1.Escuela de Ciencias Biológicas, Universidad Nacional. Heredia, Costa Rica; alvaro.castro.calderon@una.cr, juan.cordero.mora@una.cr, joshua.corrales.castillo@una.cr, luis.valverde.castillo@una.cr

Resumen

La afectación por parásitos es un problema muy común en el árbol de mango ( Mangifera indica ), el cual genera gran cantidad de pérdidas económicas. Entre estos parásitos se encuentra el matapalo ( Phoradendron sp ) y también el hongo patógeno ( Colletotrichum sp ), en este proyecto se quiso analizar el grado de afectación foliar producido por ambos parásitos, mediante la medición de las dimensiones (largo,ancho, área foliar y área foliar alométrica) y además se buscó establecer el tipo de relación existente entre ambos parásitos en la afectación que producen. Se recolectaron hojas de un árbol sano y de otro afectado (60 de cada uno, de dos ramas diferentes), en esas hojas también se verificó la presencia o ausencia del hongo patógeno,posteriormente se realizó un análisis estadístico con el programa R. Se compararon las hojas sanas y afectadas por el matapalo, esto mediante una prueba no paramétrica, mostrando diferencias significativas, lo mismo se realizó para verificar la afectación producida por el hongo, esta vez las diferencias resultaron ser no significativas. Evidenciando que el matapalo afecta fuertemente el área foliar, mientras que el hongo parece no tener incidencia. De aquí se deduce que no hay relación en la afectación producida por ambos parásitos, determinando que el Phoradendron tiene una mayor influencia en las hojas del árbol del palo de mango. Finalmente, se aconseja que para futuros ensayos, se realice un muestreo más robusto, para obtener datos más precisos y además realizarlo en época de cosecha, para poder analizar la afectación producida en el fruto.

Palabras clave: Parásitos, Mangifera indica, Phoradendron sp, Colletotrichum sp, Área foliar, Área foliar alométrica.

Introducción

Es conocida la importancia que posee el árbol de mango en diversos países del mundo, debido a que sus frutos son muy nutritivos y ricos. En Costa Rica, particularmente, hay un amplio consumo, por lo tanto hay una gran importancia comercial. La comercialización se da tanto a nivel local como en exportación, dicha exportación se da principalmente a países europeos y Estados Unidos. El matapalo o muérdago, ( Phoradendron sp ) es una planta hemiparásita, es decir, que extrae sustancias esenciales de su huésped, pero que a la vez tiene capacidad para sintetizar sustancias por sí misma. El parasitismo se da mediante raíces modificadas, conocidas como haustorios, los cuales liberan hacia el xilema reguladores de crecimiento, los cuales mantienen abiertas las vías de intercambio de recursos y que ayudan a minimizar las reacciones defensivas (Mathiasen et .al , 2008). Este parásito juega un papel importante en los ecosistemas, tanto de forma positiva como negativa, porque puede representar alimento para aves (que a la vez dispersan sus semillas), además muchas de las aves los aprovechan para anidar (Aukema, 2003). Pero también genera grandes daños, debido a que los árboles hospederos van perdiendo vitalidad e incluso pueden llegar a morir (Watson, 2001).

El matapalo afecta muchas especies de árboles frutales, que son de importancia a nivel comercial, lo que genera muchas pérdidas económicas (Mathiasen et .al , 2008). Entre esos árboles frutales se encuentra el mango ( Mangifera indica ), cuyas producciones y vitalidad se ven menguadas ampliamente por el parásito.

Por otro lado, es bien conocida la afectación tanto económica como ecológica que pueden llegar a producir algunos géneros de hongos patógenos como el Colletotrichum (Clovis, D., Jens, G, 2017). Los hongos de este género están presentes en las hojas de muchas especies de árboles frutales incluido el mango, en donde causa lesiones en los márgenes, además se da necrosis en las zonas de las venas, el daño comienza siendo leve y posteriormente el daño se agrava, llegando a secar las hojas. (Quirós, M., Peres, N., Arau, L, 2012).

En este estudio se pretende analizar la afectación (si la hay) causada por el matapalo ( Phoradendron sp ) en las dimensiones de las hojas de mango ( Mangifera indica ). Lo mismo se hará con respecto a la presencia del hongo patógeno ( Colletotrichum sp ). Además se busca encontrar si existe algún tipo de relación entre ambos parásitos.

Metodología

Para realizar la investigación se tomaron hojas de dos árboles de mango ( Manguifera indica ) en el campus Omar Dengo de la UNA, uno de ellos afectado por el matapalo ( Phoradendron sp ) y otro sano. Se recolectaron hojas de dos ramas de cada árbol (30 de cada una), procurando que la posición de las ramas fuera parecida en todos (de norte a sur), para garantizar que las condiciones de luz fueran similares en todas.

Una vez recolectadas las ciento veinte hojas, se procedió a realizarles las mediciones planeadas (largo, ancho, área foliar y área foliar alométrica). Para medir el largo y el ancho se utilizó una regla convencional de 30 centímetros. Para determinar el área foliar se utilizó un programa de computadora llamado Image J, el cual, aunque es gratuito, su uso se torna un poco tedioso. Para calcular el área foliar alométrica se utilizó una fórmula que consiste en multiplicar el largo por el ancho; y el resultado multiplicarlo por 2/3. Además de eso se verificó la presencia o no de hongos patógenos en el envés de las hojas.

La base de datos obtenida fue analizada con el uso del programa R, particularmente mediante la implementación de pruebas de hipótesis, anovas y correlaciones, todas no paramétricas.

Fundamentalmente, se buscó determinar la relación existente entre las áreas (foliar y foliar alométrica) y la condición del árbol (sano o parasitado), así como con la presencia o ausencia de hongos.

Resultados

En tanto al desarrollo foliar de las hojas con la presencia o no del matapalo, los datos para el área foliar fueron no paramétricos para la usencia del matapalo y normales para la presencia del mismo, tanto para el área foliar y área foliar alométrica, se utilizó la prueba de Wilcoxon para analizar las varianzas entre ambas poblaciones (presencia o ausencia del matapalo), la cual arrojo diferencia significativa tanto para el área foliar (p-value = 1.026x10-08) y área foliar alométrica (p-value = 2.05x10-05).

Figura 1: Diferencia en el área foliar respecto a la condición para el Phorodendron; Se aprecia muy claramente como varían las medias y los máximos de cada condición están muy alejados.

Figura 2: Diferencia en el área foliar alométrica respecto a la condición para el Phorodendron; Se aprecia muy claramente como varían las medias y los máximos de cada condición están muy alejados.

Los datos también se analizaron para la presencia o ausencia del hongo, todos los datos fueron no paramétricos por lo que se decidió utilizar la prueba de Wilcoxon, la cual no arrojo diferencias significativas para ninguna de las áreas, área foliar (p-value = 0.4103) y área foliar alométrica (p-value = 0.6487).

Figura 3: Comparación del área foliar respecto a la presencia del hongo; se puede notar que las medias son muy similares, así como los máximos y los mínimos.

Figura 4: Comparación del área foliar alométrica respecto a la presencia del hongo; se observa claramente como las medias son prácticamente iguales, los máximos y los mínimos varían, sin embargo no es significativo.

Se analizaron los dos factores en conjunto (presencia del matapalo y presencia del hongo), la prueba de tapply dijo que los datos no eran balanceados (Enfermo con Hongo n=46, Enfermo sin Hongo n=14, Sano con Hongo n=47, Sano sin Hongo n=13) y la prueba de Fligner dijo que tampoco fueron homosedasticos (p-value = 3.643x10-06), la prueba de Kruskal-Wallis dijo que por lo menos un factor fue significativo (p-value = 1.884x10-07), la prueba de LSD mostró cuales de estos factores fueron los significativos.

## 
##  Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test 
## 
## data:  AF and cond 
## 
##                   Enfermo con Hongo Enfermo sin Hongo Sano con Hongo
## Enfermo sin Hongo 0.85439           -                 -             
## Sano con Hongo    2.7e-06           0.00385           -             
## Sano sin Hongo    1.1e-05           0.00074           0.38908       
## 
## P value adjustment method: none

Figura 5: comando pairwise.wilcox.test para el área foliar; Se observa que hay diferencias significativas en todos los casos excepto para las condiciones de Enfermo con Hongo-Enfermo sin Hongo y para Sano con Hongo-Sano sin Hongo.

Figura 6: comparación del área foliar respecto a ambos factores.

Para la misma prueba utilizando el área foliar alométrica se obtuvieron exactamente los mismos resultados.

## 
##  Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test 
## 
## data:  AFA and cond 
## 
##                   Enfermo con Hongo Enfermo sin Hongo Sano con Hongo
## Enfermo sin Hongo 0.7136            -                 -             
## Sano con Hongo    0.0011            0.0138            -             
## Sano sin Hongo    0.0009            0.0033            0.3150        
## 
## P value adjustment method: none

Figura 7: comando pairwise.wilcox.test para el área foliar alométrica: Se observa que hay diferencias significativas en todos los casos excepto para las condiciones de Enfermo con Hongo-Enfermo sin Hongo y para Sano con Hongo-Sano sin Hongo.

Figura 8:comparación del área foliar respecto a ambos factores.

Los análisis de correlación bajo el método de Spearman para el área foliar y área foliar alométrica dio un rho = 0.9455 y un R2 = 0.8939.

Figura 9: correlación bajo el método de Spearman para el área foliar y área foliar alométrica.

Discusión

Al comparar las áreas foliares entre sí (Figura 1.), se ha denotado que existen diferencias significativas en la magnitud del área foliar en la presencia del matapalo (p<0.05) provocando una disminución en las dimensiones foliares del árbol afectado, esto es debido a que el parásito afecta directa, pero paulatinamente el metabolismo primario del hospedero, es decir, que a largo plazo existirán problemas anatómicos y fisiológicos que podrían concluir con la muerte del árbol de mango (Watson, 2001).

No se han encontrado alguna diferencia en la superficie foliar respecto a la presencia del hongo, esto pudo haber sido ocasionado por la falta de observaciones de algunas categorías estudiadas, sin embargo podrían haber algunas diferencias, ya que el hongo también afecta el crecimiento y desarrollo del árbol frutal. (Quirós, M., Peres, N., Arau, L, 2012). Se concluye que el parásito afecta el desarrollo foliar de los árboles, provocando un menor crecimiento de estos órganos vegetativos. Se aconseja para futuros trabajos que para obtener resultados más precisos se deben realizar más observaciones de la muestra, además se recomienda al investigador ejecutar únicamente la medición del área foliar alométrica, porque existe una gran similitud en la magnitud de esta, respecto al área foliar.

Referencias

. Aukema, J. E. (2003), Vectors, viscin, and Viscaceae: mistletoes as parasites, mutualists, and resources. Frontiers in Ecology and the Environment, 1 (4): 212-219.

. Kiyoshi, P., Mendes, C., Estevao, A., Ferreira, C.(2013), Parasites in the neighbourhood: Interactions of the mistletoe Phoradendron affine (Viscaceae) with its dispersers and hosts in urban areas of Brazil. El Sevier, 207 (10), 768-773.

. Bolaños, Q., Elisa, M & Santana, C. (2015). Dinámica temporal de la infestación por muérdago enano ( Arceuthobium globosum y A. vaginatum ) en Zoquiapan (Parque Nacional Iztaccíhuatl Popocatépetl), México. CienciaUAT, 9(2), 6-14.

. Mathiasen, R., Nickrent, D., Shaw, D. y Watson, D. (2008) Mistletoes: Pathology, Systematics, Ecology, and Management. Plant disease journal, 92 (7), 988-1006.

. Barquero, M., Peres, M., Arauz, L. (2012). PRESENCIA DE Colletotrichum acutatum y Colletotrichum gloeosporioides EN HELECHO HOJA DE CUERO, LIMÓN CRIOLLO, PAPAYA, CARAMBOLA Y MANGO EN COSTA RICA Y FLORIDA (ESTADOS UNIDOS). Revista de agronomía Costarricense, 37(1), 23-38.

. Kuijt, J. (2003). Monograph of Phoradendron (Viscaceae). Systematic Botany Monographs, 66.

. Sanabria, A., Mahuku, G., Kelemu, S., Cadavid, M., García, C., Hío, J. C., … & Osorio, J. A. (2010). Molecular identification and characterization of Colletotrichum spp isolates from tahiti lime, tamarillo, and mango. Agronomía Colombiana, 28(3), 383-391.

Anexos

Chunks

Shapiros para comprobar normalidad de los datos

shapiro.test(AFHS)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  AFHS
## W = 0.95648, p-value = 0.03172
shapiro.test(AFHE)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  AFHE
## W = 0.96945, p-value = 0.1371
shapiro.test(AFAHS)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  AFAHS
## W = 0.95916, p-value = 0.0428
shapiro.test(AFAHE)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  AFAHE
## W = 0.96596, p-value = 0.09233
shapiro.test(AFSH)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  AFSH
## W = 0.8712, p-value = 0.003119
shapiro.test(AFCH)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  AFCH
## W = 0.88372, p-value = 5.75e-07
shapiro.test(AFASH)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  AFASH
## W = 0.8569, p-value = 0.001582
shapiro.test(AFACH)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  AFACH
## W = 0.92193, p-value = 3.392e-05
cond=as.factor(Condic)
shapiro.test(aov(AF~cond)$residuals)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  aov(AF ~ cond)$residuals
## W = 0.97411, p-value = 0.02041
shapiro.test(aov(AFA~cond)$residuals)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  aov(AFA ~ cond)$residuals
## W = 0.97809, p-value = 0.04739

Pruebas Wilcoxon para los datos

wilcox.test(AFHS,AFHE)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  AFHS and AFHE
## W = 2891.5, p-value = 1.026e-08
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
wilcox.test(AFAHS,AFAHE)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  AFAHS and AFAHE
## W = 2612, p-value = 2.05e-05
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
wilcox.test(AFSH,AFCH)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  AFSH and AFCH
## W = 1387, p-value = 0.4103
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
wilcox.test(AFASH,AFACH)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  AFASH and AFACH
## W = 1328.5, p-value = 0.6487
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Pruebas Tapply para los datos

tapply(AF,cond,length)
## Enfermo con Hongo Enfermo sin Hongo    Sano con Hongo    Sano sin Hongo 
##                46                14                47                13
tapply(AF,cond,mean)
## Enfermo con Hongo Enfermo sin Hongo    Sano con Hongo    Sano sin Hongo 
##          39.01974          40.17000          61.14213          68.25000
tapply(AF,cond,sd)
## Enfermo con Hongo Enfermo sin Hongo    Sano con Hongo    Sano sin Hongo 
##          9.380503         10.695835         24.375706         25.888197
tapply(AFA,cond,length)
## Enfermo con Hongo Enfermo sin Hongo    Sano con Hongo    Sano sin Hongo 
##                46                14                47                13
tapply(AFA,cond,mean)
## Enfermo con Hongo Enfermo sin Hongo    Sano con Hongo    Sano sin Hongo 
##          36.77377          35.61143          50.40851          56.60769
tapply(AFA,cond,sd)
## Enfermo con Hongo Enfermo sin Hongo    Sano con Hongo    Sano sin Hongo 
##          9.617604          9.032006         20.174750         22.204568

Pruebas Fligner para los datos

fligner.test(AF,cond)
## 
##  Fligner-Killeen test of homogeneity of variances
## 
## data:  AF and cond
## Fligner-Killeen:med chi-squared = 27.994, df = 3, p-value =
## 3.643e-06
fligner.test(AFA,cond)
## 
##  Fligner-Killeen test of homogeneity of variances
## 
## data:  AFA and cond
## Fligner-Killeen:med chi-squared = 25.835, df = 3, p-value =
## 1.033e-05

Pruebas Kruskal para los datos

kruskal.test(AF~cond)
## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  AF by cond
## Kruskal-Wallis chi-squared = 34.103, df = 3, p-value = 1.884e-07
kruskal.test(AFA~cond)
## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  AFA by cond
## Kruskal-Wallis chi-squared = 19.509, df = 3, p-value = 0.0002145

Pruebas LSD para los datos

pairwise.wilcox.test(AF,cond,p.adj= "none",exact=FALSE)
## 
##  Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test 
## 
## data:  AF and cond 
## 
##                   Enfermo con Hongo Enfermo sin Hongo Sano con Hongo
## Enfermo sin Hongo 0.85439           -                 -             
## Sano con Hongo    2.7e-06           0.00385           -             
## Sano sin Hongo    1.1e-05           0.00074           0.38908       
## 
## P value adjustment method: none
pairwise.wilcox.test(AFA,cond,p.adj= "none",exact=FALSE)
## 
##  Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test 
## 
## data:  AFA and cond 
## 
##                   Enfermo con Hongo Enfermo sin Hongo Sano con Hongo
## Enfermo sin Hongo 0.7136            -                 -             
## Sano con Hongo    0.0011            0.0138            -             
## Sano sin Hongo    0.0009            0.0033            0.3150        
## 
## P value adjustment method: none

Prueba de correlacion para AF y AFA

cor.test(AF,AFA,method = "s", exact = FALSE)
## 
##  Spearman's rank correlation rho
## 
## data:  AF and AFA
## S = 15690, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
##       rho 
## 0.9455161