Biología programable: 18 FAQs sobre biología sintética de un informático

La biología como tecnología que se utiliza para fabricar dispositivos y sistemas biológicos sintéticos.

Desarrollo de una aplicación web orientada a la asistencia en el diseño de protocolos de biología sintética

Se plantea desarrollar una herramienta que ofrezca un soporte eficiente para la creación y el diseño de protocolos biológicos a los investigadores en biología sintética. Partiendo de este objetivo, se definen dos cometidos principales: Realizar un estudio de las herramientas existentes que ofrezcan soporte al diseño y aquellas pensadas para diseñar protocolos biológicos, el fin de este estudio es descubrir las funcionalidades que implementan estas herramientas para mejorarlas. Además, se ha de desarrollar una herramienta web que, mediante un lenguaje visual, permita diseñar y crear protocolos de biología sintética, guardándolos en un formato de archivo independiente del lenguaje. En este documento se encuentra, en primer lugar, la definición de objetivos y la descripción del método de desarrollo seguido durante la implementación del proyecto; después, el marco teórico, donde se exponen las herramientas estudiadas y las similitudes y diferencias con la idea que se tiene de la aplicación, y también las herramientas de desarrollo web con las que se va a implementar el proyecto. A continuación, se muestran los resultados obtenidos, mediante la definición de requisitos, así como una exposición de la propia herramienta. Por último, se encuentra la estrategia de validación que se ha seguido en el desarrollo del proyecto y se exponen las conclusiones obtenidas de estas validaciones; también se incluyen al final las conclusiones del proyecto y las líneas futuras de desarrollo.---ABSTRACT---It is planned to develop a tool that provides efficient support for the creation and design of biological protocols researchers in synthetic biology. Based on this goal, two main tasks are defined: Conduct a study of existing tools that provide design support and those intended to design biological protocols, the purpose of this study is to discover the functionalities that implement these tools to improve them. Furthermore, it has to develop a web tool that, through a visual language, allowing design and create synthetic biology protocols, storing them in an independent language file format. In this document is located, first, the definition of objectives and description of the development method followed during project implementation; then the theoretical framework where tools and studied the similarities and differences with the idea we have of the application are discussed, and development tools with which they will implement the project. Then the results obtained, by defining requirements as well as an exhibition of the own tool. Finally, the validation strategy that has been followed in the development of the project and the conclusions drawn from these validations are exposed; also, it is included at the end of the project conclusions and future lines of development.

Desarrollo de una plataforma de biología bajo demanda

La Biología bajo Demanda es un concepto novedoso, que está siendo abordado en la actualidad desde distintos enfoques, que serán expuestos en este documento. Dado este carácter innovador, se trata de un ámbito donde la investigación está muy presente en estos momentos. Las Tecnologías de la Información y Comunicación (TICs) llevan un tiempo aportando soluciones muy efectivas para algunos de los problemas a los que se enfrente actualmente la biología sintética. Una de estas soluciones son las plataformas de Cloud Computing, que aportan un entorno de trabajo escalable, flexible y seguro. Por ello, se ha empleado este tipo de tecnología en este trabajo fin de grado en el área de la biología sintética mediante el concepto de biología bajo demanda. Para desarrollar la plataforma de biología bajo demanda ha sido necesario analizar el estado de esta temática actualmente y sus avances. Además, ha sido estimable el estudio de las opiniones de los miembros del grupo de investigación. Todo ello ha permitido llevar a cabo una captura de requisitos adecuada para el ámbito de este proyecto. Se ha decidido que los servidores de aplicaciones web son la respuesta más adecuada a la hora de implementar las soluciones obtenidas para el desarrollo de la plataforma de biología bajo demanda. En concreto, por sus características, se ha decidido emplear JavaEE de Oracle. El modelo implementado emplea soluciones conocidas y fiables basadas en patrones de diseño software. Así, conseguimos cumplir con uno de los principales objetivos de este proyecto, que es lograr un sistema flexible y escalable. Por otro lado, debido a la incertidumbre que conlleva un área tan innovadora, se ha decidido optar por una metodología ágil. Esto supone un plan de trabajo centrado en reuniones semanales conjuntas con el director y los compañeros del grupo de trabajo, empleando prototipado rápido y programación extrema. Finalmente, se ha conseguido desarrollar una plataforma de biología bajo demanda que puede ser la base para el trabajo de los biólogos del ámbito de la biología sintética en un futuro próximo.---ABSTRACT---Biology on demand is a new concept, which is currently being addressed from different approaches, which will be presented in this document. Given this innovative character, it is an area where research is a main factor right now. Technologies of Information and Communication Technologies (ICTs) have provided very effective solutions to some of the problems that synthetic biology is currently facing. One of these solutions is cloud computing platforms, which provide an environment for scalable, flexible and secure work. Therefore, we have used this technology in this final project in the area of synthetic biology through the concept of biology on demand. To develop a biology-on-demand platform it has been necessary to analyze the state of art. The opinions of members of the research group have also been very influential. All this has allowed us to conduct a proper capture requirements for the scope of this project here developed. It was decided that web application servers are the best answer when it comes to implementing the solutions obtained for the development of biology-on-demand platform. In particular, by its main features, it was decided to use Oracle’s JavaEE. The implemented model uses known and reliable solutions based on software design patterns. So, we get to meet one of the main objectives of this project, which is to achieve a flexible and scalable system. On the other hand, due to the uncertainty involved in such an innovative area, it was appropriate to opt for an agile methodology. The work plan was focused on weekly meetings with the director and coworkers, using additive technology and extreme programming. Finally, this project has been successful in developing a biology-on-demand platform that can be the basis for the work of biologists in the field of synthetic biology in the near future.

Nuevo algoritmo de relajación para motores de cuerpos sólidos

Con el fin de conocer mejor a las bacterias, en la actualidad se han desarrollado aplicaciones que permite simular el comportamiento de las colonias formadas por este tipo de organismos. Una de las piezas más importantes que tienen estos simuladores es el motor de físicas. Éste es el encargado de resolver todas las fuerzas producidas entre las bacterias y conseguir que todas queden correctamente colocadas y distribuidas a lo largo de la colonia, tratando de asemejarse lo más posible a la realidad. En una simulación de éstas características, todas las bacterias, además de estar en contacto entre sí, crecen en un pequeño porcentaje durante cada fotograma. Ello produce una gran cantidad de solapamiento a lo largo de toda la colonia que el motor de físicas tiene que resolver. El trabajo que se describe en este documento surge de la ineficiencia del proceso actual para distribuir el solapamiento originado en el interior de la colonia, hasta su exterior. Es importante señalar que la física se lleva el 99% del tiempo de procesado de la simulación de una colonia, con lo que una mejora en el motor de físicas conseguiría incrementar en gran medida la capacidad de simulación. El objetivo no es otro que poder simular más cantidad de bacterias en menos tiempo, facilitando el estudio de esta área tan reciente como es la biología sintética. ---ABSTRACT---In order to better understand bacteria, new applications have been developed to simulate the behavior of colonies formed by these organisms. One of the most important parts of these simulators is the physics engine. This module is responsible for solving all the forces produced between bacteria and ensure that they are properly located and distributed throughout the colony, trying to be as close as possible to reality. In a simulation with these features, all bacteria, besides being in contact with each other, grow in a small percentage at each frame. This produces a large amount of overlap along the entire colony that the physics engine must solve. The work described in this document arises from the inefficiency of the current process to distribute the overlap originated at the core of the colony outwards. Importantly, physics takes up 99% of the processing time of the simulation of a colony. Therefore, improving the physics engine would translate in a drastic increase in the throughput of the simulation. The goal is simply to be able to simulate more bacteria in less time, making the study of the recent area, synthetic biology, much easier.

Diseño y desarrollo de un modelo booleano probabilístico de regulación genética en el simulador de colonias bacterianas GRO

Resulta interesante comprender como microorganismos sencillos como la bacteria Escherichia coli poseen mecanismos no tan simples para responder al entorno en el que está gestionada por complicadas redes de regulación formadas por genes y proteínas, donde cada elemento de la red genética debe tomar parte en armonía, en el momento justo y la cantidad adecuada para dar lugar a la respuesta celular apropiada. La biología sintética es un nuevo área de la biología y la tecnología que fusiona la biolog ía molecular, la ingeniería genética y las herramientas computacionales, para crear sistemas biológicos con funcionalidades novedosas. Los sistemas creados sintéticamente son ya una realidad, y cada vez se acumulan más trabajos alrededor del mundo que muestran su factibilidad. En este campo no solo se hacen pequeñas modificaciones en la información genética, sino que también se diseñan, manipulan e introducen circuitos genéticos a los organismos. Actualmente, se hace un gran esfuerzo para construir circuitos genéticos formados por numerosos genes y caracterizar la interacción de los mismos con otras moléculas, su regulaci ón, expresión y funcionalidad en diferentes organismos. La mayoría de los proyectos de biología sintética que se han desarrollado hasta ahora, se basan en el conocimiento actual del funcionamiento de los organismos vivos. Sin embargo, la información es numerosa y creciente, por lo que se requiere de herramientas computacionales y matem áticas para integrar y hacer manejable esta gran cantidad de información. El simulador de colonias bacterianas GRO posee la capacidad de representar las dinámicas más simples del comportamiento celular, tales como crecimiento, división y comunicación intercelular mediante conjugación, pero carece de la capacidad de simular el comportamiento de la colonia en presencia de un circuito genético. Para ello, se ha creado un nuevo módulo de regulación genética que maneja las interaciones entre genes y proteínas de cada célula ejecutando respuestas celulares específicas. Dado que en la mayoría de los experimentos intervienen colonias del orden de 105 individuos, es necesario un módulo de regulación genética simplificado que permita representar de la forma más precisa posible este proceso en colonias de tales magnitudes. El módulo genético integrado en GRO se basa en una red booleana, en la que un gen puede transitar entre dos estados, on (expresado) o off (reprimido), y cuya transición viene dada por una serie de reglas lógicas.---ABSTRACT---It is interesting to understand how simple organisms such as Escherichia coli do not have simple mechanisms to respond to the environment in which they find themselves. This response is managed by complicated regulatory networks formed by genes and proteins, where each element of the genetic network should take part in harmony, at the right time and with the right amount to give rise to the appropriate cellular response. Synthetic biology is a new area of biology and technology that combines molecular biology, genetic engineering and computational tools to create biological systems with novel features. The synthetically created systems are already a reality, and increasingly accumulate work around the world showing their feasibility. In this field not only minor changes are made in the genetic information but also genetic circuits designed, manipulated and introduced into the organisms. Currently, it takes great effort to build genetic circuits formed by numerous genes and characterize their interaction with other molecules, their regulation, their expression and their function in different organisms. Most synthetic biology projects that have been developed so far are based on the current knowledge of the functioning of living organisms. However, there is a lot of information and it keeps accumulating, so it requires computational and mathematical tools to integrate and manage this wealth of information. The bacterial colonies simulator, GRO, has the ability to represent the simplest dynamics of cell behavior, such as growth, division and intercellular communication by conjugation, but lacks the ability to simulate the behavior of the colony in the presence of a genetic circuit. To this end, a new genetic regulation module that handles interactions between genes and proteins for each cell running specific cellular responses has been created. Since most experiments involve colonies of about 105 individuals, a simplified genetic module which represent cell dynamics as accurately and simply as possible is needed. The integrated genetic GRO module is based on a Boolean network, in which a gene can be in either of two states, on (expressed) or off (repressed), and whose transition is given by a set of logical rules.

Diseño e implementación de un módulo de crecimiento bacteriano dependiente de nutrientes en el simulador GRO

Hace no más de una década que empezó a escucharse el término biología sintética. Este área de estudio emergente consiste en la ingeniería y programación de sistemas biológicos, tratando la biología como una tecnología programable a la que aplican los principios y metodologías de la ingeniería, con el fin de crear nuevas funcionalidades genéticas desde cero, procurando asÍ algún beneficio como por ejemplo, programar células bacterianas para producir biocombustibles. Sin embargo, para la creación de dichas funcionalidades es necesario conocer bien al organismo sobre el que se van a implantar. Por este motivo, los biólogos sintéticos emplean bacterias en sus estudios, ya que es la forma de vida más simple, está presente en prácticamente todos los nichos ecológicos, desempeña algunas de las funcionalidades vitales para los humanos y lo mas importante, se conoce prácticamente todo su material genético. Los experimentos son costosos en tiempo y dinero, siendo necesaria la ayuda de herramientas que faciliten esta labor, los simuladores. En PLASWIRES, proyecto europeo de biología sintética en el que se engloba este este trabajo, el simulador empleado es GRO. Sin embargo, en GRO el crecimiento de las bacterias ocurre de forma exponencial y sin restricciones, generando comportamientos poco realistas. Por ello, se ha considerado relevante en biología sintética, y en el simulador GRO en particular, disponer de un modelo de crecimiento bacteriano dependiente de los nutrientes. El desarrollo de este trabajo se centra en la implementación de un módulo de consumo de nutrientes en colonias de bacterias simuladas con GRO, introduciendo así la limitación de nutrientes y evitanto que las bacterias crezcan exponencialmente. Se han introducido nutrientes en el medio y la capacidad de consumirlos, con el objetivo de obtener un crecimiento ajustado al que ocurre en la naturaleza. Además, se ha desarrollado en GRO una nueva función de adquisición de volumen, que condiciona el volumen adquirido por cada bacteria en función de los nutrientes. La implentación de las dos aportaciones presentadas ha supuesto la adición de funcionalidad extra a GRO, convirtiéndolo en el único simulador de bacterias que tiene en cuenta el crecimiento bacteriano dependiente de nutrientes.---ABSTRACT---It has been in this last decade that the synthetic biology term began to be heard. This emergent area of study consists in the engineering and programming of biological systems, dealing with biology as a programable technology in which the engineering principles and methodologies are applied in order to create novel genetic functinalities from scratch, obtaining some advatages such as programmed bacteria in order to produce biofuels. However, to create this functionalities, it is necessary to know well the organisms in which they are going to be implemented. For this reason, synthetic biology researchers use bacteria, because it is the simplest life form, it can be found in almost all the ecological niche, it does some vital function to humans and, most important, almost all of its genetic information is known. Experiments are expensive in time and money, making it necessary to use tools to ease this task: the simulators. In PLASWIRES, the european synthetic biology project in which this work is included, the simulator used is GRO. However, the bacterial growth in GRO is exponential and it does not have restrictions, generating unrealistic behaviours. Therefore, it has been considered relevant in synthetic biology, and in a particular way in GRO, to provide a bacterial growth model dependent on nutrient. This work focuses on the implementation of a nutrient consumption module in bacteria colonies simulated with GRO, introducing a nuntrient limitation and avoiding the bacteria exponential growth. The module introduces nutrients and the capacity for bacteria to consume them, aiming to obtain realistic growth simulations that fit the observations made in nature. Moreover, an adquisition volumen function has been developed in GRO, determining the volumen depending on nutrients. This two contributions make GRO the only bacteria simulator that computes growth depending on nutrients

Desarrollo de una plataforma de gestión de un laboratorio automatizado

El presente TFG está enmarcado en el contexto de la biología sintética (más concretamente en la automatización de protocolos) y representa una parte de los avances en este sector. Se trata de una plataforma de gestión de laboratorios autónomos. El resultado tecnológico servirá para ayudar al operador a coordinar las máquinas disponibles en un laboratorio a la hora de ejecutar un experimento basado en un protocolo de biología sintética. En la actualidad los experimentos biológicos tienen una tasa de éxito muy baja en laboratorios convencionales debido a la cantidad de factores externos que intervienen durante el protocolo. Además estos experimentos son caros y requieren de un operador pendiente de la ejecución en cada fase del protocolo. La automatización de laboratorios puede suponer un aumento de la tasa de éxito, además de una reducción de costes y de riesgos para los trabajadores en el entorno del laboratorio. En la presente propuesta se pretende que se dividan las distintas entidades de un laboratorio en unidades funcionales que serán los elementos a ser coordinados por la herramienta resultado del TFG. Para aportar flexibilidad a la herramienta se utilizará una arquitectura orientada a servicios (SOA). Cada unidad funcional desplegará un servicio web proporcionando su funcionalidad al resto del laboratorio. SOA es esencial para la comunicación entre máquinas ya que permite la abstracción del tipo de máquina que se trate y como esté implementada su funcionalidad. La principal dificultad del TFG consiste en lidiar con las dificultades de integración y coordinación de las distintas unidades funcionales para poder gestionar adecuadamente el ciclo de vida de un experimento. Para ello se ha realizado un análisis de herramientas disponibles de software libre. Finalmente se ha escogido la plataforma Apache Camel como marco sobre el que crear la herramienta específica planteada en el TFG. Apache Camel juega un papel importantísimo en este proyecto, ya que establece las capas de conexión a los distintos servicios y encamina los mensajes oportunos a cada servicio basándose en el contenido del fichero de entrada. Para la preparación del prototipo se han desarrollado una serie de servicios web que permitirán realizar pruebas y demostraciones de concepto de la herramienta en sí. Además se ha desarrollado una versión preliminar de la aplicación web que utilizará el operador del laboratorio para gestionar las peticiones, decidiendo que protocolo se ejecuta a continuación y siguiendo el flujo de tareas del experimento.---ABSTRACT---The current TFG is bound by synthetic biology context (more specifically in the protocol automation) and represents an element of progression in this sector. It consists of a management platform for automated laboratories. The technological result will help the operator to coordinate the available machines in a lab, this way an experiment based on a synthetic biological protocol, could be executed. Nowadays, the biological experiments have a low success rate in conventional laboratories, due to the amount of external factors that intrude during the protocol. On top of it, these experiments are usually expensive and require of an operator monitoring at every phase of the protocol. The laboratories’ automation might mean an increase in the success rate, and also a reduction of costs and risks for the lab workers. The current approach is hoped to divide the different entities in a laboratory in functional units. Those will be the elements to be coordinated by the tool that results from this TFG. In order to provide flexibility to the system, a service-oriented architecture will be used (SOA). Every functional unit will deploy a web service, publishing its functionality to the rest of the lab. SOA is essential to facilitate the communication between machines, due to the fact that it provides an abstraction on the type of the machine and how its functionality is implemented. The main difficulty of this TFG consists on grappling with the integration and coordination problems, being able to manage successfully the lifecycle of an experiment. For that, a benchmark has been made on the available open source tools. Finally Apache Camel has been chosen as a framework over which the tool defined in the TFG will be created. Apache Camel plays a fundamental role in this project, given that it establishes the connection layers to the different services and routes the suitable messages to each service, based on the received file’s content. For the prototype development a number of services that will allow it to perform demonstrations and concept tests have been deployed. Furthermore a preliminary version of the webapp has been developed. It will allow the laboratory operator managing petitions, to decide what protocol goes next as it executes the flow of the experiment’s tasks.

Expresión genética en escherichia coli controlada por medio de temperatura y potencialmente con luz para el diseño de agentes terapéuticos

Utilizando la interfase entre la biología sintética y la nanotecnología, se propone el diseño de un material (bacteria), con sensibilidad optotérmica; es decir, que la sinergia entre la capacidad de las nanopartículas metálicas para convertir la luz absorbida en calor y la propiedad de respuesta térmica del termómetro de RNA, permitan una respuesta a la exposición de longitudes de onda concretas a nivel local, y además puedan ser controlados con el uso de incrementos globales en la temperatura del sistema, permitiendo con ello un precursor viable para el diseño posterior de nuevos agentes terapéuticos que actúen de forma específica y controlada. La metodología para construir los plásmidos incluyó métodos clásicos para su clonación (digestión, ligación y transformación), para la biosíntesis de AgNPs se trabajó con diferentes concentraciones de AgNO3, y cuatro cepas de Escherichia coli en fase log. Se comprobó la viabilidad de las cepas por medio de la técnica de la gota en superficie, así como la actividad del termosensor y expresión de la proteína mcherry.Contribuciones y Conclusiones: Se realizaron satisfactoriamente las transformaciones de Escherichia coli k

Modelling early transitions toward autonomous protocells.

252 p.

La evolución del hombre : conceptos generales a la luz de la moderna teoría sintética de la evolución.

El ser humano se clasifica como perteneciente al orden de los primates, suborden antropoideos, superfamilia hominoideos, familia homínidos y género homo (Young, 1976) Muchos aspectos de la evolución humana, son todavía hipotéticos; sin embargo las secuencias evolutivas son:Aegyptopithecus, Ramapithecus, australopithecus africanus, driopithecus, homo habilis, homo erectus, homo sapiens, homo sapiens sapiens. La hominización debió llevarse a cabo de forma gradual, a través de una serie de pasos evolutivos que desembocaron en el estado de hominización del hombre moderno. Se ha aceptados que en la hominización interaccionaron una serie de procesos: posición bípeda, utilización y fabricación de instrumentos, evolución del cerebro (incremento de su tamaño), establecimiento de cambios (estructurales), organización social, evolución de la mente, lenguaje y cultura. La teoría sintética y evolución del hombre permite comprender coherentemente los mecanismos que intervinieron en la evolución humana y son dos: variabilidad genética y selección natural. La primera reforma a través de la recombinación genética y las mutaciones. Estas últimas son la base primaria de la variabilidad genética. Aunque las tasas de mutación son bajas, ocurren continuamente en las poblaciones naturales. La variabilidad genética, materia prima de la evolución no es suficiente para explicar la evolución. Es necesario recurrir al mecanismo que Darwin expuso de la selección natural de las especies sólo los más aptos sobreviven. La selección natural es determinista y finalista. Si partimos, de la idea de que la evolución del hombre, ahora estará mas determinada por la selección cultural que por la natural, está claro que el psicólogo debe participar en el futuro evolutivo del hombre.

Efecto de la aplicación de una mezcla de abonos orgánicos y fertilización sintética en el crecimiento y rendimiento en el cultivo del pipian (Cucurbita argyrosperma, Huber), Finca El Plantel, Masaya, 2008

Se estableció un experimento en la finca El Plantel , Masaya el 29 de Noviembre del 2007, con el propósito de contribuir con la generación de información referente al uso de abonos orgánicos y su efecto sobre el crecimiento y rendimiento del cultivo de pipián (Cucurbita argyrosperma Huber). Se utilizó un diseño de parcelas apareadas con dos tratamientos: uno convencional aplicando fertilizantes sintéticos, urea y completo; y otro orgánico proporcionando al suelo compost, humus de lombriz y biofertilizante líquido. Las variables en estudio fueron número de hojas, longitud de la guía principal, longitud del fruto, diámetro del fruto, peso del fruto, número de frutos por hectárea, todas estas variables fueron sometidas al análisis de t de student. Se encontró diferencia significativa en la variable decrecimiento número de hojas. Por otro lado los abonos orgánicos presentaron un mismo patrón de cambio a través del tiempo. El rendimiento fue de 5,542 frutos para el tratamiento orgánico y 5,685 frutos para el tratamiento convencional. Por lo que se concluye que los abonos orgánicos no tienen efecto en un segundo año de producción.

Efecto de fertilización orgánica y fertilización sintética en el crecimiento y rendimiento del pipian (Cucurbita argyrosperma, Huber), Finca El Plantel, Masaya, 2007

El presente estudio se estableció en el mes de junio del 2007 en la finca El Plantel, propiedad de la Universidad Nacional Agraria, ubicada en el km 42 de la carretera Tipitapa-Masaya, con el objetivo de evaluar el efecto de fertilización orgánica y fertilización sintética en el crecimiento y rendimiento del cultivo de pipian ( Cucurbita argyrosperma Huber). Como hipótesis nula se planteó que la fertilización orgánica en la producción de pipián no presentan diferencias estadísticas significativas en el crecimiento y rendimiento, en comparació n con la fertilización sintética. Se utilizó un diseño de parcelas apareadas, en el cual se establecieron dos tratamientos uno convencional aplicando fertilizantes sintéticos, urea y completo; y orgánico proporcionando al suelo compost, humus de lombriz y biofertilizante líquido. Las variables evaluadas fueron: número de hojas verdaderas, amplitud vegetativa, número de frutos por planta, longitud del fruto, diámetro del fruto, peso del fruto, todas estas variables fueron sometidas al análisis de la t de student. Se encontró diferencias estadísticas significativas únicamente para la variable número de hojas. Se concluye que el efecto de los tratamientos con fertilización orgánica no manifiesta su efecto en este primer ciclo, por lo que tienen que pasar por un proceso de estabilización del agrosistema

Evaluación de una mezcla de abonos orgánicos versus fertilización sintética sobre el crecimiento y rendimiento del cultivo de maiz (Zea mays L), El Plantel, Masaya, 2009

En el mes de mayo del año dos mil nueve se estableció el ensayo en la Finca El Plantel con el objetivo de evaluar el efecto de una mezcla de abonos orgánicos versus fertilización sintética sobre el crecimiento y rendimiento del cultivo de maíz (Zea maysL.). El diseño de campo utilizado fue el de parcelas apareadas, utilizando como tratamientos una mezcla orgánica compuesta por compost, humus de lombriz y biofertilizante y fertilizante sintético (completo y urea 46%) con cuatro repeticiones. Las variables evaluadas fueron altura de planta, número de hojas por planta, longitud y ancho de la hoja, longitud de mazorcas, diámetro de mazorca, número de hileras por mazorca, número de granos por hilera, peso de mil granos y rendimiento. Los datos fueron sometidos a análisis de t Student. Los resultados muestran que no hubo diferencia significativa para las variables evaluadas de crecimiento y rendimiento; sin embargo, el manejo convencional presentó rendimiento con un valor ligeramente más alto de 4300 kg ha-1 contra 4280 kg ha-1 del manejo orgánico.

Efecto de la fertilización orgánica y sintética sobre el crecimiento y rendimiento de tres variedades de maíz (Zea Mays L.) y su entabilidad económica en Dulce nombre de Jesús, Darío, Matagalpa, 2009

El presente trabajo de investigación se estableció en la comunidad Dulce Nombre de Jesús en la época de postrera entre los meses de agosto y noviembre del 2009. Esta comunidad está ubicada a 40 km de la ciudad de Matagalpa y a 90 km de Managua en las coordenadas geográficas 12º 43 ́ de latitud norte y 86º 07 ́ de longitud oeste a una altitud de 433 metros. El objetivo fue evaluar el crecimiento y rendimiento del cultivo de maíz ( Zea mays L.) bajo dos innovaciones tecnológicas las cuales fueron: tres fuentes de nutrientes (compost, mungo y fertilizante sintético) y tres variedades, dos mejoradas (NB-6, NB-S) y una criolla. Se estableció un arreglo bifactorial en diseño de parcelas divididas en bloques completos al azar con cuatro repeticiones. La dimensión total del ensayo fue de 880 m 2 (40 m * 22 m), siendo el área de la parcela grande de 60 m 2 (12 m * 5 m) con una parcela útil de 9.6 m 2 . Las variables evaluadas fueron altura de planta, diámetro del tallo, número, ancho y longitud de hoja, área foliar, altura de mazorca, peso, longitud y diámetro de mazorca, número de hileras por mazorca, número de granos por hileras, peso de mil granos y rendimiento. Los datos fueron analizados con el programa estadístico SAS. Los resultados muestran que hubo diferencia significativa para algunas variables de crecimiento y rendimiento. El mayor rendimiento se registro con el tratamiento A 3 con 873.57 kg ha -1 , seguido del tratamiento A 2 con 774.87 kg ha - 1 y el tratamiento A 1 con 665.14 kg ha -1 ; este ultimo presentó mayor rentabilidad económica al presentar una tasa de retorno marginal de 113 %.