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 del Atlántico de la NOAA, como parte de su programa de corales. |
| 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 Discovery Summit, pero sé que muchos de ustedes tal vez no escucharán eso o incluso si lo hicieron |
| es posible que no recuerdes todo, está totalmente bien. Voy a darte. Voy a preparar el escenario para la investigación que estoy haciendo. |
| Hablando de algunos problemas que enfrentan los arrecifes de coral, haga un pequeño resumen de dónde estaba el año pasado. |
| Realmente emocionante, no probablemente dos meses después de la charla Discovery Summit del año pasado, hice una especie de gran avance en mi modelado predictivo de coral. |
| progreso y esto se debió en gran parte a algunas de las nuevas características y JMP Pro, por lo que voy a compartir este tipo de datos recién salidos de la prensa hoy. |
| 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, de todo el conjunto de corales, en realidad es 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, hacen la fotosíntesis como una planta y se translocan |
| la energía que producen a su huésped de coral. El problema es que cuando el agua se calienta demasiado, esto interfiere con su capacidad para realizar la fotosíntesis correctamente. |
| Los corales los digieren o los expulsan, 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 se ve heterogeneidad, hay especies de coral a las que les va mejor que a 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 que me ha interesado durante toda mi carrera es qué impulsa esta resiliencia y ¿es algo que realmente podamos predecir? |
| Así que comparo esto con ser una especie de actuario de coral. ¿Puedes enviarme una biopsia de tu coral favorito y puedo hacer algunos análisis y decir hola, |
| sabes que a este coral le quedan seis meses de vida, este va a estar bien durante décadas, esto es algo de lo que he estado tratando de hacer. |
| Porque la forma en que actualmente evaluamos la salud de los corales es retroactivamente. Salimos y hacemos nuestros estudios y básicamente cuantificamos la cantidad de coral muerto. |
| Estos son datos importantes que deben recopilarse, pero realmente no les hizo ningún favor a estos corales con este tipo de enfoque. Esto sería análogo |
| a un médico diciéndole a su paciente que acababa de tener un ataque al corazón, oye, tenías la presión arterial muy alta, sabes que al paciente le hubiera gustado saber eso |
| semanas, meses años antes, por lo que podrían haber hecho algo proactivo: medicina, cambio de estilo de vida, mejor dieta y ejercicio. Asi que |
| 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 para los corales también? |
| Entonces, existen herramientas predictivas, y algunas de ellas 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. |
| Usan exclusivamente la temperatura porque existe este bien conocido vínculo bien estudiado entre las altas temperaturas y el blanqueamiento del coral, por lo que tiene sentido concentrarse en la temperatura como predictor. |
| Esto es, en realidad, un informe de las Naciones Unidas que se publicó este año, pero muchos de los autores están trabajando en la NOAA. esto es mirar |
| el año de inicio de lo que llaman blanqueamiento severo anual. Así que este es el año en el que la decoloración comienza a ocurrir todos los veranos. Asi que |
| los corales pueden recuperarse del blanqueamiento, pueden adquirir nuevos simbiontes, pueden comer, |
| pueden capear la tormenta, hasta cierto punto, pero cuando la decoloración comienza a ocurrir cada año, pierden la capacidad |
| para recuperarse, así que es por eso que el año anual de blanqueamiento severo es a lo que estoy llamando en el punto de no retorno. Así que esto es bastante sombrío porque puedes ver |
| algunos de estos años en rojo, 2015, 2020, obviamente ya pasaron, y esto está mirando 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 decolorando cada año, pero hay muchos otros que no. |
| Entonces, 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. |
| Por lo tanto, no tienen en cuenta si hay o no especies resilientes allí, si hay genotipos resilientes, pero luego tenemos que salir, francamente, no están basados en la verdad en absoluto. |
| Tenemos que salir y hacer nuestros estudios ecológicos, estamos viendo la abundancia de coral, |
| biomasa, biodiversidad, qué tipos de enemigos de los corales existen, ciertos tipos de macroalgas y coralígenos, pero incluso eso creo que no es suficiente, porque puedes tener un arrecife que |
| está absolutamente alfombrado de corales como este que ves aquí en esta imagen. |
| Un ecologista podría incluso decir: oye, esto se ve realmente saludable, hay una gran abundancia de coral, el agua se ve bastante clara, no hay muchas algas, incluso para el ojo entrenado, podrías |
| Supongo que este es un arrecife saludable, pero si sé personalmente como fisiólogo de corales que este es un arrecife de coral de baja resiliencia porque estas especies son malas hierbas, son las que no conservan mucha energía. |
| en los tanques para cuando sube el agua de mar, por lo que esta desconexión inherente entre la abundancia de corales y la salud. |
| Pero si lo piensas bien, esto no es tan sorprendente. No manejamos la salud humana de esta manera. No voy por el centro de Miami donde vivo y digo, 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, hey, esta ciudad más grande tiene |
| conoces mejor atención médica que un pueblo pequeño. Entonces, en ciertas situaciones, podría haber algún vínculo entre la densidad de población |
| y la salud humana, pero puedes encontrar tantos lugares, donde ese no es el caso, ya 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 tratar de hacer conjeturas sobre la salud de los organismos marinos es simplemente contando lo que hay ahí fuera. pienso |
| 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 comprender la ayuda, pero no de forma aislada. |
| Del mismo modo, los factores ecológicos, la abundancia de organismos, la biodiversidad también será una evaluación crítica. No te va a hablar sobre la persistencia y la longevidad en sí mismo. |
| Lo que quiero hacer es tener en cuenta estas cosas, pero también considerar la salud fisiológica y real de los organismos en estos ecosistemas para que |
| ese es un modelo muy complejo y enrevesado y en realidad no he resuelto cómo se va a presentar o cómo va a funcionar |
| ahora mismo, pero tengo algunas ideas. Hoy en lo que realmente quiero centrarme es en lo que he encerrado aquí, así que simplemente trato de usar los datos fisiológicos para hacer un modelo predictivo con la capacidad de pronosticar si un coral resistirá la decoloración o será susceptible. |
| Y para este tipo de análisis predictivos me inclino por la biología molecular, porque deberías ver cambios subcelulares en el comportamiento. |
| que reflejan algún tipo de fisiología aberrante antes de que notes algo mal a simple vista. Así que volviendo a ese ataque al corazón |
| analogía, va a documentar niveles altos de colesterol o presión arterial alta en semanas, meses, tal vez incluso años antes de que sea probable que tenga |
| paro cardíaco y por eso cuando vas al médico te sacan sangre. Tenemos estos biomarcadores bien desarrollados como el azúcar en la sangre y el colesterol. |
| para hacer conjeturas sobre su salud futura. No te van a poder decir, ya sabes el día que vas a patear el balde, pero estos son |
| biomarcadores y analitos que tienen un alto poder predictivo en términos de su futuro prospecto de salud. Asi que |
| el colesterol no es un biomarcador particularmente bueno para el coral, pero otras cosas pueden serlo, por lo que en NOAA tomamos este multi- |
| lo llamamos enfoque multi-ómico, donde observamos todas las diferentes moléculas sintetizadas por nuestros organismos de interés, corales en mi caso, para ver si podemos descubrir cuáles podrían |
| reflejar un estado de estrés o un estado de resiliencia. De hecho, comencé en el mundo de la expresión génica, por lo que los ARN mensajeros. |
| Pero recientemente cambié a la investigación proteómica solo porque las proteínas en realidad están realizando el trabajo en las células. Asi que |
| muchas veces no se ve una fuerte correlación entre la expresión del 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 comérmelo también, así que quiero poder saber qué está pasando en mis células de coral, cómo están respondiendo las células de coral a las altas temperaturas, qué proteínas están involucradas en la aclimatación térmica. |
| 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. |
| Obtiene los datos mecanicistas, pero también puede hacer que estas proteínas sirvan como biomarcadores informativos de salud, por lo que esta es una especie de diapositiva en la que trato de condensar 20 años de investigación en una sola diapositiva 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 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 sobre la salud. Probablemente haya algo mejor por ahí, así que esto todavía es un trabajo en progreso. |
| Desafortunadamente, los corales no son organismos modelo, por lo que para todas estas cosas, quería medir, tuve que pasar años desarrollando la metodología yo mismo. 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 luz. Entonces, debido a que los corales tienen dinoflagelados fotosintéticos dentro de sus células |
| muestran grandes cambios en la fisiología a lo largo del ciclo de luz y oscuridad, a lo largo del ciclo de las mareas, a lo largo de las estaciones, estos son una especie de mal no sexy, pero amable y necesario |
| proyectos que necesita hacer para llegar finalmente a modelar la salud de los corales. Una vez que tenga una idea de cómo los corales se están desempeñando en su vida cotidiana, entonces lo hará. |
| estos estudios de desafíos ambientales en los que expones los corales a factores estresantes |
| o en el laboratorio o está viendo regímenes 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 la fisiología ambiental de los corales y voy a hablar un poco sobre uno de esos ejemplos más adelante en la charla. |
| Pero donde estamos atascados y 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 la 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 lado descriptivo de las cosas, lo que sucede en el organismo mientras se está muriendo. |
| 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 documentos. Pegue la temperatura del tanque del tanque de arrecife de coral hacia arriba, mire 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 esto, quiero hacer este cambio para mí personalmente de ser un poco esto |
| empresario de pompas fúnebres que efectivamente 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 inherentemente descriptivos y los usamos con capacidad predictiva, tratamos de averiguar |
| qué corales van a ser los ganadores del cambio climático y cuáles van a ser los perdedores. Entonces, pasando de ser un empresario de pompas fúnebres a esto, ya sabes, el veterinario o el actuario que mencioné anteriormente. |
| Y no quiero darles a ustedes la impresión de que soy ustedes saben esto increíble |
| modelador. Esto es algo que realmente me he estado enseñando a mí mismo y aprendí sobre la marcha, pero atribuyo gran parte del éxito a esto y a hacer este tipo de transición perfecta 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 especie de transición de esta descripción a predicción, por ejemplo, lo que habría hecho en toda mi carrera hasta hace aproximadamente uno o dos años es el ejemplo de la izquierda. |
| Verás, estas proteínas de coral en el cuadro y. Estos son los números de acceso esotéricos que no necesita prestar atención a lo que significan, solo saben que son proteínas. |
| Construya efectos de modelo que muestren las cosas que me interesarían: temperatura, genotipo del coral, cuándo se tomaron muestras, 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 estoy llamando aquí la susceptibilidad al blanqueamiento de coral. Luego le doy otro nombre, 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 así como la biología predictiva. |
| Así que quiero recapitular un poco de las cosas descriptivas 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 malos que saben 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 cantidades de tiempo y observamos sus concentraciones de proteínas, porque necesitamos tener una idea de qué biomarcadores podrían ser, 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, así 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 averiguar qué proteínas son |
| más afectado por la temperatura, por el sitio del arrecife, cosas de esa naturaleza. Hago mucho trabajo multivariado: análisis de componentes principales, escalado multidimensional. |
| Buscando relaciones entre muestras, observando efectos de tratamientos multivariados y vamos a ver algo de esto aquí en un segundo. Entonces, 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 esto hubiera sido 15 pero todo lo que quiero mostrar aquí no se atasque demasiado en los detalles. Y me disculpo 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 de arriba son |
| a 32 grados, que es prácticamente una sentencia de muerte para la mayoría de los corales. Y se puede 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 existen efectos de la temperatura en el proteoma antes de realizar cualquier tipo de modelo predictivo. |
| Esos datos analizaban los datos de presencia y ausencia. Entonces, si una proteína estaba allí 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 ausencia de presencia, tomé un subconjunto de 86. |
| Pero los datos ahora son totalmente cuantitativos. Así que tengo que 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. Asi que |
| esta es una distribución típica de cómo se ven estas proteínas, nunca se distribuyen 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 mostrarles. Básicamente, tiene las dos características de esta tabla en las que realmente quiero que se concentre son |
| su amplia naturaleza. Así que 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 multivariante típico para buscar los efectos del tratamiento, pero eso no significa |
| que no puedo hacer ningún tipo de análisis multivariante 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 registran para transformarse. Las pondré aquí. |
| Y sé por haber hecho esto antes que cuatro dimensiones me van a dar una muy buena solución. |
| Así que aquí está el gráfico de escala multidimensional, estos son los diversos destinos de mi muestra, así que controles sanos, blanqueamiento activo, hablaremos más de eso más adelante. |
| Pero lo que quiero hacer aquí es mirar hacia abajo el 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 cuatro dimensiones estará bien, entonces, ¿qué voy a hacer? |
| es que en realidad 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 mi (???), 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 de modelo, quiero tener esto hecho. Laboratorio CHD, ¿qué significa eso? Esa es la designación de salud del coral, por lo que indica si el coral era resistente o estaba estresado. |
| Así que ¡ups! |
| Así que esto es BLR, que significa resistente a la decoloración, usaré este término a lo largo de la charla. BLS, susceptible de blanqueo, y esto es ver un gráfico de estas cuatro dimensiones para estos dos grupos de muestras, así que voy a ejecutar un ANOVA multivariado. |
| 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. Entonces, no es muy significativo, está un poco en la frontera, pero |
| con un conjunto de datos ambientales como este, felizmente informaría esto en una publicación. Otra cosa que puede hacer 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, 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 está funcionando. |
| 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 debo haber incluido algo un poco diferente, pero está bien, guardé el script que realmente quiero mostrarles. |
| Está aquí y realmente ni siquiera estoy demasiado preocupado por la cantidad de factores. |
| Se podía ver aquí, elegí tres. |
| Realmente, todo lo que quiero mostrarles es esto, se ve muy caótico y desordenado, pero esto se conoce como gráfico de carga de correlación, y creo que es realmente una herramienta desaprovechada y desaprovechada en todo el paquete JMP Pro. |
| Solo por lo mucho que se puede ganar con esta figura, 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 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 esos 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 perjudiquen su salud en gran medida. |
| Así que tengo estas muestras de coral a través del espacio y el tiempo y sé cuándo se blanquean, |
| donde blanquean, cuales blanquean y cuales no. Así que ahora puedo retroceder en el tiempo a través del archivo y hacer una retrospectiva de los corales. |
| que aún no se han decolorado y tratando de ver si puedo hacer predicciones sobre cuáles lo hicieron y cuáles no. |
| Entonces, solo para brindarles un poco más de información sobre los sitios que están aquí en los cayos superiores de Florida, tenemos dos sitios costeros, The Rocks y Cheeca Rocks, dos sitios en alta mar, Little Conch y Crocker Reef. |
| Y es importante saber que los arrecifes costeros tienden a ser mucho más robustos, aún se ven corales grandes y saludables no en todas partes, pero sí en algunos lugares. |
| En alta mar, estás lidiando con esta pequeña prensa, por lo que tenemos un buen gradiente de resiliencia in situ. |
| Esto va a ser importante para la construcción de modelos, no querrás construir o probar tus modelos utilizando exclusivamente corales fuertes o exclusivamente corales débiles, vas a querer tener una mezcla de ambos. |
| Esta es solo una gráfica rápida de Graph Builder que preparé, y está analizando las puntuaciones de color, por lo que desea obtener 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. Así que se puede ver aquí en agosto |
| esto está en medio de un evento de blanqueamiento, tenemos un blanqueamiento de mercado bastante bueno en estos cuatro sitios, incluso los sitios costeros más resistentes 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 se debe a una enfermedad. |
| Entonces, esto es volver a mi jerga, la designación de salud de coral que mencioné anteriormente, entonces. |
| Esto es básicamente, quiero tener esto en última instancia o eventualmente ser una variable continua, tal vez de uno a 10. |
| Pero en este momento estamos tratando de predecir una de esencialmente tres categorías. O eres resistente o resistente a la decoloración, eres susceptible a la decoloración o estás en un nivel intermedio. Entonces, la resistencia a la decoloración será esta línea verde en la parte superior, su puntuación de color realmente no cambia |
| en el transcurso del evento de blanqueamiento. Esta es otra gráfica de Graph Builder, por lo que está mirando la temperatura en la mitad inferior. |
| Entonces, un coral intermedio se blanqueará un poco, pero luego se recuperará. |
| La persona susceptible a la decoloración se decolorará notablemente y se recuperará o, en algunos casos, es posible que no se recupere por completo. Así que estos son los tres fenotipos esencialmente que van a ser el modelo de y y mío. |
| Y esto es enrevesado por el diseño, no se preocupe, esto básicamente muestra las diferentes formas, en última instancia, podría pasar por el proceso de construcción del modelo. Así que a la izquierda |
| verá qué datos va a utilizar para entrenar y validar el modelo. |
| El modelo en sí, lo que va a usar para probar el modelo y luego lo que finalmente está tratando de predecir. Entonces, si solo está usando datos de corales de laboratorio |
| para hacer un modelo predictivo en el que lo está 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 su publicación, pero queremos saber, queremos poder predecir lo que sucede 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? |
| eso es intentar pronosticar lo que está sucediendo en el campo, usted sabe que siempre será un problema precario usar estos datos de laboratorio para hacer predicciones sobre esto menos |
| campo restringido involucrado. Pero vamos a intentarlo de todos modos. Entonces, nuevamente, esto está usando esta designación de salud de la colonia como la y. |
| Los predictores, como mencioné anteriormente, en última instancia van a incluir más que solo proteínas, pero en aras de la simplicidad, hoy usaremos las proteínas. Y esto es |
| usando JMP Pro 16.1, tengo el complemento XG boost que realmente me gusta y realmente recomiendo. Esto es más una nota para mí, pero quiero mencionar una cosa importante, y llega a |
| un gran inconveniente de la proteómica y es de naturaleza estocástica. Recuerden que secuencié 86 proteínas en mis muestras de laboratorio. Esas 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. |
| Así que ese conjunto de datos está aquí, así que |
| Básicamente, tomé un subconjunto de 31 proteínas que se encontraron en todas mis muestras de campo, pero lo que quiero hacer hoy es que realmente solo quiero concentrarme en las proteínas de los corales que tomé como muestra 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 decoloren. |
| Entonces, eso redujo mi 31 a cinco, así que voy a tratar de hacer un modelo predictivo con estas cinco proteínas. Y voy a usar mi nueva función favorita de JMP Pro, que se conoce como selección de modelos, porque me permitirá probar |
| Múltiples modelos diferentes en paralelo. Así que voy a poner mi designación de salud coralina para el laboratorio aquí. Voy a poner mis cinco proteínas aquí. |
| Voy a darles una oportunidad a todas estas diferentes opciones, ¿sabes qué? En realidad, no tengo el impulso XG instalado en esta computadora, pero está bien, creo que podemos, |
| todavía será capaz de encontrar un modelo decente. Voy a usar una validación cruzada Kfold de cinco. Quiero algunas de estas opciones aquí. |
| Y veamos qué obtenemos. |
| Esto tomará un momento para ejecutarse porque verificará 20 modelos diferentes en paralelo, usando todas estas combinaciones factoriales diferentes y tenemos algunos datos de diagnóstico aquí, pero quiero llegar directamente a los conjuntos de validación. |
| Básicamente, están 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, comprobémoslo para seleccionarlo. Se ve bastante bien. |
| Lo ejecutaré. |
| Ves todos los diagnósticos aquí, quiero tomarme un poco de tiempo |
| para mirar el generador de perfiles |
| 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 blanqueamiento susceptible o el blanqueamiento resistente. Entonces, lo que puedo hacer es, puedo decir, 'muéstrame lo que se necesita para ser un coral resistente a la decoloración', así que en realidad voy a minimizar la sensibilidad a la decoloración. |
| y |
| Bueno, lo que solo me está mostrando, muéstrame una opción. Creo, sabes qué, ya está configurado para eso, así que está bien. |
| Asi que |
| me esta mostrando en este caso |
| cómo la proporción de muestras cae con respecto a la susceptibilidad al blanqueamiento a medida que cambié los niveles de estas proteínas, y esto podría ser útil para las cosas |
| como la ingeniería genética, si quieres intentar encontrar las proteínas que van a ser |
| más involucrados en la resiliencia del coral. Vas a querer 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 no se consideró que una de ellas fuera 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 en función de ese modelo de regresión generalizado. Y voy a pasar rápidamente por aquí y decirles, porque son solo 12 muestras, ya sea que la suposición sea correcta o incorrecta, así que esto es |
| Correcto. Lo siento, la r no funciona en esta computadora, lo creas o no, esto es correcto. |
| Derecha. |
| Derecha. |
| Sí, definitivamente hay una manera más fácil de hacer esto, pero porque esto está mal. |
| Bien, entonces ahora funciona de nuevo bien. |
| Derecha. |
| Derecho y derecho. |
| Entonces, en este subconjunto de 12 muestras que usan esto para el modelo de regresión generalizada de proteínas. |
| Obtuvo la probabilidad de blanqueamiento 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 realmente |
| mejor de lo que normalmente he estado batiendo, así que eso es lo que sea 92 93%, así que eso es realmente emocionante, especialmente porque eso es solo para proteínas. Asi que |
| ya hablamos de eso, así que sí, mi promedio de hacer este tipo de simulación es de aproximadamente 80 a 90% de precisión. |
| Lo cual para mí es increíblemente emocionante. Para un médico eso sería realmente terrible. Si solo tienes razón |
| Ya sabes, en términos de la posibilidad de un evento de paro cardíaco y el 80 % de sus pacientes, eso sería un gran fracaso, pero creo |
| 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, solo miraba al coral huésped. Eliminé las proteínas simbiontes, porque literalmente acabo de obtener 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 fuera 100% preciso. Lo que debería haber hecho y lo que voy a hacer, probablemente dentro de unas pocas horas de terminar esta charla, |
| Tengo todos los datos de campo. Tengo todos los datos del laboratorio. Puedo continuar y usar ambos conjuntos de datos en el entrenamiento y la validación. |
| Haz un modelo en el que prediga el comportamiento de los corales de campo. Y estoy seguro de que la precisión con ese enfoque solo aumentará. Podrías argumentar, |
| ¿Por qué querrías usar los datos de corales de laboratorio cuando tienes este conjunto de datos de campo? Y sabes, creo que ese podría ser un punto muy válido. |
| Desde un punto de vista biológico, 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 evolucionar y capturar presas, lo que creo que puede ser genial para |
| tratando de desarrollar un mecanismo. |
| Esto es, 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 en gran medida un trabajo en progreso y hay otras cuestiones metodológicas que deben resolverse, pero en realidad lo que quiero hacer en última instancia es desarrollar este tipo de estrés. |
| prueba para que podamos salir y hacer lo que llamo selección de arrecifes de coral. Podría tomar mis pequeñas muestras |
| hacer mis análisis proteómicos u otros análisis moleculares, ingresar los datos en JMP, |
| escupe estas conjeturas de resiliencia y le digo al gerente, oye, este arrecife de aquí parece estar en muy buena forma y déjalo así por ahora, ya sabes, vigílalo. |
| Este de aquí todos los corales fueron considerados susceptibles de blanqueamiento por mi modelo. Si hay algo que pueda hacer para mitigar o darles una oportunidad a esos corales, limpie la calidad del agua, reduzca |
| sobrepesca: esos son en los que creo que debería evaluar 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 la temperatura que existen, aunque la escala es intrínsecamente diferente. |
| Y realmente solo quiero poder tener este tipo de imagen o simplemente un mapa donde solo digo, aquí están los puntos malos aquí los puntos buenos. |
| Voy a hacer todo el trabajo sucio, quiero ser capaz de destilar esto en algo que un gerente o un laico pueda digerir fácilmente y creo que una vez que se hayan resuelto los problemas y una vez que tengamos un poco, sabrás más conjuntos de datos, |
| incorporar más especies de coral, extender el rango geográfico, realmente podríamos comenzar a usar este enfoque de modelado predictivo de salud de coral en |
| ya sabes, como una herramienta para la toma de decisiones. Entonces, no solo para monitorear, sino también para buscar genotipos resilientes que puedan ser útiles para el cultivo de coral para la restauración. |
| También podría usar este enfoque para rastrear el 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 este tipo de gestión marina más proactiva, y espero |
| esto es algo que podemos seguir creciendo en la NOAA, la Universidad de Miami en los próximos años, especialmente a medida que estos ecosistemas estén cada vez más en peligro. |
| Así que con eso estaría feliz de responder cualquier pregunta. De nuevo, quiero mencionar que no soy un modelador de formación, así que definitivamente le doy la bienvenida. |
| alguna sugerencia. No tome nada de esto como un dogma, sabe que si hay una mala interpretación flagrante de los datos o algo por el estilo, no herirá mis sentimientos y definitivamente agradeceré cualquier pregunta o comentario. |
| Así que con eso terminaré mi charla y estaré feliz de saber de usted. Gracias. |
