El presente trabajo tuvo como objetivo determinar la influencia que ejercen algunas variables meteorológicas en las poblaciones larvales de culícidos con importancia entomoepidemiológica, teniendo en cuenta la modulación matemática durante el periodo comprendido, desde el año 2008 al 2015 en la provincia Villa Clara, Cuba. El modelo predictivo empleado fue la modulación Regresión Objetiva Regresiva (ROR), donde se definieron como variables respuestas: las densidades larvales general y específica, y como variables explicativas: las variables meteorológicas: humedad relativa, temperatura, precipitación, nubosidad, velocidad media del viento y presión atmosférica. Anopheles albimanus (Wiedemann, 1821), Culex quinquefasciatus (Say, 1823), Cx. nigripalpus (Theobald, 1901), Stegomyia aegypti (Linnaeus, 1762) y St. albopictus (Skuse, 1894) se encuentran dentro de las principales especies de culícidos con mayor importancia entomoepidemiológica y de más amplia distribución en la provincia. Las densidades larvales general y específica mostraron un comportamiento cíclico y estacional, con valores altos en los meses de mayo a octubre, coincidiendo con el periodo lluvioso en Cuba. La temperatura, la humedad relativa, la velocidad media del viento y la presión atmosférica resultaron ser excelentes predictores de la dinámica poblacional de culícidos con importancia entomoepidemiológica y por tanto, de la transmisión de enfermedades, tanto a la población humana como animal. Los modelos predictivos para las densidades larvales general y específicas basados en las variables meteorológicas pueden ayudar a dilucidar las dinámicas poblacionales de mosquitos urbanos y rurales y su impacto sobre el riesgo de transmisión de enfermedades, permitiendo así que mejores escenarios predictivos sean desarrollados y respalden la implementación de mejores estrategias de control.
Microbiome Interaction Networks and Community Structure From Laboratory-Reared and Field-Collected Aedes aegypti, Aedes albopictus, and Culex quinquefasciatus Mosquito Vectors
