Fire blight (Erwinia amylovora) of rosaceous plants. Pathogen virulence and selection and characterization of biological control agents

El fuego bacteriano, causado por Erwinia amylovora, es una enfermedad muy importante a nivel comercial y económico porque afecta a plantas de la familia de las rosáceas y es especialmente agresiva en manzano (Pyrus malus) y peral (Pyrus communis), así como en plantas ornamentales (Crataegus, Cotoneaster o Pyracantha). Esta enfermedad está distribuida por todo el mundo en zonas climáticas templadas de Amércia del Norte, Nueva Zelanda, Japón, Israel, Turquí y Europa. En España, el fuego bacteriano fue detectado por primera vez en 1995 en el norte del País (Euskadi) y más tarde en nuevos focos aparecidos en otras áreas. La enfermedad puede ser controlada comercialmente mediante la aplicación de pesticidas quimicos (derivados de cobre, antibioticos). Sin embargo, muchos de los productos químicos presentan baja actividad o causan fitotoxicidad, y la estreptomicina, el producto más eficaz, esta prohibido en muchos países, incluyendo España. Por tanto, en ausencia de apropiados agentes químicos, el control biológico se contempla como una buena alternativa. En el presente trabajo, un agente de control biológico, Pseudomonas fluorescens EPS62e, ha sido seleccionada de entre 600 aislados de las especies P. fluorescens y Pantoea agglomerans obtenidos de flores, frutos y hojas de plantas de la familia de las rosáceas durante una prospección llevada a cabo en varias áreas geográficas de España. La cepa ha sido seleccionada por su capacidad de suprimir la infecciones producidas por E. amylovora frutos inmaduros, flores y brotes de peral en condiciones de ambiente controlado, presentando unos niveles de control similares a los obtenidos mediante el control químico usando derivados de cobre o antibióticos. La cepa además ha mostrado la capacidad de colonizar y sobrevivir en flores y heridas producidas en frutos inmaduros en condiciones de ambiento controlado pero también en flores en condiciones de campo. La exclusión de E. amylovora medinate la colonización de la superficie, el consumo de nutrientes, y la interacción entre las células del patógeno y del agente de biocontrol es la principal causa de la inhibición del fuego bacteriano por la cepa EPS62e. Estas características constituyen aspectos interesantes para un desarrollo efectivo de la cepa EPS62e como un agente de biocontrol del fuego bacteriano en condiciones comerciales.

Information sources selection methodology for recommender systems based on intrinsic characteristics and trust measure

El treball desenvolupat en aquesta tesi presenta un profund estudi i proveïx solucions innovadores en el camp dels sistemes recomanadors. Els mètodes que usen aquests sistemes per a realitzar les recomanacions, mètodes com el Filtrat Basat en Continguts (FBC), el Filtrat Col·laboratiu (FC) i el Filtrat Basat en Coneixement (FBC), requereixen informació dels usuaris per a predir les preferències per certs productes. Aquesta informació pot ser demogràfica (Gènere, edat, adreça, etc), o avaluacions donades sobre algun producte que van comprar en el passat o informació sobre els seus interessos. Existeixen dues formes d'obtenir aquesta informació: els usuaris ofereixen explícitament aquesta informació o el sistema pot adquirir la informació implícita disponible en les transaccions o historial de recerca dels usuaris. Per exemple, el sistema recomanador de pel·lícules MovieLens (http://movielens.umn.edu/login) demana als usuaris que avaluïn almenys 15 pel·lícules dintre d'una escala de * a * * * * * (horrible, ...., ha de ser vista). El sistema genera recomanacions sobre la base d'aquestes avaluacions. Quan els usuaris no estan registrat en el sistema i aquest no té informació d'ells, alguns sistemes realitzen les recomanacions tenint en compte l'historial de navegació. Amazon.com (http://www.amazon.com) realitza les recomanacions tenint en compte les recerques que un usuari a fet o recomana el producte més venut. No obstant això, aquests sistemes pateixen de certa falta d'informació. Aquest problema és generalment resolt amb l'adquisició d'informació addicional, se li pregunta als usuaris sobre els seus interessos o es cerca aquesta informació en fonts addicionals. La solució proposada en aquesta tesi és buscar aquesta informació en diverses fonts, específicament aquelles que contenen informació implícita sobre les preferències dels usuaris. Aquestes fonts poden ser estructurades com les bases de dades amb informació de compres o poden ser no estructurades com les pàgines web on els usuaris deixen la seva opinió sobre algun producte que van comprar o posseïxen. Nosaltres trobem tres problemes fonamentals per a aconseguir aquest objectiu: 1 . La identificació de fonts amb informació idònia per als sistemes recomanadors. 2 . La definició de criteris que permetin la comparança i selecció de les fonts més idònies. 3 . La recuperació d'informació de fonts no estructurades. En aquest sentit, en la tesi proposada s'ha desenvolupat: 1 . Una metodologia que permet la identificació i selecció de les fonts més idònies. Criteris basats en les característiques de les fonts i una mesura de confiança han estat utilitzats per a resoldre el problema de la identificació i selecció de les fonts. 2 . Un mecanisme per a recuperar la informació no estructurada dels usuaris disponible en la web. Tècniques de Text Mining i ontologies s'han utilitzat per a extreure informació i estructurar-la apropiadament perquè la utilitzin els recomanadors. Les contribucions del treball desenvolupat en aquesta tesi doctoral són: 1. Definició d'un conjunt de característiques per a classificar fonts rellevants per als sistemes recomanadors 2. Desenvolupament d'una mesura de rellevància de les fonts calculada sobre la base de les característiques definides 3. Aplicació d'una mesura de confiança per a obtenir les fonts més fiables. La confiança es definida des de la perspectiva de millora de la recomanació, una font fiable és aquella que permet millorar les recomanacions. 4. Desenvolupament d'un algorisme per a seleccionar, des d'un conjunt de fonts possibles, les més rellevants i fiable utilitzant les mitjanes esmentades en els punts previs. 5. Definició d'una ontologia per a estructurar la informació sobre les preferències dels usuaris que estan disponibles en Internet. 6. Creació d'un procés de mapatge que extreu automàticament informació de les preferències dels usuaris disponibles en la web i posa aquesta informació dintre de l'ontologia. Aquestes contribucions permeten aconseguir dos objectius importants: 1 . Millorament de les recomanacions usant fonts d'informació alternatives que sigui rellevants i fiables. 2 . Obtenir informació implícita dels usuaris disponible en Internet.