Difusión del Corn Stunt Spiroplasma del maíz (Spiroplasma kunkelii) y del vector (Dalbulus maidis) en la República Argentina

Among the most important diseases that affect the corn crops (Zea mays L.) is “Corn Stunt Spiroplasm” (CSS). It is caused by Spiroplasm kunkelii and transmitted by a cicadelid Dalbulus maidis (De Long & Wolcott, 1923), the only vector known up to the present in Argentina. Corn crop were monitored in 10 provinces of Argentina during 1991/1992, 1994/1995, 1996/2000. This provided information about the growth of this disease since its detection in the year 1990/1991 up to the present in Argentina as well as the distribution of D. maidis, its vector. The detection of the pathogen was performed on plants with symptoms that are characteristic of CSS using the technique of NC-ELISA. The vector was captured by sweeping plants of corn with symptoms. A increase in the areas affected by CSS was shown in the provinces of Jujuy, Salta, Tucumán, Catamarca, Chaco, Corrientes and Santiago del Estero as well as its recent detection in the provinces of Córdoba, San Luis and La Pampa. Based on the 83 places monitored, D. maidis was present in 80 % of the samples and the pathogen was detected in 96%. In the provinces Corrientes, Córdoba, San Luis and La Pampa, D. maidis was not registered.Entre las enfermedades más importantes que afectan al cultivo de maíz (Zea mays L.), se encuentra el achaparramiento o Corn Stunt Spiroplasma (CSS), causado por Spiroplasma kunkelii, trasmitido por el cicadélido Dalbulus maidis (De Long & Wolcott, 1923), único vector conocido hasta el presente en Argentina. Sobre la base de monitoreos realizados en lotes cultivados de maíz en 10 provincias de Argentina durante las campañas 1991/1992; 1994/1995; 1996/2000 se aporta información de esta enfermedad y del agente vector desde su detección en el año 1990/1991. La identificación del patógeno se realizó sobre plantas con síntomas característicos del CSS mediante la técnica de NCELISA. La presencia del vector se registró mediante capturas con red entomológica de arrastre sobre plantas de maíz con síntomas. Se demostró un incremento de la superficie afectada por el Corn Stunt Spiroplasma en las provincias de Jujuy, Salta, Tucumán, Catamarca, Chaco, Corrientes, Santiago del Estero y la reciente aparición en las provincias de Córdoba, San Luis y La Pampa. De las 83 localidades monitoreadas, D. maidis estuvo presente en 80 % de las localidades y en 96% se detectó el patógeno. En las provincias de Corrientes, Córdoba, San Luis y La Pampa no se registró a D. maidis

The binary properties of the pulsating subdwarf B eclipsing binary PG 1336-018 (NY Virginis)

Aims. We present an unbiased orbit solution and mass determination of the components of the eclipsing binary PG1336−018 as a critical test for the formation scenarios of subdwarf B stars. Methods. We obtained high-resolution time series VLT/UVES spectra and high-speed multicolour VLT/ULTRACAM photometric observations of PG1336−018, a rapidly pulsating subdwarf B star in a short period eclipsing binary. Results. Combining the radial velocity curve obtained from the VLT/UVES spectra with the VLT/ULTRACAM multicolour lightcurves, we determined numerical orbital solutions for this eclipsing binary. Due to the large number of free parameters and their strong correlations, no unique solution could be found, only families of solutions. We present three solutions of equal statistical significance, two of which are compatible with the primary having gone through a core He-flash and a common-envelope phase described by the α-formalism. These two models have an sdB primary of 0.466 M and 0.389 M, respectively. Finally, we report the detection of the Rossiter-McLaughlin effect for PG1336−018

Enfermedades del maíz de siembra tardía causadas por virus, mollicutes y bacterias

Fil: De Rossi, Roberto Luis. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Giménez Pecci, María de la Paz. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Barontini, Javier Miguel. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Torrico Ramallo, Ada Karina. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Plazas, María Cristina. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Guerra, Gustavo Darío. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Brücher, Elsa. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Guerra, Gustavo Darío. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentin

Marriage between variable selection and prediction methods to model plant disease risk

Predicting the risk of a disease in a pathosystem based on a set of climatic variables usually requires handling a high number of input variables, many of which are often irrelevant and/or redundant. Building linear predictive models entails not only dimensionality issues but also the negative impact of multicollinearity. Several feature selection methods have proved to be efficient in both linear and non-linear models, regardless of those issues. However, in a machine learning (ML) context, it is necessary to evaluate these feature selection methods embedded into the model fitting algorithm to obtain the greatest accuracy. The aim of this work was to assess different combinations of variable selection methods with linear and non-linear predictors to fit climate-based models that predict the occurrence of a disease in a pathosystem. Four selection methods were compared: stepwise, which is frequently used in linear models, combined with VIF and p-value statistical criteria (Step+VIF+Pv), and other methods commonly used in ML: filter (F), genetic algorithm (GA), and Boruta (B). The disease risk predictors were constructed with a logistic linear regression model (LR) and the random forest (RF) algorithm, using all the available variables and the subgroups of variables selected by each feature selection method. Data from three pathosystems were processed: two involving Begomovirus –one in common bean (Phaseolus vulgaris L) and the other in soybean (Glycine max)– and the third one involving Mal de Rio Cuarto virus in maize (Zea mays L.). The data sets differed in sample size and number of variables. The accuracy of RF prediction did not vary among feature selection methods. Step+VIF+Pv was used to reduce the model outperformed the other feature selection methods in fitting LR. Our proposal suggests that the appropriate pairing of variable selection and prediction models would improve the modeling of plant disease risk.Fil: Suarez, Franco Marcelo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; ArgentinaFil: Bruno, Cecilia Ines. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma | Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma.; ArgentinaFil: Giannini Kurina, Franca. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma | Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma.; Argentina. University Aarhus; DinamarcaFil: Giménez Pecci, M. Paz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Rodríguez-Pardina, Patricia Elsa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma | Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. Grupo Vinculado Catedra de Estadistica y Biometria de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Cordoba Al Ufyma.; Argentin

Difusión del Corn Stunt Spiroplasma del maíz (Spiroplasma kunkelii) y del vector (Dalbulus maidis) en la República Argentina

Entre las enfermedades más importantes que afectan al cultivo de maíz (Zea mays L.), se encuentra el achaparramiento o "Corn Stunt Spiroplasma" (CSS), causado por Spiroplasma kunkelii, trasmitido por el cicadélido Dalbulus maidis (De Long & Wolcott, 1923), único vector conocido hasta el presente en Argentina. Sobre la base de monitoreos realizados en lotes cultivados de maíz en 10 provincias de Argentina durante las campañas 1991/1992; 1994/1995; 1996/2000 se aporta información de esta enfermedad y del agente vector desde su detección en el año 1990/1991. La identificación del patógeno se realizó sobre plantas con síntomas característicos del CSS mediante la técnica de NC-ELISA. La presencia del vector se registró mediante capturas con red entomológica de arrastre sobre plantas de maíz con síntomas. Se demostró un incremento de la superficie afectada por el Corn Stunt Spiroplasma en las provincias de Jujuy, Salta, Tucumán, Catamarca, Chaco, Corrientes, Santiago del Estero y la reciente aparición en las provincias de Córdoba, San Luis y La Pampa. De las 83 localidades monitoreadas, D. maidis estuvo presente en 80 % de las localidades y en 96% se detectó el patógeno. En las provincias de Corrientes, Córdoba, San Luis y La Pampa no se registró a D. maidis