Transcripción
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| Hola a todos, mi nombre es Anderson Mayfield y soy científico asistente en el Instituto Cooperativo de Estudios Marinos y Atmosféricos de la Universidad de Miami. |
| De hecho, trabajo al otro lado de la calle del laboratorio marino de la Universidad de Miami, el Laboratorio Oceanográfico y Meteorológico Atlántico de la NOAA, como parte de su programa de coral. |
| Hoy les hablaré sobre algunas de las investigaciones en las que he estado trabajando durante casi toda mi carrera, que ha estado tratando de desarrollar herramientas para predecir el destino de los corales de arrecife. |
| Así que esto es en realidad una actualización, o una continuación, de lo que discutí el año pasado, mi charla de Discovery Summit, pero sé que muchos de ustedes tal vez no escucharán eso o incluso si lo hicieron. |
| puede que no recuerdes todo, está bien. Te voy a dar que voy a preparar el escenario para la investigación que estoy haciendo. |
| Hablando sobre algunos problemas que enfrentan los arrecifes de coral, resumir un poco dónde estaba el año pasado. |
| Realmente emocionante, probablemente no dos meses después de la charla Discovery Summit del año pasado, hice una especie de gran avance en mi modelado predictivo de coral. |
| El progreso y esto se debió en gran parte a algunas de las nuevas funciones y JMP Pro, por lo que hoy voy a compartir este tipo de datos recién salidos de la prensa. |
| Y eso es llegar a esta idea de ¿podemos predecir el destino de las colonias de coral individuales? |
| Entonces, predecir el destino de un arrecife de coral, por lo que todo el conjunto de coral, esto es en realidad más fácil porque los arrecifes de coral están básicamente en mal estado en todo el mundo. |
| debido al aumento de la temperatura del agua del mar. Entonces, los corales tienen algas dinoflageladas que viven dentro de sus células, realizan la fotosíntesis como una planta y se trasladan |
| la energía que producen a su anfitrión coralino. El problema es que cuando el agua se calienta demasiado, esto afecta su capacidad para realizar la fotosíntesis correctamente. |
| Los corales los digieren o los echan, el resultado final es que los mismos corales efectivamente mueren de hambre. |
| Y este es un problema en todo el mundo, por lo que al predecir el destino de un arrecife de coral, ya sabemos que estos son ecosistemas en declive. |
| Pero a nivel individual sí se ve heterogeneidad, hay especies de coral que obtienen mejores resultados que otras, hay genotipos dentro de las especies a los que les va mejor que a otros, que son resistentes al blanqueamiento cuando otros son susceptibles al blanqueamiento. |
| Entonces, algo en lo que me ha interesado toda mi carrera es lo que impulsa esta resiliencia y ¿es algo que realmente podemos predecir? |
| Así que comparo esto con ser una especie de actuario coralino. ¿Puedes enviarme una biopsia de tu coral favorito y puedo hacer algunos análisis y decir hola, |
| Sabes que este coral tiene seis meses de vida, este va a estar bien durante décadas, esto es lo que he estado tratando de hacer. |
| Porque la forma en que evaluamos actualmente la salud de los corales es retroactiva. Salimos y hacemos nuestras encuestas y básicamente cuantificamos la cantidad de coral muerto. |
| Entonces, estos son datos importantes que deben recopilarse, pero en realidad no les hizo ningún favor a estos corales con este tipo de enfoque. Esto sería análogo |
| a un médico que le dice a su paciente que acababa de sufrir un infarto, oye, usted tenía la presión arterial muy alta, usted sabe que al paciente le hubiera gustado saber que |
| semanas, meses y años antes, para que pudieran haber hecho algo proactivo: medicina, cambio de estilo de vida, ya sabes mejor dieta y ejercicio. Entonces |
| Sabes, creo que es inaceptable evaluar la salud de los humanos de esa manera retroactiva, entonces, ¿por qué no podemos tener este tipo de enfoque más proactivo también para los corales? |
| Así que existen herramientas predictivas, y algunas de ellas en realidad son desarrolladas por NOAA, en realidad la mayoría de ellas son desarrolladas por NOAA, mi empleador, que están tratando de hacer |
| proyecciones o predicciones sobre la salud de los corales. |
| Están usando exclusivamente la temperatura porque existe este vínculo bien conocido y bien estudiado entre las altas temperaturas y el blanqueamiento de los corales, por lo que tiene sentido enfocarse en la temperatura como un predictor. |
| Así que esto es, en realidad, Naciones Unidas, un informe que salió este año, pero muchos de los autores están trabajando en NOAA. Esto es mirar |
| el año de aparición de lo que ellos llaman blanqueamiento severo anual. Así que este es el año en el que el blanqueamiento comienza cada verano. Entonces |
| los corales pueden recuperarse del blanqueamiento, pueden adquirir nuevos simbiontes, pueden comer, |
| pueden capear la tormenta, hasta cierto punto, pero cuando el blanqueamiento comienza a ocurrir cada año, pierden la capacidad |
| para recuperarse, por eso es que el año anual de blanqueamiento severo es algo a lo que estoy pidiendo en el punto sin retorno. Así que esto es bastante sombrío porque puedes ver |
| algunos de estos años en rojo, 2015, 2020, obviamente ya pasó, y esto es mirar un mapa del sur de Florida, así que aquí es donde están nuestros sitios de campo. |
| Pero sabemos que esto no es 100% cierto. Sí, hay arrecifes dentro de estos píxeles que ya se están blanqueando cada año, pero hay muchos otros que no. |
| Así que uno de mis objetivos es mejorar la resolución espacial y temporal de estos modelos centrados en la temperatura, porque estos modelos centrados en la temperatura |
| no consideren lo que hay allí, ni siquiera consideran si hay corales allí o no. Solo está mirando los patrones de temperatura. |
| Así que no tienen en cuenta si hay o no especies resistentes allí, si hay genotipos resistentes, pero luego tenemos que salir, francamente, no se basan en la verdad. |
| Necesitamos salir y hacer nuestros estudios ecológicos, estamos observando la abundancia de coral, |
| biomasa, biodiversidad, qué tipo de enemigos de los corales existen, ciertos tipos de macroalgas y coralavores, pero incluso eso creo que no es suficiente, porque puedes tener un arrecife que |
| está absolutamente alfombrado con corales como este, como ves aquí en esta imagen. |
| Un ecologista incluso podría decir, oye, esto se ve realmente saludable, hay una gran abundancia de coral, el agua se ve bastante clara, no hay muchas algas, lo sabes incluso para el ojo entrenado, es posible que |
| Supongo que este es un arrecife saludable, pero si sé personalmente como fisiólogo de coral que este es un arrecife de coral de baja resiliencia porque estas especies son malas hierbas, son las que no retienen mucha energía. |
| en los tanques para cuando suba el agua del mar, por lo que esta desconexión inherente entre la abundancia de corales y la salud. |
| Pero si lo piensas, esto no es tan sorprendente. No gestionamos la salud humana de esta manera. No voy por el centro de Miami, donde vivo, y digo, oye, este vecindario tiene un millón de personas. |
| es dos veces más saludable que este vecindario de aquí con medio millón de personas, quiero decir que podría ser más saludable para un economista. |
| Pero si realmente observa la salud de los residentes, es posible que no haya una correlación. Podrías decir, oye, esta ciudad más grande tiene |
| conoces mejor el cuidado de la salud que un pueblo pequeño. Entonces, en ciertas situaciones, puede haber algún vínculo entre la densidad de población |
| y la salud humana, pero puedes encontrar tantos lugares donde ese no es el caso, ¿sabes? |
| Las áreas de mayor densidad de población tienden a tener más delincuencia, por ejemplo, por lo que me sorprende que esta siga siendo la forma en que manejamos eso. |
| o intentar hacer conjeturas sobre la salud de los organismos marinos es simplemente contando lo que hay ahí fuera. creo |
| sabes que no harías esto con la gente, y creo que podemos hacerlo mejor. |
| Entonces, lo que realmente quiero hacer no es solo mirar la temperatura. La temperatura será fundamental para la comprensión de la ayuda, pero no de forma aislada. |
| Del mismo modo, los factores ecológicos, la abundancia de organismos y la biodiversidad también serán una evaluación crítica. No le va a hablar sobre la persistencia y la longevidad en sí mismas. |
| Lo que quiero hacer es tener en cuenta estas cosas, pero también considerar la salud fisiológica y real de los organismos en estos ecosistemas. |
| Ese es un modelo muy complejo y complicado y en realidad no he descubierto cómo se presentará o cómo funcionará. |
| justo en este momento, pero tengo algunas ideas. Hoy, en lo que realmente quiero enfocarme es en lo que he rodeado aquí, simplemente tratando de usar los datos fisiológicos para hacer un modelo predictivo con la capacidad de pronosticar si un coral resistirá el blanqueamiento o será susceptible. |
| Y para este tipo de análisis predictivos, gravito hacia la biología molecular, porque debería ver cambios subcelulares en el comportamiento. |
| que reflejan algún tipo de fisiología aberrante antes de que note algo mal a simple vista. Así que volviendo a ese ataque al corazón |
| analogía, va a documentar los niveles altos de colesterol o la presión arterial alta en semanas, meses o incluso años antes de que sea probable que tengan |
| paro cardíaco y por eso cuando vas al médico te extraen sangre. Tenemos estos biomarcadores bien desarrollados como el azúcar en sangre y el colesterol. |
| por hacer conjeturas sobre su salud futura. No podrán decirte, sabes el día en que vas a patear el cubo, pero estos son |
| biomarcadores y analitos que tienen un alto poder predictivo en términos de su futuro prospecto de salud. Entonces |
| El colesterol no es un biomarcador particularmente bueno para el coral, pero otras cosas pueden serlo, por lo que en NOAA tomamos este |
| lo llamamos enfoque multi-ómico, donde observamos todas las diferentes moléculas sintetizadas por nuestros organismos de interés, los corales en mi caso, para ver si podemos averiguar cuáles podrían |
| ser un reflejo de un estado de estrés o un estado de resiliencia. De hecho, comencé en el mundo de la expresión genética, es decir, los ARN mensajeros. |
| Pero recientemente me cambié a la investigación proteómica solo porque las proteínas están realizando el trabajo en las células. Entonces |
| muchas veces no se ve una fuerte correlación entre la expresión de ARNm y los niveles de proteína. |
| Los ARNm aún podrían ser biomarcadores de diagnóstico de salud realmente buenos, pero no serán demasiado útiles para el mecanismo. Como fisiólogo quiero tener |
| mi pastel y comerlo también, así que quiero poder saber qué está sucediendo en mis células de coral, cómo responden las células de coral a las altas temperaturas, qué proteínas están involucradas en la termo aclimatación. |
| Estos son los tipos de preguntas que pueden abordarse mediante lo que llamamos proteómica, que es el ensamblaje de todas las proteínas en una muestra. |
| Entonces obtienes los datos mecánicos, pero también puedes hacer que estas proteínas sirvan como biomarcadores informativos sobre la salud, así que esta es una especie de diapositiva en la que trato de condensar 20 años de investigación en una sola diapositiva solo para que todos se pongan al día. |
| Determinación del conjunto óptimo de analitos. Así que acabo de hablar de las proteínas. ¿Creo que las proteínas son el fin de todo y nunca serán mejores para medir en un coral? |
| Y es por eso que puse el cheque aquí, absolutamente no. Y verá más adelante en la charla que en realidad tienen problemas con el uso de proteínas para hacer inferencias de salud. Probablemente haya algo mejor por ahí, por lo que todavía es un trabajo en progreso. |
| Desafortunadamente, los corales no son organismos modelo, así que para todas estas cosas, quería medir que tuve que pasar años desarrollando la metodología yo mismo. Trabajo de banco molecular, en particular. |
| Desea utilizar cualquier tipo de analito, ya sea un gen, una proteína, un lípido, como biomarcador que necesitará para adaptarse a las fuentes naturales de variación. |
| Y estas son cosas como el ciclo de la luz. Entonces, debido a que los corales tienen dinoflagelados fotosintéticos dentro de sus células |
| muestran enormes cambios en la fisiología a lo largo del ciclo de luz-oscuridad, a través del ciclo de las mareas, a lo largo de las estaciones, estos son un tipo de maldad necesaria no sexy, pero amable |
| proyectos que necesita hacer para finalmente llegar a modelar la salud de los corales. Una vez que tenga una idea de cómo se están comportando los corales en su vida diaria, entonces |
| estos estudios de desafíos ambientales en los que expone a los corales a factores estresantes |
| o en el laboratorio o está viendo regímenes de factores de estrés a través de gradientes ambientales en el campo. |
| Y esto es en realidad lo que mejor ha hecho el campo de los corales en su conjunto, hay miles de artículos sobre fisiología ambiental de los corales y voy a hablar un poco sobre un ejemplo de eso más adelante en la charla. |
| Pero donde estamos atascados y donde no ve ningún trabajo en este momento es esta idea a la que he estado llegando de usar datos de salud de los corales para generar modelos predictivos de susceptibilidad al estrés de los corales, así que eso es lo que estoy tratando de hacer. en. |
| Y creo que esto se debe a que la mayoría de los fisiólogos y biólogos moleculares están mucho más familiarizados con el tipo de lado descriptivo de las cosas, lo que sucede en el organismo mientras muere. |
| Esto no es para menospreciar este tipo de investigación, es más o menos lo que hizo mi carrera hasta la fecha. |
| Es más fácil publicar este tipo de artículos. Pegue la temperatura del tanque del tanque del arrecife de coral para ver los niveles de proteína. He publicado 10 artículos sobre eso, y necesitas hacer este tipo de trabajo para llegar a |
| este enfoque predictivo. Entonces, pero lo hago, dicho eso, quiero hacer este cambio para mí personalmente de ser una especie de esto. |
| empresario de pompas fúnebres que está escribiendo obituarios de coral, esencialmente lo que son estos documentos, están generando datos útiles pero no están haciendo ningún bien a los corales. |
| Y tomamos los datos que obtuvimos de esos proyectos intrínsecamente descriptivos y los usamos en una capacidad predictiva, tratamos de averiguar |
| qué corales serán los ganadores del cambio climático y cuáles serán los perdedores. Entonces, pasando de ser un empresario de pompas fúnebres a esto, ya conoces al veterinario o al actuario que mencioné antes. |
| Y no quiero darles la impresión de que soy, ustedes saben esto increíble |
| modelador. Esto es algo que realmente me enseñé a mí mismo y aprendí sobre la marcha, pero atribuyo gran parte del éxito a esto y hago este tipo de transición sin problemas de hacer cosas más descriptivas a cosas predictivas. |
| esto es impulsado por JMP porque mi familiaridad con la plataforma Fit Model, por ejemplo, realmente me lo hizo más fácil |
| hacer una transición de esta descripción a la predicción, por ejemplo, lo que habría hecho en toda mi carrera hasta hace aproximadamente uno o dos años es el ejemplo de la izquierda. |
| Verá, estas proteínas de coral en la caja y. Estos son los números de acceso esotéricos a los que no necesita prestar atención a lo que significan, simplemente saben que son proteínas. |
| Construya efectos de modelo que muestren las cosas que me interesarían en la temperatura, el genotipo del coral, cuándo fueron muestreados, cosas de esa naturaleza, y puede publicar un buen artículo. |
| mirando este tipo de conjuntos de datos. Ahora lo que estoy haciendo es básicamente darle la vuelta a eso, estoy tomando todas esas proteínas y moviéndolas hacia abajo en el modelo de construcción. |
| cuadro, junto con los datos experimentales y / o ambientales, pero lo que va a estar en el y |
| va a ser lo que yo llamo aquí la susceptibilidad al blanqueamiento de los corales. Le doy otro nombre después, pero la idea es la misma. Es la probabilidad de que un coral se decolore. |
| Así que creo que JMP ha sido realmente fundamental para ayudarme a hacer esta transición de cosas puramente descriptivas a algo como mojarme los pies y la biología predictiva. |
| Así que quiero recapitular un poco de lo descriptivo y presentar algunas de mis herramientas dentro de JMP Pro. |
| paquete en particular del que soy un gran admirador. Así que voy a jugar con un pequeño conjunto de datos que tenemos de este coral aquí, orbicella faveolata, es uno de los |
| uno de los corales más resistentes en los Cayos de Florida, por lo que los efectos del cambio climático son tan graves que sabes que no tenemos el lujo de trabajar necesariamente con todo el coral, por lo que básicamente tienes que trabajar con los que ya son inherentemente un poco un poco más fuerte. |
| Así que tomamos corales de diferentes arrecifes, los expusimos a diferentes temperaturas, diferentes períodos de tiempo y observamos sus concentraciones de proteínas, porque necesitamos tener una idea de lo que podrían ser los biomarcadores, podríamos ser útiles en la construcción de modelos. |
| ¿Cómo afecta la temperatura al proteoma de este coral, todo tipo de cosas descriptivas que podrías |
| quiero abordar, por lo que esto es muy similar a lo que hubiera mostrado antes. Esta es mi caja modelo, hago muchas cosas univariadas en las que trato de encontrar que sabes qué proteínas son |
| los más afectados por la temperatura, por el lugar del arrecife, cosas de esa naturaleza. Hago mucho trabajo multivariante: análisis de componentes principales, escalado multidimensional. |
| Buscando relaciones entre muestras, observando los efectos del tratamiento multivariante y veremos algo de esto aquí en un segundo. Así que el año pasado, lo que mostré y publiqué este artículo desde entonces, este es un diagrama de escala multidimensional hecho |
| en la plataforma multivariante JMP Pro 16: en realidad, lo que habría sido 15, pero todo lo que quiero mostrarles aquí, no se empantane demasiado en los detalles. Y pido disculpas si eres daltónico. |
| Pero el verde, que son las tres muestras inferiores a la derecha, son corales de control, por lo que están a la temperatura de control. Los tres en la parte superior, son |
| a 32 grados, que es prácticamente una sentencia de muerte para la mayoría de los corales. Y puedes ver después de varias semanas de exposición, sus proteomas, por lo que sus perfiles de proteínas, comienzan a volverse más estables y eso es importante. |
| Debe saber que la temperatura tiene efectos sobre el proteoma antes de realizar cualquier tipo de modelo predictivo. |
| Esos datos buscaban datos de presencia y ausencia. Entonces, si había una proteína o no, eran alrededor de siete u 800 proteínas. |
| Desde entonces, la metodología mejoró, por lo que es bueno trabajar en biología molecular, los métodos siempre están mejorando. |
| Entonces, lo que hice, tomé las mismas muestras, pero en lugar de medir siete u 800 proteínas como presencia ausencia, tomé un subconjunto de 86. |
| Pero los datos ahora son completamente cuantitativos. Así que te tengo a saber casi diez veces |
| menos proteínas, pero hay mucha más resolución con respecto a la concentración, por lo que el conjunto de datos con el que jugaré ahora solo incluye 86 proteínas. Entonces |
| esta es una distribución típica de cómo se ven estas proteínas, nunca están distribuidas normalmente, siempre están sesgadas, por lo que esto me limita en términos de usar enfoques exclusivamente paramétricos, pero eso no es un problema |
| con JMP. |
| Así que vayamos a una tabla JMP. |
| Así que este es el primero, quiero mostrarte. Básicamente, tiene las dos características de esta tabla en las que realmente quiero que se concentre son |
| su amplia naturaleza. Entonces la proteómica es costosa. $ 200 por muestra, mi presupuesto es limitado, en este experimento en particular solo tenía 20 muestras. |
| Pero tengo 86 proteínas. Lo que eso significa es que no se puede hacer un ANOVA multivariado típico para buscar los efectos del tratamiento, pero eso no significa |
| que no puedo hacer ningún tipo de análisis multivariado útil. Un enfoque inteligente que obtuve como sugerencia de los desarrolladores de JMP es hacer mi escalado multidimensional tradicional. Así que aquí están mis 86 proteínas que luego se transforman y las pondré aquí. |
| Y sé por haber hecho esto antes que las cuatro dimensiones me darán una solución bastante buena. |
| Así que aquí está el gráfico de escala multidimensional, estos son los diversos destinos de mi muestra, por lo que controles saludables, blanqueo activo, profundizaremos en eso más adelante. |
| Pero lo que quiero hacer aquí es mirar hacia abajo al estrés, veo que está bien, se está poniendo un poco alto, por lo general, me gusta estar por debajo del punto uno. |
| Podría reducir aún más el estrés aumentando el número de dimensiones, pero creo que en cuatro dimensiones va a estar bien, así que, ¿qué voy a hacer? |
| es que voy a guardar estas coordenadas. También podría guardar la matriz de similitud porque estoy realmente más interesado en la similitud entre estas muestras, así que voy a tomar estas |
| y ahora van a ser mis (???), así que ahora tengo una situación en la que tengo menos y que muestras, por lo que puedo hacer un ANOVA multivariado tradicional. |
| Y mi efecto modelo, quiero hacer esto. Laboratorio de CHD, ¿qué significa eso? Esa es la designación de salud del coral, así que eso es si el coral era resistente o estaba estresado o no. |
| ¡Ups! |
| Entonces, esto es BLR, eso significa resistente a la decoloración, usaré este término durante toda la charla. BLS, susceptible al blanqueamiento, y esto está mirando un gráfico de estas cuatro dimensiones para estos dos grupos de muestras, así que voy a ejecutar un ANOVA multivariante. |
| Y veo un efecto marginal del estado de salud, y esto es nuevamente algo que le gustaría saber. |
| Si estos corales resistentes al blanqueamiento tienen un proteoma significativamente diferente al de los corales sensibles al blanqueamiento. Así que no es muy significativo que esté en la frontera, pero |
| con un conjunto de datos ambientales como este, con mucho gusto lo informaría en una publicación. Otra cosa que puede hacer y que probablemente sea el mejor enfoque es tomar esas mismas cuatro coordenadas |
| El MANOVA se volverá complicado con un conjunto de datos pequeño, un conjunto de datos pequeño y amplio como este, donde tienes un montón de parámetros ambientales diferentes, así que en su lugar voy a usar la plataforma Partial Least Squares que soy un gran fan de. |
| Y voy a tomar mis datos experimentales, estos son cosas como de dónde era el coral, la temperatura a la que estuvo expuesto, el genotipo y voy a hacer una superficie de respuesta. |
| Y luego lo que se está ejecutando. |
| De hecho, voy a reducir el KFold a cuatro solo porque el conjunto de datos es muy pequeño. |
| Y este no es exactamente el resultado que quería, creo que debí haber incluido algo un poco diferente, pero está bien, así que guardé el script que realmente quiero mostrarles. |
| Está aquí y realmente ni siquiera estoy muy preocupado por la cantidad de factores. |
| Puedes ver aquí, elegí tres. |
| Realmente, todo lo que quiero mostrarles es esto, se ve muy caótico y desordenado, pero esto se conoce como el diagrama de carga de correlación, y creo que esta es realmente una herramienta subutilizada no reconocida en todo el paquete JMP Pro. |
| Solo por lo mucho que puede ganar con esta cifra, entonces esto muestra dónde caen mis muestras entre sí, entonces puedo superponer mis factores ambientales, genotipo, tiempo de temperatura del sitio. |
| En este caso, estoy usando las coordenadas, por lo que las y serán más difíciles de interpretar, pero también podría haber hecho esto con los datos sin procesar, y luego realmente podría comenzar a ver cómo |
| sus analitos, sus variables ambientales y sus muestras, todo tipo de malla y creo que esta es una herramienta exploratoria realmente poderosa que puede ser menos familiar para algunos de ustedes. |
| Esa es una de mis herramientas descriptivas multivariadas favoritas, que me gusta usar en el paquete JMP Pro. Así que mientras, todos eran datos experimentales, así que mientras teníamos esos experimentos en marcha |
| estos corales son mis pacientes. Son sésiles. Sé exactamente dónde encontrarlos en el arrecife. |
| Puedo probarlos en diferentes temporadas. Estoy tomando pequeñas biopsias para que no perturbe su salud en gran medida. |
| Así que tengo estas muestras de coral a través del espacio y el tiempo y sé cuándo se blanquean, |
| dónde blanquean, cuáles blanquean y cuáles no. Así que ahora puedo retroceder en el tiempo a través del archivo y la retrospectiva de los corales. |
| que aún no se han blanqueado y estoy tratando de ver si puedo hacer predicciones sobre cuáles lo hicieron y cuáles no. |
| Entonces, solo para brindarle un poco más de información sobre los sitios que se encuentran aquí en los cayos superiores de Florida, tenemos dos sitios costeros, The Rocks y Cheeca Rocks, dos sitios costa afuera Little Conch y Crocker Reef. |
| Y es importante saber que los arrecifes costeros tienden a ser mucho más robustos, todavía se ven grandes corales sanos no en todas partes, sino en algunos lugares. |
| En alta mar, estás lidiando con esta pequeña prensa, por lo que tenemos un buen gradiente de resistencia in situ. |
| Esto será importante para la construcción de modelos, no querrá construir o probar sus modelos utilizando exclusivamente corales fuertes o exclusivamente los débiles, querrá tener una combinación de ambos. |
| Este es solo un gráfico rápido del Generador de gráficos que armé, y esto está mirando las puntuaciones de color, por lo que desea ser un cinco. Cinco básicamente significa que estás totalmente sano. |
| Cero significa que estás completamente blanco y estás a punto de morir. En realidad, de tres a cuatro se está volviendo bastante estresante. Entonces puedes ver aquí en agosto |
| esto es en medio de un evento de blanqueamiento, tenemos bastante blanqueamiento de mercado en estos cuatro sitios, incluso los sitios costeros más resistentes se estaban blanqueando hasta cierto punto. |
| Pero luego, en octubre se recuperaron y luego en diciembre se recuperaron, pero ves este tipo de comportamiento anómalo y creo que esto es impulsado por una enfermedad. |
| Así que esto es volviendo a mi designación de salud de coral en jerga que mencioné anteriormente, entonces. |
| Esto es básicamente, sabes que quiero tener esto en última instancia o que eventualmente sea tal vez una variable continua, tal vez de uno a diez. |
| Pero ahora mismo estamos tratando de predecir una de esencialmente tres categorías. O eres blanqueante o resistente, eres susceptible a la decoloración o eres intermedio. Entonces, la resistencia al blanqueamiento será esta línea verde en la parte superior, su puntaje de color realmente no cambia |
| durante el transcurso del blanqueamiento. Este es otro gráfico del Generador de gráficos, por lo que se observa la temperatura en la mitad inferior. |
| Entonces, un coral intermedio se va a blanquear un poco, pero luego se recupera. |
| El susceptible al blanqueamiento se blanqueará notablemente y se recuperará o, en algunos casos, es posible que no lo recupere por completo. Así que estos son los tres fenotipos esencialmente que van a ser el modelo y y mi modelo. |
| Y esto es complicado por el diseño, no se preocupe, esto básicamente muestra las diferentes formas, en última instancia, podría pasar por el proceso de construcción del modelo. Entonces a la izquierda |
| verá qué datos va a utilizar para entrenar y validar el modelo. |
| El modelo en sí, qué vas a usar para probar el modelo y luego qué estás tratando de predecir en última instancia. Entonces, si solo está utilizando datos de coral de laboratorio |
| para crear un modelo predictivo en el que lo esté probando con más datos del mundo del laboratorio, |
| eso le dará el poder de predecir la salud de los corales en el laboratorio, pero eso no es realmente lo que buscamos. Quiero decir que está bien para la publicación, pero queremos saber, queremos poder predecir lo que está sucediendo en el campo. |
| Pero luego te encuentras con este problema de cómo, cómo me siento sobre el uso de datos de laboratorio para hacer un modelo predictivo |
| que está intentando pronosticar lo que está sucediendo en el campo, usted sabe que siempre será un problema precario el uso de estos datos de laboratorio para hacer predicciones sobre esto menos |
| campo restringido involucrado. Pero lo vamos a intentar de todos modos. Entonces, nuevamente, esto está usando esta designación de salud de la colonia como y. |
| Los predictores, como mencioné anteriormente, en última instancia incluirán más que solo las proteínas, pero en aras de la simplicidad, vamos a utilizar las proteínas hoy. Y esto es |
| usando JMP Pro 16.1 tengo el complemento XG boost que realmente me gusta y realmente lo recomiendo. Esto es más una nota para mí, pero quiero mencionar una cosa importante, y llega a |
| un gran inconveniente de la proteómica y su naturaleza estocástica. Así que recuerde que he secuenciado 86 proteínas en mis muestras de laboratorio. Éstas son las que me gustaría usar y mi modelo predictivo. |
| Cuando salí y medí los proteomas y mis muestras de campo, no obtuve esas 86 proteínas, obtuve un conjunto de proteínas completamente diferente. |
| Entonces, tuve que ir y tratar de averiguar qué proteínas se encontraron básicamente y todas mis muestras, por lo que esto se redujo drásticamente. |
| La cantidad de proteínas que podía usar, en realidad pasó de 86 a 31 hasta llegar a cinco proteínas y eso me preocupó porque realmente no estaba seguro de si cinco proteínas serían suficientes para darme algún tipo de poder predictivo, pero vamos ver. |
| Entonces ese conjunto de datos está aquí |
| Básicamente, tomé un subconjunto de 31 proteínas que se encontraron en todas mis muestras de campo, pero lo que quiero hacer hoy es, realmente solo quiero enfocarme en esas proteínas de los corales que muestreé en julio. |
| 2019. Solo quiero conocer estas muestras de coral porque esto es antes del evento de blanqueamiento. Quiero saber si hay algo que pueda detectar en estos corales antes de que se blanqueen. |
| Entonces, eso redujo mi 31 a cinco, así que intentaré hacer un modelo predictivo con estas cinco proteínas. Y voy a usar mi nueva característica favorita de JMP Pro, que se conoce como detección de modelos, porque esto me permitirá probar |
| múltiples modelos diferentes en paralelo. Así que voy a poner mi designación de salud de coral para el laboratorio aquí. Voy a poner mis cinco proteínas aquí. |
| Voy a darle una oportunidad a todas estas opciones diferentes, ya sabes lo que en realidad no tengo el XG boost instalado en esta computadora, pero está bien, creo que podemos, |
| todavía podrá encontrar un modelo decente. Voy a utilizar una validación cruzada de Kfold de cinco. Quiero algunas de estas opciones aquí. |
| Y veamos qué obtenemos. |
| Esto tomará un momento en ejecutarse porque va a verificar 20 modelos diferentes en paralelo, usando todas estas combinaciones factoriales diferentes y tenemos algunos datos de diagnóstico aquí, pero quiero ir directamente a los conjuntos de validación. |
| Por lo tanto, están esencialmente clasificados aquí, por lo que tenemos un modelo potenciado neuronal que parece estar funcionando bien. Debido a que me preocupa la precisión, tiendo a gravitar hacia la tasa de clasificación errónea. |
| Tenemos un modelo de regresión generalizado, veamos eso para que lo seleccione. Se ve bastante bien. |
| Yo lo ejecutaré. |
| Ves todos los diagnósticos aquí, quiero tomarme un poco de tiempo |
| para mirar el Profiler |
| porque esto me va a decir |
| qué proteínas están contribuyendo más. |
| Entonces, lo que dije antes, me disculpo, necesito restablecerlo ahora. |
| Por lo general, tengo la conveniencia de que uno de mis tratamientos se maximice, ya sea el blanqueador susceptible o el blanqueador resistente. Entonces, lo que puedo hacer es decir, hey, muéstrame lo que se necesita para ser un coral resistente al blanqueamiento, así que voy a minimizar la sensibilidad al blanqueamiento. |
| y |
| Bueno, lo que solo me está mostrando muéstrame una opción. Creo, sabes qué, ya está configurado para eso, así que está bien. |
| Entonces |
| me está mostrando en este caso |
| cómo la proporción de muestras cae con respecto a la susceptibilidad al blanqueamiento cuando cambié los niveles de estas proteínas, y esto podría ser útil para las cosas |
| como la ingeniería genética, si quiere intentar encontrar las proteínas que van a ser |
| más involucrados en la resiliencia de los corales. Querrás jugar con Profiler, pero lo que más me interesa hoy son las predicciones en sí, así que lo que voy a hacer es publicar la fórmula de predicción aquí. |
| Notarás |
| una de las proteínas se cayó, por lo que una de ellas no se consideró útil en la construcción del modelo real. |
| Y esto es algo que solo he hecho en los últimos dos o tres días, lo creas o no. Así que tengo mis corales de julio en esta tabla de datos y quiero comparar. |
| Quiero ver las predicciones que hace a partir de esa tabla de datos, así que repasemos y veamos qué adivinó basándose en ese modelo de regresión generalizado. Y voy a pasar rápidamente por aquí y decirles, porque son solo 12 muestras, si la suposición fue correcta o incorrecta, así que esto es |
| Derecha. Lo siento, la r no funciona en esta computadora, lo crea o no, esto es correcto. |
| Derecha. |
| Derecha. |
| Sí, definitivamente hay una manera más fácil de hacer esto, pero porque está mal. |
| Bien, ahora vuelve a funcionar bien. |
| Derecha. |
| Derecha y derecha. |
| Entonces, en este subconjunto de 12 muestras, se usa esto para el modelo de regresión generalizada de proteínas. |
| Obtuvo la probabilidad de blanqueo correcta en 11 de las 12 muestras, lo cual es realmente genial, quiero decir, he ejecutado la simulación de varias maneras una y otra vez, eso es en realidad |
| mejor de lo que normalmente he bateado, por lo que es 92 93%, así que es realmente emocionante, especialmente porque eso es solo para las proteínas. Entonces |
| ya hemos hablado de eso, así que sí, mi promedio de hacer este tipo de simulación es de aproximadamente un 80 a un 90% de precisión. |
| Lo que para mí es increíblemente emocionante. Para un médico, eso sería terrible. Si solo tienes razón |
| ya sabes, en términos de la posibilidad de un evento de paro cardíaco y el 80% de tus pacientes, eso sería un gran fracaso, pero creo que |
| Dado que esto es algo nuevo para los corales, estoy bien, con una precisión del 80 al 90%. Y esto es lo que no mencioné |
| ese subconjunto de cinco proteínas, que luego se redujo a cuatro, que solo miraba al coral anfitrión. He eliminado las proteínas simbiontes porque, literalmente, acabo de recibir estos datos hace unas semanas. |
| Cuando agrego esas proteínas simbiontes, creo que la precisión solo aumentará y también recordaré esto. |
| Estaba usando datos de laboratorio para hacer predicciones sobre el comportamiento de los corales de campo. Por lo tanto, no esperaría que sea 100% exacto. Qué debería haber hecho y qué voy a hacer, probablemente a las pocas horas de terminar esta charla, |
| Tengo todos los datos de campo. Tengo todos los datos del laboratorio. Puedo seguir adelante y usar ambos conjuntos de datos en el entrenamiento y la validación. |
| Haz un modelo en el que predigo el comportamiento de los corales en el campo. Y estoy seguro de que la precisión con ese enfoque solo aumentará. Podrías discutir |
| ¿Por qué querrías usar los datos de coral del laboratorio cuando tienes este conjunto de datos de campo? Y sabes, creo que ese podría ser un punto muy válido. |
| Desde el punto de vista biológico, sabes que la naturaleza real de estas proteínas es increíblemente interesante para mí y acabo de descubrir lo que eran anoche. |
| Se está acabando el tiempo, así que no voy a entrar en ellos, pero basta con decir que también será increíblemente interesante que podamos extraer. Uno de ellos es la captura de presas evolucionada, que creo que puede ser genial para |
| tratando de desarrollar un mecanismo. |
| Es decir, estos son conjuntos de datos realmente pequeños, son docenas de muestras. Entonces, ¿creo que hice la mejor prueba de estrés de coral del mundo? |
| No, esto es, esto es mucho un trabajo en progreso y hay otras cuestiones metodológicas que deben resolverse, pero realmente lo que quiero hacer en última instancia es desarrollar este tipo de estrés. |
| prueba para que podamos salir y hacer lo que yo llamo triaje de arrecifes de coral. Podría tomar mis pequeñas muestras |
| hacer mis análisis proteómicos u otros análisis moleculares, ingresar los datos en JMP, |
| escupe estas suposiciones de resiliencia y le digo al gerente, oye, este arrecife de aquí parece estar en muy buena forma y déjalo estar por ahora, ya sabes, mantén un ojo en él. |
| Este de aquí todos los corales fueron considerados susceptibles a la decoloración por mi modelo. Si hay algo que pueda hacer para mitigar o dar una oportunidad a esos corales, limpie la calidad del agua, frene |
| sobrepesca: esos son aquellos en los que creo que debería clasificar su esfuerzo. Así que realmente eso es lo que quiero poder hacer con este tipo de conjuntos de datos. Entonces, por supuesto, los conjuntos de datos deben crecer. |
| Quiero compararlos con estos modelos basados en temperatura que existen, aunque la escala es inherentemente diferente. |
| Y realmente solo quiero poder tener este tipo de visual o simplemente un mapa donde solo digo que sabes que aquí están los puntos malos, aquí los puntos buenos. |
| Voy a hacer todo el trabajo sucio, quiero poder destilar esto en algo que un gerente o un lego pueda digerir fácilmente y creo que una vez que se hayan resuelto los problemas y una vez que tengamos un poco, sabrás más grande. conjuntos de datos, |
| incorporar más especies de coral, ampliar el rango geográfico, realmente podríamos comenzar a usar este enfoque de modelado predictivo de la salud de los corales en |
| ya sabes, como herramienta para la toma de decisiones. Entonces, no solo para monitorear, sino para buscar genotipos resistentes que podrían ser útiles para el cultivo de coral para la restauración. |
| También puede utilizar este enfoque para realizar un seguimiento del éxito de los proyectos de mitigación y cosas de esa naturaleza, por lo que creo que hay mucho potencial para este tipo de |
| enfoque de modelado predictivo de la salud de los corales para esta gestión marina más proactiva, y espero |
| esto es algo que podemos seguir creciendo en NOAA, Universidad de Miami en los próximos años, especialmente a medida que estos ecosistemas se ponen cada vez más en peligro. |
| Entonces, con eso, estaré encantado de responder cualquier pregunta. De nuevo, quiero mencionar que no soy modelador por entrenamiento, así que definitivamente doy la bienvenida. |
| alguna sugerencia. No tomes nada de esto como un dogma, sabes que si hay una mala interpretación de los datos o algo por el estilo, no herirás mis sentimientos y definitivamente agradeceré cualquier pregunta o comentario. |
| Así que con eso terminaré mi charla y estaré feliz de saber de ti. Gracias. |
