An algorithm for the identification of indicator taxonomic units and their use in analyses of ecosystem state

Fil: Falco, Liliana Beatriz. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Falco, Liliana Beatriz, Saravia, Leonardo Ariel, Sandler, Rosana, Duhour, Andrés, Velazco, Víctor Nicolás, Coviella, Carlos Eduardo, De la Vega, Hernán
Formato: Artículo Artículo acceptedVersion
Lenguaje:Inglés
Inglés
Publicado: Revista de Modelamiento Matemático de Sistemas Biológicos (Revista MMSB) 2023
Materias:
Ecosistemas
Algoritmos
Unidades taxonómicas
Matemáticas
Comunidad biológica
Ecología matemática
Sustentabilidad
Acceso en línea:http://ri.unlu.edu.ar/xmlui/handle/rediunlu/1993
Aporte de:
REDIUNLu - Repositorio Digital Institucional de Acceso Abierto - Universidad Nacional de Luján (UNLu) de Universidad Nacional de Luján (UNLu)
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spelling I62-R168-rediunlu-19932023-11-21T19:59:10Z An algorithm for the identification of indicator taxonomic units and their use in analyses of ecosystem state Un algoritmo para la identificación de unidades taxonómicas indicadoras y su uso en análisis del estado del ecosistemas Falco, Liliana Beatriz Saravia, Leonardo Ariel Sandler, Rosana Duhour, Andrés Velazco, Víctor Nicolás Coviella, Carlos Eduardo De la Vega, Hernán Ecosistemas Algoritmos Unidades taxonómicas Matemáticas Comunidad biológica Ecología matemática Sustentabilidad Fil: Falco, Liliana Beatriz. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina. Fil: Saravia, Leonardo Ariel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina. Fil: Sandler, Rosana. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina. Fil: Duhour, Andrés. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina. Fil: Velazco, Víctor Nicolás. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina. Fil: Coviella, Carlos Eduardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina. Fil: De la Vega, Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina. Biological community structure can be used as an ecological state descriptor, and the sensitivity of some taxonomic groups or biological entities to environmental conditions allows for their use as ecological state indicators. This work describes an algorithm developed for the identification of such taxonomic units when comparing environments or ecosystems under different anthropic impacts. Based solely on presence or absence information in a database, the algorithm identifies indicator taxonomic units for each environment, estimates the belonging of any additional samples to a given environment, approximates the ecological niche of any taxonomic unit based on two or more selected environmental factors, and analyzes the frequency of any taxonomic unit in a selected combination of the environmental factors chosen. By using the approximation to the ecological niche of the taxonomic units present, given a new sample, the physicochemical parameters of the environment it was taken can be estimated by the units present in the sample. These analyses can be performed simultaneously for two or more taxonomic units. This work provides a description of how the mathematical method was developed. Based on this methodology, a freely downloadable R package for easy use was developed, (Ecoindicators, DOI: https://github.com/lsaravia/EcoIndicators). One of the advantages of this method, and the R-package mentioned is that it can be used for any ecosystem for which there is a suitable biological dataset associated with environmental factors. In addition, both this mathematical procedure and the package referred to, can be tailored by other researchers to fit their own needs La estructura de una comunidad biológica puede usarse como un descriptor del estado ecológico, y la sensibilidad de algunos grupos taxonómicos o entidades biológicas a las condiciones ambientales, permite que sean usados como indicadores de dicho estado. Este trabajo describe el desarrollo de un algoritmo para la identificación de tales unidades taxonómicas al comparar ambientes o ecosistemas bajo diferentes impactos antrópicos. Basado únicamente en información de presencia o ausencia en una base de datos, el algoritmo identifica unidades taxonómicas indicadoras de cada ambiente, estima la pertenencia de cualquier muestra adicional a un ambiente dado, aproxima el nicho ecológico de cualquier unidad taxonómica con base en dos o más factores ambientales seleccionados y analiza la frecuencia de cualquier unidad taxonómica en la combinación de los factores ambientales elegidos. Utilizando la aproximación al nicho ecológico de las unidades taxonómicas presentes en la base de datos, dada una nueva muestra, se pueden estimar ciertos parámetros fisicoquímicos del ambiente de donde provino tal muestra a partir de las especies presentes en la misma. Estos análisis se pueden realizar simultáneamente para dos o más unidades taxonómicas. Este trabajo proporciona una descripción de cómo se desarrolló este procedimiento matemático. Con base en la metodología aquí descripta, se desarrolló un paquete R de fácil descarga y uso gratuito (Ecoindicators, DOI: https://github.com/lsaravia/EcoIndicators). Una de las ventajas de este método, y del paquete R mencionado, es que puede usarse para cualquier ecosistema para el que exista un conjunto de datos biológicos adecuados asociados con factores ambientales. Además, tanto este procedimiento matemático como el paquete al que se hace referencia, pueden ser adaptados por otros investigadores para que se ajusten a sus propias necesidades. 2023-11-21T19:41:19Z 2023-11-21T19:41:19Z 2022-08-31 Article info:eu-repo/semantics/article info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://ri.unlu.edu.ar/xmlui/handle/rediunlu/1993 eng en ;Nº. 2 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf application/pdf Revista de Modelamiento Matemático de Sistemas Biológicos (Revista MMSB)

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