As abelhas e plantas apresentam diferentes graus de especialização em suas interações. Parceiros mais especialistas frequentemente apresentam uma história evolutiva mútua e sobreposição nas áreas de ocorrência. No entanto, a estrutura espacial dos ambientes nos quais esses grupos se distribuem é caracterizada por padrões complexos e dinâmicos. Para analisar a influência dos fatores que atuam na distribuição de espécies de abelhas e plantas associadas foram utilizadas a modelagem de distribuição de espécies, análise multivariada e ferramentas de sistemas de informações geográficas. Os resultados indicaram que a distribuição de gêneros estritamente associados, como é o caso de Peponapis e Cucúrbita, é influenciada pelo clima das áreas de ocupação, bem como provavelmente, por sua história evolutiva e pela domesticação das abóboras (Cucúrbita). Já os gêneros Krameria e Centris apresentam um padrão mais intrincado de distribuição, uma vez que a interação entre ambos é mais complexa. Centris é um grupo diverso que utiliza recursos florais de outras famílias botânicas além de Krameriaceae, o que provavelmente influencia seus padrões de distribuição. No entanto, os resultados obtidos para Krameria demonstraram de maneira geral, a influência de características climáticas na distribuição do grupo e uma provável dependência maior de Centris em alguns casos. Finalmente, foi também demonstrada a importância da inclusão de dados bióticos no processo da modelagem de distribuição, resultando no aumento da acurácia dos modelos e na alteração da projeção da distribuição para o futuro, considerando-se um cenário de mudança climática. Os resultados foram mais conspícuos quando foram consideradas interações mais estreitas entre espécies de abelhas parasitas e hospedeiras do gênero Bombus, do que entre Centris e Krameria. As técnicas utilizadas, em especial a modelagem de distribuição, representaram uma importante contribuição para a análise efetuada. No entanto, embora crescentemente utilizada, a modelagem de distribuição de espécies demanda técnicas e testes mais robustos para avaliar a acurácia dos modelos gerados. Além disso, um desafio adicional a ser vencido consiste no aumento e melhoria da qualidade dos pontos de ocorrência das espécies, principalmente no Brasil. Faz-se necessário um esforço adicional de coleta, especialmente em algumas áreas específicas, bem como, a conservação e digitalização dos dados das coleções biológicas. Porém, as técnicas utilizadas mostraram um grande potencial a ser explorado em outras análises, envolvendo questões biológicas diferentes, ou outros grupos taxonômicos e camadas de dados. / Bees and plants present different degrees of specialism in their interactions. More specialized partners generally present a mutual evolutionary history and overlap with their occurrence areas. Nevertheless, the spatial structure of environments occupied by them is characterized by complex and dynamic patterns. Species distribution modelling, multivariate analyses and geographical system information tools were used in order to analyze the influence of different factors that act in the geographical distribution of associated bees and plants. Results showed that the geographical distribution of close associated genera, such as Peponapis and Cucúrbita are influenced by the clime of occurrence areas, and also, by their evolutionary history and cucurbits domestication (squashes and pumpkins). On the other hand, Centris and Krameria genera presented a more intricate distribution pattern, since their interaction is more complex. Centris is a diverse group that uses other floral resources than those provided by the Krameriacea family, which has probably influenced its distribution, also. However, the results obtained for Krameria showed the influence of clime in its distribution and a stronger relationship with Centris in some cases. Finally, the importance of including biotic data in the species distribution modelling process was also demonstrated, resulting in a general increase in the models accuracy and also altering future scenarios projection, considering climate changes. Stronger interaction, such as the host-parasite bee species of Bombus showed more conspicuous results than those found for Krameria and Centris. The techniques, especially distribution modelling, made an important contribution to the analyses. However, in spite of being increasingly used, distribution modelling demands more robust tests and techniques to evaluate the accuracy of final models. Besides, an additional challenge to be achieved consists in the increase and improvement of species occurrence data, mainly in Brazil. An additional survey effort is necessary, especially in specific areas, as well as the conservation and data digitalization of biological collections. However, the techniques used here showed a great potential to be further explored in other analyses, involving different biological issues, other taxonomic groups and other data layers.

As abelhas e plantas apresentam diferentes graus de especialização em suas interações. Parceiros mais especialistas frequentemente apresentam uma história evolutiva mútua e sobreposição nas áreas de ocorrência. No entanto, a estrutura espacial dos ambientes nos quais esses grupos se distribuem é caracterizada por padrões complexos e dinâmicos. Para analisar a influência dos fatores que atuam na distribuição de espécies de abelhas e plantas associadas foram utilizadas a modelagem de distribuição de espécies, análise multivariada e ferramentas de sistemas de informações geográficas. Os resultados indicaram que a distribuição de gêneros estritamente associados, como é o caso de Peponapis e Cucúrbita, é influenciada pelo clima das áreas de ocupação, bem como provavelmente, por sua história evolutiva e pela domesticação das abóboras (Cucúrbita). Já os gêneros Krameria e Centris apresentam um padrão mais intrincado de distribuição, uma vez que a interação entre ambos é mais complexa. Centris é um grupo diverso que utiliza recursos florais de outras famílias botânicas além de Krameriaceae, o que provavelmente influencia seus padrões de distribuição. No entanto, os resultados obtidos para Krameria demonstraram de maneira geral, a influência de características climáticas na distribuição do grupo e uma provável dependência maior de Centris em alguns casos. Finalmente, foi também demonstrada a importância da inclusão de dados bióticos no processo da modelagem de distribuição, resultando no aumento da acurácia dos modelos e na alteração da projeção da distribuição para o futuro, considerando-se um cenário de mudança climática. Os resultados foram mais conspícuos quando foram consideradas interações mais estreitas entre espécies de abelhas parasitas e hospedeiras do gênero Bombus, do que entre Centris e Krameria. As técnicas utilizadas, em especial a modelagem de distribuição, representaram uma importante contribuição para a análise efetuada. No entanto, embora crescentemente utilizada, a modelagem de distribuição de espécies demanda técnicas e testes mais robustos para avaliar a acurácia dos modelos gerados. Além disso, um desafio adicional a ser vencido consiste no aumento e melhoria da qualidade dos pontos de ocorrência das espécies, principalmente no Brasil. Faz-se necessário um esforço adicional de coleta, especialmente em algumas áreas específicas, bem como, a conservação e digitalização dos dados das coleções biológicas. Porém, as técnicas utilizadas mostraram um grande potencial a ser explorado em outras análises, envolvendo questões biológicas diferentes, ou outros grupos taxonômicos e camadas de dados. / Bees and plants present different degrees of specialism in their interactions. More specialized partners generally present a mutual evolutionary history and overlap with their occurrence areas. Nevertheless, the spatial structure of environments occupied by them is characterized by complex and dynamic patterns. Species distribution modelling, multivariate analyses and geographical system information tools were used in order to analyze the influence of different factors that act in the geographical distribution of associated bees and plants. Results showed that the geographical distribution of close associated genera, such as Peponapis and Cucúrbita are influenced by the clime of occurrence areas, and also, by their evolutionary history and cucurbits domestication (squashes and pumpkins). On the other hand, Centris and Krameria genera presented a more intricate distribution pattern, since their interaction is more complex. Centris is a diverse group that uses other floral resources than those provided by the Krameriacea family, which has probably influenced its distribution, also. However, the results obtained for Krameria showed the influence of clime in its distribution and a stronger relationship with Centris in some cases. Finally, the importance of including biotic data in the species distribution modelling process was also demonstrated, resulting in a general increase in the models accuracy and also altering future scenarios projection, considering climate changes. Stronger interaction, such as the host-parasite bee species of Bombus showed more conspicuous results than those found for Krameria and Centris. The techniques, especially distribution modelling, made an important contribution to the analyses. However, in spite of being increasingly used, distribution modelling demands more robust tests and techniques to evaluate the accuracy of final models. Besides, an additional challenge to be achieved consists in the increase and improvement of species occurrence data, mainly in Brazil. An additional survey effort is necessary, especially in specific areas, as well as the conservation and data digitalization of biological collections. However, the techniques used here showed a great potential to be further explored in other analyses, involving different biological issues, other taxonomic groups and other data layers.

Ready to eat (RTE) meat products are subject to recontamination after industrial processing, mainly by Listeria monocytogenes, a pathogenic microorganism that can persist for a long time in the environment. A RTE meat product that is contaminated with L. monocytogenes due to cross contamination during some stage after industrial processing, such as weighing, slicing or wrapping, can be an important causer of disease, due to absence of a kill step before consumption. The objective of this project was to measure the transfer of L. monocytogenes during slicing of cooked ham (cross contamination) at retail, simulating in the laboratory the practices in commercial slicing, and to develop a predictive model capable of describing this transfer. It was observed that in the first slices obtained after the experimental contamination of the slicer, the counts and the transfer rates of L. monocytogenes were higher than in the subsequent slices, and the counting curves presented a long tail as the slices were obtained. The data demonstrate that the slicer may be a relevant source of cross contamination of L. monocytogenes for RTE meat products, regardless of the level of contamination of the slicer. With the data obtained, a new transfer model was proposed called 4p-2se, as it contained four parameters (4p) and two environments (2se), and was independent of the quantification of the pathogen transferred to the slicer. The proposed model was compared to two pathogen transfer models previously described, and the predicted data presented lower RMSE (Root Mean Sum of squared errors) values than the other models. The 4p-2se model was able to satisfactorily predict the pathogen transfer data during slicing of cooked ham, which could assist the food retail establishments and regulatory agencies in the evaluation and control of cross contamination of RTE foods and in the design of proper risk management strategies. / Os produtos derivados da carne que são prontos para consumo estão sujeitos à recontaminação após o processamento industrial, principalmente por Listeria monocytogenes, um microrganismo patogênico capaz de persistir por longo tempo no ambiente. Um produto cárneo pronto para consumo que se contamina com L. monocytogenes devido à contaminação cruzada durante alguma etapa após o processamento industrial, tal como pesagem, fatiamento ou acondicionamento, pode ser um importante causador de enfermidade, pois não há uma etapa de eliminação do patógeno antes do consumo. Este projeto teve por objetivo mensurar a transferência de L. monocytogenes durante o fatiamento de presunto cozido (contaminação cruzada), simulando em laboratório práticas adotadas nos estabelecimentos comerciais de fatiamento de produtos prontos para o consumo, e desenvolver um modelo preditivo capaz de descrever esta transferência. Foi observado que nas primeiras fatias obtidas após a contaminação experimental do fatiador, as contagens e as taxas de transferência de L. monocytogenes eram mais altas que nas subsequentes, observando-se que as curvas de contagem apresentavam uma longa cauda ao longo do fatiamento. Os dados demonstram que o fatiador pode ser uma fonte importante de contaminação cruzada de L. monocytogenes para produtos cárneos prontos para o consumo fatiados, independentemente do nível de contaminação do fatiador. Com os dados obtidos, foi possível sugerir um novo modelo de transferência, denominado 4p-2se, formado por uma equação com apenas quatro parâmetros (4p) e dois ambientes (2se,) sendo esse modelo independente da quantificação do patógeno transferido para o fatiador. O modelo sugerido foi comparado a outros dois modelos de transferência previamente descritos, observando os dados preditos no modelo 4p-2se apresentavam valores de RMSE (Root Mean Sum of squared erros) mais baixos que os demais modelos. O modelo proposto mostrou-se capaz de predizer satisfatoriamente os dados de transferência de patógeno durante o fatiamento de presunto cozido, podendo auxiliar os estabelecimentos comerciais de alimentos e as agências reguladoras na avaliação e controle da contaminação cruzada de alimento prontos para consumo e na concepção de estratégias adequadas de gestão de risco.

The Brazilian coast holds 21 species of crabs from the Leucosiidae family, being an interesting group for biogeographical studies. This work gathered 531 occurrence points from these species. This data survey was done to allow the usage of a predictive modeling technique implemented by Maxent software, in order to estimate the species geographical distribution. Those models were then subject of a Parsimony endemism analysis. Maps from the potential distribution of 15 species from this family were generated and used to determine biogeographical distributional patterns, that indicated an endemism area at the western Atlantic ocean, that was also considered a secondary dispersion center. Even though predictive modeling was never used before at continental shelf environments, it proved to show results that match the species distributional limits proposed in previous studies. / Os caranguejos da família Leucossidae possuem 21 espécies distribuídas na plataforma continental da costa brasileira, e representam um interessante grupo para estudos de biogeografia. Para a realização deste trabalho, foram avaliados 531 pontos de ocorrência de espécies desta família. Este levantamento foi feito com o intuito de estimar a distribuição geográfica das espécies, e para isto a técnica de modelagem preditiva foi utilizada, através do programa Maxent. A fim de maximizar os resultados, foram analisadas dentre as áreas de ocorrência quais seriam centro de endemismo utilizando a Análise de Parcimônia de Endemismo. Quinze espécies da família foram modeladas originando mapas de distribuição potencial, que por fim determinaram padrões de distribuição biogeográficos e apontaram uma área de endemismo no Atlântico ocidental, além de considerar esta porção do oceano, como um centro de dispersão secundário. Apesar da modelagem preditiva nunca ter sido utilizada em ambientes marinhos de plataforma continental, a mesma se mostrou coerente com estudos anteriores na determinação de limites de distribuição das espécies.q

Submitted by Gustavo Reis de Brito null (gustavrbrito@hotmail.com) on 2018-03-26T12:32:43Z No. of bitstreams: 1 brito_gr_de_dissert_comp.pdf: 9722325 bytes, checksum: 531c28b91fdc904535dc79b2434e8422 (MD5) / Approved for entry into archive by Laura Akie Saito Inafuko (linafuko@assis.unesp.br) on 2018-03-26T17:07:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 brito_gr_me_assis.pdf: 9722325 bytes, checksum: 531c28b91fdc904535dc79b2434e8422 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-26T17:07:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 brito_gr_me_assis.pdf: 9722325 bytes, checksum: 531c28b91fdc904535dc79b2434e8422 (MD5) Previous issue date: 2018-02-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A Biologia da Conservação é uma ciência multidisciplinar surgia em meados dos anos 80 através da necessidade da junção de diferentes áreas do conhecimento frente às mudanças ambientais que afetam a biota como um todo. De maneira concomitante, o avanço das tecnologias permitiu a integração de áreas como a Ecologia com a computação, permitindo estudos que fossem capazes de gerar predições não só atuais, mas futuras em relação às espécies e o ambiente em que estas estão inseridas. Conhecido como modelagem preditiva de distribuição de espécies, modelagem de nicho ecológico ou simplesmente modelagem preditiva, o processo de modelamento da relação entre espécies e ambiente se baseia em diferentes tipos de algoritmos computacionais visando atender não só a demanda por um conhecimento ecológico, mas atender principalmente estudos de conservação. O presente trabalho, demonstrou que a modelagem preditiva de distribuição de espécies é uma importante ferramenta aliada à Ecologia e à Biologia da Conservação e que, embora seja uma área em ascensão, ainda necessita de estudos quanto aos processos utilizados na produção dos modelos. Neste trabalho foi avaliada a interferência do tamanho da amostra no resultado final do modelo através da utilização de diferentes tamanhos amostrais para seis espécies de aves brasileiras, produzindo resultados que demonstram que o tamanho amostral é um dos principais pontos críticos para o processo de modelagem, requerendo atenção por parte do pesquisador para evitar modelos de baixa qualidade, ou ainda, que contenham informações que sub ou superestimam a real distribuição das espécies. / Emerged in the mid-80s as a multidisciplinary science, the Conservation Biology was the result of the need to bring together different areas of knowledge in the face of environmental changes that affect the biota as a whole. At the same time, the advance of technologies permitted the integration of Ecology with Computation, allowing studies capable of generating not only current but future predictions regarding the species and the environment in which they are inserted. Known as species distribution modeling, ecological niche modeling, or simply, predictive modeling, the process of modeling the relationship between species and the environment is based on different types of computational algorithms, aimed at meeting not only the demand for ecological knowledge, but to attend the studies of conservation. The present work showed that the predictive modeling of species distribution is an important tool for Ecology and Conservation Biology and that although it is a growing area, it still needs studies on the process used in the production of the models. This study evaluated the interference of sample size in the final result of the model through the use of different sample sizes for six species of Brazilian birds, producing results that demonstrate that sample size is one of the main critical points for the modeling process, requiring attention on the part of the researcher to avoid low quality models or that contain information that under or overestimates the real distribution of the species.

Ready to eat (RTE) meat products are subject to recontamination after industrial processing, mainly by Listeria monocytogenes, a pathogenic microorganism that can persist for a long time in the environment. A RTE meat product that is contaminated with L. monocytogenes due to cross contamination during some stage after industrial processing, such as weighing, slicing or wrapping, can be an important causer of disease, due to absence of a kill step before consumption. The objective of this project was to measure the transfer of L. monocytogenes during slicing of cooked ham (cross contamination) at retail, simulating in the laboratory the practices in commercial slicing, and to develop a predictive model capable of describing this transfer. It was observed that in the first slices obtained after the experimental contamination of the slicer, the counts and the transfer rates of L. monocytogenes were higher than in the subsequent slices, and the counting curves presented a long tail as the slices were obtained. The data demonstrate that the slicer may be a relevant source of cross contamination of L. monocytogenes for RTE meat products, regardless of the level of contamination of the slicer. With the data obtained, a new transfer model was proposed called 4p-2se, as it contained four parameters (4p) and two environments (2se), and was independent of the quantification of the pathogen transferred to the slicer. The proposed model was compared to two pathogen transfer models previously described, and the predicted data presented lower RMSE (Root Mean Sum of squared errors) values than the other models. The 4p-2se model was able to satisfactorily predict the pathogen transfer data during slicing of cooked ham, which could assist the food retail establishments and regulatory agencies in the evaluation and control of cross contamination of RTE foods and in the design of proper risk management strategies. / Os produtos derivados da carne que são prontos para consumo estão sujeitos à recontaminação após o processamento industrial, principalmente por Listeria monocytogenes, um microrganismo patogênico capaz de persistir por longo tempo no ambiente. Um produto cárneo pronto para consumo que se contamina com L. monocytogenes devido à contaminação cruzada durante alguma etapa após o processamento industrial, tal como pesagem, fatiamento ou acondicionamento, pode ser um importante causador de enfermidade, pois não há uma etapa de eliminação do patógeno antes do consumo. Este projeto teve por objetivo mensurar a transferência de L. monocytogenes durante o fatiamento de presunto cozido (contaminação cruzada), simulando em laboratório práticas adotadas nos estabelecimentos comerciais de fatiamento de produtos prontos para o consumo, e desenvolver um modelo preditivo capaz de descrever esta transferência. Foi observado que nas primeiras fatias obtidas após a contaminação experimental do fatiador, as contagens e as taxas de transferência de L. monocytogenes eram mais altas que nas subsequentes, observando-se que as curvas de contagem apresentavam uma longa cauda ao longo do fatiamento. Os dados demonstram que o fatiador pode ser uma fonte importante de contaminação cruzada de L. monocytogenes para produtos cárneos prontos para o consumo fatiados, independentemente do nível de contaminação do fatiador. Com os dados obtidos, foi possível sugerir um novo modelo de transferência, denominado 4p-2se, formado por uma equação com apenas quatro parâmetros (4p) e dois ambientes (2se,) sendo esse modelo independente da quantificação do patógeno transferido para o fatiador. O modelo sugerido foi comparado a outros dois modelos de transferência previamente descritos, observando os dados preditos no modelo 4p-2se apresentavam valores de RMSE (Root Mean Sum of squared erros) mais baixos que os demais modelos. O modelo proposto mostrou-se capaz de predizer satisfatoriamente os dados de transferência de patógeno durante o fatiamento de presunto cozido, podendo auxiliar os estabelecimentos comerciais de alimentos e as agências reguladoras na avaliação e controle da contaminação cruzada de alimento prontos para consumo e na concepção de estratégias adequadas de gestão de risco.

[pt] Na geotecnia, os parâmetros de resistência do solo são essenciais para qualquer projeto. Os ensaios de campo e laboratório são essenciais, mas ainda enfrentam muitas limitações práticas e financeiras. Além disso, métodos tradicionais, apoiados em relações empíricas ou teóricas, frequentemente não conseguem abranger a complexidade comportamental do solo. Diante disso, destaca-se a necessidade de explorar alternativas para superar essas barreiras. Neste contexto, a inteligência artificial surge como uma abordagem inovadora. Este estudo propõe um modelo preditivo para analisar a curva tensão-deslocamento em ensaios de cisalhamento direto e tensão-deformação em ensaios de cisalhamento simples (Direct Simple Shear - DSS) em areia. Após coletar e digitalizar dados de diversas fontes acadêmicas, formou-se uma base experimental robusta para treinar três algoritmos de Machine Learning (ML): Support Vector Regression (SVR), Random Forest (RF) e Feedforward Neural Network (FNN). Foram realizadas análises comparativas dos modelos, com foco particular na avaliação de métricas de desempenho e curvas dos ensaios de validação. O RF destacou-se por sua precisão e confiabilidade. Embora os modelos SVR e FNN tenham demonstrado utilidade, o RF emergiu como o mais eficaz. Este resultado reforça a viabilidade dos modelos de ML, particularmente o RF, como ferramentas valiosas para engenheiros geotécnicos e pesquisadores na previsão do comportamento de areias, mesmo com um conjunto de dados limitado. / [en] In geotechnics, soil resistance parameters are essential for any project. Field and laboratory tests are essential, but still face many practical and financial limitations. Moreover, traditional methods, relying on empirical or theoretical relationships, often fail to encompass the soil s behavioral complexity. In light of this, there is a highlighted need to explore alternatives to overcome these barriers. In this context, artificial intelligence emerges as an innovative approach. This study proposes a predictive model to analyze the stress-displacement curve in direct shear tests and stress-strain in Direct Simple Shear (DSS) in sand. After collecting and digitizing data from various academic sources, a robust experimental base was formed to train three Machine Learning (ML) algorithms: Support Vector Regression (SVR), Random Forest (RF), and Feedforward Neural Network (FNN). Comparative analyses of the models were conducted, with a particular focus on the evaluation of performance metrics and validation test curves. RF stood out for its accuracy and reliability. Although the SVR and FNN models demonstrated utility, RF emerged as the most effective. This result reinforces the viability of ML models, particularly RF, as valuable tools for geotechnical engineers and researchers in predicting the behavior of sands, even with a limited data set.

As glaciações do Quaternário moldaram os padrões filogeográficos das espécies em geral. Em algumas regiões da América do Sul, (e.g. Cerrado e Caatinga) a mudança estrutural foi mais acentuada, havendo o predomino de savanas, ao passo que em outras regiões (e.g. Amazônica e Mata Atlântica) as mudanças foram menores, formando áreas de refúgios florestais. A Modelagem Preditiva de Distribuição de espécies usa associações entre variáveis ambientais e registros de ocorrência da espécie para estimar modelos que representam as condições ambientais favoráveis à espécie. Neste trabalho foram estudadas três espécies de figueiras Neotropicais com características ecológicas distintas, representando duas linhagens filogenéticas independentes, i.e., seções Americana (Ficus citrifolia) e Pharmacosycea (Ficus adhatodifolia e Ficus insipida). Foram gerados modelos para os cenários passados (Interglacial 140.000 e Glacial 21.000 anos atrás), presente e futuro (2050 e 2070, nos cenários otimistas e pessimistas) para as três espécies estudadas usando o programa Maxent 3.3.3k. Os resultados obtidos mostram que para F. adhatodifolia as variáveis mais importantes nos modelos foram temperatura mínima do mês mais frio e precipitação do mês mais seco. Para F. insipida as variáveis mais importantes nos modelos foram temperatura mínima do mês mais frio e precipitação anual. Para F. citrifolia as variáveis mais importantes nos modelos foram temperatura mínima do mês mais frio e precipitação do mês mais chuvoso. Os modelos projetados no cenário interglacial, para as três espécies estudadas, apresentaram áreas de adequabilidade ambiental próximas ao cenário atual. Durante o período glacial F. adhatodifolia mostrou uma mudança considerável em sua área de ocorrência, ocorrendo em regiões consideradas refúgios para algumas espécies. Ficus insipida apresentou uma retração na sua adequabilidade ambiental, porém mantendo-se na região amazônica, enquanto que F. citrifolia teve um aumento na sua área de adequabilidade. Nos cenários futuros (2050 e 2070) F.adhatodifolia apresentou uma diminuição em sua área de ocorrência em ambos os cenários otimista e pessimista, F. insipida apresentou um aumento em sua área de adequabilidade ambiental e F.citrifolia apresentou uma diminuição e fragmentação na região Amazônica nos cenários otimista e pessimista de 2050 e otimista de 2070. As exigências ambientais e os possíveis padrões filogeográficos das três espécies são discutidos no contexto dos modelos preditivos gerados. / The Quaternary glaciations shaped the phylogeographic patterns of species in general. In some regions of South America (e.g.Cerrado and Caatinga) structural change was more pronounced and savannas predominated, whereas in other regions (e.g. Amazon and Atlantic Forest) changes were minor, forming areas of forest refuges. Species distribution Predictive Modeling uses associations between environmental variables and species occurrence records to estimate models that represent the environmental conditions favorable to the species. In the present study we chose three species of Neotropical Ficus with different ecological characteristics, representing two independent phylogenetic lineages, i.e., sections Americana (Ficus citrifolia) and Pharmacosycea (F.adhatodifolia and F.insipida). We generated models for the past (interglacial 140,000 years ago and Glacial 21,000 years ago), present and future scenarios (2050 and 2070 in optimistic and pessimistic scenarios) for the three study species using Maxent 3.3.3k program. Our results showed thatfor F. adhatodifolia the most important variables in the models were minimum temperature in the coldest month and precipitation in the driest month. For F.insipida the most important variables in the models were minimum temperature in the coldest month and annual precipitation. For F. citrifolia the most important variables in the models were minimum temperature in the coldest month and precipitation in the wettest month. The models designed for the interglacial stage showed areas of environmental suitability similar to the current scenario of the three species. During the glacial period F. adhatodifolia showed a considerable change in its range, occurring in regions considered refuges for some species. Ficus insipida had its environmental suitability decreased, but remained in the Amazon region, while F. citrifolia increased its area of suitability. In the future models (2050 and 2070) F.adhatodifolia showed a decrease in its range on both optimistic and pessimistic scenarios, F.insipida showed an increase in its area of environmental suitability and F.citrifolia has been decreasing and fragmentation in the Amazon region in the optimistic and pessimistic scenarios 2050 and optimistic 2070. The environmental requirements and the potential phylogeographic patterns of the study species are discussed in the context of the generated predictive models.

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2018-02-21T17:07:17Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2502287 bytes, checksum: fa539899420129979854d9e1c7e4d6d2 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-21T17:07:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2502287 bytes, checksum: fa539899420129979854d9e1c7e4d6d2 (MD5) Previous issue date: 2017-08-31 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / O Cerrado tem sido severamente degradado e Unidades de Conservação protegem uma pequena parte do seu território. As abelhas da tribo Meliponini são endêmicas das regiões tropicais e o gênero Melipona é o mais rico do Brasil. Melipona rufiventris Lepeletier (1836) ocorre no Cerrado brasileiro e está ameaçada de extinção. Essa espécie integra um grupo de espécies conhecido como grupo rufiventris, que possui morfologia semelhante e distribuição em quase todo território do Brasil. O programa de conservação de M. rufiventris deve conter informações sobre a sua distribuição geográfica e dados moleculares para o desenvolvimento de populações de conservação. O objetivo deste trabalho foi estimar área potencial de ocorrência de M. rufiventris, identificar genótipos promissores para compor uma população de conservação e estudar as relações filogenéticas entre algumas espécies do grupo rufiventris. Mapas contendo os pontos de presença da espécie e características principais para sua conservação foram elaborados utilizando o software QGis. A área potencial da espécie foi estimada com base na adequação climática do ambiente. Duas regiões do DNA, o gene Citocromo C oxidase I (COI) e o Espaçador Intergênico Transcrito 1 (ITS1) foram utilizadas em amplificações via PCR para os estudos de inferência filogenética e elaboração da rede de haplótipos. Os mapas mostraram que a área de ocorrência de M. rufiventris é ampla, mas está altamente degradada e os fragmentos remanescentes são rodeados de areas cujo uso do solo foi convertido em agropecuária e pastagens. As áreas prioritárias para conservação do Cerrado não contemplam toda distribuição da espécie e as Unidades de Conservação existentes são muito poucas e isoladas, dificultando a identificação de áreas que possam receber populações de M. rufiventris. Os modelos gerados indicam uma grande área potencial de ocorrência, porém ela se encontra em uma região degradada com várias interferências antrópicas. Existe adequabilidade climática para a espécie em regiões de Mata Atlântica, mas essas áreas não são vistas como áreas naturais de M. rufiventris. Os resultados das análises moleculares mostram a relação próxima existente entre as populações de uruçu-amarela do sudeste do Brasil e revela que a espécie ainda não descrita encontrada no noroeste e no norte de Minas Gerais é mais intimamente relacionada com Melipona flavolineata do que com M. rufiventris. Oito haplótipos foram identificados e todos eles devem compor as populações de conservação que serão manejadas para os locais indicados para conservação da espécie. / The Cerrado have been severely degraded and Conservation Units protect a small part of its territory. The bees of the tribe Meliponini are endemic from the tropical regions and the genus Melipona is the richest in Brazil. Melipona rufiventris Lepeletier (1836) occurs in the Brazilian Cerrado and is endangered. This species integrates a group of species known as the rufiventris group, which has similar morphology and distribution in almost all Brazilian territory. The M. rufiventris conservation program should contain information on its geographical distribution and molecular data for the development of conservation populations. The aim of this work was to estimate the potential occurrence area of M. rufiventris, to identify promising genotypes to compose a conservation population and to study the phylogenetic relationships between some species of the rufiventris group. Maps containing the presence points of the species and the main characteristics to its conservation were elaborated using the QGis software. The potential area of the species was estimated based on the climatic suitability of the environment. Two regions of the DNA, the Cytochrome C oxidase I (COI) gene and the Internal Transcribed Spacer 1 (ITS1) were used in PCR amplifications for the phylogenetic inference studies and elaboration of the haplotype network. The maps showed that the occurrence area of M. rufiventris is broad, but is highly degraded and the remaining fragments are surrounded by areas whose land use was converted into agriculture and pasture. The priority areas for conservation of the Cerrado do not include all distribution of the species and the existing Conservation Units are very few and isolated, making it difficult to identify areas that can receive populations of M. rufiventris. The generated models indicate a large potential area of occurrence, but it is in a degraded region with several anthropic interferences. There is climatic suitability for the species in regions of the Atlantic Forest, but these areas are not seen as natural areas of M. rufiventris. The results of the molecular analyzes show the close relationship between uruçu amarela populations in the southeast of Brazil and reveals that the species not yet described in the northwest and north of Minas Gerais is most closely related to Melipona flavolineata than to M. rufiventris. Eight haplotypes were identified and all of them must compose the conservation populations that will be managed to the places indicated for conservation of the species.

As glaciações do Quaternário moldaram os padrões filogeográficos das espécies em geral. Em algumas regiões da América do Sul, (e.g. Cerrado e Caatinga) a mudança estrutural foi mais acentuada, havendo o predomino de savanas, ao passo que em outras regiões (e.g. Amazônica e Mata Atlântica) as mudanças foram menores, formando áreas de refúgios florestais. A Modelagem Preditiva de Distribuição de espécies usa associações entre variáveis ambientais e registros de ocorrência da espécie para estimar modelos que representam as condições ambientais favoráveis à espécie. Neste trabalho foram estudadas três espécies de figueiras Neotropicais com características ecológicas distintas, representando duas linhagens filogenéticas independentes, i.e., seções Americana (Ficus citrifolia) e Pharmacosycea (Ficus adhatodifolia e Ficus insipida). Foram gerados modelos para os cenários passados (Interglacial 140.000 e Glacial 21.000 anos atrás), presente e futuro (2050 e 2070, nos cenários otimistas e pessimistas) para as três espécies estudadas usando o programa Maxent 3.3.3k. Os resultados obtidos mostram que para F. adhatodifolia as variáveis mais importantes nos modelos foram temperatura mínima do mês mais frio e precipitação do mês mais seco. Para F. insipida as variáveis mais importantes nos modelos foram temperatura mínima do mês mais frio e precipitação anual. Para F. citrifolia as variáveis mais importantes nos modelos foram temperatura mínima do mês mais frio e precipitação do mês mais chuvoso. Os modelos projetados no cenário interglacial, para as três espécies estudadas, apresentaram áreas de adequabilidade ambiental próximas ao cenário atual. Durante o período glacial F. adhatodifolia mostrou uma mudança considerável em sua área de ocorrência, ocorrendo em regiões consideradas refúgios para algumas espécies. Ficus insipida apresentou uma retração na sua adequabilidade ambiental, porém mantendo-se na região amazônica, enquanto que F. citrifolia teve um aumento na sua área de adequabilidade. Nos cenários futuros (2050 e 2070) F.adhatodifolia apresentou uma diminuição em sua área de ocorrência em ambos os cenários otimista e pessimista, F. insipida apresentou um aumento em sua área de adequabilidade ambiental e F.citrifolia apresentou uma diminuição e fragmentação na região Amazônica nos cenários otimista e pessimista de 2050 e otimista de 2070. As exigências ambientais e os possíveis padrões filogeográficos das três espécies são discutidos no contexto dos modelos preditivos gerados. / The Quaternary glaciations shaped the phylogeographic patterns of species in general. In some regions of South America (e.g.Cerrado and Caatinga) structural change was more pronounced and savannas predominated, whereas in other regions (e.g. Amazon and Atlantic Forest) changes were minor, forming areas of forest refuges. Species distribution Predictive Modeling uses associations between environmental variables and species occurrence records to estimate models that represent the environmental conditions favorable to the species. In the present study we chose three species of Neotropical Ficus with different ecological characteristics, representing two independent phylogenetic lineages, i.e., sections Americana (Ficus citrifolia) and Pharmacosycea (F.adhatodifolia and F.insipida). We generated models for the past (interglacial 140,000 years ago and Glacial 21,000 years ago), present and future scenarios (2050 and 2070 in optimistic and pessimistic scenarios) for the three study species using Maxent 3.3.3k program. Our results showed thatfor F. adhatodifolia the most important variables in the models were minimum temperature in the coldest month and precipitation in the driest month. For F.insipida the most important variables in the models were minimum temperature in the coldest month and annual precipitation. For F. citrifolia the most important variables in the models were minimum temperature in the coldest month and precipitation in the wettest month. The models designed for the interglacial stage showed areas of environmental suitability similar to the current scenario of the three species. During the glacial period F. adhatodifolia showed a considerable change in its range, occurring in regions considered refuges for some species. Ficus insipida had its environmental suitability decreased, but remained in the Amazon region, while F. citrifolia increased its area of suitability. In the future models (2050 and 2070) F.adhatodifolia showed a decrease in its range on both optimistic and pessimistic scenarios, F.insipida showed an increase in its area of environmental suitability and F.citrifolia has been decreasing and fragmentation in the Amazon region in the optimistic and pessimistic scenarios 2050 and optimistic 2070. The environmental requirements and the potential phylogeographic patterns of the study species are discussed in the context of the generated predictive models.