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Predicción de deoxinivalenol en grano de trigo

Publicado el: 4/8/2015
Autor/es: Malvina Martínez, Ricardo Moschini (Instituto de Clima y Agua. INTA Castelar), Gabriela Benavidez y Ana Pitterle (Molino Chacabuco SA.). Argentina
Introducción
La Fusariosisde la espiga de trigo (FET) es una enfermedad causada principalmente por el hongo Fusarium graminearum (Schwabe) (teleomorfo Gibberella zeae (Schwein)). Está ampliamente difundida en la región pampeana argentina afectando al cultivo de trigo y otros cereales. La enfermedad produce reducción del rendimiento del cultivo y una afectación a la calidad comercial, panadera e industrial. Ciertas cepas del hongo tienen la capacidad de producir toxinas (metabolitos fúngicos cuya ingestión, inhalación o absorción cutánea provoca daños en la salud humana y animal). El deoxinivalenol o vomitoxina es la más común en grano de trigo, existiendo regulaciones internacionales que determinan su nivel máximo aceptado. Según FAO/OMS (2014) el límite máximo permitido para DON en harina, sémola y otros derivados de trigo y maíz es de 1 ppm.
El trigo es susceptible a la infección desde la antesis hasta el periodo de llenado de granos y es favorecida por la ocurrencia de largos períodos de mojado (48-72 h) y temperaturas entre 20-25°C.
La naturaleza esporádica dela FETen la región Pampeana ha impulsado numerosos trabajos de desarrollo de modelos de pronóstico de la enfermedad con base meteorológica (Moschini y Fortugno, 1996; Moschini et al. 2001; Moschini et al. 2002; Moschini et al. 2004). Estos modelos buscan apoyar la definición de estrategias de manejo y toma de decisión de control químico.
Anualmente, el Instituto de Clima y Agua opera, durante el período susceptible de infección de la FET  (octubre-noviembre), un sistema de alarma para la enfermedad que incluye gráficos de su evolución en tiempo real y mapas de distribución de su intensidad en la región pampeana, poco antes de la cosecha http://climayagua.inta.gob.ar/.
Utilizando datos de contenido de la micotoxina DON en muestras de trigo colectadas en las campañas 2012/13-2013-14 y mediante la técnica de regresión logística se desarrollaron modelos que predicen las probabilidades de ocurrencia de distintos niveles de la toxina en función de las condiciones meteorológicas.
 
Metodología
Niveles de Deoxinivalenol (DON). Se analizaron muestras de trigo con distintos niveles de DON provenientes de numerosos sitios de la región pampeana, en las campañas trigueras 2012/13-2013-14. Esta información fue suministrada por el Molino Chacabuco S.A., ubicado en la ciudad de Chacabuco, provincia de Buenos Aires. Las muestras fueron tomadas de camiones a su arribo al molino, conociendo su procedencia. La cuantificación del contenido de la micotoxina se realizó en el molino bajo la técnica ELISA. Seguidamente, dependiendo del número y distribución de las estaciones meteorológicas disponibles, se unieron/redistribuyeron partidos, quedando muestras compuestas cuyo N final fue 48.

Desarrollo de modelos predictivos
Variable respuesta: probabilidad de ocurrencia de niveles de concentración de la micotoxina DON en grano de trigo luego de su cosecha. Los niveles de contenido de DON fueron codificados binariamente como 0 (DON<1 ppm; M-N: moderado a Nulo) o 1 (DON>=1ppm; S: severo).
Variables meteorológicas regresoras. A partir de los registros diarios de temperatura máxima (Tx; °C) y mínima (Tn; °C), precipitación (Prec; mm) y humedad relativa (HR; %) de estaciones meteorológicas del INTA (15), SMN (18) y Bolsa de Comercio de Rosario (4), se calcularon variables meteorológicas en un periodo que se inicia 10 días antes de la fecha de plena espigazón y finaliza al acumular 500 grados día (acumulación de las temperatura medias diarias > a0°C) en la subregión pampeana sur y 580 grados día en la subregión pampeana norte. En cada sitio analizado, la fecha de espigazón estimada es aquella en la que se alcanza una acumulación térmica de 1320 grados día (Tmedia base=0°C) a partir del 1 de julio.
Análisis estadístico. El procedimiento Freq del SAS (Statistical Analysis Systems, version 8.0; SAS Institute, Inc., Cary, NC, USA) fue utilizado para calcular los coeficientes de correlación no paramétricos de Kendall Tau-b entre los niveles de DON (S o Moderado-nulo) y las variables ambientales. A partir de la maximización de estos coeficientes quedó establecida la ventana temporal donde se calcularon las variables meteorológicas
Mediante el procedimiento Logistic del SAS se ajustaron modelos de regresión logística a los datos de DON categorizados binariamente (método de máxima verosimilitud) y a través del método de selección de variables Stepwise, se seleccionó el modelo más apropiado, haciendo jugar las todas las variables meteorológicas descriptas y fijando distintos niveles de significancia para entrar y permanecer en el modelo.

Resultados
Una de las ecuaciones predictivas de mejor ajuste (precisión de predicción de 85%) para estimar las probabilidades de ocurrencia de niveles binarios de DON fue:
DON= -2,7460+0,5254 DPrecHRT
Donde DPrecHRT es el número total de días con registro simultáneo de temperatura mínima >10ºCy temperatura máxima <31ºC, precipitación>=0.5 mmy humedad relativa >=81 %. 
La variable DPrecHRT está simulando la frecuencia con la que se producen períodos de mojado de larga duración en la espiga, al combinar la ocurrencia simultánea de precipitación (fuente de mojado) y alta humedad relativa (más chance que el mojado perdure por muchas horas), dentro de un rango térmico favorable (10-31°C). Esta variable tiene un formato similar al principal factor hídrico (combina Prec-HR) definido para simular el mojado de espiga conducente a eventos de infección del Fusarium y así explicar la variabilidad de la incidencia dela FET(estudios previos). Por ello se sostiene como hipótesis la existencia de una relación directa entre el número de días con las características de DPrecHRT y el nivel de incidencia dela FET.Dadala fuerte asociación entre el nivel de enfermedad (granos dañado por Fusarium) y el contenido de DON (Figura 3), se deriva un mayor nivel de la micotoxina ante valores crecientes de la  variable DPrecHRT.

Aplicaciones del modelo
Mapa de riesgo climático: la ecuación anterior se alimentó con una base histórica (44 años:1971 a2014) de datos meteorológicos (registros diarios de Tx, Tn, Prec y HR) de estaciones meteorológicas INTA y SMN, permitiendo elaborar mapas de riesgo climático de la región pampeana respecto al contenido de la toxina DON en trigo. En la figura 1 se pueden ver los porcentajes de años con niveles de DON que superan el umbral de 1 ppm, para un periodo de 44 años.
Por ejemplo, las zonas (cuadrante NE región pampeana) con mayor riesgo climático (rojo) tienen entre 20-30% de años con niveles que superan el umbral máximo de DON, lo cual se podría traducir a 4-6 años con niveles severos (DON>=1ppm) en un total de 20 años. Para las zonas con menor porcentaje de riesgo (verde y amarillo) que presentan  entre 5-15% de años con niveles superiores al umbral, se traduciría a1 a3 años con niveles severos en un total de 20 años respectivamente. 
Predicción de deoxinivalenol en grano de trigo - Image 1
Figura 1. Riesgo climático de la región pampeana respecto al nivel de DON (Deoxinivalenol) en grano de trigo con destino a molino harinero. Mediante el modelo logístico binario se estima el % de años con nivel severo de DON (DON>=1 ppm).

Distribución anual FET/DON:
Antes de la cosecha es posible contar con mapas en los que se visualice la distribución de los niveles de incidencia dela FETo índice de Fusarium y ahora también de DON (figura 2). Estos mapas pueden ayudar en la definición de una estrategia eficiente de manejo de partidas de trigo que ingresan a un molino, aprovechando el conocimiento temprano del nivel estimado de enfermedad/DON en muestras de grano, en función de su procedencia (ambiente al que estuvo expuesto el lote de trigo durante el período susceptible en esa campaña).
El impacto anual del nivel de enfermedad puede extenderse al nivel de DON, a partir de la fuerte relación FET/DON (figura 3). 
Predicción de deoxinivalenol en grano de trigo - Image 2

Figura 2. Nivel de DON (ppm) predicho por la Ec. 2 (verde: DON<1 ppm y rojo: DON>=1ppm) para las campañas trigueras 2012/2013 (izquierda) y 2014/2015 (derecha).

Predicción de deoxinivalenol en grano de trigo - Image 3

Figura 3. Relación (ajuste lineal) entre el porcentaje de grano dañado por Fusarium y el contenido de deoxinivalenol (DON en ppm) en  muestras de trigo analizadas a su arribo al Molino Chacabuco, en 2012/13 y 2013/14.

Bibliografía
  • FAO/OMS. CODEX. Working document for information and use in discussions related to contaminants and toxins in the GSCTFF. Codex Alimentarius Commission; The Netherlands, 31 March – 4 April 2014.
  • Faifer GC, Sala de Miguel M, Godoy HM (1990) Patterns of mycotoxin production by Fusarium graminearum isolated from Argentine wheat. Mycopathologia 109, 165-170
  • Lacey J, Bateman G.L & Mirocha C.J (1999) Effects of infection time and moisture on development of ear blight and deoxynivalenol production by Fusarium spp. in wheat. Annals of Applied Biology 134, 277-283.
  • McMullen M, Jones R and Gallenberg D (1997) Scab of wheat and barley: A re-emerging disease of devastating impact . Plant Disease 81, 1340–1348
  • Moschini, R.C. and C. Fortugno. 1996. Predicting wheat head blight incidence using models based on meteorological factors in Pergamino, Argentina. European Journal of Plant Pathology 102: 211-218.
  • Moschini, R.C.; R. Pioli; M. Carmona and O. Sacchi. 2001. Empirical predictions of wheat head blight in the northern Argentinean Pampas region. Crop Sci.: 41: 1541-1545
  • Moschini, R.C.; M.T.V. de Galich; J.G. Annone; O. Polidoro. 2002. Enfoque Fundamental-Empírico para estimar la evolución del Indice de Fusarium en trigo. Revista RIA, 31(3): 39-53
  • Moschini, R.C; M.R. Carranza; M. Carmona. 2004. Meteorological-based predictions of wheat head blight epidemic in the southern argentinean pampas region. Cereal Research Communications. 32: 45-52.
 
Autor/es:
Ingeniera Agrónoma egresada de la Universidad de Concepción del Uruguay, E. Ríos (2004). Magíster en Producción Vegetal de la Escuela para Graduados Alberto Soriano de la FAUBA (2009).
 
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