Diferenças
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Estrutura
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microorganismos   ‐
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“Small
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Large
Role”         
(Cotner
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Biddanda,
2002)
“Small
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Large
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(Cotner
e
Biddanda,
2002)
“Small
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Role”         
(Cotner
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Biddanda,
2002)
“We now know that every liter of “clear blue water ” is teeming with a billion microbes—bacteria, viruses, and protists—fa...
The classic marine food chain – algae, zooplankton, fish – can now be considered as a variable phenomenon in a sea of micr...
The classic marine food chain – algae, zooplankton, fish – can now be considered as a variable phenomenon in a sea of micr...
Regiões estuarinas são conhecidas pelaalta produtividade (Odum, 1962, Duarte eCerbián, 1996), servindo como áreas deberçár...
Estes
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também
provêm
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de
bens
e
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aos
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2005)
Millenium
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(2005)
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(2005)
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Pergunta:
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e
Métodos
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Materiais
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Métodos         *
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Materiais
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Calculando
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(Andersen
e
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1985)                                      Aconselha‐se
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Resultados
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isico‐químicasItanhaémSampling point   Secchi depth (m)   Temperature (C°)   Salinity   pH...
Como
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estuários?            Relatório de Qualidade das Águas Interi...
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Densidades
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Densidades
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Densidades
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variáveis
isico‐químicas
e
da
poluição?
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bacteriana
“livre”
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bacteriana
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Incubação
bacteriana
“livre”
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predadores                                                    P1: PKS                     ...
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bacteriana
“livre”
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Vicente
Incubação
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Sherr et al.. Protozoan bacterivory analyzed with selective inhibitors                                   175              ...
Sherr et al.. Protozoan bacterivory analyzed with selective inhibitors                                   175              ...
Relação
entre
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Relação
entre
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Talvez,
mais
importante
do
que
os
números
seja
a
forma...São
Vicente Itanhaém
Conclusões                     BGE                Ingestão   Y
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Conclusões                                   BGE                    Ingestão                  Y
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Conclusões                                 BGE                  Ingestão               Y
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Conclusões                                 BGE                  Ingestão               Y
nanoflag.                         ...
Fim,
obrigado                39
Diferenças nas dinâmicas microbianas entre estuários poluídos e pouco poluídos
Diferenças nas dinâmicas microbianas entre estuários poluídos e pouco poluídos
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Diferenças nas dinâmicas microbianas entre estuários poluídos e pouco poluídos

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  • Diferenças nas dinâmicas microbianas entre estuários poluídos e pouco poluídos

    1. 1. Diferenças
nas
dinâmicas
 microbianas
entre
estuários
poluídos
 e
pouco
poluídosDiego
Igawa
Mar;nezOrientadora:
Prof.
Dra.
Ana
Júlia
Fernandes
Cardoso
de
Oliveira
    2. 2. Estrutura
da
apresentação:1.Introdução ‐
“Papéis”
dos
microorganismos ‐
O
modelo
da
“alça
microbiana” ‐
Regiões
estuarinas
e
degradação
ambiental ‐
Modelo
conceitual
e
pergunta
central2.Obje;vos3.Materiais
e
Métodos ‐
Área
de
estudo
e
coleta
das
amostras ‐
Preparação
das
incubações ‐
Análise
dos
resultados4.Resultados
e
Discussão ‐
Abundância
dos
microorganismos ‐
Crescimento ‐
Interações
presa‐predador ‐
O
que
pode
estar
acontecendo
nos
estuários?
    3. 3. “Small
Players,
Large
Role” 
(Cotner
e
Biddanda,
2002)
    4. 4. “Small
Players,
Large
Role” 
(Cotner
e
Biddanda,
2002)
    5. 5. “Small
Players,
Large
Role” 
(Cotner
e
Biddanda,
2002)
    6. 6. “We now know that every liter of “clear blue water ” is teeming with a billion microbes—bacteria, viruses, and protists—far exceeding all multi-cellularmetazoa in abundance, biomass, metabolic activity, and genetic and biochemical diversity.”“Because
they
are
a
large
fracTon
of
the
biomass
and,
when
ac;ve,
have
relaTvely
high
metabolic
rates,
microorganisms
dominate
the
flux
of
energy
and
biologically
important
chemical
elements
in
the
ocean.” 
(Pomeroy,
2007).
    7. 7. The classic marine food chain – algae, zooplankton, fish – can now be considered as a variable phenomenon in a sea of microbes (Karl,
1999). Mar. Ecol. Prog, Ser. 10: 257-263, 1983 n the degradation of DOM, kelp debris, animal loourn jomm ,om phytoplankton and Spartina debris which all MICRO - ORGANISMS ZOO- FISH PLANKTON e same successional pattern in natural seawa- M # c r o b < a l loop s all the evidence to date suggests a remark-milar pattern, with heterotrophic microflagel- ntrolling bacterial numbers with a lag of some between bacterial and flagellate peaks. cal and physiological constraints favour small ms as bacteriovores because of their large sur- volume ratio which increases the probability of with bacteria (Fenchel, in press). A notableon to this is provided by Oikopleura which ant filters with mesh sizes of bacterial dimen-Flood, 1978; King et al., 1980), analogous to whales (Fenchel, in press). Free-living bacteriawater column can b e utilised to some extent by Fig. 3. Semi-quantitative model of planktonic food chains. Solid arrows represent flow of energy and materials; open rger animals such as sponges (Reiswig, 1974, arrows, flow of materials alone. It is assumed that 25 % of the and bivalves (Jergensen, 1966; Stuart et al., net primary production is channelled through DOM and theWright et dl., 1982). However, bacteria are at the "microbial loop", bacteria (Bact.),flagellates (Flag.) and other
    8. 8. The classic marine food chain – algae, zooplankton, fish – can now be considered as a variable phenomenon in a sea of microbes(Karl,
1999).
    9. 9. Regiões estuarinas são conhecidas pelaalta produtividade (Odum, 1962, Duarte eCerbián, 1996), servindo como áreas deberçário para diversas espécies (Day et al.,1987) e exportando material orgânicoregiões adjacentes na forma de detritos(Dame et al., 1986) ou biomassa(Odum,2000).
    10. 10. Estes
ecossistemas
também
provêm
umsérie
de
bens
e
serviços
aos
humanos
(MEA,
2005)
    11. 11. Millenium
Ecosystem
Assesment
(2005)
    12. 12. Millenium
Ecosystem
Assesment
(2005)
    13. 13. ?
    14. 14. Pergunta:
    15. 15. Pergunta:• Existem
diferenças
no
crescimento
e
nas
interações
tróficas
dos
 microorganismos
ao
se
comparar
regiões
estuarinas
muito
e
pouco
 impactadas
por
esgotos
domésTcos?• Isto
poderia
influenciar
os
fluxos
de
carbono
pela
teia
trófica
 microbiana?
    16. 16. Pergunta:• Existem
diferenças
no
crescimento
e
nas
interações
tróficas
dos
 microorganismos
ao
se
comparar
regiões
estuarinas
muito
e
pouco
 impactadas
por
esgotos
domésTcos?• Isto
poderia
influenciar
os
fluxos
de
carbono
pela
teia
trófica
 microbiana? MO
+
Nut. Microrganismos
 alóctones Possível
presença
de
 outros
 contaminantes
    17. 17. O
modelo
para
o
problema:
    18. 18. O
modelo
para
o
problema: CO2 O2 Níveis
tróficos
superiores
 (Microzooplâncton,
etc...)MOD CO2 O2 CO2 O2
    19. 19. O
modelo
para
o
problema: CO2 O2 Níveis
tróficos
superiores
 (Microzooplâncton,
etc...)MOD CO2 O2 CO2 O2
    20. 20. O
modelo
para
o
problema: CO2 O2 Níveis
tróficos
superiores
 (Microzooplâncton,
etc...) Eficiência
de
 crescimento PredaçãoMOD Eficiência
de
 Crescimento Predação CO2 O2 CO2 O2
    21. 21. ObjeTvo
    22. 22. ObjeTvoO
objeTvo
deste
estudo
foi
avaliar
parte
das
dinâmicas
da
teia
alimentar
microbiana
(envolvendo
cianobactéria,
bactérias
heterotróficas
e
seus
principais
predadores,
os
nanoflagelados
heterotróficos),
compreendendo
seu
crescimento
e
relações
tróficas
em
regiões
estuarinas
com
graus
dis;ntos
de
poluição.A
comparação
entre
os
dois
estuários
poderia
permiTr
inferir
sobre
os
efeitos
dos
fatores
ambientais
em
conjunto
com
possíveis
efeitos
da
poluição
sobre
o
funcionamento
das
teias
tróficas
microbianas
destes
locais.
    23. 23. Materiais
e
Métodos
    24. 24. Materiais
e
Métodos
    25. 25. Materiais
e
Métodos •Variáveis
isico‐químicas: -Salinidade -Temperatura -pH -Profundidade
de
desaparecimento
do
disco
de
 Secchi •Variáveis
microbianas: -Densidade
de
ciano.,
bac.
het.
e
nan.
het.
para
 todos
os
pontos -Incubações
para
determinação
da
ECB,
taxas
de
 ingestão,
clearance
e
eficiência
de
crescimento
de
 nan.
het.
apenas
para
os
pontos
2
    26. 26. Materiais
e
Métodos *
Nos
frascos
das
incubações
presa‐predador,
 
também
foram
 medidas
variações
no
CDOM,
através
de
fluorimetria.
    27. 27. Materiais
e
Métodos Amostra 2,0
µm 120
ml
por
frasco t0 t1 t2 t3 t4
    28. 28. Materiais
e
Métodos (del
Giorgio
&
Cole,
2000)
    29. 29. Materiais
e
Métodos 1.ReTrado
 5ml
 e
 fixado
 em
 formol
 para
 microscopia
 de
 epifluorescência. (del
Giorgio
&
Cole,
2000)
    30. 30. Materiais
e
Métodos 1.ReTrado
 5ml
 e
 fixado
 em
 formol
 para
 microscopia
 de
 epifluorescência. 2.Fixação
do
OD
e
determinação
 por
Winkler. (del
Giorgio
&
Cole,
2000)
    31. 31. Materiais
e
Métodos 1.ReTrado
 5ml
 e
 fixado
 em
 formol
 para
 microscopia
 de
 epifluorescência. 2.Fixação
do
OD
e
determinação
 por
Winkler. 3.Curvas
 de
 crescimento
 e
 consumo
de
OD (del
Giorgio
&
Cole,
2000)
    32. 32. Materiais
e
Métodos 1.ReTrado
 5ml
 e
 fixado
 em
 formol
 para
 microscopia
 de
 epifluorescência. 2.Fixação
do
OD
e
determinação
 por
Winkler. 3.Curvas
 de
 crescimento
 e
 consumo
de
OD 4.C o nve rs ã o
 d a s
 taxa s
 d e
 crescimento
 e
 respiração
 para
 unidades
de
carbono (del
Giorgio
&
Cole,
2000)
    33. 33. Materiais
e
Métodos 1.ReTrado
 5ml
 e
 fixado
 em
 formol
 para
 microscopia
 de
 epifluorescência. 2.Fixação
do
OD
e
determinação
 por
Winkler. 3.Curvas
 de
 crescimento
 e
 consumo
de
OD 4.C o nve rs ã o
 d a s
 taxa s
 d e
 crescimento
 e
 respiração
 para
Onde unidades
de
carbonoBP
=
Produção
bacterianaBR
=
Respiração
bacteriana (del
Giorgio
&
Cole,
2000)
    34. 34. Materiais
e
Métodos Amostra 8,0
µm 0,2
µm 250
ml por
frasco Filtrados
8,0
µm Filtrados
0,2
µm Presa‐Predador Controle
para
CDOM
    35. 35. Materiais
e
Métodos 1.Microscopia
de
epifuorescência
para
 cianobactérias,
bactérias
heterotróficas
e
 nanoflagelados
heterotróficos
em
 intervalos
de
tempo
pré‐determinados:
 0, 2, 4, 8, 24, 48, 72, 96, 120, 144, 168 e 200 horas. Filtrados
8,0
µm Presa‐Predador 2.Determinação
do
CDOM
ao
final
de
 cada
dia
de
incubação 1.Determinação
do
CDOM
ao
final
de
 cada
dia
de
incubação Filtrados
0,2
µm Controle
para
CDOM
    36. 36. principally choanoflagellates and colourless chry-somonads which occur ubiquitously in seawater reach-ing densities of more than lo3 cells m l l (Sieburth, Calculando
sobre
curvas
presa‐predador
(Andersen
e
Fenchel,
1985)1979; Fenchel, 1982a-d). Field observations haveshown predatodprey oscillations between bacteria and x
=
Densidade
de
presas y
=
Densidade
de
predadores µ
=
Taxa
de
crescimento
da
presa y
=
“Resposta
funcional”
do
predador(Taxa
de
 ingestão) Y
=
“Yield”
(eficiência
bruta
de
crescimento
do
 predador) d
=
taxa
de
mortalidade
do
predador
por
falta
 de
alimento INCUBATION TIME IN DAYSPig. 2. Oscillations in the density o bacteria and small (3to 10 fpm) eucaryotic organisms after addition o crude oil to a 10 1 fsample o natural seawater. Population o eucaryotic organ- f fisms was totally dominated by small flagellates. Incubation at 15 C in darkness. (Thingstad unpubl.) Presa Predador
    37. 37. Calculando
sobre
curvas
presa‐predador
(Andersen
e
Fenchel,
1985) Aconselha‐se
uTlizar
os
 Consideramos
d
=
0
para
 primeiros
picos
de
densidade
 células
em
crescimento para
os
cálculos
    38. 38. Resultados
    39. 39. Como
são
os
estuários?Variáveis
isico‐químicasItanhaémSampling point Secchi depth (m) Temperature (C°) Salinity pH P1 1.09 20 6 6.58 P2 1.14 21 6 6.8 P3 1.38 21 10 6.86São
VicenteSampling point Secchi depth (m) Temperature (C°) Salinity pH P1 1.85 21 24 7.45 P2 1.15 21.5 26 7.45 P3 1.1 21 30 7.68
    40. 40. Como
são
os
estuários?Variáveis
isico‐químicasItanhaémSampling point Secchi depth (m) Temperature (C°) Salinity pH P1 1.09 20 6 6.58 P2 1.14 21 6 6.8 P3 1.38 21 10 6.86São
VicenteSampling point Secchi depth (m) Temperature (C°) Salinity pH P1 1.85 21 24 7.45 P2 1.15 21.5 26 7.45 P3 1.1 21 30 7.68
    41. 41. 248 Como
são
os
estuários? Relatório de Qualidade das Águas Interiores Carga
orgânica
poluidora Na tabela 13.2 está descrita a carga orgânica poluidora de origem doméstica.Tabela 13.2: Carga orgânica poluidora de origem doméstica. Atendimento Carga Poluidora População IBGE 2008 (%) Eficiência (kg DBO/dia) Município Concessão ICTEM Corpo Receptor % Total Urbana Coleta Tratam. Potencial Remanesc.Bertioga SABESP 42.945 41.714 34 100 81 2.253 1.632 4,3 Rio ItapanhaúCubatão SABESP 127.702 126.938 36 100 70 6.855 5.127 3,9 Rio CubatãoGuarujá SABESP 304.274 304.183 51 0 16.426 16.426 1,0 Enseada/ Est.de SantosItanhaém SABESP 85.977 84.966 7 75 96 4.588 4.357 1,9 Rios Poço, Itanhaém e CuritibaMongaguá SABESP 43.284 43.092 19 100 88 2.327 1.938 3,1 MarPeruíbe SABESP 57.151 55.950 21 100 79 3.021 2.520 3,2 Rio PretoPraia Grande SABESP 244.533 244.533 49 0 13.205 13.205 0,9 MarSantos SABESP 417.518 415.284 97 0 22.425 22.425 1,7 Baia de Santos e Canal S.Jorge HUMAITA-R.Mariana /São Vicente SABESP 328.522 328.373 64 30 88 17.732 14.753 2,7 SAMARITA-R.Branco / INSULAR- Est.de SantosUGRHI - 09 Municípios 09 Concessões 1.651.906 1.645.033 59 9 88.832 82.384 CETESB
(2008) A tabela 13.3 descreve os pontos de amostragem.
    42. 42. 248 Como
são
os
estuários? Relatório de Qualidade das Águas Interiores Carga
orgânica
poluidora Na tabela 13.2 está descrita a carga orgânica poluidora de origem doméstica.Tabela 13.2: Carga orgânica poluidora de origem doméstica. Atendimento Carga Poluidora População IBGE 2008 (%) Eficiência (kg DBO/dia) Município Concessão ICTEM Corpo Receptor % Total Urbana Coleta Tratam. Potencial Remanesc.Bertioga SABESP 42.945 41.714 34 100 81 2.253 1.632 4,3 Rio ItapanhaúCubatão SABESP 127.702 126.938 36 100 70 6.855 5.127 3,9 Rio CubatãoGuarujá SABESP 304.274 304.183 51 0 16.426 16.426 1,0 Enseada/ Est.de SantosItanhaém SABESP 85.977 84.966 7 75 96 4.588 4.357 1,9 Rios Poço, Itanhaém e CuritibaMongaguá SABESP 43.284 43.092 19 100 88 2.327 1.938 3,1 MarPeruíbe SABESP 57.151 55.950 21 100 79 3.021 2.520 3,2 Rio PretoPraia Grande SABESP 244.533 244.533 49 0 13.205 13.205 0,9 MarSantos SABESP 417.518 415.284 97 0 22.425 22.425 1,7 Baia de Santos e Canal S.Jorge HUMAITA-R.Mariana /São Vicente SABESP 328.522 328.373 64 30 88 17.732 14.753 2,7 SAMARITA-R.Branco / INSULAR- Est.de SantosUGRHI - 09 Municípios 09 Concessões 1.651.906 1.645.033 59 9 88.832 82.384 CETESB
(2008) A tabela 13.3 descreve os pontos de amostragem.
    43. 43. Densidades
de
microorganismosQuais
as
implicações
das
variáveis
isico‐químicas
e
da
poluição?
 Itanhaém São
Vicente
    44. 44. Densidades
de
microorganismos Quais
as
implicações
das
variáveis
isico‐químicas
e
da
poluição?
 CY tendem a ser menos representativas quanto mais eutróficas forem as condições (Weisse, 1991; Burns eGalbraith, 2007). Podem até serem consideradas indicadores de contaminantes (Weisse e Mindl, 2002). Já as HB foram favorecidas pelas condições mais eutróficas (Andersson et al., 2006) Itanhaém São
Vicente
    45. 45. Densidades
de
microorganismos Quais
as
implicações
das
variáveis
isico‐químicas
e
da
poluição?
 CY tendem a ser menos representativas quanto mais eutróficas forem as condições (Weisse, 1991; Burns eGalbraith, 2007). Podem até serem consideradas indicadores de contaminantes (Weisse e Mindl, 2002). Já as HB foram favorecidas pelas condições mais eutróficas (Andersson et al., 2006) Itanhaém São
Vicente
    46. 46. Densidades
de
microorganismosQuais
as
implicações
das
variáveis
isico‐químicas
e
da
poluição?
 Itanhaém São
Vicente
    47. 47. Densidades
de
microorganismosQuais
as
implicações
das
variáveis
isico‐químicas
e
da
poluição?
 
As
densidades
de
HNAN
são
determinadas
primariamente
 pela
densidade
de
presas
(Berninger et al., 1991; Burns and Galbraith, 2007) Itanhaém São
Vicente
    48. 48. Densidades
de
microorganismosQuais
as
implicações
das
variáveis
isico‐químicas
e
da
poluição?
 
As
densidades
de
HNAN
são
determinadas
primariamente
 pela
densidade
de
presas
(Berninger et al., 1991; Burns and Galbraith, 2007) Itanhaém São
Vicente
    49. 49. Incubação
bacteriana
“livre”
de
predadoresItanhaém São
Vicente
    50. 50. Incubação
bacteriana
“livre”
de
predadoresItanhaém São
Vicente 
Metabolismo
mais
rápido
do
que
das
bactérias
de
Itanhaém? 
Vírus
introduzidos
pelo
esgoto?
(Rachid,
2002;
Bratbak
e
Heldal,
2000) 
 Parte
 das
 bactérias
 são
 introduzidas
 por
 esgoto
 e
 não
 crescem
 no
 ambiente?
(Munn,
2004)
    51. 51. Incubação
bacteriana
“livre”
de
predadores Itanhaém (IT) São Vicente (SV) Bacterial specific growth rate 0.0932 0.0496 (mg C L-1 h-1) Bacterial respiration rate 0.2691 0.3612 (mg C L-1 h-1) BGE (%) 25.73% 12.08% 
Em
regiões
estuarinas,
BGE
varia
entre
10
e
60%
(del
Giorgio
e
Cole,
1998).
UTlizando
os
mesmos
métodos,
Lee
e
Bong
(2006)
obTveram
um
valor
de
18%

    52. 52. Incubação
bacteriana
“livre”
de
predadores P1: PKS September 28, 1998 14:7 Annual Reviews AR067-18 Itanhaém (IT) São Vicente (SV) BACTERIOPLANKTON GROWTH EFFICIENCY 523Bacterial specific growth rate 0.0932 0.0496 (mg C L-1 h-1) Bacterial respiration rate 0.2691 0.3612 (mg C L-1 h-1) BGE (%) 25.73% 12.08% ol. Syst. 1998.29:503-541. Downloaded from arjournals.annualreviews.org by CAPES on 04/06/09. For personal use only. (del
Giorgio
e
Cole,
1998) Figure 5 Summary of literature data on direct measurements of BGE for organic matter grouped according to source. Box-and-whisker plot shows median and upper/lower quartiles (box), and range of values (bars). Extreme outliers are marked as open circles. The sources of the data are in 
A
qualidade
do
substrato
pode
influenciar
fortemente
a
BGE.
 Table 2. with pyruvate by the photochemical breakdown of DOC, and the summed pro-
    53. 53. Incubação
bacteriana
“livre”
de
predadores P1: PKS September 28, 1998 14:7 Annual Reviews AR067-18 Itanhaém (IT) São Vicente (SV) BACTERIOPLANKTON GROWTH EFFICIENCY 523Bacterial specific growth rate 0.0932 0.0496 (mg C L-1 h-1) Bacterial respiration rate 0.2691 0.3612 (mg C L-1 h-1) BGE (%) 25.73% 12.08% >
Sink ol. Syst. 1998.29:503-541. Downloaded from arjournals.annualreviews.org by CAPES on 04/06/09. For personal use only. (del
Giorgio
e
Cole,
1998) Figure 5 Summary of literature data on direct measurements of BGE for organic matter grouped according to source. Box-and-whisker plot shows median and upper/lower quartiles (box), and range of values (bars). Extreme outliers are marked as open circles. The sources of the data are in 
A
qualidade
do
substrato
pode
influenciar
fortemente
a
BGE.
 Table 2. with pyruvate by the photochemical breakdown of DOC, and the summed pro-
    54. 54. Incubação
presa‐predador São
Vicente
    55. 55. Incubação
presa‐predador Itanhaém
    56. 56. Incubação
presa‐predador Local µx (h-1) µy (h-1) f(x) (bac. h-1) f(x)/x (nl flag. -1 h-1) Y (flag./bac.) 0,046 +São Vicente 0,099 162,98 11,36 6,07 x 10-4 0,049 * 0,057 + Itanhaém 0,123 212,67 24,16 5,79 x 10-4 0,093 * +
=
Taxa
de
crescimento
obTda
na
incubação
de
8,0
µm. *
=
Taxa
de
crescimento
obTda
na
incubação
de
2,0
µm.
    57. 57. Sherr et al.. Protozoan bacterivory analyzed with selective inhibitors 175 Incubação
presa‐predadorTable 4. Con~parison rates of protozoan bactenvory for monospecific flagellate cultures a n d for natural HNAN assemblages of esbmated uslng various methods Method Protozoan Concentration Bacteria Clearance Population Source of bacteria consumed rate grazing ml- proto- nl proto- rate 10" zoan- h zoan- h - bacteria m1 - - - Disappearance of Monospecific flagellate 10-G-lO-a 27-254 1.4-79 Fenchel 1982a cultured bacteria cultures Disappearance of Monas sp. 107-10 Is75 0.2-0.95 Sherr et al. 1983 cultured bacteria FDDC method Monospecific flagellate 10-107 &300 17-336 2.5-60 Davis & Sieburth 1984 cultures from Rhode Island estuary, shelf & Sargasso Sea Differenhal Natural assemblage, 106-10 - 4.2-29 Wright & Coffin 1984 fdtration Massachusetts coast Dilution method Natural assemblage, 106 17-38 2.5-29 1.5-3.4 Landry et al. 1984 Hawaiian coast Uptake of Natural assemblage, - 2-25 0.G1.9 McManus & Fuhrman microbeads Chesapeake Bay 1986 Selechve Natural assemblage, 106-107 4.663 Fuhrman & McManus inh~bition New York coast 1984 Selechve Natural assemblage, l0~-10 2G80 2-10 2.2-18 This study inhibition Georgia coast returned bacterial growth rates to control levels Local µx (h-1) µy (h-1) -1 -1 -1 f(x) (bac. h5). In the other 2 experiments, (flag./bac.) (Table ) f(x)/x (nl flag. h ) Y NH, addition further enhanced bacterial growth observed in the 0,046 + eukaryotic inhibitor treatments. São Vicente 0,099 162,98Variations in the11,36 6,07 x 10-4 natural ammonium concentration 0,049 * were followed in a n experiment conducted on 15 Nov 1984 (Fig. 5); by the end of 24 h, the NH, concentra- 0,057 + tions in the eukaryotic inhibited samples had Itanhaém 0,123 decreased by almost an order of magnitudex 10-4 the 212,67 24,16 5,79 below 0,093 * controls. Addltion of glucose to control or inhibited samples resulted in a more rapid decline of NH,, to
    58. 58. Sherr et al.. Protozoan bacterivory analyzed with selective inhibitors 175 Incubação
presa‐predadorTable 4. Con~parison rates of protozoan bactenvory for monospecific flagellate cultures a n d for natural HNAN assemblages of esbmated uslng various methods Method Protozoan Concentration Bacteria Clearance Population Source of bacteria consumed rate grazing ml- proto- nl proto- rate 10" zoan- h zoan- h - bacteria m1 - - - Disappearance of Monospecific flagellate 10-G-lO-a 27-254 1.4-79 Fenchel 1982a cultured bacteria cultures Disappearance of Monas sp. 107-10 Is75 0.2-0.95 Sherr et al. 1983 cultured bacteria FDDC method Monospecific flagellate 10-107 &300 17-336 2.5-60 Davis & Sieburth 1984 cultures from Rhode Island estuary, shelf & Sargasso Sea Differenhal Natural assemblage, 106-10 - 4.2-29 Wright & Coffin 1984 fdtration Massachusetts coast Dilution method Natural assemblage, 106 17-38 2.5-29 1.5-3.4 Landry et al. 1984 Hawaiian coast Uptake of Natural assemblage, - 2-25 0.G1.9 McManus & Fuhrman microbeads Chesapeake Bay 1986 Selechve Natural assemblage, 106-107 4.663 Fuhrman & McManus inh~bition New York coast 1984 Selechve Natural assemblage, l0~-10 2G80 2-10 2.2-18 This study inhibition Georgia coast returned bacterial growth rates to control levels Local µx (h-1) µy (h-1) -1 -1 -1 f(x) (bac. h5). In the other 2 experiments, (flag./bac.) (Table ) f(x)/x (nl flag. h ) Y NH, addition further enhanced bacterial growth observed in the 0,046 + eukaryotic inhibitor treatments. São Vicente 0,099 162,98Variations in the11,36 6,07 x 10-4 natural ammonium concentration 0,049 * were followed in a n experiment conducted on 15 Nov 1984 (Fig. 5); by the end of 24 h, the NH, concentra- 0,057 + tions in the eukaryotic inhibited samples had Itanhaém 0,123 decreased by almost an order of magnitudex 10-4 the 212,67 24,16 5,79 below 0,093 * controls. Addltion of glucose to control or inhibited samples resulted in a more rapid decline of NH,, to
    59. 59. Relação
entre
resultados Local µx (h-1) µy (h-1) f(x) (bac. h-1) f(x)/x (nl flag. -1 h-1) Y (flag./bac.) 0,046 + São Vicente 0,099 162,98 11,36 6,07 x 10-4 0,049 * 0,057 + Itanhaém 0,123 212,67 24,16 5,79 x 10-4 0,093 * Itanhaém (IT) São Vicente (SV) Bacterial specific growth rate 0.0932 0.0496 (mg C L-1 h-1) Bacterial respiration rate 0.2691 0.3612 (mg C L-1 h-1) BGE (%) 25.73% 12.08% 
Os
processos
que
levam
a
diminuição
das
abundâncias
bacterianas
são
altamente
dependentes
de
suas
densidades.
Ou
seja,
quanto
maiores
as
taxas
de
aumento
de
biomassa,
maiores
também
serão
as
taxas
de
mortalidade
(Fuhrman,
1992)
    60. 60. Relação
entre
resultados Local µx (h-1) µy (h-1) f(x) (bac. h-1) f(x)/x (nl flag. -1 h-1) Y (flag./bac.) 0,046 + São Vicente 0,099 162,98 11,36 6,07 x 10-4 0,049 * 0,057 + Itanhaém 0,123 212,67 24,16 5,79 x 10-4 0,093 * Itanhaém (IT) São Vicente (SV) Bacterial specific growth rate 0.0932 0.0496 (mg C L-1 h-1) Bacterial respiration rate 0.2691 0.3612 (mg C L-1 h-1) BGE (%) 25.73% 12.08%
Aparentemente,
a
eficiência
de
crescimento
dos
flagelados
não
é
muito
afetada
pela
eficiência
de
suas
presas.
A
remineralização
é
a
aTvidade
predominante
dos
nanoflagelados
em
ambos
os
estuários.
    61. 61. Talvez,
mais
importante
do
que
os
números
seja
a
forma...São
Vicente Itanhaém
    62. 62. Conclusões BGE Ingestão Y
nanoflag. 212,67 Itanhaém 25,73% 5,79
10‐4 MOD 162,98São
Vicente 12,08% 6,07
10‐4
    63. 63. Conclusões BGE Ingestão Y
nanoflag. 212,67 Itanhaém 25,73% 5,79
10‐4 MOD 162,98 São
Vicente 12,08% 6,07
10‐4 
A
poluição
pode
ter
efeitos
sobre
o
crescimento
dos
microorganismos
que
se
uTlizam
diretamente
da
MOD.
    64. 64. Conclusões BGE Ingestão Y
nanoflag. 212,67 Itanhaém 25,73% 5,79
10‐4 MOD 162,98 São
Vicente 12,08% 6,07
10‐4 
A
poluição
pode
ter
efeitos
sobre
o
crescimento
dos
microorganismos
que
se
uTlizam
diretamente
da
MOD. 
O
controle
do
crescimento
bacteriano
pela
predação
pelos
nanoflagelados
exerce
uma
espécie
de
“balanço”
que
faz
com
que
os
valores
de
eficiência
bruta
de
crescimento
dos
nanoflagelados
heterotróficos
nao
seja
tão
discrepante
entre
os
estuários.
    65. 65. Conclusões BGE Ingestão Y
nanoflag. 212,67 Itanhaém 25,73% 5,79
10‐4 MOD 162,98 São
Vicente 12,08% 6,07
10‐4 
A
poluição
pode
ter
efeitos
sobre
o
crescimento
dos
microorganismos
que
se
uTlizam
diretamente
da
MOD. 
O
controle
do
crescimento
bacteriano
pela
predação
pelos
nanoflagelados
exerce
uma
espécie
de
“balanço”
que
faz
com
que
os
valores
de
eficiência
bruta
de
crescimento
dos
nanoflagelados
heterotróficos
nao
seja
tão
discrepante
entre
os
estuários. 
Sistemas
ecológicos
são
flexíveis
e
suportam
certo
grau
de
perturbação.
(Jørgensen eStraskraba, 2000; Law, 2003). Em São Vicente, podemos estar diante de uma mudançade “ponto de equilíbrio”, com alterações nas taxas de transferência (p. ex. ECB) egrande amplitude das oscilações populacionais (Bjørnsen et al., 1988).
    66. 66. Conclusões BGE Ingestão Y
nanoflag. 212,67 Itanhaém 25,73% 5,79
10‐4 MOD 162,98 São
Vicente 12,08% 6,07
10‐4 
A
poluição
pode
ter
efeitos
sobre
o
crescimento
dos
microorganismos
que
se
uTlizam
diretamente
da
MOD. 
O
controle
do
crescimento
bacteriano
pela
predação
pelos
nanoflagelados
exerce
uma
espécie
de
“balanço”
que
faz
com
que
os
valores
de
eficiência
bruta
de
crescimento
dos
nanoflagelados
heterotróficos
nao
seja
tão
discrepante
entre
os
estuários. 
Sistemas
ecológicos
são
flexíveis
e
suportam
certo
grau
de
perturbação.
(Jørgensen eStraskraba, 2000; Law, 2003). Em São Vicente, podemos estar diante de uma mudançade “ponto de equilíbrio”, com alterações nas taxas de transferência (p. ex. ECB) egrande amplitude das oscilações populacionais (Bjørnsen et al., 1988). Hipótese do “Paradoxo do enriquecimento”?
    67. 67. Fim,
obrigado 39

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