HUMANOS PODEM SER ATACADOS POR PULGAS DE CÃES E GATOS? E ELES PODEM TROCAR SUAS PULGAS ENTRE SI?

Existem cerca de 2.500 espécies de pulgas, que se alimentam do sangue de mamíferos e aves. Ao longo da evolução esses insetos perderam as suas asas e seus corpos tornaram-se achatados, o que permite eficiente locomoção entre os pelos ou penas. O desenvolvimento das pernas traseiras, acompanhado pela presença de uma proteína elástica chamada resilina, possibilitou tais insetos pularem a alturas de 30cm e distâncias de até 50cm, ou seja, mais de 100 vezes o tamanho de seu corpo. Esse mecanismo eficiente de saltos é essencial para que a as pulgas busquem novos hospedeiros.

Muitos animais apresentam preferência por certos habitats. Determinadas condições, como grau de luminosidade, temperatura, umidade, substâncias químicas e outras variáveis tornam alguns habitats mais adequados para certa espécie e menos propício para outra. Alguns animais são muito especializados e vivem em um ou poucos habitats. Outros são mais generalistas, podendo viver em vários habitats. Com as pulgas acontece algo parecido. Algumas parasitam poucos hospedeiros (que são o seu habitat) e outras podem ocorrer em várias espécies.

Estudos feitos em várias partes do mundo (ver as referências nos links abaixo) revelaram os principais habitats das pulgas do homem, do gato e do cão. A pulga do homem (Pulex irritans) parasita vários animais, incluindo o ser humano. A pulga do gato (Ctenocephalides felis) infesta com frequência gatos e cachorros. Já a pulga do cachorro (Ctenocephalides canis) parasita cães e raramente gatos. Pulgas de gatos e cachorros parecem não gostar do “habitat Homo sapiens”. Assim, muito raramente sofremos ataques dessas pulgas!

REFERÊNCIAS:
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1096-0031.2008.00211.x

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0304401700002740

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0304401700002740

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1365-2915.1997.tb00430.x

A DESCOBERTA DA ESTRUTURA DO ÁTOMO. COMO SABEMOS QUE ELE É UM GRANDE VAZIO!

PRIMEIRAS CONCEPÇÕES DO ÁTOMO. A ideia do átomo foi proposta há mais de 2.000 anos na Grécia por Leucipo e Demócrito. No início do século XIX John Dalton descreveu os átomos como minúsculas esferas maciças, típicas para cada elemento químico. Mais tarde Joseph Thompson descobriu partículas de carga negativa, os elétrons. Ele sugeriu que o átomo seria um aglomerado formado de elétrons imersos em uma esfera de carga positiva.

O EXPERIMENTO E O MODELO DE RUTHERFORD. Em 1911 Ernest Rutherford conduziu um experimento que desvendou a estrutura básica do átomo. Rutherford colocou polônio, que é radioativo e emite partículas alfa, no interior de um bloco isolante de chumbo. O bloco possuía um pequeno orifício, que permitia a saída de um feixe de partículas alfa. Dessa forma, ele bombardeou uma finíssima folha de ouro, com o feixe de partículas alfa. Ao redor da folha de ouro havia uma tela recoberta de sulfeto de zinco, que tem propriedade luminescente e permitia a impressão luminosa das partículas alfa. Observando as impressões luminosas na tela, Rutherford constatou que a imensa maioria das partículas atravessava a folha. Poucas sofriam desvio ou eram refletidas pela folha de ouro. Rutherford concluiu que o átomo deveria ser formado em sua maior parte por espaço vazio. Assim ele desenvolveu o modelo atômico planetário, no qual o átomo seria comparado a um sistema solar, com os elétrons, de carga negativa, orbitando ao redor do núcleo de carga elétrica positiva.

Posteriormente, Niels Bohr aprimorou o modelo propondo que os elétrons se movem em órbitas circulares em diferentes níveis de de energia, conforme conhecemos hoje.

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (12/02/2021)

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” [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:

Esta imagem possuí um atributo alt vazio; O nome do arquivo é apresentaccca7acc83o-sem-ticc81tulo-11.jpg

*O arquivo do ECDC foi atualizado diariamente até 14 de dezembro de 2020. Após essa data, os dados passaram a ser agregados semanalmente. Gráficos dos países para a última semana foram, então, suprimidos deste boletim.

Referências

[1] https://www.ecdc.europa.eu/en/publications-data/ 

[2] https://brasil.io/dataset/covid19/ 

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 11/02/21).

Países: últimos 30 dias (até 11/02/21).

Países: últimos 15 dias (até 11/02/21).

Países: últimos 7 dias (até 11/02/21).

O arquivo do ECDC foi atualizado diariamente até 14 de dezembro de 2020. Após essa data, os dados passaram a ser agregados semanalmente. Gráficos dos países para a última semana foram, então, suprimidos deste boletim.

Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 11/02/21).

Estados: últimos 30 dias (até 11/02/21).

Estados: últimos quinze dias (até 11/02/21).

Estados: últimos sete dias (até 11/02/21).

Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 11/02/21).

Cidades: últimos 30 dias (até 11/02/21).

Cidades: últimos 15 dias (até 11/02/21).

Cidades: últimos 7 dias (até 11/02/21).

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (05/02/2021)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 04/02/21).

Países: últimos 30 dias (até 04/02/21).

Países: últimos 15 dias (até 04/02/21).

Países: últimos 7 dias (até 04/02/21).

O arquivo do ECDC foi atualizado diariamente até 14 de dezembro de 2020. Após essa data, os dados passaram a ser agregados semanalmente. Gráficos dos países para a última semana foram, então, suprimidos deste boletim.

Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 04/02/21).

Estados: últimos 30 dias (até 04/02/21).

Estados: últimos quinze dias (até 04/02/21).

Estados: últimos sete dias (até 04/02/21).

Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 04/02/21).

Cidades: últimos 30 dias (até 04/02/21).

Cidades: últimos 15 dias (até 04/02/21).

Cidades: últimos 7 dias (até 04/02/21).

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (29/01/2021)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 28/01/21).

Países: últimos 30 dias (até 28/01/21).

Países: últimos 15 dias (até 28/01/21).

Países: últimos 7 dias (até 28/01/21).

O arquivo do ECDC foi atualizado diariamente até 14 de dezembro de 2020. Após essa data, os dados passaram a ser agregados semanalmente. Gráficos dos países para a última semana foram, então, suprimidos deste boletim.

Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 28/01/21).

Estados: últimos 30 dias (até 28/01/21).

Estados: últimos quinze dias (até 28/01/21).

Estados: últimos sete dias (até 28/01/21).

Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 28/01/21).

Cidades: últimos 30 dias (até 28/01/21).

Cidades: últimos 15 dias (até 28/01/21).

Cidades: últimos 7 dias (até 28/01/21).

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (22/01/2021)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 21/01/21).

Países: últimos 30 dias (até 21/01/21).

Países: últimos 15 dias (até 21/01/21).

Países: últimos 7 dias (até 21/01/21).

O arquivo do ECDC foi atualizado diariamente até 14 de dezembro de 2020. Após essa data, os dados passaram a ser agregados semanalmente. Gráficos dos países para a última semana foram, então, suprimidos deste boletim.

Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 21/01/21).

Estados: últimos 30 dias (até 21/01/21).

Estados: últimos quinze dias (até 21/01/21).

Estados: últimos sete dias (até 21/01/21).

Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 21/01/21).

Cidades: últimos 30 dias (até 21/01/21).

Cidades: últimos 15 dias (até 21/01/21).

Cidades: últimos 7 dias (até 21/01/21).

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (22/01/2021)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 14/01/21).

Países: últimos 30 dias (até 14/01/21).

Países: últimos 15 dias (até 14/01/21).

Países: últimos 7 dias (até 14/01/21).

O arquivo do ECDC foi atualizado diariamente até 14 de dezembro de 2020. Após essa data, os dados passaram a ser agregados semanalmente. Gráficos dos países para a última semana foram, então, suprimidos deste boletim.

Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 14/01/21).

Estados: últimos 30 dias (até 14/01/21).

Estados: últimos quinze dias (até 14/01/21).

Estados: últimos sete dias (até 14/01/21).

Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 14/01/21).

Cidades: últimos 30 dias (até 14/01/21).

Cidades: últimos 15 dias (até 14/01/21).

Cidades: últimos 7 dias (até 14/01/21).

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (08/01/2021)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 07/01/21).

Países: últimos 30 dias (até 07/01/21).

Países: últimos 15 dias (até 07/01/21).

Países: últimos 7 dias (até 07/01/21).

O arquivo do ECDC foi atualizado diariamente até 14 de dezembro de 2020. Após essa data, os dados passaram a ser agregados semanalmente. Gráficos dos países para a última semana foram, então, suprimidos deste boletim.

Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 07/01/21).

Estados: últimos 30 dias (até 07/01/21).

Estados: últimos quinze dias (até 07/01/21).

Estados: últimos sete dias (até 07/01/21).

Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 07/01/21).

Cidades: últimos 30 dias (até 07/01/21).

Cidades: últimos 15 dias (até 07/01/21).

Cidades: últimos 7 dias (até 07/01/21).

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (01/01/2021)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 31/12/20).

Países: últimos 30 dias (até 31/12/20).

Países: últimos 15 dias (até 31/12/20).

Países: últimos 7 dias (até 31/12/20).

O arquivo do ECDC foi atualizado diariamente até 14 de dezembro de 2020. Após essa data, os dados passaram a ser agregados semanalmente. Gráficos dos países para a última semana foram, então, suprimidos deste boletim.

Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 31/12/20).

Estados: últimos 30 dias (até 31/12/20).

Estados: últimos quinze dias (até 31/12/20).

Estados: últimos sete dias (até 31/12/20).

Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 31/12/20).

Cidades: últimos 30 dias (até 31/12/20).

Cidades: últimos 15 dias (até 31/12/20).

Cidades: últimos 7 dias (até 31/12/20).

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (25/12/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 24/12/20).

Países: últimos 30 dias (até 24/12/20).

Países: últimos 15 dias (até 24/12/20).

Países: últimos 7 dias (até 24/12/20).

O arquivo do ECDC foi atualizado diariamente até 14 de dezembro de 2020. Após essa data, os dados passaram a ser agregados semanalmente. Gráficos dos países para a última semana foram, então, suprimidos deste boletim.

Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 24/12/20).

Estados: últimos 30 dias (até 24/12/20).

Estados: últimos quinze dias (até 24/12/20).

Estados: últimos sete dias (até 24/12/20).

Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 24/12/20).

Cidades: últimos 30 dias (até 24/12/20).

Cidades: últimos 15 dias (até 24/12/20).

Cidades: últimos 7 dias (até 24/12/20).

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (18/12/2020)

Países: últimos 7 dias (até 17/12/20).
O arquivo do ECDC foi atualizado diariamente até 14 de dezembro de 2020. Após essa data, os dados passaram a ser agregados semanalmente. Gráficos dos países para a última semana foram, então, suprimidos deste boletim.

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (11/12/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 10/12/20).

Países: últimos 30 dias (até 10/12/20).

Países: últimos 15 dias (até 10/12/20).

Países: últimos 7 dias (até 10/12/20).

Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 10/12/20).

Estados: últimos 30 dias (até 10/12/20).

Estados: últimos quinze dias (até 10/12/20).

Estados: últimos sete dias (até 10/12/20).

Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 10/12/20).

Cidades: últimos 30 dias (até 10/12/20).

Cidades: últimos 15 dias (até 10/12/20).

Cidades: últimos 7 dias (até 10/12/20).

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (04/12/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 03/12/20).

Países: últimos 30 dias (até 03/12/20).

Países: últimos 15 dias (até 03/12/20).

Países: últimos 7 dias (até 03/12/20).

Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 03/12/20).

Estados: últimos 30 dias (até 03/12/20).

Estados: últimos quinze dias (até 03/12/20).

Estados: últimos sete dias (até 03/12/20).

Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 03/12/20).

Cidades: últimos 30 dias (até 03/12/20).

Cidades: últimos 15 dias (até 03/12/20).

Cidades: últimos 7 dias (até 03/12/20).

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (27/11/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 26/11/20).

Países: últimos 30 dias (até 26/11/20).

Países: últimos 15 dias (até 26/11/20).

Países: últimos 7 dias (até 26/11/20).

Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 26/11/20).

Estados: últimos 30 dias (até 26/11/20).

Estados: últimos quinze dias (até 26/11/20).

Estados: últimos sete dias (até 26/11/20).

Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 26/11/20).

Cidades: últimos 30 dias (até 26/11/20).

Cidades: últimos 15 dias (até 26/11/20).

Cidades: últimos 7 dias (até 26/11/20).

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (20/11/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 19/11/20).Forma, Polígono

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Países: últimos 30 dias (até 19/11/20). Forma

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Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 19/11/20).Forma

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Estados: últimos 30 dias (até 19/11/20). Diagrama

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Descrição gerada automaticamenteTela de celular com texto preto sobre fundo branco

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BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (13/11/2020)

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Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 12/11/20).Forma, Polígono

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Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 12/11/20).Forma, Polígono

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BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (06/11/2020

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 05/11/20).Forma, Polígono

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Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 05/11/20).Forma, Polígono

Descrição gerada automaticamenteForma, Polígono

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BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (30/10/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 29/10/20).Forma, Polígono

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Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 29/10/20).Forma, Polígono

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Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 29/10/20). Forma, Polígono

Descrição gerada automaticamenteForma, Polígono

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Cidades: últimos 30 dias (até 29/10/20). Uma imagem contendo Tabela

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Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 22/10/20).Forma, Polígono

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Países: últimos 30 dias (até 22/10/20). Forma

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Países: últimos 15 dias (até 22/10/20). Uma imagem contendo Aplicativo

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Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 22/10/20).Forma, Polígono

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Estados: últimos quinze dias (até 22/10/20). Uma imagem contendo Interface gráfica do usuário, Aplicativo

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Estados: últimos sete dias (até 22/10/20). Diagrama

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Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 22/10/20). Forma, Polígono

Descrição gerada automaticamenteForma, Polígono

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BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (16/10/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 15/10/20).

Forma, Polígono

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Países: últimos 30 dias (até 15/10/20). Diagrama

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Estados: últimos 30 dias (até 15/10/20). Diagrama

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Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 15/10/20). Forma, Polígono

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BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (09/10/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 08/10/20).

Forma, Polígono

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Descrição gerada automaticamenteForma, Polígono

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BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (02/10/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 01/10/20). 

Países: últimos 30 dias (até 01/10/20).

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Forma

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BOLETINS ANTERIORES:

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (25/09/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 24/09/20).

Países: últimos 30 dias (até 24/09/20).

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Países: últimos 15 dias (até 24/09/20).

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Países: últimos 7 dias (até 24/09/20).

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Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 24/09/20).

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Estados: últimos 30 dias (até 24/09/20).

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Estados: últimos quinze dias (até 24/09/20).

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Estados: últimos sete dias (até 24/09/20).

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Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 24/09/20).

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Cidades: últimos 30 dias (até 24/09/20).

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Cidades: últimos 15 dias (até 24/09/20).

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Cidades: últimos 7 dias (até 24/09/20).

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BOLETIM INGÊNUO Covid-19 (18/09/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 17/09/20).

Países: últimos 30 dias (até 17/09/20).

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Países: últimos 15 dias (até 17/09/20).

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Países: últimos 7 dias (até 17/09/20).

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Estados: últimos sete dias (até 17/09/20).

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Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 17/09/20).

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Cidades: últimos 30 dias (até 17/09/20).

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Mapa de cidade

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BOLETIM INGÊNUO – Covid-19 (11/09/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 10/09/20).

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Países: últimos 30 dias (até 10/09/20).

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Países: últimos 15 dias (até 10/09/20).

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Países: últimos 7 dias (até 10/09/20).

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Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 10/09/20).

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Estados: últimos 30 dias (até 10/09/20).

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Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 10/09/20).

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Cidades: últimos 30 dias (até 10/09/20).

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BOLETIM INGÊNUO Covid-19 (04/09/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 04/09/20).

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Países: últimos 15 dias (até 04/09/20).

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Países: últimos 7 dias (até 04/09/20).

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Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 04/09/20).

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Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 04/09/20).

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Cidades: últimos 30 dias (até 04/09/20).

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BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (28/08/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 27/08/20).Países: últimos 30 dias (até 27/08/20).

Países: últimos 15 dias (até 27/08/20).

Países: últimos 7 dias (até 27/08/20).

Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 27/08/20).

Estados: últimos 30 dias (até 27/08/20).

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Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 27/08/20).

Cidades: últimos 30 dias (até 27/08/20).

Cidades: últimos 15 dias (até 27/08/20).

Cidades: últimos 7 dias (até 27/08/20).

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (21/08/2020)

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BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (14/08/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 13/08/20).

Países: últimos 30 dias (até 13/08/20).

Países: últimos 15 dias (até 13/08/20).

Países: últimos 7 dias (até 13/08/20).

Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 13/08/20).

Estados: últimos 30 dias (até 13/08/20).

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Estados: últimos sete dias (até 13/08/20).

Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 13/08/20).

Cidades: últimos 30 dias (até 13/08/20).

Cidades: últimos 15 dias (até 13/08/20).

Cidades: últimos 7 dias (até 13/08/20).

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (07/08/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 06/08/20).Países: últimos 30 dias (até 06/08/20).

Países: últimos 15 dias (até 06/08/20).

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Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 06/08/20).

Cidades: últimos 30 dias (até 06/08/20).

Cidades: últimos 15 dias (até 06/08/20).

Cidades: últimos 7 dias (até 06/08/20).

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (31/07/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 30/07/20).

Países: últimos 30 dias (até 30/07/20).

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Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 30/07/20).

Estados: últimos 30 dias (até 30/07/20).

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Estados: últimos sete dias (até 30/07/20).

Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 30/07/20).

Cidades: últimos 30 dias (até 30/07/20).

Cidades: últimos 15 dias (até 30/07/20).

Cidades: últimos 7 dias (até 30/07/20).

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (24/07/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 23/07/20).

Países: últimos 30 dias (até 23/07/20).

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Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 23/07/20).

Estados: últimos 30 dias (até 23/07/20).

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Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 23/07/20).

Cidades: últimos 30 dias (até 23/07/20).

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Cidades: últimos 7 dias (até 23/07/20).

BOLETIM INGÊNUO – COVID-19 (17/07/2020)

Países: toda a epidemia (de 01/01/20 a 16/07/20).

Países: últimos 30 dias (até 16/07/20).

Países: últimos 15 dias (até 16/07/20).

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Estados: toda a epidemia (de 25/2/20 a 16/07/20).

Estados: últimos 30 dias (até 16/07/20).

Estados: últimos quinze dias (até 16/07/20).

Estados: últimos sete dias (até 16/07/20).

Cidades: toda a epidemia (de 25/2/20 a 16/07/20).

Cidades: últimos 30 dias (até 16/07/20).

Cidades: últimos 15 dias (até 16/07/20).

Cidades: últimos 7 dias (até 16/07/20).

COVID-19: A VACINA DE RNA ALTERA O NOSSO MATERIAL GENÉTICO?

Inúmeras vacinas estão sendo desenvolvidas contra o coronavírus (SARS-CoV-2). As diversas tecnologias podem utilizar o vírus inteiro ou seus fragmentos [1]. Uma delas é a vacina genética, que utiliza o RNA do vírus. O coronavírus é formado por uma cápsula de proteína e lipídios, que envolve o seu RNA (material genético). Para produzir a vacina de RNA, um fragmento dessa molécula é produzido em laboratório e aplicado no paciente. Uma mensagem muito difundida nas redes sociais, atribuída Robert F. Kennedy, Jr., adverte sobre o risco de tal vacina. O início desta mensagem diz:

“Gostaria de chamar sua atenção com urgência para questões importantes relacionadas à próxima vacinação contra Covid-19. Pela primeira vez na história da vacinação, as chamadas vacinas de mRNA de última geração intervêm diretamente no material genético do paciente e, portanto, alteram o material genético individual, que representa a manipulação genética, algo que já foi proibido e até então considerado criminoso. Essa intervenção pode ser comparada à de alimentos geneticamente manipulados, que também é altamente controversa.” Mais a frente a mensagem diz que, após uma vacina de mRNA, as pessoas terão que conviver com graves consequências, sem curas, como nas síndromes com defeitos genéticos. 

Realmente as vacinas de RNA são inovadoras e nunca foram usadas em humanos. Portanto, ainda precisam ser devidamente testadas antes de seu uso [2]. Mas a vacina de RNA poderia alterar o nosso material genético? 

Para fabricar tal vacina, o segmento do RNAm [3] do coronavírus (SARS-CoV-2), responsável por produzir a proteína SPIKE [4], é isolado. Tais segmentos são copiados milhões de vezes. Os segmentos de RNAm são empacotados em cápsulas formadas de nanopartículas de lipídeos.  Essas cápsula são injetadas no corpo humano. Ao entrar na célula, os segmentos de RNAm são liberados no citoplasma da célula. O ribossomos (estruturas que fabricam as proteínas nas células) imersos no citoplasma leem a mensagem contida no RNAm e produzem a proteína SPIKE. As proteínas SPIKE, por si só, não são nocivas, mas induzem o nosso sistema imunológico a produzir anticorpos contra ela.  

Portanto, todo o processo de produção das proteínas SPIKE se dá no citoplasma da célula. O nosso DNA (que é o nosso material genético) está dentro do núcleo da célula e não participa do processo. Portanto, se a vacina de RNA vier a ser aprovada, tenha certeza que seu material genético não será alterado!

[1] – veja os diferentes tipos de vacinas em https://entendamaisciencia.com/2020/07/14/os-tipos-de-vacina-contra-a-covid-19/

[2] – veja  as diversas fases de teste de uma vacina, essenciais para garantir a segurança de uma vacina, em https://www.facebook.com/entendamaisciencia/posts/280452053336518

[3] – RNA ou RNAm – o “m” significa mensageiro, pois o RNA leva uma informação genética (mensagem) ao ribossomo para produzir determinada proteína.

[4] – são proteínas da porção externa do vírus, veja em https://www.facebook.com/entendamaisciencia/posts/232331594815231

REFERÊNCIA:
Schlake T, Thess A, Fotin-Mleczek M, Kallen K-J (2012) Developing mRNA-vaccine technologies. RNA Biol 9:1319–1330. doi:10.4161/rna.22269 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3597572/

O OXIGÊNIO E O FOGO: A DESCOBERTA DE LAVOISIER

O fenômeno da combustão sempre intrigou o homem. No século XVIII foi criada a teoria do flogístico. Segundo tal teoria, os materiais combustíveis como papel, madeira, carvão e enxofre possuíam uma essência comum inflamável, conhecida como flogístico. Por outro lado, os materiais que não queimavam não tinham flogístico em sua composição.

Alguns cientistas começaram a discordar dessa teoria e um deles era Antoine Laurent Lavoisier. Um dos experimentos mais famosos de Lavoisier consistiu em colocar uma amostra de mercúrio metálico em um recipiente de vidro com um longo tubo curvo. Tal recipiente se comunicava com uma redoma de vidro com ar sobre uma cuba de água, veja figura a seguir:

O aquecimento do recipiente causou a combustão* do mercúrio. À medida que a reação ocorreu, se formou um pó avermelhado e o nível da água da redoma subiu. Isso que dizer que o volume de ar da redoma diminuiu, pois reagiu com o mercúrio. Lavoisier concluiu que a combustão não ocorria por causa da presença do suposto flogístico, mas sim porque o mercúrio reagia com um elemento presente no ar: o oxigênio! O pó avermelhado era combinação do mercúrio com o oxigênio (óxido de mercúrio).

Lavoisier constatou que um elemento (o oxigênio) presente no ar atmosférico era necessário para qualquer combustão. Estava refutada a teoria do flogístico! Desde então sabemos que sem oxigênio não tem combustão!

*na realidade este processo é chamado calcinação (ou decomposição térmica)

COMO SABEMOS A DISTÂNCIA DAS ESTRELAS?

Entre as estrelas que avistamos à noite, a mais próxima (Alpha Centauri) está a 40 trilhões de quilômetros da Terra. Mas como é possível calcular tal distância? A resposta é: usando a PARALAXE!

PARALAXE: coloque o seu dedo na frente do rosto e feche o olho esquerdo. Agora repita somente com o olho direito fechado. Veja que o seu dedo “se move” em relação ao plano de fundo. É esse deslocamento aparente que chamamos de paralaxe.

PARALAXE ESTELAR: os astrônomos observam exatamente a mesma coisa para uma estrela vizinha. Porém, ao invés de usar os dois olhos, eles usam a posição da Terra em relação ao Sol. Assim, janeiro seria o seu olho esquerdo e junho seria o seu olho direito, quando a Terra está do outro lado do Sol. Dessa maneira, pode-se constatar o deslocamento dessa estrela em relação as mais distantes do plano de fundo.

O CÁLCULO DA DISTÂNCIA DA ESTRELA: Com o deslocamento aparente determina-se ângulo α (veja a figura acima). A distância entre o Sol e a Terra (d) é conhecida. Fazendo o uso simples da trigonometria é calculado a distância da Terra até a estrela.

A EFICIÊNCIA DE MÁSCARAS DETECTADA POR UM CELULAR

Pesquisadores da Universidade Duke, nos EUA, avaliaram a eficiência de vários tipos de máscaras em reter gotículas que carregam vírus. Para isso, utilizaram uma caixa preta, um laser, uma lente e uma câmera de celular. 

No aparato desenvolvido, um feixe de laser é expandido verticalmente por uma lente cilíndrica. O feixe atravessa duas fendas da caixa e fica interposto entre o orador e a câmera de celular. A câmera está localizada no fundo da caixa e há um buraco para o orador, na frente. Veja abaixo:

A imagem maior mostra o aparato, com a caixa preta e orifícios, a lente cilíndrica (à esquerda), o feixe de laser (em verde) e a câmera do celular (ao fundo), A imagem no canto inferior esquerdo representa a dispersão de partículas de água na câmera por um borrifador.

Um algoritmo de computador foi usado para contar as gotículas que alcançaram a câmera do celular.

Foi feito um teste sem máscara – para servir de controle – e o experimento avaliou 14 tipos de máscaras. A câmera no fundo da caixa registrou a quantidade de gotículas expelidas por pessoas que falavam a frase “Mantenham-se saudáveis, pessoal”.

Os tipos de máscaras testadas no estudo.

O estudo confirmou que quando as pessoas falam, pequenas gotículas são expelidas. Assim, os vírus podem ser disseminados por um simples conversa. Com a exceção das máscaras de lã, todas mostraram efetividade em reter gotículas.

As máscaras profissionais N95 reduziram a transmissão de gotículas em 99,9%, em comparação com a ausência de máscara. As máscaras cirúrgicas ou de polipropileno retiveram as gotículas em cerca de 90%. As máscaras de algodão, se demonstraram bastante efetivas, contendo entre 70% e 90% das gotículas.  As bandanas podem reduzir em cerca de 50%. Por outro lado, as  máscaras de lã aumentaram em 10% o número de gotículas que chegavam à câmera. Possivelmente, esse aumento ocorra por tal tecido dispersar gotas maiores em gotas menores aumentando, assim, a quantidade.

O experimento demonstra que o  uso de máscara pode bloquear a maioria das gotículas emitidas por uma pessoa durante a fala, reduzindo drasticamente a transmissão do coronavírus.

Veja o vídeo descrevendo o experimento em https://www.youtube.com/watch?v=LeEBn4ttZZY&feature=emb_title

REFERÊNCIA

Low-cost measurement of facemask efficacy for filtering expelled droplets during speech. Emma P Fischer, Martin C Fischer, David Grass, Isaac Henrion, Warren S Warren, Eric Westman medRxiv 2020.06.19.20132969; doi: https://doi.org/10.1101/2020.06.19.20132969

A DISTORÇÃO TEMPORAL NO NOSSO DIA A DIA

A teoria da relatividade prevê que o tempo irá passar mais lentamente para objetos que se deslocam em maior velocidade ou que são submetidos a forte gravidade. Portanto, se você permanecer parado e a alturas mais distantes do solo (menor gravidade) tudo ocorrerá mais rápido e você poderá envelhecer mais rapidamente. Obviamente em pequenas escalas tal efeito é infinitesimalmente pequeno para ser percebido diretamente por nós! Porém, a dilatação de tempo foi constatada experimentalmente a partir de velocidades inferiores a 10 metros por segundo e em alturas de menos de 1 metro. A detecção nessa pequena escala foi possível comparando as medidas de tempo por meio de relógios altamente precisos.

Experimentos constataram que um relógio em deslocamento, a velocidade de 10 m/s (= 36 km/hora), avança a uma taxa mais lenta que outro em repouso. Relógios situados mais próximos ao solo, e sujeitos a maior atração gravitacional, também avançaram mais lentamente.

RELÓGIO DE ALTÍSSIMA PRECISÃO – Em tal experimento foi utilizado um relógio atômico, baseado em um único átomo de alumínio que não atrasa ou adianta um segundo ao longo de 3,7 bilhões de anos.

Físicos do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST), Maryland, EUA, criaram uma versão aprimorada de um relógio atômico baseado em um único átomo de alumínio que não ganha nem perde um segundo em cerca de 3,7 bilhões de anos. Na foto o pesquisador James Chin-wen Chou com o relógio mais preciso do mundo.

AJUSTE DO SEU CELULAR

Você pode não notar esses pequenos efeitos de distorção temporal, mas o seu celular percebe. O sinal de GPS captado pelo seu celular é vital para uma série de funções. Os satélites GPS orbitam em alta velocidade e estão submetidos a menor força gravitacional, devido a grande distância da Terra. Assim, ocorrem pequenas distorções de tempo, que são corrigidas com o uso de relógios atômicos simultâneos no interior do satélite e na Terra.

Os satélites que emitem sinal de GPS orbitam a uma velocidade de cerca de 14.000 km/hora, o que faz com que os relógios atômicos a bordo atrasem em aproximadamente 7 microssegundos. Por outro lado, a elevada altitude (cerca de 20.000 km) – e menor gravidade, faz com que o relógio corra mais rápido em 45 microssegundos por dia. Devido a esses efeitos relativísticos os relógios a bordo de cada satélite funcionam mais rápido que os relógios idênticos no solo em cerca de 38 microssegundos por dia (45 – 7 = 38).

Sem as correções dessa distorção temporal, as incertezas nas posições fornecidas pelos celulares teriam imprecisões de até 10 quilômetros por dia.

Esse é um pequeno exemplo do quanto a ciência esta está presente em nosso dia a dia. Muitos não se dão conta disso! Sem a ciência será difícil conduzirmos prosperamente um planeta com quase 8 bilhões de seres humanos.

REFERÊNCIAS

Chou CW, Hume DB, Rosenband T, Wineland DJ. 2010. Optical Clocks and Relativity. Science 329: 1630-1633. https://science.sciencemag.org/content/329/5999/1630.abstract https://tsapps.nist.gov/publication/get_pdf.cfm?pub_id=905055

https://newatlas.com/worlds-most-precise-clock/14088/

http://www.astronomy.ohio-state.edu/~pogge/Ast162/Unit5/gps.html

O PODER EXPLOSIVO DO NITRATO DE AMÔNIO

A explosão no porto de Beirute, no Líbano, em 4 de agosto de 2020, devastou parte da cidade, causando mais de 100 mortes e ferindo pelo menos 4.000 pessoas. O desastre foi decorrente da presença de uma unidade de armazenamento que abrigava 2.750 toneladas de nitrato de amônio.

O nitrato de amônio é um composto químico (NH4NO3) utilizado em fertilizantes na agricultura, como fonte de nitrogênio. O composto também é empregado em misturas explosivas usadas na mineração, em pedreiras e na construção civil.

Nitrato de amônio em agrupamento formando cristais.
O nitrato de amônio se apresenta como um pó branco ou em grânulos solúveis em água. 

O nitrato de amônio não é inflamável. Porém, ele atua como uma fonte de oxigênio que pode acelerar a combustão de outros materiais. Ou seja, ele pode fornecer um suprimento de oxigênio muito mais concentrado do que o ar ao nosso redor. 

Em temperaturas muito elevadas o nitrato de amônio pode se decompor violentamente, como mostra a reação abaixo:

O processo de decomposição do nitrato de amônio cria gases de óxidos de nitrogênio e de vapor de água. É essa rápida liberação de gases (óxidos de nitrogênio e vapor d´água) que causa uma explosão.

Alguns óxidos de nitrogênio produzidos, como o dióxido de nitrogênio (NO₂) – um gás vermelho com mau cheiro, podem irritar o sistema respiratório. Níveis elevados desses poluentes são particularmente preocupantes para pessoas com problemas respiratórios. Portanto, a tragédia ainda poderá trazer mais prejuízos aos habitantes de Beirute.

O nitrato de amônio deve ser classificado como produto perigoso e todos os aspectos de seu uso devem ser rigorosamente regulamentados. A explosão em Beirute nos mostra o quão importantes são a existência desses regulamentos.

A MARCHA DO PROGRESSO: QUAL O PROBLEMA DESTA IMAGEM?

A imagem usualmente denominada “A marcha do progresso” representa a evolução humana e é uma das ilustrações mais famosas de todos os tempos. Ela foi criada pelo artista Rudolph Zallinger para ilustrar o volume Early Man (1965) escrito pelo antropólogo Francis Clarck Howell para a série de livros de capa dura da Lifes Nature Library, publicados pela Time-Life.

A imagem aparece simplificada em página dupla, decorrente de uma montagem gráfica de cinco lâminas dispostas continuamente e com quatro dobras, originalmente com 15 tipos de primatas. Quando dobradas apenas seis primatas são mostrados. Veja a abaixo:

A ilustração original dobrada em página dupla mostrando seis primatas.
Imagem completa, com as cinco lâminas expostas, mostrando 15 primatas.

A ilustração invadiu a cultura popular e foi replicada, imitada, parodiada ou adaptada para fins comerciais. Veja a sequência a seguir:

Campanha publicitária de refrigerante nos EUA.
A evolução do iPhone. 

Apesar de ser tão popular e divulgar a evolução humana, a imagem incomoda alguns biólogos e frequentemente recebe críticas, incluindo grandes divulgadores da evolução como Stephen Jay Gould.

MAS QUAL O É PROBLEMA?

A imagem transmite a ideia de que a evolução é um processo unidimensional que gradual e previsivelmente transforma organismos em versões “melhores” de seus ancestrais. No caso, o Homo sapiens aparecendo como o objetivo final. Entretanto, a evolução não produz novas espécies linearmente. Na realidade, ela é semelhante a um arbusto com galhos, de tamanhos e comprimentos variados, que podem crescer em novos galhos ou serem cortados pelas tesouras de extinção.

Árvore filogenética representando alguns ramos que antecederam o Homo sapiens.

Outro problema é que a evolução não produz organismos “melhores” ou “mais evoluídos”. As espécies que emergem e sobrevivem o fazem por meio de uma combinação de adaptação ao ambiente e ao acaso, e não acumulando passivamente “melhorias” ao longo do tempo.

A versão simplificada de “A marcha do progresso” implica que cada primata é um descendente direto dos que estão atrás dele e um ancestral dos que estão à sua frente. No entanto, o texto e a linha do tempo que acompanham a ilustração original em Early Man deixam claro que essa não era a intenção do autor. O texto menciona o Ramapithecus  (o terceiro na versão simplificada) como “o mais antigo dos ancestrais do homem em linha direta” e o Oreopithecus (o segundo) como um “ramo lateral na árvore genealógica do homem”. Veja abaixo:

O texto da ilustração original deixa claro que alguns primatas, como o Ramaphitecus, correspondem à ascendência direta do Homo sapiens, ao passo que outras , como o Oreopithecus , representam um ramo lateral (veja abaixo).
Duas hipóteses filogenéticas (relações evolutivas) mostram que o Oreopithecus (indicado pela seta) consiste em um ramo distinto da ascendência do Homo sapiens.

Além disso, deve-se ressaltar que a linha do tempo, localizada na parte de cima da imagem, mostra que muitos dos primatas viviam contemporaneamente (veja nas duas primeiras figuras).

Infelizmente, a proliferação da imagem simplificada, fez surgir a interpretação equivocada de que evolução se dá de forma linear e é igual ao progresso. Esse problema de interpretação levou alguns biólogos evolucionistas, inclusive, à rejeição e sugestão de boicote de tal figura. Entretanto, deve-se ressaltar que a imagem tem sido importante para estabelecer e consolidar a teoria da evolução dentro da cultura pop. Nesse sentido, ao invés de desencorajarmos as propagação dessa imagem estabelecida, talvez valha mais a pena incentivarmos cientistas, professores e divulgadores da ciência a refinarem sua interpretação, afastando a ideia da “evolução linear e progressiva” e esclarecendo o que a imagem pretendia originalmente retratar.

Baseado e modificado do artigo “On the origins of the “March of Progress”, de Kevin Blake, 2018, Washington University ProSPER, https://sites.wustl.edu/prosper/on-the-origins-of-the-march-of-progress/