Spatial modelling of Lutzomyia (Nyssomyia) whitmani s.l. (Antunes & Coutinho, 1939) (Diptera: Psychodidae: Phlebotominae) habitat suitability in the state of Mato Grosso, Brazil

Lutzomyia (Nyssomyia) whitmani s.l.is the main vector of cutaneous leishmaniasis in state of Mato Grosso, but little is known about environmental determinants of its spatial distribution on a regional scale. Entomologic surveys of this sand fly species, conducted between 1996 and 2001 in 41 state municipalities, were used to investigate the relationships between environmental factors and the presence of the species, and to develop a spatial model of habitat suitability. The relationship between averaged CDC light trap indexes and 15 environmental and socio-economic factors were tested by logistic regression (LR) analysis. Spatial layers of deforestation tax and the Brazilian index of gross net production (IGNP) were identified as significant explanatory variables for vector presence in the LR model, and these were then overlaid with habitat maps. The highest habitat suitability in 2001 was obtained for the heavily deforested areas in the Central-North, South, East, and Southwest of Mato Grosso, particularly in municipalities with lower IGNP values.

Ecological niche modelling and differentiation between Rhodnius neglectus Lent, 1954 and Rhodnius nasutus Stål, 1859 (Hemiptera: Reduviidae: Triatominae) in Brazil

Ecological niche modelling was used to predict the potential geographical distribution of Rhodnius nasutus Stål and Rhodnius neglectus Lent, in Brazil and to investigate the niche divergence between these morphologically similar triatomine species. The distribution of R. neglectus covered mainly the cerrado of Central Brazil, but the prediction maps also revealed its occurrence in transitional areas within the caatinga, Pantanal and Amazon biomes. The potential distribution of R. nasutus covered the Northeastern Region of Brazil in the semi-arid caatinga and the Maranhão babaçu forests. Clear ecological niche differences between these species were observed. R. nasutus occurred more in warmer and drier areas than R. neglectus. In the principal component analysis PC1 was correlated with altitude and temperature (mainly temperature in the coldest and driest months) and PC2 with vegetation index and precipitation. The prediction maps support potential areas of co-occurrence for these species in the Maranhão babaçu forests and in caatinga/cerrado transitional areas, mainly in state of Piaui. Entomologists engaged in Chagas disease vector surveillance should be aware that R. neglectus and R. nasutus can occur in the same localities of Northeastern Brazil. Thus, the identification of bugs in these areas should be improved by applying morphometrical and/or molecular methods.

Computational drug design strategies applied to the modelling of human immunodeficiency virus-1 reverse transcriptase inhibitors

Reverse transcriptase (RT) is a multifunctional enzyme in the human immunodeficiency virus (HIV)-1 life cycle and represents a primary target for drug discovery efforts against HIV-1 infection. Two classes of RT inhibitors, the nucleoside RT inhibitors (NRTIs) and the nonnucleoside transcriptase inhibitors are prominently used in the highly active antiretroviral therapy in combination with other anti-HIV drugs. However, the rapid emergence of drug-resistant viral strains has limited the successful rate of the anti-HIV agents. Computational methods are a significant part of the drug design process and indispensable to study drug resistance. In this review, recent advances in computer-aided drug design for the rational design of new compounds against HIV-1 RT using methods such as molecular docking, molecular dynamics, free energy calculations, quantitative structure-activity relationships, pharmacophore modelling and absorption, distribution, metabolism, excretion and toxicity prediction are discussed. Successful applications of these methodologies are also highlighted.

Fluência digital e uso de ambientes virtuais: caracterização de alunos de enfermagem

O objetivo do estudo foi caracterizar o perfil de licenciandos de enfermagem, identificar a fluência digital, o conhecimento, a habilidade e o interesse no uso de ambientes virtuais de aprendizagem. Trata-se de uma pesquisa quantitativa, exploratório-descritiva realizada com 51 licenciandos de enfermagem por meio de questionário. Dos participantes do estudo 51 (100%) afirmam ter conhecimento em informática, sendo que 26 (49%) indicam um nível intermediário; 47 (92%) fazem uso diário da Internet; 51 (100%) navegam em redes sociais e possuem e-mail; 51(100%) utilizam MSN e 32 (62,7%) Skype; 41 (82%) acessam Chats, 33 (64,7%) Fóruns de discussão e 22 (43%) Blogs; 33 (64,7%) utilizam frequentemente o Moodle e 26 (51%) o COL; e a grande maioria (45- 88,2%) relatou interesse no uso de ambientes virtuais de aprendizagem. Os alunos foram considerados fluentes digitais e apresentaram conhecimento, habilidade e expressivo interesse no uso de ambientes virtuais de aprendizagem em sua formação acadêmica.

Perfil, competências e fluência digital dos enfermeiros do Programa de Aprimoramento Profissional

Estudo descritivo, exploratório, realizado na cidade de São Paulo, que objetivou identificar o perfil, as competências e a fluência digital do enfermeiro aprimorando para uso da tecnologia no trabalho. A população composta por 60 aprimorandos do Programa de Aprimoramento Profissional respondeu um questionário com dados sobre o perfil, a fluência digital e as competências profissionais. Verificou-se que 95,0% dos participantes eram do sexo feminino, 61,7% na faixa etária entre 23 a 25 anos, 75,0% graduados em escolas públicas, 58,3% cursando enfermagem cardiovascular, 98,3% teve contato com recursos computacionais na graduação; 100,0% possuía computador em casa; 86,7% acessava a internet diariamente; 96,7% utilizava o Messenger e 58,3% apresentava grau intermediário de conhecimento e habilidade em informática. As competências profissionais requeridas frente à tecnologia referiram-se ao saber ser inovador, criativo, atualizado para conhecer e gerenciar programas e saber utilizar os recursos tecnológicos.

Evaluation of digital educational studenttechnology interaction in neonatal nursing

OBJECTIVE To assess the digital educational technology interface Caring for the sensory environment in the neonatal unit: noise, lighting and handling based on ergonomic criteria. METHODS Descriptive study, in which we used the guidelines and ergonomic criteria established by ISO 9241-11 and an online Likert scale instrument to identify problems and interface qualities. The instrument was built based on Ergolist, which follows the criteria of ISO 9141-11. There were 58 undergraduate study participants from the School of Nursing of Ribeirao Preto, University of Sao Paulo, who attended the classes about neonatal nursing content. RESULTS All items were positively evaluated by more than 70% of the sample. CONCLUSION Educational technology is appropriate according to the ergonomic criteria and can be made available for teaching nursing students.

Análise digital do terreno: ferramenta na identificação de pedoformas em microbacia na região de "Mar de Morros" (MG)

Este trabalho reporta a utilização de ferramentas de um SIG (Sistema de Informação Geográfica) para o delineamento das geoformas e pedopaisagens em um estudo de caso em microbacia do município de Viçosa (MG), a partir dos dados da carta topográfica (escala 1:50.000) da região. Trabalhos de campo permitiram aferir uma exatidão global de 72 % na classificação das formas da paisagem e correlacionar as classes obtidas com as classes de solos dominantes. Após ajustes, elaborou-se um mapa síntese preliminar de distribuição de pedoformas, que auxilia no mapeamento de solos. O método de classificação das formas da paisagem baseado na geração de um MNT (Modelo Numérico do Terreno) e no cálculo dos atributos do relevo (elevação, declividade, curvatura) mostra-se uma alternativa rápida e econômica em comparação ao delineamento manual a partir da utilização de análise estereoscópica de fotografias aéreas.

Modelling the risk of nitrate leaching from two soils amended with five different biosolids

High N concentrations in biosolids are one of the strongest reasons for their agricultural use. However, it is essential to understand the fate of N in soils treated with biosolids for both plant nutrition and managing the environmental risk of NO3--N leaching. This work aimed at evaluating the risk of NO3--N leaching from a Spodosol and an Oxisol, each one treated with 0.5-8.0 dry Mg ha-1 of fresh tertiary sewage sludge, composted biosolids, limed biosolids, heat-dried biosolids and solar-irradiated biosolids. Results indicated that under similar application rates NO3--N accumulated up to three times more in the 20 cm topsoil of the Oxisol than the Spodosol. However, a higher water content held at field capacity in the Oxisol compensated for the greater nitrate concentrations. A 20 % NO3--N loss from the root zone in the amended Oxisol could be expected. Depending on the biosolids type, 42 to 76 % of the NO3--N accumulated in the Spodosol could be expected to leach down from the amended 20 cm topsoil. NO3--N expected to leach from the Spodosol ranged from 0.8 (composted sludge) to 3.5 times (limed sludge) the amounts leaching from the Oxisol treated alike. Nevertheless, the risk of NO3--N groundwater contamination as a result of a single biosolids land application at 0.5-8.0 dry Mg ha-1 could be considered low.

Modelo digital de elevação na caracterização de solos desenvolvidos de basalto e material arenítico

Os levantamentos de solos são na maioria antigos e pouco detalhados, geralmente nos níveis exploratório e de reconhecimento. Isso pode ser explicado pelo fato de que o método tradicional de levantamento de solos é lento e caro, requerendo grande número de observações de campo. Assim, o presente trabalho teve como objetivo caracterizar unidades de mapeamento de solos das regiões de Ibaté e São Carlos, SP, desenvolvidos de materiais basálticos e areníticos em função da declividade e altitudes correspondentes, com base em modelo digital de elevação (MDE). Primeiramente, foi feito um mapa de solos semidetalhado pelo método tradicional. Posteriormente, utilizando-se curvas de nível da região, foi elaborado o MDE, do qual foram extraídos mapas com diferentes classes de declividade e elevação. Por meio da tabulação cruzada, foi determinada a incidência de cada solo nas respectivas classes de declives e altitudes. Cada solo apresentou comportamento diferenciado em relação às classes de declive. Contudo, nas faixas limítrofes de declividade pode ocorrer sobreposição de dois ou mais solos. Na referida região, o Latossolo Amarelo encontra-se predominantemente nas regiões mais altas e de relevo plano; entretanto, solos pouco intemperizados, como os Neossolos Litólicos, aparecem em diferentes faixas de declividade. Conclui-se que o conhecimento da distribuição dos solos no relevo é de grande importância, pois facilita a execução do levantamento de solos. O modelo de elevação apresenta semelhanças com o mapa de solos, podendo auxiliar na sua determinação. As variações de solo, no entanto, são mais complexas, não dispensando as observações de campo.

Uso de regressões logísticas múltiplas para mapeamento digital de solos no Planalto Médio do RS

Regressões nominais logísticas estabelecem relações matemáticas entre variáveis independentes contínuas ou discretas e variáveis dependentes discretas. Essas foram avaliadas quanto ao seu potencial em predizer a ocorrência e distribuição de classes de solos na região dos municípios de Ibirubá e Quinze de Novembro (RS). A partir de modelo numérico de terreno digital (MNT) com 90 m de resolução, foram calculadas variáveis de terreno topográficas (elevação, declividade e curvatura) e hidrográficas (distância dos rios, índice de umidade topográfica, comprimento de fluxo de escoamento e índice de poder de escoamento). Foram então estabelecidas regressões logísticas múltiplas entre as classes de solos da região com base em levantamento tradicional na escala 1:80.000 e as variáveis de terreno. As regressões serviram para calcular a probabilidade de ocorrência de cada classe de solo, e o mapa final de solos estimado foi produzido atribuindo-se a cada célula do mapa a denominação da classe de solo com maior probabilidade de ocorrência. Observou-se acurácia geral (AG) de 58 % e acurácia pelo coeficiente Kappa de Cohen de 38 %, comparando-se o mapa original com o mapa estimado dentro da escala original. Uma simplificação de escala foi pouco significativa para o aumento da acurácia do mapa, sendo 61 % de AG e 39 % de Kappa. Concluiu-se que as regressões logísticas múltiplas apresentaram potencial preditivo para serem usadas como ferramentas no mapeamento supervisionado de solos.

Integração de dados do quickbird e atributos do terreno no mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais

No presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram comparados com um mapa de solos produzido com o método convencional, para determinação da concordância entre as classificações. Essa comparação mostrou que o mapa produzido com o uso de todas as variáveis ambientais (declividade, índice CTI, bandas 1, 2 e 3 do Quickbird e litologia) obteve desempenho superior (67,4 % de concordância) ao dos mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Das variáveis utilizadas, a declividade foi a que contribuiu com maior peso, pois, quando suprimida da análise, os resultados da concordância foram os mais baixos (33,7 %). Os resultados demonstraram que a abordagem utilizada pode contribuir para superar alguns dos problemas do mapeamento de solos no Brasil, especialmente em escalas maiores que 1:25.000, tornando sua execução mais rápida e mais barata, sobretudo se houver disponibilidade de dados de sensores remotos de alta resolução espacial a custos mais baixos e facilidade de obtenção dos atributos do terreno nos sistemas de informação geográfica (SIG).

Modelling of soil penetration resistance for an oxisol under no-tillage

Soil penetration resistance is an important property that affects root growth and elongation and water movement in the soil. Since no-till systems tend to increase organic matter in the soil, the purpose of this study was to evaluate the efficiency with which soil penetration resistance is estimated using a proposed model based on moisture content, density and organic matter content in an Oxisol containing 665, 221 and 114 g kg-1 of clay, silt and sand respectively under annual no-till cropping, located in Londrina, Paraná State, Brazil. Penetration resistance was evaluated at random locations continually from May 2008 to February 2011, using an impact penetrometer to obtain a total of 960 replications. For the measurements, soil was sampled at depths of 0 to 20 cm to determine gravimetric moisture (G), bulk density (D) and organic matter content (M). The penetration resistance curve (PR) was adjusted using two non-linear models (PR = a Db Gc and PR' = a Db Gc Md), where a, b, c and d are coefficients of the adjusted model. It was found that the model that included M was the most efficient for estimating PR, explaining 91 % of PR variability, compared to 82 % of the other model.

Digital soil mapping: strategy for data pre-processing

The region of greatest variability on soil maps is along the edge of their polygons, causing disagreement among pedologists about the appropriate description of soil classes at these locations. The objective of this work was to propose a strategy for data pre-processing applied to digital soil mapping (DSM). Soil polygons on a training map were shrunk by 100 and 160 m. This strategy prevented the use of covariates located near the edge of the soil classes for the Decision Tree (DT) models. Three DT models derived from eight predictive covariates, related to relief and organism factors sampled on the original polygons of a soil map and on polygons shrunk by 100 and 160 m were used to predict soil classes. The DT model derived from observations 160 m away from the edge of the polygons on the original map is less complex and has a better predictive performance.

Mapeamento digital de solos por redes neurais artificiais com base na relação solo-paisagem

Técnicas de mapeamento digital podem contribuir para agilizar a realização de levantamentos pedológicos detalhados. Objetivou-se com este trabalho obter um mapa digital de solos (MDS) com uso de redes neurais artificiais (RNA), utilizando correlações entre unidades de mapeamento (UM) e covariáveis ambientais. A área utilizada compreendeu aproximadamente 12.000 ha localizados no município de Barra Bonita, SP. A partir do resultado de uma análise de agrupamento das covariáveis ambientais, foram escolhidas cinco áreas de referência para realizar o mapeamento convencional. As UM identificadas subsidiaram a aplicação da técnica de RNA. Utilizaram-se o simulador de redes neurais JavaNNS e o algoritmo de aprendizado backpropagation. Pontos de referência foram coletados para avaliar o desempenho do mapa digital produzido. A posição na paisagem e o material de origem subjacente foram determinantes para o reconhecimento dos delineamentos das UM. Houve boa concordância entre as UM delineadas pelo MDS e pelo método convencional. A comparação entre os pontos de referência e o mapa de solos digital evidenciou exatidão de 72 %. O uso da abordagem MDS utilizada pode contribuir para diminuir a falta de informações semidetalhadas de solos em locais ainda não mapeados, tomando-se como base informações pedológicas obtidas de áreas de referência adjacentes.

Comparison between artificial neural networks and maximum likelihood classification in digital soil mapping

Soil surveys are the main source of spatial information on soils and have a range of different applications, mainly in agriculture. The continuity of this activity has however been severely compromised, mainly due to a lack of governmental funding. The purpose of this study was to evaluate the feasibility of two different classifiers (artificial neural networks and a maximum likelihood algorithm) in the prediction of soil classes in the northwest of the state of Rio de Janeiro. Terrain attributes such as elevation, slope, aspect, plan curvature and compound topographic index (CTI) and indices of clay minerals, iron oxide and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), derived from Landsat 7 ETM+ sensor imagery, were used as discriminating variables. The two classifiers were trained and validated for each soil class using 300 and 150 samples respectively, representing the characteristics of these classes in terms of the discriminating variables. According to the statistical tests, the accuracy of the classifier based on artificial neural networks (ANNs) was greater than of the classic Maximum Likelihood Classifier (MLC). Comparing the results with 126 points of reference showed that the resulting ANN map (73.81 %) was superior to the MLC map (57.94 %). The main errors when using the two classifiers were caused by: a) the geological heterogeneity of the area coupled with problems related to the geological map; b) the depth of lithic contact and/or rock exposure, and c) problems with the environmental correlation model used due to the polygenetic nature of the soils. This study confirms that the use of terrain attributes together with remote sensing data by an ANN approach can be a tool to facilitate soil mapping in Brazil, primarily due to the availability of low-cost remote sensing data and the ease by which terrain attributes can be obtained.