Produção de alface (Lactuca sativa L.), em função de diferentes concentrações e tipos de biofertilizantes

A alface (Lactuca sativa L.) originou-se de espécies silvestres, ainda atualmente encontradas em regiões de clima temperado, no sul da Europa e na Ásia Ocidental. Objetivou-se com este trabalho, estudar o efeito de diferentes concentrações de urina de vaca e biofertilizante aplicados via foliar na cultura da alface em condições edafoclimáticas do município de Catolé do Rocha-PB. O experimento foi conduzido em condições de campo na estação experimental agroecológica do Campus IV da UEPB. O delineamento experimental utilizado foi em blocos casualisados com 12 tratamentos, no esquema fatorial 6x2, com 4 repetições. Testou-se 06 concentrações de biofertilizante: (C1= 0,0; C2= 10; C3= 20; C4= 30; C5= 40 e C6= 50 m/L planta/vez, respectivamente) e aplicação do biofertilizante (T1) e da urina de vaca (T2), na produção da alface. Utilizou-se sementes da cultivar Elba (grupo crespo). Avaliou-se: número de folhas (NF), peso verde da folha (PVF) e peso verde da parte aérea (PVPA). As concentrações de biofertilizante se comportaram de maneira semelhante dentro dos tipos de biofertilizante e vice-versa. As plantas de alface Elba submetidas á concentração C3= 20 ml/L planta/vez, na presença de urina de vaca (T2) proporcionaram maiores taxas de desenvolvimento foliar

Utilização de plantas como repelentes e inseticidas naturais: Alternativa de produção orgânica e sustentável na agricultura familiar

As maiores perdas da agricultura são causadas em grande parte por pragas e doenças. A modernização da agricultura, após a segunda guerra, acrescentou, ao processo de produção de alimentos, a utilização de máquinas e equipamentos agrícolas, além de fertilizantes e pesticidas químicos, tornando o sistema altamente dependente de recursos (insumos agrícolas) externos às propriedades rurais. O uso freqüente e indiscriminado de produtos químicos, para o controle de insetos-praga, muitas vezes acarreta a presença de altos níveis de resíduos tóxicos nos alimentos, desequilíbrio biológico, contaminações ambientais, intoxicações de seres humanos e outros animais, ressurgência de pragas, surtos de pragas secundárias e linhagens de insetos resistentes, uma alternativa atenuar esses problemas é a utilização de substancias naturais extraídas de plantas. Os extratos vegetais com atividade inseticida representam uma alternativa importante de controle de insetos-praga em pequenas áreas de cultivo, como as hortas, situação na qual a produção de extratos torna-se viável

Pan-Cancer Analysis of lncRNA Regulation Supports Their Targeting of Cancer Genes in Each Tumor Context

Long noncoding RNAs (lncRNAs) are commonly dys-regulated in tumors, but only a handful are known toplay pathophysiological roles in cancer. We inferredlncRNAs that dysregulate cancer pathways, onco-genes, and tumor suppressors (cancer genes) bymodeling their effects on the activity of transcriptionfactors, RNA-binding proteins, and microRNAs in5,185 TCGA tumors and 1,019 ENCODE assays.Our predictions included hundreds of candidateonco- and tumor-suppressor lncRNAs (cancerlncRNAs) whose somatic alterations account for thedysregulation of dozens of cancer genes and path-ways in each of 14 tumor contexts. To demonstrateproof of concept, we showed that perturbations tar-geting OIP5-AS1 (an inferred tumor suppressor) andTUG1 and WT1-AS (inferred onco-lncRNAs) dysre-gulated cancer genes and altered proliferation ofbreast and gynecologic cancer cells. Our analysis in-dicates that, although most lncRNAs are dysregu-lated in a tumor-specific manner, some, includingOIP5-AS1, TUG1, NEAT1, MEG3, and TSIX, synergis-tically dysregulate cancer pathways in multiple tumorcontexts

Pan-cancer Alterations of the MYC Oncogene and Its Proximal Network across the Cancer Genome Atlas

Although theMYConcogene has been implicated incancer, a systematic assessment of alterations ofMYC, related transcription factors, and co-regulatoryproteins, forming the proximal MYC network (PMN),across human cancers is lacking. Using computa-tional approaches, we define genomic and proteo-mic features associated with MYC and the PMNacross the 33 cancers of The Cancer Genome Atlas.Pan-cancer, 28% of all samples had at least one ofthe MYC paralogs amplified. In contrast, the MYCantagonists MGA and MNT were the most frequentlymutated or deleted members, proposing a roleas tumor suppressors.MYCalterations were mutu-ally exclusive withPIK3CA,PTEN,APC,orBRAFalterations, suggesting that MYC is a distinct onco-genic driver. Expression analysis revealed MYC-associated pathways in tumor subtypes, such asimmune response and growth factor signaling; chro-matin, translation, and DNA replication/repair wereconserved pan-cancer. This analysis reveals insightsinto MYC biology and is a reference for biomarkersand therapeutics for cancers with alterations ofMYC or the PMN

Genomic, Pathway Network, and Immunologic Features Distinguishing Squamous Carcinomas

This integrated, multiplatform PanCancer Atlas study co-mapped and identified distinguishing molecular features of squamous cell carcinomas (SCCs) from five sites associated with smokin

Spatial Organization and Molecular Correlation of Tumor-Infiltrating Lymphocytes Using Deep Learning on Pathology Images

Beyond sample curation and basic pathologic characterization, the digitized H&E-stained images of TCGA samples remain underutilized. To highlight this resource, we present mappings of tumorinfiltrating lymphocytes (TILs) based on H&E images from 13 TCGA tumor types. These TIL maps are derived through computational staining using a convolutional neural network trained to classify patches of images. Affinity propagation revealed local spatial structure in TIL patterns and correlation with overall survival. TIL map structural patterns were grouped using standard histopathological parameters. These patterns are enriched in particular T cell subpopulations derived from molecular measures. TIL densities and spatial structure were differentially enriched among tumor types, immune subtypes, and tumor molecular subtypes, implying that spatial infiltrate state could reflect particular tumor cell aberration states. Obtaining spatial lymphocytic patterns linked to the rich genomic characterization of TCGA samples demonstrates one use for the TCGA image archives with insights into the tumor-immune microenvironment

Trajetórias da Educomunicação nas Políticas Públicas e a Formação de seus Profissionais

Esta obra é composta com os trabalhos apresentados no primeiro subtema, TRAJETÓRIA – Educação para a Comunicação como Política pública, nas perspectivas da Educomunicação e da Mídia-Educação, do II Congresso Internacional de Comunicação e Educação. Os artigos pretendem propiciar trocas de informações e produzir reflexões com os leitores sobre os caminhos percorridos, e ainda a percorrer, tendo como meta a expansão e a legitimação das práticas educomunicativas e/ou mídia-educativas como política pública para o atendimento à formação de crianças, adolescentes, jovens e adultos, no Brasil e no mundo

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