Un nuevo paquete del software R, denominado AlleleShift puede ayudar a los científicos especializados en el cambio climático a predecir los cambios genéticos que experimentan las plantas.
El programa, descrito en la revista científica PeerJ, también podría usarse para el diseño de programas de abastecimiento de semillas de árboles que contemplen escenarios de adaptación, según indicó Roeland Kindt, científico del Centro para la Investigación Forestal Internacional y el Centro Internacional de Investigación Agroforestal (CIFOR-ICRAF), quien forma parte del grupo de investigación sobre Productividad y Diversidad de Árboles.
El paquete AlleleShift de R ofrece un método novedoso para predecir cómo responderían las poblaciones de plantas o animales a los cambios ambientales, como aquellos asociados al cambio climático. Además. ofrece varios métodos de visualización que pueden transformarse fácilmente en animaciones para representar los cambios genéticos a lo largo de una serie temporal.
Una puerta al futuro
AlleleShift se compone de dos voces inglesas que se traducen como alelos y variación.
Los alelos son una forma o versión alternativa de un gen. Algunos alelos están asociados a rasgos adaptativos, como condiciones de sequía o temperaturas extremas. Para evitar la posibilidad de que las poblaciones se vuelvan inadecuadas o mal adaptadas a futuras alteraciones de su hábitat, las frecuencias alélicas deben cambiar para seguir el ritmo de los cambios ambientales.
Representación de los cambios en las frecuencias alélicas mediante AlleleShift::shift.pie.ggplot.
“Estos cambios genéticos, definidos también como el desplazamiento genómico, son posibles a través de la evolución o la migración”, dijo Kindt. “Pero en muchos lugares se espera que el ritmo actual del cambio climático sea mucho más rápido que estas estrategias naturales de adaptación. En ese caso, se necesitarán métodos de flujo genético y migración asistida, como la translocación de semillas, para garantizar que las poblaciones o especies no se extingan y sigan cumpliendo con sus importantes funciones a pesar de las perturbaciones”.
El desarrollo de los métodos utilizados por AlleleShift, que fue financiado en parte por el Programa de Investigación del CGIAR sobre Bosques, Árboles y Agroforestería, utilizó un novedoso procedimiento de predicción que incluye un primer paso de calibración y predicción mediante un “análisis de redundancia” (RDA por sus siglas en inglés); y un segundo paso de calibración y predicción mediante un “modelo aditivo generalizado” (GAM por sus siglas en inglés) con una familia binomial.
Herramientas para mejores decisiones
“En nuestro caso, AlleleShift apoya el desarrollo de lo que llamamos “carteras de árboles diversos adaptadas al clima” para paisajes futuros productivos y resilientes”, dijo Lars Graudal, uno de los líderes del grupo de investigación sobre Productividad y Diversidad de los Árboles y profesor de la Universidad de Copenhague de Dinamarca.
Trabajos como AlleleShift proporcionan una herramienta de apoyo para la toma de decisiones que ayude al desarrollo de planes de respuesta climáticamente inteligentes".
Los diferentes métodos de visualización que ofrece el software representan los cambios previstos en las frecuencias alélicas desde la línea de base hasta el cambio de clima.
“Como algunos árboles tropicales se enfrentan a un futuro incierto debido a los cambios medioambientales causados por las altas temperaturas, esta herramienta puede ayudar a evaluar posibles métodos de cultivo que, en última instancia, puedan ayudar a los agricultores a seleccionar especies más resistentes –especies que se caractericen por tener raíces más profundas para acceder mejor a las aguas subterráneas– por ejemplo”, dijo Kindt.
Muchos países han empezado a elaborar sus planes nacionales de adaptación para anticiparse a los eventos climáticos extremos. Para ayudar a los gobiernos a elaborar planes para los bosques y los sistemas agrícolas con árboles –ya que en estas zonas la adaptación debe desarrollarse con mucha antelación, dada la larga vida de las especies–, los científicos de CIFOR-ICRAF, en colaboración con institutos nacionales, la Universidad de Copenhague y el Instituto James Hutton de Escocia, están desarrollando diversas herramientas, similares a AlleleShift.
La pérdida de árboles y otras plantas puede agravar el cambio climático debido a su función de secuestro de gases de efecto invernadero. Estos efectos pueden poner en riesgo el cumplimiento de los objetivos acordados en el marco del Acuerdo de París de la ONU, destinados a evitar que la temperatura media aumente más de 1,5 grados centígrados, según los científicos.
Además, los ecosistemas agroforestales, que integran árboles y cultivos, con especies adaptadas y gestionados de forma sostenible, pueden ayudar a mitigar el calentamiento global, evitando la degradación de la tierra y una mayor pérdida de vegetación.
Hasta la fecha, desde que está disponible en la Comprehensive R Archive Network, el repositorio central del software R, el paquete AlleleShift se ha instalado más de 2900 veces.
Algunas otras herramientas se pueden encontrar en la Plataforma Global de Conocimiento de los Árboles del ICRAF.
Acceda al software y a los datos:
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