cosimmr: Una nueva herramienta para el análisis de dietas animales

Entender qué comen los animales y cómo diferentes alimentos contribuyen a sus dietas es clave en la ecología. Los investigadores estudian las dietas de los animales para ver cómo interactúan con su entorno. Una herramienta común para examinar dietas se llama Modelo de Mezcla de Isótopos Estables (SIMM). Este modelo ayuda a los científicos a recopilar información sobre la dieta de un animal analizando las firmas químicas que se encuentran en sus tejidos.

#¿Qué es cosimmr?

cosimmr es un nuevo paquete de software diseñado para el lenguaje de programación R. Está hecho especialmente para ajustar modelos que estudian las dietas de los animales, incluyendo factores adicionales llamados Covariables. Estas covariables proporcionan más información que ayuda a los investigadores a analizar las proporciones dietéticas más a fondo. El paquete también tiene funciones fáciles de usar para crear gráficos y estadísticas resumidas.

#El desafío con los modelos tradicionales

Muchos SIMMs tradicionales dependen de un método llamado Cadena de Markov Monte Carlo (MCMC) para los cálculos. Aunque MCMC puede dar resultados precisos, a menudo toma mucho tiempo, especialmente para modelos complejos que incluyen factores adicionales. Para algunos modelos, puede tardar días en realizar todos los cálculos, a veces incluso requiriendo millones de iteraciones.

En cambio, cosimmr usa un método diferente llamado Bayes Variacional de Forma Fija (FFVB). Este enfoque permite cálculos mucho más rápidos sin perder precisión. En pruebas, cosimmr mostró un aumento de velocidad impresionante comparado con los métodos tradicionales.

#¿Cómo funciona cosimmr?

El paquete cosimmr proporciona una explicación completa de sus cálculos subyacentes. Esto incluye ajustes sobre cómo diferentes alimentos pueden alterar los isótopos en el cuerpo de un animal. Los investigadores pueden comparar los resultados de cosimmr con los de otros modelos líderes como MixSIAR, confirmando su fiabilidad.

Mientras que MCMC garantiza que los resultados eventualmente converjan, FFVB estima resultados rápidamente. En la práctica, cosimmr pudo ofrecer resultados similares a MCMC en mucho menos tiempo, convirtiéndolo en una herramienta valiosa para los investigadores.

#Antecedentes sobre los Modelos de mezcla de isótopos estables

Los Modelos de Mezcla de Isótopos Estables han sido ampliamente usados en la investigación ecológica durante unos 20 años. Estos modelos ayudan a los científicos a estudiar lo que comen los animales examinando elementos químicos específicos que se encuentran en sus tejidos, como carbono, nitrógeno y azufre. Cuando los investigadores conocen las proporciones de isótopos de las fuentes de alimento potenciales, pueden estimar cuánto contribuye cada alimento a la dieta de un animal.

#Usando cosimmr para el análisis de dietas

El paquete cosimmr fue creado para simplificar el proceso de ejecución de estos modelos, especialmente cuando se involucran covariables. Está diseñado para ser fácil de usar, lo que significa que incluso investigadores que pueden no ser expertos en R aún pueden usarlo efectivamente.

Los SIMMs también se pueden encontrar en otros campos, como la geología y los estudios de contaminación. En estos contextos, la gente a menudo se refiere a modelos similares como 'modelos de asignación de fuentes' o 'análisis de balance de masa.'

#Marco matemático básico de los SIMMs

En su esencia, un SIMM involucra mezclas de fuentes de alimento y la determinación de cuánto contribuye cada fuente a la dieta total de un animal. Los componentes esenciales de los SIMMs incluyen:

• Valores de mezcla de datos de trazadores del consumidor.
• Proporciones de cada fuente de alimento que contribuyen a estos valores de mezcla.
• Valores de trazadores de las fuentes de alimento.
• Términos de error residual que capturan la incertidumbre en las mediciones.

Los modelos matemáticos a menudo necesitan ajustarse para tener en cuenta factores como la variación en la asimilación de alimentos y las diferencias en las firmas isotópicas de diferentes fuentes de alimento.

#Ejecutando el paquete cosimmr

Para usar cosimmr, los investigadores necesitan cargar sus datos en R e ingresar detalles sobre los isótopos y fuentes de alimento que están estudiando. El paquete incluye funciones para ayudar a asegurar que los datos estén formateados correctamente. Los investigadores pueden visualizar los datos usando gráficos de espacio iso, que muestran cómo los isótopos de animales individuales se relacionan con las diferentes fuentes de alimento.

Una vez que los datos están listos, los usuarios ejecutan sus modelos a través de las funciones de cosimmr. El paquete genera salidas que resumen las contribuciones dietéticas de cada fuente de alimento.

#Representación gráfica de los resultados

Una de las fortalezas de cosimmr es su capacidad para crear varios gráficos. Por ejemplo, después de ejecutar los modelos, los usuarios pueden crear gráficos que muestran la proporción de diferentes fuentes de alimento en las dietas de animales específicos. Esto ayuda a los investigadores a visualizar y entender cómo varían las proporciones dietéticas, especialmente en relación con las covariables incluidas en el análisis.

#Importancia de las covariables

Incluir covariables en un SIMM ayuda a evitar problemas con la independencia de los datos. Si se dejan fuera factores importantes, los resultados pueden no ser válidos. Al incorporar estos elementos adicionales, los investigadores pueden explorar relaciones causales entre las covariables y las proporciones dietéticas más efectivamente.

La salida de cosimmr es fácil de usar, proporcionando resultados interpretables que se pueden aplicar a escenarios del mundo real. Por ejemplo, los investigadores pueden ver cómo los cambios en covariables específicas afectan la dieta de un animal.

#Comprobaciones de simulación

Para asegurarse de que cosimmr proporciona resultados precisos, los investigadores realizaron simulaciones para ver qué tan bien el paquete estima proporciones dietéticas. Probaron varios tamaños de conjuntos de datos y configuraciones, examinando con qué frecuencia las salidas coincidían con los valores verdaderos. Los resultados mostraron que las estimaciones de cosimmr fueron consistentes y confiables.

#Estudios de caso

El valor de cosimmr es evidente en varios estudios de caso donde se aplicó a datos de animales reales. Cada estudio de caso muestra la efectividad del paquete al comparar resultados con otros métodos bien conocidos como MixSIAR.

#Estudio de caso 1: Gansos Brent

El primer ejemplo involucró el estudio de la dieta de los Gansos Brent. Los investigadores observaron cómo las dietas de los gansos cambiaron con el tiempo basado en una covariable categórica que representaba diferentes grupos de individuos. Los resultados indicaron que el momento de la muestreo afectó las dietas de los gansos, destacando la importancia de incluir covariables en el análisis.

#Estudio de caso 2: Datos de Isópodos

En otro estudio, los investigadores examinaron isópodos de diferentes sitios. El análisis incluyó una sola covariable que representaba la cobertura algal en cada sitio. Los resultados mostraron que las proporciones de diferentes fuentes de alimento variaron significativamente según las condiciones del sitio.

#Estudio de caso 3: Datos de Cocodrilos

El último estudio de caso se centró en cocodrilos, donde los investigadores ejecutaron múltiples modelos para comparar resultados. Evaluaron diferentes combinaciones de covariables y determinaron que cosimmr funcionó de manera eficiente, devolviendo resultados comparables a MixSIAR pero con un tiempo de cálculo significativamente menor.

#Conclusión

La introducción de cosimmr marca un avance significativo en el campo de los Modelos de Mezcla de Isótopos Estables. Al utilizar Bayes Variacional de Forma Fija, este paquete permite a los investigadores realizar análisis complejos mucho más rápido y eficientemente, sin perder precisión.

La capacidad de incluir covariables enriquece el análisis, haciendo más fácil sacar conclusiones significativas sobre las dietas de los animales. A medida que el paquete sigue desarrollándose, tiene potencial para más mejoras, incluyendo técnicas de modelado más avanzadas.

En resumen, cosimmr es una herramienta poderosa diseñada para revolucionar el estudio de las dietas de los animales, permitiendo a los investigadores obtener una comprensión más profunda de las interacciones ecológicas. A través de su interfaz fácil de usar y cálculos eficientes, cosimmr abre el camino para una mejor comprensión de cómo los animales se relacionan con sus entornos.