2012 inf monitoreo liberacion maiz
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INE/ADA-009/2012
Indicadores para el monitoreo deefectos de la liberacin de mazgenticamente modificado en el
norte del pas
Saul Rafael Castaeda Contreras
20 de septiembre del 2012
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ndice general
Introduccin. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
Riesgos de los OGM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
Monitoreo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
Indicadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
Consideraciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
Mtodo de seleccin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11Criterios de seleccin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
Compartimiento ambiental . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
Distancia filogentica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
Distribucin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
Exposicin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
Fenologa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
Gremio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
Meta de proteccin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27Relevancia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
ndice de Prioridad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
Ponderacin de los criterios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
Clculo del ndice de Prioridad . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
Base de datos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
Clculos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
Automatizacin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
Consideraciones finales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
Bibliografa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
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ndice de figuras
1. Nmero de eventos de transformacin sencillos de maz que ex-
presan las diferentes protenas insecticidas. . . . . . . . . . . . . . . 17
2. Mapa de calor que muestra la distancia filogentica entre los
hexpodos; los dendrogramas representan similitud en el nme-
ro de nodos, no ancestra comn. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3. Dendrograma de los hexpodos; tomado de [32] . . . . . . . . . . 204. Ejemplo de tres polgonos generales de liberacin de maz soli-
citados por un promovente (en naranja) y las ecorregiones de
Mxico; izq. Sinaloa; cen. Laguna; der. Norte Tamaulipas. . . . . . 22
5. Ejemplo de sitios puntuales de liberacin ficticios dentro de un
polgono general.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
6. Dendrograma de los 60 sitios aleatorios generados dentro de los
tres polgonos generales; las etiquetas corresponden a las siglas
del polgono al que pertenecen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257. Modelo de la base de datos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
8. Estructura grfica del mtodo de seleccin propuesto; las dos
lineas inferiores vienen del la figura9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
9. Estructura grfica del mtodo de seleccin propuesto; las lineas
superiores conectan con la figura8. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
10. Vistas de la interfase grfica del MSEP; izq. carga del archivo ne-
xus; der. calculo de la distancia filogentica. . . . . . . . . . . . . 40
11. Vistas de la interfase grfica del MSEP: izq. seleccin del cluster;
der. seleccin del taxa blanco del OGM. . . . . . . . . . . . . . . . 40
12. Vista de la interfase grfica del MSEP; aviso de trmino. . . . . . . 40
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13. Diferentes ndices de diversidad calculados para los sitios de li-
beracin; sup. izq. riqueza de especies; sup. der. ndice de diver-
sidad de Simpson; inf. izq. ndice de diversidad de Shanon; inf.
der. dendrograma de agrupamiento de los sitios en funcin de
las especies presentes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
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ndice de cuadros
1. Criterios considerados en el MSEP. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2. Protenas insecticidas expresadas por los diferentes eventos de
transformacin sencillos de maz para uso agrcola. . . . . . . . . . 15
3. Nmero de categoras de cada cobertura presentes dentro de
los polgonos generales de liberacin. . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4. Ejemplo de valores IndVal calculados a partir de la distribuciny abundancia simulada de ocho especies en nueve sitios agru-
pados en tres clusters. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
5. Escala de importancia; tomada de [60].. . . . . . . . . . . . . . . . 30
6. Tabla Comparativa de la importancia relativa de cada criterio. . 31
7. Matriz recproca comparativa de la importancia de los criterios. 31
8. ndice de Consistencia aleatorio para diferentes cantidades de
criterios; tomado de [33]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
9. Pesos de los diferentes criterios. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3210. Matriz de valores simulados para los criterios cuantitativos del
MSEP; IndValn, expon, relevn y fenon corresponden a los valores
normalizados; IP = ndice de prioridad; IndVal = IndVal del cluster
A de la tabla4. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
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Se desarroll un mtodo de seleccin de especies prioritarias (MSEP) para el
monitoreo de efectos de OGM, enfocado a organismos no blanco (ONB).
Pretende ser una herramienta para un tipo de monitoreo no derivado direc-
tamente de una evaluacin de riesgo. Intenta establecer directamente los
efectos de OGM tomando en cuenta los criterios utilizados en sta y es lo
suficientemente flexible en la eleccin de especies o taxa a monitorear, sin
llegar a ser general. Se utilizaron mtodos formales de toma de decisiones
con mltiples criterios como el Proceso Analtico Jerrquico y la Ponderacin
Aditiva Simple para establecer el peso de los criterios y el clculo de un n-
dice de prioridad respectivamente. Se dise una base de datos relacional
para almacenar y manejar la informacin sobre los ONB generada en los sitios
de liberacin. Se escribi un script que realiza los clculos necesarios de for-
ma automtica y reduce al mnimo la interaccin del usuario con el software
requerido.
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Introduccin
El uso de cultivos genticamente modificados (GM) en el mundo ha ido en
aumento desde 1996 alcanzando las 160 millones de hectreas en el 2011,
lo que representa un incremento del 8% con respecto al 2010 [40]. En M-xico, durante el periodo comprendido entre el 1 de enero y el 5 de junio
del presente, la autoridad competente ha recibido 31 solicitudes de libe-
racin de organismos genticamente modificados (OGM) de uso agrcola
(
), de las cuales, 14 corresponden a maz.
Riesgos de los OGM
Si bien el uso de la biotecnologa en la agricultura puede tener beneficios
ambientales tales como la reduccin en el uso de plaguicidas [12,13,19,25,
40,69], la implementacin de sistemas de labranza de conservacin [7,20,
40,69] y la disminucin en el uso de herbicidas con mayores efectos eco-
toxicologicos que los aplicados en los cultivos GM tolerantes [7,20,45,22],
tambin puede presentar una serie de riesgos para la diversidad biolgica.
Ya que stos dependen de la interaccin de: a) el evento de transformacin,
b) la especie receptora y c) el ambiente de liberacin, resulta difcil contar
con una lista que incluya todos los riesgos y efectos no deseados asociados
al uso de cultivos GM [69]; sin embargo, en la literatura cientfica arbitrada
especializada en el tema, identifican en general ocho tipos de posibles efec-
tos:
1. El flujo gnico.
2. El desarrollo de capacidades invasivas.
3. La evolucin de resistencia en plagas y malezas.
4. La transferencia horizontal de genes.
5. Efectos de las prcticas de manejo.
6. Efectos en la salud.
7. Efectos en las comunidades microbianas del suelo.
8. Efectos en organismos no blanco.
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http://www.cibiogem.gob.mx/ -
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Los riesgos que representan la mayora de estos efectos no deseados son ca-
racterizados en las evaluaciones realizadas por la Coordinacin del Progra-
ma de Bioseguridad (CPB) del Instituto Nacional de Ecologa antes de que los
OGM en cuestin sean liberados al medio ambiente. En general, la evalua-
cin de riesgo consta de cuatro etapas [1,39,69,56]:1. Identificacin del evento no deseado.
2. Evaluacin de exposicin.
3. Evaluacin de consecuencias.
4. Caracterizacin del riesgo.
MonitoreoEl monitoreo ecolgico se puede definir como la recoleccin sistemtica de
datos ecolgicos de una manera estandarizada, a intervalos regulares, a lo
largo del tiempo[65]. En lo que respecta al monitoreo especfico de OGM,
ste se puede dividir en dos tipos [63,55]:
1. Caso especfico. Derivado directamente de una evaluacin de riesgo;
intenta comprobar en campo las hiptesis de riesgo establecidas.
2. General. No asociado a una hiptesis de riesgo en particular; intentadetectar efectos no previstos en la evaluacin de riesgo.
El monitoreo de OGM y la evaluacin de riesgo son tareas relacionadas ya
que, de acuerdo a algunos modelos [39,56], el primero sirve como insumo
para comprobar las hiptesis de riesgo o la efectividad de las medidas de
manejo establecidas en la evaluacin.
La ley de Bioseguridad de Organismos Genticamente Modificados estable-
ce, en los artculos 9 y 11, que deben ser monitoreados los efectos que pu-
dieran tener las liberaciones de OGM en el medio ambiente y la diversidad
biolgica [21], sin embargo, al no especificar el tipo de monitoreo ni la etapa
etapa de liberacin en la que se debe llevar a cabo, se puede concluir que,
por ley, se tendran que realizar los dos tipos de monitoreo.
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Indicadores
Los indicadores ambientales, en sentido amplio, son entidades que proveen
informacin del estado del medio ambiente. Su objetivo es reflejar la cadena
causal de elementos que ligan a las actividades humanas con los impac-tos ambientales que causan [34,53, 52]. Aunque pueden brindar informa-
cin a distintos niveles, en general, se utilizan para establecer de forma indi-
recta el estado de salud del ecosistema [44] u otro atributo de ste que,
por alguna razn logstica, presupuestal o tecnolgica, no puede ser medi-
do directamente[17]. Desde un contexto regulatorio, un indicador ambiental
permite al tomador de decisiones reducir la carga de informacin, aislar as-
pectos clave de las condiciones del ambiente y determinar la necesidad de
implementar acciones correctivas[58,51].
Los indicadores ecolgicos son un subconjunto de indicadores ambientales
aplicables a procesos ecolgicos. Se definen como caractersticas medibles
de la estructura, composicin o funcin de los sistemas ecolgicos y se deri-
van a partir de mediciones de las condiciones de los sistemas ecolgicos en
campo [53,73]. Pueden clasificarse en ocho niveles que van desde el mas
reduccionista, que implica la presencia o ausencia de especies especficas,
hasta holsticos como el clculo de variables termodinmicas del sistema [43].En el contexto del primer nivel, las especies indicadoras se definen como
aquellas que indican la condicin o respuesta a un estrs y que pueden apli-
carse a otras especies con requerimientos ecolgicos similares. Las especies
indicadoras pueden ser usadas para reflejar a) el estado bitico o abitico
del ambiente, b) impactos o cambios ambientales o c) la diversidad de otras
especies, taxa o comunidades en un rea. ste ltimo uso implica el recono-
cimiento de que una especie pude ser considerada como substituta o subro-
gada de otras especies. [53,62]Las especies indicadoras pueden ser clasificadas en diferentes tipos de acuer-
do a los atributos que representan y la manera en que los representan (p.ej.
especies clave, especies sombrilla, especies focales, especies emblemticas,
etc.), sin embargo existe un considerable debate sobre la definicin, termino-
loga y uso de estos conceptos [17,53,26,18].
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Existe en la literatura otra aproximacin al concepto de especies indicadoras
relacionado con la abundancia, distribucin y asociacin con un hbitat en
particular, mas que con la capacidad de brindar informacin sobre el esta-
do del ecosistema. Dada una serie de sitios agrupados por su tipologa, una
especie indicadora se define como la mas caracterstica o representativa decada grupo de sitios, que se encuentra en un solo grupo de sitios y esta pre-
sente en la mayora de los sitios pertenecientes a ese grupo [24,50].
Consideraciones
Debido a las necesidades de la CPB, el presente mtodo se enfoca en la
seleccin de especies para el monitoreo de efectos en organismos no blanco
(ONB).
El presente trabajo no pretende establecer especies indicadoras de los efec-
tos de OGM en otras especies o taxa presentes en los sitios de liberacin, ya
que:
1. No se cuenta con informacin de lnea base sobre el estado de las co-
munidades de organismos no blanco presentes en los sitios de liberacin.
2. No se tiene calibrada la respuesta de alguna especie o taxa no blanco
presente en los sitios de liberacin al estresor, en este caso, las protenasinsecticidas o las diferentes prcticas de manejo asociadas a los cultivos
GM y convencionales; y
3. se desconoce el grado en que las especies presentes en los sitios de
liberacin pueden representar a otras con requerimientos ecolgicos si-
milares.
Por lo tanto, la definicin de indicadores a que se refiere este documento,
corresponde a la aproximacin especie-hbitat descrita anteriormente. Una
vez caracterizadas las comunidades de ONB en los sitios de liberacin y ca-
librados los efectos de los estresores particulares en algunas especies o taxa,
se podran establecer indicadoras en el sentido amplio.
Por su parte, el monitoreo correspondiente el presente trabajo no es del tipo
caso especfico, ya que de ser lo, las especies a monitorear estaran defini-
das previamente desde la evaluacin de riesgo. Por otro lado, el monitoreo
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general presenta un gran inconveniente: resulta muy difcil relacionar direc-
tamente cualquier cambio encontrado con un OGM en particular. En este
sentido, el presente mtodo de seleccin pretende ser una herramienta para
un tercer tipo de monitoreo: no derivado directamente de una evaluacin
de riesgo, pero que intenta establecer directamente los efectos de OGM to-mando en cuenta los criterios utilizados en sta y lo suficientemente flexible
en la eleccin de especies o taxa a monitorear, sin llegar a ser general. De
probarse la utilidad este mtodo con datos reales generados en los sitios de
liberacin, podra ser utilizado para la seleccin de especies en la evalua-
cin de riesgo. El monitoreo asociado a esas evaluaciones sera entonces un
monitoreo caso especfico.
La pertinencia, viabilidad e informacin que puede arrojar el monitoreo de
OGM estn fuera del mbito del presente trabajo, sin embargo, estas cues-tiones deben ser consideradas de forma explcita en el diseo e implementa-
cin de los protocolos de muestreo y programas de monitoreo relacionados
con el mtodo aqu propuesto.
Mtodo de seleccin
Uno de los principales retos que presenta la evaluacin de riesgo y el monito-reo de efectos a organismos no blanco, es precisamente, la seleccin de las
especies a utilizar [5]. Puesto que no es posible medir todos los componentes
de inters en un ecosistema, la eleccin de qu medir es fundamental. En el
presente trabajo se desarrolla un mtodo de seleccin de especies priorita-
rias (MSEP) para el monitoreo de efectos de OGM.
Se realiz una revisin de diferentes propuestas para la seleccin de espe-
cies para el anlisis de riesgo [5,3,6,4,57,68] y para el monitoreo post li-
beracin especficos para OGM [36,74]. De unas, enfocadas principalmenteen los aspectos tericos del proceso, y de otras, desarrolladas ms a nivel
tcnico-operativo, se retomaron criterios y aproximaciones pertinentes para
desarrollar el mtodo de seleccin que aqu ocupa; tratando de mantener
un balance entre la precisin, especificidad y rigor cientfico de los criterios
considerados y la factibilidad operativa. De esta manera, se busca que la
subjetividad y el juicio de experto inherentes al proceso, se enmarquen dentro
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de un sistema organizado, transparente y reproducible, para que el producto
resultante constituya una herramienta factible de ser utilizada cotidianamen-
te por la autoridad competente.
Una decisin es una eleccin entre un nmero de alternativas; sta se hace
de tal manera que la alternativa preferida sea la "mejor" entre los posiblescandidatos [46]. La toma de decisiones con mltiples criterios, o MCDM por
sus siglas en ingls, es una disciplina de la investigacin operativa que consi-
dera explcitamente esta particularidad en una toma de decisiones. Se han
desarrollado varios mtodos para las MCDM cuyo objetivo es designar una
alternativa preferida, clasificar las alternativas en un pequeo nmero de ca-
tegoras y clasificar las alternativas en un orden de preferencia subjetiva [46].
Criterios de seleccin
Para hacer frente a una MCDM, el primer paso es establecer cuntos atribu-
tos o criterios existen en el problema [33]. A partir de la revisin de la litera-
tura especializada en el tema y de una evaluacin sobre la factibilidad de
su obtencin en el contexto de la CPB, se seleccionaron ocho criterios para
calcular un ndice de prioridad (IP) de las especies a monitorear. Los criterios
se pueden dividir en tres tipos:
1. Criterios utilizados para el clculo del IP. Variables cuantitativas cuya or-
denacin es directamente proporcional a la prioridad de seleccin. Son
usados directamente para el clculo del IP mediante el mtodo de Pon-
deracin Aditiva Simple.
2. Criterios de filtrado. Variables cualitativas de carcter nominal que per-
miten hacer una primera seleccin de las especies a monitorear depen-
diendo de los atributos que representan.
3. Un Criterio opcional de ordenacin. Esta variable es usada para selec-cionar las especies prioritarias en combinacin con el IP, para el caso de
un monitoreo de efectos de OGM resistentes a insectos.
Del listado total de especies o taxa identificados en los sitios de liberacin,
se podr realizar una primera seleccin mediante los criterios de filtrado de
acuerdo al atributo de inters (p. ej. la meta de proteccin asociada con una
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Criterio Variable Descripcin Valor Tipo
Compartimiento nominal Compartimientoambiental en el quese encuentra laespecie
sueloaguaaireplantaetc.
2
Distancia filogentica discreta Cantidad de nodosde distancia entre eltaxa blanco y el resto
0,1,...n 3
Distribucin continua Valor IndVal 0.000...n 1
Exposicin ordinal Tipo de exposicinorganismo-estresor indirecta(3)=1indirecta(2)=2directa=(1)=3
1
Fenologa discreta Coincidencia entre elciclo de vida delcultivo y el organismo(nmero de fehas decolecta en las queesta presente elorganismo asociado)
1...n 1
Gremio nominal Gremio al quepertenece elorganismo
herbvoropolinvoronectarvorodepredadoretc.
2
Meta de proteccin nominal Tipo de motivacinasociada a la metade proteccin
ecolgicaconservacinantropocntricaetc.
2
Relevancia ordinal Relevancia delorganismo para lameta de proteccin
baja=1media=2alta=3
1
Cuadro 1: Criterios considerados en el MSEP.
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especie en particular). De la lista reducida resultante, las especies con IP mas
alto corresponden a aquellas que, de acuerdo a los valores que presentan
en los diferentes criterios, tendran prioridad de ser seleccionadas para un
monitoreo dado.
A continuacin se describen los criterios considerados (cuadro1) as comolos mtodos empleados para su clculo de ser el caso.
Compartimiento ambiental
Indica el compartimiento del sitio de liberacin en el que se distribuye el orga-
nismo no blanco. Este criterio es de carcter cualitativo y puede tomar tantos
valores como compartimientos ambientales sean identificados y muestrea-
dos en los sitios de liberacin.
Distancia filogentica
El maz es infestado por mas de 75 especies de insectos que atacan partes
especficas de la planta. En las costas de Sinaloa y Sonora el gusano cogollero
causa prdidas de hasta el 90 % [64].
Las protenas Cry son txicas principalmente para insectos de los rdenes Le-pidoptera, Coleoptera, Hymenoptera y Diptera as como para nematodos
[11, 28] y son altamente especficas para sus blancos [11,59]. El modo de
accin de la protenas Cry de tres dominios, expresadas en los eventos de
transformacin resistentes a insectos actualmente en el mercado, ha sido ca-
racterizado principalmente en lepidpteros. Pasan de una pro toxina inactiva
a oligmeros insertados en la membrana de las micro vellosidades del intes-
tino del insecto, que causan la fuga de iones y lisis celular. Las inclusiones
cristalinas son disueltas en el ambiente alcalino del intestino y las pro toxinas
inactivas son desdobladas por proteasas dando lugar al producto activo de
60-70 kDa [11].
Dado que las protenas Cry expresadas en los eventos de maz actuales son
especficas para lepidpteros o colepteros [59] y que el espectro de accin
de cada protena especfica es restringido [28], pudiera considerarse como
poco probable que tengan efectos negativos en ONB pertenecientes a otras
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Protena
Evento Cry1Ab
Cry1Ac
Cry1A
.105
Cry1F
Cry2Ab
Cry3A
Cry34Ab1
Cry35Ab1
Cry3Bb1
Cry9c
Vip3Aa
ACS-ZM4-3
DAS-157-1
DAS-6275-8
DAS-59122-7
DKB-89614-9
MON80100
MON-82-7
PH-MON89-2
MON-81-6
MON-863-5
MON-8817-3
MON-8934-3
SYN-EV176-9
SYN-BT11-1
SYN-IR162-4
SYN-IR64-5
Cuadro 2: Protenas insecticidas expresadas por los diferentes eventos detransformacin sencillos de maz para uso agrcola.
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categoras taxonmicas. Sin embargo, existen algunos argumentos que cues-
tionan esta visin:
1. El conocimiento sobre la especificidad de las protenas Cry que se tiene
hasta ahora est limitado por el rango de toxinas y especies analizadas
(i.e. el 91 % de las toxinas han sido probadas en 10 o menos especies y elrango de stas no esta distribuido equitativamente entre las familias de
protenas y taxa). Adems, se ha reportado actividad cruzada a nivel
de orden para 15 familias de protenas [30].
2. Las pro toxinas inactivas son activadas mediante un proceso que redu-
ce su peso molecular (p.ej. de 130-140 kDa a 60-65 kDa para la Cry1)
en el intestino del insecto. Las protenas expresadas en plantas GM pre-
sentan una estructura ms activa (69 kDa para la Cry1Ab) que la de las
producidas por bacterias [35,37] con las que usualmente se realizan los
bioensayos.
3. Dada la expresin constitutiva de las protenas en las plantas GM, se
extiende espacial y temporalmente su presencia en el agrosistema [35],
pudiendo ocasionar efectos de carcter crnico en organismos no blan-
co expuestos de forma directa o indirecta.
Debido al conocimiento actual sobre la especificidad de las protenas Cry, se
propone la cercana filogentica entre el taxa blanco de un OGM resistentea insectos y los ONB presentes en el sitio de liberacin, como un criterio de
seleccin. Bajo la premisa de que es ms probable que la protenas insecti-
cidas tengan efectos negativos en organismos ms cercanos al blanco, este
criterio se usa en combinacin con el IP para seleccionar una especie o taxa.
Aunque pudiera perecer que el uso de este criterio, por estar basado en la
especificidad de las protenas Cry, entra en conflicto con los argumentos ex-
puestos anteriormente, este no es el caso; ya que la incorporacin de criterios
de filtrado permite que se seleccionen previamente especies o taxa diferen-tes al blanco del OGM.
Este criterio es de carcter opcional pues, para el caso de los OGM toleran-
tes a herbicidas, no hay un organismo blanco como tal y las prcticas de
manejo asociadas (i.e. la composicin del herbicida utilizado para el control
de malezas), no son especficas para un grupo o taxa en particular.
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Figura 1: Nmero de eventos de transformacin sencillos de maz que expre-san las diferentes protenas insecticidas.
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Figura 2: Mapa de calor que muestra la distancia filogentica entre los he-xpodos; los dendrogramas representan similitud en el nmero denodos, no ancestra comn.
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La distancia filogentica se calcula a partir de la filogenia de un grupo deter-
minado. Tomando como base el dendrograma correspondiente, se crea un
archivo parenttico en formato nexus. A partir de este archivo, se crea una
matriz cuadrada en la que se indica la distancia filogentica entre todos los
taxa, en la forma de nmero de nodos de separacin. Una vez reducida lalista de especies mediante los criterios de filtrado, las especies con mayor IP
y menor valor en el criterio de cercana filogentica, tendrn prioridad sobre
las dems.
Para probar el funcionamiento del mtodo, se gener un archivo nexus a par-
tir del dendrograma correspondiente a la filogenia de los hexpodos usada
por Gullan y Cranston [32] (figura3).
Distribucin
Una especie restringida a uno o a unos cuantos tipos de hbitats represen-
ta potencialmente un mejor indicador de cambios ambientales que una es-
pecie generalista [14]. La distribucin geogrfica de los ONB con respecto
a los sitios donde se encuentran los OGM es considerado como un criterio
importante para la seleccin de especies [38]. Dufrne y Legendre (1997)
propusieron un mtodo para identificar especies y ensamblajes de especies
caractersticos de un grupo de sitios; este mtodo combina, la abundanciarelativa, con la frecuencia de ocurrencia relativa de las especies en los dife-
rentes grupos de sitios incluidos en un estudio determinado para obtener un
valor indicador (IndVal). Este valor esta compuesto por dos factores:
Aij =Nindividuosij/Nindividuosi
donde Aij es una medida de especificidad, Nindividuosij es el promedio de
individuos de la especie i en los sitios que pertenecen al grupo j, mientrasqueNindividuosies la suma de los promedios de los individuos de la especie
ien todos los grupos.
Bij =Nsitiosij/Nsitiosj
19
http://-/?-http://-/?- -
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Figura 3: Dendrograma de los hexpodos; tomado de [32]
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Bij es una medida de fidelidad, Nsitiosij es el nmero de sitios en el grupo j
en donde la especie iest presente; Nsitiosj es el nmero total de sitios en
ese grupo.
El IndVal de la especie ien el grupoj es:
IndV alij =AijBij100
y toma su valor mximo (=100%) cuando los individuos de la especiei estn
presentes en todos los sitios de un slo grupo [24]:
IndV ali=max [IndV alij]
Ya que el IndVal depende del tamao relativo de los grupos de sitios (i.e. laproporcin del total de sitios que pertenecen al grupo en cuestin) y que
la informacin requerida sobre las especies es su abundancia, se utiliz la
aproximacin grupo-igualada basada en abundancia [14]:
sgind=A
gindXBind=
ap/NpK
k=1
/Nk
X ap
cXNp
en la queKes el nmero de grupos de sitios; Nkel nmero de sitios pertene-
cientes alk esimo grupo de sitios;apes la suma de los valores de abundancia
de las especies en el k esimo grupo de sitios; Npel numero de sitios perte-
necientes al grupo de sitios en cuestin y c representa el nmero total de
individuos por sitio.
Los grupos de sitios o clusters se pueden definir a travs de diferentes mtodos
de agrupamiento, de preferencia, usando informacin ambiental indepen-
diente de la utilizada para el clculo del IndVal (i.e. abundancia y distribucin
de las especies) para establecer la cercana. De esta forma, las especies in-
dicadoras pueden considerarse como estrechamente relacionadas con las
condiciones ecolgicas del cluster donde habitan [10].
En general, a partir del 2006, las zonas de liberacin de OGM se pueden cla-
sificar espacialmente en dos niveles gruesos:
21
http://-/?-http://-/?- -
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Figura 4: Ejemplo de tres polgonos generales de liberacin de maz solicitadospor un promovente (en naranja) y las ecorregiones de Mxico; izq.Sinaloa; cen. Laguna; der. Norte Tamaulipas.
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Figura 5: Ejemplo de sitios puntuales de liberacin ficticios dentro de un pol-gono general.
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Cobertura Categoras Fuente
Isotermas anuales 3
Precipitacin total anual 6
Climas 7
Tipos de suelo 9
Provincias fisiogrficas 6
Sub provincias fisiogrficas 9
Humedad del suelo 3
Ecorregiones 7
Rangos de humedad 3
Cuadro 3: Nmero de categoras de cada cobertura presentes dentro de lospolgonos generales de liberacin.
1. Polgonos generales de liberacin potencial. Representan reas geogr-
ficas relativamente extensas, que pueden incluir o ser incluidas por uno
o varios rasgos espaciales definidos por caractersticas ambientales mas
o menos similares (p.ej. ecoregiones o distritos de riego) (figura4).
2. Sitios puntuales de liberacin. Ubicados dentro de los polgonos genera-
les; corresponden a los campos donde se libera un OGM y es donde se
genera la informacin sobre los organismos asociados al cultivo (figura
5).
Dado que los polgonos generales de liberacin pudieran presentar condi-
ciones ambientales comunes, stos pudieran ser considerados como clusters
para el clculo del IndVal. Para explorar la viabilidad de esta opcin, se reali-
z un anlisis de cluster jerrquico mediante el mtodo de agrupamiento de
pares con la media aritmtica no ponderada (UPGMA) utilizando 9 cobertu-
ras de atributos climticos, edafolgicos y de regionalizacin. Se generaron
20 puntos al azar dentro de cada unos de los tres polgonos generales de li-
beracin. Se construy una matriz binaria con los valores categricos de las
coberturas correspondientes a cada punto, de acuerdo a su ubicacin es-
pacial.
Como se aprecia en el dendrograma obtenido (figura6), la agrupacin de
los puntos de acuerdo a los valores de las coberturas consideradas coincida
24
http://www.conabio.gob.mx/http://www.conabio.gob.mx/http://www.inegi.org.mx/http://www.inegi.org.mx/http://www.inegi.org.mx/http://www.inegi.org.mx/http://www.inegi.org.mx/http://www.conabio.gob.mx/http://www.conabio.gob.mx/ -
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Figura 6: Dendrograma de los 60 sitios aleatorios generados dentro de los trespolgonos generales; las etiquetas corresponden a las siglas del pol-gono al que pertenecen.
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Especie
Sitio
sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 sp8
Cluster
A
1 10 10 8 10 10 5 0 3
2 10 0 8 10 8 3 10 13 10 0 0 10 7 0 0 2
IndVal 3.162 1.825 2.309 1.825 2.372 1.154 1.054 0.585
B
4 0 0 0 10 0 4 10 2
5 0 0 0 10 6 0 0 5
6 0 0 0 10 0 2 0 10
IndVal 0.000 0.000 0.000 1.825 0.569 0.866 1.054 1.659
C7 0 0 0 10 0 2 10 78 0 0 0 10 6 0 0 3
9 0 0 0 10 0 0 0 2
IndVal 0.000 0.000 0.000 1.825 0.569 0.288 1.054 1.171
Cuadro 4: Ejemplo de valores IndVal calculados a partir de la distribucin yabundancia simulada de ocho especies en nueve sitios agrupadosen tres clusters.
totalmente a la de los polgonos generales solicitados. Transportando los ni-veles de organizacin espacial a las definiciones del valor indicador, el grupo
de sitios o cluster correspondera al nivel 1, mientras que los sitios al nivel 2.
En el cuadro4se muestra un ejemplo del valor IndVal de diferentes espe-
cies calculado a partir de datos de abundancia simulados; en ella se puede
apreciar como los valores dependen de la abundancia y distribucin de las
especies en todos los clusters. sp1 y sp8 toman valores extremos en el cluster
A pero no en el B y C.
El IndVal ha sido utilizado en diferentes estudios [9,8,29,31,72,47,50,67],
sintticamente, puede definirse como: una aproximacin que busca las es-
pecies que son tanto necesarias como suficientes, i.e. si se encuentra una
especie determinada, se sabe que se est en un tipo de sitio y si se est en
ese tipo de sitio, se debera encontrar esa especie [10]. Tomando en cuenta
los requerimientos para su clculo y la naturaleza de la informacin asociada
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a la mayora de las liberaciones de OGM en Mxico, se consider este valor
como un representante adecuado del criterio abundancia y distribucin.
Exposicin
La exposicin de los organismos no blanco a las protenas insecticidas pue-
de darse de manera directa mediante el consumo de tejidos de la planta
GM o indirecta a travs de diferentes niveles trficos [5,4,6,2]. Se puede
considerar mas probable la ocurrencia de efectos negativos en ONB expues-
tos directamente a las protenas insecticidas, que en aquellos expuestos de
forma indirecta [68].
Fenologa
Tomando en cuenta que los efectos en poblaciones expuestas durante todo
su ciclo de vida a las protenas Cry, podran ser mayores que en aquellas po-
blaciones expuestas nicamente durante un estadio [38,68], un valor mayor
en este criterio indica mayor prioridad de seleccin. El valor de la fenologa se
calcula sumando la cantidad de fechas diferentes de una misma campaa
de muestreo, en que se encontr una especie determinada.
Gremio
Este criterio permitir elegir de la lista de especies o taxa presentes en los
sitios de liberacin, aquellos que pertenezcan a algn gremio en particular.
Algunos autores consideran como una aproximacin mas robusta el utilizar los
grupos funcionales en lugar de especies individuales como criterio de selec-
cin [38]. La inclusin de organismos representativos de diferentes gremios en
las evaluaciones de riesgo y programas de monitoreo es un elemento comnencontrado en la literatura.
Meta de proteccin
Al igual que en el proceso de anlisis de riesgo, el monitoreo debera ideal-
mente estar vinculado a una o varias metas de proteccin especficas. Este
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criterio agrupa a otros considerados de forma independiente por algunos
autores [23,38,68,6]. La meta de proteccin puede fundamentarse en mo-
tivaciones de diferente tipo, como la conservacin de especies raras o ame-
nazadas, la proteccin de algn proceso ecolgico o el valor cultural de
determinadas especies. Dada la estructura en que se almacenan los datos,cada especie o taxa presente en el sitio de liberacin puede tener asociada
una o muchas metas de proteccin. Estas metas pueden ser establecidas por
los tomadores de decisin.
Relevancia
Directamente asociado con la meta de proteccin, la relevancia representa
un valor calculado a partir del juicio de experto que refleja la importanciade la especie correspondiente, para la meta o metas de proteccin iden-
tificadas con las que esta relacionada. Este criterio resulta particularmente
polmico ya que los valores establecidos pueden variar considerablemente
dependiendo de la persona que los establezca o ,en muchos casos, pueden
ser desconocido.
Para conocer la viabilidad del criterio y establecer la variabilidad de las valo-
raciones, se dise un formato de consulta en lnea. El objetivo es distribuirlo
a travs del correo electrnico a diferentes actores, de preferencia expertosen las reas del conocimiento relacionadas con con los efectos de OGM,
para conocer su opinin al respecto. El archivo se enva como un formulario
en formato .pdf que puede ser llenado directamente; las respuestas se en-
van automticamente a un correo electrnico establecido presionando un
botn. Adems de consultar sobre la relevancia, en la consulta se solicita la
asignacin del nivel de importancia que, a juicio del consultado, deberan
tener los criterios exposicin, distancia filogentica y fenologa.
En caso de no contarse con informacin que permita establecer un valor derelevancia, algunos autores proponen la adopcin de un enfoque precauto-
rio y asignan un nivel alto al criterio en cuestin [38]. Sin embargo, dado que
la relevancia se consider como el segundo criterio en nivel de importancia,
el asignar valores altos tendra un efecto importante en el IP, pudiendo llevar
a sobre estimar la prioridad de ciertas especies cuya relevancia, probable-
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mente, no sea tan grande. En el MSEP se propone utilizar la mediana de los
valores de relevancia como substituto de los datos ausentes.
ndice de PrioridadPonderacin de los criterios
No todos los criterios considerados contribuyen en igual magnitud para el
IP. La ponderacin de stos, aunque basada en evidencia cientfica, es de
carcter subjetivo. Existen mtodos formales que permiten traducir la subje-
tividad asociada a la importancia de un criterio en relacin a otro (p. ej. a
es mucho mas importante que b). El proceso analtico jerrquico o AHP por
sus siglas en ingls, es una teora de medicin a travs de comparacionespareadas desarrollada por Thomas L. Saaty en la dcada de los 70. Se basa
en el juicio de experto para derivar las escalas de prioridad de los atributos
asociados a las diferentes alternativas, en una toma de decisiones dada. El
mtodo consiste en descomponer un problema de decisin complejo en sus
componentes estructurales y ponderar una contra otra todas las distintas al-
ternativas. La particularidad de este modelo es que permite la incorporacin
y medicin, en trminos relativos, de atributos intangibles o subjetivos [61,70].
El peso de los criterios considerados en el MSEP se calcul mediante el m-todo del eigenvalor [33], que forma parte del AHP. Para ello, se realiz una
comparacin pareada de cada criterio en la que se asign la importancia
relativa de cada uno con respecto a los dems (cuadro6), formando as una
matriz recproca (cuadro7). El valor numrico que representa el nivel de im-
portancia de cada criterio se estableci de acuerdo a la escala propuesta
por Saaty [60] (cuadro5).
Para medir la consistencia del juicio subjetivo y las ponderaciones estableci-
das en funcin de este juicio (B A A CB C), se calcul el ndicede Consistencia (C.I.) mediante la formula:
C.I.=(max n)
(n 1)
dondemaxcorresponde al mximo eigenvalor de la matriz recproca (max=
4.2403) y nes el nmero de criterios.
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Intensidad Definicin lingstica Explicacin
1 Igual importancia Las dos actividades contribuyende la misma forma.
3 Moderada importancia La experiencia y el juicio
favorecen fuertemente a unaactividad sobre la otra.
5 Fuerte importancia La experiencia y el juiciofavorecen fuertemente a unaactividad sobre la otra.
7 Muy fuerte importancia Una actividad es fuertementefavorecida y su dominancia sedemuestra en la prctica.
9 Extrema importancia La evidencia que favorece
fuertemente a una actividadsobre la otra es del mayor ordende magnitud posible.
2,4,6,8 Valores intermedios Cuando es necesario.
Cuadro 5: Escala de importancia; tomada de [60].
Tambin se calcul la Razn de Consistencia (C.R.) mediante la formula:
C.R.= C.I.R.I.
dondeR.I.se refiere al ndice de Consistencia Aleatorio, obtenido a partir de
una muestra grande de matrices recprocas generadas aleatoriamente [33]
(cuadro8).
Los valores obtenidos indican que no es necesario reevaluar las ponderacio-
nes entre criterios (C.I.= 0.0801yC.R.= 0.09) [60,33].
Una vez evaluada la consistencia de las ponderaciones, se normaliz el ei-genvector correspondiente al mximo eigenvalor de la matriz recproca me-
diante la formula:
wj =wj
ni=1
wi
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Importancia
+ = -
9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9
IndVal IndVal
IndVal Expo
IndVal
Relev
IndVal Feno
Expo IndVal
Expo Expo
Expo
RelevExpo Feno
Relev IndVal
Relev
Expo
Relev Relev
Relev Feno
Feno
IndVal
Feno ExpoFeno Relev
Feno Feno
Cuadro 6: Tabla Comparativa de la importancia relativa de cada criterio.
IndVal Exposicin Relevancia Fenologa
IndVal 1 5 7 7Exposicin 1/5 1 3 5Relevancia 1/7 1/3 1 3Fenologa 1/7 1/5 1/3 1
max= 4.2403 C.I.= 0.0801 C.R.= 0.09
Cuadro 7: Matriz recproca comparativa de la importancia de los criterios.
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# de criterios 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
R.I. 0.52 0.89 1.11 1.25 1.35 1.40 1.45 1.49 1.51 1.54 1.56
Cuadro 8: ndice de Consistencia aleatorio para diferentes cantidades de cri-
terios; tomado de [33].Criterio IndVal Exposicin Relevancia Fenologa
Peso 0.6428 0.2087 0.0972 0.0512
Cuadro 9: Pesos de los diferentes criterios.
El vector resultante corresponde a los pesos de cada uno de los criterios: w =
[0.6428, 0.2087, 0.0972, 0.0512], (cuadro9).
Aunque tiene algunas desventajas como la reversin de rangos si se aadeno remueven alternativas y la subjetividad de la ponderacin de los criterios
[70], el AHP ha mostrado su utilidad en problemas similares de seleccin de
especies indicadoras [49]. En este caso, el AHP nicamente se utiliz para
calcular el peso de los diferentes criterios.
Clculo del ndice de Prioridad
El ndice de prioridad se calcula mediante la Ponderacin Aditiva Simple(SAW por sus siglas en ingls) que es uno de los mtodos mas usados en las
MCDM [33], dnde la mejor alternativa se deriva de la ecuacin:
A ={ui(x) |maxui(x) |i= 1, 2,...,n}
en la que ui(x) denota la utilidad de la i esima alternativa e i = 1, 2, . . . , n.
Una alternativa es mejor mientras mayor sea el valor obtenido. Dado que los
valores de los diferentes criterios no corresponden a unidades comparables,
stos deben ser normalizados mediante la expresin:
nij = rijrj
donderj es el mximo valor der en la columnaj . As, los criterios se vuelven
conmensurables y se encuentran comprendidos en un rango de 0 a 1.
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Una vez normalizados los valores, se calcula el valor de desempeo de la i
esima alternativa (pi) mediante la formula:
pi=m
j=1 wjrij
donde wj corresponde al peso del j esimo criterio y rij representa el valor
normalizado de lai esima alternativa con respecto alj esimo criterio. Substi-
tuyendo parcialmente la formula anterior, el ndice de prioridad de la iesima
especie (I.P.i) se calcula de la siguiente forma:
I.P.i= (IndV alniX 0.6428) + (expniX 0.2087) + (relevniX 0.0972) + (fenoniX 0.0512)
donde IndV alni,expni, relevni y fenoni corresponden a los valores normaliza-
dos que presenta laiesima especie para cada criterio.
En el cuadro10se presenta una simulacin en la que se asignaron valores a
los diferentes criterios del MSEP. Para aquellos diferentes al IndVal, stos fueron
asignados de tal manera que la sp1 y la sp7 representaran la mejor y peor
alternativa respectivamente. En funcin de los valores del IP, el orden de se-
leccin de las especies sera: sp1 sp5 sp2 sp3 sp4 sp6 sp8 sp7.
Base de datos
Para almacenar los datos generados sobre los organismos asociados a los
cultivos GM y convencionales en los sitios de liberacin, se diseo una base de
datos relacional en el manejador MySQL que permite realizar las bsquedas
necesarias para la conformacin de la matriz de seleccin y el clculo delIP. Debido a la cardinalidad de las relaciones que existen entre los diferentes
tipos de datos, el almacenarlos en una hoja plana del tipo hoja de clculo
hara inviable la recuperacin de los datos con la estructura adecuada y la
automatizacin del proceso. MySQL puede ser descargado de forma gratuita
en la pgina
.
33
http://www.mysql.com/http://www.mysql.com/ -
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IndVal expo relev feno IndValn expon relevn fenon IP
sp1 3.162 3 3 3 1.000 1.000 1.000 1.000 0.9999
sp2 1.825 3 2 2 0.577 1.000 0.666 0.666 0.6788
sp3 2.309 1 2 3 0.730 0.333 0.666 1.000 0.6550
sp4 1.825 2 2 2 0.577 0.666 0.666 0.666 0.6092
sp5 2.372 3 3 3 0.750 1.000 1.000 1.000 0.8395
sp6 1.154 1 3 3 0.365 0.333 1.000 1.000 0.4527
sp7 1.054 1 1 1 0.333 0.333 0.333 0.333 0.3333
sp8 0.585 3 2 1 0.185 1.000 0.666 0.333 0.4096
Cuadro 10: Matriz de valores simulados para los criterios cuantitativos delMSEP; IndValn, expon, relevn y fenon corresponden a los valores
normalizados; IP = ndice de prioridad; IndVal = IndVal del clusterA de la tabla4.
La base de datos consta de 16 tablas que representan las diferentes entida-
des en que se pueden descomponer los datos. En la figura 7se muestra el
modelo lgico correspondiente.
Ya que no se cuenta con datos sobre los organismos presentes en los sitios de
liberacin, las tablas de la base se poblaron con datos ficticios para probar
el funcionamiento del MSEP.
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Figura7:Modelodelabasededatos.
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Clculos
El MSEP integra la informacin en forma tabular mediante una matriz semejan-
te en su estructura a la propuesta por Andow,et al. [6]; las columnas represen-
tan los diferentes criterios considerados y las filas a las especies encontradasen el sitio de liberacin. Los clculos necesarios para obtener el valor de los
criterios que as lo requieren as como el IP, se realizan mediante el lenguaje
de programacin estadsticoR[66]. Este lenguaje presenta varias ventajas en
lo que respecta a la integracin del presente mtodo:
1. Existencia de libreras especficas que permiten calcular directamente
los valores de los criterios. El clculo del IndVal se realiza mediante la
libreraindicspecies[15], la distancia filogentica a partir del archivo ne-
xus se calcula con la funcin distTips de la librera adephylo[42] mientras
que los ndices de diversidad de las comunidades muestreadas, con las
funciones respectivas de la libreravegan[54].
2. Interoperatividad con la base de datos. El valor de los diferentes crite-
rios se calcula a partir de tablas creadas mediante bsquedas espec-
ficas en la base de datos. La librera RMySQL[41] permite establecer la
interfase necesaria entre Ry el manejador MySQL para el intercambio
bidireccional de datos.
3. Libre y de cdigo abierto. Se puede descargar gratuitamente de la di-
reccin
.
Automatizacin
Si bien los componentes de software integrados en el MSEP tienen muchas
ventajas, Ry MySQL presentan el inconveniente de ser poco amigables conel usuario. Ya que las instrucciones se ingresan mediante una interfase de
lnea de comandos (CLI), el usuario debe tener conocimiento de ambos len-
guajes. Para minimizar al mximo la interaccin con el software, se escribi
un script (MESP.r) que permite la interaccin mediante una interfase grfica
y realiza todos los clculos necesarios de manera automtica. Una vez con-
cluidos los clculos, se exporta la matriz de seleccin resultante a un archivo
36
http://www.r-project.org/ -
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delimitado por comas (.csv). Adems de este archivo, el script genera una
serie de grficas que presentan informacin sobre la diversidad y riqueza de
especies de los diferentes sitios de liberacin (figura13). Varios estudios en los
que se analizan los posibles efectos de cultivos GM en organismos no blanco
en campo, incluyen ndices de este tipo, que reflejan la heterogeneidad delas poblaciones o comunidades estudiadas [16,19,27,48,71] y permiten su
comparacin.
En las figuras8y9se muestra de forma esquemtica la integracin del MSEP.
Consideraciones finales
La utilidad del mtodo de seleccin de especies prioritarias aqu propuesto,
depende completamente de la cantidad y calidad de la informacin ge-
nerada en los sitios de liberacin. En este sentido, se necesitan datos de al
menos dos sitios de liberacin diferentes. Se recomienda utilizar la estructura
de las tablas de la base de datos como referencia para la solicitud de sta y
as minimizar el manejo y la adecuacin de los datos entregados.
El script permite la generacin de la matriz de seleccin de forma automti-
ca; si se requerien realizar cambios de fondo (p.ej. la utilizacin de otro den-
drograma para el clculo de la distancia filogentica), es necesario realizar
modificaciones tanto al script como a la base de datos.
Dada la robustez del software utilizado, es posible realizar muchas otras bus-
quedas y anlisis diferentes a los considerados; sin embargo, se recomienda
que sto sea llevado a cabo por una persona que posea conocimentos so-
bre ambos lenguajes.
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Figura 8: Estructura grfica del mtodo de seleccin propuesto; las dos lineasinferiores vienen del la figura9
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Figura 9: Estructura grfica del mtodo de seleccin propuesto; las lineas su-periores conectan con la figura8
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Figura 10: Vistas de la interfase grfica del MSEP; izq. carga del archivo nexus;der. calculo de la distancia filogentica.
Figura 11: Vistas de la interfase grfica del MSEP: izq. seleccin del cluster; der.seleccin del taxa blanco del OGM.
Figura 12: Vista de la interfase grfica del MSEP; aviso de trmino.
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Figura 13: Diferentes ndices de diversidad calculados para los sitios de libe-racin; sup. izq. riqueza de especies; sup. der. ndice de diversidadde Simpson; inf. izq. ndice de diversidad de Shanon; inf. der. den-drograma de agrupamiento de los sitios en funcin de las especiespresentes.
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