BipartGraph es un software de visualización de datos, desarrollado por investigadores españoles, que permite predecir qué especies de fauna y flora corren el riesgo de desaparecer, establecer medidas y pronosticar las consecuencias puede tener para cada país las variaciones producidas en sus ecosistemas naturales. Ha sido desarrollado en abierto y está disponible de forma gratuita para científicos y usuarios particulares.
Un equipo de la Universidad Politécnica de Madrid, el Centro Universitario U-tad y la Universidad Francisco de Vitoria, han desarrollado una herramienta para la visualización de redes biológicas bipartitas, como por ejemplo, las que aparecen entre polinizadores y plantas o entre enfermedades y genes, con el objetivo de facilitar el descubrimiento de sus interacciones y anticipar así medidas correctoras.
El software, denominado BipartGraph, permite predecir qué especies de fauna y flora corren el riesgo de desaparecer, establecer medidas correctoras y pronosticar las consecuencias puede tener para cada país las variaciones producidas en sus ecosistemas naturales. Ha sido desarrollado en abierto y está disponible de forma gratuita para la comunidad científica y usuarios particulares.
Según sus creadores, será de especial utilidad para mostra de forma visual y numérica los resultados de las interacciones ecológicas. El usuario puede, por ejemplo, identificar las especies de plantas amenazadas por la desaparición de polinizadores o bien a la inversa. "Esta labor no es trivial para los ecosistemas reales, con decenas de especies y cientos de interacciones", señalan.
La importancia de las especies está relacionada con la posición que ocupan en la red, es decir, la desaparición de especies centrales puede provocar un efecto catastrófico denominado ‘extinción en cascada’ que conllevaría la desaparición tanto de la planta, como de sus polinizadores.
En este trabajo se han diseñado y desarrollado dos nuevos tipos de visualizaciones, utilizando la teoría de grafos. Una es la denominada Polar Plot, que trabaja reduciendo la información de las nuevas magnitudes en un único gráfico, mientras que Ziggurat Plot permite una mejor visión de la conectividad gracias al agrupamiento espacial.
Cambio climático y estrés hídrico
Ecólogos de distintos grupos de investigación ya utilizan este software que ayuda, entre otras cosas, a identificar especies en riesgo por distintos factores: cambio climático, estrés hídrico, desplazamiento de sus hábitats por la presión humana, etc. También puede emplearse en el análisis de otro tipo de redes comunes en investigación biotecnológica, como el conjunto de relaciones entre enfermedades hereditarias y genes que las provocan.
Ignasi Bartomeus, investigador y científico en la Estación Biológica de Doñana (EBD-CSIC) y usuario de la herramienta explica que cuando se usan datos complejos, poder visualizarlos es muy importante para entenderlos.
En su opinión, la herramienta ofrece una visualización diferente y ordenada que nos permite entender las redes de interacciones entre plantas y polinizadores más fácilmente. Mi trabajo consiste en entender cómo la destrucción del hábitat afecta a las plantas y a sus polinizadores, pero para eso es importante saber cómo interaccionan entre ellos. BipartGraph nos ayuda a ver qué especies son las centrales estructurando esta red de interacciones complejas".
Por ejemplo, agrega Bartomeus, en el Parque Natural de Doñana vimos como en 2016 un episodio climatológico extremo de sequía y calor asociado al cambio de temperatura global, avanzó la actividad de los polinizadores y plantas más de un mes y medio respecto a lo esperado, sin embargo, las especies que forman el núcleo de la comunidad fueron bastante estables. Esto indica que hay mecanismos que pueden amortiguar estos cambios, al menos por ahora.”
Este tipo de avances son una muestra de cómo la digitalización, el big data, la analítica de datos y las herramientas interactivas de visualización contribuyen al avance científico y tienen aplicación directa en el desarrollo y la conservación del medioambiente.
Referencia bibliográfica:
Garcia-Algarra, J.; Pastor, J.M.; Mouronte, M.L.; Galeano, J. "A Structural Approach to Disentangle the Visualization of Bipartite Biological Networks". COMPLEXITY 2018. Número de artículo: 6204947. DOI: 10.1155/2018/6204947