Submitted by Luciana Sebin (lusebin@ufscar.br) on 2016-10-10T13:01:33Z No. of bitstreams: 1 DissNCPA.pdf: 2788446 bytes, checksum: b200bad70c866c03e825d7800753371b (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-13T20:10:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissNCPA.pdf: 2788446 bytes, checksum: b200bad70c866c03e825d7800753371b (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-13T20:10:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissNCPA.pdf: 2788446 bytes, checksum: b200bad70c866c03e825d7800753371b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-13T20:10:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissNCPA.pdf: 2788446 bytes, checksum: b200bad70c866c03e825d7800753371b (MD5) Previous issue date: 2016-02-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Freshwater green microalgae are a group which present great complexity for classical morphological taxonomy. For groups like Selenastraceae family, the morphological characteristics are ambiguous at genus level and do not reflect the phylogenetic relationships. Taxonomic polyphasic approaches have been emerged to assist the classical taxonomy in the classification of such groups. Taking into account the specific relation lectin-carbohydrate and the great diversity in monomer composition of extracellular polysaccharides from microalgae, we aim to understand if some microalgae taxa have specific terminal monosaccharides set, which could be used as chemotaxonomic feature within a polyphasic taxonomic approach. Thus, we performed an optimization of methods so far used in taxonomy, and analyzed the terminal monosaccharides and lectins behavior against ten species from different genera to the following families: Selenastraceae and Scenedesmaceae (Chlorophyceae), Botryococcaceae and Oocystaceae (Trebouphyceae), and Fragilariaceae, Stephanodiscaceae (Bacillariphyceae), all of them in crops. We noticed that is possible, using this technique, to separate strains from the same species isolated different from places. Furthermore, we found some indicator monosaccharides the microalgae of some taxa. In this work we use six types of lectins and eleven anti synthetic lectins to recognize the terminal monosaccharides and lectins. / As microalgas verdes de água doce compõem um dos grupos de grande complexidade para taxonomia morfológica clássica. Para grupos como a família Selenastraceae, as características morfológicas são ambíguas em nível de gênero e não refletem as relações filogenéticas. As abordagens taxonômicas polifásicas têm emergido como uma maneira de tentar ajudar a taxonomia clássica a resolver a classificação desses grupos. Considerando-se a relativa especificidade lectina/carboidrato e a grande diversidade na composição monomérica dos polissacarídeos extracelulares de microalgas, buscamos conhecer se alguns táxons de microalgas apresentam um conjunto de lectinas e monossacarídeos terminais específico o que poderia ser utilizado como característica quimiotaxonômica em uma abordagem taxonômica polifásica. Para tanto fizemos uma otimização dos métodos até hoje utilizados para taxonomia e analisamos o comportamento dos monossacarídeos terminais e das lectinas para dez espécies de diferentes gêneros das famílias Selenastraceae e Scenedesmaceae (Chlorophyceae), Botryococcaceae e Oocystaceae (Trebouphyceae), e Fragilariaceae, Stephanodiscaceae (Bacillariphyceae) em cultivos. Observamos que é possível por meio desta técnica separar cepas de mesma espécie de locais diferentes, além de encontrar monossacarídeos indicadores em regiões específicas para determinado táxons. Neste trabalho utilizamos seis tipos de lectinas e onze antilectinas sintéticas para reconhecer os monossacarídeos terminais e as lectinas.

Submitted by Aelson Maciera (aelsoncm@terra.com.br) on 2017-05-17T18:17:01Z No. of bitstreams: 1 DissRVM.pdf: 3835144 bytes, checksum: b2d0ed5ccb40ffab36e4731ad8d6c688 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-05-22T17:46:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissRVM.pdf: 3835144 bytes, checksum: b2d0ed5ccb40ffab36e4731ad8d6c688 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-05-22T17:47:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissRVM.pdf: 3835144 bytes, checksum: b2d0ed5ccb40ffab36e4731ad8d6c688 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-22T17:51:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissRVM.pdf: 3835144 bytes, checksum: b2d0ed5ccb40ffab36e4731ad8d6c688 (MD5) Previous issue date: 2016-06-29 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / The morphological variability in the Selenastraceae family has been a barrier to a good establishment of well-defined taxonomic groups. Several studies with molecular compounds have already demonstrated its importance in the elucidation of this relation. In this scenario, the present study used a matrix-assisted laser desorption ionization timeof- flight mass-spectrometry (MALDI-TOF MS) technique as a tool to differentiation of the microalgae of this family at the species and strains levels. A group of 18 strains, belong to in 12 different species, of freshwater microalgae was selected. Cells and dissolved organic matter (DOM) were analyzed in the middle exponential growth phase. The analyzes were performed in two different mass ranges: 400 to 2,000 Da and 2,000 to 20,000 Da. Each strain that yielded unique spectra with a good resolution of peaks and reproducibility was selected for clusters analyzes. These spectra were used to make a dissimilarity analysis that showed the capability of differentiation of the strains and species. The strains of the genera Monoraphidium were not all grouped, possibly because it is a polyphyletic group. The praticity and quickness of this technique for data acquisition, allied with the low cost of the analysis, are factors that favor its application in taxonomic studies. / A baixa variedade morfológica presente na família Selenastraceae tem sido uma barreira para o estabelecimento de grupos taxonômicos bem definidos. Estudos realizados com diversos marcadores moleculares já demonstraram a importância dos compostos produzidos por esses organismos na elucidação dessas relações. Nesse cenário, o presente estudo buscou avaliar a aplicação da espectrometria de massa por MALDI-TOF como ferramenta para a discriminação de cepas e espécies dessa família. Foram selecionadas 18 cepas, classificadas em 12 espécies diferentes, de microalgas de água doce. As células e a matéria orgânica dissolvida (MOD) analisadas foram amostradas de cultivos no meio da fase exponencial de crescimento. As análises foram feitas em duas extensões de massa: massas baixas (400 – 2000 Da) e massas altas (2 – 20 kDa). Para cada tipo de análise foram selecionadas as cepas que renderam espectros com boa resolução de picos. Esses espectros foram então utilizados em análises de dissimilaridade para a elaboração de dendrogramas, evidenciando a capacidade da técnica para a distinção de cepas e espécies. Apesar das cepas do gênero Monoraphidium não ficarem todas agrupadas, o que possivelmente ocorre devido ao fato do grupo ser polifilético. A grande rapidez e praticidade desta técnica para a obtenção de dados, aliado ao baixo custo das análises, são fatores que favorecem a sua aplicação neste tipo de estudo.

Microalgas e cianobactérias têm sido amplamente recomendadas para biomonitoração de metais pesados e outros poluentes, sendo considerados indicadores sensíveis às alterações ambientais e utilizados como organismos testes na regulamentação dos níveis de metal. Estes micro-organismos fotossintetizantes são produtores primários da base da cadeia alimentar aquática e são os primeiros a serem afetados pela poluição por metais pesados. O cobre é um metal normalmente considerado como nutriente essencial para a vida aquática mas pode ser tóxico para algumas espécies. Portanto, neste estudo foram avaliados o efeito tóxico e a bioacumulação de cobre (II) em quatro espécies de micro-organismos fotoautotróficos componentes do fitoplâncton dulcícola, duas cianobactérias filamentosas (Anabaena sp. e Oscillatoria sp) e duas microalgas da classe das clorofíceas (Monorraphidium sp. e Scenedesmus sp.). O meio de cultivo utilizado nos ensaios foi o ASM-1 com e sem a presença de cobre (0,6 mg/L a 12 mg Cu2+/L) onde, o efeito tóxico do metal foi monitorado por contagem celular para as microalgas e por peso seco para as cianobactérias. A bioacumulação do metal foi avaliada da mesma forma para todos os micro-organismos, através de coletas de amostras no decorrer do experimento e determinação da concentração de cobre em solução por espectrometria de absorção atômica com chama. Os resultados obtidos mostram que o efeito tóxico do metal é diretamente proporcional à concentração inicial para os micro-organismos estudados, mas que o cobre (II) foi mais tóxico para as cianobactérias que para as microalgas verdes. A bioacumulação teve uma relação direta com o efeito tóxico do metal sobre os micro-organismos. Os resultados obtidos permitem sugerir que cobre (II) tem efeito negativo no fitoplâncton, inibindo o crescimento e alterando parâmetros metabólicos como a fotossíntese. A bioacumulação do metal pode comprometer os níveis tróficos da cadeia alimentar, afetando seu transporte para seres superiores / Microalgal and cyanobacterial cells are widely used in the biomonitoring of metal contaminated areas as well as other pollutant agents, being considered sensitive microorganisms in relation to environmental changes and also used as test-organisms in the regulation of low levels of metals. These photosynthesizing microorganisms are primary producers in the aquatic food chain, and are the first ones to be affected by heavy metal pollution. Copper is a metal usually considered as an essential nutrient for aquatic forms of life, however toxic for some species. In this way, in the present study, the toxic effect of copper ion and its bioaccumulation by photoautotrophic microbes from freshwater phytoplankton: two filamentous cyanobacteria (Anabaena sp. and Oscillatoria sp) and two chlorophyte microalgae Monorraphidium sp. and Scenedesmus sp.). The culture medium used in the tests was the ASM-a medium in absence and contaminated with copper ion (0,6 mg/L to 12 mg Cu2+/L). The toxic effect of copper was monitored through cell count (microalgal cells) and dry weight measurements (cyanobacterial cells), and copper bioaccumulation was evaluated for all the species tested, through determination of the residual metal concentration in solution, by flame atomic absorption spectrometry. Results obtained indicated that the toxic effect of the metal was directly proportional to the initial concentration of the ion for all the species tested; however, copper ion was more toxic to cyanobacterial than to microalgal cells. The bioaccumulation of copper was directly related to the toxic effect of the ion over the microorganisms. Results obtained suggest that copper ion has a negative effect on the phytoplankton, inhibiting cell growth and also affecting metabolic parameters such as photosynthesis. The bioaccumulation of the metal can markedly affect the trophic levels in the food chain, thus affecting its transport to higher species

Microalgas e cianobactérias têm sido amplamente recomendadas para biomonitoração de metais pesados e outros poluentes, sendo considerados indicadores sensíveis às alterações ambientais e utilizados como organismos testes na regulamentação dos níveis de metal. Estes micro-organismos fotossintetizantes são produtores primários da base da cadeia alimentar aquática e são os primeiros a serem afetados pela poluição por metais pesados. O cobre é um metal normalmente considerado como nutriente essencial para a vida aquática mas pode ser tóxico para algumas espécies. Portanto, neste estudo foram avaliados o efeito tóxico e a bioacumulação de cobre (II) em quatro espécies de micro-organismos fotoautotróficos componentes do fitoplâncton dulcícola, duas cianobactérias filamentosas (Anabaena sp. e Oscillatoria sp) e duas microalgas da classe das clorofíceas (Monorraphidium sp. e Scenedesmus sp.). O meio de cultivo utilizado nos ensaios foi o ASM-1 com e sem a presença de cobre (0,6 mg/L a 12 mg Cu2+/L) onde, o efeito tóxico do metal foi monitorado por contagem celular para as microalgas e por peso seco para as cianobactérias. A bioacumulação do metal foi avaliada da mesma forma para todos os micro-organismos, através de coletas de amostras no decorrer do experimento e determinação da concentração de cobre em solução por espectrometria de absorção atômica com chama. Os resultados obtidos mostram que o efeito tóxico do metal é diretamente proporcional à concentração inicial para os micro-organismos estudados, mas que o cobre (II) foi mais tóxico para as cianobactérias que para as microalgas verdes. A bioacumulação teve uma relação direta com o efeito tóxico do metal sobre os micro-organismos. Os resultados obtidos permitem sugerir que cobre (II) tem efeito negativo no fitoplâncton, inibindo o crescimento e alterando parâmetros metabólicos como a fotossíntese. A bioacumulação do metal pode comprometer os níveis tróficos da cadeia alimentar, afetando seu transporte para seres superiores / Microalgal and cyanobacterial cells are widely used in the biomonitoring of metal contaminated areas as well as other pollutant agents, being considered sensitive microorganisms in relation to environmental changes and also used as test-organisms in the regulation of low levels of metals. These photosynthesizing microorganisms are primary producers in the aquatic food chain, and are the first ones to be affected by heavy metal pollution. Copper is a metal usually considered as an essential nutrient for aquatic forms of life, however toxic for some species. In this way, in the present study, the toxic effect of copper ion and its bioaccumulation by photoautotrophic microbes from freshwater phytoplankton: two filamentous cyanobacteria (Anabaena sp. and Oscillatoria sp) and two chlorophyte microalgae Monorraphidium sp. and Scenedesmus sp.). The culture medium used in the tests was the ASM-a medium in absence and contaminated with copper ion (0,6 mg/L to 12 mg Cu2+/L). The toxic effect of copper was monitored through cell count (microalgal cells) and dry weight measurements (cyanobacterial cells), and copper bioaccumulation was evaluated for all the species tested, through determination of the residual metal concentration in solution, by flame atomic absorption spectrometry. Results obtained indicated that the toxic effect of the metal was directly proportional to the initial concentration of the ion for all the species tested; however, copper ion was more toxic to cyanobacterial than to microalgal cells. The bioaccumulation of copper was directly related to the toxic effect of the ion over the microorganisms. Results obtained suggest that copper ion has a negative effect on the phytoplankton, inhibiting cell growth and also affecting metabolic parameters such as photosynthesis. The bioaccumulation of the metal can markedly affect the trophic levels in the food chain, thus affecting its transport to higher species

The taxonomical identification of freshwater green microalgae is highly relevant problem in Phycology. In particular, the taxonomical identification of samples from the Selenastraceae family of algae is considered particularly problematic with many known inconsistencies. Biologists manually inspect and analyze microscope images of alga strains, and typically carry out several complex and time-consuming procedures that demand considerable expert knowledge. Such practical limitations motivated this investigation on the applicability of image processing, pattern recognition and visual data mining techniques to support the biologists in tasks of species identification. This thesis describes methodologies for the classification of green alga images, considering both traditional automated classification processes and also a user-assisted incremental classification process supported by Neighbor Joining tree visualizations. In this process, users can interact with the visualizations to introduce their knowledge into the classification process, e.g. by selecting suitable training sets and evaluate the results, thus steering the classification process. In order for visualization and classification to be feasible, accurate features must be obtained from the images capable of distinguishing between the different species of algae. As morphological shape properties are a fundamental property in identifying species, suitable segmentation and shape feature extraction strategies have been developed. This was particularly challenging, as different alga species share common morphological characteristics. Two segmentation methodologies are introduced, in which one relies on the level set method and the other is based on the region growing principle. Although the contour-based approach is capable of handling the uneven conditions of green alga images, its computation is time-consuming and not suitable for real time applications. A specialized formulation of the region-based methodology is proposed that considers the specific characteristics of the green alga images handled. This second formulation was shown to be more efficient than the level set approach and generates highly accurate segmentations. Once accurate alga segmentation is achieved, two descriptors are proposed that capture alga shape properties, and also an effective general shape descriptor that computes quantitative measures from two signatures associated to the shape properties. Experimental results are described that indicate that the proposed solutions can be useful to biologists conducting alga identification tasks once it reduces their effort and attains satisfactory discrimination among species. / A identificação taxonômica de algas verdes de água doce é um problema de extrema relevância na Ficologia. Identificar espécies de algas da família Selenastraceae é uma tarefa complexa devido às inconsistências existentes em sua taxonomia, reconhecida como problemática. Os biólogos analisam manualmente imagens de microscópio de cepas de algas e realizam diversos procedimentos demorados que necessitamde conhecimento sólido. Tais limitaçõesmotivaramo estudo da aplicabilidade de técnicas de processamento de imagens, reconhecimento de padrões e mineração visual de dados para apoiar os biólogos em tarefas de identificação de espécies de algas. Esta tese descreve metodologias computacionais para a classificação de imagens de algas verdes, nas abordagens tradicional e baseada em classificação visual incremental com participação do usuário. Nesta última, os usuários interagem com visualizações baseadas em árvores filogenéticas para utilizar seu conhecimento no processo de classificação, como por exemplo, na seleção de instâncias relevantes para o conjunto de treinamento de um classificador, como também na avaliação dos resultados. De forma a viabilizar o uso de classificadores e técnicas de visualização, vetores de características devem ser obtidos das imagens de algas verdes. Neste trabalho, utiliza-se extração de características de forma, uma vez que a taxonomia da família Selenastraceae considera primordialmente as características morfológicas na identificação das espécies. No entanto, a obtenção de características representativas requer que as algas sejam precisamente segmentadas das imagens. Esta é, de fato, uma tarefa altamente desafiadora considerando a baixa qualidade das imagens e a maneira pelas quais as algas se organizam nas imagens. Duas metodologias de segmentação foram introduzidas: uma baseada no método Level Set e outra baseada no algoritmo de crescimento de regiões. A primeira se mostrou robusta e consegue identificar com alta precisão as algas nas imagens, mas seu tempo de execução é alto. A outra apresenta maior precisão e é mais rápida, uma vez que as técnicas de pré-processamento são especializadas para as imagens de algas verdes. Uma vez segmentadas as algas, dois descritores para caracterizar as imagens foram propostos: um baseado em características geométricas básicas e outro que utiliza medidas quantitativas calculadas a partir das assinaturas de forma. Resultados experimentais indicaram que as soluções propostas têm um bom potencial para serem utilizadas em tarefas de identificação taxonômica de algas verdes, uma vez que reduz o esforço nos procedimentos manuais e obtém-se classificações satisfatórias.

The taxonomical identification of freshwater green microalgae is highly relevant problem in Phycology. In particular, the taxonomical identification of samples from the Selenastraceae family of algae is considered particularly problematic with many known inconsistencies. Biologists manually inspect and analyze microscope images of alga strains, and typically carry out several complex and time-consuming procedures that demand considerable expert knowledge. Such practical limitations motivated this investigation on the applicability of image processing, pattern recognition and visual data mining techniques to support the biologists in tasks of species identification. This thesis describes methodologies for the classification of green alga images, considering both traditional automated classification processes and also a user-assisted incremental classification process supported by Neighbor Joining tree visualizations. In this process, users can interact with the visualizations to introduce their knowledge into the classification process, e.g. by selecting suitable training sets and evaluate the results, thus steering the classification process. In order for visualization and classification to be feasible, accurate features must be obtained from the images capable of distinguishing between the different species of algae. As morphological shape properties are a fundamental property in identifying species, suitable segmentation and shape feature extraction strategies have been developed. This was particularly challenging, as different alga species share common morphological characteristics. Two segmentation methodologies are introduced, in which one relies on the level set method and the other is based on the region growing principle. Although the contour-based approach is capable of handling the uneven conditions of green alga images, its computation is time-consuming and not suitable for real time applications. A specialized formulation of the region-based methodology is proposed that considers the specific characteristics of the green alga images handled. This second formulation was shown to be more efficient than the level set approach and generates highly accurate segmentations. Once accurate alga segmentation is achieved, two descriptors are proposed that capture alga shape properties, and also an effective general shape descriptor that computes quantitative measures from two signatures associated to the shape properties. Experimental results are described that indicate that the proposed solutions can be useful to biologists conducting alga identification tasks once it reduces their effort and attains satisfactory discrimination among species. / A identificação taxonômica de algas verdes de água doce é um problema de extrema relevância na Ficologia. Identificar espécies de algas da família Selenastraceae é uma tarefa complexa devido às inconsistências existentes em sua taxonomia, reconhecida como problemática. Os biólogos analisam manualmente imagens de microscópio de cepas de algas e realizam diversos procedimentos demorados que necessitamde conhecimento sólido. Tais limitaçõesmotivaramo estudo da aplicabilidade de técnicas de processamento de imagens, reconhecimento de padrões e mineração visual de dados para apoiar os biólogos em tarefas de identificação de espécies de algas. Esta tese descreve metodologias computacionais para a classificação de imagens de algas verdes, nas abordagens tradicional e baseada em classificação visual incremental com participação do usuário. Nesta última, os usuários interagem com visualizações baseadas em árvores filogenéticas para utilizar seu conhecimento no processo de classificação, como por exemplo, na seleção de instâncias relevantes para o conjunto de treinamento de um classificador, como também na avaliação dos resultados. De forma a viabilizar o uso de classificadores e técnicas de visualização, vetores de características devem ser obtidos das imagens de algas verdes. Neste trabalho, utiliza-se extração de características de forma, uma vez que a taxonomia da família Selenastraceae considera primordialmente as características morfológicas na identificação das espécies. No entanto, a obtenção de características representativas requer que as algas sejam precisamente segmentadas das imagens. Esta é, de fato, uma tarefa altamente desafiadora considerando a baixa qualidade das imagens e a maneira pelas quais as algas se organizam nas imagens. Duas metodologias de segmentação foram introduzidas: uma baseada no método Level Set e outra baseada no algoritmo de crescimento de regiões. A primeira se mostrou robusta e consegue identificar com alta precisão as algas nas imagens, mas seu tempo de execução é alto. A outra apresenta maior precisão e é mais rápida, uma vez que as técnicas de pré-processamento são especializadas para as imagens de algas verdes. Uma vez segmentadas as algas, dois descritores para caracterizar as imagens foram propostos: um baseado em características geométricas básicas e outro que utiliza medidas quantitativas calculadas a partir das assinaturas de forma. Resultados experimentais indicaram que as soluções propostas têm um bom potencial para serem utilizadas em tarefas de identificação taxonômica de algas verdes, uma vez que reduz o esforço nos procedimentos manuais e obtém-se classificações satisfatórias.