The potato is the fourth most important crop worldwide. In 2024, Mexico reached a production of 2.12 million tons, with an average yield of 32.71 t∙ha^-1. The incidence of diseases is a limiting factor in ensuring production; therefore, the application of machine / computer vision techniques is of great value for their timely detection. The aim of this research was to implement and evaluate the performance of three deep learning models to identify six diseases in potato cultivation from digital images: late blight (Phytophthora infestans), early blight (Alternaria solani), bacterial infections (Candidatus Phytoplasma), Potato virus Y, potato mosaic virus X (Potato virus X), and Potato leafroll virus, as well as damage from pests and healthy leaves. The performance of a standard convolutional neural network (CNN) and two CNN models with transfer learning (VGG19 and YOLOv11n) was evaluated. The YOLOv11n model outperformed VGG19 and the standard CNN, achieving an accuracy of 98.1 %, compared to 92.8 and 90.1 %, respectively. At the class level, YOLOv11n obtained F1-score values of 95 to 100 %, while VGG19 recorded values of 85 to 100 % and CNN of 72 to 98 %. These results demonstrate that YOLOv11n exhibits a high classification capacity for detecting the six diseases analyzed, pest damage, and healthy leaves. The observed performance confirms the potential of deep learning models as a foundation for developing smart technologies aimed at detecting phytosanitary problems.

Tradescantia spathacea, commonly known as purple maguey, oyster lily, ship lily, or “Moses in the cradle,” is a species native to Mexico widely cultivated for its ornamental value and extensively used in traditional medicine. This review integrates and analyzes information on its traditional uses, phytochemical composition, and reported pharmacological activities, with the aim of establishing the current state of knowledge and identifying the main research gaps. In traditional medicine, this species is used to treat several ailments. Biological research on methanolic, ethanolic, or aqueous extracts has described its anticancer, cytotoxic, antimutagenic, antibacterial, antifungal, antiviral, gastroprotective, immunological, diuretic, anti-inflammatory, neuroprotective, antidiabetic, and antioxidant activity. Some bioactive compounds isolated from the aerial parts of the plant include rutin, rheonin, peltatoside, epigallocatechin, ferulic acid, chlorogenic acid, vanillic acid, p-coumaric acids, protocatechuic acid, luteolin, p-coumaroyl, sirigyl, caffeoyl, feroyl, apigenin, naringenin, kaempferol, myricetin, quercetin, isorhamnetin, and peonidin, among others. However, to date, the biotechnological conditions for obtaining the material in a controlled manner have not been described.

La propagación clonal de portainjertos de aguacate (Persea americana Mill.) garantiza uniformidad genética y tolerancia a estreses bióticos y abióticos; sin embargo, su eficiencia suele limitarse por una baja capacidad de enraizamiento. El objetivo de este estudio fue evaluar el efecto de tres bioestimulantes (L-aminoácidos, extractos de algas marinas y Trichoderma harzianum) aplicados a plantas donadoras sobre la productividad de varetas y la capacidad de enraizamiento de brotes etiolados en cuatro portainjertos (‘Duke 7’, ‘Zutano’, ‘Day’ y ‘Velvick’). El portainjerto fue el factor con mayor influencia en las variables evaluadas. ‘Duke 7’ mostró el mayor rendimiento de varetas y porcentaje de enraizamiento (100 %), seguido por ‘Zutano’ (95.8 %), mientras que ‘Velvick’ presentó la respuesta más baja (31.2 %). Entre los bioestimulantes, los L-aminoácidos incrementaron significativamente el número de varetas, yemas e injertos por planta donadora. Durante el enraizamiento, los bioestimulantes mejoraron la calidad y cantidad de raíces en ‘Duke 7’, aunque sus efectos no fueron consistentes en los otros portainjertos. La bioestimulación de plantas donadoras de vareta optimiza la propagación clonal, principalmente en portainjertos con alta capacidad de enraizamiento intrínseca, como ‘Duke 7’. En portainjertos de baja respuesta (‘Day’ y ‘Velvick’), se deben establecer protocolos específicos de enraizamiento.

El hongo Rhizoctonia solani ocasiona pérdidas importantes en el cultivo de tomate debido a la ausencia de genes de resistencia a este patógeno. El objetivo de esta investigación fue evaluar características fenotípicas asociadas con la tolerancia a R. solani durante las etapas de germinación y plántula de 90 líneas de tomate, con el fin de identificar genotipos promisorios para programas de mejoramiento genético, así como desarrollar estrategias para evaluar la tolerancia en ambas fases del desarrollo. La prueba de germinación se realizó durante 10 días en una cámara de germinación, bajo oscuridad constante durante los primeros 3 días y luz artificial los siguientes 7 días, a 28 ± 2 °C y 70 ± 5 % de humedad relativa. Las semillas se inocularon con 2 mL de una suspensión con 336 × 10³ fragmentos miceliales por mL. Se identificaron 24 líneas con mayor tolerancia a R. solani, las cuales presentaron menor incidencia de la enfermedad y mayor vigor en comparación con el testigo (α < 0.05). En la etapa de plántula, la evaluación se realizó durante 10 días en un sistema de balsa flotante, con densidad de 166 plantas∙m^-2. La inoculación se efectuó por el método de raíz desnuda durante 3 h con la misma suspensión de inóculo. En esta etapa, se identificaron 17 líneas tolerantes que tuvieron mayor área foliar y acumulación de biomasa en parte aérea y raíz (α < 0.05). Las líneas L12, L13 y RF38 mostraron tolerancia a R. solani en ambas etapas fenológicas, por lo que se pueden incorporar en programas de mejoramiento genético de tomate. Asimismo, las pruebas desarrolladas permitieron evaluar un alto número de genotipos e identificar los más tolerantes. Palabras clave: enfermedad fúngica, mejoramiento genético, marchitez, damping-off, tomate, jitomate