Descubrimiento de Conocimientos en Bases de Datos de la Biodiversidad: Un ejemplo paradigmático en...

Descubrimiento de ConocimientosDescubrimiento de Conocimientosen Bases de Datos de la Biodiversidad:en Bases de Datos de la Biodiversidad:

Un ejemplo paradigmático en la cienciaUn ejemplo paradigmático en la cienciatransdisciplinariatransdisciplinaria

Chris StephensCoordinador de Ciencia Computacional

DCBDBDCBDBIB, ICN, CCADET,IB, ICN, CCADET,IIMAS, otrosIIMAS, otrosMasMas de 12 investigadores de 12 investigadores

y estudiantesy estudiantes

Integración dentro del Macroproyecto(s)

SIBASIBA

Como funciona la minería de datos?

MineríaMineríade datosde datos

Inteligencia Artificial: redes neuronales,Algoritmos genéticos …

Análisis estadístico

Conocimiento de dominio

Meta:Investigación “trascendente”

Salud Pública• Influenza• Virus del Nilo• Virus Anta• Mal de Chagas• Gripe Aviar

Agricultura• Plagas• Especies Invasoras

Medio Ambiente• Perdida de Hábitat• Cambio Climático Global

• Entender la dinámica de la biodiversidad a través de la modelación de ecosistemas como sistemas complejos usando minería de datos: incluyendo factores

• bióticos• climatológicos• históricos• interacciones• evolutivos• genéticos

De lo académico …a lo practico

Predicciones: Temporales

Distribución de especie(s) Aa tiempo t

Distribución de especie(s) Aa tiempo t’

Predicciones: Espaciales

A

B

Conociendo las distribuciones en region Apodemos predecirlas en region B?

• Primeros resultados del proyecto • Interacción entre los dos macroproyectos • Producto directo de un trabajo en equipo multidisciplinario

Formación de la base de datos mas completa de mamíferos

Mexicanos(mas de 460 especies)

Orden Familia NombreOriginal

LONG LAT

Carnivora Felidae Panthera onca -92.3375 15.2713889

Carnivora Felidae Leopardus pardalis -92.3375 15.2713889


Carnivora Felidae Herpailurus yagouaroundi -92.4805556 15.3394444












Carnivora Felidae Leopardus wiedii -95.3330556 16.1666667

Carnivora Felidae Lynx rufus -95.9680556 16.2444444

Carnivora Felidae Lynx rufus -95.9680556 16.2444444

Predicción y descripción de las distribuciones de 6 especies de Felinos

Lynx rufus (Lince) Puma concolor (Puma)

Antecedentes

Conocimientos de los nichos ecológicosnos dicen donde podemos esperar encontrarun especie

Comparten nichos muy similares

Leopardus pardalis (Ocelote) Leopardus wiedii (Tigrillo)

Pantera onca (Jaguar)

Antecedentes

Conocimientos de los nichos ecológicos

Comparten nichos muy similares

Distribuciones actuales

Como medir interacciones entreespecies?

P(especiei)

P(especiei|especiek)

)))(1)(((

))|()(()|(iik

kiik

especiePespeciePN

especieespeciePespeciePNki especieespecie

“senal”

“ruido”

Medición de las interacciones entre dos especies:Epsilon < 0 hay una “repulsión” efectiva entre los especies;Epsilon > 0 hay una “atracción” efectiva entre los especies

Como contar interacciones?

Resultados

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

Lynx rufus Puma concolor Herpailurusyagouaroundi

Leopardus pardalis Pantera onca Leopardus wiedii

Lynx rufus

Puma concolor

Herpailurus yagouaroundi

Leopardus pardalis

Pantera onca

Leopardus wiedii

Interacciones repulsivasfuertes entre el lince y lo demás

Debido a nichos repulsivos?

No! El puma comparteel mismo nicho pero NOsufre interacciones repulsivas

CONCLUSIONS

Debido a interacciones fuertes de competencia el lince no debe poder existir en lugares donde hay altas concentraciones de tigrillos, ocelotes y jaguares

El puma si debe poder existir

“Barrera” predicha para el lincedebido a altas concentracionesde tigrillos, ocelotes y jaguares

Nicho adecuadopara el lince y el puma

Los pumas pasan la barrera

Conclusiones

Los macroproyectos han dado un marco dentro del cual hay al menos la posibilidad de trabajar en equipo para hacer ciencia trascendente de alto impacto social

Los Macroproyectos de MTUIC y SIBA han logrado una integración horizontal notable a través del proyecto de Minería de datos en Bases de datos de la Biodiversidad

Este proyecto, junto con otros en el Macroproyecto, muestra las sinergias posibles que se puede lograr a través de trabajo en equipo multidisciplinario

En poco tiempo, por apalancar los conocimientos, experiencias, conceptos y técnicas de este grupo se ha encontrado resultados novedosos, innovadores y alentadores para investigaciones futuras.

Camila González - Instituto de Biología

Carlos Ibarra - Instituto de Biología

Juan Carlos Chacón - Instituto de Biología

Joaquín Giménez - UNIBIO

Jaime Rodríguez- UNIBIO

Omar Miranda - UNIBIO

Nicolas Kemper Valverde - CCADET

Víctor Sánchez Cordero – Instituto de Biología

Christopher Stephens – ICN

Luis Ochoa Toledo - CCADET

Participantes

Ana Estela Ruiz - IIMAS

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