O Sol emite um fluxo constante de partículas energéticas para todo o espaço ao seu redor. É o chamado vento solar! São toneladas de elétrons, prótons e partículas alfa que atingem até 750 quilômetros por segundo. Essa chuva de partículas pode causar danos em aparelhos eletrônicos e em nosso material genético e de outros organismos. Entretanto, a Terra é amplamente protegida do vento solar por seu campo magnético, que desvia a maioria das partículas.O vento solar é que determina a direção e o sentido da cauda dos cometas. O material volatilizado do cometa é “soprado” pelo vento solar. Desse modo, a sua cauda está sempre no sentido contrário do Sol.Um fenômeno causado pelos ventos solares são as auroras polares. As partículas que penetram no campo magnético terrestre são levadas para as regiões dos pólos. Essas partículas carregadas e com alta velocidade ionizam os gases atmosféricos, produzindo um belo espetáculo de luzes coloridas.
André Eterovic (CCNH-UFABC), andre.eterovic@ufabc.edu.br
Introdução
O conhecimento do estado da pandemia de COVID-19 em diferentes escalas espaciais e temporais pode subsidiar a tomada de decisões referentes a tentativas de minimizar seus efeitos adversos. A parametrização de modelos que permitem a estimativa de cenários futuros para esse manejo depende de dados robustos, nem sempre disponíveis. Registros do número de casos confirmados e mortes em plataformas de dados públicos permitem a comparação de suas tendências entre países, estados e cidades brasileiras. A abordagem visual desses padrões é suficiente para uma avaliação preliminar da questão, requerendo uma fração mínima da capacidade técnica envolvida na elaboração de modelos epidemiológicos complexos. O termo “ingênuo” do título refere-se a uma abordagem informal, mas não desprovida de crédito.
Métodos
Dados semanais referentes a países foram obtidos na plataforma “European Centre for Disease Prevention and Control” (ECDC) [1]. Dados diários referentes a estados e cidades brasileiras foram obtidos na plataforma Brasil.io [2]. Foram selecionados os top-40 países, os top-20 estados e as top-80 cidades brasileiras com o maior número de mortes acumuladas até o dia da análise. As variáveis de referência empregadas foram as porcentagens do número de mortes e de casos confirmados em relação aos respectivos totais acumulados até o dia da análise. Foram usadas duas escalas temporais: toda a epidemia (para os países, desde o dia 01/01/20; para os estados e cidades brasileiras, desde o dia 25/02/20 – registro do primeiro caso) e as últimas quatro semanas (28 dias). Para as porcentagens de mortes nas últimas quatro semanas, foram ajustadas curvas de regressão linear como referência para a tendência.
Resultados
Quando avaliadas na maior janela temporal (lado esquerdo da figura modelo), localidades em que a epidemia teve início previamente apresentam curvas sigmoidais, com tendência a um platô de valores acumulados (a). Uma nova sigmoidal iniciando-se a partir desse platô indica uma nova onda da doença. Localidades em que a taxa de infecção ainda é alta apresentam curvas exponenciais, sem tendência evidente à estabilização (b, c). Em janelas temporais menores, a tendência linear é satisfatória para avaliar o aumento de casos confirmados e de mortes nesses intervalos, possibilitando a comparação entre localidades (lado direito da figura modelo). Quanto maior sua inclinação, maior é a taxa de incremento de casos e de óbitos (na sequência, localidades a, b e c).
As localidades foram classificadas em três categorias referentes a inclinação da curva de tendência linear para as últimas quatro semanas:
André Eterovic (CCNH-UFABC), andre.eterovic@ufabc.edu.br
Introdução
O conhecimento do estado da pandemia de COVID-19 em diferentes escalas espaciais e temporais pode subsidiar a tomada de decisões referentes a tentativas de minimizar seus efeitos adversos. A parametrização de modelos que permitem a estimativa de cenários futuros para esse manejo depende de dados robustos, nem sempre disponíveis. Registros do número de casos confirmados e mortes em plataformas de dados públicos permitem a comparação de suas tendências entre países, estados e cidades brasileiras. A abordagem visual desses padrões é suficiente para uma avaliação preliminar da questão, requerendo uma fração mínima da capacidade técnica envolvida na elaboração de modelos epidemiológicos complexos. O termo “ingênuo” do título refere-se a uma abordagem informal, mas não desprovida de crédito.
Métodos
Dados diários referentes a países* foram obtidos na plataforma “European Centre for Disease Prevention and Control” (ECDC) [1]. Dados diários referentes a estados e cidades brasileiras foram obtidos na plataforma Brasil.io [2]. Foram selecionados os top-20 países*, os top-20 estados e as top-40 cidades brasileiras com o maior número de mortes acumuladas até o dia da análise. As variáveis de referência empregadas foram as porcentagens do número de mortes e de casos confirmados em relação aos respectivos totais acumulados até o dia da análise. Foram usadas quatro escalas temporais: toda a epidemia (para os países*, desde o dia 01/01/20; para os estados e cidades brasileiras, desde o dia 25/02/20 – registro do primeiro caso), o último mês, a última quinzena e a última semana. Para as porcentagens de mortes na última quinzena e na última semana, foram ajustadas curvas de regressão linear como referência para a tendência.
Resultados
Quando avaliadas na maior janela temporal (lado esquerdo da figura-modelo), localidades em que a epidemia teve início previamente apresentam curvas sigmoidais, com tendência a um platô de valores acumulados (a). Localidades em que a taxa de infecção ainda é alta apresentam curvas exponenciais, sem tendência evidente à estabilização (b, c). Nas janelas temporais menores, a tendência linear é satisfatória para avaliar o aumento de casos confirmados e de mortes nesses intervalos, possibilitando a comparação entre localidades (lado direito da figura-modelo). Quanto maior sua inclinação, maior é a taxa de incremento de casos e de óbitos (na sequência, localidades a, b e c).
As localidades foram classificadas em três categorias referentes a inclinação da curva de tendência linear para os últimos quinze dias:
*O arquivo do ECDC foi atualizado diariamente até 14 de dezembro de 2020. Após essa data, os dados passaram a ser agregados semanalmente e, posteriormente, em taxas quinzenais. Os gráficos dos países foram, então, suprimidos deste boletim a partir de 19/02/2021. Para visualizar os boletins anteriores, que incluem os países, acesse https://wp.me/pbxlWR-ji
O néctar é uma substância rica em açúcares secretada por certas plantas. Frequentemente observamos beija-flores e abelhas explorando flores em busca desse alimento altamente energético. Ao ingerirem néctar, esses animais frequentemente “se sujam” com o pólen das flores e os transportam para outras, possibilitando assim a reprodução do vegetal. O que poucos sabem, é que não são só as flores que produzem néctar. Existem estruturas glandulares localizadas nos caules, pecíolos ou folhas que também secretam néctar: são os nectários extraflorais. Tais estruturas produzem um alimento abundante e altamente energético para as formigas. Podemos supor que as plantas, com nectários extraflorais, podem se livrar do ataque dos herbívoros (e.g. lagartas, gafanhotos), pois os mesmos são repelidos pelo comportamento agressivo das formigas. Estudos experimentais demonstraram que plantas, com nectários extraflorais e que possuem formigas, são menos atacadas em comparação com aquelas em que esses insetos foram excluídos. Como consequência, as plantas visitadas por formigas aumentaram a frutificação. Além das formigas, muitas aranhas podem ingerir néctar, e diversas espécies habitam plantas com nectários extraflorais. Portanto, as aranhas também podem ajudar plantas a gerarem mais frutos!
Imagem de um único átomo de estrôncio com carga positiva obtida em uma câmara de vácuo, conhecida como armadilha de íons.O átomo fica retido pelos campos magnéticos que emanam de duas agulhas de eletrodos. Quando iluminado por um laser da cor azul-violeta, o átomo absorve e reemite partículas de luz que pode ser capturada pela longa exposição de uma câmera fotográfica.Na realidade, o pálido ponto no centro das fotos não é o contorno exato do átomo, mas o reflexo da luz que incide sobre ele.
O telescópio foi inventado na Holanda no início do século XVII. Foi Galileu Galilei, em 1609, quem fez o primeiro uso científico desse instrumento, apontando-o para o céu.Galileu aperfeiçou o telescópio, obtendo um aumento de 8 a 30 vezes. Isso permitiu uma série de observações que incluem:- crateras da Lua- fases de Vênus- luas de Júpiter- anéis de Saturno- manchas solares- estrelas na Via LácteaMuitas dessas observações, como a existência das fases de Vênus e luas girando ao redor de Júpiter, foram essenciais para comprovar o modelo heliocêntrico de Copérnico*. As fases de Vênus só poderiam ser explicadas considerando que Vênus orbitava ao redor do Sol, não da Terra. A existência de satélites girando ao redor de Júpiter derrubava definitivamente a ideia que todos os astros orbitavam ao redor da Terra. As decobertas de Galileu refutaram a teoria Geocêntrica*. A Terra não é o centro do universo! Porém, os dogmas da igreja não aceitaram os fatos apresentados por Galileu e por pouco o cientista não foi queimado na fogueira. Após 350 anos a igreja reconheceu o seu erro. Ao longo desse tempo o telescópio de Galileu se aperfeiçoou e a ciência aprofundou o nosso conhecimento da Terra e do Universo. Infelizmente, ainda hoje o conhecimento científico gerado e até mesmo fatos continuam sendo rejeitados por alguns. Mas o mundo muda! Há 200 anos, a Inquisição matava homens na fogueira, há 150 anos os negros eram escravizados, há 80 anos muitas mulheres não votavam, há 40 anos a varíola matava. A humanidade avança e a ciência impulsiona a evolução da humanidade!
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* Aristarco propôs o modelo heliocêntrico (Sol no centro do universo) há mais de 2.200 anos, o qual foi abandonado. Ao longo de muitos séculos o sistema geocêntrico (Terra no centro do universo) foi aceito. No século XVI, Nicolau Copérnico retomou a ideia de Aristarco, desenvolvendo e publicando um modelo matemático consistente e completo do sistema heliocêntrico.
Em inglês a palavra “bug” se refere a insetos ou invertebrados similares. Porém, no mundo inteiro “bug” se refere a um defeito, falha ou erro que provoca o mau funcionamento de um computador.O termo “bug” para descrever defeitos antecede os computadores e faz parte do jargão da engenharia desde o século XIX. Em 1947 os operadores do grande computador Mark II localizaram um erro em um dispositivo (relé). A causa era uma mariposa presa em tal dispositivo. Os operadores estavam familiarizados com o termo de engenharia e o inseto foi colado no livro de registro do computador como sendo “O primeiro caso real de um bug encontrado”. A notória programadora do Mark II, Grace Hopper, adorava contar a história e popularizou o termo.Na figura, a foto do livro de registro com a mariposa encontrada, depositado no Smithsonian Museu Americano de História Natural.
Ele observava várias imagens de cérebros incluindo os de esquizofrênicos, depressivos, assassinos e os de pessoas sem tais condições. Por acaso, ele também estava fazendo um estudo sobre a doença de Alzheimer e tinha em sua mesa exames cerebrais de toda a sua família. Foi quando se deparou com a imagem de um cérebro que mostrava baixa atividade em certas áreas dos lobos frontais (VER FIGURA), condição ligada à falta de empatia, moralidade e autocontrole, típica da psicopatia. Sabendo que aquela imagem pertencia a um membro de sua família, Fallon foi averiguar se havia algum erro na máquina PET de seu laboratório. Porém, o aparelho estava funcionando perfeitamente! Ao buscar de quem seria tal imagem cerebral foi surpreendido por uma revelação perturbadora: o cérebro psicopático da imagem era o dele!
Fallon passou a buscar outros indicativos. Descobriu que a sua linhagem familiar incluía vários supostos assassinos, incluindo a famosa Lizzie Borden, acusada de matar seu pai e madrasta a machadadas. Obteve alta pontuação em um teste utilizado para avaliar tendências antissociais e psicopáticas. Exames do seu DNA mostraram que ele tinha baixa atividade do gene MAO-A (localizado no cromossomo sexual X). Tal gene é importante modulador de neurotransmissores e a sua baixa atividade está associada a ausência de empatia, comportamento agressivo e violento.
Mas como uma pessoa com gene e cérebro de psicopata se tornou um importante cientista, estável e não violento? James Fallon admite traços de psicopatia (narcisismo, egoísmo, tendência à agressividade), mas faz caridades e ao ver um bebê pode ficar com os olhos cheios de lágrimas.
“Eu fui amado e recebi muita atenção de meus pais. Tive uma infância encantada e nunca fui abusado. Ninguém fez nada de ruim o suficiente para me transformar em um assassino. Tudo isso me protegeu!”, diz Fallon.
É inegável que a nossa carga genética nos predispõe a uma série de posturas e comportamentos. Somos resultado da interação de nossos genes e do meio em que vivemos. James Fallon é a prova viva de que é possível mudar até mesmo o destino de um psicopata. Então, com a educação e afeto, talvez não seja muito difícil darmos um rumo promissor para o mundo!
(Na foto, o neurocientista James Fallon e a sua mãe Jenny)
Os megavírus estão entre os maiores vírus conhecidos do planeta. O Megavírus chilensis, que infecta amebas, possui uma cápsula de 440 nanômetros* de diâmetro, a qual ainda é recoberta por fibras de 75 nm (ver figura). Esse microrganismo, descrito em 2011, no litoral do Chile, possui o maior genoma conhecido entre os vírus, com 1.250.00 pares de bases**. No entanto, o Megavírus chilensis é superado em tamanho pelo Pithovírus sibericum (veja https://wp.me/pbxlWR-30), que tem comprimento de 1.500 nm. Esses vírus são maiores que algumas bactérias e podem ser visualizados em microscópio óptico. No outro extremo, estão os circovírus que parasitam principalmente suínos e aves. A literatura menciona usualmente tamanhos entre 17 e 22 nm de diâmetro. Porém, uma análise, utilizando microscópio de força atômica, reconheceu exemplares de circovírus da doença de bico e penas de ave, com o tamanho mínimo de 10 nm. Seu genoma também é um dos mais simples, com 1.700 bases. A maioria dos vírus que infectam humanos têm entre 10.000 e 12.000 bases, mas o coronavírus possui 30.000 e o da herpes tem 250.000. Embora haja grande variação de tamanho e do genoma, o mecanismo de atuação dos vírus é sempre o mesmo. Dependem de células vivas para se replicarem e frequentemente são um tormento para todos os organismos do planeta! * 1 nanômetro (nm) = 0,000001 milímetro (mm). A largura média de um fio de cabelo é 100.000 nm** A sequência de bases carrega informações para a construção de moléculas de proteína. Quanto mais bases, mais proteínas um organismo pode produzir. A espécie humana possui 3,2 bilhões de pares de bases
A primeira observação de microorganismos foi feita em 1674 pelo cientista holandês Antonie van Leeuwenhoek , ao utilizar um microscópio que ele mesmo construiu.
Algumas formas microscópicas observadas por Leeuwenhoek.
Os menores organismos observados por Leeuwenhoek, foram as bactérias.
Desenhos originais de algumas bactérias observadas por Leeuwenhoek
As bactérias são muito maiores que os vírus, os quais não puderam ser observados na época e mesmo nos dois séculos seguintes, pelos microscópicos ópticos.
Comparação do tamanho de alguns vírus com uma bactéria e o glóbulo vermelho de nosso sangue.
Os vírus só podem ser visualizados em microscópios especiais, como os eletrônicos, que foram construídos em meados do século XX. No entanto, esses organismos foram descobertos quase meio século antes da existência do primeiro microscópio eletrônico.
ENTÃO COMO OS VÍRUS FORAM DESCOBERTOS, SE NÃO PODIAM SER VISUALIZADOS?
Em 1879, o alemão Adolf Mayer iniciou estudos sobre uma doença que atingia as folhas do tabaco (“a doença do mosaico do tabaco”). O cientista inoculou em plantas saudáveis, a seiva de plantas doentes.
A doença estudada por Mayer foi chamada “doença do mosaico do tabaco” devido às manchas claras e escuras que aparecem em suas folhas.
Mayer constatou que a seiva de uma folha de tabaco doente transmitia a doença para uma planta saudável, mas ele não conseguiu localizar o agente que causava o dano, mesmo após um exame ao microscópio.
O botânico Dmitri Ivanovski pesquisou a doença do mosaico do tabaco em 1887, adotando uma abordagem diferente. Ele passou a seiva através de filtros de porcelana, com poros que impediam a passagem de bactérias. Mas mesmo assim, ao colocar a seiva filtrada em uma folha de tabaco saudável, ela adquiriu a doença. Ivanovski supôs que a doença era causada por uma toxina que passava pelo filtro ou talvez por alguma bactéria que havia escapado por uma rachadura.
Um terceiro cientista, Martinus Beijerinck, desempenhou papel chave para reconhecer o agente que causa a doença do tabaco. Beijerinck fez experimentos semelhantes ao de Ivanovsky, também mostrando que a seiva das plantas de tabaco doentes mantinham a capacidade de contágio após filtração. No entanto, ele estendeu seus estudos demonstrando que o agente da seiva, ao ser diluído, podia recuperar sua força. Isso não ocorria na seiva livre da planta, mas apenas nos seus tecidos vivos. Havia algo que dependia das células vivas para se replicar! Quando publicou seus estudos em 1898, Beijerinck chamou o agente infeccioso filtrado de contagium vivum fluidum – um fluído contagioso e vivo. Posteriormente, a palavra “vírus” (do latim – fluído venenoso) foi adotada para se referir a esse novo tipo de patógeno.
Os experimentos desses três cientistas (Mayer, Ivanovsky e Beijerinck) contribuíram para a descoberta do vírus, um agente demasiado pequeno (para ser retido em filtros e invisível em microscópio óptico), mas capaz de causar doença ao se multiplicar em células vivas. Foi somente em 1933, após o surgimento do microscópio eletrônico, que foi publicada a primeira imagem do vírus do mosaico do tabaco.
Primeira fotografia obtida por microscópio eletrônico do vírus do mosaico do tabaco, extraída de um manuscrito publicado em 1933.
Hoje podemos, com auxílio de poderosos microscópios e várias outras técnicas, não só observar os vírus, como reconstruir detalhes de sua estrutura espacial e molecular.
Imagem do vírus do mosaico do tabaco em microscópio eletrônico de última geração e o seu modelo estrutural.
Imagem do coronavírus (SARS-CoV-2) em microscópio eletrônico e o seu modelo estrutural.
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