| Transcripción |
| 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 corales. |
| Hoy voy a hablarles sobre algunas de las investigaciones en las que he estado trabajando durante casi toda mi carrera, que han consistido en tratar de desarrollar herramientas para predecir el destino de los corales de los arrecifes. |
| Entonces, esto es en realidad una actualización o una continuación de lo que comenté el año pasado en mi charla de Discovery Summit, pero sé que muchos de ustedes tal vez no hayan escuchado eso o incluso si lo hicieron, |
| Puede que no lo recuerdes todo, está bien. Te lo voy a dar. Voy a preparar el escenario para la investigación que estoy haciendo. |
| Hablando de algunos problemas que enfrentan los arrecifes de coral, hagamos un pequeño resumen de dónde estaba el año pasado. |
| Realmente emocionante, probablemente no dos meses después de la charla de Discovery Summit del año pasado, hice una especie de gran avance en mi modelado predictivo de corales. |
| progreso y esto se debió en gran parte a algunas de las nuevas características y a JMP Pro, así que hoy compartiré este tipo de datos recién salidos de la imprenta. |
| Y esto nos lleva a la idea de: ¿podemos predecir el destino de colonias de coral individuales? |
| Entonces, predecir el destino de un arrecife de coral, o de todo el conjunto de corales, 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, los corales tienen algas dinoflageladas que viven dentro de sus células, realizan la fotosíntesis como una planta y se translocan. |
| La energía que producen para su coral anfitrión. 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 expulsan, y el resultado final es que los mismos corales mueren de hambre. |
| Y este es un problema en todo el mundo, así que al predecir el destino de un arrecife de coral, prácticamente ya sabemos que se trata de ecosistemas en declive. |
| Pero a nivel individual sí se ve heterogeneidad: hay especies de coral a las que les va mejor que a otras, hay genotipos dentro de las especies a las que les va mejor que a otros, que son resistentes al blanqueamiento mientras que otros son susceptibles. |
| Algo que me ha interesado durante toda mi carrera es qué impulsa esta resiliencia y si es algo que realmente podemos predecir. |
| Así que comparo esto con ser una especie de actuario de corales. ¿Puedes enviarme una biopsia de tu coral favorito y puedo hacer algunos análisis y decirte...? |
| Sabes que a este coral le quedan seis meses de vida, este estará bien durante décadas, esto es algo que he estado intentando hacer. |
| Porque actualmente evaluamos la salud de los corales de forma retroactiva. Realizamos estudios y, básicamente, cuantificamos la cantidad de coral muerto. |
| Estos son datos importantes que deben recopilarse, pero este enfoque no beneficia en absoluto a los corales. Esto sería análogo. |
| A un médico que le dice a su paciente que acaba de sufrir un ataque cardíaco: "Oye, tenías la presión arterial muy alta". Sabes que a ese paciente le hubiera gustado saberlo. |
| semanas, meses o años antes, para que pudieran haber hecho algo proactivo: medicamentos, un cambio de estilo de vida, ya sabes, una mejor dieta y ejercicio. Así que... |
| Sabes, creo que es inaceptable evaluar la salud de los humanos de manera tan retroactiva, así que ¿por qué no podemos tener este tipo de enfoque más proactivo también para los corales? |
| Entonces, existen herramientas predictivas, y algunas de ellas están desarrolladas por la NOAA, de hecho, la mayoría están desarrolladas por la NOAA, mi empleador, que está tratando de hacer... |
| proyecciones o predicciones sobre la salud de los corales. |
| Están usando exclusivamente la temperatura porque existe un vínculo bien conocido y bien estudiado entre las altas temperaturas y el blanqueamiento de los corales, por lo que tiene sentido centrarse en la temperatura como predictor. |
| De hecho, este informe de las Naciones Unidas se publicó este año, pero muchos de los autores trabajan en la NOAA. |
| El año en que comienza lo que llaman blanqueamiento anual severo. Este es el año en que el blanqueamiento comienza cada verano. |
| Los corales pueden recuperarse del blanqueamiento, pueden adquirir nuevos simbiontes, pueden comer, |
| Pueden resistir el temporal, 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 que estoy pronosticando en un punto sin retorno. Así que esto es bastante sombrío porque se puede ver |
| Algunos de estos años en rojo, 2015, 2020, obviamente ya pasaron, y esto es mirando un mapa del sur de Florida, así que aquí es donde están nuestros sitios de campo. |
| Pero sabemos que esto no es del todo cierto. Sí, hay arrecifes dentro de estos píxeles que ya se blanquean cada año, pero hay muchos otros que no. |
| Por lo tanto, 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 consideran lo que hay, ni siquiera consideran si hay corales. Solo observan los patrones de temperatura. |
| Así que no tienen en cuenta si hay o no especies resilientes, si hay genotipos resilientes, pero luego tenemos que salir, no están basados en la verdad en absoluto, francamente. |
| Necesitamos salir y hacer nuestros estudios ecológicos. Estamos observando la abundancia de coral, |
| biomasa, biodiversidad, qué tipos de enemigos de los corales hay, ciertos tipos de macroalgas y coralávoros, pero incluso eso creo que no es suficiente, porque puedes tener un arrecife que |
| Está absolutamente alfombrado de corales como éste, que ves aquí en esta imagen. |
| Un ecologista podría incluso decir, oye, esto se ve muy saludable, hay una gran abundancia de coral, el agua se ve bastante clara, no hay muchas algas, ya sabes, incluso para el ojo entrenado, podrías... |
| 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 malezas, son las que no mantienen mucha energía. |
| en los tanques para cuando sube el agua del mar, por lo que existe 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 barrio tiene un millón de personas». |
| Es dos veces más saludable que este barrio de aquí con medio millón de personas, quiero decir que para un economista podría ser más saludable. |
| Pero si realmente se observa la salud de los residentes, puede que no haya una correlación. Podría decirse: "Oye, esta ciudad más grande tiene... |
| Conoces mejor atención médica que en un pueblo pequeño. Por lo tanto, en ciertas situaciones, podría haber algún vínculo entre la densidad de población... |
| y la salud humana, pero puedes encontrar muchos otros lugares donde ese no es el caso, ¿sabes? |
| Las áreas con mayor densidad de población tienden a tener más delincuencia, por ejemplo, así que me sorprende que esta sea todavía la forma en que manejamos eso. |
| o intentar hacer conjeturas sobre la salud de los organismos marinos es simplemente contar lo que hay ahí fuera. Creo |
| Sabes que no harías esto con la gente y creo que podemos hacerlo mejor. |
| Así que lo que realmente quiero hacer no es solo observar la temperatura. La temperatura será crucial para comprender y obtener ayuda, pero no de forma aislada. |
| De igual manera, los factores ecológicos, la abundancia de organismos y la biodiversidad también serán cruciales para evaluar. Esto no indicará en sí mismo la persistencia y la longevidad. |
| 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 enrevesado, y aún no he resuelto cómo se presentará ni cómo funcionará. |
| Ahora mismo, pero tengo algunas ideas. Hoy me quiero centrar en lo que he marcado aquí, así que simplemente intentaré usar los datos fisiológicos para crear un modelo predictivo capaz de predecir si un coral resistirá el blanqueamiento o será susceptible. |
| Y para este tipo de análisis predictivos me inclino por la biología molecular, porque se deberían ver cambios subcelulares en el comportamiento. |
| que reflejan algún tipo de fisiología aberrante antes de que notes algo raro a simple vista. Volviendo al infarto... |
| Por analogía, documentarás niveles altos de colesterol o presión arterial alta en un individuo semanas, meses, tal vez incluso años antes de que sea probable que los tenga. |
| Paro cardíaco, y por eso, cuando vas al médico, te extraen sangre. Tenemos biomarcadores bien desarrollados, como el azúcar en sangre y el colesterol. |
| Para hacer conjeturas sobre tu salud futura. No podrán decirte el día que estirarás la pata, pero estas son... |
| Biomarcadores y analitos con alto poder predictivo para su futuro pronóstico de salud. |
| El colesterol no es un biomarcador particularmente bueno para los corales, pero otras cosas pueden serlo, y por eso en la NOAA tomamos esta multiplicidad de factores. |
| Lo llamamos enfoque multiómico, donde observamos todas las diferentes moléculas sintetizadas por nuestros organismos de interés, los corales en mi caso, para ver si podemos descubrir cuáles podrían |
| Reflejar un estado de estrés o resiliencia. De hecho, comencé en el mundo de la expresión génica, es decir, los ARN mensajeros. |
| Pero recientemente me pasé a la investigación proteómica simplemente porque las proteínas son las que realmente realizan el trabajo en las células. Así que... |
| 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 muy útiles para el mecanismo. Como fisiólogo, quiero tener... |
| Quiero hacer mi pastel y comerlo también, así que quiero poder saber qué está pasando en mis células de coral, cómo responden las células de coral a las altas temperaturas, qué proteínas están involucradas en la aclimatación térmica. |
| Éste es el tipo de preguntas que pueden abordarse mediante lo que llamamos proteómica, que es el ensamblaje de todas las proteínas en una muestra. |
| De esta manera, se obtienen los datos mecanicistas, pero también se pueden hacer que estas proteínas sirvan como biomarcadores informativos de salud, así que esta es una especie de diapositiva en la que intento condensar 20 años de investigación en una sola diapositiva, solo para que todos se pongan al día. |
| Determinando el conjunto óptimo de analitos. Acabo de hablar de las proteínas. ¿Acaso creo que las proteínas son lo último y que nunca será mejor medirlas en un coral? |
| Y por eso lo marqué: ¡para nada! Más adelante en la charla verán que existen problemas con el uso de proteínas para inferir efectos sobre la salud. Probablemente exista algo mejor, así que esto aún está en desarrollo. |
| Lamentablemente, los corales no son organismos modelo, así que para todas estas cosas que quería medir, tuve que dedicar años a desarrollar la metodología yo mismo. En particular, el trabajo de laboratorio molecular. |
| Si desea utilizar cualquier tipo de analito, ya sea un gen, una proteína o un lípido, como biomarcador, deberá tener en cuenta 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 y oscuridad, a lo largo del ciclo de las mareas, a lo largo de las estaciones; son algo así como un mal necesario, pero no muy atractivo. |
| Proyectos que necesitas realizar para modelar la salud de los corales. Una vez que comprendas cómo se comportan los corales en su vida diaria, entonces... |
| Estos estudios de desafío ambiental donde se exponen los corales a factores estresantes |
| o bien en el laboratorio o estás mirando regímenes de factores estresantes a través de gradientes ambientales en el campo. |
| Y esto es realmente lo que el campo de los corales en su conjunto ha hecho mejor, 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 estancados y donde no se ve ningún trabajo en este momento es en esta idea que he estado tratando de usar datos de salud de los corales para generar modelos predictivos de susceptibilidad al estrés de los corales, así que eso es en lo que estoy tratando de avanzar. |
| Y creo que esto se debe a que la mayoría de los fisiólogos y biólogos moleculares están mucho más familiarizados con el aspecto descriptivo de las cosas, con lo que sucede en el organismo cuando está muriendo. |
| No quiero menospreciar este tipo de investigación; es prácticamente lo que ha marcado mi carrera hasta la fecha. |
| Es más fácil publicar este tipo de artículos. Aumenta la temperatura del tanque del arrecife de coral y observa los niveles de proteína. He publicado 10 artículos sobre eso, y es necesario realizar este tipo de trabajo para llegar a... |
| Este enfoque predictivo. Dicho esto, quiero hacer este cambio para mí personalmente, dejando de ser... |
| empresario de pompas fúnebres que en realidad escribe obituarios para los corales, en esencia lo que estos periódicos son es que generan datos útiles pero no les hacen ningún bien a los corales. |
| Y tomamos los datos que obtuvimos de esos proyectos inherentemente descriptivos y los usamos con capacidad predictiva, para tratar de averiguar... |
| ¿Qué corales serán los ganadores del cambio climático y cuáles los perdedores? Así que, de ser un empresario de pompas fúnebres a ser el veterinario o actuario que mencioné antes. |
| Y no quiero darles la impresión de que soy... ustedes saben, esto es increíble. |
| Modelador. Esto es algo que he estado aprendiendo por mi cuenta y que he aprendido sobre la marcha, pero atribuyo gran parte del éxito a esto y a la transición fluida 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. |
| para hacer de esta manera la transición de la descripción a la predicción, por ejemplo, lo que yo habría hecho en toda mi carrera hasta hace un año o dos es el ejemplo de la izquierda. |
| Verás, estas proteínas de coral en la caja y son los números de acceso esotéricos; no necesitas prestar atención a su significado; simplemente sabes que son proteínas. |
| Construya modelos de efectos que muestren las cosas que me interesarían: temperatura, genotipo del coral, cuándo fueron muestreados, cosas de esa naturaleza, y podrá publicar un buen artículo. |
| Mirando este tipo de conjuntos de datos. Ahora, lo que estoy haciendo es básicamente invertirlo todo. Tomo todas esas proteínas y las muevo al modelo de construcción. |
| caja, junto con los datos experimentales y/o ambientales pero ¿qué va a estar en el y? |
| Será lo que llamo aquí la susceptibilidad al blanqueamiento de los corales. Le daré otro nombre más adelante, pero la idea es la misma: la probabilidad de que un coral se decolore. |
| Así que creo que JMP ha sido realmente fundamental para ayudarme a hacer esta transición desde lo puramente descriptivo a una especie de introducción a la biología predictiva. |
| Así que quiero recapitular un poco el material descriptivo y presentar algunas de las herramientas dentro de JMP Pro. |
| Un paquete en particular del que soy un gran fan. Así que voy a experimentar con un pequeño conjunto de datos que tenemos de este coral, Orbicella faveolata, es uno de los... |
| uno de los corales más resistentes de los Cayos de Florida, por lo que los efectos del cambio climático son tan malos que no tenemos el lujo de trabajar necesariamente con todos los corales, así que básicamente tenemos que trabajar con los que ya son inherentemente un poco más fuertes. |
| Entonces 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 podrían ser los biomarcadores que podrían ser útiles para construir modelos. |
| ¿Cómo afecta la temperatura al proteoma de este coral? Todo tipo de cosas descriptivas que podrías saber. |
| Quiero abordar esto, así que esto es muy similar a lo que habría mostrado antes. Esta es mi caja modelo. Hago muchas cosas univariadas donde intento encontrar qué proteínas son... |
| Se ve más afectado por la temperatura, la ubicación del arrecife y factores similares. Realizo mucho trabajo multivariable: análisis de componentes principales y escalamiento multidimensional. |
| Buscando relaciones entre muestras, observando los efectos multivariados del tratamiento, y analizaremos algunos de estos aspectos en un segundo. El año pasado, lo que mostré y publiqué desde entonces, es un gráfico de escalamiento multidimensional. |
| En la plataforma multivariante JMP Pro 16 (en realidad, esto habría sido 15), pero lo único que quiero mostrarles aquí es que no se detengan en los detalles. Y les pido disculpas si no distinguen colores. |
| Pero los verdes, 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, lo cual es prácticamente una sentencia de muerte para la mayoría de los corales. Y, tras varias semanas de exposición, se puede observar que sus proteomas, es decir, sus perfiles proteicos, comienzan a estabilizarse, lo cual es importante. |
| Es necesario saber que existen efectos de la temperatura en el proteoma antes de realizar cualquier tipo de modelo predictivo. |
| Esos datos analizaban la presencia/ausencia de datos. Es decir, si una proteína estaba presente o no, y eran alrededor de siete u ochocientas proteínas. |
| Desde entonces, la metodología ha mejorado, por lo que esto es bueno de trabajar en biología molecular: los métodos siempre están mejorando. |
| Entonces lo que hice fue tomar 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 tengo, ya sabes, casi diez veces más. |
| Menos proteínas, pero hay mucha más resolución con respecto a la concentración, por lo que el conjunto de datos con el que voy a trabajar ahora solo incluye 86 proteínas. Entonces |
| 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. |
| Ahora veamos una tabla JMP. |
| Este es el primero que quiero mostrarles. Básicamente, tienen las dos características de esta tabla en las que quiero que se concentren: |
| Su naturaleza es amplia. Por lo tanto, la proteómica es cara. 200 dólares por muestra, mi presupuesto es limitado; en este experimento en particular, solo tenía 20 muestras. |
| Pero tengo 86 proteínas. Eso significa que no se puede realizar un ANOVA multivariante típico para buscar efectos del tratamiento, pero eso no significa... |
| No puedo realizar ningún tipo de análisis multivariante útil. Un enfoque ingenioso que me sugirieron los desarrolladores de JMP es realizar mi escalado multidimensional tradicional. Aquí están mis 86 proteínas que luego se registran como transformadas. Las publicaré aquí. |
| Y sé por haber hecho esto antes que 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, es decir, controles sanos, blanqueamiento activo, profundizaremos en eso más adelante. |
| Pero lo que quiero hacer aquí es mirar el estrés. Veo que está un poco alto y generalmente está por debajo del punto uno. |
| Podría reducir aún más el estrés aumentando el número de dimensiones, pero creo que con cuatro dimensiones estará bien, así que lo que voy a hacer es... |
| De hecho, voy a guardar estas coordenadas. Podría guardar también la matriz de similitud, ya que me interesa más la similitud entre estas muestras, así que tomaré estas... |
| y ahora van a ser mis (???), así que ahora tengo una situación en la que tengo menos y que muestras, así que puedo hacer un ANOVA multivariado tradicional. |
| Y mi efecto modelo, quiero que se realice esto. Laboratorio de cardiopatía coronaria, ¿qué significa eso? Es la designación de salud del coral, que indica si el coral era resiliente o estaba estresado. |
| Así que ups. |
| Esto es BLR, que significa resistente al blanqueamiento. Usaré este término a lo largo de la charla. BLS, susceptible al blanqueamiento. Aquí se observa un gráfico de estas cuatro dimensiones para estos dos grupos de muestras, así que voy a realizar un ANOVA multivariado. |
| Y veo un efecto marginal en el estado de salud, y esto es algo que nuevamente querrías saber. |
| Si estos corales resistentes al blanqueamiento tienen un proteoma significativamente diferente al de los corales sensibles al blanqueamiento, por lo que no es muy significativo, está en el límite, pero... |
| Con un conjunto de datos ambientales como este, con gusto lo publicaría. Otra opción, y probablemente la mejor, es tomar esas mismas cuatro coordenadas. |
| El MANOVA se va a volver 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 lugar de eso voy a utilizar la plataforma de Mínimos Cuadrados Parciales de la que soy un gran admirador. |
| Y voy a tomar mis datos experimentales, que 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 qué es lo que se está ejecutando? |
| De hecho, voy a reducir el KFold a cuatro simplemente 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, así que he guardado el script que realmente quiero mostrarte. |
| Está aquí y realmente no estoy demasiado preocupado por el número de factores. |
| Aquí puedes ver que elegí tres. |
| Realmente, todo lo que quiero mostrarles es esto, parece muy caótico y desordenado, pero esto se conoce como el diagrama de carga de correlación, y creo que esta es realmente una herramienta subutilizada y poco reconocida en todo el paquete JMP Pro. |
| Simplemente por lo mucho que se puede ganar con esta figura, que muestra dónde se ubican mis muestras unas con respecto a otras, luego puedo agregar mis factores ambientales, genotipo, tiempo y temperatura del sitio. |
| En este caso, estoy usando las coordenadas, por lo que las y serán más difíciles de interpretar, pero podría haberlo hecho también con los datos sin procesar y luego realmente podría comenzar a ver cómo |
| Sus analitos, sus variables ambientales y sus muestras se combinan de alguna manera, y creo que esta es una herramienta exploratoria realmente poderosa, que puede resultar menos familiar para algunos de ustedes. |
| Esa es una de mis herramientas descriptivas multivariadas favoritas, que me gusta usar en el paquete JMP Pro. Si bien todos esos eran datos experimentales, mientras realizábamos esos experimentos |
| Estos corales son mis pacientes. Son sésiles. Sé exactamente dónde encontrarlos. Ve al arrecife. |
| Puedo tomarles muestras en diferentes estaciones. Estoy tomando pequeñas biopsias, así que no afectarán mucho su salud. |
| Así que tengo estas muestras de coral a través del espacio y el tiempo y sé cuándo se blanquean, |
| Dónde se blanquearon, cuáles se blanquearon y cuáles no. Así que ahora puedo retroceder en el tiempo a través del archivo y hacer retrospectivas observando los corales. |
| que aún no se han blanqueado y estoy tratando de ver si puedo hacer predicciones sobre cuáles lo hicieron y cuáles no. |
| Sólo para darle 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 y aún se ven corales grandes y saludables, no en todas partes, pero sí en algunos lugares. |
| En alta mar se trata de esta pequeña prensa, por lo que tenemos un buen gradiente de resiliencia in situ. |
| Esto será importante para la construcción de modelos. No querrás construir o probar tus modelos utilizando exclusivamente corales fuertes o exclusivamente débiles, querrás tener una mezcla de ambos. |
| Este es un gráfico rápido que preparé con el Constructor de Gráficos, y se basa en puntuaciones de color, así que busca un 5. Un 5 significa que estás completamente sano. |
| Cero significa que estás completamente blanco y a punto de morir. En realidad, de tres a cuatro es bastante estresante. Como pueden ver aquí en agosto. |
| Esto está en medio de un evento de blanqueamiento, tenemos un blanqueamiento bastante grande en estos cuatro sitios, incluso los sitios costeros más resistentes se estaban blanqueando en cierta medida. |
| Pero luego, en octubre se recuperaron y luego en diciembre se recuperaron, pero se ve este tipo de comportamiento anómalo y creo que esto es impulsado por una enfermedad. |
| Así que esto vuelve a mi jerga de designación de salud de los corales que mencioné antes. |
| Esto es básicamente, ya sabes, quiero que esto en última instancia o eventualmente sea tal vez una variable continua, tal vez de uno a diez. |
| Pero ahora mismo intentamos predecir una de tres categorías: si eres resistente o resiliente al blanqueamiento, si eres susceptible al blanqueamiento o si tienes un nivel intermedio. Por lo tanto, la resistencia al blanqueamiento será esta línea verde en la parte superior; tu puntuación de color no cambia realmente. |
| Durante el blanqueamiento. Este es otro gráfico del Constructor de Gráficos, que muestra la temperatura en la mitad inferior. |
| Entonces, un coral intermedio se blanqueará un poco, pero luego se recuperará. |
| El sujeto susceptible al blanqueamiento se blanqueará notablemente y se recuperará o, en algunos casos, podría no recuperarse por completo. Así que estos son, esencialmente, los tres fenotipos que serán los modelos Y y mi modelo. |
| Y esto es complejo por diseño, no se preocupen, esto básicamente muestra las diferentes maneras en que podrían completar el proceso de construcción del modelo. A la izquierda... |
| Verás qué datos vas a utilizar para entrenar y validar el modelo. |
| El modelo en sí, qué se va a usar para probarlo y qué se intenta predecir en última instancia. Si solo se utilizan datos de corales de laboratorio... |
| Para crear un modelo predictivo que se prueba con más datos del mundo de laboratorio, |
| Eso les permitirá predecir la salud de los corales en el laboratorio, pero no es precisamente lo que buscamos. Está bien para publicarlo, pero queremos saber, queremos poder predecir lo que sucede en el campo. |
| Pero entonces te encuentras con este problema de cómo, cómo me siento acerca del uso de datos de laboratorio para hacer un modelo predictivo. |
| Eso es intentar pronosticar lo que está sucediendo en el campo, sabes que siempre será un problema precario usar estos datos de laboratorio para hacer predicciones sobre esto menos |
| Campo restringido involucrado. Pero lo intentaremos de todos modos. De nuevo, se usa esta designación de salud de la colonia como la y. |
| Los predictores, como mencioné antes, incluirán más que solo las proteínas, pero para simplificar, hoy usaremos las proteínas. Y esto es... |
| Usando JMP Pro 16.1, tengo el complemento XG Boost, que me gusta mucho y recomiendo encarecidamente. Esto es más bien una nota para mí, pero quiero mencionar algo importante, y llega a... |
| Una gran desventaja de la proteómica es su 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, sino un conjunto de proteínas completamente diferente. |
| Entonces, tuve que ir y tratar de averiguar qué proteínas se encontraron básicamente en todas mis muestras, por lo que esto se redujo drásticamente. |
| La cantidad de proteínas que podía utilizar, en realidad pasó de 86 a 31, hasta llegar a cinco proteínas, y eso me preocupaba porque realmente no estaba seguro de si cinco proteínas serían suficientes para darme algún tipo de poder predictivo, pero veamos. |
| Así que 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 centrarme en aquellas proteínas de los corales que tomé muestras en julio. |
| 2019. Solo quiero saber de estas muestras de coral porque esto es anterior al blanqueamiento. Quiero saber si hay algo que pueda detectar en estos corales antes de que se decoloren. |
| Entonces, eso redujo mis 31 a cinco, así que intentaré crear un modelo predictivo con estas cinco proteínas. Y usaré mi nueva función favorita de JMP Pro, conocida como cribado de modelos, porque esto me permitirá probar... |
| Varios modelos diferentes en paralelo. Así que voy a poner aquí mi designación de salud coralina para el laboratorio. Voy a poner aquí mis cinco proteínas. |
| Voy a darle una oportunidad a todas estas diferentes opciones. En realidad no tengo el XG Boost instalado en esta computadora, pero está bien, creo que podemos. |
| Aún podré encontrar un modelo decente. Voy a usar una validación cruzada de Kfold de cinco. Quiero algunas de estas opciones aquí. |
| Y veamos qué obtenemos. |
| Esto tomará un momento para ejecutarse porque va a verificar 20 modelos diferentes en paralelo, usando todas estas diferentes combinaciones factoriales y tenemos algunos datos de diagnóstico aquí, pero quiero llegar directamente a los conjuntos de validación. |
| Básicamente, se clasifican aquí, por lo que tenemos un modelo potenciado neuronalmente que parece funcionar bien. Como me preocupa la precisión, tiendo a inclinarme por la tasa de clasificación errónea. |
| Tenemos un modelo de regresión generalizado. Vamos a revisarlo, así que lo seleccionaré. 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 lo va a decir |
| ¿Qué proteínas contribuyen más? |
| Entonces, lo que dije antes, me disculpo, necesito restablecerlo ahora. |
| Normalmente, tengo la ventaja de maximizar uno de mis tratamientos, ya sea el susceptible o el resistente al blanqueamiento. Entonces, lo que puedo hacer es decir: "Muéstrenme qué se necesita para ser un coral resistente al blanqueamiento, para minimizar la sensibilidad al blanqueamiento". |
| y |
| Bueno, solo me muestra una opción. Ya está configurada, así que no hay problema. |
| Entonces |
| Me lo está mostrando en este caso |
| cómo la proporción de muestras se descompone con respecto a la susceptibilidad al blanqueamiento a medida que cambié los niveles de estas proteínas, y esto podría ser útil para cosas |
| Al igual que la ingeniería genética, si quieres intentar encontrar las proteínas que van a ser... |
| El principal factor de resiliencia del coral. Querrán experimentar con el Profiler, pero hoy me interesan más las predicciones, así que publicaré la fórmula de predicción aquí. |
| Te darás cuenta |
| Una de las proteínas se desprendió, 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, aunque parezca increíble. Tengo mis corales de julio en esta tabla de datos y quiero compararlos. |
| Quiero ver las predicciones que hace a partir de esa tabla de datos, así que repasemos qué adivinó con base en ese modelo de regresión generalizada. Y voy a repasar rápidamente esto y decirles, porque solo son 12 muestras, si la suposición fue correcta o incorrecta. Así que esto es... |
| Correcto. Lo siento, la r no funciona en esta computadora, créelo o no, esto es correcto. |
| Bien. |
| Bien. |
| Sí, definitivamente hay una forma más fácil de hacer esto, pero esto es incorrecto. |
| Bien, ahora vuelve a funcionar ¿verdad? |
| Bien. |
| Correcto y correcto. |
| Entonces, en este subconjunto de 12 muestras, usamos este modelo de regresión generalizada de proteínas. |
| Obtuvo la probabilidad de blanqueamiento correcta en 11 de las 12 muestras, lo que 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 bateando, así que eso es lo que sea, 92 o 93%, lo cual es realmente emocionante, especialmente porque eso es solo para proteínas. Entonces |
| Bueno, ya hablamos de eso, así que sí, mi promedio al hacer este tipo de simulación es de alrededor del 80 al 90 % de precisión. |
| Lo cual para mí es increíblemente emocionante. Para un médico, eso sería terrible. Si solo tienes razón... |
| Ya sabes, en términos de la posibilidad de un paro cardíaco y el 80% de tus pacientes, eso sería un gran fracaso, pero creo que... |
| Dado que esto es bastante nuevo para los corales, estoy bien con la precisión del 80 al 90%. Y esto es lo que no mencioné. |
| Ese subconjunto de cinco proteínas, que luego se redujo a cuatro, solo analizaba el coral huésped. He eliminado las proteínas simbiontes, porque recibí estos datos hace apenas unas semanas. |
| Cuando agrego esas proteínas simbiontes, creo que la precisión solo aumentará y también recuerde esto. |
| Estaba usando datos de laboratorio para hacer predicciones sobre el comportamiento de los corales de campo. Así que no se esperaría que fueran 100% precisos. Lo que debería haber hecho y lo que haré, probablemente en unas pocas horas después de terminar esta charla, |
| Tengo todos los datos de campo y de laboratorio. Puedo usar ambos conjuntos de datos en el entrenamiento y la validación. |
| Crear un modelo en el que predigo el comportamiento de los corales de campo. Y estoy seguro de que la precisión con ese enfoque solo aumentará. Se podría argumentar: |
| ¿Por qué querrías usar los datos de coral de laboratorio cuando tienes este conjunto de datos de campo? Y creo que ese podría ser un argumento muy válido. |
| Desde un punto de vista biológico, la naturaleza real de estas proteínas me resulta increíblemente interesante y anoche descubrí lo que eran. |
| Se me acaba el tiempo, así que no voy a entrar en detalles, pero basta con decir que también será increíblemente interesante que podamos explorar. Uno de ellos es la evolución y la captura de presas, lo que creo que puede ser genial para... |
| tratando de desarrollar un mecanismo. |
| Estos son conjuntos de datos realmente pequeños, son docenas de muestras. ¿Creo que hice la mejor prueba de estrés para corales del mundo? |
| No, esto es, esto es en gran medida un trabajo en progreso y hay otras cuestiones metodológicas que necesitan resolverse, pero realmente lo que finalmente quiero hacer es desarrollar este tipo de estrés. |
| para que podamos salir y hacer lo que llamo un triaje de arrecifes de coral. Podría tomar mis pequeñas muestras. |
| realizar 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 aquí parece estar en muy buenas condiciones y déjalo así por ahora, ya sabes, vigílalo. |
| Mi modelo consideró que todos los corales de aquí eran susceptibles al blanqueamiento. Si hay algo que se pueda hacer para mitigar o darles una oportunidad a esos corales, es mejorar la calidad del agua, frenar... |
| Sobrepesca: creo que es en esos casos donde se debe priorizar el esfuerzo. Así que, en realidad, eso es lo que quiero hacer con este tipo de conjuntos de datos. Por supuesto, los conjuntos de datos deben crecer. |
| Quiero compararlos con estos modelos basados en la temperatura que existen, aunque la escala es inherentemente diferente. |
| Y realmente sólo quiero poder tener este tipo de elemento visual o simplemente un mapa donde pueda decir, ya sabes, aquí están los puntos malos y aquí los puntos buenos. |
| Voy a hacer todo el trabajo sucio, quiero poder resumir esto en algo que un gerente o un profano pueda digerir fácilmente y creo que una vez que se hayan solucionado los problemas y tengamos conjuntos de datos un poco más grandes, |
| Incorporar más especies de coral, ampliar el rango geográfico, realmente podríamos estar en marcha y usar este enfoque de modelado predictivo de la salud de los corales. |
| Ya sabes, como herramienta para la toma de decisiones. No solo para el monitoreo, sino también para la búsqueda de genotipos resilientes que podrían ser útiles para el cultivo de corales y su restauración. |
| También se podría utilizar este enfoque para hacer 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 |
| Un enfoque de modelado predictivo de la salud de los corales para una gestión marina más proactiva, y espero |
| Esto es algo que podemos seguir desarrollando en la NOAA y la Universidad de Miami en los próximos años, especialmente a medida que estos ecosistemas se ven cada vez más amenazados. |
| Con esto en mente, estaré encantado de responder cualquier pregunta. De nuevo, quiero mencionar que no soy modelista de formación, así que sin duda les doy la bienvenida. |
| ¿Alguna sugerencia? No tomen esto como un dogma. Si hay alguna mala interpretación de los datos o algo similar, no me ofenderán y agradeceré cualquier pregunta o comentario. |
| Con esto termino mi charla y me alegrará saber de ti. Gracias. |
