El objetivo principal de esta tesis doctoral ha sido profundizar en el conocimiento de los requerimientos ecológicos de V. dahliae y explorar el potencial diagnóstico del microbioma rizosférico como biomarcador del estado fitosanitario del olivo. A partir de registros públicos de vigilancia de la enfermedad y de campañas propias de muestreo en campo, se utilizan enfoques de aprendizaje automático para modelar la distribución espacial del patógeno, comparando las comunidades rizosféricas de árboles sanos con las de árboles afectados por verticilosis.
En conclusión, esta tesis doctoral aporta nuevos conocimientos sobre la ecología espacial de V. dahliae y la epidemiología de la verticilosis, así como sobre la ecología microbiana de la rizosfera del olivo. Combina innovación metodológica con investigación aplicada, sentando las bases para el desarrollo de estrategias de MIE basadas en el microbioma y la idoneidad ambiental del patógeno.
Los hallazgos apoyan la implementación de modelos predictivos para evaluar el riesgo de patógenos y destacan el potencial de los biomarcadores microbianos para la detección temprana de la enfermedad y el desarrollo de métodos de control biológico en el cultivo del olivo.