Cuantificación de dos potyvirus de batata e interacciones entre ellos y con el crinivirus Sweet potato chlorotic stunt virus (SPCSV)

Todas las regiones de cultivo de batata en Argentina se encuentran afectadas por una grave virosis en la que están involucrados siete virus, entre ellos dos potyvirus: Sweet potato feathery mottle virus (SPFMV), Sweet potato virus G (SPVG) y un crinivirus: SPCSV, con efecto sinérgico, especialmente sobre los potyvirus. Con el fin de estudiar la interacción entre SPFMV y SPVG en infecciones dobles y triples con SPCSV en dos clones de batata y en la indicadora Ipomoea setosa, ambos potyvirus fueron purificados desde I. setosa infectada por injerto y luego se trazaron sendas curvas de concentración viral para su cuantificación en tejidos vegetales mediante DAS-ELISA. Además, se determinó severidad de síntomas y concentración viral a los 15, 21, 30 y 35 desde las infecciones simples, dobles y triples. En ambos casos, las curvas patrón de concentraciónse ajustaron a ecuaciones sigmoideas: [SPFMV]= 〖α*〗^((〖-β*〗^((-γ*A_405))) ); α=0,13 (p<0,0001), β=7,04 (p<0,0001) y γ=1,44 (p<0,0001) y [SPVG]= α⁄(1+ 〖β*〗^((-γ*A_405)) ); α =0,08 (p<0,0001); β=1309,07(p 0,0687); γ=5,36 (p<0,0001). Las mayores concentraciones de virus, en general, ocurrieron en I. setosa, luego en el cv GEM de batata y, por último, en Arapey INIA. Se demostró efecto sinérgico mayor a los 15 días desde la infección con los tres virus en la indicadora, con aumentos de los títulos de SPFMV y de SPVG cercanos a 100 veces. Este hecho no fue notable en Arapey y sí en GEM, con incrementos de concentración de aproximadamente 50 veces a los 35 días de infección y de dos veces a los 21 días, para SPFMV y SPVG, respectivamente. No se evidenció antagonismo entre ambos potyvirus. A los 35 días desde el injerto (infecciones triples), I. setosa y el cv GEM manifestaron síntomas muy severos. Las curvas patrón de concentración constituyen un avance importante en estudios epidemiológicos de virosis de batata en Argentina

Assessment of sugarcane cultivars with stable reaction to Xanthomonas albilineans under mechanical inoculation conditions

Leaf scald caused by Xanthomonas albilineans in sugarcane is one of the most important diseases around the world since it causes severe losses in both agricultural and industrial yields. In Cuba, resistance to this disease is considered a major selection criterion within the breeding program. The aim of this work was to detect sugarcane cultivars with stable reaction to X. albilineans by using both additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) and linear general models. For this, 16 cultivars planted simultaneously in 2015, 2016, and 2017 in two locations: Jovellanos (Matanzas) and Florida (Camagüey) in Cuba were mechanically inoculated with a bacterial isolate previously characterized by sequencing its DNA fragment. Disease severity was recorded in plant cane and first ratoon, and results were consistent in both analyses and revealed that L55-5 and C323-68 were the most susceptible cultivars and C1051-73 was the most resistant; however, C1051-73, C275-80, C86-12, C88-382, C89-147, My5514, and Ty86-28 were the most stable across the years and localities evaluated. Results will allow adapting the methodology for the evaluation of the reaction to leaf scald of new sugarcane cultivars.Fil: La O Hechavarría, María. Instituto de Investigaciones de la Caña de Azúcar; CubaFil: Puchades Izaguirre, Yaquelín. Instituto de Investigaciones de la Caña de Azúcar; CubaFil: Pérez Pérez, Yosel. Instituto de Investigaciones de la Caña de Azúcar; CubaFil: Michavila, Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; ArgentinaFil: Casas González, Mario A.. Instituto de Investigaciones de la Caña de Azúcar; CubaFil: Pérez Pérez, Juana. Instituto de Investigaciones de la Caña de Azúcar; CubaFil: Carvajal Jaime, Omelio. Instituto de Investigaciones de la Caña de Azúcar; CubaFil: Montalván Delgado, Joaquín. Instituto de Investigaciones de la Caña de Azúcar; CubaFil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; ArgentinaFil: Mesa Lopez, José. Instituto de Investigaciones de la Caña de Azúcar; CubaFil: Castagnaro, Atilio Pedro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; ArgentinaFil: Perera, María Francisca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino. Provincia de Tucumán. Ministerio de Desarrollo Productivo. Estación Experimental Agroindustrial "Obispo Colombres" (p). Instituto de Tecnología Agroindustrial del Noroeste Argentino; Argentin

DESARROLLO DE APLICACIONES ESTADÍSTICAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN. STATISTICAL APPLICATIONS FOR PRECISION AGRICULTURE

A partir de las últimas décadas se ha impulsado el desarrollo y la utilización de los Sistemas de Información Geográficos (SIG) y los Sistemas de Posicionamiento Satelital (GPS) orientados a mejorar la eficiencia productiva de distintos sistemas de cultivos extensivos en términos agronómicos, económicos y ambientales. Estas nuevas tecnologías permiten medir variabilidad espacial de propiedades del sitio como conductividad eléctrica aparente y otros atributos del terreno así como el efecto de las mismas sobre la distribución espacial de los rendimientos. Luego, es posible aplicar el manejo sitio-específico en los lotes para mejorar la eficiencia en el uso de los insumos agroquímicos, la protección del medio ambiente y la sustentabilidad de la vida rural. En la actualidad, existe una oferta amplia de recursos tecnológicos propios de la agricultura de precisión para capturar variación espacial a través de los sitios dentro del terreno. El óptimo uso del gran volumen de datos derivado de maquinarias de agricultura de precisión depende fuertemente de las capacidades para explorar la información relativa a las complejas interacciones que subyacen los resultados productivos. La covariación espacial de las propiedades del sitio y el rendimiento de los cultivos ha sido estudiada a través de modelos geoestadísticos clásicos que se basan en la teoría de variables regionalizadas. Nuevos desarrollos de modelos estadísticos contemporáneos, entre los que se destacan los modelos lineales mixtos, constituyen herramientas prometedoras para el tratamiento de datos correlacionados espacialmente. Más aún, debido a la naturaleza multivariada de las múltiples variables registradas en cada sitio, las técnicas de análisis multivariado podrían aportar valiosa información para la visualización y explotación de datos georreferenciados. La comprensión de las bases agronómicas de las complejas interacciones que se producen a la escala de lotes en producción, es hoy posible con el uso de éstas nuevas tecnologías. Los objetivos del presente proyecto son: (l) desarrollar estrategias metodológicas basadas en la complementación de técnicas de análisis multivariados y geoestadísticas, para la clasificación de sitios intralotes y el estudio de interdependencias entre variables de sitio y rendimiento; (ll) proponer modelos mixtos alternativos, basados en funciones de correlación espacial de los términos de error que permitan explorar patrones de correlación espacial de los rendimientos intralotes y las propiedades del suelo en los sitios delimitados. From the last decades the use and development of Geographical Information Systems (GIS) and Satellite Positioning Systems (GPS) is highly promoted in cropping systems. Such technologies allow measuring spatial variability of site properties including electrical conductivity and others soil features as well as their impact on the spatial variability of yields. Therefore, site-specific management could be applied to improve the efficiency in the use of agrochemicals, the environmental protection, and the sustainability of the rural life. Currently, there is a wide offer of technological resources to capture spatial variation across sites within field. However, the optimum use of data coming from the precision agriculture machineries strongly depends on the capabilities to explore the information about the complex interactions underlying the productive outputs. The covariation between spatial soil properties and yields from georeferenced data has been treated in a graphical manner or with standard geostatistical approaches. New statistical modeling capabilities from the Mixed Linear Model framework are promising to deal with correlated data such those produced by the precision agriculture. Moreover, rescuing the multivariate nature of the multiple data collected at each site, several multivariate statistical approaches could be crucial tools for data analysis with georeferenced data. Understanding the basis of complex interactions at the scale of production field is now within reach the use of these new techniques. Our main objectives are: (1) to develop new statistical strategies, based on the complementarities of geostatistics and multivariate methods, useful to classify sites within field grown with grain crops and analyze the interrelationships of several soil and yield variables, (2) to propose mixed linear models to predict yield according spatial soil variability and to build contour maps to promote a more sustainable agriculture