Produtividade da bananeira Prata Anã sob diferentes sistemas de irrigação em condições de agricultura familiar no Semiárido.

Os assentamentos ribeirinhos localizados no semi-árido apresentam limitações em relação ao acesso à tecnologia de produção em fruticultura, fato que resulta em dificuldade de viabilizarem-se produtivamente e economicamente. A caracterização do perfil produtivo da agropecuária nos assentamentos é pré-requisito para o planejamento de programas de desenvolvimento que visam melhorar a produtividade a partir de investimentos em tecnologias aplicáveis à agricultura familiar, de forma a favorecer o desenvolvimento integrado e sustentável. Este trabalho teve como objetivo avaliar três sistemas de irrigação em uma área plantada com bananeira (cultivar Prata Anã) no espaçamento de 3,0 x 2,5 m, em um assentamento no semiárido da Bahia. Adotou-se o delineamento experimental em blocos ao acaso, com quatro repetições, sendo que os tratamentos consistiram de três sistemas de irrigação (S1-bacia alimentada por canal revestido, S2- microaspersão adaptada e S3-gotejamento adaptado). O uso dos sistemas propostos para agricultura familiar teve efeito sobre as variáveis diâmetro do fruto, numero de fruto e peso do cacho, todavia não houve diferença entre as médias para comprimento de penca e peso de penca. As maiores médias absolutas das variáveis de produção analisadas foram obtidas do sistema S3

Downhill Running-based Overtraining Protocol Improves Hepatic Insulin Signaling Pathway Without Concomitant Decrease Of Inflammatory Proteins

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)The purpose of this study was to verify the effects of overtraining (OT) on insulin, inflammatory and gluconeogenesis signaling pathways in the livers of mice. Rodents were divided into control (CT), overtrained by downhill running (OTR/down), overtrained by uphill running (OTR/up) and overtrained by running without inclination (OTR). Rotarod, incremental load, exhaustive and grip force tests were used to evaluate performance. Thirty-six hours after a grip force test, the livers were extracted for subsequent protein analyses. The phosphorylation of insulin receptor beta (pIRbeta), glycogen synthase kinase 3 beta (pGSK3beta) and forkhead box O1 (pFoxo1) increased in OTR/down versus CT. pGSK3beta was higher in OTR/up versus CT, and pFoxo1 was higher in OTR/up and OTR versus CT. Phosphorylation of protein kinase B (pAkt) and insulin receptor substrate 1 (pIRS-1) were higher in OTR/up versus CT and OTR/down. The phosphorylation of I kappa B kinase alpha and beta (pIK-Kalpha/beta) was higher in all OT protocols versus CT, and the phosphorylation of stress-activated protein kinases/Jun amino-terminal kinases (pSAPK-JNK) was higher in OTR/ down versus CT. Protein levels of peroxisome proliferator-activated receptor-gamma coactivator 1alpha (PGC-1alpha) and hepatocyte nuclear factor 4alpha (HNF-4alpha) were higher in OTR versus CT. In summary, OTR/down improved the major proteins of insulin signaling pathway but up-regulated TRB3, an Akt inhibitor, and its association with Akt.1010Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)FAPESP [2013/20591-3, 2014/25459-9, 2013/22737-5, 2013/19985-7

Caminhando pelo sistema solar: análise de uma atividade lúdica para estudar escalas astronômicas

O presente trabalho parte da necessidade de desenvolver atividades que possibilitem aos estudantes a construção da noção sobre os valores astronômicos e sua comparação com situações vivenciais. Além disso, tem como referencial a identificação de que a ludicidade no ensino é uma alternativa para promover a participação ativa dos estudantes, qualificando seu processo de aprendizagem. Nesse contexto, o estudo apresenta como objetivo relatar a aplicação de uma proposta didático-metodológica envolvendo atividades lúdicas sobre escalas astronômicas, de modo a investigar a sua viabilidade. A atividade foi desenvolvida com um grupo de estudantes do ensino fundamental e teve como instrumento de coleta de dados o registro dos seus questionamentos durante sua realização. Como resultado, o estudo apontou para a viabilidade da proposta, mostrando que, em atividades lúdicas e de envolvimento ativo dos estudantes, eles questionam e indagam de forma mais significativa e em maior quantidade que em atividades expositivas de sala de aula

Caminhando pelo sistema solar: análise de uma atividade lúdica para estudar escalas astronômicas

O presente trabalho parte da necessidade de desenvolver atividades que possibilitem aos estudantes a construção da noção sobre os valores astronômicos e sua comparação com situações vivenciais. Além disso, tem como referencial a identificação de que a ludicidade no ensino é uma alternativa para promover a participação ativa dos estudantes, qualificando seu processo de aprendizagem. Nesse contexto, o estudo apresenta como objetivo relatar a aplicação de uma proposta didático-metodológica envolvendo atividades lúdicas sobre escalas astronômicas, de modo a investigar a sua viabilidade. A atividade foi desenvolvida com um grupo de estudantes do ensino fundamental e teve como instrumento de coleta de dados o registro dos seus questionamentos durante sua realização. Como resultado, o estudo apontou para a viabilidade da proposta, mostrando que, em atividades lúdicas e de envolvimento ativo dos estudantes, eles questionam e indagam de forma mais significativa e em maior quantidade que em atividades expositivas de sala de aula

Parallel Distributional Prioritized Deep Reinforcement Learning for Unmanned Aerial Vehicles

This work presents a study on parallel and distributional deep reinforcement learning applied to the mapless navigation of UAVs. For this, we developed an approach based on the Soft Actor-Critic method, producing a distributed and distributional variant named PDSAC, and compared it with a second one based on the traditional SAC algorithm. In addition, we also embodied a prioritized memory system into them. The UAV used in the study is based on the Hydrone vehicle, a hybrid quadrotor operating solely in the air. The inputs for the system are 23 range findings from a Lidar sensor and the distance and angles towards a desired goal, while the outputs consist of the linear, angular, and, altitude velocities. The methods were trained in environments of varying complexity, from obstacle-free environments to environments with multiple obstacles in three dimensions. The results obtained, demonstrate a concise improvement in the navigation capabilities by the proposed approach when compared to the agent based on the SAC for the same amount of training steps. In summary, this work presented a study on deep reinforcement learning applied to mapless navigation of drones in three dimensions, with promising results and potential applications in various contexts related to robotics and autonomous air navigation with distributed and distributional variants.Comment: 7 pages, 6 figures. Approved at LARS 202

Comparative Genomic Analysis of Human Fungal Pathogens Causing Paracoccidioidomycosis

Paracoccidioides is a fungal pathogen and the cause of paracoccidioidomycosis, a health-threatening human systemic mycosis endemic to Latin America. Infection by Paracoccidioides, a dimorphic fungus in the order Onygenales, is coupled with a thermally regulated transition from a soil-dwelling filamentous form to a yeast-like pathogenic form. To better understand the genetic basis of growth and pathogenicity in Paracoccidioides, we sequenced the genomes of two strains of Paracoccidioides brasiliensis (Pb03 and Pb18) and one strain of Paracoccidioides lutzii (Pb01). These genomes range in size from 29.1 Mb to 32.9 Mb and encode 7,610 to 8,130 genes. To enable genetic studies, we mapped 94% of the P. brasiliensis Pb18 assembly onto five chromosomes. We characterized gene family content across Onygenales and related fungi, and within Paracoccidioides we found expansions of the fungal-specific kinase family FunK1. Additionally, the Onygenales have lost many genes involved in carbohydrate metabolism and fewer genes involved in protein metabolism, resulting in a higher ratio of proteases to carbohydrate active enzymes in the Onygenales than their relatives. To determine if gene content correlated with growth on different substrates, we screened the non-pathogenic onygenale Uncinocarpus reesii, which has orthologs for 91% of Paracoccidioides metabolic genes, for growth on 190 carbon sources. U. reesii showed growth on a limited range of carbohydrates, primarily basic plant sugars and cell wall components; this suggests that Onygenales, including dimorphic fungi, can degrade cellulosic plant material in the soil. In addition, U. reesii grew on gelatin and a wide range of dipeptides and amino acids, indicating a preference for proteinaceous growth substrates over carbohydrates, which may enable these fungi to also degrade animal biomass. These capabilities for degrading plant and animal substrates suggest a duality in lifestyle that could enable pathogenic species of Onygenales to transfer from soil to animal hosts.National Institute of Allergy and Infectious Diseases (U.S.)National Institutes of Health. Department of Health and Human Services (contract HHSN266200400001C)National Institutes of Health. Department of Health and Human Services(contract HHSN2722009000018C)Brazil. National Council for Scientific and Technological Developmen

Improving Generalization in Aerial and Terrestrial Mobile Robots Control Through Delayed Policy Learning

Deep Reinforcement Learning (DRL) has emerged as a promising approach to enhancing motion control and decision-making through a wide range of robotic applications. While prior research has demonstrated the efficacy of DRL algorithms in facilitating autonomous mapless navigation for aerial and terrestrial mobile robots, these methods often grapple with poor generalization when faced with unknown tasks and environments. This paper explores the impact of the Delayed Policy Updates (DPU) technique on fostering generalization to new situations, and bolstering the overall performance of agents. Our analysis of DPU in aerial and terrestrial mobile robots reveals that this technique significantly curtails the lack of generalization and accelerates the learning process for agents, enhancing their efficiency across diverse tasks and unknown scenarios.Comment: IEEE 20th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE