Distribuição de fósforo em diferentes ordens de solo do semi-árido da Paraíba e de Pernambuco

Os solos do semi-árido nordestino têm sido reconhecidos como deficientes em P. Todavia, a grande diversidade de ordens a que eles pertencem indica que não devem ser semelhantes quanto às concentrações das diferentes formas deste elemento. A concentração de P foi avaliada em 69 amostras de solo das dez ordens mais comuns no semi-árido, nas camadas de 0-20 e 20-40 cm. O P foi extraído pelo Mehlich-1 e por fracionamento seqüencial, por extração com resina, NaHCO3, NaOH e H2SO4, e por digestão peróxido/sulfúrica. O P total (somatório das frações) variou de 52 a 1.625 mg kg-1, estando a maioria dos solos na faixa entre 100 e 200 mg kg-1, na camada de 0-20 cm, com uma grande variabilidade entre as ordens e dentro delas. Grande variabilidade foi encontrada também para qualquer das frações. De modo geral, Neossolos Flúvicos, Vertissolos, Luvissolos e Cambissolos tiveram os maiores valores; Argissolos, Neossolos Litólicos e Latossolos, valores intermediários, e Neossolos Regolíticos, Planossolos e Neossolos Quartzarênicos, os mais baixos. O maior reservatório de P, de forma geral, foi o P residual e os menores, as frações mais lábeis (P resina e Pi-NaHCO3), representando juntas entre 7 e 12 % do P total. Mehlich-1 extraiu baixas proporções de P total dos Vertissolos (1 %) e alta proporção dos Latossolos (24 %), o inverso ocorrendo com a extração com bicarbonato (11 e 5 %, respectivamente). A resina extraiu baixas proporções em todas as ordens (1 a 6 %).

Propágulos de fungos micorrízicos arbusculares em solos deficientes em fósforo sob diferentes usos, da região semi-arida no nordeste do Brasil

A conversão de áreas de caatinga em agricultura e pecuária de subsistência é uma das características marcantes da região semi-árida do Nordeste do Brasil. O presente estudo investigou o efeito dessa conversão sobre os propágulos de fungos micorrízicos arbusculares (FMA) em 10 locais diferentes, distribuídos nos Estados da Paraíba e de Pernambuco. Cada local consistiu de uma área de vegetação nativa (caatinga) contígua com uma área cultivada, na mesma posição de encosta. Amostras de solo foram coletadas a intervalos de 20-30 m, nas profundidades de 0-7,5 e 7,5-15 cm (10 locais x 2 usos do solo x 2 profundidades com 4 pontos amostrais) ao longo de uma transecção que cruzava as áreas contíguas. As raízes (< 2 mm) catadas das amostras de solo (n = 160) foram coloridas com azul de tripan para quantificar o grau de colonização por FMA, verificando-se também o tipo de estruturas fúngicas presentes. Esporos de FMA extraídos do solo por peneiramento úmido foram incubados em solução de cloreto de iodonitrotetrazólio (INT) e contados, considerando-se viáveis os corados pelo INT. O solo foi analisado quanto ao teor de P-resina e CO total (COT). Para análise dos resultados, as 10 áreas com vegetação nativa foram separadas em dois subgrupos: caatinga preservada (CaatP, n = 6) e caatinga raleada (CaatR, n = 4), por apresentarem diferentes graus de degradação. Pelo mesmo motivo, as áreas cultivadas também foram separadas em dois subgrupos: cultivada preservada (CultP, n = 4) e cultivada degradada (CultD, n = 6). Dessa forma, foram estabelecidos quatro níveis de intensidade de uso do solo ou degradação, conforme o histórico de uso, a observação visual da degradação da vegetação ou do solo e a erosão do solo avaliada pela técnica do 137Cs. O efeito da intensidade de uso do solo nos propágulos de FMA somente foi observado na camada de 0-7,5 cm, exceto para esporos não-viáveis. A densidade de esporos viáveis variou de 1,4 a 6,8 esporos/50 g de solo e a de não-viáveis, de 91,4 a 226 esporos/50 g de solo. A categoria CaatR foi a que apresentou resultados mais consistentes em relação ao estímulo do desmatamento seletivo (raleamento) sobre os propágulos, com maior número de esporos viáveis, maior intensidade de colonização e diminuição da proporção de amostras com vesículas, em relação às demais categorias. Os teores de P-resina nas amostras de solo foram, em geral, muito baixos (< 6 mg kg-1), tendo-se observado que a colonização radicular em amostras com teores inferiores a 1,5 mg kg-1 foi menos intensa naquelas com P-resina acima desse valor. Observou-se também que a colonização das raízes foi favorecida pelos teores mais altos de COT, o mesmo acontecendo com o número de esporos viáveis.

Indicadores de qualidade do solo em sistemas de cultivo orgânico e convencional no semi-árido cearense

A qualidade do solo pode mudar com o passar do tempo, em decorrência de eventos naturais ou ações antrópicas. A adoção de práticas de cultivo orgânico reduz o revolvimento do solo, favorecendo a recuperação de suas propriedades físicas e químicas. Este trabalho teve como objetivo comparar propriedades físicas, químicas e biológicas de solos cultivados com algodão em bases orgânicas e no sistema convencional, assim como identificar as que possam ser utilizadas como indicadores de qualidade do solo. Selecionaram-se seis áreas submetidas ao cultivo orgânico e três ao cultivo convencional para coleta de amostras de solo deformadas e indeformadas, nas camadas de 0-10, 10-20 e 20-30 cm. Técnicas de estatística univariada e multivariada foram utilizadas para análise dos dados. Os resultados mostraram que os indicadores físicos e químicos testados individualmente não foram sensíveis para diferenciar as áreas sob sistema de cultivo orgânico daquelas sob cultivo convencional. No entanto, a aplicação de técnicas de análise multivariada - no caso, componentes principais e a discriminante de Anderson - permitiu a distinção entre algumas áreas cultivadas sob cultivo orgânico comparativamente às convencionais, até mesmo as que estavam em transição. Dos indicadores biológicos, a fauna edáfica mostrou-se mais precisa na avaliação da qualidade do solo, distinguindo de forma satisfatória as áreas sob sistema de cultivo orgânico das que estavam sob sistema convencional.

Classification of acid sulphate soils of Finland according to Soil Taxonomy and the FAO/Unesco legend

Selostus: Suomen happamien sulfaattimaiden kansainvälinen luokittelu

Classification des leucémies aiguës par les marqueurs de surface et corrélation avec le diagnostic morphologique résultats sur 111 cas

111 patients with acute leukemia, including 29 children, were classified according to the surface markers and cytochemistry of their blasts. The acute leukemias were separated into two majors groups (lymphoid and non-lymphoid) depending on the presence or absence of specific lymphoid markers. On the basis of these criteria a correlation of 94% with the hematological diagnosis was obtained. Acute lymphoblastic leukemia (ALL) was divisible into three sub-groups: 11 cases expressing T-cell specific markers were classified as T-ALL and 33 cases expressing the common ALL antigen (CALLA) as c-ALL. 18 of the latter expressed an additional marker, DSA (Daudi surface antigen), splitting c-ALL cases in two subgroups. Cytochemistry of the cases lacking specific surface markers (n = 67) served to diagnose 41 acute myeloid leukemia (AML) cases and 8 monoblastic leukemias. The remaining 18 cases could not be classified. The presence of absence of HLD-DR (Ia) antigens served to subdivide AML into two major subgroups. The prognostic significance of these new diagnostic splits is under active study.

Comunidade microbiana e mesofauna edáficas em solo sob caatinga no semi-árido da Paraíba

A atividade biológica do solo é responsável por inúmeras transformações físicas e químicas dos resíduos orgânicos que são depositados, mantendo, assim, a sustentabilidade do ambiente. O presente estudo objetivou avaliar a distribuição da comunidade microbiana e da mesofauna edáfica no semi-árido da Paraíba. Para determinação da população de microrganismos, foram coletadas amostras de solo na profundidade de 0-15 cm. A contagem total de fungos e de bactérias foi realizada em meios de cultura específicos. A extração da mesofauna foi feita pelo método de Berlese-Tullgren modificado. Oscilações no conteúdo de água do solo e na temperatura promoveram variações na população microbiana. A população de fungos foi superior à de bactérias nos dois anos de observação, provavelmente devido ao pH do solo da área de estudo, que é ligeiramente ácido. O índice de diversidade de Shannon (H) e o de Pielou (e) variaram de acordo com a época de coleta. Os grupos mais freqüentes da mesofauna do solo foram Diptera (42,5 %), Acarinae (40,3 %) e Collembola (8,8 %), indicando que esses organismos possuem papel importante na ciclagem de nutrientes em área de Caatinga.

Frações de nitrogênio em Luvissolo sob sistemas agroflorestais e convencional no semi-árido cearense

Os sistemas agroflorestais têm sido amplamente promovidos como sistemas de produção agrícola sustentáveis, principalmente para regiões subdesenvolvidas, onde o uso de insumos externos é inviável. Este trabalho objetivou avaliar o impacto de quatro sistemas agroflorestais e um sistema convencional sobre os teores de N total, mineral e em diferentes frações orgânicas, após cinco anos de uso de um Luvissolo na região semi-árida cearense, em experimento instalado na Embrapa Caprinos, em Sobral (CE). Os sistemas testados foram: agrossilvipastoril (AGP); silvipastoril (SILV); tradicional cultivado em 1998 e 1999 (TR98); tradicional cultivado em 2002 (TR02); cultivo convencional (CC); e uma área de Caatinga (CA). Nas amostras de solo, avaliaram-se os teores de N total, N-NH4+, N-NO3-, N microbiano, N da matéria orgânica leve (livre e oclusa) e o N das substâncias húmicas. Os resultados indicaram que todos os tratamentos condicionaram elevados teores de N-NO3-, representando entre 10,3 e 23,5 % dos teores de N total. O sistema CC reduziu os teores de N total e das frações das substâncias húmicas em 38 e 44 %, respectivamente, na camada superficial do solo. Dentre os sistemas agroflorestais, os sistemas AGP e TR98 causaram redução significativa dos teores de N total, N da matéria orgânica leve (livre e oclusa) e N das substâncias húmicas. O tratamento SILV preservou e, em alguns casos, aumentou os teores de N do solo e, portanto, constituiu um sistema que pode ser recomendado como uma alternativa sustentável de manejo do solo para o semi-árido cearense.

Utility scores associated with the world health organisation drinking risk-level classification in alcohol dependence

BACKGROUND: Extensive research exists estimating the effect hazardous alcohol¦use on morbidity and mortality, but little research quantifies the association between¦alcohol consumption and utility scores in patients with alcohol dependence.¦In the context of comparative research, the World Health Organisation (WHO)¦proposed to categorise the risk for alcohol-related acute and chronic harm according¦to patients' average daily alcohol consumption. OBJECTIVES: To estimate utility¦scores associated with each category of the WHO drinking risk-level classification¦in patients with alcohol dependence (AD). METHODS: We used data from¦CONTROL, an observational cohort study including 143 AD patients from the Alcohol¦Treatment Center at Lausanne University Hospital, followed for 12 months.¦Average daily alcohol consumption was assessed monthly using the Timeline Follow-¦back method and patients were categorised according to the WHO drinking¦risk-level classification: abstinent, low, medium, high and very high. Other measures¦as sociodemographic characteristics and utility scores derived from the EuroQoL¦5-Dimensions questionnaire (EQ-5D) were collected every three months.¦Mixed models for repeated measures were used to estimate mean utility scores¦associated with WHO drinking risk-level categories. RESULTS: A total of 143 patients¦were included and the 12-month follow-up permitting the assessment of¦1318 person-months. At baseline the mean age of the patients was 44.6 (SD 11.8)¦and the majority of patients was male (63.6%). Using repeated measures analysis,¦utility scores decreased with increasing drinking levels, ranging from 0.80 in abstinent¦patients to 0.62 in patients with very high risk drinking level (p_0.0001).¦CONCLUSIONS: In this sample of patients with alcohol dependence undergoing¦specialized care, utility scores estimated from the EQ-5D appeared to substantially¦and consistently vary according to patients' WHO drinking level.

CD34/QBEND10 immunostaining in bone marrow biopsies: an additional parameter for the diagnosis and classification of myelodysplastic syndromes.

CD34/QBEND10 immunostaining has been assessed in 150 bone marrow biopsies (BMB) including 91 myelodysplastic syndromes (MDS), 16 MDS-related AML, 25 reactive BMB, and 18 cases where RA could neither be established nor ruled out. All cases were reviewed and classified according to the clinical and morphological FAB criteria. The percentage of CD34-positive (CD34 +) hematopoietic cells and the number of clusters of CD34+ cells in 10 HPF were determined. In most cases the CD34+ cell count was similar to the blast percentage determined morphologically. In RA, however, not only typical blasts but also less immature hemopoietic cells lying morphologically between blasts and promyelocytes were stained with CD34. The CD34+ cell count and cluster values were significantly higher in RA than in BMB with reactive changes (p&lt;0.0001 for both), in RAEB than in RA (p=0.0006 and p=0.0189, respectively), in RAEBt than in RAEB (p=0.0001 and p=0.0038), and in MDS-AML than in RAEBt (p&lt;0.0001 and p=0.0007). Presence of CD34+ cell clusters in RA correlated with increased risk of progression of the disease. We conclude that CD34 immunostaining in BMB is a useful tool for distinguishing RA from other anemias, assessing blast percentage in MDS cases, classifying them according to FAB, and following their evolution.

A Novel Volume-Age-KPS (VAK) Glioblastoma Classification Identifies a Prognostic Cognate microRNA-Gene Signature.

BACKGROUND: Several studies have established Glioblastoma Multiforme (GBM) prognostic and predictive models based on age and Karnofsky Performance Status (KPS), while very few studies evaluated the prognostic and predictive significance of preoperative MR-imaging. However, to date, there is no simple preoperative GBM classification that also correlates with a highly prognostic genomic signature. Thus, we present for the first time a biologically relevant, and clinically applicable tumor Volume, patient Age, and KPS (VAK) GBM classification that can easily and non-invasively be determined upon patient admission. METHODS: We quantitatively analyzed the volumes of 78 GBM patient MRIs present in The Cancer Imaging Archive (TCIA) corresponding to patients in The Cancer Genome Atlas (TCGA) with VAK annotation. The variables were then combined using a simple 3-point scoring system to form the VAK classification. A validation set (N = 64) from both the TCGA and Rembrandt databases was used to confirm the classification. Transcription factor and genomic correlations were performed using the gene pattern suite and Ingenuity Pathway Analysis. RESULTS: VAK-A and VAK-B classes showed significant median survival differences in discovery (P = 0.007) and validation sets (P = 0.008). VAK-A is significantly associated with P53 activation, while VAK-B shows significant P53 inhibition. Furthermore, a molecular gene signature comprised of a total of 25 genes and microRNAs was significantly associated with the classes and predicted survival in an independent validation set (P = 0.001). A favorable MGMT promoter methylation status resulted in a 10.5 months additional survival benefit for VAK-A compared to VAK-B patients. CONCLUSIONS: The non-invasively determined VAK classification with its implication of VAK-specific molecular regulatory networks, can serve as a very robust initial prognostic tool, clinical trial selection criteria, and important step toward the refinement of genomics-based personalized therapy for GBM patients.

Micromorfologia e gênese de luvissolos e planossolos desenvolvidos de rochas metamórficas no semi-árido brasileiro

Apesar da ocorrência comum de Luvissolos e Planossolos nas áreas de rochas do Pré-Cambriano na região semi-árida do Brasil, há poucas informações disponíveis sobre a micromorfologia e a gênese desses solos. Objetivou-se com este trabalho realizar a caracterização micromorfológica de perfis de solos dispostos em toposseqüências nas quais os Luvissolos são os principais componentes e, com isso, gerar informações para subsidiar a interpretação da sua gênese. Doze perfis de solos, sendo 10 de Luvissolos e dois de Planossolos, distribuídos em quatro toposseqüências, foram selecionados em áreas semi-áridas dos Estados de Pernambuco e da Paraíba. Amostras indeformadas foram coletadas de horizontes selecionados, impregnadas, cortadas e polidas para confecção das seções delgadas, que foram analisadas sob microscópio petrográfico. A descrição das amostras indicou que não há evidências micromorfológicas que sustentem que a argiluviação tenha sido um processo efetivo na formação do gradiente textural dos solos estudados. A remoção preferencial (erosão diferencial) da argila dos horizontes superficiais é apontada como o principal processo atuante na formação do gradiente textural encontrado na maioria dos solos estudados. As principais pedofeições observadas estão relacionadas ao intemperismo dos minerais primários, notadamente da biotita, à dinâmica de formação e dissolução dos compostos de Fe e à reorganização da massa do solo em função das mudanças de umidade do solo decorrentes das alternâncias entre períodos secos e chuvosos.

Domain Adaptation in remote sensing: increasing the portability of land-cover classifiers

Among the types of remote sensing acquisitions, optical images are certainly one of the most widely relied upon data sources for Earth observation. They provide detailed measurements of the electromagnetic radiation reflected or emitted by each pixel in the scene. Through a process termed supervised land-cover classification, this allows to automatically yet accurately distinguish objects at the surface of our planet. In this respect, when producing a land-cover map of the surveyed area, the availability of training examples representative of each thematic class is crucial for the success of the classification procedure. However, in real applications, due to several constraints on the sample collection process, labeled pixels are usually scarce. When analyzing an image for which those key samples are unavailable, a viable solution consists in resorting to the ground truth data of other previously acquired images. This option is attractive but several factors such as atmospheric, ground and acquisition conditions can cause radiometric differences between the images, hindering therefore the transfer of knowledge from one image to another. The goal of this Thesis is to supply remote sensing image analysts with suitable processing techniques to ensure a robust portability of the classification models across different images. The ultimate purpose is to map the land-cover classes over large spatial and temporal extents with minimal ground information. To overcome, or simply quantify, the observed shifts in the statistical distribution of the spectra of the materials, we study four approaches issued from the field of machine learning. First, we propose a strategy to intelligently sample the image of interest to collect the labels only in correspondence of the most useful pixels. This iterative routine is based on a constant evaluation of the pertinence to the new image of the initial training data actually belonging to a different image. Second, an approach to reduce the radiometric differences among the images by projecting the respective pixels in a common new data space is presented. We analyze a kernel-based feature extraction framework suited for such problems, showing that, after this relative normalization, the cross-image generalization abilities of a classifier are highly increased. Third, we test a new data-driven measure of distance between probability distributions to assess the distortions caused by differences in the acquisition geometry affecting series of multi-angle images. Also, we gauge the portability of classification models through the sequences. In both exercises, the efficacy of classic physically- and statistically-based normalization methods is discussed. Finally, we explore a new family of approaches based on sparse representations of the samples to reciprocally convert the data space of two images. The projection function bridging the images allows a synthesis of new pixels with more similar characteristics ultimately facilitating the land-cover mapping across images.

Impedance field and transition from thermal to shot noise in Cd1-xZnxTe semi-insulating Ohmic detectors

Within a drift-diffusion model we investigate the role of the self-consistent electric field in determining the impedance field of a macroscopic Ohmic (linear) resistor made by a compensated semi-insulating semiconductor at arbitrary values of the applied voltage. The presence of long-range Coulomb correlations is found to be responsible for a reshaping of the spatial profile of the impedance field. This reshaping gives a null contribution to the macroscopic impedance but modifies essentially the transition from thermal to shot noise of a macroscopic linear resistor. Theoretical calculations explain a set of noise experiments carried out in semi-insulating CdZnTe detectors.

Genesis and classification of Oxisols in a highland toposequence of the upper Jequitinhonha Valley (MG)

The Brazilian System of Soil Classification (SiBCS) is a taxonomic system, open and in permanent construction, as new knowledge on Brazilian soils is obtained. The objective of this study was to characterize the chemical, physical, morphological, micro-morphological and mineralogical properties of four pedons of Oxisols in a highland toposequence in the upper Jequitinhonha Valley, emphasizing aspects of their genesis, classification and landscape development. The pedons occupy the following slope positions: summit - Red Oxisol (LV), mid slope (upper third) - Yellow-Red Oxisol (LVA), lower slope (middle third)- Yellow Oxisol (LA) and bottom of the valley (lowest third) - "Gray Oxisol" ("LAC"). These pedons were described and sampled for characterization in chemical and physical routine analyses. The total Fe, Al and Mn contents were determined by sulfuric attack and the Fe, Al and Mn oxides in dithionite-citrate-bicarbonate and oxalate extraction. The mineralogy of silicate clays was identified by X ray diffraction and the Fe oxides were detected by differential X ray diffraction. Total Ti, Ga and Zr contents were determined by X ray fluorescence spectrometry. The "LAC" is gray-colored and contains significant fragments of structure units in the form of a dense paste, characteristic of a gleysoil, in the horizons A and BA. All pedons are very clayey, dystrophic and have low contents of available P and a pH of around 5. The soil color was related to the Fe oxide content, which decreased along the slope. The decrease of crystalline and low- crystalline Fe along the slope confirmed the loss of Fe from the "LAC". Total Si increased along the slope and total Al remained constant. The clay fraction in all pedons was dominated by kaolinite and gibbsite. Hematite and goethite were identified in LV, low-intensity hematite and goethite in LVA, goethite in LA. In the "LAC", no hematite peaks and goethite were detected by differential X ray diffraction. The micro-morphology indicated prevalence of granular microstructure and porosity with complex stacking patterns.. The soil properties in the toposequence converged to a single soil class, the Oxisols, derived from the same source material. The landscape evolution and genesis of Oxisols of the highlands in the upper Jequitinhonha Valley are related to the evolution of the drainage system and the activity of excavating fauna.

Analysis, modelling and classification of geospatial data using machine learning

The research considers the problem of spatial data classification using machine learning algorithms: probabilistic neural networks (PNN) and support vector machines (SVM). As a benchmark model simple k-nearest neighbor algorithm is considered. PNN is a neural network reformulation of well known nonparametric principles of probability density modeling using kernel density estimator and Bayesian optimal or maximum a posteriori decision rules. PNN is well suited to problems where not only predictions but also quantification of accuracy and integration of prior information are necessary. An important property of PNN is that they can be easily used in decision support systems dealing with problems of automatic classification. Support vector machine is an implementation of the principles of statistical learning theory for the classification tasks. Recently they were successfully applied for different environmental topics: classification of soil types and hydro-geological units, optimization of monitoring networks, susceptibility mapping of natural hazards. In the present paper both simulated and real data case studies (low and high dimensional) are considered. The main attention is paid to the detection and learning of spatial patterns by the algorithms applied.