Genome-enabled prediction through quantile random forest for complex traits / Predição genômica por meio do random forest quantílitico para características complexas

ABSTRACT: Quantile Random Forest (QRF) is a non-parametric methodology that combines the advantages of Random Forest (RF) and Quantile Regression (QR). Specifically, this approach can explore non-linear functions, determining the probability distribution of a response variable and extracting information from different quantiles instead of just predicting the mean. This evaluated the performance of the QRF in the genomic prediction for complex traits (epistasis and dominance). In addition, compare the accuracies obtained with those derived from the G-BLUP. The simulation created an F2 population with 1,000 individuals and genotyped for 4,010 SNP markers. Besides, twelve traits were simulated from a model considering additive and non-additive effects, QTL (Quantitative trait loci) numbers ranging from eight to 120, and heritability of 0.3, 0.5, or 0.8. For training and validation, the 5-fold cross-validation approach was used. For each fold, the accuracies of all the proposed models were calculated: QRF in five different quantiles and three G-BLUP models (additive effect, additive and epistatic effects, additive and dominant effects). Finally, the predictive performance of these methodologies was compared. In all scenarios, the QRF accuracies were equal to or greater than the methodologies evaluated and proved to be an alternative tool to predict genetic values in complex traits.

RESUMO: Quantile Random Forest (QRF) é uma metodologia não paramétrica, que combina as vantagens do Random Forest (RF) e da Regressão Quantílica (QR). Especificamente, essa abordagem pode explorar funções não lineares, determinando a distribuição de probabilidade de uma variável resposta e extraindo informações de diferentes quantis em vez de apenas prever a média. O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho do QRF em predizer o valor genético genômico para características com arquitetura genética não aditiva (epistasia e dominância). Adicionalmente, as acurácias obtidas foram comparadas com aquelas advindas do G-BLUP. A simulação criou uma população F2 com 1.000 indivíduos genotipados para 4.010 marcadores SNP. Além disso, doze características foram simuladas a partir de um modelo considerando efeitos aditivos e não aditivos, com número de QTL (Quantitative trait loci) variando de oito a 120 e herdabilidade de 0,3, 0,5 ou 0,8. Para treinamento e validação foi usada a abordagem da validação cruzada 5-fold. Para cada um dos folds foram calculadas as acurácias de todos os modelos propostos: QRF em cinco quantis diferentes e três modelos do G-BLUP (com efeito aditivo, aditivo e epistático, aditivo e dominante). Por fim, o desempenho preditivo dessas metodologias foi comparado. Em todos os cenários, as acurácias do QRF foram iguais ou superiores às metodologias avaliadas e mostrou ser uma ferramenta alternativa para predizer valores genéticos em características complexas.

Airborne cameras for natural grassland classification in the Pampa biome / Câmeras aerotransportadas para classificação da vegetação em pastagem natural no bioma Pampa

ABSTRACT: The extension of the area occupied by the inter tussock stratum and tussock stratum in natural pastures is essential for the productive performance of grazing animals. Images obtained from unmanned remote sensors can provide useful information, especially because they have a high spatial resolution. Thus, this study evaluated the performance of the supervised adaptive classification applied to aerial images obtained from an onboard drone camera to map the area covered by tussocks in a natural pasture of the Pampa biome. The study was carried out in a natural pasture area managed since 1986 under different forage allowances, considering treatments of 8, 12, and 16 kg of dry matter per 100 kg live weight (% LW). An aerial image from September 2017, obtained with a Canon S100 camera onboard a drone at an altitude of 120 m, with a spatial resolution of 5 cm, was used. The random forest and support vector machine classifiers were tested associated with specific classification rules. False-color images showed considerable visual similarity in the large patterns of the vegetation distribution and the validation performed with independent samples when compared to the classified images. The tested classifiers were able to measure the area covered by the tussock stratum, which could be an indicator of the quality vegetation in a natural grassland of the Pampa biome.

RESUMO: A quantidade de área ocupada por estrato inferior e superior em pastagens naturais tem grande importância sobre o desempenho produtivo dos animais em pastejo. Imagens obtidas de sensores remotos não tripulados podem fornecer informações úteis, especialmente por possuírem alta resolução espacial. O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de classificação supervisionada adaptativa aplicada a imagem aérea obtida por câmera a bordo de drone, no mapeamento da área coberta por touceiras em pastagem natural do bioma Pampa. O estudo foi realizado em área de pastagem natural, manejada desde 1986 sob diferentes ofertas de forragem, tendo sido considerados os tratamentos 8, 12 e 16 kg de matéria seca por 100 kg de peso vivo (% PV). Foi utilizada uma imagem aérea, de setembro de 2017, obtida com uma câmera Canon S100, a bordo de um drone a 120 m de altitude, correspondendo a resolução espacial de 5 cm. Foram testados dois classificadores, Random Forest e Support Vector Machine associados a regras específicas de classificação. As imagens de falsa cor, quando comparadas às imagens classificadas, apresentaram considerável semelhança visual nos grandes padrões de distribuição da vegetação, bem como na validação feita com amostras independentes. Os classificadores testados foram capazes de mensurar a área coberta por estrato superior, podendo ser um indicador da qualidade da vegetação, em pastagem natural do bioma Pampa.

Genome-enabled prediction through quantile random forest for complex traits / Predição genômica por meio do random forest quantílitico para características complexas

Quantile Random Forest (QRF) is a non-parametric methodology that combines the advantages of Random Forest (RF) and Quantile Regression (QR). Specifically, this approach can explore non-linear functions, determining the probability distribution of a response variable and extracting information from different quantiles instead of just predicting the mean. This evaluated the performance of the QRF in the genomic prediction for complex traits (epistasis and dominance). In addition, compare the accuracies obtained with those derived from the G-BLUP. The simulation created an F2 population with 1,000 individuals and genotyped for 4,010 SNP markers. Besides, twelve traits were simulated from a model considering additive and non-additive effects, QTL (Quantitative trait loci) numbers ranging from eight to 120, and heritability of 0.3, 0.5, or 0.8. For training and validation, the 5-fold cross-validation approach was used. For each fold, the accuracies of all the proposed models were calculated: QRF in five different quantiles and three G-BLUP models (additive effect, additive and epistatic effects, additive and dominant effects). Finally, the predictive performance of these methodologies was compared. In all scenarios, the QRF accuracies were equal to or greater than the methodologies evaluated and proved to be an alternative tool to predict genetic values in complex traits.

Quantile Random Forest (QRF) é uma metodologia não paramétrica, que combina as vantagens do Random Forest (RF) e da Regressão Quantílica (QR). Especificamente, essa abordagem pode explorar funções não lineares, determinando a distribuição de probabilidade de uma variável resposta e extraindo informações de diferentes quantis em vez de apenas prever a média. O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho do QRF em predizer o valor genético genômico para características com arquitetura genética não aditiva (epistasia e dominância). Adicionalmente, as acurácias obtidas foram comparadas com aquelas advindas do G-BLUP. A simulação criou uma população F2 com 1.000 indivíduos genotipados para 4.010 marcadores SNP. Além disso, doze características foram simuladas a partir de um modelo considerando efeitos aditivos e não aditivos, com número de QTL (Quantitative trait loci) variando de oito a 120 e herdabilidade de 0,3, 0,5 ou 0,8. Para treinamento e validação foi usada a abordagem da validação cruzada 5-fold. Para cada um dos folds foram calculadas as acurácias de todos os modelos propostos: QRF em cinco quantis diferentes e três modelos do G-BLUP (com efeito aditivo, aditivo e epistático, aditivo e dominante). Por fim, o desempenho preditivo dessas metodologias foi comparado. Em todos os cenários, as acurácias do QRF foram iguais ou superiores às metodologias avaliadas e mostrou ser uma ferramenta alternativa para predizer valores genéticos em características complexas.

Airborne cameras for natural grassland classification in the Pampa biome / Câmeras aerotransportadas para classificação da vegetação em pastagem natural no bioma Pampa

The extension of the area occupied by the inter tussock stratum and tussock stratum in natural pastures is essential for the productive performance of grazing animals. Images obtained from unmanned remote sensors can provide useful information, especially because they have a high spatial resolution. Thus, this study evaluated the performance of the supervised adaptive classification applied to aerial images obtained from an onboard drone camera to map the area covered by tussocks in a natural pasture of the Pampa biome. The study was carried out in a natural pasture area managed since 1986 under different forage allowances, considering treatments of 8, 12, and 16 kg of dry matter per 100 kg live weight (% LW). An aerial image from September 2017, obtained with a Canon S100 camera onboard a drone at an altitude of 120 m, with a spatial resolution of 5 cm, was used. The random forest and support vector machine classifiers were tested associated with specific classification rules. False-color images showed considerable visual similarity in the large patterns of the vegetation distribution and the validation performed with independent samples when compared to the classified images. The tested classifiers were able to measure the area covered by the tussock stratum, which could be an indicator of the quality vegetation in a natural grassland of the Pampa biome.

A quantidade de área ocupada por estrato inferior e superior em pastagens naturais tem grande importância sobre o desempenho produtivo dos animais em pastejo. Imagens obtidas de sensores remotos não tripulados podem fornecer informações úteis, especialmente por possuírem alta resolução espacial. O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de classificação supervisionada adaptativa aplicada a imagem aérea obtida por câmera a bordo de drone, no mapeamento da área coberta por touceiras em pastagem natural do bioma Pampa. O estudo foi realizado em área de pastagem natural, manejada desde 1986 sob diferentes ofertas de forragem, tendo sido considerados os tratamentos 8, 12 e 16 kg de matéria seca por 100 kg de peso vivo (% PV). Foi utilizada uma imagem aérea, de setembro de 2017, obtida com uma câmera Canon S100, a bordo de um drone a 120 m de altitude, correspondendo a resolução espacial de 5 cm. Foram testados dois classificadores, Random Forest e Support Vector Machine associados a regras específicas de classificação. As imagens de falsa cor, quando comparadas às imagens classificadas, apresentaram considerável semelhança visual nos grandes padrões de distribuição da vegetação, bem como na validação feita com amostras independentes. Os classificadores testados foram capazes de mensurar a área coberta por estrato superior, podendo ser um indicador da qualidade da vegetação, em pastagem natural do bioma Pampa.

Retrieval of leaf chlorophyll content in Gannan navel orange based on fusing hyperspectral vegetation indices using machine learning algorithms / Recuperação do teor de clorofila de folhas em laranja do umbigo Gannan com base na fusão de índices de vegetação hiperespectral usando algoritmos de inteligência artificial

ABSTRACT: Estimating leaf chlorophyll contents through leaf reflectance spectra is efficient and nondestructive. The literature base regarding optical indices (particularly chlorophyll indices) is wide ranging and extensive. However, it is without much consensus regarding robust indices for Gannan navel orange. To address this problem, this study investigated the performance of 19 published indices using RDS (raw data spectrum), FDS (first derivative data spectrum) and SDS (second derivative data spectrum) for the estimation of chlorophyll content in navel orange leaves. The single spectral index and combination of multiple spectral indices were compared for their accuracy in predicting chlorophyll a content (Chla), chlorophyll b content (Chlb) and total chlorophyll content (Chltot) content in navel orange leaves by using partial least square regression (PLSR), adaboost regression (AR), random forest regression (RFR), decision tree regression (DTR) and support vector machine regression (SVMR) models. Through the comparison of the above data in three datasets, the optimal modeling data set is RDS data, followed by FDS data, and the worst is SDS data. In modeling with multiple spectral indices, good results were obtained for Chla (NDVI750, NDVI800), Chlb (Datt, DD, Gitelson 2) and Chltot (Datt, DD, Gitelson2) by corresponding index combinations. Overall, we can find that the AR is also the best regression method judging by prediction performance from the results of single spectral index models and multiple spectral indices models. In comparison, result of multiple spectral indices models is better than single spectral index models in predicting Chla and Chltot content using FDS data and SDS data, respectively.

RESUMO: Estimar os teores de clorofila foliar através de espectros de refletância foliar é eficiente e não destrutivo, a base da literatura sobre índices ópticos (principalmente índices de clorofila) é ampla e extensa. No entanto, não há muito consenso sobre índices robustos para a laranja de Gannan. O estudo investigou o desempenho de 19 índices publicados usando RDS (espectro de dados brutos), FDS (espectro de dados de primeira derivada) e SDS (espectro de dados de segunda derivada) para a estimativa do teor de clorofila em folhas de laranja de umbigo. Os índices espectrais foram comparados quanto à sua precisão na previsão do teor de clorofila a (Chla), teor de clorofila b (Chlb) e teor de clorofila total (Chltot) em folhas de laranja de umbigo usando regressão dos mínimos quadrados parcial (PLSR), regressão adaboost (AR), modelos de regressão de floresta aleatória (RFR), regressão de árvore de decisão (DTR) e regressão de máquina de vetor de suporte (SVMR). Através da comparação dos dados acima em três conjuntos de dados, o conjunto de dados de modelagem ideal são os dados RDS, seguidos pelos dados FDS, e o pior são os dados SDS. Na modelagem com vários índices espectrais, bons resultados foram obtidos para Chla (NDVI750, NDVI800), Chlb (Datt, DD, Gitelson 2) e Chltot (Datt, DD, Gitelson2) por combinações de índices correspondentes. No geral, podemos descobrir que o AR também é o melhor método de regressão a julgar pelo desempenho de previsão dos resultados de modelos de índice espectral único e modelos de índices espectrais múltiplos. Em comparação, o resultado de modelos de índices espectrais múltiplos é melhor do que os modelos de índices espectrais únicos na previsão do conteúdo de Chla e Chltot usando dados FDS e dados SDS, respectivamente.

Physical attributes and yield of wheat seeds originated from plants under temporary flooding of the soil / Atributos físicos e rendimento de sementes de trigo originadas de plantas sob alagamento temporário do solo

The aim of this work was to evaluate whether there is any influence of temporary soil flooding on the agronomic performance and yield of wheat varieties. The experimental design was completely random blocks, in an 11x2 factorial scheme (eleven varieties and two soil water conditions), with four replications. Stress was imposed in the stage prior to plant anthesis. The assessments were made in two seasons (2016/2017) in relation to the number of spikelets in the main ear, number of seeds in the main ear, mass of seeds in the main ear, number of seeds in the tiller ear, mass of seeds in the tiller ear and yield in the useful area. The physical attributes number of seeds, seed mass and wheat seed yield, according to variety and agricultural year, are negatively affected by the temporary flooding (12 days) of the soil. There is influence of temporary soil flooding on the agronomic performance and yield of wheat varieties. The varieties TBio Toruk, TBio Sinuelo, TBio Sintonia, and CD151 are superior in soil flooding condition for the number of spikelets, number of seeds end for the seed mass attribute. In the soil at field capacity, the seeds produced have higher yield compared to those produced under flooding period, reaching about 309.2 Kg more for the variety TBio Sinuelo, 262 Kg for TBio Toruk and 114 Kg in CD1303.

O trabalho teve como objetivo avaliar se há influência do alagamento temporário do solo no desempenho agronômico e no rendimento de cultivares de trigo. O delineamento experimental foi em blocos ao acaso, em esquema fatorial 11x2 (onze cultivares e duas condições hídricas do solo), com quatro repetições. O estresse foi o imposto no estádio antecedente a antese das plantas. Foi realizada a avaliação por dois anos (2016/2017) do número de espigueta da espiga principal, número de sementes da espiga principal, massa de sementes da espiga principal, número de sementes da espiga do perfilho, massa de sementes da espiga do perfilho e rendimento da área útil. Os atributos físicos número de sementes, massa de sementes e o rendimento de sementes de trigo, conforme a cultivar e ano agrícola, são afetados negativamente pelo alagamento temporário (12 dias) do solo. Há influência do alagamento temporário do solo no desempenho agronômico e na produtividade das variedades de trigo. As variedades TBio Toruk, TBio Sinuelo, TBio Sintonia e CD151 são superiores na condição de alagamento do solo para o número de espiguetas, número de sementes e para o atributo massa de sementes. Na condição de capacidade de campo, as sementes produzidas apresentam maior rendimento, atingindo cerca de 309,2 Kg a mais para a cultivar TBio Sinuelo, 262 Kg para a TBio Toruk e 114 Kg na CD1303 em comparação àquelas produzidas sob o período de alagamento imposto.

Demography and spatial distribution of a threatened species from the Atlantic Forest in southern Brazil: differences between urban and rural remnants / Demografia e distribuição espacial de uma espécie ameaçada da Floresta Atlântica no sul do Brasil: diferenças entre remanescentes urbano e rural

Logging and agricultural exploitation have led to the degradation of Araucaria Forest remnants and the alteration of its last preserved patches. This forest typology contains many endangered plant species, as is the case of the tree Oreopanax fulvus Marchal. To support conservation of this species and understand how different landscape matrices can influence its populations, we evaluated the demographic structure and spatial distribution of O. fulvus in two Araucaria Forest remnants in Paraná state. We delimited two plots (urban and rural population), each with 1 ha, subdivided them into 100 subplots (10 x 10 m), and recorded diameter at ground level (DGL), height, and coordinates of two post-germinative developmental stage of individuals. In each subplot, we measured slope, luminosity, and canopy height. We used Ripley's K function analysis to describe distribution patterns of the species and the spatial relationship between mature and juvenile trees. We performed correlations between abundance and environmental and structural variables of the O. fulvus populations. Abundance varied between remnants, from 183 individuals/ha (12 mature and 171 juvenile) to 1306 individuals/ha (10 and 1296). The remnants varied in abundance and plant frequency. The species showed an investment in seedling banks. Most juvenile had DGL up to 3.0 cm and height up to 1.0 m and presented aggregated spatial distribution, while adults had random distribution. In the rural population juvenile abundance were correlated with canopy height (positively) and distance to mature trees (negatively). The slope was correlated for both sites, but oppositely, indicating that other factors might have interfered in the regeneration abundance. The urban remnant showed a high abundance of this endangered species, calling attention for potential studies in urban arborization, management and conservation of these remnants.

A exploração madeireira e agrícola levou à degradação dos fragmentos de Floresta com Araucária e à alteração de seus últimos fragmentos preservados. Esta tipologia florestal contém muitas espécies de plantas ameaçadas, como é o caso de Oreopanax fulvus Marchal. Para apoiar a conservação desta espécie e entender como diferentes matrizes da paisagem podem influenciar suas populações, avaliamos a estrutura demográfica e a distribuição espacial de O. fulvus em dois remanescentes de Floresta com Araucária no estado do Paraná. Delimitamos duas parcelas (população urbana e rural), cada uma com 1 ha, subdivididas em 100 subparcelas (10 x 10 m), registrando-se o diâmetro ao nível do solo (DGL), a altura e as coordenadas de dois estágios de desenvolvimento pós-germinativo de indivíduos. Em cada subparcela, medimos declividade, luminosidade e altura do dossel. Utilizamos função K de Ripley para descrever os padrões espaciais da espécie e a relação espacial entre árvores maduras e juvenis. Realizamos análise de correlação entre a abundância e as variáveis ambientais e estruturais das populações de O. fulvus. A abundância variou entre os remanescentes, de 183 indivíduos/ha (12 maduros e 171 juvenis) a 1306 indivíduos/ha (10 e 1296). Os remanescentes apresentaram variações na abundância e frequência de indivíduos. A espécie demonstrou investimento na formação de banco de plântulas. A maioria dos juvenis tinha DGL até 3,0 cm e altura até 1,0 m e apresentaram distribuição espacial agregada, enquanto os adultos tiveram distribuição aleatória. Na população rural a abundância de juvenis foi correlacionada com altura do dossel (positivamente) e com a distância de árvores maduras (negativamente). A declividade foi correlacionada em ambos os locais, mas de forma oposta, indicando que outros fatores podem ter interferido na abundância da regeneração. O remanescente urbano mostrou elevada abundância desta espécie ameaçada, demonstrando um potencial para estudos de arborização urbana, manejo e conservação destes remanescentes.

Retrieval of leaf chlorophyll content in Gannan navel orange based on fusing hyperspectral vegetation indices using machine learning algorithms / Recuperação do teor de clorofila de folhas em laranja do umbigo Gannan com base na fusão de índices de vegetação hiperespectral usando algoritmos de inteligência artificial

Estimating leaf chlorophyll contents through leaf reflectance spectra is efficient and nondestructive. The literature base regarding optical indices (particularly chlorophyll indices) is wide ranging and extensive. However, it is without much consensus regarding robust indices for Gannan navel orange. To address this problem, this study investigated the performance of 19 published indices using RDS (raw data spectrum), FDS (first derivative data spectrum) and SDS (second derivative data spectrum) for the estimation of chlorophyll content in navel orange leaves. The single spectral index and combination of multiple spectral indices were compared for their accuracy in predicting chlorophyll a content (Chla), chlorophyll b content (Chlb) and total chlorophyll content (Chltot) content in navel orange leaves by using partial least square regression (PLSR), adaboost regression (AR), random forest regression (RFR), decision tree regression (DTR) and support vector machine regression (SVMR) models. Through the comparison of the above data in three datasets, the optimal modeling data set is RDS data, followed by FDS data, and the worst is SDS data. In modeling with multiple spectral indices, good results were obtained for Chla (NDVI750, NDVI800), Chlb (Datt, DD, Gitelson 2) and Chltot (Datt, DD, Gitelson2) by corresponding index combinations. Overall, we can find that the AR is also the best regression method judging by prediction performance from the results of single spectral index models and multiple spectral indices models. In comparison, result of multiple spectral indices models is better than single spectral index models in predicting Chla and Chltot content using FDS data and SDS data, respectively.

Estimar os teores de clorofila foliar através de espectros de refletância foliar é eficiente e não destrutivo, a base da literatura sobre índices ópticos (principalmente índices de clorofila) é ampla e extensa. No entanto, não há muito consenso sobre índices robustos para a laranja de Gannan. O estudo investigou o desempenho de 19 índices publicados usando RDS (espectro de dados brutos), FDS (espectro de dados de primeira derivada) e SDS (espectro de dados de segunda derivada) para a estimativa do teor de clorofila em folhas de laranja de umbigo. Os índices espectrais foram comparados quanto à sua precisão na previsão do teor de clorofila a (Chla), teor de clorofila b (Chlb) e teor de clorofila total (Chltot) em folhas de laranja de umbigo usando regressão dos mínimos quadrados parcial (PLSR), regressão adaboost (AR), modelos de regressão de floresta aleatória (RFR), regressão de árvore de decisão (DTR) e regressão de máquina de vetor de suporte (SVMR). Através da comparação dos dados acima em três conjuntos de dados, o conjunto de dados de modelagem ideal são os dados RDS, seguidos pelos dados FDS, e o pior são os dados SDS. Na modelagem com vários índices espectrais, bons resultados foram obtidos para Chla (NDVI750, NDVI800), Chlb (Datt, DD, Gitelson 2) e Chltot (Datt, DD, Gitelson2) por combinações de índices correspondentes. No geral, podemos descobrir que o AR também é o melhor método de regressão a julgar pelo desempenho de previsão dos resultados de modelos de índice espectral único e modelos de índices espectrais múltiplos. Em comparação, o resultado de modelos de índices espectrais múltiplos é melhor do que os modelos de índices espectrais únicos na previsão do conteúdo de Chla e Chltot usando dados FDS e dados SDS, respectivamente.

Machine learning applied to the prediction of root architecture of soybean cultivars under two water availability conditions / Machine learning aplicado à predição da arquitetura radicular de cultivares de soja sob duas condições de disponibilidade hídrica

The objective of this study was to evaluate the performance of four machine learning models, as well as multitask learning, to predict soybean root variables from simpler variables, under two water availability conditions. In order to do so, 100 soybean cultivars were conducted in a greenhouse under a control condition and a stress condition. Aerial part and root variables were evaluated. The machine learning models used to predict complex root variables were artificial neural network (ANN), random forest (RF), extreme gradient boosting (EGBoost) and support vector machine (SVM). A linear model was used for comparison purposes. Multitask learning was employed for ANN and RF. In addition, feature importance was defined using RF and XGBoost algorithms. All the machine learning models performed better than the linear model. In general, SVM had the greatest potential for the prediction of most of the root variables, with better values of RMSE, MAE and R2. Dry weight of the aerial part and root volume exhibited the greatest importance in the predictions. The models developed using multitask learning performed similarly to the ones conventionally developed. Finally, it is concluded that the machine learning models evaluated can be used to predict root variables of soybean from easily measurable variables, such as dry weight of the aerial part and root volume.(AU)

O objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho de quatro modelos de machine learning, bem como multitask learning, para predizer variáveis radiculares de soja a partir de variáveis simples, em duas condições de disponibilidade hídrica. Para isso,100 cultivares de soja foram conduzidas em casa de vegetação sob uma condição controle e uma condição estresse. Foram avaliadas as variáveis da parte aérea e da raiz. Os modelos machine learning usados para predizer variáveis complexas do sistema radicular foram rede neural artificial (RNA), random forest (RF), extreme gradient boosting (EGBoost) e support vector machine (SVM). O modelo linear foi usado para fins de comparação. O multitask learning foi empregado para RNA e RF. Além disso, a importância das variáveis foi definida usando algoritmos RF e XGBoost. Todos os modelos de machine learning apresentaram melhor desempenho do que o modelo linear. Em geral, SVM apresentou o maior potencial de predição da maioria das variáveis raiz, com melhores valores de RMSE, MAE e R2. O peso seco da parte aérea e o volume da raiz exibiram as maiores importâncias nas predições. Os modelos desenvolvidos por meio do multitask learning apresentaram desempenhos semelhantes aos desenvolvidos convencionalmente. Por fim, conclui-se que os modelos de machine learning avaliados podem ser usados para predizer variáveis radiculares de soja a partir de variáveis facilmente mensuráveis, como massa seca da parte aérea e volume radicular.(AU)

Beef cattle behavior in integrated crop-livestock systems / Comportamento de novilhos de corte em sistemas integrados de produção agropecuária

Temperament often depends on the animals' reaction to people, social and environmental conditions. However, little is known about the influence of changes in the pasture environment on cattle temperament. Thus, this study was designed to evaluate if an animals' temperament changes in response to being kept in a silvopastoral system. This study evaluated the effect of the tree components in a pasture environment on the temperament of any grazing cattle in integrated crop-livestock systems. A total of thirty-two Angus steers were allocated to either a livestock (L) or livestock-forest (LF) system and observed from December 2019 to February 2020. Each animal was evaluated for their reactivity score, flight speed, and number of vocalizations. The statistical model established that the animals were random effects and that the treatments and periods were fixed effects using the MIXED procedure, and the means were compared using LSMeans. The flight speed and number of vocalizations were similar in both production systems, while the reactivity score was lower for animals kept in the LF system when compared to those in the L system. This suggested that the LF system interferes positively with the animal's temperament in relation to the L production system. However, additional research is needed to understand the influence of the production system on animal temperament.

As divergências no temperamento dependem da reação dos animais às pessoas e à diferentes situações sociais e ambientais. Contudo, pouco se sabe acerca da influência de alterações no ambiente pastoril sobre o temperamento dos bovinos. Com isso, a hipótese de trabalho é de que o temperamento dos animais pode ser alterado se mantidos em sistemas pastoris arborizados. Para tanto, objetivou-se avaliar o efeito do componente arbóreo em ambiente pastoril sobre o temperamento de bovinos em pastejo em sistemas integrados de produção agropecuária. Foram avaliados 32 novilhos da raça Angus alocados em dois sistemas pecuária (PEC) e pecuária-floresta (PF) durante o período de dezembro de 2019 a fevereiro de 2020, no qual foi mensurado: o escore de reatividade dos animais; a velocidade de fuga e o número de vocalizações. O modelo estatístico utilizado considerou como efeito fixo de tratamentos e períodos e efeitos aleatórios dos animais, utilizando o procedimento MIXED, as médias foram comparadas pelo recurso lsmeans. A velocidade de saída e número de vocalizações foram similares entre os sistemas de produção. O escore de reatividade foi menor para os animais mantidos no sistema PF quando comparados aos do tratamento PEC. O sistema PF interfere positivamente no temperamento animal em relação ao sistema de produção PEC, observado pelo menor escore de reatividade nos animais mantidos neste sistema. Contudo, o estudo sobre a influência da integração de sistemas sobre o temperamento animal exige mais pesquisas para revelar o potencial deste modelo de produção sobre o comportamento animal.

In vitro lytic efficiency of Staphylococcus aureus bacteriophages in bacteria from bovine mastitis: a meta-analysis / Eficiência lítica in vitro de bacteriófagos de Staphylococcus aureus em bactérias de mastites bovina: uma meta-análise

ABSTRACT: Bacteriophages have been investigated as alternative to the treatment of bacterial infections, including bovine mastitis, in production animals. In this meta-analysis, we evaluated in vitro efficiency of phages of Staphylococcus aureus against S. aureus, which is involved in the etiology of bovine mastitis. Seventeen studies were included and the bacterial lytic activity was extracted using proportion analysis. The lytic efficiency of phages was obtained in this meta-analysis using a random-effects model [significant difference (P<0.05)]. Forest plots were used to graphically represent the efficiency of phages on bacterial isolates. Most phages (e.g., CS1, DW2, ΦSA011, ΦSA012, ΦSA022, ΦSA023, ΦSA024, ΦSA025, ΦSA037, ΦSA038, ΦSA039, ΦSA041, ΦSA042, ΦSA043, ΦSA044, MSA6, Ufv-aur2 to Ufv-aur11, SAH-1, SPW, vB_SauM_JS25, SaPh1 to SaPh6, SA, SANF, SA2, ΦSA012, ΦSA039, phi11, phiIPLA88, phiIPLA35, phiIPLA-RODI, phiIPLA-C1C, SAJK-IND, vBSP-A1, vBSP-A2, STA1.ST29, EB1.ST11, EB1.ST27, Remus, and ISP) were efficiently lytics or infected most S. aureus isolates, demonstrating 80% (P<0.05) lytic efficiency. The phages SA, SANF and SA2, also demonstrated lytic activity or infected the non-Staphylococcus aureus and Macrococcus caseolyticus isolates. In this meta-analysis, we compared and demonstrated the in vitro efficiency and host range of S. aureus phages. Additionally, the phages represent an alternative to be researched to treat bovine mastitis in dairy cattle caused by the prevalent microorganism, S. aureus.

RESUMO: Os bacteriófagos têm sido investigados como alternativa ao tratamento de infecções bacterianas em animais de produção, incluindo a mastite bovina. Nesta meta-análise, avaliamos a eficiência in vitro de fagos de Staphylococcus aureus contra S. aureus envolvidas na etiologia da mastite bovina. Dezessete estudos foram incluídos e a atividade lítica bacteriana foi extraída usando análise de proporção. A eficiência lítica dos fagos foi obtida nesta meta-análise, usando um modelo de efeitos aleatórios (diferença significativa (P <0,05)). Os gráficos de Forest plots foram usados para representar graficamente a eficiência dos fagos em isolados bacterianos. Os fagos avaliados, na sua grande maioria, (por exemplo, CS1, DW2, ΦSA011, ΦSA012, ΦSA022, ΦSA023, ΦSA024, ΦSA025, ΦSA037, ΦSA038, ΦSA039, ΦSA041, ΦSA042, ΦSA043, ΦSAf e U0f, ua04 SPW, vB_SauM_JS25, SaPh1 a SaPh6, SA, SANF, SA2, ΦSA012, ΦSA039, phi11, phiIPLA88, phiIPLA35, phiIPLA-RODI, phiIPLA-C1C, SAJK-IND, vBSP-A1, vBSP-A2, STA1.ST29, EB1.ST11, EB1.ST27, Remus, e ISP) foram eficientemente líticos ou infectaram a maioria dos isolados de S. aureus, demonstrando 80% (P < 0,05) de eficiência lítica. Os fagos SA, SANF e SA2 também demonstraram atividade lítica ou infectaram os isolados Staphylococcus não-aureus e Macrococcus caseolyticus. Nesta meta-análise, comparamos e demonstramos a eficiência in vitro e gama de hospedeiros de fagos de S. aureus. Adicionalmente, os fagos representam uma alternativa a ser pesquisada para o tratamento da mastite bovina em gado leiteiro causada pelo microrganismo prevalente, ou seja S. aureus.

Influence of integrated crop-livestock-forest on morphological composition and nutritional value of Marandu palisadegrass under continuous grazing / Influência da integração lavoura-pecuária-floresta na composição morfológica e valor nutricional do capimmarandu sob pastejo contínuo

This study characterizes the changes in leaf mass, morphological composition and nutritional value of leaf blades of palisadegrass (Urochloa brizantha cv. Marandu) under continuous grazing in the first year of implementation of pasture and after second year of the eucalyptus planting in an Integrated Crop-Livestock System and Integrated Crop-Livestock-Forest, which were tested in the four seasons. The experimental design was in random blocks, with three treatments: Crop-Livestock System (ICL) and Integrated CropLivestock-Forest with two eucalyptus tree densities (ICLF-1L, 196 eucalyptus trees ha-1 and ICLF-3L, 448 eucalyptus trees ha-1) and four replicates. Sixty castrated Nellore cattle with initial weight of 235.43 ± 25.46 kg and mean age of 16 ± 2.81 months were used during the growing phase under continuous grazing. The agronomic variables were: total dry mass of forage, leaves, stem and dead material; leaf: stem and live: senescent material ratios; and accumulation rate. The leaf: stem and live: senescent material relation did not obtain any difference between the evaluated systems. Dry matter, crude protein, fiber fractions and digestibility of leaf blades were evaluated. Dry mass of the forage (6775 kg ha-1), stem (2175 kg ha-1), senescent material (3175 kg ha-1) and dry matter content (28.6%) were greater in the ICL, whereas crude protein (11.3%) was greater in the ICLFs. On the other hand, accumulation rate and dry mass of leaf blades did not change between systems. Thus, until the first year of grazing, tree systems have advantages, because the forage production (accumulation rate) and leaf mass are similar to those of plants in full sun, besides showing higher nutritional value.(AU)

Este estudo caracterizou as mudanças na massa foliar, composição morfológica e valor nutricional das lâminas foliares de capim-marandu (Urochloa brizantha cv. Marandu) sob pastejo contínuo no primeiro ano de implantação da pastagem e após o segundo ano de plantio de eucalipto em Sistemas de Integração Lavoura-Pecuária e Integração Lavoura-Pecuária-Floresta, os quais foram testados nas quatro estações. O delineamento experimental foi em blocos casualizados, com três tratamentos: Integração LavouraPecuária (ILP) e Integração Lavoura-Pecuária- Floresta com duas densidades de eucaliptos (ILPF-1L, 196 árvores por ha-1 e ILPF-3L, 448 árvores por ha-1) e quatro repetições. Sessenta bovinos Nelore castrados com peso inicial de 235.43 ± 25.46 kg e 16 ± 2.81 meses foram usados durante a fase de recria sob pastejo contínuo. As variáveis agronômicas analisadas foram: massa seca total da forragem, folhas, caule e material morto; relações folha: caule e material vivo: senescente; e taxa de acumulação. Foram avaliadas a matéria seca, proteína bruta, frações fibrosas e digestibilidade das lâminas foliares. A relação folha:caule e material vivo: senescente não obtiveram diferença entre os sistemas avaliados. A massa seca da forragem (6.775 kg ha-1), colmo (2.175 kg ha-1), material senescente (3.175 kg ha-1) e teor de matéria seca (28,6%) foram maiores no ILP, enquanto a proteína bruta (11,3%) foi maior nos ILPFs. Por outro lado, taxa de acúmulo e massa seca das lâminas foliares não mudaram entre os sistemas. Assim, até o primeiro ano de pastejo, os sistemas arbóreos apresentam vantagens, pois a produção de forragem (taxa de acúmulo) e a massa foliar são semelhantes às das plantas a pleno sol, além de apresentarem maior valor nutricional.(AU)

Genomic prediction of leaf rust resistance to Arabica coffee using machine learning algorithms

Genomic selection (GS) emphasizes the simultaneous prediction of the genetic effects of thousands of scattered markers over the genome. Several statistical methodologies have been used in GS for the prediction of genetic merit. In general, such methodologies require certain assumptions about the data, such as the normality of the distribution of phenotypic values. To circumvent the non-normality of phenotypic values, the literature suggests the use of Bayesian Generalized Linear Regression (GBLASSO). Another alternative is the models based on machine learning, represented by methodologies such as Artificial Neural Networks (ANN), Decision Trees (DT) and related possible refinements such as Bagging, Random Forest and Boosting. This study aimed to use DT and its refinements for predicting resistance to orange rust in Arabica coffee. Additionally, DT and its refinements were used to identify the importance of markers related to the characteristic of interest. The results were compared with those from GBLASSO and ANN. Data on coffee rust resistance of 245 Arabica coffee plants genotyped for 137 markers were used. The DT refinements presented equal or inferior values of Apparent Error Rate compared to those obtained by DT, GBLASSO, and ANN. Moreover, DT refinements were able to identify important markers for the characteristic of interest. Out of 14 of the most important markers analyzed in each methodology, 9.3 markers on average were in regions of quantitative trait loci (QTLs) related to resistance to disease listed in the literature.

Genomic prediction of leaf rust resistance to Arabica coffee using machine learning algorithms

Genomic selection (GS) emphasizes the simultaneous prediction of the genetic effects of thousands of scattered markers over the genome. Several statistical methodologies have been used in GS for the prediction of genetic merit. In general, such methodologies require certain assumptions about the data, such as the normality of the distribution of phenotypic values. To circumvent the non-normality of phenotypic values, the literature suggests the use of Bayesian Generalized Linear Regression (GBLASSO). Another alternative is the models based on machine learning, represented by methodologies such as Artificial Neural Networks (ANN), Decision Trees (DT) and related possible refinements such as Bagging, Random Forest and Boosting. This study aimed to use DT and its refinements for predicting resistance to orange rust in Arabica coffee. Additionally, DT and its refinements were used to identify the importance of markers related to the characteristic of interest. The results were compared with those from GBLASSO and ANN. Data on coffee rust resistance of 245 Arabica coffee plants genotyped for 137 markers were used. The DT refinements presented equal or inferior values of Apparent Error Rate compared to those obtained by DT, GBLASSO, and ANN. Moreover, DT refinements were able to identify important markers for the characteristic of interest. Out of 14 of the most important markers analyzed in each methodology, 9.3 markers on average were in regions of quantitative trait loci (QTLs) related to resistance to disease listed in the literature.(AU)

In vitro lytic efficiency of Staphylococcus aureus bacteriophages in bacteria from bovine mastitis: a meta-analysis / Eficiência lítica in vitro de bacteriófagos de Staphylococcus aureus em bactérias de mastites bovina: uma meta-análise

Bacteriophages have been investigated as alternative to the treatment of bacterial infections, including bovine mastitis, in production animals. In this meta-analysis, we evaluated in vitro efficiency of phages of Staphylococcus aureus against S. aureus, which is involved in the etiology of bovine mastitis. Seventeen studies were included and the bacterial lytic activity was extracted using proportion analysis. The lytic efficiency of phages was obtained in this meta-analysis using a random-effects model [significant difference (P<0.05)]. Forest plots were used to graphically represent the efficiency of phages on bacterial isolates. Most phages (e.g., CS1, DW2, ΦSA011, ΦSA012, ΦSA022, ΦSA023, ΦSA024, ΦSA025, ΦSA037, ΦSA038, ΦSA039, ΦSA041, ΦSA042, ΦSA043, ΦSA044, MSA6, Ufv-aur2 to Ufv-aur11, SAH-1, SPW, vB_SauM_JS25, SaPh1 to SaPh6, SA, SANF, SA2, ΦSA012, ΦSA039, phi11, phiIPLA88, phiIPLA35, phiIPLA-RODI, phiIPLA-C1C, SAJK-IND, vBSP-A1, vBSP-A2, STA1.ST29, EB1.ST11, EB1.ST27, Remus, and ISP) were efficiently lytics or infected most S. aureus isolates, demonstrating 80% (P<0.05) lytic efficiency. The phages SA, SANF and SA2, also demonstrated lytic activity or infected the non-Staphylococcus aureus and Macrococcus caseolyticus isolates. In this meta-analysis, we compared and demonstrated the in vitro efficiency and host range of S. aureus phages. Additionally, the phages represent an alternative to be researched to treat bovine mastitis in dairy cattle caused by the prevalent microorganism, S. aureus.

Os bacteriófagos têm sido investigados como alternativa ao tratamento de infecções bacterianas em animais de produção, incluindo a mastite bovina. Nesta meta-análise, avaliamos a eficiência in vitro de fagos de Staphylococcus aureus contra S. aureus envolvidas na etiologia da mastite bovina. Dezessete estudos foram incluídos e a atividade lítica bacteriana foi extraída usando análise de proporção. A eficiência lítica dos fagos foi obtida nesta meta-análise, usando um modelo de efeitos aleatórios (diferença significativa (P <0,05)). Os gráficos de Forest plots foram usados para representar graficamente a eficiência dos fagos em isolados bacterianos. Os fagos avaliados, na sua grande maioria, (por exemplo, CS1, DW2, ΦSA011, ΦSA012, ΦSA022, ΦSA023, ΦSA024, ΦSA025, ΦSA037, ΦSA038, ΦSA039, ΦSA041, ΦSA042, ΦSA043, ΦSAf e U0f, ua04 SPW, vB_SauM_JS25, SaPh1 a SaPh6, SA, SANF, SA2, ΦSA012, ΦSA039, phi11, phiIPLA88, phiIPLA35, phiIPLA-RODI, phiIPLA-C1C, SAJK-IND, vBSP-A1, vBSP-A2, STA1.ST29, EB1.ST11, EB1.ST27, Remus, e ISP) foram eficientemente líticos ou infectaram a maioria dos isolados de S. aureus, demonstrando 80% (P < 0,05) de eficiência lítica. Os fagos SA, SANF e SA2 também demonstraram atividade lítica ou infectaram os isolados Staphylococcus não-aureus e Macrococcus caseolyticus. Nesta meta-análise, comparamos e demonstramos a eficiência in vitro e gama de hospedeiros de fagos de S. aureus. Adicionalmente, os fagos representam uma alternativa a ser pesquisada para o tratamento da mastite bovina em gado leiteiro causada pelo microrganismo prevalente, ou seja S. aureus.

In vitro lytic efficiency of Staphylococcus aureus bacteriophages in bacteria from bovine mastitis: a meta-analysis / Eficiência lítica in vitro de bacteriófagos de Staphylococcus aureus em bactérias de mastites bovina: uma meta-análise

Bacteriophages have been investigated as alternative to the treatment of bacterial infections, including bovine mastitis, in production animals. In this meta-analysis, we evaluated in vitro efficiency of phages of Staphylococcus aureus against S. aureus, which is involved in the etiology of bovine mastitis. Seventeen studies were included and the bacterial lytic activity was extracted using proportion analysis. The lytic efficiency of phages was obtained in this meta-analysis using a random-effects model [significant difference (P<0.05)]. Forest plots were used to graphically represent the efficiency of phages on bacterial isolates. Most phages (e.g., CS1, DW2, ΦSA011, ΦSA012, ΦSA022, ΦSA023, ΦSA024, ΦSA025, ΦSA037, ΦSA038, ΦSA039, ΦSA041, ΦSA042, ΦSA043, ΦSA044, MSA6, Ufv-aur2 to Ufv-aur11, SAH-1, SPW, vB_SauM_JS25, SaPh1 to SaPh6, SA, SANF, SA2, ΦSA012, ΦSA039, phi11, phiIPLA88, phiIPLA35, phiIPLA-RODI, phiIPLA-C1C, SAJK-IND, vBSP-A1, vBSP-A2, STA1.ST29, EB1.ST11, EB1.ST27, Remus, and ISP) were efficiently lytics or infected most S. aureus isolates, demonstrating 80% (P<0.05) lytic efficiency. The phages SA, SANF and SA2, also demonstrated lytic activity or infected the non-Staphylococcus aureus and Macrococcus caseolyticus isolates. In this meta-analysis, we compared and demonstrated the in vitro efficiency and host range of S. aureus phages. Additionally, the phages represent an alternative to be researched to treat bovine mastitis in dairy cattle caused by the prevalent microorganism, S. aureus.(AU)

Os bacteriófagos têm sido investigados como alternativa ao tratamento de infecções bacterianas em animais de produção, incluindo a mastite bovina. Nesta meta-análise, avaliamos a eficiência in vitro de fagos de Staphylococcus aureus contra S. aureus envolvidas na etiologia da mastite bovina. Dezessete estudos foram incluídos e a atividade lítica bacteriana foi extraída usando análise de proporção. A eficiência lítica dos fagos foi obtida nesta meta-análise, usando um modelo de efeitos aleatórios (diferença significativa (P <0,05)). Os gráficos de Forest plots foram usados para representar graficamente a eficiência dos fagos em isolados bacterianos. Os fagos avaliados, na sua grande maioria, (por exemplo, CS1, DW2, ΦSA011, ΦSA012, ΦSA022, ΦSA023, ΦSA024, ΦSA025, ΦSA037, ΦSA038, ΦSA039, ΦSA041, ΦSA042, ΦSA043, ΦSAf e U0f, ua04 SPW, vB_SauM_JS25, SaPh1 a SaPh6, SA, SANF, SA2, ΦSA012, ΦSA039, phi11, phiIPLA88, phiIPLA35, phiIPLA-RODI, phiIPLA-C1C, SAJK-IND, vBSP-A1, vBSP-A2, STA1.ST29, EB1.ST11, EB1.ST27, Remus, e ISP) foram eficientemente líticos ou infectaram a maioria dos isolados de S. aureus, demonstrando 80% (P < 0,05) de eficiência lítica. Os fagos SA, SANF e SA2 também demonstraram atividade lítica ou infectaram os isolados Staphylococcus não-aureus e Macrococcus caseolyticus. Nesta meta-análise, comparamos e demonstramos a eficiência in vitro e gama de hospedeiros de fagos de S. aureus. Adicionalmente, os fagos representam uma alternativa a ser pesquisada para o tratamento da mastite bovina em gado leiteiro causada pelo microrganismo prevalente, ou seja S. aureus.(AU)

Modeling and prediction of sulfuric acid digestion analyses data from PXRF spectrometry in tropical soils

Sulfuric acid digestion analyses (SAD) provide useful information to environmental studies, in terms of the geochemical balance of nutrients, parent material uniformity, nutrient reserves for perennial crops, and mineralogical composition of the soil clay fraction. Yet, these analyses are costly, time consuming, and generate chemical waste. This work aimed at predicting SAD results from portable X-ray fluorescence (pXRF) spectrometry, which is proposed as a “green chemistry” alternative to the current SAD method. Soil samples developed from different parent materials were analyzed for soil texture and SAD, and scanned with pXRF. The SAD results were predicted from pXRF elemental analyses through simple linear regressions, stepwise multiple linear regressions, and random forest algorithm, with and without incorporation of soil texture data. The modeling was developed with 70 % of the data, while the remaining 30 % was used for validation through calculation of R2, adjusted R2, root mean square error, and mean error. Simple linear regression can accurately predict SAD results of Fe2O3 (R2 0.89), TiO2 (R2 0.96), and P2O5 (R2 0.89). Stepwise regressions provided accurate predictions for Al2O3 (R2 0.87) and Ki - molar weathering index (SiO2/Al2O3) (R2 0.74) by incorporating soil texture data, as well as for SiO2 (R2 0.61). Random forest also provided adequate predictions, especially for Fe2O3 (R2 0.95), and improved results of Kr - molar weathering index (SiO2/(Al2O3 + Fe2O3)) (R2 0.66), by incorporation of soil texture data. Our findings showed that the SAD results could be accurately predicted from pXRF data, decreasing costs, time and the production of laboratory waste.

Modeling and prediction of sulfuric acid digestion analyses data from PXRF spectrometry in tropical soils

Sulfuric acid digestion analyses (SAD) provide useful information to environmental studies, in terms of the geochemical balance of nutrients, parent material uniformity, nutrient reserves for perennial crops, and mineralogical composition of the soil clay fraction. Yet, these analyses are costly, time consuming, and generate chemical waste. This work aimed at predicting SAD results from portable X-ray fluorescence (pXRF) spectrometry, which is proposed as a “green chemistry” alternative to the current SAD method. Soil samples developed from different parent materials were analyzed for soil texture and SAD, and scanned with pXRF. The SAD results were predicted from pXRF elemental analyses through simple linear regressions, stepwise multiple linear regressions, and random forest algorithm, with and without incorporation of soil texture data. The modeling was developed with 70 % of the data, while the remaining 30 % was used for validation through calculation of R2, adjusted R2, root mean square error, and mean error. Simple linear regression can accurately predict SAD results of Fe2O3 (R2 0.89), TiO2 (R2 0.96), and P2O5 (R2 0.89). Stepwise regressions provided accurate predictions for Al2O3 (R2 0.87) and Ki - molar weathering index (SiO2/Al2O3) (R2 0.74) by incorporating soil texture data, as well as for SiO2 (R2 0.61). Random forest also provided adequate predictions, especially for Fe2O3 (R2 0.95), and improved results of Kr - molar weathering index (SiO2/(Al2O3 + Fe2O3)) (R2 0.66), by incorporation of soil texture data. Our findings showed that the SAD results could be accurately predicted from pXRF data, decreasing costs, time and the production of laboratory waste.(AU)

Benthic macroinvertebrate communities in sites with native forest presence and absence in north Patagonia

ABSTRACT The benthic fauna in northern Patagonian streams is characterized by presence of water quality indicator species. The aim of the present study was characterized the benthic communities in streams associated to sites with presence of Nothofagus forests and with human intervention without Nothofagus forests using null models in ecology, unified neutral theory of biodiversity (UNTB) and unweighted pair group method with arithmetic mean (UPGMA). The results of species co-occurrence null model revealed that species associations are random, whereas the results of niche overlap null models revealed the presence of niche overlap. The UNTB results revealed low species number. The results of UPGMA revealed that species composition is specific for each site existing marked differences. The exposed results agree with results observed for central and northern Patagonian Chilean rivers, where the species composition is variable in according to surrounding basin properties and seasonal conditions.

RESUMO A fauna bentônica nos córregos do norte da Patagônia é caracterizada pela presença de espécies indicadoras de qualidade da água. O objetivo do presente estudo foi caracterizar as comunidades bentônicas em riachos associados a locais com presença de florestas de Nothofagus e com intervenção humana sem florestas de Nothofagus usando modelos nulos em ecologia, teoria unificada de biodiversidade unificada (UNTB) e método de grupo de par não ponderado com média aritmética (UPGMA). Os resultados do modelo nulo de co-ocorrência de espécies revelaram que as associações de espécies são aleatórias, enquanto os resultados de modelos nulos de sobreposição de nicho revelaram a presença de sobreposição de nicho. Os resultados do UNTB revelaram baixo número de espécies. Os resultados da UPGMA demonstraram que a composição de espécies é específica para cada local, existindo diferenças marcadas. Os resultados expostos concordam com os resultados observados para os rios chileno central e norte da Patagônia, onde a composição das espécies é variável de acordo com as propriedades da bacia circundante e às condições sazonais.

Ocorrência de ectoparasitas no roedor Oligoryzomys microtis em regiões ao norte do Departamento de La Paz, Bolívia / Occurrence of ectoparasites in rodents of the species Oligoryzomys microtis in northern La Paz Department, Bolivia

O objetivo deste trabalho foi mapear e descrever a ocorrência de roedores e seus ectoparasitas nas regiões norte do departamento de La Paz, Bolívia. De abril a maio e julho a agosto de 2017, 80 indivíduos da espécie Oligoryzomys microtis foram capturados em armadilhas vivas. Uma amostra aleatória de 36 indivíduos foi analisada quanto à presença de ectoparasitas, encontrando um total de 458 ectoparasitas. Os roedores foram capturados em dois tipos de ambientes: floresta secundária e áreas cultivadas, sendo a área cultivada a área com maior captação de roedores. Dos ectoparasitas, Laelaps sp. foi o gênero com maior abundância e Mysolaelaps sp. o mais prevalente; o gênero Polygenis sp. é aparentemente descrito pela primeira vez na selva amazônica, exigindo estudos adicionais para entender melhor os patógenos que são transmitidos no parasitismo desta pulga em roedores devido à sua importância no ecossistema e para a saúde pública.(AU)

The objective of this work was to map and describe the occurrence of rodents and their ectoparasites in regions to the North of the department of La Paz in Bolivia. From April to May and July to August 2017, 80 Oligoryzomys microtis rodents were captured and 36 random samples of their ectoparasites were analyzed, totaling 458 ectoparasites. Rodents were captured in two types of environments: secondary forest and crops areas, being the second one with greater amount of capture of rodents. Among the ectoparasites, Laelaps sp was the genus with the highest abundance and Mysolaelaps sp with the highest prevalence; the genus Polygenis sp is apparently described for the first time in the Amazon rainforest, requiring more studies to better understand the pathogens transmitted in the parasitism of this flea in rodents due to their importance in the ecosystem and public health.(AU)