Una técnica recientemente desarrollada puede predecir el riesgo de enfermedad o infestación de plantas en todo el mundo. Descrito en una revista de acceso abierto Fronteras en Matemática Aplicada y Estadística la técnica considera las interacciones entre plagas y huéspedes y la distribución geográfica de las plantas vulnerables para proporcionar mapas de posibles puntos críticos de enfermedades. Esto podría ayudar a los gobiernos a comprender el riesgo de brotes antes de que ocurran.
Las enfermedades y plagas pueden tener un impacto devastador en las plantas, el ecosistema circundante y los suministros de alimentos. Estos efectos pueden ser particularmente dañinos cuando una plaga o patógeno invade un nuevo territorio, en el que las plantas nativas tienen poca resistencia natural y el invasor destructivo tienepocos depredadores nativos o competidores
Las agencias gubernamentales intentan restringir las plagas y los patógenos controlando el movimiento de plantas y animales entre países y regiones. Sin embargo, con el comercio y los viajes internacionales, puede ser difícil o imposible detener la propagación de plagas y patógenos.
Una forma de avanzar en la prevención de brotes de infección e infestación es analizar dónde se encuentran actualmente las plagas y patógenos conocidos, y luego observar la distribución de plantas que podrían ser vulnerables al ataque. Sin embargo, este tipo de análisis en profundidadpuede llevar mucho tiempo, dada la gran variedad de especies de plantas, patógenos y plagas.
Para ayudar mejor a predecir brotes, los investigadores en México desarrollaron una nueva serie de algoritmos para ayudar a predecir brotes. Su técnica se basa en el principio de que las plantas estrechamente relacionadas que crecen cerca unas de otras son propensas a infección o infestación por los mismos patógenos o plagasAl estudiar la distribución geográfica de plantas estrechamente relacionadas, el equipo de investigación generó mapas de posibles puntos críticos de enfermedad
Para probar sus algoritmos, el equipo los aplicó a una plaga invasiva presente en América del Norte, el escarabajo rojo ambrosía. Este escarabajo invasivo transmite la enfermedad de Laurel Wilt, que puede ser mortal para las plantas de la familia del laurel. Los investigadores consultaron bases de datos en línea paraencuentre un grupo de escarabajos ambrosía que estén estrechamente relacionados con el escarabajo rojo ambrosía, y un grupo de especies de plantas asociadas con estos escarabajos.
Utilizando las interacciones conocidas de escarabajo / planta como punto de partida, y luego usando sus algoritmos para estimar la probabilidad de que plantas estrechamente relacionadas se vean afectadas de manera similar, los investigadores calcularon la probabilidad de que cada planta se vea afectada por una especie de escarabajo particular.
El equipo incorporó datos sobre la distribución geográfica conocida de cada planta. Si las plantas se encuentran en grandes áreas, entonces tienen un mayor riesgo de contraer y propagar un brote. Usando sus algoritmos, los investigadores calcularon la probabilidad de múltiples especies de plantasestar infestado por un escarabajo cuando las plantas están presentes en el mismo sitio.
Utilizando la técnica, el equipo creó mapas que muestran las regiones del mundo con mayor probabilidad de sufrir infestación o interacción entre los escarabajos y las plantas. Los mapas reflejan con precisión los territorios nativos de los escarabajos, junto con el comportamiento invasivo reciente de algunos escarabajos,incluyendo el avance hacia el sur de un escarabajo en los Estados Unidos. Preocupantemente, el modelo indicó que las plantas similares en América Central y del Sur podrían ser vulnerables a la invasión a continuación.
Estos tipos de mapas podrían ser muy útiles para las agencias gubernamentales y ecologistas para comprender y predecir brotes, al resaltar los puntos críticos de enfermedades actuales o potenciales, pero el equipo necesita más datos del trabajo de campo para verificar la precisión del sistema.
Sin embargo, estos algoritmos no solo son aplicables a las infestaciones de plantas. "El método proporciona herramientas informáticas fáciles de usar, que se pueden aplicar para comprender y predecir las interacciones entre cualquier grupo de organismos", dice Andrés Lira-Noriega, investigadorinvolucrado en el estudio.
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