Título del proyecto:
Transformando una disciplina centenaria: PollenGeo, un hito en la palinología digital
Nombre del mentor:
Ubicación de la pasantía. ¿El mentor estará en esta ubicación?
CTPA, Panamá. El mentor estará en esta ubicación.
Resumen y objetivos del proyecto:
Construcción de un conjunto de datos de imágenes palinológicas de polen fósil y reciente de la región neotropicalque revolucionará el uso de los datos de polen en los neotrópicos y servirá como modelo para el análisis de microfósiles a nivel global.
El problema a resolver:
La palinología es una práctica con más de un siglo de antigüedad que se utiliza en diversas áreas de investigación, desde la ecología de la polinización hasta la reconstrucción de paleovegetaciones y la exploración petrolera. La tarea central de cualquier análisis palinológico consiste en contar los granos de polen, lo que implica encontrar, identificar y comparar millones de granos de polen con miles de especies de plantas recientes y fósiles.
Un palinólogo pasa cientos de horas escaneando portaobjetos bajo el microscopio para identificar granos de polen aislados, lo cual es particularmente desafiante en los trópicos debido a la gran cantidad de especies vegetales posibles. Aun después de años de entrenamiento, solo se logra identificar un número limitado de especies. Este desafío se intensifica con los registros fósiles, ya que existen miles de tipos de polen fósil que pertenecen a especies extintas. Otro problema significativo es la falta de verificación por parte de otros expertos, ya que no se documentan las coordenadas de cada grano en un portaobjetos, lo que dificulta la reproducibilidad de los conteos.
La solución propuesta: Portaobjetos digitales + redes neuronales
Las redes neuronales y la capacidad de digitalizar un portaobjetos completo a múltiples planos focales permiten a la palinología ingresar a una nueva era. Un estudio piloto publicado en PNAS (Romero et al., 2020) demostró que esta idea es viable, y ahora se está ampliando al reino vegetal completo.
El esquema PollenGeo tiene tres componentes:
1. Producción de un conjunto de entrenamiento.
2. Digitalización de un grano desconocido.
3. Un algoritmo de red neuronal compara el grano desconocido con el conjunto de entrenamiento para asignarle una probabilidad de pertenencia a cada taxón del conjunto de entrenamiento.
El paso más crítico es la construcción del conjunto de entrenamiento. El Smithsonian cuenta con recursos únicos para proporcionar el conjunto adecuado para polen fósil y reciente neotropical:
• La Colección Graham de Polen, la más grande de los neotrópicos, con 17,800 especies representadas en ~25,000 portaobjetos.
• La mejor colección de polen fósil del Neógeno de Amazonia, con casi las 700 especies fósiles ya descritas.
• Décadas de experiencia en el estudio de polen tropical, tanto reciente como fósil, para entrenar y validar adecuadamente una red neuronal.
Objetivos de mentoría y beneficios para el pasante:
Aprender a digitalizar polen y esporas, y analizar imágenes microscópicas.
Rol del pasante, formación deseada y productos esperados:
El pasante participará en diversas tareas relacionadas con el proyecto de digitalización, incluyendo el manejo de cajas palinológicas, la búsqueda de granos bajo el microscopio, el uso de microscopios avanzados para fotografiar especímenes de polen y el uso de software (NIS, ZEN, Omero, Fiji) para optimizar y analizar imágenes.
7. ¿Qué actividades grupales, asistencia a charlas, orientación profesional y otras oportunidades educativas y experienciales están programadas regularmente para los pasantes?
Reuniones una vez por semana.
