Se evaluó la variabilidad genética del gen de κ-caseína (CASK) en las poblaciones de bovinos criollos de la comunidad campesina Qochapunco, en el distrito de Vinchos, provincia de Huamanga, Región Ayacucho. Se colectaron muestras de sangre de 99 individuos y se extrajo el ADN. Se encontraron tres genotipos de CASK: AA, AB y BB, con frecuencias de 0,15, 0,43 y 0,41, respectivamente. Las frecuencias alélicas para A y B fueron de 0,37 y 0,63, respectivamente. La población se encuentra en equilibrio de Hardy-Weinberg (p>0,05). Los marcadores moleculares para el gen de la κ-caseína pueden ser empleados para proveer información directa y útil que ayude a los criadores en la selección de sus animales donde esta selección no puede realizarse de forma convencional. De esta forma, se fortalece la conservación in situ de estas poblaciones amenazadas por la cruza indiscriminada con razas exóticas que mejoran el volumen de producción de leche en desmedro de su composición proteica, carácter útil en la producción de queso.

Andean highland soils contain significant quantities of soil organic carbon (SOC); however, more efforts still need to be made to understand the processes behind the accumulation and persistence of SOC and its fractions. This study modeled SOC variables—SOC, refractory SOC (RSOC), and the 13C isotope composition of SOC (d13CSOC)—using machine learning (ML) algorithms in the Central Andean Highlands of Peru, where grasslands and wetlands (‘‘bofedales’’) dominate the landscape surrounded by Junin National Reserve. A total of 198 soil samples (0.3 m depth) were collected to assess SOC variables. Four ML algorithms—random forest (RF), support vector machine (SVM), artificial neural networks (ANNs), and eXtreme gradient boosting (XGB)—were used to model SOC variablesusing remote sensing data, land-use and landcover (LULC, nine categories), climate topography, and sampled physical–chemical soil variables. RF was the best algorithm for SOC and d13CSOC prediction, whereas ANN was the best to model RSOC. ‘‘Bofedales’’ showed 2–3 times greater SOC (11.2 ± 1.60%) and RSOC (1.10 ± 0.23%) and more depleted d13CSOC (- 27.0 ± 0.44 &) than other LULC, which reflects high C persistent, turnover rates, and plant productivity. This highlights the importance of ‘‘bofedales’’ as SOC reservoirs. LULC and vegetation indices close to the near-infrared bands were the most critical environmental predictors to model C variables SOC and d13CSOC. In contrast, climatic indices were more important environmental predictors for RSOC. This study’s outcomes suggest the potential of ML methods, with a particular emphasis on RF, for mapping SOC and its fractions in the Andean highlands.

El objetivo de esta guía técnica es recoger las principales experiencias técnico – científicas en el manejo del algodón, especialmente de las variedades Pima peruano, Del Cerro y Tangüis. Asimismo, se plantea experiencias en el manejo convencional y en los sistemas de producción sostenible y orgánico; con la finalidad de que los agricultores dedicados a la producción de algodón, principalmente en las regiones de Piura, Lambayeque e Ica, cuenten con una herramienta de técnica actualizada, con enfoque integral y visión de mercado.

El arroz en el Perú es considerado uno de los tres productos más importantes de la agricultura y la alimentación nacional. La producción intensiva del arroz en la costa peruana, en especial en la costa norte, trae como consecuencia problemas de salinización de suelos y mayor presencia de plagas generados por el manejo del cultivo en campos inundados, incrementando los costos de producción para contrarrestar dichos problemas. Esta guía servirá de consulta a productores, técnicos y profesionales agrarios vinculados a esta alternativa tecnológica (Técnica de Riego con Secas Intermitentes), por los beneficios que representa para la agricultura, la salud pública y el ambiente.