ELISA com MSP5 recombinante truncada para detecção de anticorpos contra Anaplasma marginale em bovinos.

Os objetivos buscados pelos autores neste estudo foram produzir e solubilizar a proteína MSP5 recombinante truncada de Anaplasma marginale e avaliar seu desempenho em um ensaio de imunoadsorção enzimática indireto para detecção de anticorpos contra a riquétsia. O gene msp5, exceto a região N-terminal hidrofóbica, foi amplificado por reação em cadeia da polimerase, clonado em plasmídeo pTrcHis-TOPO e expresso em Escherichia coli. A solubilização da proteína recombinante foi avaliada em diferentes pHs e concentrações de uréia. A sensibilidade e a especificidade do ensaio foram avaliados testando-se 66 soros de animais infectados experimentalmente com A. marginale e 96 soros negativos, com o estado de infecção desses animais confirmado por reação em cadeia da polimerase. Um total de 1.666 amostras de soros bovinos, provenientes do Brasil - Rio Grande do Sul (73), Mato Grosso do Sul (91), Pernambuco (86), Bahia (314) e Minas Gerais (267), assim como do Uruguai (32) e Costa Rica (803) foram testadas nos ELISAs com MSP5 truncada e com MSP1a recombinantes, e a concordância entre os dois testes foi avaliada. O ELISA indireto com MSP5 truncada foi capaz de detectar animais infectados com 96,97% de sensibilidade e 100% de especificidade. Nos animais infectados experimentalmente, o ELISA detectou anticorpos do 12o dia após a inoculação (DPI) até o último dia de observação (37o DPI). Os ELISAs para MSP5 e MSP1a apresentaram concordância de 95,67%, com índice kappa de 0,81. Os resultados discordantes apresentaram uma diferença significativa (P < 0,001). Anticorpos contra A. marginale foram detectados em animais de todas asregiões estudadas. O ELISA com MSP5 recombinante truncada apresentou bom desempenho na detecção de anticorpos contra A. marginale, com alta sensibilidade e especificidade, representando uma importante ferramenta para o diagnóstico da anaplasmose bovina em estudos epidemiológicos.

Método de extração de informações para monitoramento da ocupação das terras por grandes obras de infraestruturas a partir de imagens de satélite de alta resolução.

A tecnologia de sensoriamento remoto é uma das mais importantes fontes de informação para subsídios na identificação e no monitoramento de mudanças na cobertura da Terra. Objeto dessa tecnologia, a classificação supervisionada, por meio do algoritmo da máxima verossimilhança, tem sido um dos métodos mais utilizados para a extração de informações, principalmente em imagens de média resolução espacial. Utilizando parâmetros estatísticos, esse algoritmo pressupõe a ponderação das distâncias entre as médias dos níveis digitais das classes. Este trabalho objetivou a aplicação desse algoritmo em imagem de satélite de alta resolução. Para isso, foi necessário minimizar a intensidade de informações disponibilizadas por esses sensores, alterando a resolução espacial para 4 m e a radiométrica para 8 bit e, ainda, fazer uma filtragem pós-processamento. O presente trabalho, parte integrante de um projeto de monitoramento orbital de grandes obras de engenharia em infraestrutura, avaliou um método para a extração de informações para o monitoramento dessas obras, inseridas em meio rural ou urbano. A finalidade desse procedimento é subsidiar a análise da dinâmica de desenvolvimento dessas obras em relação a situações precedentes, assim como a possíveis intervenções no seu entorno. O projeto de monitoramento dessas obras utiliza imagens de satélites de vários sensores de alta resolução espacial, captadas em diferentes datas. No entanto, a aplicação do método apresentado neste trabalho exemplifica a utilização de imagem do satélite Ikonos 2 em uma única data. Para a imagem Ikonos 2, foi obtido um índice Kappa geral de 0,84 e apenas a classe caracterizada como Pastagem apresentou concordância relativamente mais baixa (0,71) em comparação a outras classes, mas ainda assim considerada uma boa classificação. Diante disso, a padronização proposta com a finalidade de minimizar as informações em imagens de alta resolução juntamente com o algoritmo da máxima verossimilhança e a posterior filtragem mostraram-se eficientes como suporte para a avaliação da ocupação das terras tomadas pelas obras (área de influência direta) e do seu entorno.