Ocorrência de Selenaspidus articulatus (Morgan) (Hemiptera, Diaspididae) e do predador Pentilia egena (Mulsant) (Coleoptera, Coccinelidae) em Myrtus communis L. (Myrtaceae), em Pinheiral, RJ

As avaliações foram realizadas, semanalmente, durante os estádios vegetativo e de floração/frutificação em quatro quadrantes (N, S, L, O) da planta. Foram coletadas 2.230 espécimes de S. articulatus, sendo 1.224 no estágio vegetativo e 1.006 no florescimento/frutificação, sendo 59,8% adultos. De um total de 965 P. egena, 416 foram imaturos e 549 adultos. As principais conclusões deste trabalho são: (1) M. communis pode ser indicada como planta isca; (2) esta planta pode ser cultivada ou não próxima às culturas de importância econômica, pois funciona como um repositório da praga ou de seu inimigo natural; (3) a relação predador/presa/quadrante da planta/estágio fenológico foi, respectivamente, 1,14:1,0 e 1,0:1,08 nos quadrantes norte e leste; enquanto, à sul e oeste da planta M. communis foi de 1,0:2,26 e 1,0:2,80; (4) a predação de S. articulatus por P. egena ocorreu, em média, de 1,0 a 2,8 ninfas e 1,66 a 4,44 adultos (no estágio vegetativo) e de 1,0-3,76 a 1,0-3,98 (no estágio de florescimento/frutificação), com diferenças significativas em P< 0,0l.

Comparação do ajuste dos modelos de morgan-mercer-flodin e de johnson-mehl-avrami na reação de precipitação na liga cu-3%al-5%ag

Em geral, os modelos de crescimento empregados na descrição de processos cinéticos do estado sólido utilizam as funções de Morgan-Mercer-Flodin (MMF) e Johnson-Mehl-Avrami (JMA). Neste trabalho comparou-se o comportamento das estimativas dos parâmetros dessas funções, em duas parametrizações, quando ajustadas aos dados experimentais de variação isotérmica da microdureza da liga Cu-3%Al-5%Ag com o tempo de envelhecimento, em cinco temperaturas diferentes. Na estimativa dos parâmetros aplicou-se o método dos mínimos quadrados à função linearizada do modelo e para o refinamento da solução, os procedimentos da regressão não linear. Foram obtidas as distribuições de freqüências das estimativas dos parâmetros, por simulação, e determinados seus erros relativos. Observou-se que, em uma das parametrizações das funções, a estimativa do parâmetro cinético apresentou maior estabilidade. Apesar dessas funções serem anteriormente consideradas distintas, verificou-se que a função de MMF é uma aproximação da função de JMA, sendo que esta, com a parametrização adequada, é a mais indicada para descrever o processo cinético considerado.

Classification of brain tumor extracts by high resolution ¹H MRS using partial least squares discriminant analysis

High resolution proton nuclear magnetic resonance spectroscopy (¹H MRS) can be used to detect biochemical changes in vitro caused by distinct pathologies. It can reveal distinct metabolic profiles of brain tumors although the accurate analysis and classification of different spectra remains a challenge. In this study, the pattern recognition method partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) was used to classify 11.7 T ¹H MRS spectra of brain tissue extracts from patients with brain tumors into four classes (high-grade neuroglial, low-grade neuroglial, non-neuroglial, and metastasis) and a group of control brain tissue. PLS-DA revealed 9 metabolites as the most important in group differentiation: γ-aminobutyric acid, acetoacetate, alanine, creatine, glutamate/glutamine, glycine, myo-inositol, N-acetylaspartate, and choline compounds. Leave-one-out cross-validation showed that PLS-DA was efficient in group characterization. The metabolic patterns detected can be explained on the basis of previous multimodal studies of tumor metabolism and are consistent with neoplastic cell abnormalities possibly related to high turnover, resistance to apoptosis, osmotic stress and tumor tendency to use alternative energetic pathways such as glycolysis and ketogenesis.

Manual and semi-automatic quantification of in vivo ¹H-MRS data for the classification of human primary brain tumors

In vivo proton magnetic resonance spectroscopy (¹H-MRS) is a technique capable of assessing biochemical content and pathways in normal and pathological tissue. In the brain, ¹H-MRS complements the information given by magnetic resonance images. The main goal of the present study was to assess the accuracy of ¹H-MRS for the classification of brain tumors in a pilot study comparing results obtained by manual and semi-automatic quantification of metabolites. In vivo single-voxel ¹H-MRS was performed in 24 control subjects and 26 patients with brain neoplasms that included meningiomas, high-grade neuroglial tumors and pilocytic astrocytomas. Seven metabolite groups (lactate, lipids, N-acetyl-aspartate, glutamate and glutamine group, total creatine, total choline, myo-inositol) were evaluated in all spectra by two methods: a manual one consisting of integration of manually defined peak areas, and the advanced method for accurate, robust and efficient spectral fitting (AMARES), a semi-automatic quantification method implemented in the jMRUI software. Statistical methods included discriminant analysis and the leave-one-out cross-validation method. Both manual and semi-automatic analyses detected differences in metabolite content between tumor groups and controls (P < 0.005). The classification accuracy obtained with the manual method was 75% for high-grade neuroglial tumors, 55% for meningiomas and 56% for pilocytic astrocytomas, while for the semi-automatic method it was 78, 70, and 98%, respectively. Both methods classified all control subjects correctly. The study demonstrated that ¹H-MRS accurately differentiated normal from tumoral brain tissue and confirmed the superiority of the semi-automatic quantification method.