for atomic nitrogen
have been obtained from both experiment and state-of-the-art theoretical
techniques. Due to the difficulty of creating a target of neutral atomic
nitrogen, no high-resolution {\it K}-edge spectroscopy measurements have been
reported for this important atom. Interplay between theory and experiment
enabled identification and characterization of the strong
resonance features throughout the threshold region. An experimental value
of 409.64 0.02 eV was determined for the {\it K}-shell binding energy.Comment: 4 pages, 2 graphs, 1 tabl
Tools for genetic manipulation of the plant growth-promoting bacterium Azospirillum amazonense
<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p><it>Azospirillum amazonense </it>has potential to be used as agricultural inoculant since it promotes plant growth without causing pollution, unlike industrial fertilizers. Owing to this fact, the study of this species has gained interest. However, a detailed understanding of its genetics and physiology is limited by the absence of appropriate genetic tools for the study of this species.</p> <p>Results</p> <p>Conjugation and electrotransformation methods were established utilizing vectors with broad host-replication origins (pVS1 and pBBR1). Two genes of interest - <it>glnK </it>and <it>glnB</it>, encoding PII regulatory proteins - were isolated. Furthermore, <it>glnK</it>-specific <it>A. amazonense </it>mutants were generated utilizing the pK19MOBSACB vector system. Finally, a promoter analysis protocol based on fluorescent protein expression was optimized to aid genetic regulation studies on this bacterium.</p> <p>Conclusion</p> <p>In this work, genetic tools that can support the study of <it>A. amazonense </it>were described. These methods could provide a better understanding of the genetic mechanisms of this species that underlie its plant growth promotion.</p
Avaliação retrospectiva de sistema de pontuação pelo Ministério da Saúde do Brasil, no diagnóstico de tuberculose pulmonar na criança: estudo controle de casos
Based on a retrospective case-control study we evaluated the score system adopted by the Ministry of Health of Brazil (Ministério da Saúde - MS), to diagnose pulmonary tuberculosis (PTB) in childhood. This system is independent of bacteriological or histopathological data to define a very likely (>; or = 40 points), possible (30-35 points) or unlikely (;10mm (OR = 8.23). The best cut-off point to the diagnosis of PTB was 30 points, where the score system was more accurate, with sensitivity of 88.9% and specificity of 86.5%.Avaliou-se o sistema de pontuação adotado pelo Ministério da Saúde do Brasil para o diagnóstico de tuberculose pulmonar (TP) na infância através de estudo caso-controle retrospectivo. Tal sistema independe de dados bacteriológicos ou histopatológicos e define o diagnóstico de tuberculose como muito provável (>; ou = 40 pontos); possÃvel (30 a 35 pontos) ou pouco provável (; 10 mm (OR = 8,23). O melhor ponto de corte para o diagnóstico de TP foi 30 pontos, no qual houve maior acurácia do sistema, com sensibilidade de 99,9% e especificidade de 86,5%
Fronteiras DEA nebulosas para dados intervalares.
A fronteira DEA nebulosa surge em situações nas quais algumas variáveis (inputs ou outputs) apresentam um certo grau de incerteza na medição, sem que se assuma que os valores obedecem a alguma distribuição de probabilidade. A fronteira eficiente é construÃda considerando-se os limites de incerteza, isto é, os menores e maiores valores possÃveis de serem assumidos pela variável afetada pela incerteza de medição. Dessa forma, constrói-se uma região em relação à qual as DMUs possuem um certo grau de pertinência. Para calcular o grau de pertinência são construÃdas fronteiras otimistas e pessimistas. Como o grau de pertinência não é uma medida de eficiência, é introduzido o conceito de fronteira invertida que permite calcular um Ãndice de eficiência difuso. É mostrado o caso em que apenas uma variável apresenta incerteza e é generalizado para o caso em que algumas ou todas as variáveis apresentam incertezas
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