El polen f\u00f3sil es una de las mejores fuentes de informaci\u00f3n sobre la evoluci\u00f3n de los ecosistemas terrestres y la diversidad vegetal durante millones de a\u00f1os. Para los palin\u00f3logos, los cient\u00edficos que estudian el polen antiguo, un desaf\u00edo com\u00fan en el campo es la identificaci\u00f3n de especies de plantas basadas en estos granos f\u00f3siles. Al integrar la tecnolog\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico con im\u00e1genes de alta resoluci\u00f3n, un equipo del Instituto Smithsonian de Investigaciones Tropicales (STRI), la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, la Universidad de California, Irvine y las instituciones colaboradoras pudieron avanzar en este objetivo.<\/p>\n
El polen es resistente a la desintegraci\u00f3n, incluso cuando se expone a temperaturas elevadas o \u00e1cidos fuertes. Esto le permite conservarse en sedimentos durante millones de a\u00f1os, lo que lo convierte en un registro invaluable de c\u00f3mo han evolucionado los distintos grupos de plantas y los factores ambientales que han influido en esta evoluci\u00f3n. Para lograr esto, los investigadores primero deben poder identificar lo que est\u00e1n observando bajo el microscopio.<\/p>\n
Para ayudar a mejorar la eficiencia y precisi\u00f3n de las identificaciones de polen f\u00f3sil, los cient\u00edficos desarrollaron y entrenaron tres modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para diferenciar entre varios g\u00e9neros de leguminosas Amherstieae existentes y los probaron con espec\u00edmenes f\u00f3siles de \u00c1frica occidental y el norte de Am\u00e9rica del Sur que datan del Paleoceno (Hace 66\u201356 millones de a\u00f1os), Eoceno (hace 56\u201334 millones de a\u00f1os) y Mioceno (hace 23\u20135.3 millones de a\u00f1os).<\/p>\n
Los modelos clasificaron el polen existente con precisi\u00f3n m\u00e1s del 80% de las veces y tambi\u00e9n mostraron un alto consenso en la identificaci\u00f3n de espec\u00edmenes de polen f\u00f3sil. Estos resultados apoyan hip\u00f3tesis previas que sugieren que Amherstieae se origin\u00f3 en \u00c1frica y luego se dispers\u00f3 a Am\u00e9rica del Sur, revelando una historia evolutiva de casi 65 millones de a\u00f1os.<\/p>\n
\u201cNo conocemos la afinidad biol\u00f3gica de la mayor\u00eda de los tipos de polen f\u00f3sil de tiempo profundo\u201d, coment\u00f3 el paleont\u00f3logo de STRI Carlos Jaramillo, coautor del estudio. \u00abEste estudio muestra que, con las herramientas adecuadas, podemos clasificar taxon\u00f3micamente el polen f\u00f3sil m\u00e1s all\u00e1 de lo que antes era posible\u00bb.<\/p>\n
Sin embargo, m\u00e1s de un tercio de los espec\u00edmenes f\u00f3siles no presentaban afinidad biol\u00f3gica con ning\u00fan g\u00e9nero existente, lo que sugiere que parte de esta antigua diversidad puede haberse extinguido en alg\u00fan momento durante el proceso evolutivo.<\/p>\n
\u201cEstas nuevas herramientas revelan la gran cantidad de informaci\u00f3n taxon\u00f3mica que el polen puede ofrecer y que hasta ahora ha estado oculta a los investigadores\u201d, coment\u00f3 Ingrid Romero, estudiante de doctorado en la Universidad de Illinois-Urbana Champaign y autora principal del estudio.<\/p>\n
Este nuevo enfoque mejora la resoluci\u00f3n taxon\u00f3mica de las identificaciones de polen f\u00f3sil y mejora en gran medida el uso de datos de polen en la investigaci\u00f3n ecol\u00f3gica y evolutiva. Tambi\u00e9n reduce la gama de opciones para los expertos en identificaci\u00f3n de polen f\u00f3sil, lo que les permite ahorrar tiempo e invertir su energ\u00eda en los espec\u00edmenes m\u00e1s desafiantes.<\/p>\n
\u201cEl an\u00e1lisis de polen f\u00f3sil es una ciencia muy visual y los algoritmos de visi\u00f3n por computadora aumentan las identificaciones de los expertos y pueden ayudar a los palin\u00f3logos con desafiantes problemas de clasificaci\u00f3n visual\u201d, coment\u00f3 Surangi Punyasena, profesora asociada de la Universidad de Illinois-Urbana Champaign y autora principal del estudio. \u201cLos modelos de aprendizaje autom\u00e1tico que desarrollaron nuestros colegas Shu Kong y Charless Fowlkes son realmente notables. Nuestra esperanza es que otros investigadores apliquen estas t\u00e9cnicas y que, como comunidad, ampliemos las cuestiones ecol\u00f3gicas y evolutivas que se abordan en el registro de polen f\u00f3sil\u00bb.<\/p>\n
Los miembros del equipo de investigaci\u00f3n est\u00e1n afiliados a STRI, la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, la Universidad Carnegie Mellon, la Universidad de California, Irvine, la Universidad de Montpellier, la Universidad de New Brunswick, la Universidad de Ciencia y Tecnolog\u00eda de Missouri y la Universidade Federal de Mato Grosso. La investigaci\u00f3n fue financiada por la National Science Foundation, subvenciones NSF-DBI \u2013 Advances in Bioinformatics (NSF-DBI-1262561 y NSF-DBI-1262547), y NSF-IIS \u2013 Information and Intelligent Systems (NSF-IIS-1618806).<\/p>\n
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Fuente:\u00a0 Smithsonian Tropical Research Institute<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"