Esta pesquisa foi financiada, em parte, do apoio recebido de os EUA Agência de Proteção Ambiental alvejado Programa de Subsídios Bacias Hidrográficas (Projeto # WS97704801), Dinâmica da Fundação Nacional de Ciências dos Coupled sistemas naturais e humanos (Projeto # DEB1010259-CARD-KLIN), e do Departamento dos EUA da Agricultura-Instituto Nacional de projeto coordenado foodand Agricultura Agrícola (Projeto n º 20116800230190-CARD).

1. Prepare modelo de Bacias Hidrográficas e fornecer dados de entrada para a optimização <ol><li> Criar um banco de dados i_SWAT <ol><li> Usando um programa chamado &quot;rotador&quot;, construir o banco de dados de bancos de dados de entrada múltiplos, incluindo solos, clima, gestão e fertilizantes. </li><li> Alternativamente, uma corrida SWAT existente (possivelmente criado com ArcSWAT ou AVSWAT) podem ser importados com i_SWAT.exe. Neste caso, o programa &quot;swat_rewrite&quot; pode ser usado para substituir a gestão de informação ou outra HRU base no campo de dados de nível. </li><li> Calibração e validação do modelo SWAT deve ser realizada nesta altura. O modelo SWAT (versão de 2005), incorporado no interior deste rio quadro Watershed Raccoon modelagem EA foi originalmente calibrado e validado para um total diário de estudo de Carga Máxima (TMDL) como descrito por Jha et al. (2010). Calibração adicional e validação do modelo SWAT foi conduzido em apoio do desenvolvimento de um plano mestre Raccoon Rio Watershed, como descritocama em Agren, Inc. (2011), que é o modelo SWAT que foi utilizado para o presente estudo. </li><li> Usar uma versão modificada do SWAT2005.exe, chamado SWAT2005GA.exe. </li></ol></li><li> Prepare o arquivo &quot;presets.csv divisor de águas&quot; - Este é um arquivo de texto armazenar muitas das configurações específicas para a bacia hidrográfica do guaxinim. Ele é lido por GeneticiSWAT e MapSWAT abaixo para definir vários controles e campos de dados para a bacia com um clique. </li><li> Prepare os custos dos elementos da prática de conservação. Para este exemplo, estes são armazenados na tabela [Custos de Prática - Guaxinim por County] em um banco de dados &quot;custos prática por sub-bacia Josh.mdb&quot;. </li></ol> O custo total de uma solução candidata é a soma dos custos das práticas de conservação aplicados a unidades de bacias hidrográficas (&quot;unidades de resposta hidrológica&quot;, ou HRUs). O programa de otimização considera uma alocação ótima de uma prática de conservação único de um determinado conjunto de práticas de conservação em cada HRU terras agrícolas na bacia. A sets de práticas de conservação de possíveis atribuídos a um HRU são chamados de conjuntos de alelos. <ol start="4"><li> Criar SWAT pastas. Para esta corrida, 16 CPUs foram usadas, ou seja, 16 cópias de SWAT2005GA.exe foram executados em 16 pastas separadas (o mesmo se aplica para sistemas com processadores menos, por exemplo, quatro pastas devem ser criadas para um &quot;quad-core&quot; do processador). </li></ol> 2. Selecione parâmetros de otimização <ol><li> Optimization é controlada pelo programa chamado &quot;GeneticISWAT&quot;. Para executar GeneticISWAT.exe otimização, aberto. <ol><li> Vá em &quot;Arquivo&quot;, depois &quot;Open&quot; e selecione o banco de dados i_SWAT &quot;Raccoon GA.mdb&quot;. </li><li> Vá em &quot;Arquivo&quot;, depois em &quot;Configuração&quot; para atribuir os caminhos para SWAT executáveis ​​modelo (SWAT2005GA.exe). </li><li> Vá em &quot;Executar&quot;, depois em &quot;Selecionar Set Alelo&quot;. Esta etapa determina as combinações de práticas de conservação utilizados na otimização. Para esta corrida, alelo set # 14 foi usado, que tem 23 combinações de práticas de conservação. Av.conjuntos de alelos ailable são armazenadas no ficheiro de configuração &quot;Alleles.csv&quot;. </li><li> Vá em &quot;Executar&quot;, em seguida, selecione &quot;SPEA2 Subconjunto Base Arquivo Consciente&quot; para executar a otimização multiobjetivo usando o algoritmo SPEA2 evolutiva. </li></ol></li></ol><img src="/files/ftp_upload/4009/4009fig1.jpg" alt="Figura 1"/> Figura 1. Definição de objetivos e parâmetros de otimização. Otimização de parâmetros a serem selecionados: Preset: Selecione a bacia hidrográfica a ser otimizado. Ao clicar em &quot;Aplicar&quot; seleciona as entradas do arquivo de presets &quot;presets.csv divisor de águas&quot; para preencher valores de controle na tela. Variável de saída: Selecione os objectivos ambientais para otimização. Como selecionados (N Outlet, P Outlet), isso define uma função objetiva 3-dimensional: Nitrogênio (N orgânico + NO3 + NH4 + NO2) em média por 5 anos na saída, Fósforo (Organic P + P Mineral) em média por 5 anos na saída, eo custo total de práticas de conservação. Note-se que isso vai criar uma fronteira tradeoff 3-dimensional. Variáveis ​​de saída alternativas pode ser seleccionada, em que o programa é minimizar multiobjetivo (variável de saída {}, Custo Total). Tamanho da população: Conjunto de tamanho da população inicial. Isto determina o número inicial de soluções de candidatos. Quando &quot;Semente com cada alelo&quot; opção for selecionada, as soluções de candidatos que representam uma aplicação uniforme de cada prática de conservação especificado no alelo definido para todos os HRUs terras agrícolas na bacia são criados primeiro. As soluções candidatos restantes são criados por uma atribuição aleatória de práticas de conservação do alelo definido para lavouras HRUs. Quando se selecciona o &quot;Semente com cada alelo&quot; opção, é necessário para garantir que o tamanho da população inicial é pelo menos tão grande quanto o número de alelos em um conjunto de alelos (23 nesta demonstração). Número de gerações: Defina o número desejado de gerações (iterações) para a execução de otimização (note que a execução pode ser reiniciado). Probabilidade de cruzamento: Quando duas soluções candidatos são selecionados para a criação de soluções de novos candidatos, probabilidade de cruzamento especifica a probabilidade de que novas soluções distintas são criados (definido como 1 para esta demonstração). Tamanho da população temporário: Determina o número de soluções candidatas novos criados. Recursos de processador são usadas com mais eficiência quando esse valor é um múltiplo inteiro do número de segmentos de processador (16, nesta demonstração). Probabilidade de mutação: Especifique a probabilidade de mudança aleatória na atribuição HRU para outra prática de conservação do conjunto alelo. (Ela é definida como 0,03 para esta demonstração). Número detópicos: Selecione o número de processadores ou fios usados. 16 é usado nesta demonstração. Curva de fator de calibração n º: Este é fornecida a partir da calibração do modelo SWAT. População salvar em arquivo de texto: Isso é importante para selecionar se se deseja reiniciar a otimização executado após o número especificado de iterações seja concluída. Ao marcar esta opção produz um arquivo de texto com os valores de alelos de cada HRU em cada solução candidata sobreviver (individual). Isto pode ser lido de volta para reiniciar e continuar a correr. Secundárias parâmetros de otimização Primeiro Ano: Deve ser definido como um ano após o início de informações sobre o tempo histórico, e não depois de 7 anos antes do final dos dados. Preço do milho: Usado com a equação de perda de rendimento para estimar o custo das reduções de fertilizantes. <pclass = &quot;jove_content&quot;&gt; Método de Classificação: SPEA2 Arquivo. Pontuação determina a probabilidade de um indivíduo sobreviver é para ser selecionado para crossover. Método de purga: Dominado. Indivíduos que são piores em todas as três dimensões são dominadas e purgado. Fonte HUC: Definir a &quot;especificado&quot;, ou seja, o valor &quot;7100006&quot; a partir do seguinte campo &quot;Watershed HUC&quot; é usado para encontrar uma linha na tabela Zona HUC. O valor &quot;07100006&quot; é o código de oito dígitos HUC para a bacia do Raccoon. Fonte Custo: Ajuste para &quot;County (HRU Código de Localização)&quot; para indicar que outros custos do que a PCR será determinado por códigos municipais FIPS na tabela de custos prática acima. Custo Fonte CRP: Ajuste para &quot;Localização 1&quot; para indicar que o custo CRP será determinado por códigos municipais FIPS na tabela de custos prática acima. <strong&gt; SWAT versão: SWAT2005 3. Resultados representativos GeneticiSWAT.exe produz um ficheiro de registo que as definições e os resultados para todas as soluções de candidatos (indivíduos), bem como um &quot;salvamento&quot; ficheiros que codifica os resultados do algoritmo de iteração final, e que pode ser utilizado para reiniciar o funcionamento de optimização. Neste ponto, pode-se visualizar todo o conjunto de Pareto-eficientes soluções (a fronteira troca), seguindo os passos abaixo: <ol><li> Executar GeneticiSWAT; <ol><li> Vá em &quot;Arquivo&quot;, depois &quot;Open&quot; para abrir o banco de dados i_SWAT &quot;Raccoon GA.mdb&quot;. </li><li> Vá em &quot;Executar&quot;, depois em &quot;Exportar lista HRU&quot;. Salvar arquivo como &quot;HRU.txt Alelo Raccoon&quot;. </li></ol></li><li> Produzir uma animação executando Mapswat.exe, selecionando &quot;Executar&quot; e &quot;Animação 3D&quot;. </li></ol><img src="/files/ftp_upload/4009/4009fig2.jpg" alt="Figura 2"/> Figura 2. Screenshot para a criação de &quot;instantâneos&quot; para 3-dimensional visualização fronteira. A saída é uma série de arquivos que podem ser prestados de uma só vez em arquivos de imagem usando o POV-RAY programa e selecionar &quot;Render&quot;, depois em &quot;fila de arquivo&quot;. As imagens podem ser usadas sozinhas ou combinadas em um filme mostrando a progressão do algoritmo. <img src="/files/ftp_upload/4009/4009fig3.jpg" alt="Figura 3"/> Figura 3. Visualização estática da fronteira troca. Se desejar, um filme que mostra a progressão algoritmo pode ser criado através da execução &quot;Framescanner.exe&quot; e seguindo estes passos: <ol><li> Vá em &quot;Arquivo&quot;, depois em &quot;New&quot; e depois em &quot;File&quot;, depois em &quot;Import&quot;, depois em &quot;Arquivos PNG&quot;. Selecione as imagens estáticas. </li><li> Para criar um filme, vá em &quot;Arquivo&quot;, depois em &quot;Exportar&quot;, depois em &quot;AVI&quot;. </li><li> Selecione codec &quot;DIB&quot; para criar arquivos AVI de lotes de imagemarquivos. </li></ol> Cada ponto na fronteira representa uma configuração de divisor de águas (a atribuição específica de práticas de conservação em uma paisagem). Mapas dessas configurações pode ser visto por toda a fronteira, seguindo estes passos: <ol><li> Executar Mapswat.exe, selecione &quot;Executar&quot;, depois em &quot;Animação mapa&quot;. </li><li> Selecione &quot;Raccoon&quot; da lista predefinida e clique em &quot;Aplicar&quot;. </li><li> Selecione &quot;Layout 7 (Raccoon)&quot; da lista Layout Mapa, clique em &quot;OK&quot;. </li></ol><img src="/files/ftp_upload/4009/4009fig4.jpg" alt="Figura 4"/> Figura 4. Screenshot da criação de um mapa de cada indivíduo na fronteira final. Exportadores de configurações específicas de bacias hidrográficas (indivíduos) de interesse. Muitas vezes, uma questão de interesse é selecionar configurações específicas de bacias hidrográficas (indivíduos) atingir os objectivos de qualidade específicos de água. Por exemplo, pode-se desejar encontrar um individual na fronteira que reduz em 30% de azoto e de fósforo em 20% em relação a cargas de linha de base. MapSWAT permite pesquisar a fronteira para o indivíduo com a menor distância euclidiana para o objetivo especificado. Isto pode ser feito da seguinte forma: <ol><li> Abra MapSWAT.exe. Selecione &quot;Executar&quot; | &quot;Pesquisa&quot;. </li></ol><img src="/files/ftp_upload/4009/4009fig5.jpg" alt="Figura 5"/> Figura 5. Screenshot de procurar por uma pessoa específica na fronteira com base em objectivos de qualidade da água. <ol start="2"><li> Inserir mínima e máxima redução alvos Tmin e Tmax, bem como um intervalo Tint. Também introduzir um por cento de redução específica em Nitrogênio (NSpec) desde o início no &quot;% de redução&quot; espaço ao lado da linha de base N, e redução por cento em Fósforo (Pspec) no &quot;% de redução&quot; próximo à linha de base de fósforo. O programa produz uma saída em uma tela pop-up: </li></ol><html><img src="/files/ftp_upload/4009/4009fig6.jpg" alt="Figura 6"/> Figura 6. Screenshot da produção de pesquisa <ol start="3"><li> Clique em &quot;Copiar texto&quot; e colar em uma planilha. Três tabelas são produzidos. No primeiro estão as pessoas mais próximo a N e P metas de redução mesma porcentagem, que varia de Tmin a Tmax por Matiz. Logo abaixo esta a única pessoa mais próxima ao alvo (NSpec, Pspec) aparece. Em segundo lugar, uma tabela dando mais próximo indivíduos onde os intervalos alvo de P entre Tmin a Tmax enquanto N é mantida constante perto NSpec. Em terceiro lugar, uma tabela que dá os indivíduos mais próximos alvos N variando de Tmin a Tmax, enquanto P é mantida constante perto Pspec. Neste caso, o mais próximo indivíduo a uma redução de 30% de N foi ID 8423 com um valor de N 14,637,279.60. Aqui é o mapa que mostra a distribuição espacial das práticas de conservação e a localização desta configuração divisor de águas na fronteira compensação: </li></ol>files/ftp_upload/4009/4009fig7.jpg &quot;alt =&quot; Figura 7 &quot;/&gt; Figura 7. Screenshot de um mapa de amostra descrevendo o indivíduo selecionado na fronteira. <a href="http://www.jove.com/files/ftp_upload/4009/4009fig7large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver maior figura</a> . Exportação de dados de mapas para análise posterior é possível, seguindo estes passos: <ol><li> Executar Mapswat.exe, selecione &quot;Executar&quot;, depois em &quot;Dados de Mapa de Exportação&quot;. </li><li> Selecione &quot;Raccoon&quot; da lista predefinida e clique em &quot;Aplicar&quot;. </li><li> Digite o ID de uma configuração de bacias hidrográficas (individual) (8.423 mostrado), verifique &quot;Mostrar Propriedades dos alelos&quot; e &quot;Custos Show&quot; e clique em &quot;OK&quot;. Estes dados podem ser usados ​​para criar mapas personalizados da configuração das bacias hidrográficas selecionado usando um programa de SIG. </li></ol><table border="1"><tbody><tr><td> Nome do programa </td><td> Fonte </td><td> Descrição </td></tr><tr><td> Rotor </td><td> CARTÃO </td&gt; <td> Cria e preenche um banco de dados i_SWAT com o solo, clima e gestão de dados de uma bacia hidrográfica. </td></tr><tr><td> Swat2005GA.exe </td><td> USDA Pastagem, Solo e Água Laboratório de Pesquisa </td><td> Modelo de simulação de bacias hidrográficas </td></tr><tr><td> i_SWAT.exe </td><td> CARTÃO </td><td> SWAT interface de banco de dados </td></tr><tr><td> GeneticISWAT.exe </td><td> CARTÃO </td><td> Controlador SWAT evolutiva algoritmo. Incorpora Galib de <a href="http://lancet.mit.edu/ga/" target="_blank">http://lancet.mit.edu/ga/</a> . </td></tr><tr><td> MapSWAT.exe </td><td> CARTÃO </td><td> Lê dados i_SWAT e shapefiles, produz imagens de gerações e indivíduos. </td></tr><tr><td> POV-Ray </td><td> Povray.org </td><td> Persistência de visão raytracer. </td></tr><tr><td> Framescanner.exe </td><td> Todd Campbell </td><td> PNG imagem para AVI Converter </td></tr><tr><td> Windows Live Movie Maker </td><td> Microsoft </td><td> Usado para comprimir AVI WMV </td></tr></tbody></table> Tabela 1. Tabela de programas necessários. <table border="1"><tbody><tr><td> Nome do Arquivo </td><td> Tipo </td><td> Descrição </td></tr><tr><td> Raccoon GA.mdb </td><td> Banco de dados Access </td><td> Estrutura e gestão de bacias hidrográficas descrições de Raccoon. Leia por GeneticiSWAT e MapSWAT. </td></tr><tr><td> presets.csv bacia </td><td> Texto </td><td> Predefinições de configuração para GeneticiSWAT.exe e MapSWAT </td></tr><tr><td> Alleles.csv </td><td> Texto </td><td> Lista de alelo define para o algoritmo evolutivo. </td></tr><tr><td> HRU.txt Alelo Raccoon </td><td> Texto </td><td> Arquivo criado por GeneticISWAT listando os alelos determinados como terras cultiváveis. Leia por MapSWAT. </td></tr><tr><td> Custos prática por sub-bacia Josh.mdb </td><td> Access Database </td><td> Custos por práticas de gestão e do concelho. </td></tr><tr><td> Terraço Zones.mdb </td><td> Access Database </td><td> Tabela [HUC Dados] detém o terraço e números de zona de rendimento para a bacia hidrográfica. </td></tr><tr><td> NRI Budgets.mdb </td><td> Access Database </td><td> Leia por GeneticISWAT.exe para colheita e máquina de tabelas que não são utilizados nesta corrida. </td></tr><tr><td> phucrp 2008-12-15.dat </td><td> Texto </td><td> Planta Calor tabela de pesquisa da Unidade, não utilizado na presente execução. </td></tr><tr><td> Management.mdb </td><td> Access Database </td><td> Mesa de rotação de pesquisa, não utilizado na presente execução. </td></tr><tr><td> Raccoon GA 2011/09/28 1313.log, Raccoon GA 2011/09/29 0732.log, Raccoon GA 2011/10/07 0644.log </td><td> Texto </td><td> Os arquivos de log de corrida GeneticISWAT. </td></tr><tr><td> <a href="http://www.jove.com/4009/Raccoon_GA.wmv">Raccoon GA.wmv</a> </td><td> Animação </td><td> Display 3D de indivíduos por geração </td></tr><tr><td> <a href="http://www.jove.com/4009/Subbasin.shp" target="_blank">Subbasin.shp</a> </a&gt; </td><td> ESRI Shapefile </td><td> Contornos de sub-bacias da bacia hidrográfica. </td></tr><tr><td> <a href="http://www.jove.com/4009/Raccoon_Map.wmv" target="_blank">Raccoon Map.wmv</a> </td><td> Animação </td><td> Exibição de alelos dominantes para cada sub-bacia para cada indivíduo na fronteira. </td></tr></tbody></table> Tabela 2. Tabela de arquivos de amostra necessária.

<ol>
	<li>American Society of Agricultural and Biological Engineers. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Design,+layout,+construction,+and+maintenance+of+terrace+systems.">Design, layout, construction, and maintenance of terrace systems.</a> ASAE Standard. , S268 (2003).</li><li>. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Raccoon River Watershed water quality master plan. , (2011).</li><li>Arabi, M., Govindaraju, R. S., Hantush, M. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cost-effective+allocation+of+watershed+management+practices+using+a+genetic+algorithm.">Cost-effective allocation of watershed management practices using a genetic algorithm.</a> Water Resour. Res. 42, W10429 (2006).</li><li>Bekele, E. G., Nicklow, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multiobjective+management+of+ecosystem+services+by+integrative+watershed+modeling+and+evolutionary+algorithms.">Multiobjective management of ecosystem services by integrative watershed modeling and evolutionary algorithms.</a> Water Resour. Res. 41, W10406 (2005).</li><li>Carpentier, C. L., Bosch, D. J., Batie, S. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+spatial+information+to+reduce+costs+of+controlling+agricultural+nonpoint+source+pollution.">Using spatial information to reduce costs of controlling agricultural nonpoint source pollution.</a> Am. J. Agr. Econ. 61, 404-413 (1998).</li><li>Gassman, P. W., Reyes, M., Green, C. H., Arnold, J. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Soil+and+Water+Assessment+Tool:+Historical+development,+applications,+and+future+directions.">The Soil and Water Assessment Tool: Historical development, applications, and future directions.</a> Trans. ASABE. 50 (4), 1211-1250 (2007).</li><li>Gassman, P. W., Campbell, T., Secchi, S., Jha, M., Arnold, J. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+i_SWAT+software+package:+a+tool+for+supporting+SWAT+watershed+applications.">The i_SWAT software package: a tool for supporting SWAT watershed applications.</a> , 66-69 .</li><li>Gitau, M. W., Veith, T. L., Gburek, W. J., Jarrett, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Watershed+level+best+management+practice+selection+and+placement+in+the+Town+Brook+watershed,+New+York.">Watershed level best management practice selection and placement in the Town Brook watershed, New York.</a> J. Am. Water Resour. Assoc. 42, 1565-1581 (2006).</li><li>Jha, M., Rabotyagov, S., Gassman, P. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimal+placement+of+conservation+practices+using+genetic+algorithms+with+SWAT.">Optimal placement of conservation practices using genetic algorithms with SWAT.</a> Int. Agr. Eng. J. 18 (1-2), 41-50 (2009).</li><li>Jha, M. K., Wolter, C. F., Schilling, K. E., Gassman, P. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assessment+of+total+maximum+daily+load+implementation+strategies+for+nitrate+impairment+of+the+Raccoon+River,+Iowa.">Assessment of total maximum daily load implementation strategies for nitrate impairment of the Raccoon River, Iowa.</a> J. Envir. Qual. 39, 1317-1327 (2010).</li><li>Kanna, M., Yang, W., Farnsworth, R., Onal, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cost+effective+targeting+of+CREP+to+improve+water+quality+with+endogenous+sediment+deposition+coefficients.">Cost effective targeting of CREP to improve water quality with endogenous sediment deposition coefficients.</a> Am. J. Agr. Econ. 85, 538-553 (2003).</li><li>Kramer, R. A., McSweeny, W. T., Kerns, W. R., Stravros, R. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+evaluation+of+alternative+policies+for+controlling+agricultural+nonpoint+source+pollution.">An evaluation of alternative policies for controlling agricultural nonpoint source pollution.</a> Water Resour. Bull. 20, 841-8446 (1984).</li><li>Lant, C. L., Kraft, S. E., Beaulieu, J., Bennett, D., Loftus, T., Nicklow, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+GIS-based+ecological-economic+modeling+to+evaluate+policies+affecting+agricultural+watersheds.">Using GIS-based ecological-economic modeling to evaluate policies affecting agricultural watersheds.</a> Ecol. Econ. 55, 467-484 (2005).</li><li>Muleta, M. K., Nicklow, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evolutionary+algorithms+for+multiobjective+evaluation+of+watershed+management+decisions.">Evolutionary algorithms for multiobjective evaluation of watershed management decisions.</a> J. Hydroinform. 4 (2), 83-97 (2002).</li><li>Muleta, M. K., Nicklow, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Decision+support+for+watershed+management+using+evolutionary+algorithms.">Decision support for watershed management using evolutionary algorithms.</a> J. Water Resour. Plan. Manag. 131 (1), 35-44 (2005).</li><li>Rabotyagov, S. S., Campbell, T., Jha, M., Gassman, P. W., Arnold, J., Kurkalova, L., Secchi, S., Feng, H., Kling, C. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Least+Cost+Control+of+Agricultural+Nutrient+Contributions+to+the+Gulf+of+Mexico+Hypoxic+Zone.">Least Cost Control of Agricultural Nutrient Contributions to the Gulf of Mexico Hypoxic Zone.</a> Ecol. Appl. 20, 1542-1555 (2010).</li><li>Rabotyagov, S., Jha, M., Campbell, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Impact+of+crop+rotations+on+optimal+selection+of+conservation+practices+for+water+quality+protection.">Impact of crop rotations on optimal selection of conservation practices for water quality protection.</a> J. Soil. Water Conserv. 65 (6), 369-380 (2010).</li><li>Rabotyagov, S. S., Jha, M., Campbell, T. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nonpoint-source+pollution+for+an+Iowa+watershed:+An+application+of+evolutionary+algorithms.">Nonpoint-source pollution for an Iowa watershed: An application of evolutionary algorithms.</a> Canadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d'agroeconomie. , (2010).</li><li>Rabotyagov, S. S., Jha, M., Campbell, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Searching+for+Efficiency:+Least+Cost+Nonpoint+Source+Pollution+Control+with+Multiple+Pollutants,+Practices,+and+Targets.">Searching for Efficiency: Least Cost Nonpoint Source Pollution Control with Multiple Pollutants, Practices, and Targets.</a> J. Nat. and Environ. Sci. 1, 75-90 (2010).</li><li>Ribaudo, M. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Consideration+of+off-site+impacts+in+targeting+soil+conservation+programs.">Consideration of off-site impacts in targeting soil conservation programs.</a> Land Econ. 62, 402-411 (1986).</li><li>Ribaudo, M. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Targeting+the+conservation+reserve+program+to+maximize+water+quality+benefits.">Targeting the conservation reserve program to maximize water quality benefits.</a> Land Econ. 65, 320-332 (1989).</li><li>Srivastava, P., Hamlett, J. M., Robillard, P. D., Day, R. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Watershed+optimization+of+best+management+practices+using+AnnAGNPS+and+a+genetic+algorithm.">Watershed optimization of best management practices using AnnAGNPS and a genetic algorithm.</a> Water Resour. Res. 38 (3), 1-14 (2002).</li><li>Veith, T. L., Wolfe, M. L., Heatwole, C. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+of+optimization+procedure+for+cost-effective+BMP+placement.">Development of optimization procedure for cost-effective BMP placement.</a> J. Am. Water Resour. Assoc. 39 (6), 1331-1343 (2003).</li><li>Whittaker, G., Confesor, R., Griffith, S. M., F&#228;re, R., Grosskopf, S., Steiner, J. J., Mueller-Warrant, G. W., Banowetz, G. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Hybrid+Genetic+Algorithm+for+Multiobjective+Problems+with+Activity+Analysis-based+Local+Search.">A Hybrid Genetic Algorithm for Multiobjective Problems with Activity Analysis-based Local Search.</a> Eur. J. Operat. Res. , (2007).</li><li>Zitzler, E., Laumanns, M., Thiele, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=SPEA2:+Improving+the+Strength+Pareto+Evolutionary+Algorithm+for+Multiobjective+Optimization.">SPEA2: Improving the Strength Pareto Evolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization.</a> CIMNE. , 95-100 (2002).</li></ol>

Não há conflitos de interesse declarados.

Nós construímos um sistema de simulação-otimização integrada para procurar Pareto-eficientes conjuntos de configurações de bacias hidrográficas que envolvem menor custo e localização mistura de práticas de conservação agrícolas para alcançar uma série de objetivos de nível de bacias hidrográficas redução de nutrientes. Um diagrama conceptual do sistema de simulação de optimização, é apresentado na Figura 8. Simulação de bacias hidrográficas, incluindo a simulação dos impac...

spatial multiobjective optimization of agricultural conservation practices using a swat model and an evolutionary algorithm

Encontrar o custo-eficiente (ou seja, de menor custo) formas de prática de conservação visando investimentos para a realização de metas específicas de qualidade da água em toda a paisagem é de importância fundamental na gestão de bacias hidrográficas. Os métodos tradicionais de economia de encontrar a solução de menor custo no contexto das bacias hidrográficas (por exemplo, 5,12,20) assumem que fora do local de impacto pode ser bem descrita como uma proporção de no local poluição gerada. Tais abordagens não são susceptíveis de ser representativa do processo de poluição real em uma bacia hidrográfica, onde os impactos das fontes poluidoras são muitas vezes determinadas por processos biofísicos. O uso de modernas fisicamente baseados, espacialmente distribuídos modelos de simulação hidrológica permite um maior grau de realismo em termos de representação, mas requer um processo de desenvolvimento de um sistema de simulação-otimização, onde o modelo se torna parte integrante da otimização. Evoluçãoalgoritmos ary parecem ser uma ferramenta de optimização particularmente útil, capaz de lidar com a natureza combinatória de um problema de simulação de optimização da bacia e permitindo o uso do modelo completo da qualidade da água. Algoritmos evolucionários tratar uma alocação espacial particular de práticas de conservação em uma bacia hidrográfica como uma solução candidato e utilizar conjuntos (populações) de soluções candidatos iterativamente aplicando operadores estocásticos de seleção, recombinação e mutação para encontrar melhorias com relação aos objetivos de otimização. Os objetivos de otimização neste caso são para minimizar a poluição difusa na bacia, ao mesmo tempo minimizando o custo de práticas de conservação. Um conjunto recente e em expansão de pesquisa é a tentativa de usar métodos similares e integra modelos de qualidade de água com amplamente definidos métodos de otimização evolucionárias 3,4,9,10,13-15,17-19,22,23,25. Nesta aplicação, é mostrado um programa que segue Rabotyagov et al. &#39;S adeach e integra um 7 moderno e comumente usado SWAT modelo de qualidade de água com um algoritmo evolutivo multiobjetivo SPEA2 26, e especificado pelo usuário conjunto de práticas de conservação e seus custos para procurar as fronteiras tradeoff entre os custos completos de práticas de conservação e especificado pelo usuário da qualidade da água objetivos. As fronteiras quantificar as vantagens e desvantagens enfrentadas pelos gestores de bacias hidrográficas através da apresentação de toda a gama de custos associados com vários objetivos de melhoria da qualidade da água. O programa permite uma seleção de configurações de mananciais de água atingir determinados objetivos de melhoria da qualidade e uma produção de mapas de posicionamento otimizado de práticas de conservação.

Watch this Scientific Journal Video about Spatial Multiobjective Optimization of Agricultural Conservation Practices using a SWAT Model and an Evolutionary Algorithm at JoVE.com

Spatial Multiobjective Optimization of Agricultural Conservation Practices using a SWAT Model and an Evolutionary Algorithm

Este trabalho demonstra uma integração de um modelo de qualidade de água com um componente de otimização utilizando algoritmos evolucionários para resolver para ótima (menor custo) a colocação de práticas de conservação agrícolas para um determinado conjunto de objectivos de melhoria da qualidade da água. As soluções são gerados através de uma abordagem multi-objetivo, permitindo a quantificação explícita de compensações.

Otimização Multiobjetivo espacial das práticas agrícolas de conservação, utilizando um modelo SWAT e um algoritmo evolutivo

Finding the cost-efficient (i.e., lowest-cost) ways of targeting conservation practice investments for the achievement of specific water quality goals ...

spatial-multiobjective-optimization-agricultural-conservation

Research

JoVE Journal

Biology

12.9K visualizações.  University of Washington. Este trabalho demonstra uma integração de um modelo de qualidade de água com um componente de otimização utilizando algoritmos evolucionários para resolver para ótima (menor custo) a colocação de práticas de conservação agrícolas para um determinado conjunto de objectivos de melhoria da qualidade da água. As soluções são gerados através de uma abordagem multi-objetivo, permitindo a quantificação explícita de compensações.

Vídeo: Spatial Multiobjective Optimization of Agricultural Conservation Practices using a SWAT Model and an Evolutionary Algorithm

Predicting the Effectiveness of Population Replacement Strategy Using Mathematical Modeling

Charles Taylor and John Marshall explain the utility of mathematical modeling for evaluating the effectiveness of population replacement strategy.  Insight is given into how computational models can provide information on the population dynamics of mosquitoes and the spread of transposable elements through A. gambiae subspecies.  The ethical considerations of releasing genetically modified mosquitoes into the wild are discussed.

Charles Taylor and John Marshall explain the utility of mathematical modeling for evaluating the effectiveness of population replacement strategy. Insight is given into how computational models can provide information on the population dynamics of mosquitoes and the spread of transposable elements through A. gambiae subspecies. The ethical considerations of releasing genetically modified mosquitoes into the wild are discussed.

Prever a eficácia da estratégia de substituição População Usando Modelagem Matemática

Charles Taylor and John Marshall explain the utility of mathematical modeling for evaluating the effectiveness of population replacement strategy.  ...

Biologia

Non-radioactive in situ Hybridization Protocol Applicable for Norway Spruce and a Range of Plant Species

The high-throughput expression analysis technologies available today give scientists an overflow of expression profiles but their resolution in terms of tissue specific expression is limited because of problems in dissecting individual tissues. Expression data needs to be confirmed and complemented with expression patterns using e.g. in situ hybridization, a technique used to localize cell specific mRNA expression. The in situ hybridization method is laborious, time-consuming and often requires extensive optimization depending on species and tissue. In situ experiments are relatively more difficult to perform in woody species such as the conifer Norway spruce (Picea abies). Here we present a modified DIG in situ hybridization protocol, which is fast and applicable on a wide range of plant species including P. abies. With just a few adjustments, including altered RNase treatment and proteinase K concentration, we could use the protocol to study tissue specific expression of homologous genes in male reproductive organs of one gymnosperm and two angiosperm species; P. abies, Arabidopsis thaliana and Brassica napus. The protocol worked equally well for the species and genes studied. AtAP3 and BnAP3 were observed in second and third whorl floral organs in A. thaliana and B. napus and DAL13 in microsporophylls of male cones from P. abies. For P. abies the proteinase K concentration, used to permeablize the tissues, had to be increased to 3 g/ml instead of 1 g/ml, possibly due to more compact tissues and higher levels of phenolics and polysaccharides. For all species the RNase treatment was removed due to reduced signal strength without a corresponding increase in specificity. By comparing tissue specific expression patterns of homologous genes from both flowering plants and a coniferous tree we demonstrate that the DIG in situ protocol presented here, with only minute adjustments, can be applied to a wide range of plant species. Hence, the protocol avoids both extensive species specific optimization and the laborious use of radioactively labeled probes in favor of DIG labeled probes. We have chosen to illustrate the technically demanding steps of the protocol in our film.
Anna Karlgren and Jenny Carlsson contributed equally to this study.
Corresponding authors: Anna Karlgren at Anna.Karlgren@ebc.uu.se and Jens F. Sundstr&#246;m at Jens.Sundstrom@vbsg.slu.se

Non-radioactive in situ Hybridization Protocol Applicable for Norway Spruce and a Range of Plant Species

We describe a modified DIG in situ hybridization protocol, which is fast and applicable on a wide range of plant species including Norway spruce. With just a few adjustments, including altered RNase treatment and proteinase K concentration, the protocol may be used in studies of different tissues and species.

Não-radioativo In situ Protocolo de hibridação Aplicável para a Noruega Spruce e uma variedade de espécies de plantas

The high-throughput expression analysis technologies available today give scientists an overflow of expression profiles but their resolution in terms of ...

An Optimized Protocol for Rearing Fopius arisanus, a Parasitoid of Tephritid Fruit Flies

Fopius arisanus (Sonan) is an important parasitoid of Tephritid fruit flies for at least two reasons. First, it is the one of only three opiine parasitoids known to infect the host during the egg stage1. Second, it has a wide range of potential fruit fly hosts. Perhaps due to its life history, F. arisanus has been a successfully used for biological control of fruit flies in multiple tropical regions2-4. One impediment to the wide use of F. arisanus for fruit fly control is that it is difficult to establish a stable laboratory colony5-9. Despite this difficulty, in the 1990s USDA researchers developed a reliable method to maintain laboratory populations of F. arisanus10-12. There is significant interest in F. arisanus biology13,14, especially regarding its ability to colonize a wide variety of Tephritid hosts14-17; interest is especially driven by the alarming spread of Bactrocera fruit fly pests to new continents in the last decade18. Further research on F. arisanus and additional deployments of this species as a biological control agent will benefit from optimizations and improvements of rearing methods. In this protocol and associated video article we describe an optimized method for rearing F. arisanus based on a previously described approach12. The method we describe here allows rearing of F. arisanus in a small scale without the use of fruit, using materials available in tropical regions around the world and with relatively low manual labor requirements.

An Optimized Protocol for Rearing Fopius arisanus, a Parasitoid of Tephritid Fruit Flies

Fopius arisanus is an egg-larval parasitoid of Tephritid fruit flies that is successfully used in biological control of these important tropical pests. We describe here an optimized protocol for rearing F. arisanus on a small scale using readily available materials.

Um protocolo Optimizado para Criação Fopius arisanus, Um parasitóide de Frutas Tephritid Flies

Fopius arisanus (Sonan) is an important parasitoid of Tephritid fruit flies for at least two reasons. First, it is the one of only three opiine ...

Ablation of a Single Cell From Eight-cell Embryos of the Amphipod Crustacean Parhyale hawaiensis

The amphipod Parhyale hawaiensis is a small crustacean found in intertidal marine habitats worldwide. Over the past decade, Parhyale has emerged as a promising model organism for laboratory studies of development, providing a useful outgroup comparison to the well studied arthropod model organism Drosophila melanogaster. In contrast to the syncytial cleavages of Drosophila, the early cleavages of Parhyale are holoblastic. Fate mapping using tracer dyes injected into early blastomeres have shown that all three germ layers and the germ line are established by the eight-cell stage. At this stage, three blastomeres are fated to give rise to the ectoderm, three are fated to give rise to the mesoderm, and the remaining two blastomeres are the precursors of the endoderm and germ line respectively. However, blastomere ablation experiments have shown that Parhyale embryos also possess significant regulatory capabilities, such that the fates of blastomeres ablated at the eight-cell stage can be taken over by the descendants of some of the remaining blastomeres. Blastomere ablation has previously been described by one of two methods: injection and subsequent activation of phototoxic dyes or manual ablation. However, photoablation kills blastomeres but does not remove the dead cell body from the embryo. Complete physical removal of specific blastomeres may therefore be a preferred method of ablation for some applications. Here we present a protocol for manual removal of single blastomeres from the eight-cell stage of Parhyale embryos, illustrating the instruments and manual procedures necessary for complete removal of the cell body while keeping the remaining blastomeres alive and intact. This protocol can be applied to any Parhyale cell at the eight-cell stage, or to blastomeres of other early cleavage stages. In addition, in principle this protocol could be applicable to early cleavage stage embryos of other holoblastically cleaving marine invertebrates.

Ablation of a Single Cell From Eight-cell Embryos of the Amphipod Crustacean Parhyale hawaiensis

The amphipod Parhyale hawaiensis is a promising model organism for studies of crustacean embryology and comparative arthropod development and evolution. This protocol describes a method for manual removal of single blastomeres from early cleavage stage embryos of Parhyale.

Ablação de uma única célula de oito células de embriões de Crustáceo anfípodes<em&gt; Parhyale hawaiensis</em

The amphipod Parhyale hawaiensis is a small crustacean found in intertidal marine habitats worldwide. Over the past decade, Parhyale has emerged as a ...

Measuring Spatial and Temporal Ca2+ Signals in Arabidopsis Plants

Developmental and environmental cues induce Ca2+ fluctuations in plant cells. Stimulus-specific spatial-temporal Ca2+ patterns are sensed by cellular Ca2+ binding proteins that initiate Ca2+ signaling cascades. However, we still know little about how stimulus specific Ca2+ signals are generated. The specificity of a Ca2+ signal may be attributed to the sophisticated regulation of the activities of Ca2+ channels and/or transporters in response to a given stimulus. To identify these cellular components and understand their functions, it is crucial to use systems that allow a sensitive and robust recording of Ca2+ signals at both the tissue and cellular levels. Genetically encoded Ca2+ indicators that are targeted to different cellular compartments have provided a platform for live cell confocal imaging of cellular Ca2+ signals. Here we describe instructions for the use of two Ca2+ detection systems: aequorin based FAS (film adhesive seedlings) luminescence Ca2+ imaging and case12 based live cell confocal fluorescence Ca2+ imaging. Luminescence imaging using the FAS system provides a simple, robust and sensitive detection of spatial and temporal Ca2+ signals at the tissue level, while live cell confocal imaging using Case12 provides simultaneous detection of cytosolic and nuclear Ca2+ signals at a high resolution.

Measuring Spatial and Temporal Ca2+ Signals in Arabidopsis Plants

Ca2+ signaling regulates diverse biological processes in plants. Here we present approaches for monitoring abiotic stress induced spatial and temporal Ca2+ signals in Arabidopsis cells and tissues using the genetically encoded Ca2+ indicators Aequorin or Case12.

Medindo espacial e temporal Ca<sup&gt; 2 +</sup&gt; Sinais em Arabidopsis Plantas

Developmental and environmental cues induce Ca2+ fluctuations in plant cells. Stimulus-specific spatial-temporal Ca2+ patterns are sensed by cellular Ca2+ ...

Observation and Quantification of Mating Behavior in the Pinewood Nematode, Bursaphelenchus xylophilus

A method for observing and quantifying the mating behavior of the pinewood nematode, Bursaphelenchus xylophilus, was established under a stereomicroscope. To improve the mating efficiency of B. Xylophilus and to increase the chances of mating observation, virgin adults were cultured and used for the investigation. Eggs were obtained by keeping the nematodes in water and allowing the females to lay eggs for 10 min. The second-stage juveniles (J2) were synchronized by incubating the eggs for 24 h at 25 &#176;C in the dark, and the early J4 were obtained by culturing the J2 with grey mold, Botrytis cinerea, for another 52 h. At this time point, most J4 nematodes could be clearly distinguished as being male or female using their genital morphology. The male and female J4 were collected and cultured separately in two different Petri dishes for 24 h to get virgin adult nematodes. A virgin male and a virgin female were paired in a drop of water in the well of a concave slide. The mating behavior was filmed with a video recorder under a stereomicroscope. The whole period of the mating process was 82.8 &#177;3.91 min (mean &#177;SE) and could be divided into 4 different phases: searching, contacting, copulating, and lingering. The mean minutes of duration were 21.8 &#177; 2.0, 28.0 &#177; 1.9, 25.8 &#177; 0.7 and 7.2 &#177; 0.5, respectively. Eleven sub-behaviors were described: cruising, approaching, encountering, touching, hooping, locating, attaching, ejaculating, separating, quiescence, and roaming. Interestingly, obvious intra-sexual competition was observed when one female was grouped with 3 males or one male with 3 females. This protocol is useful and valuable, not only in investigating the mating behavior of B. xylophilus, but also in acting as a reference for ethological studies of other nematodes.

Observation and Quantification of Mating Behavior in the Pinewood Nematode, Bursaphelenchus xylophilus

A protocol for investigating the mating behavior of the pinewood nematode, Bursaphelenchus xylophilus, is presented. Behavioral features of B. xylophilus are described in the mating process.

Observação e quantificação do comportamento de acasalamento no nemátodo do pinheiro,<em&gt; Bursaphelenchus xylophilus</em

A method for observing and quantifying the mating behavior of the pinewood nematode, Bursaphelenchus xylophilus, was established under a stereomicroscope. ...

Transient Expression and Cellular Localization of Recombinant Proteins in Cultured Insect Cells

Heterologous protein expression systems are used for the production of recombinant proteins, the interpretation of cellular trafficking/localization, and the determination of the biochemical function of proteins at the sub-organismal level. Although baculovirus expression systems are increasingly used for protein production in numerous biotechnological, pharmaceutical, and industrial applications, nonlytic systems that do not involve viral infection have clear benefits but are often overlooked and underutilized. Here, we describe a method for generating nonlytic expression vectors and transient recombinant protein expression. This protocol allows for the efficient cellular localization of recombinant proteins and can be used to rapidly discern protein trafficking within the cell. We show the expression of four&#160;recombinant proteins in a commercially available insect cell line, including two aquaporin proteins from the insect Bemisia tabaci, as well as subcellular marker proteins specific for the cell plasma membrane and for intracellular lysosomes. All recombinant proteins were produced as chimeras with fluorescent protein markers at their carboxyl termini, which allows for the direct detection of the recombinant proteins. The double transfection of cells with plasmids harboring constructs for the genes of interest and a known subcellular marker allows for live cell imaging and improved validation of cellular protein localization.

Nonlytic insect cell expression systems are underutilized for production, cellular trafficking/localization, and recombinant protein functional analysis. Here, we describe methods to generate expression vectors and subsequent transient protein expression in commercially available lepidopteran cell lines. The co-localization of Bemisia tabaci aquaporins with subcellular fluorescent marker proteins is also presented.

Expressão transitória e Celular Localização de proteínas recombinantes em células de cultura de insectos

Heterologous protein expression systems are used for the production of recombinant proteins, the interpretation of cellular trafficking/localization, and ...

Reproductive Techniques for Ovarian Monitoring and Control in Amphibians

Ovarian control and monitoring in amphibians require a multi-faceted approach. There are several applications that can successfully induce reproductive behaviors and the acquisition of gametes and embryos for physiological or molecular research. Amphibians contribute to one-quarter to one-third of vertebrate research, and of interest in this context is their contribution to the scientific community&#39;s knowledge of reproductive processes and embryological development. However, most of this knowledge is derived from a small number of species. In recent times, the decimation of amphibians across the globe has required increasing intervention by conservationists. The captive recovery and assurance colonies that continue to emerge in response to the extinction risk make existing research and clinical applications invaluable to the survival and reproduction of amphibians held under human care. The success of any captive population is founded on its health and reproduction and the ability to develop viable offspring that carry forward the most diverse genetic representation of their species. For researchers and veterinarians, the ability to monitor and control ovarian development and health is, therefore, imperative. The focus of this article is to highlight the different assisted reproductive techniques that can be used to monitor and, where appropriate or necessary, control ovarian function in amphibians. Ideally, any reproductive and health issues should be reduced through proper captive husbandry, but, as with any animal, issues of health and reproductive pathologies are inevitable. Non-invasive techniques include behavioral assessments, visual inspection and palpation and morphometric measurements for the calculation of body condition indices and ultrasound. Invasive techniques include hormonal injections, blood sampling, and surgery. Ovarian control can be exercised in a number of ways depending on the application required and species of interest.

The study of amphibian biology provides valuable information on the reproductive, physiological, embryological and developmental processes that drive organisms of many taxonomic groups. Here, we present a comprehensive guide on different methodologies that can be used to study ovarian control and monitoring in amphibians.

Técnicas reprodutivas para monitoramento e controle ovariano em anfíbios

Ovarian control and monitoring in amphibians require a multi-faceted approach. There are several applications that can successfully induce reproductive ...

Using a Thermal Camera to Measure Heat Loss Through Bird Feather Coats

Feathers are essential to insulation, and therefore to the cost of thermoregulation,&#160;in birds. There is robust literature on the energetic cost of thermoregulation in birds across a variety of ecological circumstances. However, few studies characterize the contribution of the feathers alone to thermoregulation. Several previous studies have established methods for measuring the insulation value of animal pelts, but they require destructive sampling methods that are problematic for birds, whose feathers are not distributed evenly across the skin. More information is needed about 1) how the contribution of feathers to thermoregulation varies both across and within species and 2) how feather coats may change over space and time. Reported here is a method for rapidly and directly measuring the thermal performance of feather coats and the skin using dried whole skin specimens, without the need to destroy the skin specimen. This method isolates and measures the thermal gradient across a feather coat in a way that measurements of heat loss and metabolic cost in live birds, which use behavioral and physiological strategies to thermoregulate, cannot. The method employs a thermal camera, which allows the rapid collection of quantitative thermal data to measure heat loss from a stable source through the skin. This protocol can easily be applied to various research questions, is applicable to any avian taxa, and does not require destruction of the skin specimen. Finally, it will further the understanding of the importance of passive thermoregulation in birds by simplifying and accelerating the collection of quantitative data.

This protocol describes the quantification of heat transmission through a flat skinned avian specimen using a thermal camera and hot water bath. The method allows obtaining of quantitative, comparative data about the thermal performance of feather coats across species using dried flat skin specimens.

Usando uma câmera térmica para medir a perda de calor através de casacos de penas de pássaro

Feathers are essential to insulation, and therefore to the cost of thermoregulation,&#160;in birds. There is robust literature on the energetic cost of ...

Mass Spectrometry Analysis to Identify Ubiquitylation of EYFP-tagged CENP-A (EYFP-CENP-A)

Studying the structure and the dynamics of kinetochores and centromeres is important in understanding chromosomal instability (CIN) and cancer progression. How the chromosomal location and function of a centromere (i.e., centromere identity) are determined and participate in accurate chromosome segregation is a fundamental question. CENP-A is proposed to be the non-DNA indicator (epigenetic mark) of centromere identity, and CENP-A ubiquitylation is required for CENP-A deposition at the centromere, inherited through dimerization between cell division, and indispensable to cell viability.
Here we describe mass spectrometry analysis to identify ubiquitylation of EYFP-CENP-A K124R mutant suggesting that ubiquitylation at a different lysine is induced because of the EYFP tagging in the CENP-A K124R mutant protein. Lysine 306 (K306) ubiquitylation in EYFP-CENP-A K124R was successfully identified, which corresponds to lysine 56 (K56) in CENP-A through mass spectrometry analysis. A caveat is discussed in the use of GFP/EYFP or the tagging of high molecular weight protein as a tool to analyze the function of a protein. Current technical limit is also discussed for the detection of ubiquitylated bands, identification of site-specific ubiquitylation(s), and visualization of ubiquitylation in living cells or a specific single cell during the whole cell cycle.
The method of mass spectrometry analysis presented here can be applied to human CENP-A protein with different tags and other centromere-kinetochore proteins. These combinatory methods consisting of several assays/analyses could be recommended for researchers who are interested in identifying functional roles of ubiquitylation.

Mass Spectrometry Analysis to Identify Ubiquitylation of EYFP-tagged CENP-A EYFP-CENP-A

CENP-A ubiquitylation is an important requirement for CENP-A deposition at the centromere, inherited through dimerization between cell division, and indispensable to cell viability. Here we describe mass spectrometry analysis to identify ubiquitylation of EYFP-tagged CENP-A (EYFP-CENP-A) protein.