Viabilidade econômica da agroindústria familiar rural de frutas na zona da mata mineira

The called Rural Familiar Agroindustry aims at, over all, the production of value of exchange which takes place in the commercialization. From the presuppose that exists an important pass between the agricultural production and its draining, the article brings an analysis of the economic viability of the rural familiar agroindustry, bringing as case study a typical agroindustry of candies of fruits in the Zona da Mata Mineira region. By the elaboration of the box flow of the project, a sensibility analysis and a risk analysis by the Mont Carlo simulation method were realized. The joined results were favorable to the stimulation to the implantation in a bigger scale, with public policies, of projects as the studied one, as a proposal of regional development.Risk analysis, Familiar agriculture, Fruit agroindustry, Risk and Uncertainty,

APRENDIZAGEM SIGNIFICATIVA X APRENDIZAGEM MECÂNICA

The aim of current research is to draw a parallel between meaningful learning and rote learning, focusing on the conceptualization and differences between each type of learning. In this scope, the questions that guide the development of the research are: What is the concept of meaningful and mechanical learning? What is the difference between meaningful and rote learning? To seek answers to these questions, we chose to use bibliographical research (narrative review) and a qualitative approach. As main results, it can be seen that for a long time the school treats the student as a passive agent in the teaching and learning process, where the student stays at school for hours just listening to the teacher speak and transfer information, with activities that require memorization and processes. mechanics that do not favor effective learning. In contrast to this type of passive and memorization (mechanical) learning, meaningful learning arises, considered as that which makes sense to the student, close to their reality, which starts from what the student knows, which is based on potentially significant material promotes classes of interest to the student and distances itself from the first type of learning. Therefore, the second is considered more appropriate for today's students, and it is suggested that teachers promote meaningful learning in the classroom.El objetivo de la investigación actual es establecer un paralelo entre el aprendizaje significativo y el aprendizaje de memoria, centrándose en la conceptualización y las diferencias entre cada tipo de aprendizaje. En este ámbito, las preguntas que guían el desarrollo de la investigación son: ¿Cuál es el concepto de aprendizaje significativo y mecánico? ¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje significativo y de memoria? Para buscar respuestas a estas preguntas, optamos por utilizar la investigación bibliográfica (revisión narrativa) y un enfoque cualitativo. Como principales resultados se puede observar que durante mucho tiempo la escuela trata al estudiante como un agente pasivo en el proceso de enseñanza y aprendizaje, donde el estudiante permanece en la escuela por horas simplemente escuchando hablar al maestro y transferirle información, con actividades que Requieren memorización y procesos mecánicos que no favorecen el aprendizaje efectivo. En contraposición a este tipo de aprendizaje pasivo y de memorización (mecánico), surge el aprendizaje significativo, considerado como aquel que tiene sentido para el estudiante, cercano a su realidad, que parte de lo que el estudiante sabe, que se basa en material potencialmente significativo que promueve las clases. de interés para el alumno y se aleja del primer tipo de aprendizaje. Por ello, la segunda se considera más apropiada para los estudiantes de hoy, y se sugiere a los docentes promover el aprendizaje significativo en el aula.O objetivo da pesquisa em voga é fazer um paralelo entre aprendizagem significativa e aprendizagem mecânica, com foco na conceituação e diferenças entre cada tipo de aprendizagem. Nesse escopo, as perguntam que norteiam o desenvolvimento da pesquisa se constituem em: Qual a conceituação de aprendizagem significativa e mecânica? Qual a diferença entre a aprendizagem significativa e mecânica? Para buscar respostas a essas perguntas optou-se por utilizar a pesquisa bibliográfica (revisão narrativa) e a abordagem qualitativa. Como principais resultados, pode-se evidenciar que há muito tempo a escola trata o aluno como agente passivo no processo de ensino e aprendizagem, onde ele fica por horas na escola apenas ouvindo o professor falar e transferir informações, com atividades que exigem memorização e processos mecânicos que não favorecem uma aprendizagem efetiva. Em contrapartida a este tipo de aprendizagem passiva e por memorização (mecânica), surge a aprendizagem significativa, considerada como aquela que faz sentido para o aluno, próxima de sua realidade, que parte do que o aluno conhece, que a partir de um material potencialmente significativo promove aulas de interesse do estudante e se distancia do primeiro tipo de aprendizagem. Assim, considera-se a segunda mais adequada para os alunos da atualidade, e sugere-se que os professores promovam a aprendizagem significativa em sala de aula.  O objetivo da pesquisa em voga é fazer um paralelo entre aprendizagem significativa e aprendizagem mecânica, com foco na conceituação e diferenças entre cada tipo de aprendizagem. Nesse escopo, as perguntam que norteiam o desenvolvimento da pesquisa se constituem em: Qual a conceituação de aprendizagem significativa e mecânica? Qual a diferença entre a aprendizagem significativa e mecânica? Para buscar respostas a essas perguntas optou-se por utilizar a pesquisa bibliográfica (revisão narrativa) e a abordagem qualitativa. Como principais resultados, pode-se evidenciar que há muito tempo a escola trata o aluno como agente passivo no processo de ensino e aprendizagem, onde ele fica por horas na escola apenas ouvindo o professor falar e transferir informações, com atividades que exigem memorização e processos mecânicos que não favorecem uma aprendizagem efetiva. Em contrapartida a este tipo de aprendizagem passiva e por memorização (mecânica), surge a aprendizagem significativa, considerada como aquela que faz sentido para o aluno, próxima de sua realidade, que parte do que o aluno conhece, que a partir de um material potencialmente significativo promove aulas de interesse do estudante e se distancia do primeiro tipo de aprendizagem. Assim, considera-se a segunda mais adequada para os alunos da atualidade, e sugere-se que os professores promovam a aprendizagem significativa em sala de aula.

BAC-pool sequencing and assembly of 19 Mb of the complex sugarcane genome

Sequencing plant genomes are often challenging because of their complex architecture and high content of repetitive sequences. Sugarcane has one of the most complex genomes. It is highly polyploid, preserves intact homeologous chromosomes from its parental species and contains >55% repetitive sequences. Although bacterial artificial chromosome (BAC) libraries have emerged as an alternative for accessing the sugarcane genome, sequencing individual clones is laborious and expensive. Here, we present a strategy for sequencing and assembly reads produced from the DNA of pooled BAC clones. A set of 178 BAC clones, randomly sampled from the SP80-3280 sugarcane BAC library, was pooled and sequenced using the Illumina HighSeq2000 and PacBio platforms. A hybrid assembly strategy (AHA) was used to generate 2,451 scaffolds comprising 19.2 MB of assembled genome sequence. Scaffolds of ≥20Kb corresponded to 80% of the assembled sequences, and the full sequences of forty BACs were recovered in one or two contigs. Alignment of the BAC scaffolds with the chromosome sequences of sorghum showed a high degree of collinearity and gene order. The alignment of the BAC scaffolds to the 10 sorghum chromosomes suggests that the genome of the SP80-3280 sugarcane variety is ~19% contracted in relation to the sorghum genome. In conclusion, our data show that sequencing pools composed of high numbers of BAC clones may help to construct a reference scaffold map of the sugarcane genome

Análise temporal da cobertura vegetal no Parque Estadual Cachoeira da Fumaça, ES, por meio de técnicas de sensoriamento remoto

Environmental monitoring of forest fragments is a costly and time consuming job, so the remote sensing (RS) via the vegetation index (NDVI) is an effective tool to identify forested areas and suffered deforestation. The Landsat satellite is an important source of base data for this type of study because, have images with more than 29 years of time series, which enabled the creation of thematic maps of Waterfall Smoke State Park (PECF) located in the Southern State of Espírito Santo and the identification of areas where woody vegetation has suffered deforestation has not changed and where there was regeneration of the park. The PECF showed approximately 72% of its area as unchanged and 20% of its area was regenerated between the years 1985 and 2010, demonstrating the efficiency of its management plan.O monitoramento ambiental de fragmentos florestais é um trabalho oneroso e demorado, por isso, o sensoriamento remoto (SR) por intermédio do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) é uma ferramenta eficaz na identificação das áreas florestadas e que sofreram desmatamento. O satélite LANDSAT é uma importante fonte de base de dados para esse tipo de estudo, pois, possui imagens com mais de 29 anos de série temporal, o que possibilitou a criação dos mapas temáticos do Parque Estadual Cachoeira da Fumaça (PECF) localizado no Sul do Estado do Espírito Santo, e a identificação das áreas em que a vegetação arbórea sofreu desmatamento, não sofreu alteração e onde houve regeneração no parque. O PECF apresentou aproximadamente 72% da sua área sem sofrer alteração e 20% da sua área foi regenerada entre os anos de 1985 e 2010, demonstrando eficiência do seu plano de manejo

Viabilidade econômica da agroindústria familiar rural de frutas na zona da mata mineira

The called Rural Familiar Agroindustry aims at, over all, the production of value of exchange which takes place in the commercialization. From the presuppose that exists an important pass between the agricultural production and its draining, the article brings an analysis of the economic viability of the rural familiar agroindustry, bringing as case study a typical agroindustry of candies of fruits in the Zona da Mata Mineira region. By the elaboration of the box flow of the project, a sensibility analysis and a risk analysis by the Mont Carlo simulation method were realized. The joined results were favorable to the stimulation to the implantation in a bigger scale, with public policies, of projects as the studied one, as a proposal of regional development

Dengue Fever Surveillance in Mato Grosso do Sul: Insights from Genomic Analysis and Implications for Public Health Strategies

Since its discovery in early 1916, dengue fever, a common vector-borne illness in Brazil, has resulted in extensive urban outbreaks and poses a serious threat to the public’s health. Understanding the dynamics of Dengue Virus (DENV) serotypes circulating in different regions of Brazil is essential for implementing effective disease control and prevention measures. In response to this urgent need, we conducted an on-site training program in genomic surveillance in collaboration with the Central Laboratory of Health and the Secretary of Health of the Mato Grosso do Sul state. This initiative resulted in the generation of 177 DENV genome sequences collected between May 2021 and May 2022, a period during which over 11,391 dengue fever cases were reported in the state. Through this approach, we were able to identify the co-circulation of two different dengue serotypes (DENV1 and DENV2) as well as the existence of diverse viral lineages within each genotype, suggesting that multiple introduction events of different viral strains occurred in the region. By integrating epidemiological data, our findings unveiled temporal fluctuations in the relative abundance of different serotypes throughout various epidemic seasons, highlighting the complex and changing dynamics of DENV transmission throughout time. These findings demonstrate the value of ongoing surveillance activities in tracking viral transmission patterns, monitoring viral evolution, and informing public health actions

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

Núcleos de Ensino da Unesp: artigos 2007

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq

ATLANTIC BIRD TRAITS: a data set of bird morphological traits from the Atlantic forests of South America

Scientists have long been trying to understand why the Neotropical region holds the highest diversity of birds on Earth. Recently, there has been increased interest in morphological variation between and within species, and in how climate, topography, and anthropogenic pressures may explain and affect phenotypic variation. Because morphological data are not always available for many species at the local or regional scale, we are limited in our understanding of intra- and interspecies spatial morphological variation. Here, we present the ATLANTIC BIRD TRAITS, a data set that includes measurements of up to 44 morphological traits in 67,197 bird records from 2,790 populations distributed throughout the Atlantic forests of South America. This data set comprises information, compiled over two centuries (1820–2018), for 711 bird species, which represent 80% of all known bird diversity in the Atlantic Forest. Among the most commonly reported traits are sex (n = 65,717), age (n = 63,852), body mass (n = 58,768), flight molt presence (n = 44,941), molt presence (n = 44,847), body molt presence (n = 44,606), tail length (n = 43,005), reproductive stage (n = 42,588), bill length (n = 37,409), body length (n = 28,394), right wing length (n = 21,950), tarsus length (n = 20,342), and wing length (n = 18,071). The most frequently recorded species are Chiroxiphia caudata (n = 1,837), Turdus albicollis (n = 1,658), Trichothraupis melanops (n = 1,468), Turdus leucomelas (n = 1,436), and Basileuterus culicivorus (n = 1,384). The species recorded in the greatest number of sampling localities are Basileuterus culicivorus (n = 243), Trichothraupis melanops (n = 242), Chiroxiphia caudata (n = 210), Platyrinchus mystaceus (n = 208), and Turdus rufiventris (n = 191). ATLANTIC BIRD TRAITS (ABT) is the most comprehensive data set on measurements of bird morphological traits found in a biodiversity hotspot; it provides data for basic and applied research at multiple scales, from individual to community, and from the local to the macroecological perspectives. No copyright or proprietary restrictions are associated with the use of this data set. Please cite this data paper when the data are used in publications or teaching and educational activities. © 2019 The Authors. Ecology © 2019 The Ecological Society of Americ