The history of the introduction of the giant river prawn, Macrobrachium cf. rosenbergii (Decapoda, Palaemonidae), in Brazil: new insights from molecular data

The giant river prawn, Macrobrachium cf. rosenbergii, is one of the most cultivated freshwater prawns in the world and has been introduced into more than 40 countries. In some countries, this prawn is considered an invasive species that requires close monitoring. Recent changes in the taxonomy of this species (separation of M. rosenbergii and M. dacqueti) require a re-evaluation of introduced taxa. In this work, molecular analyses were used to determine which of these two species was introduced into Brazil and to establish the geographic origin of the introduced populations that have invaded Amazonian coastal waters. The species introduced into Brazil was M. dacqueti through two introduction events involving prawns originating from Vietnam and either Bangladesh or Thailand. These origins differ from historical reports of the introductions and underline the need to confirm the origin of other exotic populations around the world. The invading populations in Amazonia require monitoring not only because the biodiversity of this region may be affected by the introduction, but also because admixture of different native haplotypes can increase the genetic variability and the likelihood of persistence of the invading species in new habitats.

Predicting biological parameters of estuarine benthic communities using models based on environmental data

Este trabalho objetivou predizer parâmetros da estrutura de associações macrobentônicas (composição específica, abundância, riqueza, diversidade e equitatividade) em estuários do Sul do Brasil, utilizando modelos baseados em dados ambientais (características dos sedimentos, salinidade, temperaturas do ar e da água, e profundidade). As amostragens foram realizadas sazonalmente em cinco estuários entre o inverno de 1996 e o verão de 1998. Em cada estuário as amostras foram coletadas em áreas não poluídas, com características semelhantes quanto a presença ou ausência de vegetação, profundidade e distância da desenbocadura. Para a obtenção dos modelos de predição, foram utilizados dois métodos: o primeiro baseado em Análise Discriminante Múltipla (ADM) e o segundo em Regressão Linear Múltipla (RLM). Os modelos baseados em ADM apresentaram resultados melhores do que os baseados em regressão linear. Os melhores resultados usando RLM foram obtidos para diversidade e riqueza. É possível então, concluir que modelos como aqui derivados podem representar ferramentas muito úteis em estudos de monitoramento ambiental em estuários.