Complete nucleotide sequence of an Argentinean isolate of sweet potato virus G

Sweet potato virus G belongs to the largest plant virus genus Potyvirus. This virus was detected for the first time in Argentina and then sequenced using the method of next-generation pyrosequencing. The complete genome was found to be 10,798 nucleotides excluding the poly-A tail with a predicted genome organization typical for a member of the genus Potyvirus. This is the first report of the complete genomic sequence of a SPVG isolated from South America.Fil: Rodríguez-Pardina, Patricia Elsa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Bejerman, Nicolas. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Luque, Andres Vicente. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Di Feo, Liliana del Valle. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentin

Identificación y caracterización de Cassava common mosaic virus en cultivos de mandioca en Argentina

En un estudio previo, informamos por primera vez, la presencia del Cassava common mosaic virus (CsCMV) en cultivos de mandioca de Argentina, confirmada serológica, biológicamente y mediante microscopía electrónica. En este trabajo se estableció que, además de Nicotiana benthamiana y Chenopodium quinoa, el rango de hospedantes está integrado por N. occidentalis, que se infectó sistémicamente como la primera y por C. amaranticolor, C. murale y Gomphrena globosa, las cuales exhibieron lesiones locales cloróticas y luego necróticas al inocularlas mecánicamente. En N. glutinosa, N. rustica, N. tabacum cv Samsun, y Gossypium hirsutum no hubo transmisión de virus. El patógeno, anteriormente diagnosticado en mandioca y en las hospedantes infectadas mediante PTA-ELISA con el empleo de un suero específico anti-CsCMV proveniente de Brasil, en este trabajo fue detectado a través de DAS-ELISA, que incluyó reactivos provenientes del CIAT, Colombia. Empleando oligonucleótidos específicos, se implementaron técnicas moleculares (RT-PCR, clonado y secuenciación), que permitieron confirmar el diagnóstico serológico en plantas de mandioca del NE argentino. Fueron obtenidas secuencias de 650 pb que exhibieron 89% y 94,9% de identidad a nivel de nucleótidos y aminoácidos, respectivamente, con el aislamiento brasilero presente en la base de datos del GenBank (U23414.1). De esta manera, se completa la caracterización de CsCMV, primer virus de mandioca hallado en Argentina.Fil: Zanini, Andrea Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Di Feo, Liliana del Valle. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Zanini, Andrea Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Fisiología y Recursos Genéticos Vegetales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Rodríguez-Pardina, Patricia Elsa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; Argentin

Presencia de reovirus y torradovirus en co-infección con un potexvirus en cultivos de mandioca en Argentina

En América existen enfermedades virales que afectan al cultivo de mandioca, causantes de pérdidas de rendimiento significativas, que todavía no habían sido detectadas en nuestro país. En un primer informe, se estableció la presencia de Cassava common mosaic virus en cultivos del noreste argentino. Sin embargo, la propagación agámica de la especie y el ingreso indiscriminado de material de plantación desde países fronterizos, dieron lugar a la hipótesis de la presencia de otros patógenos virales en los mencionados cultivos. Con el objetivo de identificar otros virus responsables de mosaico, deformación y clorosis foliar se emplearon técnicas moleculares (RT-PCR, clonado y secuenciación), utilizando oligonucleótidos específicos para Cassava frogskin-associated virus (CsFSaV) y Cassava torrado-like virus (CsTLV). En el caso del CsFSaV, se logró amplificar un fragmento de 958 pb, el cual mostró un 99% de identidad de nucleótidos y aminoácidos con el segmento 4 del aislamiento colombiano de este reovirus (DQ139870). Las secuencias de 720 pb del CsTLV tuvieron un 100% de identidad, tanto de nucleótidos como de aminoácidos, con el ARN2 de este torradovirus recientemente secuenciado en el CIAT, Colombia (KC505251). A partir de este estudio, se confirma, por primera vez, la presencia de otros patógenos virales, además de CsCMV, que afectan al cultivo de mandioca en Argentina.Fil: Zanini, Andrea Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Di Feo, Liliana del Valle. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Luque, Andres Vicente. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Fisiología y Recursos Genéticos Vegetales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Rodríguez-Pardina, Patricia Elsa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; Argentin

Primer reporte de Sweet potato leaf curl virus en las provincias de Córdoba y Santiago del Estero de Argentina

La superficie con batata en Argentina experimentó notable reducción, causada por virosis que ocasionan daños en todas las regiones productoras, debido al intercambio indiscriminado de material de propagación y consiguiente ingreso de virus antes no citados, tales como los begomovirus de batata (sweepovirus), recientemente caracterizados en Bella Vista, Corrientes. En este trabajo, se analizaron secuencias parciales del genoma de dos aislamientos del Centro de Argentina, con las de uno previamente caracterizado en nuestro país (Bella Vista) y con las de otros begomovirus citados globalmente. Ambos aislamientos mostraron 97-99% de identidad de nucleótidos con Sweet potato leaf curl virus, de Bella Vista (JQ349087.1), por lo que según lo establecido por el International Committee on Virus Taxonomy (ICTV), ambos pertenecen a la misma raza. Sin embargo, es la primera vez que se caracteriza a este patogéno en la provincia de Córdoba y Santiago del Estero, Argentina; por lo que este trabajo es un aporte al esclarecimiento del complejo panorama de virosis en cultivo de batata en nuestro país.The surface with sweet potato in Argentina experienced a significant reduction produced by an important loss of yield due to virus diseases. The introduction of virus, such as sweepoviruses (sweet potato begomoviruses), is generally caused by the indiscriminate exchange of propagation material between different regions. In this paper we analyzed partial sequences of the genome of two begomovirus isolates collected in the Central región of Argentina. These sequences were compared with those of one previously characterized in our country (Bella Vista) (JQ349087.1), and with other begomoviruses cited globally. Both isolates showed 97-99% homology with Sweet potato leaf curl virus, Bella Vista, so that according to what is established by the International Committee on Virus Taxonomy (ICTV), both isolates belong to the same strain. However, this is the first time that this pathogen is characterized in Cordoba and Santiago del Estero, Argentina; so this work is a contribution to the elucidation of the complex panorama of viruses in of sweet potatoes crops in our country.Fil: Martino, Julia Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; ArgentinaFil: Di Feo, Liliana del Valle. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; 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; Argentin

Incidencia de begomovirus en relación al clima en cultivos de soja y poroto del norte argentino

En los últimos 20 años, los begomovirus surgieron como factor limitante para la producción de diversos cultivos a nivel mundial. Las pérdidas de rendimiento causadas por las 9 especies detectadas en cultivos de poroto y soja de Argentina oscilan entre 40 y 100% dependiendo del cultivo y de la incidencia de virus. En este trabajo, evaluamos la relación entre la incidencia de begomovirus en soja y poroto con el clima. Durante 14 años se monitorearon lotes ubicados entre los 65º63’ y 60º44’Long.O y 31º34’ y 22º49’Lat.S., los cuales se clasificaron según dos niveles de incidencia: moderada (=50%). Se construyeron 200 variables biometeorológicas desde datos decádicos para el periodo junio a marzo, de temperaturas, precipitaciones (pp), humedades (Hr), vientos (velocidad y dirección), presión, nubosidad y visibilidad. Para poroto, las variables correlacionadas con incidencia fueron temperaturas máximas invernales, Hr de septiembre y pp 10 días antes de la siembra. En soja: temperaturas de finales de invierno y previas a la siembra y pp de final de septiembre. En ambos cultivos, mayores pp y Hr pre-siembra explicaron menores incidencias de begomovirus. Estas variables permiten predecir incidencia [eficiencia predictiva: 75% (soja) y 82% (poroto)]. Estos modelos predictivos podrían componer sistemas de alerta temprana para la toma de decisiones de manejo del cultivo y consiguiente disminución de riesgos de infección.Fil: Reyna, Pablo Gastón. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola.; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Suarez, Franco Marcelo. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola.; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola.; ArgentinaFil: Rodríguez-Pardina, Patricia Elsa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; Argentina. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola. - Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Cordoba. Unidad de Fitopatologia y Modelizacion Agricola.; Argentina5º Congreso Argentino de Fitopatología y 59º Reunión de la APS División CaribeArgentinaAsociación Argentina de Fitopatólogo

Métodos de selección de predictores para la construcción de modelos de riesgo de enfermedad en cultivos a partir de variables climáticas

La alta dimensionalidad y la correlación entre las múltiples variables candidatas a predictoras para la estimación de un modelo estadístico capaz de predecir la enfermedad de un cultivo en función del ambiente determina la necesidad de recurrir a herramientas metodológicas estadísticas que permitan reducir la dimensionalidad. El objetivo de este trabajo fue comparar el desempeño de métodos de selección de variables en su capacidad para detectar variables climáticas relevantes para la construcción de un modelo logístico que será usado para la predicción de probabilidad de presencia de enfermedad en un patosistema. En este trabajo se compararon tres métodos de selección de variables: Método de Filtrado (F), algoritmo genético (AG) y Boruta (B), en tres patosistemas (MRCV en maíz, Begomovirus en poroto y en soja). Las variables seleccionadas por cada método fueron sometidas a un análisis de componentes principales (ACP) para una nueva reducción de dimensión y obtención de variables sintéticas no correlacionadas. El desempeño de los métodos comparados se evaluó mediante la estimación de la precisión, especificidad y sensibilidad para un modelo lineal predictivo. B y F fueron más eficientes en la predicción. La combinación de estos con el ACP aumentó la eficiencia del modelo de predicción.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Genetic diversity of begomoviruses infecting soybean, bean and associated weeds in Northwestern Argentina

The subtropical Northwestern region of Argentina (provinces of Tucumán, Salta, Jujuy, Santiago del Estero and Catamarca) suffers from a high incidence of the whitefly Bemisia tabaci, and the detection of begomoviruses is also common. The Northwest is the main bean-growing region of the country, and approximately 10% of Argentina's soybean crop is grown in this area. We have used a PCR-based assay to establish the identity and genetic diversity of begomoviruses associated with bean and soybean crops in Northwestern Argentina. Universal begomovirus primers were used to direct the amplification of a fragment encompassing the 5' portion of the capsid protein gene. Amplified fragments were cloned, sequenced and subjected to phylogenetic analysis to determine the sequence identity to known begomoviruses. The data indicated the presence of four distinct begomoviruses, all related to other New World begomoviruses. The prevalent virus, which was present in 94% of bean and soybean samples and also in two weed species, is closely related to Sida mottle virus (SiMoV). A virus with high sequence identity with Bean golden mosaic virus (BGMV) was found in beans. The two remaining viruses displayed less than 89% identity with other known begomoviruses, indicating that they may constitute novel species. One of these putative novel viruses was detected in bean, soybean and tomato samples.A região Noroeste da Argentina (províncias de Tucumán, Salta, Jujuy, Santiago del Estero e Catamarca), de clima subtropical, apresenta uma alta incidência da mosca-branca Bemisia tabaci e a detecção de begomovírus também é freqüente. O Noroeste é a principal região produtora de feijão do país e produz aproximadamente 10% da soja da Argentina. A identidade e diversidade genética de begomovírus associados à soja e ao feijoeiro no Noroeste da Argentina foram estudadas com base na amplificação de fragmentos do genoma viral via PCR, utilizando oligonucleotídeos universais para o gênero Begomovirus que amplificam um fragmento correspondente à região 5' do gene da proteína capsidial. Os fragmentos amplificados foram clonados e seqüenciados, e as seqüências foram submetidas à análise filogenética. Os resultados indicam a presença de quatro espécies de begomovírus, todas relacionadas às espécies do Novo Mundo. O vírus prevalente, detectado em 94% das amostras de feijoeiro e soja e em duas amostras de plantas daninhas, apresentou alta identidade de sequência e relacionamento filogenético com o Sida mottle virus (SiMoV). Um vírus com alta identidade de seqüência com o Bean golden mosaic virus (BGMV) foi detectado em feijoeiro. As duas outras espécies apresentaram menos de 89% de identidade com os demais begomovírus, sugerindo-se tratar de novas espécies. Uma dessas possíveis novas espécies foi detectada em plantas de feijoeiro, soja e tomateiro

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

First report of cassava common mosaic virus and cassava frogskin-associated virus infecting cassava in Argentina

Cassava (Manihot esculenta Crantz) is the third most important source of calories for human nutrition in the world. In Argentina, cassava is largely produced in the northeastern region, with Misiones Province accounting for the majority of the production for industrial purposes while in Corrientes and Formosa provinces, cassava is primarily grown for direct human consumption. Since cassava is vegetatively propagated, it is prone to buildup of virus infections, which are associated with severe root and leaf symptoms (Carvajal-Yepes et al. 2014) and significant yield reductions. Recent field surveys in Argentina have identified the presence of severe leaf mosaic symptoms in local cassava varieties while historical virus indexing records of cassava plantlets maintained in vitro at the International Center for Tropical Agriculture (CIAT) indicate the presence of Cassava common mosaic virus (CsCMV; genus Potexvirus) in Argentinian accessions collected in 1993. To confirm the current presence of CsCMV in Argentina, a total of 19 samples were collected in 2012 and 2014 from the fields in Corrientes (Corrientes), El Colorado (Formosa), and Puerto Rico (Misiones), and assayed for CsCMV and other viruses reported in the Americas . These plants showed virus-like symptoms including leaf mosaic and leaf deformation. Plate trapped antigen (PTA)-ELISA tests readily detected CsCMV in 16 out of the 19 samples. Negative samples could be explained by low virus titers and/or the specificity of the antiserum used. Mechanical transmissions to experimental hosts induced the formation of characteristic symptoms previously described for CsCMV including systemic mild mosaic in Nicotiana benthamiana and N. occidentalis and local chlorotic lesions in Chenopodium quinoa and C. amaranticolor. RT-PCR confirmed the presence of CsCMV in the originally collected cassava samples and detected a mixed infection with Cassava frogskin-associated virus (CsFSaV; tentative genus Oryzavirus) in one plant. PCR products from three independent CsCMV-positive samples were cloned into plasmid vectors and sequenced using standard procedures. Sequence analysis of the replicase region of CsCMV obtained using universal potexvirus primers (GenBank Accession No. KP025969) showed a nucleotide identity of 87 and 92% with two Brazilian isolates sequences available in GenBank (U23414 and JF913280, respectively). For CsFSaV, sequence analysis of a conserved region (958 bp) of the segment 4 encoding the replicase gene (KJ742699) detected a nucleotide identity of 88 to 99% with Colombian and Brazilian isolates. Symptoms caused by CsCMV in single infection can reduce yields significantly and although no obvious difference in symptoms was observed in the mixed infected plant detected in this study, the inadvertent accumulation and propagation of additional virus infections could dramatically affect the growing cassava industry in Argentina as it has been occurring in other countries.Fil: Di Feo, Liliana del Valle. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Instituto de Patología Vegetal; ArgentinaFil: Zanini, Andrea Alejandra. 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; ArgentinaFil: Cuervo, M.. International Center For Tropical Agriculture; ColombiaFil: Carvajal Yepesand, M.. Centro Internacional de Agricultura Tropical; ColombiaFil: Cuellar, W. J.. Centro Internacional de Agricultura Tropical; Colombi