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El artículo se basa en la creación de un protocolo adaptado para escanear, detectar, clasificar e identificar objetos digitalizados correspondientes a macroinvertebrados bentónicos de río utilizando un procedimiento de imagen semiautomático. Este procedimiento permite la adquisición de las distribuciones de tamaño individuales y métricas de tamaño de una comunidad de macroinvertebrados en aproximadamente 1 h.
El tamaño corporal es un rasgo funcional importante que puede utilizarse como bioindicador para evaluar los impactos de las perturbaciones en las comunidades naturales. La estructura del tamaño de la comunidad responde a gradientes bióticos y abióticos, incluidas las perturbaciones antropogénicas en taxones y ecosistemas. Sin embargo, la medición manual de organismos de cuerpo pequeño como los macroinvertebrados bentónicos (por ejemplo, >500 μm a unos pocos centímetros de largo) lleva mucho tiempo. Para acelerar la estimación de la estructura del tamaño de la comunidad, aquí, desarrollamos un protocolo para medir semiautomáticamente el tamaño corporal individual de los macroinvertebrados de río preservados, que son uno de los bioindicadores más utilizados para evaluar el estado ecológico de los ecosistemas de agua dulce. Este protocolo está adaptado de una metodología existente desarrollada para escanear mesozooplancton marino con un sistema de escaneo diseñado para muestras de agua. El protocolo consta de tres pasos principales: (1) escanear submuestras (fracciones de tamaño de muestra finas y gruesas) de macroinvertebrados de río y procesar las imágenes digitalizadas para individualizar cada objeto detectado en cada imagen; (2) crear, evaluar y validar un conjunto de aprendizaje a través de inteligencia artificial para separar semiautomáticamente las imágenes individuales de macroinvertebrados de los detritos y artefactos en las muestras escaneadas; y (3) que representa la estructura de tamaño de las comunidades de macroinvertebrados. Además del protocolo, este trabajo incluye los resultados de calibración y enumera varios desafíos y recomendaciones para adaptar el procedimiento a las muestras de macroinvertebrados y considerar mejoras adicionales. En general, los resultados apoyan el uso del sistema de escaneo presentado para la medición automática del tamaño corporal de los macroinvertebrados de río y sugieren que la representación de su espectro de tamaño es una herramienta valiosa para la bioevaluación rápida de los ecosistemas de agua dulce.
Los macroinvertebrados bentónicos se utilizan ampliamente como bioindicadores para determinar el estado ecológico de las masas de agua1. La mayoría de los índices para describir comunidades de macroinvertebrados se centran en métricas taxonómicas. Sin embargo, se fomentan nuevas herramientas de bioevaluación que integren el tamaño corporal para proporcionar una perspectiva alternativa o complementaria a los enfoques taxonómicos 2,3.
El tamaño corporal se considera un metarasgo que está relacionado con otros rasgos vitales como el metabolismo, el crecimiento, la respiración y el movimiento4. Además, el tamaño corporal puede determinar la posición trófica y las interacciones5. La relación entre el tamaño corporal individual y la biomasa normalizada (o abundancia) por clase de tamaño en una comunidad se define como el espectro de tamaño6 y sigue el patrón general de una disminución lineal en la biomasa normalizada a medida que aumenta el tamaño individual en una escala logarítmica7. La pendiente de esta relación lineal ha sido ampliamente estudiada teóricamente, y estudios empíricos a través de ecosistemas la han utilizado como un indicador ecológico de la estructura del tamaño de la comunidad4. Otro indicador sintético de la estructura del tamaño de la comunidad que se ha utilizado con éxito en los estudios de funcionamiento de la diversidad de la diversidad del tamaño de la comunidad, que se representa como el índice de Shannon de las clases de tamaño del espectro de tamaño o su análogo, que se calcula sobre la base de las distribuciones de tamaño individuales8.
En los ecosistemas de agua dulce, la estructura de tamaño de diferentes grupos faunísticos se utiliza como indicador atáxico para evaluar la respuesta de las comunidades bióticas a gradientes ambientales 9,10,11 y a perturbaciones antropogénicas 12,13,14,15,16. Los macroinvertebrados no son una excepción, y su estructura de tamaño también responde a cambios ambientales17,18 y perturbaciones antropogénicas, como la minería 19, el uso de la tierra 20, o el enriquecimiento de nitrógeno (N) y fósforo (P) 20,21,22. Sin embargo, medir a cientos de individuos para describir la estructura del tamaño de la comunidad es una tarea tediosa y lenta que a menudo se evita como una medición de rutina en los laboratorios debido a la falta de tiempo. Así, se han desarrollado varios métodos de imagen semiautomáticos o automáticos para clasificar y medir especímenes23,24,25,26. Sin embargo, la mayoría de estos métodos se centran en la clasificación taxonómica más que en el tamaño individual de los organismos y no están listos para su uso para todo tipo de macroinvertebrados. En ecología del plancton marino, un sistema de análisis de imágenes de barrido se ha utilizado ampliamente para determinar el tamaño y la composición taxonómica de las comunidades de zooplancton 27,28,29,30,31. Este instrumento se puede encontrar en varios institutos marinos de todo el mundo, y se utiliza para escanear muestras de zooplancton preservadas para obtener imágenes digitales de alta resolución de toda la muestra. El presente protocolo adapta el uso de este instrumento para estimar el espectro del tamaño de la comunidad de macroinvertebrados en los ríos de manera rápida y automática sin invertir en la creación de un nuevo dispositivo.
El protocolo consiste en escanear una muestra y procesar toda la imagen para obtener automáticamente imágenes individuales (es decir, viñetas) de los objetos de la muestra. Varias medidas de forma, tamaño y características de nivel de gris caracterizan cada objeto y permiten la clasificación automática de los objetos en categorías, que luego son validadas por un experto. El tamaño individual de cada organismo se calcula utilizando el biovolumen elipsoidal (mm3), que se deriva del área del organismo medida en píxeles. Esto permite obtener el espectro de tamaño de la muestra de manera rápida. Hasta donde sabemos, este sistema de imágenes de escaneo solo se ha utilizado para procesar muestras de mesozooplancton, pero el dispositivo puede permitir trabajar con macroinvertebrados bentónicos de agua dulce.
El objetivo general de este estudio es, por lo tanto, introducir un método para obtener rápidamente el tamaño individual de los macroinvertebrados de río preservados mediante la adaptación de un protocolo existente previamente utilizado con mesozooplancton marino 27,32,33. El procedimiento consiste en utilizar un enfoque semiautomático que opera con un dispositivo de escaneo para escanear muestras de agua y tres software abierto para procesar las imágenes escaneadas. Aquí se presenta un protocolo adaptado para escanear, detectar e identificar macroinvertebrados de río digitalizados para adquirir automáticamente la estructura de tamaño de la comunidad y las métricas de tamaño relacionadas. La evaluación del procedimiento y las directrices para mejorar la eficiencia también se presentan a partir de 42 imágenes escaneadas de muestras de macroinvertebrados fluviales recogidas en tres cuencas del noreste (NE) de la Península Ibérica (Ter, Segre-Ebre y Besòs).
Las muestras se recogieron en tramos fluviales de 100 m siguiendo el protocolo de muestreo de campo y análisis de laboratorio de macroinvertebrados bentónicos de río en ríos vadeables del Gobierno español34. Las muestras se recolectaron con un muestreador surber (marco: 0,3 m x 0,3 m, malla: 250 μm) después de un estudio de múltiples hábitats. En el laboratorio, las muestras se limpiaron y tamizaron a través de una malla de 5 mm y una malla de 500 μm para obtener dos submuestras: una submuestra gruesa (malla de 5 mm) y una submuestra fina (malla de 500 μm), que se almacenaron en viales separados y se conservaron en etanol al 70%. Separar la muestra en dos fracciones de tamaño permite una mejor estimación de la estructura del tamaño de la comunidad, ya que los organismos grandes son más raros y menos que los organismos pequeños. De lo contrario, la muestra escaneada tiene una representación sesgada de la fracción de gran tamaño.
NOTA: El protocolo descrito aquí se basa en el sistema desarrollado por Gorsky et al.27 para el mesozooplancton marino. Una descripción específica de los pasos del escáner (ZooSCAN), el software de escaneo (VueScan 9x64 [9.5.09]), el software de procesamiento de imágenes (Zooprocess, ImageJ) y el software de identificación automática (Plankton Identifier) se puede encontrar en referencias anteriores32,33. Para ajustar mejor los tamaños de los macroinvertebrados bentónicos con respecto al mesozooplancton, una vez creado el proyecto siguiendo el protocolo original32,33, cambie el parámetro de tamaño mínimo (minsizeesd_mm) a 0,3 mm y el parámetro de tamaño máximo (maxsizeesd_mm) a 100 mm en el archivo de configuración. Para ayudar a seguir el protocolo, esto se resume en una tabla de trabajo (Figura 1). El proyecto creado se almacena en la carpeta C del equipo y se organiza en las siguientes carpetas: PID_process, Zooscan_back, Zooscan_check, Zooscan_config, Zooscan_meta, Zooscan_results y Zooscan_scan. Cada carpeta se compone de varias subcarpetas que las diferentes aplicaciones de software utilizan en los siguientes pasos del protocolo.
1. Adquisición de imágenes digitales para muestras de macroinvertebrados
2. Reconocimiento automático de los objetos
NOTA: Cree un conjunto de aprendizaje para predecir automáticamente la identidad de los objetos detectados, separando así los organismos de los desechos en la muestra.
Figura 1: Diagrama de trabajo que representa la sección 1 y la sección 2 del protocolo. Los tiempos son ilustrativos y pueden cambiar dependiendo de la computadora, la abundancia de viñetas para procesar y el número de categorías del conjunto de aprendizaje. Este caso corresponde a la validación de un conjunto de aprendizaje de tres categorías en un conjunto de 42 submuestras (en total, 47.473 viñetas). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
3. Calcular la distribución de tamaño individual, los espectros de tamaño y las métricas de tamaño
NOTA: Los cálculos mencionados en esta sección se realizaron utilizando Matlab (consulte el script como archivo complementario 1).
Límites de clase de tamaño (mm3) | Clase de tamaño punto medio (mm3) |
0,1236 | 0,1855 |
0,2473 | 0,3709 |
0,4946 | 0,7418 |
0,9891 | 1,4837 |
1,9783 | 1,4837 |
3,9560 | 5,9348 |
7,9131 | 11,8696 |
15,8261 | 23,7392 |
31,6522 | 47,4783 |
63,3044 | 94,9567 |
126,6089 | 189,9133 |
253,2178 | 379,8267 |
506,4300 | 7597,7000 |
1012,9000 | 15193,0000 |
2025,7000 |
Tabla 1: Clases de tamaño del espectro normalizado de tamaño de biomasa (NBSS). La tabla también muestra los límites de clase de tamaño 15 y los puntos medios de clase de tamaño de los organismos.
Adquisición de imágenes digitales de muestras de macroinvertebrados
Matices de escaneo: Deposición de etanol en la bandeja de escaneo
Mientras probaban el sistema para macroinvertebrados, varios escaneos fueron de mala calidad. Un área oscura saturada en el fondo impidió el procesamiento normal de la imagen y la medición de los tamaños individuales de los macroinvertebrados (Figura 2). Se han dado varias razones para la aparición de áreas satu...
La adaptación de la metodología descrita por Gorsky et al. 2010 para macroinvertebrados ribereños permite una alta precisión de clasificación en la estimación de la estructura del tamaño de la comunidad en macroinvertebrados de agua dulce. Los resultados sugieren que el protocolo puede reducir el tiempo para estimar la estructura de tamaño individual en una muestra a aproximadamente 1 hora. Por lo tanto, el protocolo propuesto está destinado a promover el uso rutinario de espectros de tamaño de macroinvertebrad...
Los autores declaran que no hay intereses potenciales en conflicto.
Este trabajo ha contado con el apoyo del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (número de subvención RTI2018-095363-B-I00). Agradecemos a los miembros del CERM-UVic-UCC Èlia Bretxa, Anna Costarrosa, Laia Jiménez, María Isabel González, Marta Jutglar, Francesc Llach y Núria Sellarès su trabajo en muestreo de campo de macroinvertebrados y clasificación de laboratorio y a David Albesa por colaborar en el escaneo de muestras. Por último, agradecemos a Josep Maria Gili y al Institut de Ciències del Mar (ICM-CSIC) el uso de las instalaciones del laboratorio y del dispositivo escáner.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Beaker | Labbox | Other containers could be used | |
Dionized water | Icopresa | 8420239600123 | To dilute the ethanol |
Funnel | Vitlab | 41094 | |
Glass vials 8 ml | Labbox | SVSN-C10-195 | 1 vial/subsample |
ImageJ Software | Free access | Version 4.41o/ Image processing software | |
Large frame | Hydroptic | Provided by ZooScan | 24.5 cm x 15.8 cm |
Monalcol 96 (Ethanol 96) | Montplet | 1050JE001 | |
Plankton Identifier Software | Free access | Version 1.2.6/ Automatic identification software | |
Sieve | Cisa | 26852.2 | Nominal aperture 500µ and nominal aperture 0,5 cm |
Tweezers | Bondline | B5SA | Stainless, anti-magnetic, anti-acid |
VueScan 9 x 64 (9.5.09) Software | Hydroptic | Version 9.0.51/ Sacn software | |
Wooden needle | Any plastic or wood needle can be used | ||
Zooprocess Software | Free access | Version 7.14/Image processing software | |
ZooScan | Hydroptic | 54 | Version III/ Scanner |
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