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Introducción
La mancha de asfalto es una enfermedad que afecta al cultivo de maíz (Zea mays). Esta enfermedad es provocada por el hongo ascomyceto Phyllachora maydis. La presencia de P. maydis reduce el rendimiento y en algunos casos puede llegar a causar la muerte de plantas de maíz (Bajet, Renfro y Valdéz, 1994). A nivel de América latina se han documentado pérdidas de rendimiento de hasta el 46% (Hock, Kranz y Renfro, 1989, Pereyda-Hernández et al., 2009). El patógeno es endémico de latino américa, pero fue identificado en México en 1904 (Maublanc, 1904). Los síntomas del complejo de mancha de asfalto suelen estar documentado por tres tipos de hongos que presentan diferentes síntomas.
La mancha de asfalto se caracteriza por la presencia de estromas negros en las hojas. Estas manchas son producto de los cuerpos fructíferos de P. maydis (Cannon, 1991). Este hongo es un biótrofo obligado que comienza infectando la parte baja de la planta, aunque puede infectar vainas o mazorcas (Bajet et al., 1994). Una vez establecido, el hongo se distribuye a través de la hoja provocando manchas que llegan a unirse. Posteriormente, causando necrosis, senescencia prematura y muerte (Carson, 1999; Hock, Kranz y Renfo, 1995). El patógeno suele estar asociado al maíz, aunque otros géneros de Phyllachora pueden presentarse en gramíneas (Parbery, 1963).
P. maydis suele estar asociada con otros hongos como Monographella maydis y Coniothyrium phyllachorae (Hock et al., 1995). M. maydis presenta lesiones de tipo ojo de pescado en las hojas cuando se asocia con P. maydis (Bajet et al., 1994). Estas asociaciones se determinaron usando caracterizaciones morfológicas del patógeno, aunque los especímenes usados en la identificación se han perdido (Müller y Samuels, 1984). Cuando se documentaron las asociaciones con C. phyllachorae, se determinó que este hongo suele destruir los estromas, por lo que se considerado un posible controlador biológico (Hock et al., 1989). En Ecuador, estos síntomas están presentes, pero M. maydis ni C. phyllachoreae han sido documentados (McCoy et al., 2019).
P. maydis produce esporas sexuales (ascosporas) y asexuales (conidias) (Hock, Dittrich, Renfro y Kranz, 1992). Estas esporas requieren temperaturas entre 20 y 25 oC y humedades relativas mayores al 75% para poder germinar (Groves, Kleczewski, Telenko, Chilvers y Smith, 2020). Las esporas pueden sobrevivir condiciones adversas como fuertes inviernos o la ausencia prolongada del huésped principal (Mottaleb, Loladze, Sonder, Kruseman y San Vicente, 2019). Las esporas suelen ser liberadas desde el estroma por fuertes lluvias o vientos (Hock et al., 1995). Estas condiciones climáticas son predominantes en la provincia de Los Ríos, Ecuador y favorecen la repetición de múltiples ciclos de enfermedad.
Existen diferentes métodos para el manejo de la enfermedad. El uso de variedades resistentes parece ser la mejor alternativa debido al alto número de germoplasma disponible (Cao et al., 2017; Mahuku et al., 2016). Esta resistencia es muy hereditable y dominante en la naturaleza (Ceballos y Deutsch, 1992). Ensayos de loci de rasgos cuantitativos (QTL) han demostrado una variación entre el 18 y 46% de la variación fenotípica en la severidad de la enfermedad (Cao et al., 2017; Mahuku et al., 2016). Esto indica que se deben utilizar otros métodos para controlar la enfermedad.
El uso de fungicidas químicos alternando su modo de acción es otra herramienta para el manejo de la enfermedad. Los ensayos realizados han tenido diferentes niveles de eficiencia. Esto se debe a la variación climática que existe durante los diferentes años. Los autores concuerdan en que una aplicación en el momento adecuado es crítica al momento de controlar la enfermedad usando este método (Kleczewski et al., 2019). La rotación de cultivos y manejo de la lámina de riego parece tener un efecto en reducir la severidad de la enfermedad (Telenko et al., 2019). La zona de Los Ríos es conocida por su monocultivo de maíz y la humedad relativa alta debido al nivel de pluviosidad. Esto hace que estas alternativas no sean consideradas.
El uso de silicio parece ser una alternativa para el control de enfermedades producidas por hongos (Camargo, Amorim y Júnior, 2013). Distintos autores han registrado diferentes beneficios de la nutrición con silicio en las plantas. Algunos beneficios son: mayor crecimiento vegetal, fortalecimiento de la pared celular vegetal y tolerancia al estrés hídrico y térmico (Datnoff, Deren y Snyder, 1997). Este elemento puede reducir la progresión de la enfermedad. En la evaluación de enfermedades de tipo foliar como la mancha de asfalto, los ensayos hacen uso de escalas visuales. Las escalas visuales suelen ser subjetivas por parte del evaluador. Es necesario un método que reduzca el sesgo.
Las escalas de evaluación visuales presentan diferentes inconvenientes. El cansancio por parte del evaluador hace que los datos disminuyan su precisión y eficiencia. Incluso diferentes evaluadores pueden presentar diferentes datos usando la misma muestra (Nutter Jr, 1993). El procesamiento de imágenes reduce el sesgo por parte del investigador durante las evaluaciones (Pethybridge y Nelson, 2015). El software más conocido en el procesamiento de imágenes es ASSESS (Lamari, 2008). ASSESS ha disminuido su uso por los programas de código abierto. Estos programas permiten la personalización además de no tener altos costos (Wijekoon, Goodwin y Hsiang, 2008).
El objetivo de la investigación fue implementar el procesamiento de imágenes (Leaf Doctor) como una herramienta para la evaluación de la severidad de la mancha de asfalto. El procesamiento de imágenes fue comparado con las escalas visuales usando diferentes tipos de estrés biológico. Entre las variables evaluadas se encuentran: 1) la aplicación de diferentes dosis de silicio. 2) Se evaluaron hojas de diferente altura en la planta. 3) Se evaluaron variedades susceptibles y resistentes a la mancha de asfalto. 4) Se evaluaron diferentes periodos de siembra (2018-2021). Los resultados buscan establecer el uso de procesamiento de imágenes (Leaf Doctor) como una alternativa gratuita para la evaluación de la enfermedad.
Materiales y Metodos
Área de estudio
La investigación se realizó en las instalaciones de la finca experimental “La María” de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo, ubicada en el km 7 vía Quevedo-El Empalme, cuyas coordenadas geográficas son las siguientes: 79o 27” O y 01o 32” S a una altitud de 67 m.
Material genético
Las variedades de maíz utilizadas fueron INIAP-551 (Instituto Ecuatoriano de Investigaciones Agropecuarias), Trueno (Agripac-Syngenta) y DK-7088 (Ecuaquímica), las cuales presentan diferentes niveles de tolerancia a la mancha de asfalto y son cultivadas en la zona de Los Ríos-Ecuador.
Tratamientos y diseño experimental
El diseño experimental usado fue de bloques completamente al azar (BCA) con tres repeticiones por tratamiento, donde cada unidad experimental estuvo comprendida por un área de 49 m2. Cada parcela experimental fue sembrada a una densidad de 55 000 plantas por hectárea. Para el control de malezas se utilizó el herbicida Glifosato, con dosis de 2 L ha-1, y para el control de insectos piretrinas con butóxido de piperonilo con dosis de 1 L ha-1. Posterior al análisis de suelo, la fertilización se realizó con dosis de nitrógeno (200 kg ha-1), potasio y fósforo (150 kg ha-1), y para la evaluación de silicio con dosis 336, 252, 168 y 84 kg ha-1 (Tamimi y Hunter, 1970). Los fertilizantes fueron fraccionados en tres partes a los 8, 30 y 45 días después de la siembra. Las variedades de maíz Trueno y DK-7088 fueron sembradas durante el período 2018 y 2019 y la variedad INIAP-551 durante el año 2021.
Variables evaluadas
Severidad de la mancha de asfalto
Para evaluar la severidad de la mancha de asfalto se usó la escala diagramática de severidad para el complejo mancha de asfalto del maíz propuesta por Hernández y Sandoval (2015), de las hojas evaluadas se tomaron fotografías usando el programa Leaf Doctor (Pethybridge y Nelson, 2015), señalando los síntomas provocados en el tejido foliar. Para evaluar el programa comparándolo con la escala diagramática se usaron dos variedades con diferentes niveles de resistencia a la mancha de asfalto (Trueno y DK-7088). Para determinar si existe diferencia en la infección de hojas evaluadas a diferente altura, se usaron hojas tanto del tercio bajo, medio y alto (dos, cuatro y seis nudos desde la raíz hacia la inf lorescencia respectivamente) de la variedad INIAP-551. La evaluación con el programa se realizó previo a la cosecha (120 días después de la siembra aproximadamente). Se utilizó la variedad INIAP-551 para la evaluación de hojas de distinta altura, por ser una variedad resistente a mancha de asfalto, en comparación a Trueno y DK-7088 donde sólo se evaluaron hojas bajas.
Rendimiento y beneficio neto
Se tomaron datos de cosecha cada uno de los tratamientos, eliminando las plantas de borde. Se registró el peso total del maíz cosechado de cada una de las parcelas y se realizó un análisis de beneficio/costo en cada uno de los tratamientos al precio oficial de venta según el Ministerio de Agricultura del Ecuador ($0.88 kg-1) al momento de realizar el ensayo.
Análisis estadístico
Para validar el procesamiento de imágenes Leaf Doctor en comparación con la escala diagramática de severidad se realizó un análisis de regresión lineal. Se realizó la comparación entre la severidad de daño en cada una de las hojas, variedades y rendimiento. Para las variables de rendimiento y severidad de las hojas, se utilizó el análisis de varianza y comparaciones múltiples de medias (Tukey, P = 0.05). Los valores promedio se consideraron diferentes estadísticamente cuando P ≤ 0.05. Los análisis estadísticos se realizaron con el programa Infostat (Di Rienzo et al., 2009).
Resultados y Discusion
La mancha de asfalto (P. maydis) es un hongo patógeno obligado en el maíz que disminuye el rendimiento entre el 11 y 46% en América Latina (Hock et al., 1989; Pereyda-Hernández et al., 2009). Los síntomas producidos por el hongo suelen ser de estromas negros en ambos lados de las hojas cuando el cuerpo fructífero de P. maydis tiene condiciones óptimas de temperatura y humedad (Carson, 1999; CIMMYT, 2003). En casos severos puede causar necrosis, senescencia prematura y muerte de la planta (Ceballos y Deutsch, 1992; Hock et al., 1995).
El manejo de la enfermedad suele estar basado en: 1) evitar el uso de híbridos susceptibles, 2) aplicación de fungicidas con modos de acción variados durante el momento adecuado, 3) manejo del riego, 4) rotación de cultivos con el fin de descomponer el patógeno y, 5) remoción de residuos de cultivos de maíz previos (Kleczewski et al., 2019; Telenko et al., 2019). Adicionalmente, ensayos de nutrición con silicio han documentado efectos positivos en el cultivo (Tamimi y Hunter, 1970).
Debido a la naturaleza biotrófica de P. maydis, estudios de laboratorio son difíciles ya que el patógeno no ha sido cultivado en medios sintéticos (Müller y Samuels, 1984). Distintas especies de Phyllachora han sido identificadas mediante síntomas y características morfológicas (Maublanc, 1904; Parbery 1963, Ruhl et al., 2016) y ensayos de evaluación de híbridos en campo suelen reportar pérdidas de hasta 91.5 kg ha-1 por cada incremento de 1% en la severidad del patógeno (Telenko et al., 2019). Por estos motivos, tener diferentes métodos para la evaluación de la enfermedad son necesarios.
El presente estudio presenta el procesamiento de imágenes (Leaf Doctor), como una alternativa a la evaluación del progreso de la enfermedad. Usando diferentes variedades de maíz propias de la zona de Los Ríos, Ecuador (DK-7088, Trueno e INIAP-551), durante diferentes períodos (2018-2019-2021), hojas de diferente altura y diferentes dosis de silicio aplicados a la planta. Los estimados de la evaluación de la severidad de la enfermedad usando el programa Leaf Doctor y las escalas de evaluación visual fueron altamente similares con relaciones lineares significantes (P < 0.001). Los coeficientes de determinación (R2) fueron de al menos 0.77 y los coeficientes de variación fueron menores usando el programa en comparación a la escala visual (Cuadro 1).
Cuadro 1: Coeficiente de variación media (%) y determinación (R2) de evaluaciones de hojas de maíz con síntomas de mancha de asfalto (n=90). Hojas alta, media y baja pertenecen a la variedad de maíz INIAP-551.
Table 1: Mean variation coefficient (%) and determination (R2) of evaluations from leaves of corn with tar spot symptoms (n=90). High, medium, and low leaves belong to INIAP-551 corn variety.
| Tipo de hoja de maíz | Programa Visual | R2 | P= | |
| - - - - - - - % - - - - - - - - | ||||
| Alta | 3.85 | 5.17 | 0.77 | <0.001 |
| Media | 2.82 | 4.91 | 0.78 | <0.001 |
| Baja | 7.59 | 8.04 | 0.79 | <0.001 |
| DK-7088 | 13.19 | 15.95 | 0.94 | <0.001 |
| Trueno | 9.17 | 11.86 | 0.94 | <0.001 |
El uso de diferente germoplasma de maíz ha demostrado que existe un rango de resistencia a la mancha de asfalto (Cao et al., 2017). El locus de rasgo cuantitativo conocido como qRtsc8-1 de maíz producido en regiones de centro y sur América explica una variación fenotípica a la severidad de la enfermedad del 18 al 43% (Mahuku et al., 2016). Los resultados obtenidos en este ensayo sugieren que el híbrido DK-7088 presenta una mayor severidad de mancha de asfalto en comparación a los híbridos de maíz Trueno e INIAP-551; adicionalmente, el híbrido Trueno tiene una mayor severidad que INIAP-551 (Cuadro 2).
Cuadro 2: Severidad de mancha de asfalto (%) entre dos variedades de maíz (n=90) bajo diferentes dosis de silicio, el mejor rendimiento y su relación beneficio/costo (B/C) (dosis: Si 252 kg ha-1).
Table 2: Disease severity (%) between two varieties of corn (n=90) under different doses of silicon, the highest yield and benefit/cost analysis (B/C) (doses: Si 252 kg ha-1)
| Variedad | Control | NPK | Si 336 | Si 252 | Si 168 | Si 84 | Rendimiento | B/C |
| - - - - - - - - - - kg ha-1 - - - - - - - - - - | kg | |||||||
| DK-7088 | 15.95 a | 8.81 b | 7.77 b | 9.15 b | 8.61 b | 8.65 b | 23.81 | 1.28 |
| Trueno | 9.17 a | 4.35 b | 3.61 b | 6.51 b | 7.49 b | 7.78 b | 25.82 | 1.39 |
Medias con letras iguales no difieren significativamente para el análisis de varianza Tukey (P < 0.05).
Means with the same letters do not differ significantly for the analysis of variance Tukey (P < 0.05).
Las hojas mayormente afectadas suelen ser de tipo basal (tercio bajo) debido a una transmisión del hongo por residuos de cosecha (Kleczewski et al., 2019; Groves et al., 2020). Sin embargo, hojas de diferente edad, altura o diferentes partes de la vaina o chala pueden también ser afectados (Bajet et al., 1994; Hock et al., 1995). Las partes infectadas apicales (tercio alto) en la planta sugieren una transmisión de larga distancia como fuente primaria de inóculo, sin embargo, la mayor distancia documentada de transmisión del inóculo hacia el área de cultivo es de 31 m (Liu, 1973). En el presente ensayo, las hojas bajas (tercio bajo), presentan una mayor severidad en comparación a las hojas medias y altas (cuatro y seis nudos respectivamente); sugiriendo que la fuente de inóculo es una descomposición pobre de cultivos previos y constante monocultivo en la zona (Cuadro 3).
Cuadro 3: Severidad de la mancha de asfalto (%) de 3 hojas de diferente altura bajo diferentes dosis de silicio. Rendimiento total por tratamiento y su relación beneficio/costo (B/C). Disease severity of tar spot (%) of 3 leaves from different height under different doses of silicon. Total yield per treatment and benefit/cost analysis (B/C).
Table 3: Disease severity of tar spot (%) of 3 leaves from different height under different doses of silicon. Total yield per treatment and benefit/cost analysis (B/C).
| Tratamiento | Alta | Media | Baja | Rendimiento | B/C |
| - - - - - - - - - - % - - - - - - - - - - | kg | ||||
| Control | 2.09 | 2.02 | 6.81 | 25.01 * | 1.35 |
| NPK | 1.57 | 1.96 | 4.22 | 29.23 | 1.58 |
| Si 336 | 1.47 | 1.74 | 3.41 | 30.31 | 1.64 |
| Si 252 | 2.86 | 2.62 | 3.95 | 30.93 | 1.67 |
| Si 168 | 1.53 | 2.63 | 4.51 | 29.53 | 1.60 |
| Si 84 | 2.24 | 2.44 | 4.81 | 29.71 | 1.60 |
* Diferencia significativa con el resto de los tratamientos Tukey (P < 0.05).
* Statistical differences with the rest of the treatments Tukey (P < 0.05).
El uso del silicio en la agricultura ha documentado beneficios agronómicos en la planta como mayor crecimiento vegetativo (Datnoff et al., 1997); reforzamiento de la pared celular vegetal (Ma y Takahashi, 2002), reducción del estrés oxidativo (Gunes, Inal, Bagci y Coban, 2007), disminución del estrés hídrico (Pei et al., 2010), entre otros. Estos efectos positivos han llevado a su evaluación en el control de enfermedades de patógenos importantes del suelo (Roma-Almeida et al., 2016; Dannon y Wydra, 2004; Saigusa, Onozawa, Watanabe y Shibuya, 2000) y del tipo foliar (Tamimi y Hunter, 1970; Kablan, Lagauche, Delvaux y Legrve, 2012; Camargo et al., 2013). En el presente ensayo muestra que no existe una diferencia significativa en el control de la enfermedad en comparación al manejo convencional, sin embargo, el aumento en rendimiento incrementa el beneficio para el agricultor de la zona usando la dosis de silicio de 252 kg ha-1 (Cuadros 2, 3) cuando se comparan las diferentes relaciones de beneficio/costo.
Conclusiones
Existen distintos métodos de evaluación visual y escalas representativas que son usadas para fenotipado o evaluaciones epidemiológicas. Estos métodos están basados en secciones de hojas donde los síntomas muchas veces no son uniformes (Valle-Torres et al., 2020). Otros métodos, como el uso de drones que miden ref lectancia (Mahlein, Kuska, Behmann, Polder y Walter, 2018) o índices vegetativos (Loladze et al., 2019) pero requieren de equipos costosos y personal capacitado, aunque podrían ser más eficaces en grandes hectáreas. El presente ensayo indica que el software Leaf Doctor puede ser usado como un método de evaluación para la mancha de asfalto. El software no tiene costo y es de fácil manejo para los productores de la zona de Los Ríos que buscan optimizar el tiempo y aplicaciones de fungicidas en su cultivo.
Fondos
Fondo Competitivo de Investigación Científica y Tecnológica (FOCICYT) 7ma Convocatoria, a través del Proyecto “Epidemiología de la mancha de asfalto (Phyllachora maydis) en maíz (Zea mays) bajo el efecto de la aplicación de silicio usando el procesador de imágenes Leafdoctor®”.
Contribución de los Autores
Investigación, metodología y escritura: R.E.V.T. Escritura: revisión, edición y preparación del borrador original: M.C.V.R. Administración del proyecto, escritura: revisión y edición: R.R.G.F. Curación de datos, análisis de datos, adquisición del fondo, conceptualización, escritura: F.E.H.E.
