Análisis espacial de las poblaciones de araña roja (olygonichus punicae hirst) y su daño en el cultivo del aguacate, en el Estado de México

SE ANALIZO Y DETERMINÓ LA DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE LA ARAÑA ROJA EN EL CULTIVO DE AGUACATE EN EL ESTADO DE MÉXICO. CON LOS RESULTADOS OBTENIDOS SE PODRÁ ELABORAR UN PROGRAMA DE MANEJO DE ESTA PLAGA CON MAYOR PRECISIÓN Y PERTINENCIA, LO CUAL SERÁ ALTAMENTE BENEFICIOSO PARA LOS PRODUCTORES DE AGUACATE EN EL ESTADO DE MÉXICO.El Aguacate (Persea americana Mill.) es un cultivo perene que en los últimos años ha tenido un auge importante, por su gran aceptación en el mercado nacional e internacional. La presente investigación se realizó con el objetivo de establecer el comportamiento espacial y la estabilidad espacio temporal de las poblaciones de araña roja Olygonichus punicae (Hirst) y su daño en el cultivo de aguacate, variedad Hass, en el Estado de México, dado que las alternativas que se utilizan como control han carecido de eficacia debido a que se desconoce la distribución espacial que guarda este ácaro dentro de las huertas de aguacate. Dicho comportamiento espacial permitirá focalizar las alternativas de control haciéndolas más eficientes y enfocarlas únicamente a los centros de agregación, este comportamiento espacial se identifica a través de las técnicas que brinda la estadística espacial (Geoestadística y SADIE) en el caso de la geoestadística se elaboraron mapas de distribución espacial por medio de Kriging y la estimación de la superficie infestada. Los resultados indican que las poblaciones de araña roja presentan una distribución de tipo agregada, ajustándose a los modelos de tipo Gaussiano, Esférico y Exponencial. Dicho comportamiento fue corroborado por los índices de SADIE y los mapas de densidad. Las infestaciones no se distribuyen en el 100% habiendo lugares donde es poca la infestación, lo cual permitiría dirigir de manera eficaz acciones de control

Conocimiento tradicional sobre los hongos silvestres en la comunidad Otomí de San Pedro Arriba; Temoaya, Estado de México

Los hongos silvestres hoy en día constituyen, en diferentes comunidades campesinas, un recurso forestal no maderable en temporada de lluvias, debido a su gran importancia cultural, alimenticia y económica. La presente investigación se realizó con el objetivo de identificar el conocimiento tradicional y manejo familiar de las principales especies de hongos silvestres en la comunidad de San Pedro Arriba, Temoaya, Estado de México. En el tianguis de la cabecera municipal se aplicaron entrevistas informales con vendedores de hongos; también se acudió a parajes boscosos con familias dedicadas a la recolecta de hongos y, por último, se acudió a la comunidad para aplicar un cuestionario a los habitantes de la misma. Se registraron 86 especies, de las cuales 25 se ubicaron a nivel de género y 61 a nivel de especie, reconociendo 221 nombres en español y 35 en otomí; siendo los mejor representados los nombres primarios simples. Las especies con mayor importancia cultural fueron Helvella lacunosa, Lactarius deliciosus y Gomphus floccosus. Finalmente, se identificaron las formas de aprovechamiento de los hongos por las familias de la comunidad, la adquisición de este conocimiento, el conocimiento ecológico, el proceso de recolección y venta, así como su uso

SPATIAL MODELING OF THE Oligonychus perseae (TUTTLE, BAKER Y ABATIELLO, 1976) POPULATIONS IN THE STATE OF MEXICO

En el trabajo se presentan los resultados del estudio del comportamiento espacial de Oligonychus perseae. Los resultados demuestran que la distribución espacial del insecto plaga es agregada, esto resulta de gran interés para asesorar a los productores de aguacate a dirigir las medidas de control de forma eficiente, oportuna y pertinente sobre las áreas específicas de infestación por parte del insecto plaga y con ello reducir los costos en insumos e impactar de menor manera el medio ambiente.Oligonychus perseae es un ácaro conocido como araña cristalina que afecta al cultivo de aguacate (Persea americana), prácticamente a nivel mundial. En países como Estados Unidos de América y España se reporta como la principal plaga que afecta el follaje del aguacatero. Los daños incluyen afectación de los tejidos celulares de las hojas debido a la alimentación del ácaro, defoliación y hasta daños por mancha de sol debido a la baja cantidad de follaje en el árbol. El umbral económico de esta plaga se reporta entre 100 y 500 ácaros por hoja. La finalidad del presente estudio fue modelizar el comportamiento de las poblaciones de araña cristalina en cuatro municipios productores de aguacate en el Estado de México. Los resultados mostraron que los municipios más afectados por esta plaga fueron Donato Guerra y Temascaltepec. Se observó que el estrato más afectado fue el bajo con 40 arañas por hoja, en el que se encontraron hasta 130 ácaros por árbol. Las poblaciones de araña cristalina se distribuyen de manera agregada en los municipios muestreados y se apegan a modelos esféricos y gaussianos principalmente. Todos los muestreos se validaron adecuadamente mediante el proceso de validación cruzada. La distribución de las poblaciones se ilustró mediante mapas de densidad que muestran la ubicación precisa de los centros de agregación en los municipios muestreados. Con base en los mapas se calculó la superficie infestada, la que supera el 57 % de la superficie de los municipios evaluados

Rationale, design, and baseline characteristics in Evaluation of LIXisenatide in Acute Coronary Syndrome, a long-term cardiovascular end point trial of lixisenatide versus placebo

BACKGROUND: Cardiovascular (CV) disease is the leading cause of morbidity and mortality in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). Furthermore, patients with T2DM and acute coronary syndrome (ACS) have a particularly high risk of CV events. The glucagon-like peptide 1 receptor agonist, lixisenatide, improves glycemia, but its effects on CV events have not been thoroughly evaluated. METHODS: ELIXA (www.clinicaltrials.gov no. NCT01147250) is a randomized, double-blind, placebo-controlled, parallel-group, multicenter study of lixisenatide in patients with T2DM and a recent ACS event. The primary aim is to evaluate the effects of lixisenatide on CV morbidity and mortality in a population at high CV risk. The primary efficacy end point is a composite of time to CV death, nonfatal myocardial infarction, nonfatal stroke, or hospitalization for unstable angina. Data are systematically collected for safety outcomes, including hypoglycemia, pancreatitis, and malignancy. RESULTS: Enrollment began in July 2010 and ended in August 2013; 6,068 patients from 49 countries were randomized. Of these, 69% are men and 75% are white; at baseline, the mean ± SD age was 60.3 ± 9.7 years, body mass index was 30.2 ± 5.7 kg/m(2), and duration of T2DM was 9.3 ± 8.2 years. The qualifying ACS was a myocardial infarction in 83% and unstable angina in 17%. The study will continue until the positive adjudication of the protocol-specified number of primary CV events. CONCLUSION: ELIXA will be the first trial to report the safety and efficacy of a glucagon-like peptide 1 receptor agonist in people with T2DM and high CV event risk

Reconstruction of interactions in the ProtoDUNE-SP detector with Pandora

International audienceThe Pandora Software Development Kit and algorithm libraries provide pattern-recognition logic essential to the reconstruction of particle interactions in liquid argon time projection chamber detectors. Pandora is the primary event reconstruction software used at ProtoDUNE-SP, a prototype for the Deep Underground Neutrino Experiment far detector. ProtoDUNE-SP, located at CERN, is exposed to a charged-particle test beam. This paper gives an overview of the Pandora reconstruction algorithms and how they have been tailored for use at ProtoDUNE-SP. In complex events with numerous cosmic-ray and beam background particles, the simulated reconstruction and identification efficiency for triggered test-beam particles is above 80% for the majority of particle type and beam momentum combinations. Specifically, simulated 1 GeV/$c$ charged pions and protons are correctly reconstructed and identified with efficiencies of 86.1$\pm0.6$% and 84.1$\pm0.6$%, respectively. The efficiencies measured for test-beam data are shown to be within 5% of those predicted by the simulation

Separation of track- and shower-like energy deposits in ProtoDUNE-SP using a convolutional neural network

International audienceLiquid argon time projection chamber detector technology provides high spatial and calorimetric resolutions on the charged particles traversing liquid argon. As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. The performance of the algorithm is consistent between experimental data and simulation

Reconstruction of interactions in the ProtoDUNE-SP detector with Pandora

International audienceThe Pandora Software Development Kit and algorithm libraries provide pattern-recognition logic essential to the reconstruction of particle interactions in liquid argon time projection chamber detectors. Pandora is the primary event reconstruction software used at ProtoDUNE-SP, a prototype for the Deep Underground Neutrino Experiment far detector. ProtoDUNE-SP, located at CERN, is exposed to a charged-particle test beam. This paper gives an overview of the Pandora reconstruction algorithms and how they have been tailored for use at ProtoDUNE-SP. In complex events with numerous cosmic-ray and beam background particles, the simulated reconstruction and identification efficiency for triggered test-beam particles is above 80% for the majority of particle type and beam momentum combinations. Specifically, simulated 1 GeV/$c$ charged pions and protons are correctly reconstructed and identified with efficiencies of 86.1$\pm0.6$% and 84.1$\pm0.6$%, respectively. The efficiencies measured for test-beam data are shown to be within 5% of those predicted by the simulation

Reconstruction of interactions in the ProtoDUNE-SP detector with Pandora

International audienceThe Pandora Software Development Kit and algorithm libraries provide pattern-recognition logic essential to the reconstruction of particle interactions in liquid argon time projection chamber detectors. Pandora is the primary event reconstruction software used at ProtoDUNE-SP, a prototype for the Deep Underground Neutrino Experiment far detector. ProtoDUNE-SP, located at CERN, is exposed to a charged-particle test beam. This paper gives an overview of the Pandora reconstruction algorithms and how they have been tailored for use at ProtoDUNE-SP. In complex events with numerous cosmic-ray and beam background particles, the simulated reconstruction and identification efficiency for triggered test-beam particles is above 80% for the majority of particle type and beam momentum combinations. Specifically, simulated 1 GeV/$c$ charged pions and protons are correctly reconstructed and identified with efficiencies of 86.1$\pm0.6$% and 84.1$\pm0.6$%, respectively. The efficiencies measured for test-beam data are shown to be within 5% of those predicted by the simulation

Separation of track- and shower-like energy deposits in ProtoDUNE-SP using a convolutional neural network

International audienceLiquid argon time projection chamber detector technology provides high spatial and calorimetric resolutions on the charged particles traversing liquid argon. As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. The performance of the algorithm is consistent between experimental data and simulation