Em formação

Que tipo de árvore poderia ser?


Esta pode ser uma pergunta estranha, mas alguém sabe que tipo de árvore pode ser esta?

Eu sei, é apenas uma história em quadrinhos, mas essas árvores, a "curta distância" dentro daquela história em quadrinhos estão facilmente identificável como Baobabs de Grandidier:

(Isso pode indicar, é claro, que a árvore acima também ocorre em Madagascar, mas é uma história em quadrinhos, então todas as apostas estão canceladas. E sim, nós sabemos, não há esquilos em Madagascar.)


Isso me lembra dos eucaliptos / árvores australianas de casca lisa, como uma goma de salmão, goma fantasma, etc.

Embora não haja esquilos na Austrália :)

Esta foto de uma goma de salmão é de http://www.fpc.wa.gov.au/content_migration/plantations/species/arid/salmon_gum.aspx


Como @fileunderwater sugeriu, parece uma Acacia. Como muitos outros com OSX, incluí esta imagem de uma acácia como uma das rotações do meu protetor de tela.

Parece muito semelhante no bauplan à ilustração.


Como Saxon Druce apontou, ele se parece muito com um eucalipto. Especificamente, uma espécie de deserto ou savana, como a goma fantasma (Corymbia aparrerinja).

Outros eucaliptos (Eucalyptus e Corymbia spp.) Apresentam formas de crescimento semelhantes.
(fonte: masterfile.com)

A silhueta é obviamente estilizada e parece ter menos folhagem do que um eucalipto real para deixar o perfil mais limpo. O padrão de ramificação e a forma como a folhagem está agrupada em tufos arredondados e texturizados na imagem são representativos dos eucaliptos. Eu diria que não é uma Acácia - eles têm padrões de ramificação muito distintos e se espalham mais com um topo mais plano do que este.


Parece um pinheiro para mim. Pode estar perto de Pinus pinaster mas leve em consideração que a) Não sou botânico. b) Conheço apenas os pinheiros que crescem na minha área (Catalunha).


Pergunta da entrevista do assassino: Que tipo de árvore você seria?

Você seria uma árvore de eucalipto? Que tal uma árvore Bottlebrush? Talvez você seja mais uma árvore Jacarandá. Queremos saber sobre o KIQ desta semana & # 8217s.

Tivemos algumas perguntas malucas na entrevista no KIQ, mas esta ainda conseguiu levantar algumas sobrancelhas no escritório: & # 8220Se você fosse uma árvore, que tipo de árvore você seria? & # 8221

De acordo com uma submissão no site de entrevista de emprego Glassdoor, essa pergunta foi feita pelo fornecedor de rede Cisco para o papel de redator técnico sênior.

A treinadora de carreira Peggy McKree, da Career Confidential, disse que essa pergunta é semelhante a & # 8220Que animal você seria? & # 8221 ou & # 8220Que tipo de fruta você seria? & # 8221 e é usada para verificar a criatividade de um candidato. Também é usado para avaliar a capacidade de um candidato de pensar por conta própria.

O entrevistador não quer ouvir que você quer ser uma macieira apenas porque gosta de maçãs. Aqui está o que McKree tinha a dizer:

& # 8220Para responder a esta pergunta (ou qualquer tipo de pergunta em que você tenha que escolher 'o que você seria?', Pense de forma ampla sobre as qualidades de tudo o que você vai escolher e como você explicaria o seu escolha. Quais traços de caráter ou personalidade seriam úteis para alguém nessa função? Pense em termos da produtividade utilitária de sua escolha no que se refere ao emprego para o qual você está se candidatando. O que esse emprego exige? E então tenha cuidado das nuances. & # 8221

Por exemplo, você pode querer ir para uma árvore de eucalipto porque ela cresce rápido e é extremamente resistente.


Métodos

Um conjunto de dados abrangendo os três domínios da vida foi gerado usando genomas publicamente disponíveis do banco de dados IMG-M do Joint Genome Institute (img.jgi.doe.gov), um conjunto de dados previamente desenvolvido de informações do genoma eucariótico 30, genomas publicados anteriormente derivados de conjuntos de dados metagenômicos 7,8,31,32 e genomas recém-reconstruídos de projetos atuais de metagenoma (consulte a Tabela Suplementar 1 para os números de acesso do NCBI). A partir do IMG-M, os genomas foram amostrados de forma que um único representante para cada gênero definido foi selecionado. Para filos e filos candidatos sem definição taxonômica completa, todos os membros do filo foram inicialmente incluídos. Posteriormente, essas radiações foram amostradas a um nível aproximado de divergência de gênero com base na comparação com filos descritos taxonomicamente, removendo assim sobreposições em nível de estirpe e espécie. Finalmente, as reconstruções iniciais da árvore identificaram efeitos aberrantes de atração de ramos longos, colocando os Microsporidia, um grupo de fungos parasitas, com os Korarchaeota. Os Microsporidia são conhecidos por contribuir com artefatos de atração de ramos longos, confundindo a localização do Eukarya 33, e foram subsequentemente removidos da análise.

Este estudo inclui 1.011 organismos de linhagens para as quais os genomas não estavam disponíveis anteriormente. Os organismos estavam presentes em amostras coletadas de um sistema de aquífero raso, um local de pesquisa subsuperficial profundo no Japão, uma crosta de sal no Deserto de Atacama, solo de pastagem no norte da Califórnia, um CO2rico sistema de gêiseres e duas bocas de golfinhos. Os genomas foram reconstruídos a partir de metagenomas, conforme descrito anteriormente 7. Os genomas foram incluídos apenas se foram estimados em & gt70% completos com base na presença / ausência de um conjunto de 51 genes de cópia única para bactérias e 38 genes de cópia única para Archaea. Os genomas foram, adicionalmente, necessários para ter composição de nucleotídeos consistente e cobertura através de andaimes, conforme determinado usando o software ggkbase binning (ggkbase.berkeley.edu), e para mostrar posicionamento consistente em ambos SSU rRNA e filogenias de proteína ribossômica concatenada. Isso contribuiu com a informação do gene marcador para 1.011 organismos recém-amostrados, cujos genomas foram reconstruídos para análises metabólicas a serem publicadas separadamente.

O alinhamento da proteína ribossomal concatenada foi construído conforme descrito anteriormente 16. Em resumo, os 16 conjuntos de dados de proteínas ribossômicas (proteínas ribossômicas L2, L3, L4, L5, L6, L14, L16, L18, L22, L24, S3, S8, S10, S17 e S19) foram alinhados independentemente usando MUSCLE v. 3.8 .31 (ref. 34). Os alinhamentos foram aparados para remover os terminais C e N ambiguamente alinhados, bem como colunas compostas por mais de 95% de lacunas. Os táxons eram removidos se seus dados de sequência disponíveis representassem menos de 50% das colunas de alinhamento esperadas (90% dos táxons tinham mais de 80% das colunas de alinhamento esperadas). Os 16 alinhamentos foram concatenados, formando um alinhamento final compreendendo 3.083 genomas e 2.596 posições de aminoácidos. Uma árvore de máxima verossimilhança foi construída usando RAxML v. 8.1.24 (ref. 35), conforme implementado no servidor web CIPRES 36, sob o modelo LG plus gama de evolução (PROTGAMMALG na seção do modelo RAxML), e com o número de bootstraps determinado automaticamente (critério de bootstopping baseado em MRE). Um total de 156 réplicas de bootstrap foram conduzidas sob o algoritmo de bootstrapping rápido, com 100 amostradas para gerar valores de suporte proporcionais. A inferência da árvore completa exigiu 3.840 horas de computação no supercomputador CIPRES.

Para construir a Fig. 2, colapsamos ramos com base em um critério de comprimento médio de ramo. Os cálculos do comprimento médio dos ramos foram implementados na interface online 37 da Árvore da Vida Interativa usando a fórmula:

Comprimento médio do ramo = média ([distância da raiz até a ponta] - [distância da raiz até o nó]) para todas as pontas que se conectam a um nó.

Testamos valores entre 0,25 e 0,75 em intervalos de 0,05 e selecionamos um limite final de & lt0,65 com base na geração de um número semelhante de linhagens principais em comparação com a visão de agrupamento guiada pela taxonomia na Fig. 1. A visão da taxonomia identificou 26 arqueaeais e 74 linhagens de nível de filo bacteriano (contando os Microgenomates e Parcubacteria como filos únicos cada), enquanto um comprimento médio de ramo de & lt0,65 resultou em 28 archaeal e 76 clados bacterianos.

Para uma árvore SSU rRNA associada, um alinhamento foi gerado a partir de todos os genes SSU rRNA disponíveis a partir dos genomas dos organismos incluídos no conjunto de dados da proteína ribossômica. Para organismos com múltiplos genes SSU rRNA, um gene representativo foi mantido para a análise, selecionado aleatoriamente. Como a amostragem do genoma foi confinada ao nível de gênero, não prevemos que este processo de seleção terá qualquer impacto na árvore resultante. Todos os genes SSU rRNA maiores que 600 bp foram alinhados usando o algoritmo de alinhamento SINA por meio da interface web da SILVA 38,39. O alinhamento completo foi retirado de colunas contendo 95% ou mais de lacunas, gerando um alinhamento final contendo 1.871 táxons e 1.947 posições de alinhamento. Uma árvore de máxima verossimilhança foi inferida conforme descrito para as árvores de proteína ribossômica concatenada, com RAxML executado usando o modelo de evolução GTRCAT. A inferência RAxML incluiu o cálculo de 300 iterações de bootstrap (critério de bootstopping baseado em regras de maioria estendida), com 100 amostrados aleatoriamente para determinar os valores de suporte.

Para testar o efeito do rigor da seleção do local nas filogenias inferidas, removemos os alinhamentos das colunas contendo até 50% de lacunas (em comparação com o corte original de 95% de lacunas). Para o alinhamento da proteína ribossômica, isso resultou em uma redução de 14% no comprimento do alinhamento (para 2.232 posições) e uma redução de 44,6% no tempo computacional (∼ 2.100 h). Para o alinhamento do gene SSU rRNA, as colunas de separação com lacunas de 50% ou mais reduziram o alinhamento em 24% (para 1.489 posições) e o tempo de computação em 28%. Em ambos os casos, a topologia da árvore com a melhor probabilidade não foi alterada significativamente. A proteína ribossômica resolveu uma árvore de dois domínios com o irmão Eukarya do Lokiarcheaota, enquanto a árvore SSU rRNA descreve uma árvore de três domínios. A posição do CPR como ramificação profunda na árvore da proteína ribossomal e dentro das bactérias na árvore SSU rRNA também foi consistente. Os alinhamentos e árvores inferidas sob a eliminação de lacunas mais rigorosa estão disponíveis mediante solicitação.

Nomenclatura

Incluímos nomes para duas linhagens para as quais publicamos anteriormente genomas completos 40. No momento da submissão do artigo que descreve esses genomas 40, a comunidade de revisores não estava uniformemente aberta para nomear linhagens de organismos não cultivados com base em tais informações. Dado que esta prática é agora amplamente utilizada, nós propomos novamente os nomes para estes filos. Especificamente, para WWE3, sugerimos o nome Katanobacteria do hebraico ‘katan’, que significa ‘pequeno’, e para SR1 sugerimos o nome Absconditabacteria do latim ‘Abscondo’ que significa ‘escondido’, como em ‘envolto’.

Códigos de acesso

Os números de acesso NCBI e / ou JGI IMG para todos os genomas usados ​​neste estudo estão listados na Tabela Suplementar 1. O gene da proteína ribossômica adicional e as sequências do gene 16S rRNA usadas neste estudo foram depositadas no Genbank sob os números de acesso KU868081 – KU869521. A proteína ribossômica concatenada e os alinhamentos SSU rRNA usados ​​para a reconstrução da árvore estão incluídos como arquivos separados nas Informações Suplementares.


Insetos e doenças prejudiciais

Doenças virulentas como a doença do olmo holandês e a praga da castanha causaram a morte súbita de florestas inteiras na América do Norte. No entanto, as doenças mais comuns são mais sutis em seu trabalho, matando muito mais árvores no total do que os tipos virulentos e custam aos proprietários de florestas e quintais bilhões de dólares em produtos florestais e em valor de espécimes de árvores.

Essas doenças "comuns" incluem três doenças graves: podridão da raiz da Armillaria, murcha do carvalho e antracnose. Esses patógenos invadem a árvore por meio de folhas, raízes e feridas na casca e danificam o sistema vascular das árvores se não forem prevenidos ou tratados. Em florestas naturais, a prevenção é a única opção econômica disponível e é uma parte significativa do plano de manejo silvicultural de um silvicultor.

Os insetos nocivos são oportunistas e freqüentemente invadem árvores sob o estresse de problemas ambientais ou doenças. Eles não apenas podem causar diretamente a morte da árvore, mas também espalharão fungos nocivos de uma árvore hospedeira para as árvores vizinhas. Os insetos podem atacar a camada cambial de uma árvore perfurando para obter comida e cavidades de nidificação, ou podem desfolhar uma árvore até a morte. Os insetos ruins incluem os besouros do pinheiro, a mariposa cigana e as brocas do freixo esmeralda.


O que poderia estar comendo as raízes de minhas plantas ao ar livre?

Recentemente, um dos mestres jardineiros locais me pediu para fazer outro artigo sobre o controle do arganaz-do-pinheiro. Para aqueles que não estão familiarizados com os ratos-do-pinheiro, esses ratos se enterram no solo e se alimentam de raízes de plantas e árvores. As ratazanas matam nandinas e árvores frutíferas e destruíram plantações de hosta. Embora ratazanas possam ser legalmente envenenadas na Carolina do Norte, os proprietários têm outras opções para ajudar a controlar suas populações.

Os ratos-do-pinho gostam de áreas com ervas daninhas ou com vegetação densa. Eliminar esses locais reduzirá seu suprimento de alimentos e exporá os ratos-rato aos predadores. Cortar a grama regularmente também ajudará a reduzir as populações de ratazanas.

As áreas com cobertura vegetal também são habitats ideais para ratazanas. Tente evitar a cobertura morta em alguns centímetros de profundidade. Se você tiver um problema de ratazana, pode considerar a remoção da cobertura morta ou, pelo menos, retirá-la das plantas da paisagem. A pesquisa mostrou que os tecidos de paisagem podem aumentar as populações de ratazanas.

As ratazanas podem ser excluídas com sucesso de árvores e arbustos individuais usando tecido de ferragem. O pano deve ser enrolado em volta do tronco e deve ser enterrado pelo menos 15 centímetros abaixo da linha do solo para evitar que os ratos cavem sob o arame. Certifique-se de que o fio esteja solto ao redor do tronco para que não enrole a árvore à medida que o tronco se expande.

Se você vai tentar matar ratos com isca venenosa, o Serviço de Extensão da Carolina do Norte tem algumas dicas. Primeiro, aplique iscas apenas no final do outono ou inverno. Não aplique iscas se houver previsão de chuva dentro de 3 dias após a aplicação. Aplique iscas no meio da tarde, pois os arganazes são ativos ao anoitecer e ao amanhecer. Finalmente, combine as iscas com as outras táticas de gerenciamento mencionadas acima para obter melhor controle das populações de ratazanas.


Plantação de xarope de bordo? Novos insights sobre biologia de árvores podem mudar radicalmente a indústria

Novos insights sobre a biologia das árvores podem ser o início de uma revolução na indústria de xarope de bordo.

No início, os pesquisadores da Universidade de Vermont Tim Perkins e Abby van den Berg estavam apenas tentando aprender mais sobre como a seiva flui através de uma árvore de bordo. Mas o que eles encontraram eventualmente floresceu em um novo modelo para a produção de xarope - aquele em que os açucareiros extraem sua seiva de árvores jovens plantadas em plantações densas, ao invés de florestas maduras.

Perkins e van den Berg estavam testando um sistema de bomba de vácuo usado para extrair seiva de um bordo que teve a copa - galhos, folhas e caules - removidos. Mas a torneira a vácuo continuou puxando a seiva muito depois de os pesquisadores esperarem que o fluxo parasse.

“Chegamos ao ponto em que deveríamos ter esgotado toda a água da árvore, mas a umidade não diminuiu”, disse Perkins em um comunicado à imprensa da UVM emitido em novembro passado. “A única explicação era que estávamos retirando água do solo, direto para cima e para fora do caule.”

A descoberta levou a dupla a imaginar um novo método de adoçar. Em vez de depender de terras florestais, um açucareiro poderia usar uma plantação de mudas jovens enraizadas em um campo agrícola.

“Uma vez que vimos que poderíamos obter rendimentos sem topos, foi - uau! - isso muda o paradigma básico ”, disse van den Berg em um comunicado. “Ficou claro que poderíamos lidar com uma estrutura inteiramente nova.”

O modelo de plantação também pode resultar em rendimentos muito maiores. A dupla estima que um acre de plantação de bordo, com 6.000 mudas, pode render 400 galões de xarope. Um tradicional “sugarbush” de árvores colhidas geralmente rende cerca de 40 galões de xarope por acre de 80 árvores maduras.

E a eficiência está na mente do setor ultimamente. Na Nova Escócia, as árvores de xarope de bordo não estão produzindo tanta seiva - uma queda de 25%, em média, desde a década de 1970, de acordo com o CBC. As pessoas ainda não entendem por que a mudança climática está no topo da lista de possíveis culpados. Outros acham que as árvores podem estar sobrecarregadas por décadas de uso.

"Eu acho que a extração subsequente é ligeiramente prejudicial para a árvore", disse Keith Crowe, um veterano da indústria de bordo de 62 anos, à CBC. "Não acho que seja tão produtivo quanto nos estágios iniciais, apesar do crescimento que pode ocorrer nesse ínterim."

A produção de xarope de bordo está muito sujeita aos caprichos do clima, pois o escoamento da seiva requer noites frias, com temperaturas abaixo de zero, seguidas de dias mais quentes. A seiva também para de fluir na primavera, quando os botões de flores da árvore se expandem e as folhas se desenvolvem. Em 2013, os produtores de xarope de bordo dos EUA consumiram 3,25 milhões de galões - um aumento de 70 por cento em relação a 2012, de acordo com o Departamento de Agricultura dos EUA [PDF]. No ano passado, o clima estava perfeito para a produção de seiva - os meses frios da primavera atrasaram a formação dos botões do bordo, resultando em uma temporada mais longa. Mas quem pode prever como será a temporada do próximo ano?

O modelo de plantação também pode ser mais adequado para lidar com as mudanças climáticas. As mudas menores congelam e descongelam mais rápido do que suas contrapartes adultas, portanto, não precisam de um ciclo de congelamento e degelo tão intenso para iniciar o fluxo de seiva.

Plantar mudas para o xarope parece um tanto óbvio, dada a perspectiva de maiores rendimentos em parcelas menores de terra - mas os custos de equipamento, manutenção e mão de obra também são maiores com o método de plantio. Ainda assim, como a Modern Farmer aponta, há outras vantagens comerciais em uma plantação de bordo - contar com árvores jovens significa que os produtores podem se recuperar muito mais rápido se suas árvores forem danificadas por desastres naturais. Em vez de esperar décadas para que uma floresta amadurecesse, o sistema desenvolvido pelos pesquisadores da UVM estaria instalado e funcionando em sete anos.

No geral, parece que os produtores de açúcar estão cautelosos, mas de mente aberta.

“Eu pude ver como seria muito eficiente e substituiria a safra selvagem”, disse o proprietário da Hillsboro Sugar Works, Dave Folino, ao Modern Farmer. “Estou preso às imagens antigas, mas é tentador o pensamento de controlar as coisas. Em minha vida, vi o encolhimento da indústria de laticínios [em Vermont]. Eu odiaria ver o mesmo para a safra selvagem, mas provavelmente é economicamente inevitável. ”


Que tipo de árvore poderia ser? - Biologia

Em toda a parte do laboratório da maioria dos laboratórios de Biologia, você estará conduzindo experimentos. A ciência avança pelo uso do método experimental. Este folheto fornece um resumo das etapas usadas na realização de pesquisas científicas. Este método geral é usado não apenas em biologia, mas também em química, física, geologia e outras ciências duras.

Para reunir informações sobre o mundo biológico, usamos dois mecanismos: nossa percepção sensorial e nossa capacidade de raciocinar. Podemos identificar e contar os tipos de árvores em uma floresta com nossos olhos, podemos identificar pássaros no dossel da floresta com nossas orelhas e podemos identificar a presença de um gambá com nosso nariz. O toque e o sabor também nos ajudam a experimentar o mundo biológico. Com as informações que coletamos de nossos sentidos, podemos fazer inferências usando nossa razão e lógica. Por exemplo, você sabe que vê palmeiras em regiões tropicais e subtropicais e pode inferir que as palmeiras não serão encontradas no centro do Maine por causa do rigor do nosso inverno.

Nossa razão nos permite fazer previsões sobre o mundo natural. Os cientistas tentam prever e talvez controlar eventos futuros com base no conhecimento presente e passado. A capacidade de fazer previsões precisas depende das sete etapas do Método Científico.

Etapa 1. Faça observações. Essas observações devem ser objetivas, não subjetivas. Em outras palavras, as observações devem ser passíveis de verificação por outros cientistas. As observações subjetivas, que são baseadas em opiniões e crenças pessoais, não são do domínio da ciência. Aqui está uma declaração de objetivo: é 58 & # 176F nesta sala. Aqui está uma afirmação subjetiva: É legal nesta sala.

O primeiro passo no Método Científico é fazer observações objetivas. Essas observações são baseadas em eventos específicos que já aconteceram e podem ser verificados por outros como verdadeiros ou falsos.

Etapa 2. Forme uma hipótese. Nossas observações nos falam sobre o passado ou o presente. Como cientistas, queremos ser capazes de prever eventos futuros. Devemos, portanto, usar nossa habilidade de raciocinar.

Os cientistas usam seu conhecimento de eventos passados ​​para desenvolver um princípio geral ou explicação para ajudar a prever eventos futuros. O princípio geral é chamado de hipótese. O tipo de raciocínio envolvido é chamado raciocínio indutivo (derivando uma generalização de detalhes específicos).

Uma hipótese deve ter as seguintes características:

& # 9 & # 149 & # 9 Deve ser um princípio geral válido para todo o espaço e tempo

& # 9 & # 149 & # 9 Deve ser um tentativa ideia

& # 9 & # 149 & # 9 Deve concordar com as observações disponíveis

& # 9 & # 149 & # 9 Deve ser mantido o mais simples possível.

& # 9 & # 149 & # 9 Deve ser testável e potencialmente falsificável. Em outras palavras, deve haver um

& # 9 & # 9 maneira de mostrar a hipótese é uma maneira falsa de refutar a hipótese.

Alguns mamíferos têm dois membros posteriores seria uma hipótese inútil. Não há nenhuma observação que não se encaixe nessa hipótese!

Todos os mamíferos têm dois membros posteriores é uma boa hipótese. Procuraríamos mamíferos em todo o mundo. Quando encontramos baleias, que não têm membros posteriores, teríamos mostrado que nossa hipótese era falsa, pois a falsificamos.

Quando uma hipótese envolve uma relação de causa e efeito, afirmamos nossa hipótese para indicar que não há efeito. Uma hipótese, que não afirma nenhum efeito, é chamada de hipótese nula. Por exemplo, o medicamento Celebra não ajuda a aliviar a artrite reumatóide.

Etapa 3. Faça uma previsão. A partir da etapa 2, fizemos uma hipótese que é provisória e pode ou não ser verdadeira. Como podemos decidir se nossa hipótese é verdadeira?

Nossa hipótese deve ser ampla, deve ser aplicada uniformemente ao longo do tempo e do espaço. Os cientistas geralmente não podem verificar todas as situações possíveis onde uma hipótese pode ser aplicada. Vamos considerar a hipótese: todas as células vegetais têm um núcleo. Não podemos examinar cada planta viva e cada planta que já viveu para ver se essa hipótese é falsa. Em vez disso, geramos um predição usando raciocínio dedutivo (gerando uma expectativa específica de uma generalização). A partir de nossa hipótese, podemos fazer a seguinte previsão: Se eu examinar células de uma folha de grama, cada uma terá um núcleo.

Agora, vamos considerar a hipótese do medicamento: o medicamento Celebra não ajuda a aliviar a artrite reumatóide. Para testar essa hipótese, precisaríamos escolher um conjunto específico de condições e, em seguida, prever o que aconteceria nessas condições se a hipótese fosse verdadeira. As condições que você pode querer testar são as doses administradas, a duração do medicamento, a idade dos pacientes e o número de pessoas a serem testadas.

Todas essas condições que estão sujeitas a alterações são chamadas variáveis. Para avaliar o efeito do Celebra, precisamos realizar um experimento controlado. o Grupo experimental está sujeito à variável que queremos testar e o grupo de controle não está exposto a essa variável. Em um experimento controlado, a única variável que deve ser diferente entre os dois grupos é a variável que queremos testar.

Vamos fazer uma previsão com base nas observações do efeito da Celebra no laboratório. A previsão é: os pacientes que sofrem de artrite reumatóide que tomam Celebra e os pacientes que tomam um placebo (um comprimido de amido em vez do medicamento) não diferem quanto à gravidade da artrite reumatóide. [Observe que baseamos nossa previsão em nossa hipótese nula de nenhum efeito do Celebra.]

Passo 4. Faça um experimento. Contamos novamente com nossa percepção sensorial para coletar informações. Projetamos um experimento com base em nossa previsão.

Nosso experimento pode ser o seguinte: 1000 pacientes com idades entre 50 e 70 serão aleatoriamente designados a um de dois grupos de 500. O grupo experimental tomará Celebra quatro vezes ao dia e o grupo de controle tomará um placebo de amido quatro vezes a dia. Os pacientes não saberão se seus comprimidos são Celebra ou placebo. Os pacientes tomarão os medicamentos por dois meses. Ao final de dois meses, exames médicos serão administrados para determinar se a flexibilidade dos braços e dedos mudou.

Etapa 5. Analise os resultados do experimento. Nosso experimento produziu os seguintes resultados: 350 das 500 pessoas que tomaram Celebra relataram diminuição da artrite no final do período. 65 das 500 pessoas que tomaram o placebo relataram melhora.

Os dados parecem mostrar que houve um efeito significativo do Celebra. Precisaríamos fazer uma análise estatística para demonstrar o efeito. Essa análise revela que há um efeito estatisticamente significativo do Celebra.

Etapa 6. Tirar uma conclusão. De nossa análise do experimento, temos dois resultados possíveis: os resultados concordam com a previsão ou discordam da previsão. Em nosso caso, podemos rejeitar nossa previsão de nenhum efeito do Celebra. Como a previsão está errada, devemos também rejeitar a hipótese na qual ela se baseou.

Nossa tarefa agora é reformular a hipótese de uma forma que seja consistente com as informações disponíveis. Nossa hipótese agora poderia ser: a administração de Celebra reduz a artrite reumatóide em comparação com a administração de um placebo.

Com as informações presentes, aceitamos nossa hipótese como verdadeira. Provamos que é verdade? Absolutamente não! Sempre há outras explicações que podem explicar os resultados. É possível que mais dos 500 pacientes que tomaram Celebra melhorassem de qualquer maneira. É possível que mais pacientes que tomaram Celebra também comessem bananas todos os dias e que bananas melhorassem a artrite. Você pode sugerir inúmeras outras explicações.

Como podemos provar que nossa nova hipótese é verdadeira? Nós nunca podemos. O método científico não permite que nenhuma hipótese seja comprovada. Hipóteses podem ser refutadas, caso em que essa hipótese é rejeitada como falsa. Tudo o que podemos dizer sobre uma hipótese, que resiste a um teste para falsificá-la, é que falhamos em refutá-la. Há um mundo de diferença entre não contestar e provar. Certifique-se de entender essa distinção, ela é a base do método científico.

Então, o que faríamos com nossa hipótese acima? Atualmente aceitamos isso como verdade. Para sermos rigorosos, precisamos submeter a hipótese a mais testes que possam mostrar que ela está errada. Por exemplo, poderíamos repetir o experimento, mas trocar o controle e o grupo experimental. Se a hipótese continuar resistindo aos nossos esforços para derrubá-la, podemos nos sentir mais confiantes em aceitá-la como verdadeira. No entanto, nunca seremos capazes de afirmar que a hipótese é verdadeira. Em vez disso, aceitamos isso como verdadeiro porque a hipótese resistiu a vários experimentos para mostrar que é falsa.

Etapa 7. Relate seus resultados. Os cientistas publicam suas descobertas em revistas e livros científicos, em palestras em encontros nacionais e internacionais e em seminários em faculdades e universidades. Divulgar resultados é uma parte essencial do método científico. Ele permite que outras pessoas verifiquem seus resultados, desenvolvam novos testes de sua hipótese ou apliquem o conhecimento que você adquiriu para resolver outros problemas.


O futuro do combate ao crime é a análise forense da árvore genealógica

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O ex-policial Joseph James DeAngelo, acusado de ser o Golden State Killer, está em um tribunal carcerário de Sacramento, Califórnia, em 29 de maio de 2018, enquanto um juiz avalia quantas informações liberar sobre sua prisão. DeAngelo é suspeito de pelo menos uma dúzia de assassinatos e cerca de 50 estupros nas décadas de 1970 e 3980. Paul Kitagaki Jr./AP

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Em abril, uma cidadã cientista chamada Barbara Rae-Venter usou um site de genealogia pouco conhecido chamado GEDMatch para ajudar os investigadores a encontrar um homem que procuravam há quase 40 anos: The Golden State Killer. Nos meses que se seguiram, as agências de aplicação da lei em todo o país aderiram à técnica, prendendo uma enxurrada de mais de 20 pessoas ligadas a alguns dos mais notórios casos de resfriados das últimas cinco décadas. Longe de ser uma anomalia forense, a genealogia genética está rapidamente se tornando um procedimento policial de rotina. Pelo menos uma empresa começou a oferecer uma loja de genealogia genética com serviços completos para clientes de aplicação da lei. E as habilidades de Rae-Venter estão em tão alta demanda que ela começou a ensinar seus segredos para algumas das maiores forças policiais dos Estados Unidos, incluindo o Federal Bureau of Investigation.

A identificação de indivíduos de seus parentes genéticos distantes, uma técnica chamada pesquisa familiar de longo alcance, é uma alternativa potente aos tipos de pesquisas de DNA comumente disponíveis aos policiais. Esses são normalmente limitados a bancos de dados forenses, que só podem identificar parentes próximos - um irmão, pai ou filho - e são altamente regulamentados. Nenhuma ordem judicial é necessária para explorar o tesouro de código aberto da GEDMatch de pistas em potencial, que, ao contrário dos bancos de dados forenses, contém pedaços de código genético que podem ser vinculados a dados de saúde e outras informações pessoalmente identificáveis.

Atualmente, não há nenhuma lei que regule como a aplicação da lei emprega a busca familiar de longo alcance, que amadores e benfeitores recorrem há anos para encontrar as famílias biológicas dos adotados. Mas alguns especialistas jurídicos argumentam que seu uso em casos criminais levanta sérias questões de privacidade. Eles esperam ver um desafio legal em algum momento, embora provavelmente não no próximo ano. Nesse ínterim, o GEDMatch está se tornando ainda mais poderoso, à medida que cresce quase mil novos uploads todos os dias. E com mais centenas de casos atualmente nas mãos de construtores de árvores genealógicas em tempo integral, uma coisa é certa: em 2019, a genealogia enviará um muito mais pessoas para a prisão.

Era o último sábado de junho e Cece Moore estava trabalhando em seu sofá, curvada sobre seu laptop por 16 horas seguidas. No mês anterior, o genealogista genético havia sido contratado por uma empresa de DNA forense na Virgínia chamada Parabon, para liderar sua nova divisão dedicada à busca familiar de longo alcance. Ela estava imersa em um caso fora de Fort Wayne, Indiana. Na primavera de 1998, April Tinsley, de oito anos, desapareceu de sua casa. Três dias depois, um corredor descobriu seu corpo em uma vala na DeKalb County Road 68, a cerca de 32 quilômetros da cidade. Ela foi estuprada e estrangulada até a morte.

Por anos, o assassino de Tinsley assombrou aquele canto nordeste de Indiana, deixando mensagens rabiscadas em um celeiro se gabando de seu crime. Em 2004, quatro notas ameaçadoras apareceram em bicicletas de meninas deixadas em seus quintais. As notas, alegadamente escritas pela mesma pessoa que matou Tinsley, foram colocadas dentro de saquinhos ao lado de preservativos usados. O sêmen correspondeu ao DNA encontrado na roupa íntima de Tinsley.

Neste verão, os investigadores de Indiana extraíram DNA da cena do crime original e enviaram para Parabon. Lá, a empresa fez a engenharia reversa das informações em um perfil de dados de DNA semelhante ao que você receberia de empresas de genética de consumo como a 23andMe ou Ancestry. Em seguida, eles carregaram no GEDMatch e esperaram por uma correspondência. Eles têm 12. Doze parentes, variando de quinto a primos de terceiro grau.

So that’s where Moore started, that weekend in June. The cousins represented four different family trees containing thousands of people, all of which somehow had to tie into the Fort Wayne killer. The first thing she did was work backward in time to locate ancestors from whom the suspect and the 12 matches were both descended. Eventually she found four couples, born between 1809 and 1849. Once she had them, she could move forward in history, building out family trees of every generation until the present. She did this by tracking names and faces through census records, newspaper archives, school yearbooks, and social media.

By the time night fell over her home in San Diego, she had begun to close in on a single branch, into which the four genetic tributaries all ran. From there things moved quickly. As the clock ticked past midnight, she found the relatives that had struck out for Indiana. It didn’t take much longer to circle in on two brothers who lived in the area where Tinsley was murdered. Full siblings are as close as genetic genealogy can get. But Moore had a hunch. One brother struck her as a recluse he had no wife or kids, he lived in a trailer, there were no pictures of him anywhere, and his family never mentioned him on Facebook.

Moore laid this all out for the Indiana investigators. A few days later they came back to her with a photo of one of the two brothers, with a hand-written note underneath. She gasped. “I thought it was him, but I wasn’t sure until I saw his writing,” Moore says. “It was the same as those notes and that barn.”

Indiana authorities staked out the trailer the first week of July and collected a piece of trash with the suspect’s DNA on it. Lab tests confirmed that the DNA recovered from the condoms in 2004, and the crime scene in 1988, belonged to the same man: 59-year-old John Dale Miller. Police arrested him July 15th. According to local reports, when the police asked him why they were at his home, Miller replied, “April Tinsley.” On Friday, December 7, Miller pled guilty in the Allen County Courthouse to murder and child molestation, as part of a plea agreement. On December 21, a judge sentenced him to 80 years in prison.

Miller is the first person genetic genealogy has put away for good. There could soon be others. Parabon has made public its involvement in 20 “solved” cases so far, with eight more undisclosed. Of those, at least four of the suspects were already deceased. The company was able to get up and running quickly after the Golden State Killer news broke the ice, because it had already created 100 or so genetic profiles through its phenotyping service, which creates a composite image from DNA for police to circulate in hopes of getting a lead. After hiring Moore, they quickly brought on three more genetic genealogists over the summer, and are in the process of hiring one more. The company says it’s now uploaded 200 profiles to GEDMatch, which represent cold cases from nearly as many law enforcement agencies scattered around the US. Parabon is actively working on 40 such cases.

Some of those include active cases, not just crimes committed decades ago. For example, in April, exactly a week before the Golden State Killer announcement, a man broke into a residence in the red-rocked southern Utah town of St. George, and sexually assaulted the 79-year-old woman who lived there. Three months later, authorities arrested a suspect, Spencer Glen Monnett, based on Moore’s genetic detective work. She says everyone clears their schedules to prioritize any active cases. At the moment, Parabon is working on at least one other active case involving a serial offender, but the company expects it to become a bigger part of what they do in 2019.

“In these active cases that come back with no match in CODIS [the federal offender database], law enforcement are realizing they don’t have to wait until every last avenue has been exhausted before coming to us,” says Ellen Greytak, who runs the company’s advanced DNA services division. “Genetic genealogy can be a tool to use right away.”

Rae-Venter, the genetic genealogist who cracked the Golden State Killer case, has also begun taking on active cases, with a small team of volunteers who mostly work pro bono. Right now she’s spending 12 to 15 hours a day, six days a week trying to track down a serial rapist who is still out there committing crimes. In addition to that one, her consultancy group is working through a backlog of 25 to 30 more cold cases. And she’s still collaborating closely with the Sacramento County detectives she joined forces with on the GSK case. Rae-Venter says a large part of their queue are referrals from the FBI.

Indeed, the feds can’t seem to get enough of her. Earlier this year, The FBI flew Rae-Venter to Houston, Texas to give a seven hour presentation on genetic genealogy to a room of 100 people—mostly federal agents, some local police officers, and even one Texas Ranger in a signature white rancher-style cowboy hat. “It’s really catching people’s attention,” she says. While family historians such as herself may be leading the way in this emerging field, she thinks it makes more sense to train, and perhaps even certify, law enforcement, rather than try to pull from the hobbyist community. Ultimately, she believes every major law enforcement agency will have its own specialists on staff. “I think this belongs to detectives, not genealogists,” says Rae-Venter.

As an example, she points to the arrest in September of the man believed to be the NorCal Rapist, another serial offender who terrorized victims in six California counties over a 15-year period beginning in 1991. Detectives from the Sacramento District Attorney’s office, who Rae-Venter had trained, uploaded a genetic profile of the suspect and built out family trees on their own. According to the DA’s office, they singled out the man arrested, Roy Charles Waller, in just 10 days.

Genetic genealogy alone isn’t enough to make an arrest. Investigators have to do confirmatory DNA testing, by retrieving bits of genetic material from the suspect, usually pulled from his or her trash, and comparing them to DNA found at the crime scene. But legal scholars worry that the widespread adoption of long-range familial searches will expose vast numbers of innocent people to genetic surveillance.

GEDMatch, which currently houses 1.2 million profiles from folks who’ve had their DNA analyzed at places like 23andMe and Ancestry, can now be used to identify at least 60 percent of all Americans with European Ancestry, regardless of whether they themselves have ever been tested. That’s according to two recent analyses by genetics researchers, who expect databases like GEDMatch to grow so big in the next few years that it will be possible to find anyone from just their DNA, even if they haven’t voluntarily put it in the public domain.

“You can’t claw back the profile of your third cousin once removed who you don’t even know exists,” says Erin Murphy, a law professor at New York University Law School and an expert on familial DNA searches. If someone gets ensnared in a long-range familial search, she says, they’re going to have very little legal recourse. “These searches throw into sharp relief how current privacy protections under the 4th Amendment are insufficient to contend with what technologies are available to police in 2018.”


The Tree of Life

What did the two trees in the Garden of Eden symbolize?

The book of Genesis shows that God put Adam and Eve in the Garden of Eden. They were allowed to eat the fruit of all trees, including the tree of life, but not the tree of the knowledge of good and evil (Genesis 2-3). Eating the fruit of the tree of life represented choosing total reliance on God to show what is good or evil (through His law and Holy Spirit). Eating the fruit of the latter tree represented human beings choosing for themselves what is good and evil, rejecting any direction from God.

The tree of life! What a poetic, almost romantic name for a tree. It fires the imagination and produces wonderful images of energy, health, a bright future and good times.

The tree of life may call to mind man’s quest for the proverbial fountain of youth, with the promise of never-ending joy and happiness.

But the skeptic is likely to exclaim, “There simply is no such thing!”

Looking for the tree of life

Most of us familiar with the term know that the tree of life is mentioned in the Bible in the early chapters of the book of Genesis. We associate it with Adam and Eve and their sin that separated them from God.

We may not be as aware that this tree is mentioned in other Bible passages and that from them we can draw some conclusions about the value of the tree and its properties. Could it be that we would make better life choices if we understood what Adam rejected?

The Garden of Eden

First, let’s look at the earliest account of the tree of life in the Garden of Eden. We read that God planted a garden and filled it with a variety of plants to supply the needs of man. These were “pleasant to the sight and good for food” (Genesis 2:8-9).

Next we read, “The tree of life was also in the midst of the garden, and the tree of the knowledge of good and evil” (verse 9).

The Bible does not say that these were not trees that produced fruit that could be used as food. In fact, we later find Eve reasoning that the tree of the knowledge of good and evil was “good for food, that it was pleasant to the eyes, and a tree desirable to make one wise” (3:6).

We can easily see that these two trees were also fruit trees. Yet they had special importance to our first parents and the future of humanity. In fact, the choice that Adam made to eat of the forbidden fruit has a far-reaching impact on our world today.

The purpose of the two trees

What was the purpose of these two trees? Why are they singled out and why were Adam and Eve given special instructions about their use?

Notice: “And the LORD God commanded the man, saying, ‘Of every tree of the garden you may freely eat but of the tree of the knowledge of good and evil you shall not eat, for in the day that you eat of it you shall surely die” (Genesis 2:16-17).

It is clear that this was the only forbidden tree, or what is commonly called the forbidden fruit. The life-giving tree, by contrast, was free for the taking.

It should be plain, therefore, that the evil was not in the fruit itself, but in the choice to eat it, against God’s clear command: “You shall not eat.”

God had placed Adam and Eve in the Garden of Eden, knowing full well that Satan, the “god of this age” (2 Corinthians 4:4), would attempt to bring them under his influence and control. God wanted them to remain loyal and faithful to Him, in order that He might give them every good thing, including eternal life if they accepted His rule over them. His intent was to bring them into His spiritual family in due time.

He gave them a choice between the tree of life and the tree of the knowledge of good and evil. Can we see that these two trees represented a choice between obeying God’s command and ignoring God’s authority in order to pursue the false goal offered by the devil?

In rejecting God’s instruction and taking of the wrong tree, they surrendered their fate to Satan and took themselves out of God’s protection and provision. In short, they chose Satan’s way of life, which is the opposite of God’s way.

Choosing between life and death

A brief review of the Scriptures shows that “sin is the transgression of the law” (1 John 3:4, King James Version), that “the wages of sin is death” (Romans 6:23) and that “there is a way that seems right to a man, but its end is the way of death” (Proverbs 14:12).

When God commanded Adam not to take of the tree of the knowledge of good and evil, He was showing him what choice he should make. God wanted him to choose life, not death.

Much later, when God brought Israel out of Egypt, He gave them a similar choice: “I have set before you life and death, blessing and cursing therefore choose life, that both you and your descendants may live” (Deuteronomy 30:19).

The tree of death?

Why did God call one of these trees the tree of the knowledge of good and evil, instead of just calling it the tree of death? Clearly, it was the opposite of the tree of life.

Why did God call one of these trees the tree of the knowledge of good and evil, instead of just calling it the tree of death? Clearly, it was the opposite of the tree of life. Still, using this name gives us insight into how God thinks and how He works with mankind. He gives all men the choice of whom to obey, whether Satan or God. When Adam and Eve ate the fruit in defiance of God’s command and warning, they declared themselves independent from God and His law. They proclaimed by their actions that they would decide for themselves what is good and what is evil.

It is evident that the tree did not contain any knowledge at all. Rather, the very act of eating from it was a choice to trust in themselves, though in reality they were enslaving themselves to Satan the devil.

Adam and Eve accepted Satan’s lies and influence. They apparently believed that God was keeping something from them. Yet their action cut them and their descendants off from God, the only source of true knowledge and wisdom. The long-term result was the proliferation of sin and death.

Later in man’s sordid history, wise King Solomon, inspired by the same God, again expressed the choice put before man through all time. He tells us, “Trust in the LORD with all your heart, and lean not on your own understanding in all your ways acknowledge Him, and He shall direct your paths. Do not be wise in your own eyes fear the LORD and depart from evil” (Proverbs 3:5-7).

The key to successful living is to look to our Creator for guidance and strength to live according to His will. The life-giving tree surely must have represented God’s law and His Holy Spirit, which Jesus said “will guide you into all truth” (John 16:13). How many of us today are rejecting God’s wisdom and leaning on our own understanding, as Adam and Eve did?

Two trees revisited

A natural question is, “What would have happened if Adam and Eve had eaten of the other tree?” Again, the Bible gives the answer. Jesus Christ, the Son of God, who came to save man from sin, made some powerful statements about our choices. He said, “It is the Spirit [that] gives life the flesh profits nothing. The words that I speak to you are spirit, and they are life” (John 6:63).

Here Christ’s commands and His Spirit are shown as the source of life. Would we not conclude that they are represented in the tree of life?

Jesus also said, “I am the way, the truth, and the life” (John 14:6). So the tree would have included Christ’s words, which are the truth that leads to life. Had Adam and Eve eaten of the life-giving tree, they would have been granted God’s true knowledge of right and wrong and a reliance on God to teach them how to live.

One of the most profound lessons given by Jesus came during His confrontation with the devil during His temptation in the wilderness. He gives this powerful instruction in defense of His refusal to compromise: “Man shall not live by bread alone, but by every word that proceeds from the mouth of God” (Matthew 4:4).

Tree of life in the future

Will this tree of life, from which man was banished, appear again? The book of Revelation contains prophecies of the end of this age. It points to the presence of a tree of life among the righteous who yield themselves to God’s authority.

“He who has an ear, let him hear what the Spirit says to the churches. To him who overcomes I will give to eat from the tree of life, which is in the midst of the Paradise of God” (Revelation 2:7).

And in the final chapter of the Bible it says, “Blessed are those who do His commandments, that they may have the right to the tree of life, and may enter through the gates into the city” (Revelation 22:14).

The tree of life never died. Humanity was cut off from the tree because they chose the other and could not have both.

The knowledge and Spirit represented by the life-giving tree are available to us today in the words and power of Jesus Christ.

Will you make the same old mistake our ancestors have made down through the centuries and choose the tree of the knowledge of good and evil? Or will you search out the tree of life and eat of it, that you may have eternal life? To do so, you must ask God to reveal His ways to you and commit to following them when He does.


Partnered plants

The researchers then compared their results to previous data on carbon storage from monoculture plantations in China. (In the past few decades, China has invested more in afforestation than any other country.)

The comparison showed that introducing additional tree species to monoculture plantations could greatly improve carbon storage, the researchers say in their paper:

“Overall, for each additional tree species, the total [carbon] stock increased by 6.4%.”

Most monoculture plantations in China tend to be made up of eucalyptus, bamboo or Japanese cedar trees. The new study does not explore what types of trees could be used alongside these plants, but does advocate that a mix of plant species is more likely to boost carbon stocks.

There are several reasons why tree species diversity could improve carbon storage, the researchers say. For example, different tree species occupy different heights and spaces in the canopy – meaning a diverse canopy is better able to capture incoming sunlight.

In addition, diverse forests attract a greater range of animals – many of which act as pollinators, aiding plant reproduction. A higher rate of pollination enables a forest to grow faster, and, thus, absorb CO2 more quickly, the researchers say.

Overall, the results suggest that afforestation programmes should “switch” from growing monoculture plantations to more diverse forests, says Schmid:

“Our recommendation is that afforestation programmes should switch from focusing on monocultures to mixtures. Until we know more about the contribution of each particular species, the best approach is simply to plant several species in mixtures. This will help both carbon storage and the preservation of biodiversity.”

The findings are “interesting” and suggest that including more than one tree species in afforestation programmes could boost carbon storage productivity, says Dr Charlotte Wheeler, a forests researcher from the University of Edinburgh, who was not involved in the research. She tells Carbon Brief:

“However, the main problem I see with it is it uses particularly small plots. Previous research shows that, over larger areas of land, the relationship between tree species diversity and productivity sort of levels off. The main reason for that is, over a small area, a diverse mix of trees make better use of resources – but this effect plateaus in larger areas, and other factors become more important.”

Agreeing with Wheeler, Dr Martin Sullivan, a tropical forests researcher from the University of Leeds, who was also not involved in the research, tells Carbon Brief:

“There is some evidence that diversity-carbon relationships are scale-dependent and the plots used here are quite small, so it is possible that relationships will be weaker, or absent, if larger plots were used.

“Also, I think all plots used in this study were recovering from past disturbance [deforestation] and a recent study found that diversity-carbon relationships were positive in disturbed forests, but absent in intact forests.”

Liu, X. et al. (2018) Tree species richness increases ecosystem carbon storage in subtropical forests, Proceedings of the Royal Society of London B, doi/10.1098/rspb.2018.1240