Algunas características de los productores del Oeste Bonaerense a partir del censo agropecuario 2018

La información estadística agropecuaria presenta falencias cuali y cuantitativas. Las encuestas y censos han cubierto su evolución, sin una periodicidad ajustada. Por esto, suelen aparecer déficit que demandan de esfuerzos adicionales y de capacidad interpretativa para caracterizar al sector y sus tendencias. Los Censos Nacionales Agropecuarios han sido una de las fuentes más utilizadas. Tras el fallido Censo Nacional Agropecuario (CNA) 2008, en 2018 se pudo completar un nuevo relevamiento; los anteriores fueron en 1988 y 2002.Estación Experimental Agropecuaria General VillegasFil: Alvarez, Rubén Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas. Agencia De Extensión Rural Trenque Lauquen; Argentina

Cuánto pueden representar las pérdidas en el silo de maíz

El silo de maíz ocupa un lugar estratégico en las dietas de los rodeos lecheros y es un componente importante del costo de alimentación. Dicho costo varía mucho en función de los rindes obtenidos y del nivel de pérdidas que ocurren en el tiempo que transcurre desde que el cultivo está en condiciones de ser picado hasta su transformación en carne o leche.EEA General VillegasFil: Otero, Alicia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas; ArgentinaFil: Alvarez, Ruben Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas; Argentin

Relevamiento de estrategias de control de plagas en cultivos extensivos en el área de la AER Trenque Lauquen

El INTA de Trenque Lauquen, con la participación de varias institucio-nes ligadas a la producción agropecuaria, está llevando adelante un proyecto que promueve, para el manejo de plagas, la combinación de estrategias complementarias al uso de fitosanitarios en los sistemas de producción extensivos. Algunas de estas estrategias están con-formadas por prácticas conocidas desde hace mucho tiempo y otras son tecnológicamente innovadoras, necesitando todas una específica adaptación a las circunstancias de cada sistema de producción exten-sivo de nuestra zona. Las tres estrategias que componen la propuesta tecnológica son: • Manejo integrado de plagas. • Diversificación productiva y cultivos de servicios. • Aplicación eficiente de fitosanitarios. Dentro del Plan de Acción del Proyecto se previó realizar un releva-miento de información a productores y profesionales sobre las estra-tegias de manejo de plagas en los cultivos extensivos del área del ProyectoEstación Experimental Agropecuaria General VillegasFil: Cristo, Juan Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas. Agencia De Extensión Rural Trenque Lauquen; ArgentinaFil: Alvarez, Rubén Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas. Agencia De Extensión Rural Trenque Lauquen; Argentina

ISG15 Is Upregulated in Respiratory Syncytial Virus Infection and Reduces Virus Growth through Protein ISGylation

UNLABELLED: Human respiratory syncytial virus (RSV), for which neither a vaccine nor an effective therapeutic treatment is currently available, is the leading cause of severe lower respiratory tract infections in children. Interferon-stimulated gene 15 (ISG15) is a ubiquitin-like protein that is highly increased during viral infections and has been reported to have an antiviral or a proviral activity, depending on the virus. Previous studies from our laboratory demonstrated strong ISG15 upregulation during RSV infection in vitro. In this study, an in-depth analysis of the role of ISG15 in RSV infection is presented. ISG15 overexpression and small interfering RNA (siRNA)-silencing experiments, along with ISG15 knockout (ISG15(-/-)) cells, revealed an anti-RSV effect of the molecule. Conjugation inhibition assays demonstrated that ISG15 exerts its antiviral activity via protein ISGylation. This antiviral activity requires high levels of ISG15 to be present in the cells before RSV infection. Finally, ISG15 is also upregulated in human respiratory pseudostratified epithelia and in nasopharyngeal washes from infants infected with RSV, pointing to a possible antiviral role of the molecule in vivo. These results advance our understanding of the innate immune response elicited by RSV and open new possibilities to control infections by the virus. IMPORTANCE: At present, no vaccine or effective treatment for human respiratory syncytial virus (RSV) is available. This study shows that interferon-stimulated gene 15 (ISG15) lowers RSV growth through protein ISGylation. In addition, ISG15 accumulation highly correlates with the RSV load in nasopharyngeal washes from children, indicating that ISG15 may also have an antiviral role in vivo. These results improve our understanding of the innate immune response to RSV and identify ISG15 as a potential target for virus control.This work was supported by grant PI11/00590 from Fondo de Investigación Sanitaria to I.M.S

Variabilidad climática, impacto económico en la producción agropecuaria de la provincia de Buenos Aires.

La variabilidad del clima es la principal determinante de las fluctuaciones de los resultados económicos de la actividad agropecuaria de la región pampeana argentina. Los eventos climáticos extremos generan, no solo efectos adversos para los productores, en particular los pequeños, sino también afectan a los todos actores de la cadena productiva. Además, se producen fuertes reducciones en la recaudación impositiva y en las inversiones. El aumento en la variabilidad climática ha impulsado la demanda de información climática para la toma de decisiones y el interés por herramientas para el manejo de riesgo. Antes las expectativas de aumento en la variabilidad del clima, el estudio de los cambios en las distribuciones probabilísticas de eventos adversos y su impacto productivo y económico, es un primer paso para una mejor adaptación del clima.EEA BalcarceFil: Cabrini, Silvina María. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentina.Fil: Cabrini, Silvina María. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires; Argentina.Fil: Fillat, Francisco Antonio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentina.Fil: Ibern, Danila Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Pedro; Argentina.Fil: Marino, Magdalena Rosa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Agencia De Extensión Rural Coronel Brandsen; Argentina.Fil: Alvarez, Rubén Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas. Agencia De Extensión Rural Trenque Lauquen; Argentina.Fil: Martin, Guillermo Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas. Agencia De Extensión Rural Trenque Lauquen; Argentina.Fil: Urcola, Hernán Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Iurman, Daniel Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentina

Variabilidad, tendencia y eventos extremos en los rendimientos agrícolas a nivel de partidos en la Provincia de Buenos Aires

Climate variability is the main determinant of fluctuations in the productive and economic results of agriculture. Due to Climate Change, extreme events are expected to occur with greater frequency and intensity in the coming years. Given this scenario, studies related to the effects of climate variability on agricultural production are of special interest. This study analyzes the time series of yields at the party level of the main crops in the province of Buenos Aires, in the period 2000/01-2020/21. The trend and occurrence of extreme values ​​in wheat, corn and soybean yields are identified. The frequencies of extreme values ​​are related to the phases of the ENSO phenomenon (El Niño-Southern Oscillation) observed for each campaign. The economic values ​​of the losses/gains in the production of the three crops are estimated with respect to the expected values ​​for each campaign. Yields show significant positive trends in 78%, 46%, and 30% of the matches for wheat, corn, and soybeans, respectively. There is a significant relationship between the frequencies of extreme yield values ​​and the ENSO phases, this relationship being more important in summer crops. In particular, a relative frequency of 38 and 41% stands out for extremely low or very low yields, in campaigns classified as the second consecutive La Niña, for corn and soybean, respectively. While the frequencies of extremely low or very low yields in campaigns classified as a neutral year or El Niño are between 0% - 3%. Regarding the economic value of the harvests of the three crops, the differences between the values ​​obtained vs. accumulated in the period, are positive values ​​of +3,285 and +872 million USD in “El Niño” years for the northern and southern regions, respectively, and negative values ​​of -3,387 and -388 million USD, in “La Niña” years for both areas respectively. The results provide evidence on the potential value of ENSO-based seasonal forecasts for agriculture. However, it is necessary to deepen the analysis of the effects of ENSO and other seasonal phenomena on yields. Being also necessary more information on the attitudes of the Pampas producers and the different management alternatives available against these forecasts.La variabilidad climática es el principal determinante de las fluctuaciones en los resultados productivos y económicos de la agricultura. Debido al Cambio Climático, se espera que en los próximos años ocurran eventos extremos con mayor frecuencia e intensidad. Ante este escenario, los estudios relacionados con los efectos de la variabilidad climática sobre la producción agropecuaria son de especial interés. Este estudio analiza las series de tiempo de rendimientos a nivel de partido de los principales cultivos en la provincia de Buenos Aires, en el período 2000/01-2020/21. Se identifica la tendencia y ocurrencia de valores extremos en los rendimientos de trigo, maíz y soja. Las frecuencias de valores extremos se relacionan con las fases del fenómeno ENSO (El Niño-Oscilación del Sur) observadas para cada campaña. Se estiman los valores económicos de las pérdidas/ganancias en la producción de los tres cultivos con respecto a los valores esperados para cada campaña. Los rendimientos muestran tendencias positivas significativas en 78%, 46% y 30% de los partidos para trigo, maíz y soja, respectivamente. Hay una relación significativa entre las frecuencias de valores extremos de rendimientos y las fases del ENSO, siendo esta relación más importante en los cultivos de verano. Se destaca, en particular, una frecuencia relativa del 38 y 41% para rendimientos extremadamente bajos o muy bajos, en campañas clasificadas como segunda La Niña consecutiva, para maíz y soja, respectivamente. Mientas que las frecuencias de rendimientos extremadamente bajos o muy bajos en campañas clasificadas como año neutro o El Niño son entre 0% - 3%. En cuanto al valor económico de las cosechas de los tres cultivos, las diferencias entre los valores obtenidos vs. esperados acumuladas en el período, son valores positivos de +3285 y +872 mill usd en años “El Niño” para las regiones norte y sur, respectivamente, y negativas de -3387 y -388 mill usd, en años “La Niña” para ambas zonas respectivamente. Los resultados aportan evidencia sobre el potencial valor de los pronósticos estacionales basados en el ENSO para la agricultura. Sin embargo, es necesario profundizar en el análisis sobre los efectos del ENSO y otros fenómenos estacionales sobre los rendimientos. Siendo también necesaria más información sobre las actitudes de los productores pampeanos y las distintas alternativas de manejo disponibles frente a estos pronósticos.Estación Experimental Agropecuaria PergaminoFil: Cabrini, Silvina M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Área de Economía y Sociología; ArgentinaFil: Cabrini, Silvina M. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Ciencias Agrarias, Naturales y ambientales. Cátedra de Economía General y Agraria (UNNOBA-ECANA); ArgentinaFil: Fillat, Francisco Antonio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Economía y Sociología; ArgentinaFil: Gattinoni, Natalia Noemí. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Ibern, Danila Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Pedro. Agencia de Extensión Rural San Pedro; ArgentinaFil: Marino, Magdalena. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimenatal Agropecuaria Pergamino. Agencia de Extensión Rural Coronel Brandsen; Argentina.Fil: Alvarez, Rubén Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas. Agencia De Extensión Rural Trenque Lauquen; Argentina.Fil: Martin, Guillermo Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas. Agencia de Extensión Rural Trenque Lauquen; Argentina.Fil: Paolilli, María Cecilia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Urcola, Hernán Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Iurman, Daniel Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentina

Soil organic carbon stocks in native forest of Argentina: a useful surrogate for mitigation and conservation planning under climate variability

Background The nationally determined contribution (NDC) presented by Argentina within the framework of the Paris Agreement is aligned with the decisions made in the context of the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) on the reduction of emissions derived from deforestation and forest degradation, as well as forest carbon conservation (REDD+). In addition, climate change constitutes one of the greatest threats to forest biodiversity and ecosystem services. However, the soil organic carbon (SOC) stocks of native forests have not been incorporated into the Forest Reference Emission Levels calculations and for conservation planning under climate variability due to a lack of information. The objectives of this study were: (i) to model SOC stocks to 30 cm of native forests at a national scale using climatic, topographic and vegetation as predictor variables, and (ii) to relate SOC stocks with spatial–temporal remotely sensed indices to determine biodiversity conservation concerns due to threats from high inter‑annual climate variability. Methods We used 1040 forest soil samples (0–30 cm) to generate spatially explicit estimates of SOC native forests in Argentina at a spatial resolution of approximately 200 m. We selected 52 potential predictive environmental covariates, which represent key factors for the spatial distribution of SOC. All covariate maps were uploaded to the Google Earth Engine cloud‑based computing platform for subsequent modelling. To determine the biodiversity threats from high inter‑annual climate variability, we employed the spatial–temporal satellite‑derived indices based on Enhanced Vegetation Index (EVI) and land surface temperature (LST) images from Landsat imagery. Results SOC model (0–30 cm depth) prediction accounted for 69% of the variation of this soil property across the whole native forest coverage in Argentina. Total mean SOC stock reached 2.81 Pg C (2.71–2.84 Pg C with a probability of 90%) for a total area of 460,790 km2, where Chaco forests represented 58.4% of total SOC stored, followed by Andean Patagonian forests (16.7%) and Espinal forests (10.0%). SOC stock model was fitted as a function of regional climate, which greatly influenced forest ecosystems, including precipitation (annual mean precipitation and precipitation of warmest quarter) and temperature (day land surface temperature, seasonality, maximum temperature of warmest month, month of maximum temperature, night land surface temperature, and monthly minimum temperature). Biodiversity was influenced by the SOC levels and the forest regions. Conclusions In the framework of the Kyoto Protocol and REDD+, information derived in the present work from the estimate of SOC in native forests can be incorporated into the annual National Inventory Report of Argentina to assist forest management proposals. It also gives insight into how native forests can be more resilient to reduce the impact of biodiversity loss.EEA Santa CruzFil: Peri, Pablo Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Peri, Pablo Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Peri, Pablo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Gaitan, Juan José. Universidad Nacional de Luján. Buenos Aires; Argentina.Fil: Gaitan, Juan José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Mastrangelo, Matias Enrique. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias. Grupo de Estudio de Agroecosistemas y Paisajes Rurales; Argentina.Fil: Mastrangelo, Matias Enrique. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Nosetto, Marcelo Daniel. Universidad Nacional de San Luis. Instituto de Matemática Aplicada San Luis. Grupo de Estudios Ambientales; Argentina.Fil: Nosetto, Marcelo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Villagra, Pablo Eugenio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA); Argentina.Fil: Villagra, Pablo Eugenio. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Balducci, Ezequiel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Yuto; Argentina.Fil: Pinazo, Martín Alcides. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina.Fil: Eclesia, Roxana Paola. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentina.Fil: Von Wallis, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina.Fil: Villarino, Sebastián. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias. Grupo de Estudio de Agroecosistemas y Paisajes Rurales; Argentina.Fil: Villarino, Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Alaggia, Francisco Guillermo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Campo Anexo Villa Dolores; Argentina.Fil: Alaggia, Francisco Guillermo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Gonzalez-Polo, Marina. Universidad Nacional del Comahue; Argentina.Fil: Gonzalez-Polo, Marina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. INIBIOMA; Argentina.Fil: Manrique, Silvana M. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Energía No Convencional. CCT Salta‑Jujuy; Argentina.Fil: Meglioli, Pablo A. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA); Argentina.Fil: Meglioli, Pablo A. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Rodríguez‑Souilla, Julián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas (CADIC); Argentina.Fil: Mónaco, Martín H. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. Dirección Nacional de Bosques; Argentina.Fil: Chaves, Jimena Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas (CADIC); Argentina.Fil: Medina, Ariel. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. Dirección Nacional de Bosques; Argentina.Fil: Gasparri, Ignacio. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto de Ecología Regional; Argentina.Fil: Gasparri, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Alvarez Arnesi, Eugenio. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina.Fil: Alvarez Arnesi, Eugenio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe; Argentina.Fil: Barral, María Paula. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias. Grupo de Estudio de Agroecosistemas y Paisajes Rurales; Argentina.Fil: Barral, María Paula. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Von Müller, Axel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel Argentina.Fil: Pahr, Norberto Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo; Argentina.Fil: Uribe Echevarría, Josefina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Quimilí; Argentina.Fil: Fernandez, Pedro Sebastian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Famaillá; Argentina.Fil: Fernandez, Pedro Sebastian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Ecología Regional; Argentina.Fil: Morsucci, Marina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA); Argentina.Fil: Morsucci, Marina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Lopez, Dardo Ruben. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Campo Anexo Villa Dolores; Argentina.Fil: Lopez, Dardo Ruben. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cellini, Juan Manuel. Universidad Nacional de la Plata (UNLP). Facultad de Ciencias Naturales y Museo. Laboratorio de Investigaciones en Maderas; Argentina.Fil: Alvarez, Leandro M. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA); Argentina.Fil: Alvarez, Leandro M. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Barberis, Ignacio Martín. Universidad Nacional de Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe; Argentina.Fil: Barberis, Ignacio Martín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe; Argentina.Fil: Colomb, Hernán Pablo. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. Dirección Nacional de Bosques; Argentina.Fil: Colomb, Hernán. Administración de Parques Nacionales (APN). Parque Nacional Los Alerces; Argentina.Fil: La Manna, Ludmila. Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco. Centro de Estudios Ambientales Integrados (CEAI); Argentina.Fil: La Manna, Ludmila. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Barbaro, Sebastian Ernesto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cerro Azul; Argentina.Fil: Blundo, Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Ecología Regional; Argentina.Fil: Blundo, Cecilia. Universidad Nacional de Tucumán. Tucumán; Argentina.Fil: Sirimarco, Marina Ximena. Universidad Nacional de Mar del Plata. Grupo de Estudio de Agroecosistemas y Paisajes Rurales (GEAP); Argentina.Fil: Sirimarco, Marina Ximena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cavallero, Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Campo Anexo Villa Dolores; Argentina.Fil: Zalazar, Gualberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales (IANIGLA); Argentina.Fil: Zalazar, Gualberto. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Martínez Pastur, Guillermo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas (CADIC); Argentina

Ghost admixture in eastern gorillas

Archaic admixture has had a substantial impact on human evolution with multiple events across different clades, including from extinct hominins such as Neanderthals and Denisovans into modern humans. In great apes, archaic admixture has been identified in chimpanzees and bonobos but the possibility of such events has not been explored in other species. Here, we address this question using high-coverage whole-genome sequences from all four extant gorilla subspecies, including six newly sequenced eastern gorillas from previously unsampled geographic regions. Using approximate Bayesian computation with neural networks to model the demographic history of gorillas, we find a signature of admixture from an archaic ‘ghost’ lineage into the common ancestor of eastern gorillas but not western gorillas. We infer that up to 3% of the genome of these individuals is introgressed from an archaic lineage that diverged more than 3 million years ago from the common ancestor of all extant gorillas. This introgression event took place before the split of mountain and eastern lowland gorillas, probably more than 40 thousand years ago and may have influenced perception of bitter taste in eastern gorillas. When comparing the introgression landscapes of gorillas, humans and bonobos, we find a consistent depletion of introgressed fragments on the X chromosome across these species. However, depletion in protein-coding content is not detectable in eastern gorillas, possibly as a consequence of stronger genetic drift in this species