aplicación de biomarcadores en pesquerías
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Nuevas Técnicas en Pesquerías:
Aplicación de Biomarcadores a
Peces
J.A. BalbuenaICBiBE, Universitat de València 14/07/2005
Estructura de esta presentación:
1. Contexto legal y social
2. Tipos de biomarcadores
3. El proyecto CODTRACE
4. Nociones sobre aprendizaje artificial
5. Un ejemplo
6. Conclusiones
7. Ideas para debatir
Contexto legal y social
Desde 2003, la UE posee una nueva Política Pesquera Común que pretende
• Corregir los errores pasados,
• Ser más estricta y gestionar a más largo plazo,
• Mayor integración con otras políticas (medio ambiente y seguridad alimentaria).
La nueva PPC es más ambiciosa y quiere ser mucho más estricta en su ejecución.
Problema:
• Incremento en los intentos de evasión
“Solución”:
• Ejecución justa, efectiva, coherente y racional.
determinar el origen geográfico de las capturas
Islandia ?
Trazabilidad
¿Islandia?
¡¿Mar del Norte?!¡¿Mar Báltico?!
Trazabilidad
¿Por qué es útil establecer el origen de las capturas?
1. Ejecución de políticas pesqueras
(PPC)
• Mejora la gestión de cuotas
• Combate la pesca ilegal, no declarada y
no reglamentada (más de 30% de capturas totales)
¿Por qué es útil establecer el origen de las capturas?
Espinosa propone denominación
origen para mejillón gallego
10/07/2005 | Marítima
lavozdegalicia.es
2. Incrementa la confianza y seguridad de
los consumidores (PPC)
Eco-etiquetados:Eco-etiquetados:• Pesca DuraderaPesca Duradera
• Marine Stewardship CouncilMarine Stewardship Council
Caracterización geográfica de productos Caracterización geográfica de productos del mardel mar
Biomarcadores y pesquerías
El Reto: Actualmente NO EXISTE un estándar para determinar el origen geográfico de capturas pesqueras
Biomarcadores candidatos:
Genéticos y bioquímicos
Merísticos y Morfométricos
Químicos
Simbiontes
Ejemplos de Marcadores Genéticos
• Microsatélites
• mtDNA
• Alozimas
etc.
Ejemplos de Marcadores Morfométricos
• Landmarks
• Morfología del otolito
Ejemplo de Marcadores Químicos
• Microquímica del otolito
Ejemplos de Marcadores Simbiontes
• Comunidades parásitas
• Comunidades bacterianas
Islandia
Mar del Norte
Mar BálticoIslandia
Mar del Norte
Mar Báltico
Trazabilidad con parásitos
Biomarcadores: solos o en combinación?
Genéticos Fenotípicos Ecológicos
Un enfoque multidisciplinar es quizás lo ideal
Especialmente desde punto vista legalEspecialmente desde punto vista legal
Linajes, antes que origen geográfico Más directos, pero difícil control
El proyecto CODTRACE
The European Commission Community Research
Establishing traceability for cod (Gadus morhua) in European waters: determining
location of spawning and harvest(2001-2004)
El bacalao es una especie
emblemática para el sector pesquero
europeo
¿Por cuánto tiempo?
PRESS RELEASE
International Council for the
Exploration of the Sea
20 October 2003
ICES ADVISES ZERO CATCHES OF COD AND OTHER FISH STOCKS
Marine Research Institute – Islandia
(Coordinador)
University College Dublin
Comunidades bacterianas
Bioquímica del otolito
Microsatélites
Morfometría, mtDNA y alozimas
Morfología del otolito
Comunidades parásitas
Legislación UE
Funcionamiento de CODTRACE (1)
1. Toma de muestras>1.200 analizados,3 muestreos 2002-2003
2. Base de datos
Bacalao Par1 Par2 MS1 MS2 Land1 OtQ1 OtM1 Procedencia
1 0 1 0 1 12,3 23,4 1,879 Báltico2 0 1 0 1 10,0 30,6 1,900 Báltico3 0 0 0 0 11,3 34,5 -0,897 Islandia4 3 4 0 0 15,6 45,6 -987 Islandia5 12 5 1 0 17,8 67,8 -0,344 Céltico6 0 23 1 1 19,0 89,0 1,203 Céltico7 3 33 1 0 20,0 20,3 -1,879 Norte8 1 23 1 1 21,0 45,6 0,234 Norte... ... ... ... ... ... ... .... ...... ... ... ... ... ... ... .... ...
> 100 biomarcadores => compleja
Funcionamiento de CODTRACE (2)3. Optimización de Técnicas Estadísticas Predictivas
4. Resultados
Resultados de CODTRACE (preliminares)
• 100% clasificación correcta (> 1,200 individuos)
• Morfometría y comunidades parásitas y bacterianas son las variables más útiles.
Algunas nociones sobre
aprendizaje artificial
Bacalao Par1 Par2 MS1 MS2 Land1 OtQ1 OtM1 Procedencia
1 0 1 0 1 12,3 23,4 1,879 Báltico2 0 1 0 1 10,0 30,6 1,900 Báltico3 0 0 0 0 11,3 34,5 -0,897 Islandia4 3 4 0 0 15,6 45,6 -987 Islandia5 12 5 1 0 17,8 67,8 -0,344 Céltico6 0 23 1 1 19,0 89,0 1,203 Céltico7 3 33 1 0 20,0 20,3 -1,879 Norte8 1 23 1 1 21,0 45,6 0,234 Norte... ... ... ... ... ... ... .... ...... ... ... ... ... ... ... .... ...
El proceso de optimización (aprendizaje)
Comparación
Calibración
Datos entrada X Resultados conocidos YDatos
Pronóstico Y ̂
Error Y-Y^
a
f(X)
¿Aprendizaje o sobreaprendizaje?
Partición de la base de datos
X Y
1
n
Partición
al azar
X Y
1
n
aprendizaje
comprobación
¿Aprendizaje o sobreaprendizaje?
Un ejemplo sencillo
BALTIC SEA
N= 60
NORTH SEA
N= 28
IRISH SEA
N=60
148 especímenes – 3 localidades geográficas148 especímenes – 3 localidades geográficas
Las Comunidades parásitas son ricas
32 especies: 25 helmintos, 6 crustáceos, 1 hirudíneo
Unos 19.000 especímenes
Sólo 1 bacalao sin parásitos
Las diferencias entre localidades pueden apreciarse usando un ACP
Axis 1
210-1-2-3
Axi
s 2
8
6
4
2
0
-2
-4
North Sea
Baltic Sea
Irish Sea
...y estas diferencias son atribuibles a determinadas especies
Axis 1
1.0.50.0-.5-1.0
Axis 2
0.9
0.7
0.5
0.3
0.1
-0.1
-0.3
-0.5
LBRANC
CELONG
CCURTUS
CORYNO
SPIROID
ANIS1
PDECIPHYSTE
CONTRAC
ASIMP
CUCUL
ASCARO
SPLEUR
TRYPANOR
ABOTGADI
STEPHAN
OPECH
HEMIUR
GONOC
DVAR BUCEPH1
EGADI
North Sea
Irish Sea
Baltic Sea
E. gadiE. gadi
D. varicusD. varicus
H. aduncumH. aduncum
Hemiurus sp.Hemiurus sp.
Corynosoma sp.Corynosoma sp.
A. simplexA. simplex
Mediante prueba y error seleccionamos las especies que diferencian mejor
LBRANC
CELONG
CCURTUS
CORYNO
SPIROID
ANIS1
PDECIPHYSTE
CONTRAC
ASIMP
CUCUL
ASCARO
SPLEUR
TRYPANOR
ABOTGADI
STEPHAN
OPECH
HEMIUR
GONOC
DVAR BUCEPH1
EGADI
North Sea
Irish Sea
Baltic Sea
A. simplex
H. aduncum D. varicus
Contracaecum sp.
La herramienta predictiva es una Red Neuronal Artificial
Sp 1
Sp 4
Sp 2
Sp 3
N
B
I
Hidden LayersInput Layer Output Layer
Entrenamiento Comprobación
70 % 30 %
04000200Irish
8001910North
10390020Baltic
NorthIrishBalticNorthIrishBaltic
PredictedPredicted
TestTraining
Act
ual
98% 99%
La herramienta predictiva es una Red Neuronal Artificial
En suma,
Los biomarcadores pueden aportar evidencia legal sobre el origen de las capturas
Mejor combinados multidisciplinar
Gran parte del éxito seleccionar variables adecuadas y diseñar modelo
Gracias a…Paco Montero
Diana Perdiguero
Ruth Higgins
Bret Danilowicz
Sovan Lek
Juan Antonio Raga
The European Commission Community Research
Ideas para el debate
1. Críticas del método. ¿Que pasaría si…?
2. ¿Evidencia científica = Evidencia legal?
Dudas & cuestiones: [email protected]