Fenotipado masivo de nutrientes foliares y pigmentos fotosintéticos en dos especies de pinos coexistentes
Authors
Núñez Castillo, SergioOther responsible persons
Jiménez Escobar, María Dolores
Date
2022-01-27Affiliation
Universidad de AlcaláBibliographic citation
NÚÑEZ CASTILLO, SERGIO. Fenotipado masivo de nutrientes foliares y pigmentos fotosintéticos en dos especies de pinos coexistentes. Universidad de Alcalá, 2022
Keywords
Espectroscopía de infrarrojo cercano y visible
Modelos predictivos
Pinus nigra
Pinus sylvestris
Rasgos fenotípicos
Phenotypic traits
Predictive models
Visible and near-infrared spectroscopy
Description / Notes
Jiménez Escobar, María Dolores (tutora académica)
Document type
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
Los rasgos fenotípicos son claves a la hora de entender el funcionamiento, la estructura de los ecosistemas y las dinámicas existentes en sus poblaciones. Generalmente, estos rasgos se han estudiado y aplicado a nivel interespecífico, obviando la variación intraespecífica y usando sus valores promedios debido a la dificultad y costo de su medición. Por este motivo, se buscan métodos alternativos para realizar esta caracterización de forma sencilla, rápida y barata. Una alternativa consiste en utilizar modelos predictivos basados en la correlación del espectro de absorción lumínica del infrarrojo cercano y el visible (Vis-NIR) con los rasgos fenotípicos. En este trabajo se ha llevado a cabo un estudio en el Parque Natural del Alto Tajo, provincia de Guadalajara. Se midieron seis rasgos fenotípicos foliares (concentración de antocianinas, clorofila a, clorofila b, carbono, fósforo y nitrógeno orgánicos) y el espectro Vis-NIR en las hojas de 100 individuos de Pinus nigra y 102 de Pinus sylvestris. Con esta información se construyeron modelos predictivos usando tres algoritmos de machine learning (PLS, SVM y Random Forest), 12 pretratamientos y 7 rangos espectrales. Los resultados no fueron tan precisos como esperado, donde el mejor modelo apenas superó el 0,5 de precisión (R2) para el fósforo orgánico en Pinus nigra. Los demás modelos rondaron el 0,3 – 0,1 de R2. Sin embargo, se han podido plantear futuras líneas de trabajo para tratar de mejorar la precisión de los modelos, como ajustar mejor los rangos espectrales o aumentar el tamaño muestral. Estos modelos pueden suponer una revolución en la comunidad científica, permitiendo fenotipar masivamente grandes territorios obteniendo información aplicable a ámbitos como la ecología de comunidades o la restauración ecológica, proporcionando herramientas para conocer el estado fisiológico de los individuos de las comunidades y proporcionar claves que permitan recuperar los servicios ecosistémicos bloqueados en ambientes degradados. Phenotypic traits play a key role in the understanding of ecosystem properties and community dynamics. However, these traits have been studied at the inter-specific level, considering average trait values per species and ignoring the intra-specific variation, due to the great amount of effort and cost needed to measure them. As a result, alternative approaches are being considered in order to achieve a fast, simple and affordable way of phenotypic characterization. One of these approaches is the use of predictive models based on the correlation between the visible and near infra-red spectrum (Vis-NIR) of biological samples and their phenotypic traits measured in the lab. In this study, we worked in the Alto Tajo Natural Park located in Guadalajara, Spain. Two species were considered: Pinus nigra and Pinus sylvestris. We measured six foliar phenotypic traits (anthocyanins, chlorophyll a, chlorophyll b, carbon, phosphorus and organic nitrogen concentrations) and collected the Vis-NIR spectra in 100 individuals of the former and 102 of the latter species. These data were used to build predictive models considering three different machine learning algorithms (PLS, SVM and Random Forest), 12 pre-treatments and 7 spectral ranges. The results obtained were not as precise as expected, since the best model –i.e., the one for the organic phosphorus in Pinus nigra using Random Forest–, roughly surpassed 0,5 of R2. The other models reached 0,3 or 0,1 of R2. Despite these results, the study allowed to establish future work areas related to the improvement of model precision. These models might represent a paradigm shift in the scientific community, as large communities could be phenotyped in shorter times providing valuable information that could be used in different areas such as community ecology or ecological restoration, providing tools to study in a easy and quick way the physiological status of the different individuals of communities and ecosystems.
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