Analysis of the toxicological and pharmacokinetic profile of Kaempferol-3-O-ß-D-(6"-E-p-coumaryl) glucopyranoside - Tiliroside: in silico, in vitro and ex vivo assay / Análise do perfil toxicológico e farmacocinético de Kaempferol-3-O-ß-D- (6 "-E-p-cumaril) glucopiranosídeo - Tilirosídeo: ensaio in silico, in vitro e ex vivo

Abstract Tiliroside is a glycosidic flavonoid present in many plants species including Helicteres velutina K. Schum (Malvaceae sensu lato), commonly known in Brazil as "pitó". This molecule has been shown to have many biological activities, however no study has been carried out to investigate the toxicity of this substance. The present work aimed to evaluate the possible cellular toxicity in silico, in vitro and ex-vivo of the kaempferol-3-O-β-D-(6"-E-p-coumaroyl) glucopyranoside (tiliroside), through chemical structure analysis, toxicity assessment and predictive bioactive properties, using human samples for in vitro and ex-vivo tests. The in silico analysis suggests that tiliroside exhibited great absorption index when penetrating biological membranes. In addition, it also displayed considerable potential for cellular protection against free radicals, and anticarcinogenic, antioxidant, antineoplastic, anti-inflammatory, anti-hemorrhagic and antithrombotic activities. The assessment of the hemolytic and genotoxic effects of tiliroside showed low hemolysis rates in red blood cells and absence of cellular toxicity in the oral mucosa cells. The data obtained indicate that this molecule could be a promising therapeutic approach as a possible new drug with biotechnological potential.

Resumo O tilirosídeo é um flavonóide glicosídico presente em muitas espécies de plantas, incluindo Helicteres velutina K. Schum (Malvaceae sensu lato), conhecida no Brasil como "pitó". Esta molécula mostrou ter muitas atividades biológicas, porém nenhum estudo foi realizado para investigar a toxicidade dessa substância. O presente trabalho teve como objetivo avaliar a possível toxicidade celular in silico, in vitro e ex-vivo do kaempferol-3-O-β-D- (6 "-Ep-coumaroil) glucopiranosídeo (tilirosídeo), por meio de análises de estrutura química, toxicidade avaliação e propriedades bioativas preditivas, utilizando amostras humanas para testes in vitro e ex-vivo. A análise in silico sugere que o tilirosídeo exibe bom índice de absorção para penetrar nas membranas biológicas. Além disso, apresentou considerável potencial de proteção celular contra os radicais livres e com atividades anticarcinogênica, antioxidante, antineoplásica, antiinflamatória, anti-hemorrágica e antitrombótica. A avaliação dos efeitos hemolíticos e genotóxicos do tilirosídeo mostrou baixas taxas de hemólise nas hemácias e ausência de toxicidade em células da mucosa oral. Os dados obtidos indicam que esta molécula pode possuir uma abordagem terapêutica promissora como uma possível nova droga com potencial biotecnológico.

Molecular docking, ADMET and molecular dynamics simulation revealed metralindole as a multitargeted inhibitor for division kinases / Ancoragem molecular, ADMET e simulação de dinâmica molecular revelaram o metralindol como inibidor multialvo para divisão quinases

Lung cancer is the most common type of cancer in the world, and alone, in 2020, almost 2.21 million new cases were diagnosed, with 1.80 million deaths, and are increasing daily. Non-small cell lung (NSCLC) is the primary type of lung cancer, predominantly forms around 80% of cases compared to small cell carcinoma, and about 75% of patients are already in an advanced state when diagnosed. Despite notable advances in early diagnosis and treatment, the five-year survival rate for NSCLC is not encouraging. Therefore, it is crucial to investigate the molecular causes of non-small cell lung cancer to create more efficient therapeutic approaches. Lung cancer showed a more significant and persistent binding affinity and energy landscape with the target CDK2 staurosporine and FGF receptor-1. In this study, we have picked two essential target proteins, human cyclin-dependent kinase-2 and Human Protein Kinase CK2 Holoenzyme and screened the entire prepared DrugBank prepared library of 1,55,888 compounds and identified 2-(2-methyl-5-nitroimidazole-1-yl) ethanol (Metralindole) as a major inhibitor. Metralindole has displayed high docking scores of -5.159 Kcal/mol and -5.99 Kcal/mol with good hydrogen bonding and other bonding topologies such as van der Waals force, and ADMET results shown excellent bioavailability, outstanding solubility, no side effects, and toxicity. The molecular dynamics simulation for 100ns in a water medium confirmed the compound's stability and interaction pattern with the lowest deviation and fluctuations. Our in-silico study suggests Metralindole, an experimental compound, can effectively cure lung cancer. Further, the experimental validation of the compound is a must before any prescription.

O câncer de pulmão é o tipo de câncer mais comum no mundo, e, apenas em 2020, foram diagnosticados quase 2,21 milhões de novos casos, com 1,8 milhão de óbitos, e isso vem aumentando diariamente. O câncer de pulmão de células não pequenas (CPCNP) é o tipo primário de câncer de pulmão, forma que predomina em cerca de 80% dos casos em comparação com o carcinoma de pequenas células, e cerca de 75% dos pacientes já estão em estado avançado quando diagnosticados. Apesar dos avanços notáveis no diagnóstico e tratamento precoces, a taxa de sobrevida em cinco anos para CPCNP não é animadora. Portanto, é crucial investigar as causas moleculares do CPCNP para criar abordagens terapêuticas mais eficientes. O câncer de pulmão mostrou uma afinidade de ligação e perfil energético mais significativos e persistentes com a estaurosporina CDK2 alvo e o receptor-1 de FGF. Neste estudo, escolhemos duas proteínas-alvo essenciais, a quinase dependente de ciclina humana-2 e a holoenzima CK2 da proteína quinase humana, examinamos toda a biblioteca preparada pelo DrugBank de 1,55,888 compostos e identificamos 2-(2-metil-5-nitroimidazol-1-il) etanol (metralindol) como inibidor principal. O metralindol apresentou altas pontuações de ancoragem de -5,159 Kcal/mol e -5,99 Kcal/mol, com boas ligações de hidrogênio e outras topologias de ligação, como a força de Van der Waals, e os resultados do ADMET mostraram excelente biodisponibilidade e solubilidade, sem efeitos colaterais e toxicidade. A simulação de dinâmica molecular para 100ns em meio aquoso confirmou a estabilidade e o padrão de interação do composto com os menores desvios e flutuações. Nosso estudo in silico sugere que o metralindol, um composto experimental, pode efetivamente curar o câncer de pulmão. Além disso, a validação experimental do composto é obrigatória antes de qualquer prescrição.

Study of resveratrol against bone loss by using in-silico and in-vitro methods / Estudo do resveratrol contra a perda óssea usando métodos in silico e in vitro

Abstract By applying the in-silico method, resveratrol was docked on those proteins which are responsible for bone loss. The Molecular docking data between the resveratrol and Receptor activator of nuclear factor-kappa-Β ligand [RANKL] receptors proved that resveratrol binds tightly to the receptors, showed the highest binding affinities of −6.9, −7.6, −7.1, −6.9, −6.7, and −7.1 kcal/mol. According to in-vitro data, Resveratrol reduced the osteoclasts after treating Marrow-Derived Macrophages [BMM] with Macrophage colony-stimulating factor [MCSF] 20ng / ml and RANKL 50ng / ml, with different concentrations of resveratrol (2.5, 10 μg / ml) For 7 days, the cells were treated with MCSF (20 ng / ml) and RANKL (40 ng / ml) together with concentrated trimethyl ether and resveratrol (2.5, 10 μg / ml) within 12 hours. Which, not affect cell survival. After fixing osteoclast cells with formaldehyde fixative on glass coverslip followed by incubation with 0.1% Triton X-100 in PBS for 5 min and after that stain with rhodamine phalloidin staining for actin and Hoechst for nuclei. Fluorescence microscopy was performed to see the distribution of filaments actin [F.actin]. Finally, resveratrol reduced the actin ring formation. Resveratrol is the best bioactive compound for drug preparation against bone loss.

Resumo Com a aplicação do método in-silico, o resveratrol foi ancorado nas proteínas responsáveis ​​pela perda óssea. Os dados de docking molecular entre o resveratrol e o ligante do receptor ativador do fator nuclear kappa-Β [Receptor Activator of Nuclear Factor kappa-B Ligant (RANKL)] provaram que o resveratrol se liga fortemente aos receptores, mostraram as afinidades de ligação mais altas de −6,9, −7,6, −7,1, −6,9, - 6,7 e -7,1 kcal / mol. De acordo com dados in-vitro, o resveratrol reduziu os osteoclastos após o tratamento de macrófagos derivados da medula óssea [Bone Marrow-derived Macrophage (BMM)] com fator estimulador de colônias de macrófagos [Macrophage Colony-Stimulating Factor (MCSF)] 20ng / ml e RANKL 50ng / ml, com diferentes concentrações de resveratrol (2,5, 10 μg / ml). Durante sete dias, as células foram tratadas com MCSF (20 ng / ml) e RANKL (40 ng / ml) juntamente com éter trimetílico concentrado e resveratrol (2,5, 10 μg / ml) em 12 horas, processo que não afeta a sobrevivência celular. Após a fixação de células de osteoclastos com fixador de formaldeído em lamela de vidro seguido de incubação com 0,1% Triton X-100 em PBS por 5 min, foi realizado posteriormente o procedimento para corar com rodamina faloidina a actina e Hoechst os núcleos. A microscopia de fluorescência foi realizada para ver a distribuição dos filamentos de actina [F.actina]. Finalmente, o resveratrol reduziu a formação do anel de actina. O resveratrol é o melhor composto bioativo para o preparo de medicamentos contra a perda óssea.

Phylogenetic classification of feline immunodeficiency virus

Background: The feline immunodeficiency virus (FIV) is responsible for a retroviral disease that affects domestic and wild cats worldwide, causing Feline Acquired Immunodeficiency Syndrome (FAIDS). FIV is a lentivirus from the family Retroviridae and its genome has 3 main structural genes: gag, pol and env. Phylogenetic studies have classified FIV into 7 subtypes according to the diversity among strains from the World, mainly in the env gene. Epidemiological analyses have demonstrated the high predominance of FIV-A and FIV-B. This in silico study aimed to perform a phylogenetic analysis to study FIV diversity worldwide. Materials, Methods & Results: A total of 60 whole genome sequences (WGS) and 122 FIV env gene sequences were included in 2 datasets, which were aligned using MAFFT version 7. Recombination among genomes and/or env genes was analyzed with RDP5 software. Phylogenetic analyses with both datasets were performed, after removing the recombinant sequences, by the W-IQ-TREE and constructed and edited by the FigTree. A total of 12 recombination events involving 19 WGS were detected. In addition, 27 recombination events involving 49 sequences were observed in the env gene. A high rate of recombinants was observed inter-subtypes (A/B and B/D) and intra-subtypes (A/A). All recombinants were removed from the subsequent phylogenetic analyses. Phylogenies demonstrated 6 distinct main clades, 5 from domestic cats (A, B, C, E, U) and 1 from wild cat sequences (W) in the WGS, as well as in the specific env gene analyses. Most clustered with subtype B sequences. In the WGS analysis, clade B had a prevalence of 65.9% Brazilian sequences (27/41) and 2.4% Japanese sequences (1/41). In the env gene analyses, clade B showed a prevalence of 43.8% of Brazilian sequences (32/73) and 20.5% of USA sequences (15/73). The results of both analyses also confirm the FIV-wide geographical distribution around the world. In the phylogenetic analyses carried out with WGS, sequences from China (1/41; 2.4%), Colombia (1/41; 2.4%) and the USA (1/41; 2.4%) were identified in clade A; sequence from Canada in clade C (1/41; 2.4%); sequence from Botswana belonged to clade E (1/41; 2.4%); sequences from Brazil clustered into clade U (2/41; 5% - data not yet published); and sequences belonging to the clade W were from Canada (1/41; 2.4%) and the USA (5/41; 12.3%). Specific env gene phylogenetic analyses showed sequences from Colombia (1/73; 1.4%), France (2/73; 2.7%), the Netherlands (3/73; 4.1%), Switzerland (2/73; 2.7%), USA (6/73; 8.3%), belonging to clade A; sequence from Canada belonging to clade C (1/73; 1.4%); sequences from Brazil belonging to clade U (2/73; 5% - data not yet published); and sequences belonging to clade W from the USA (6/73; 8.3%). Discussion: The results presented here demonstrate that FIV has a rapid viral evolution due to recombination and mutation events, more specifically in the env gene, which is highly variable. Currently, this retrovirus is classified into 7 subtypes (A, B, C, D, E, F and U-NZenv) according to their high genomic diversity. It also highlighted the importance of in silico sequence and phylogeny studies to demonstrate evolutionary processes. This was the first study to address the WGS FIV diversity with a phylogenetic approach.

A threefold approach including quantum chemical, molecular docking and molecular dynamic studies to explore the natural compounds from Centaurea jacea as the potential inhibitors for COVID-19 / Uma abordagem tríplice incluindo química quântica, docking molecular e estudos dinâmicos moleculares para explorar os compostos naturais de Centaurea jacea como inibidores potenciais para Covid-19

Abstract In the current report, we studied the possible inhibitors of COVID-19 from bioactive constituents of Centaurea jacea using a threefold approach consisting of quantum chemical, molecular docking and molecular dynamic techniques. Centaurea jacea is a perennial herb often used in folk medicines of dermatological complaints and fever. Moreover, anticancer, antioxidant, antibacterial and antiviral properties of its bioactive compounds are also reported. The Mpro (Main proteases) was docked with different compounds of Centaurea jacea through molecular docking. All the studied compounds including apigenin, axillarin, Centaureidin, Cirsiliol, Eupatorin and Isokaempferide, show suitable binding affinities to the binding site of SARS-CoV-2 main protease with their binding energies -6.7 kcal/mol, -7.4 kcal/mol, -7.0 kcal/mol, -5.8 kcal/mol, -6.2 kcal/mol and -6.8 kcal/mol, respectively. Among all studied compounds, axillarin was found to have maximum inhibitor efficiency followed by Centaureidin, Isokaempferide, Apigenin, Eupatorin and Cirsiliol. Our results suggested that axillarin binds with the most crucial catalytic residues CYS145 and HIS41 of the Mpro, moreover axillarin shows 5 hydrogen bond interactions and 5 hydrophobic interactions with various residues of Mpro. Furthermore, the molecular dynamic calculations over 60 ns (6×106 femtosecond) time scale also shown significant insights into the binding effects of axillarin with Mpro of SARS-CoV-2 by imitating protein like aqueous environment. From molecular dynamic calculations, the RMSD and RMSF computations indicate the stability and dynamics of the best docked complex in aqueous environment. The ADME properties and toxicity prediction analysis of axillarin also recommended it as safe drug candidate. Further, in vivo and in vitro investigations are essential to ensure the anti SARS-CoV-2 activity of all bioactive compounds particularly axillarin to encourage preventive use of Centaurea jacea against COVID-19 infections.

Resumo No presente relatório, estudamos os possíveis inibidores de Covid-19 de constituintes bioativos de Centaurea jacea usando uma abordagem tripla que consiste em técnicas de química quântica, docking molecular e dinâmica molecular. Centaurea jacea é uma erva perene frequentemente usada em remédios populares de doenças dermatológicas e febre. Além disso, as propriedades anticâncer, antioxidante, antibacteriana e antiviral de seus compostos bioativos também são relatadas. A Mpro (proteases principais) foi acoplada a diferentes compostos de Centaurea jacea por meio de docking molecular. Todos os compostos estudados, incluindo apigenina, axilarina, Centaureidina, Cirsiliol, Eupatorina e Isokaempferide, mostram afinidades de ligação adequadas ao sítio de ligação da protease principal SARS-CoV-2 com suas energias de ligação -6,7 kcal / mol, -7,4 kcal / mol, - 7,0 kcal / mol, -5,8 kcal / mol, -6,2 kcal / mol e -6,8 kcal / mol, respectivamente. Dentre todos os compostos estudados, a axilarina apresentou eficiência máxima de inibidor, seguida pela Centaureidina, Isokaempferida, Apigenina, Eupatorina e Cirsiliol. Nossos resultados sugeriram que a axilarina se liga aos resíduos catalíticos mais cruciais CYS145 e HIS41 do Mpro, além disso a axilarina mostra 5 interações de ligações de hidrogênio e 5 interações hidrofóbicas com vários resíduos de Mpro. Além disso, os cálculos de dinâmica molecular em uma escala de tempo de 60 ns (6 × 106 femtossegundos) também mostraram percepções significativas sobre os efeitos de ligação da axilarina com Mpro de SARS-CoV-2 por imitação de proteínas como o ambiente aquoso. A partir de cálculos de dinâmica molecular, os cálculos RMSD e RMSF indicam a estabilidade e dinâmica do melhor complexo ancorado em ambiente aquoso. As propriedades ADME e a análise de previsão de toxicidade da axilarina também a recomendaram como um candidato a medicamento seguro. Além disso, as investigações in vivo e in vitro são essenciais para garantir a atividade anti-SARS-CoV-2 de todos os compostos bioativos, particularmente a axilarina, para encorajar o uso preventivo de Centaurea jacea contra infecções por Covid-19.

Overview of the use of genomic data in animal breeding / Panorama do uso de dados genômicos no melhoramento genético animal

ABSTRACT: The use of molecular information in breeding programs contributed to important advances in the improvement of traits of economic interest in livestock production. The advent of single nucleotide polymorphism (SNP) panels applied to genome-wide selection (GWS) and genome-wide association studies (GWAS), along with computational advances (e.g., use of powerful software and robust analyses) allowed a better understanding of the genetic architecture of farm animals and increased the selection efficiency. In this context, the statistic method single-step GBLUP has been frequently used to perform GWS, and more recently GWAS analyses, providing accurate predictions and QTL detection, respectively. Nevertheless, in developing countries, species such as sheep and goats, whose genomic data are more difficult to be obtained, the use of data simulation has been efficient in the study of the major factors involved in the selection process, such as size of training population, density of SNP chips, and genotyping strategies. The effects of these factors are directly associated with the prediction accuracy of genomic breeding values. In this review we showed important aspects of the use of genomics in the genetic improvement of production traits of animals, the main methods currently used for prediction and estimation of molecular marker effects, the importance of data simulation for validation of those methods, as well as the advantages, challenges and limitations of the use of GWS and GWAS in the current scenario of livestock production.

RESUMO: Em programas de melhoramento genético, o uso de informações moleculares garantiu importantes avanços para a melhoria de características de interesse econômico, no âmbito da produção animal. O advento da tecnologia de painéis de SNPs aplicados à seleção genômica ampla (GWS) e associação genômica ampla (GWAS), aliado ao avanço computacional, com o uso de softwares e análises robustas, permitiram melhor compreensão sobre a arquitetura genética dos animais de produção e, consequentemente, maior eficiência na seleção. Nesse contexto, o método estatístico single-step GBLUP tem sido utilizado, frequentemente, na execução da GWS e, mais recentemente, em GWAS, possibilitando predições acuradas e detecção de QTLs, respectivamente. No entanto, em países em desenvolvimento e, em espécies como os ovinos e caprinos, que existe maior dificuldade para a aquisição de dados genômicos, o uso da simulação de dados tem se mostrado eficiente para estudar os principais fatores envolvidos no processo de seleção, como o tamanho da população de treinamento, densidade de chipde SNPs e estratégias de genotipagem, cujos efeitos estão diretamente associados à acurácia da predição de valores genéticos genômicos. Nesta revisão, serão abordados pontos importantes sobre o uso da genômica no melhoramento genético de características produtivas em animais, principais métodos de predição e estimação de efeitos de marcadores moleculares na atualidade, a importância da simulação de dados para a validação desses métodos, bem como as vantagens, os desafios e as limitações no cenário atual da produção animal com o uso da seleção e associação genômica ampla.

Climate Parameters in the Trailer During the Transportation of One-Day-Old-Chicks

Various problems may arise during the road transportation of one-day-old broiler chickens from hatcheries to rearing houses. In this study, the transportation vehicles of a private company operating in the Bursa Region were physically examined, and the climate parameters of the trailer were observed. During these observations the exposure of animals to heat stress was measured, and the loss of life during transportation was revealed. Thirteen data logger values were placed in the trailer and their readings were recorded. While the highest heat stress is in the summer and the heat stress is the highest in the front and middle parts of the trailer, the least are in the first row and the last row in vehicles that use natural ventilation in the summer and mechanical air conditioning in the winter.(AU)

Overview of the use of genomic data in animal breeding / Panorama do uso de dados genômicos no melhoramento genético animal

The use of molecular information in breeding programs contributed to important advances in the improvement of traits of economic interest in livestock production. The advent of single nucleotide polymorphism (SNP) panels applied to genome-wide selection (GWS) and genome-wide association studies (GWAS), along with computational advances (e.g., use of powerful software and robust analyses) allowed a better understanding of the genetic architecture of farm animals and increased the selection efficiency. In this context, the statistic method single-step GBLUP has been frequently used to perform GWS, and more recently GWAS analyses, providing accurate predictions and QTL detection, respectively. Nevertheless, in developing countries, species such as sheep and goats, whose genomic data are more difficult to be obtained, the use of data simulation has been efficient in the study of the major factors involved in the selection process, such as size of training population, density of SNP chips, and genotyping strategies. The effects of these factors are directly associated with the prediction accuracy of genomic breeding values. In this review we showed important aspects of the use of genomics in the genetic improvement of production traits of animals, the main methods currently used for prediction and estimation of molecular marker effects, the importance of data simulation for validation of those methods, as well as the advantages, challenges and limitations of the use of GWS and GWAS in the current scenario of livestock production.

Em programas de melhoramento genético, o uso de informações moleculares garantiu importantes avanços para a melhoria de características de interesse econômico, no âmbito da produção animal. O advento da tecnologia de painéis de SNPs aplicados à seleção genômica ampla (GWS) e associação genômica ampla (GWAS), aliado ao avanço computacional, com o uso de softwares e análises robustas, permitiram melhor compreensão sobre a arquitetura genética dos animais de produção e, consequentemente, maior eficiência na seleção. Nesse contexto, o método estatístico single-step GBLUP tem sido utilizado, frequentemente, na execução da GWS e, mais recentemente, em GWAS, possibilitando predições acuradas e detecção de QTLs, respectivamente. No entanto, em países em desenvolvimento e, em espécies como os ovinos e caprinos, que existe maior dificuldade para a aquisição de dados genômicos, o uso da simulação de dados tem se mostrado eficiente para estudar os principais fatores envolvidos no processo de seleção, como o tamanho da população de treinamento, densidade de chipde SNPs e estratégias de genotipagem, cujos efeitos estão diretamente associados à acurácia da predição de valores genéticos genômicos. Nesta revisão, serão abordados pontos importantes sobre o uso da genômica no melhoramento genético de características produtivas em animais, principais métodos de predição e estimação de efeitos de marcadores moleculares na atualidade, a importância da simulação de dados para a validação desses métodos, bem como as vantagens, os desafios e as limitações no cenário atual da produção animal com o uso da seleção e associação genômica ampla.

A realistic model for vasectomy reversal training using swine testicles

Purpose: To evaluate the viability of the porcine vas deferens as a realistic microsurgical training model for vasectomy reversal Methods: The model uses swine testicles (vas deferent), which are usually discarded in large street markets since they are not part of Brazilian cuisine. The spermatic cord was carefully dissected, and the vas deferens were isolated, measuring 10 cm in length. A paper quadrilateral with 5 cm2 was built to delimit the surgical training field. The objective of the model is to simulate only the microsurgical step when the vas deferens are already isolated. The parameters analyzed were: feasibility for reproducing the technique, patency before and after performing the vasovasostomy, cost of the model, ease of acquisition, ease of handling, execution time, and model reproducibility. Results: The simulator presented low cost. All models made were viable with a texture similar to human, with positive patency obtained in 100% of the procedures. The internal and external diameters of the vas deferens varied between 0.2-0.4 mm and 2-3 mm, respectively, with a mean length of 9 ± 1.2 cm. The total procedure time was 43.28 ± 3.22 minutes. Conclusions: The realistic model presented proved to be viable for carrying out vasectomy reversal training, due to its low cost, easy acquisition, and easy handling, and providing similar tissue characteristics to humans.

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.

Genetic structure simulation for Hancornia speciosa populations in Northeast Brazil / Simulação da estrutura genética de populações de Hancornia speciosa no nordeste brasileiro

ABSTRACT: Mangaba tree is a fruit tree species whose natural populations are fragmented by anthropic actions. For this reason, studies assessing the impact of fragmentation on the diversity and genetic structure of these populations are required in order to establish suitable conservation strategies. In our study, we used data from analyzes through microsatellite markers in computer simulations to estimate the rates of migration and selfing of six mangaba populations. The studied populations are located in the northeastern states of Ceará, Pernambuco and Sergipe. We tested different selfing and migration rates and selected the combination that showed values of observed and expected heterozygosity closest to those previously obtained with microsatellite markers. According to our simulations, selfing and migration were moderate. This may have led to an increase in inbreeding and genetic drift, resulting in low genetic diversity. We recommend expanding the area and reducing disturbance to promote the occurrence of pollinators, which play an important role in increasing genetic diversity.

RESUMO: A mangabeira é uma espécie frutífera cujas populações naturais se encontram fragmentadas por ações antrópicas. Desse modo, são necessários estudos sobre a avaliação do impacto da fragmentação sobre a diversidade e estrutura genética dessas populações para o estabelecimento de estratégias de conservação adequadas. No presente estudo, foram utilizados dados de análises com marcadores microssatélites em simulações computacionais para estimar as taxas de migração e autofecundação de seis populações de mangaba. As populações estudadas estão localizadas nos estados nordestinos do Ceará, Pernambuco e Sergipe. Foram testadas diferentes taxas de autofecundação e migração, e selecionada a combinação que apresentou valores de heterozigosidade observada e esperada mais próximos dos obtidos com marcadores microssatélites. Com base nas simulações, a autofecundação foi de 0,3 e a taxa de migração variou de 0,5 a 0,6, valores que podem ter conduzido ao aumento da endogamia e deriva genética, resultando em baixa diversidade genética. Recomenda-se a expansão da área e a redução de perturbações para promover a ocorrência de polinizadores, que desempenham um papel importante no aumento da diversidade genética.

Genetic structure simulation for Hancornia speciosa populations in Northeast Brazil / Simulação da estrutura genética de populações de Hancornia speciosa no nordeste brasileiro

Mangaba tree is a fruit tree species whose natural populations are fragmented by anthropic actions. For this reason, studies assessing the impact of fragmentation on the diversity and genetic structure of these populations are required in order to establish suitable conservation strategies. In our study, we used data from analyzes through microsatellite markers in computer simulations to estimate the rates of migration and selfing of six mangaba populations. The studied populations are located in the northeastern states of Ceará, Pernambuco and Sergipe. We tested different selfing and migration rates and selected the combination that showed values of observed and expected heterozygosity closest to those previously obtained with microsatellite markers. According to our simulations, selfing and migration were moderate. This may have led to an increase in inbreeding and genetic drift, resulting in low genetic diversity. We recommend expanding the area and reducing disturbance to promote the occurrence of pollinators, which play an important role in increasing genetic diversity.

A mangabeira é uma espécie frutífera cujas populações naturais se encontram fragmentadas por ações antrópicas. Desse modo, são necessários estudos sobre a avaliação do impacto da fragmentação sobre a diversidade e estrutura genética dessas populações para o estabelecimento de estratégias de conservação adequadas. No presente estudo, foram utilizados dados de análises com marcadores microssatélites em simulações computacionais para estimar as taxas de migração e autofecundação de seis populações de mangaba. As populações estudadas estão localizadas nos estados nordestinos do Ceará, Pernambuco e Sergipe. Foram testadas diferentes taxas de autofecundação e migração, e selecionada a combinação que apresentou valores de heterozigosidade observada e esperada mais próximos dos obtidos com marcadores microssatélites. Com base nas simulações, a autofecundação foi de 0,3 e a taxa de migração variou de 0,5 a 0,6, valores que podem ter conduzido ao aumento da endogamia e deriva genética, resultando em baixa diversidade genética. Recomenda-se a expansão da área e a redução de perturbações para promover a ocorrência de polinizadores, que desempenham um papel importante no aumento da diversidade genética.

Current understanding of an Emerging Coronavirus using in silico approach: Severe Acute Respiratory Syndrome-Coronavirus-2 (SARS-CoV-2) / Compreensão atual de um coronavírus emergente usando abordagem in silico: síndrome respiratória aguda grave - coronavírus-2 (SARS-CoV-2)

Abstract Novel coronavirus (nCoV) namely "SARS-CoV-2" is being found responsible for current PANDEMIC commenced from Wuhan (China) since December 2019 and has been described with epidemiological linkage to China in about 221 countries and territories until now. In this study we have characterized the genetic lineage of SARS-CoV-2 and report the recombination within the genus and subgenus of coronaviruses. Phylogenetic relationship of thirty nine coronaviruses belonging to its four genera and five subgenera was analyzed by using the Neighbor-joining method using MEGA 6.0. Phylogenetic trees of full length genome, various proteins (spike, envelope, membrane and nucleocapsid) nucleotide sequences were constructed separately. Putative recombination was probed via RDP4. Our analysis describes that the "SARS-CoV-2" although shows great similarity to Bat-SARS-CoVs sequences through whole genome (giving sequence similarity 89%), exhibits conflicting grouping with the Bat-SARS-like coronavirus sequences (MG772933 and MG772934). Furthermore, seven recombination events were observed in SARS-CoV-2 (NC_045512) by RDP4. But not a single recombination event fulfills the high level of certainty. Recombination mostly housed in spike protein genes than rest of the genome indicating breakpoint cluster arises beyond the 95% and 99% breakpoint density intervals. Genetic similarity levels observed among "SARS-CoV-2" and Bat-SARS-CoVs advocated that the latter did not exhibit the specific variant that cause outbreak in humans, proposing a suggestion that "SARS-CoV-2" has originated possibly from bats. These genomic features and their probable association with virus characteristics along with virulence in humans require further consideration.

Resumo O novo coronavírus (nCoV), nomeadamente "SARS-CoV-2", foi considerado responsável pela pandemia atual iniciada em Wuhan (China) desde dezembro de 2019 e foi descrito com ligação epidemiológica à China em cerca de 221 países e territórios até agora. Neste estudo, caracterizamos a linhagem genética do SARS-CoV-2 e relatamos a recombinação dentro do gênero e subgênero dos coronavírus. A relação filogenética de 39 coronavírus pertencentes a seus quatro gêneros e cinco subgêneros foi analisada usando o método de Neighbour-joining usando MEGA 6.0. Árvores filogenéticas do genoma de comprimento total, várias proteínas (espícula, envelope, membrana e nucleocapsídeo), sequências de nucleotídeos foram construídas separadamente. A recombinação putativa foi testada via RDP4. Nossa análise descreve que o "SARS-CoV-2", embora mostre grande semelhança com as sequências de Bat-SARS-CoVs em todo o genoma (dando semelhança de sequência de 89%), exibe agrupamento conflitante com as sequências de coronavírus do tipo Bat-SARS (MG772933 e MG772934) Além disso, sete eventos de recombinação foram observados em SARS-CoV-2 (NC045512) por RDP4. Mas nem um único evento de recombinação preenche o alto nível de certeza. A recombinação está alojada mais em genes de proteína de pico, principalmente, do que no resto do genoma, indicando que o cluster de ponto de interrupção surge além dos intervalos de densidade de ponto de interrupção de 95% e 99%. Os níveis de similaridade genética observados entre "SARS-CoV-2" e Bat-SARS-CoVs defendem que o último não exibe a variante específica que causa surto em humanos, sugerindo que "SARS-CoV-2" tenha se originado possivelmente de morcegos. Essas características genômicas e sua provável associação com as características do vírus, juntamente com a virulência em humanos, requerem uma consideração mais aprofundada.

Analyzing White-rumped Vulture breeding behavior using Markovian modeling

Understanding wildlife behavior, including accurate identification, processing, and interpretation of activities or cues, is important to behavioral biology and corresponding conservation strategies. We characterized the breeding activities of the critically endangered White-rumped Vulture Gyps bengalensis following a sequential pattern from courtship to fledging. We recorded 4,160 visual observations of 20 behaviors of eight pairs of White-rumped Vultures from September 2021­April 2022 and constructed Markov chain models to model three composite behaviors (i.e., breeding, foraging, and roosting). We found that vultures at four nests displayed >70% of the time in breeding behavior, and each nest produced offspring, indicating a potential correlation between breeding behavior and successful reproductive outcomes. Our model explained each composite behavior with high accuracy. Identifying behaviors White-rumped Vulture have practical applications for developing management plans for their conservation, including the timing of critical reproductive events. Our findings and approach can improve our understanding of White-rumped Vulture behavioral ecology and conservation and have applications for other species.(AU)

Effect of Cold Chain on Chicken Egg Quality in a Simulated Post Washing Processing and Consumer Storage Model

This study assessed the effect of the cold chain on egg quality in a model simulation of post-washing processing and consumer storage. Post-washed eggs were assigned to 12 groups that simulated the conditions of temporary storage after washing (step 1; 7°C or 25°C for 1 day), transportation (step 2; 7°C or 30°C for 8 h), and selling or storage (step 3; 7°C, 25°C or 30°C for 4 weeks). The freshness and microbial characteristics of the eggs were analyzed for 4 weeks. High-temperature conditions in steps 1 or 2 resulted in reduced quality and more bacteria on eggshells, and this egg quality deterioration worsened after storage for over 2 weeks. In step 3, the quality of the eggs stored at 7°C was maintained during the entire storage, whereas the eggs stored at 25°C had lower quality and broken vitelline membranes in week 4, and the eggs stored at 30°C were spoiled. Eggs should be stored from post-washing until storage by consumers in a cold environment without interruption of temperature control to maintain quality and safety. Consumers must be aware that eggs should be stored at refrigerator temperature.(AU)

The use of Artificial Intelligence in predicting Respiratory Syncytial Virus-inhibiting flavonoids / O uso da Inteligência Artificial na predição de flavonoides inibidores do Vírus Sincicial Respiratório

Human Respiratory Syncytial Virus (hRSV) infection results in death and hospitalization of thousands of people worldwide each year. Unfortunately, there are no vaccines or specific treatments for hRSV infections. Screening hundreds or even thousands of promising molecules is a challenge for science. We integrated biological, structural, and physicochemical properties to train and to apply the concept of artificial intelligence (AI) able to predict flavonoids with potential anti-hRSV activity. During the training and simulation steps, the AI produced results with hit rates of more than 83%. The better AIs were able to predict active or inactive flavonoids against hRSV. In the future, in vitro and/or in vivo evaluations of these flavonoids may accelerate trials for new anti-RSV drugs, reduce hospitalizations, deaths, and morbidity caused by this infection worldwide, and be used as input in these networks to determine which parameter is more important for their decision.

A infecção pelo Vírus Sincicial Respiratório Humano (hRSV) resulta na morte e hospitalização de milhares de pessoas em todo o mundo a cada ano. Infelizmente, não existem vacinas ou tratamentos específicos para tais infecções. A testagem de centenas, ou mesmo milhares, de moléculas promissoras é um desafio para a ciência. Neste trabalho, nós integramos propriedades biológicas, estruturais e físico-químicas para treinar e aplicar o conceito de inteligência artificial (IA) capaz de prever flavonoides com potencial atividade anti-hRSV. Durante as etapas de treinamento e simulação, a IA produziu resultados com taxas de acerto superiores a 83%, sendo capaz de prever flavonoides ativos ou inativos contra o hRSV. No futuro, avaliações in vitro e/ou in vivo desses flavonoides poderão acelerar os testes de novas drogas anti-RSV, reduzir hospitalizações, mortes e morbidade causadas por essa infecção. Além disso, a validação futura destes dados poderá determinar qual parâmetro tem maior peso na decisão da inteligência.

The economic value of sustainability of the integrated crop-livestock system in relation to conventional systems

The objective of this study was to evaluate the potential of improving the economic value of integrated crop-livestock systems (ICLS) compared to conventional systems specialized in monoculture. The experimental area was 16.02 ha, divided into 18 paddocks of 0.89 ha each, organized in a randomized block design, with three replicates and six models of production systems: crop system [corn ( Zea mays ) grain production], livestock system (beef cattle under grazing conditions), and four ICLS, identified as: ICLS-1, corn integrated with Marandu palisadegrass [ Urochloa brizantha (Hoechst. ex A. Rich.) R.D. Webster cv. Marandu (syn. Brachiaria brizantha cv. Marandu] sown simultaneously without herbicide; ICLS-2, corn and Marandu palisadegrass sown simultaneously with herbicide; ICLS-3, corn and Marandu palisadegrass with lagged sowing; and ICLS-4, corn and Marandu palisadegrass sown simultaneously, with herbicide in rows and between-rows of corn. We demonstrated the economic impact analysis combined with the risk optimization and discounted cash flow techniques based on Monte Carlo simulation, considering price and productivity uncertainties. The indicators of added value and return on investment of ICLS had an economic advantage compared with conventional systems. It was also found that ICLS needed a smaller operational area than conventional systems for the economic break-even point. Integrated systems provide lower financial and operational risk levels and greater economic value per hectare compared with conventional systems specialized in monoculture.(AU)

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.

Artificial neural networks for the management of poultry industry: a simulation based on the broiler production chain / Redes neurais artificiais para o gerenciamento da indústria avícola: uma simulação baseada na cadeia de produção de frangos de corte

The aim of this study was to predict production indicators and to determine their potential economic impact on a poultry integration system using artificial neural networks (ANN) models. Forty zootechnical and production parameters from broiler breeder farms, one hatchery, broiler production flocks, and one slaughterhouse were selected as variables. The ANN models were established for four output variables: "saleable hatching", "weight at the end of week 5," "partial condemnation," and "total condemnation" and were analyzed in relation to the coefficient of multiple determination (R2), correlation coefficient (R), mean error (E), mean squared error (MSE), and root mean square error (RMSE). The production scenarios were simulated and the economic impacts were estimated. The ANN models were suitable for simulating production scenarios after validation. For "saleable hatching", incubator and egg storage period are likely to increase the financial gains. For "weight at the end of the week 5" the lineage (A) is important to increase revenues. However, broiler weight at the end of the first week may not have a significant influence. Flock sex (female) may influence the "partial condemnation" rates, while chick weight at first day may not. For "total condemnation", flock sex and type of chick may not influence condemnation rates, but mortality rates and broiler weight may have a significant impact.

O objetivo deste trabalho foi predizer os indicadores de produção e determinar o seu potencial impacto econômico em um sistema de integração utilizando as redes neurais artificiais (RNA). Quarenta parâmetros zootécnicos e de produção de granjas de matrizes e de frango de corte, um incubatório e um abatedouro foram selecionados como variáveis. Os modelos de RNA foram estabelecidos para quatro variáveis de saída ("eclosão vendável", "peso ao final da quinta semana", "condenações parciais" e "condenações totais") e foram analisados em relação ao coeficiente de determinação múltipla (R2), coeficiente de correlação (R), erro médio (E), erro quadrático médio (EQM) e raiz do erro quadrático médio (REQM). Os cenários produtivos foram simulados e os impactos foram estimados. Os modelos de RNA gerados foram adequados para simular diferentes cenários produtivos após o treinamento. Para "eclosão vendável", o modelo de incubadora e o período de incubação aumentaram os ganhos financeiros. Para "peso ao final da quinta semana", a linhagem também demonstrou influencia no retorno financeiro, o que não aconteceu com o peso ao final da primeira semana. O sexo do lote possui influência nas taxas de "condenação parcial", ao contrário do peso do frango no primeiro dia. As taxas de mortalidade e o peso do frango apresentaram influência na "condenação total", mas o sexo do lote e o tipo de pinto não tiverem influência.

pedSimulate ­ An R package for simulating pedigree, genetic merit, phenotype, and genotype data

This study aimed to introduce R package pedSimulate, which was built to simulate pedigree, genetic merit, phenotype, and genotype data. These are amongst the most important data types that animal breeders and quantitative geneticists deal with. Twenty pedigrees with ten generations were simulated applying different combinations of three parameters: genetic variance (10 vs. 20), proportion of males selected (10 vs. 20%), and the pattern for selecting females (random, positively, or negatively based on own phenotype or parent average). Males were selected positively based on parent average. Consequently, assortative mating was applied to the pedigrees in which females were positively selected based on their own phenotype or parent average. Disassortative mating was applied to the pedigrees in which females were selected negatively based on phenotype or parent averages. Genetic gain and response to selection over generations were positive for all the pedigrees due to high selection intensity on males, mating each male with multiple females, and moderate to high heritability (0.25 and 0.40 for genetic variances 10 and 20, and the residual variance of 30). Genetic variance showed a slightly increasing trend over generations by assortative mating and lower selection intensity on males. Selection intensity on females was the same in all the pedigrees. This study provided examples of how R package pedSimulate can be adopted for pedigree, genetic merit, phenotype, and genotype data simulation in animal breeding studies. By using different functions and combining different parameters for their arguments, many scenarios can be simulated by R package pedSimulate.(AU)