On the architectural features of ecological and biological networks

Resumen

RESUMEN A lo largo de esta tesis estudiamos cómo algunas características arquitectónicas de las redes ecológicas y biológicas determinan su funcionamiento. Para este estudio usaremos un enfoque ¿sistémico¿, considerando todo el sistema en su conjunto, basado en la aplicación de la mecánica estadística de redes complejas a estos sistemas vivos. Este enfoque hace posible el estudio de comportamientos emergentes de interés, como estabilidad, direccionalidad, estructura jerárquica, robustez frente a extinciones o la existencia de una estructura anidada. El estudio de la estructura ¿estática¿ de estas redes ha resultado ser de mucha ayuda, y podemos distinguir tres partes fundamentales de nuestro enfoque: - Al ser muy interdisciplinar (puede aplicarse a sistemas muy diversos) permite contrastar redes de tipo muy diferente, y por tanto permite identificar patrones muy generales. -Nos basamos en el diseño de modelos y simulaciones computacionales. Esto es nuestro ¿laboratorio¿ básico. En este estudio intentamos mantener los modelos lo mas simple posibles. -Y por ultimo, pero no menos importante, el uso de modelos nulos es fundamental en nuestro estudio. Comparar la estructura de las redes naturales (o sintéticas) con modelos sin estructura (random) permite establecer la relevancia estadística de diferentes patrones. Hay que prestar mucha atención al diseño de estos modelos, pues de eso puede depender el resultado. Dentro de este enfoque ¿minimal¿ hemos estudiado diferentes propiedades tanto de redes dirigidas (redes tróficas, genéticas, neuronales) como no dirigidas (redes mutualistas de polinizadores y plantas y de semillas y dispersores). En la primera parte de la tesis nos centramos principalmente en la gran estabilidad que presentan las redes tróficas y en la direccionalidad inherente a muchas redes ecológicas y biológicas. En el tema de redes tróficas, el resultado mas relevante es la fuerte correlación entre estabilidad lineal y una característica de estas redes que hemos denominado ¿coherencia trófica¿ [1]. En esta línea proponemos un modelo (Preferential Preying model) como algoritmo sencillo para generar redes sintéticas con una estructura similar a las redes tróficas. Este modelo es capaz de generar redes con un estabilidad similar a las naturales, y sugiere que si las redes están suficientemente estratificadas podría esperarse que la estabilidad del sistema aumentase con el tamaño y la complejidad. Aunque es necesario estudiar esto mas a fondo, esto sugiere que no tendríamos que estar tan sorprendidos por la gran estabilidad de los ecosistemas. Cambiando ligeramente de tema, pero todavía relacionado con la estabilidad, dirigimos nuestra atención a la ausencia de loops (observada experimentalmente) en redes ecológicas y biológicas. Esta característica ha sido asociada muchas veces a la alta estabilidad de este tipo de sistemas. Aunque esta relación ha sido ampliamente estudiada, la estadística de loops no lo ha sido tanto. Siguiendo esta linea hacemos la hipótesis de que la ausencia de loops proviene de la existencia de una direccionalidad intrínseca en estos sistemas. Para contrastar esta hipótesis diseñamos un modelo para generar redes con una direccionalidad determinada, dependiente de un parámetro,¿. Este modelo reproduce las curvas experimentales, y por lo tanto nos permite concluir que la existencia de una direccionalidad constituye una explicación simple pero efectiva de esta ausencia de loops [2]. Avanzando a la segunda parte de la tesis, dedicada a redes bipartitas mutualistas, nos centramos en determinar las características topológicas que están detrás de la estructura anidada presente en estas redes, así como en proponer un marco para determinar la importancia de las diferentes especies en estas comunidades. Nuestra primera aportación es la introducción de un nuevo índice para medir la estructura anidada, que esta normalizado para que en redes random sin correlaciones su valor sea la unidad. Encontramos también que curiosamente las redes random de tamaño finito exhiben cierto grado de disasortatividad, y por tanto, también de anidamiento. De hecho, existe una correspondencia clara entre disasortatividad y anidamiento: en general las redes disasortativas son también anidadas[3]. Con la idea de contribuir a la conservación de estas comunidades mutualistas proponemos un método para medir la importancia de cada una de las especies que forman estas redes. El método, que hemos denominado MusRank, genera unos rankings que son mucho mejores que todos los demás usados. La ordenación emergente permite determinar la importancia de cada especie de una manera eficiente, con sentido, y robusta. Pensamos que este nuevo enfoque puede tener un uso practico en estrategias de conservación de la biodiversidad y de gestión de ecosistemas, a la hora de tomar decisiones en que aspectos de los ecosistemas necesitan mas protección[4]. En resumen, hemos usado la mecánica estadística de sistemas complejos para abordar diferentes problemas en sistemas ecológicos y biológicos. Esto nos ha permitido estudiar el efecto que la estructura de estos sistemas tiene en su funcionamiento, enfocándonos en algunas estructuras características. [1] S. Johnson, V. Domníguez-garcía and MA. Muñoz. Trophic coherence determines foodweb stability. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, accepted, 2014. [2] V. Domínguez-garcía, S. Pigolotti, and MA. Muñoz. Inherent directionality explains the lack of feedback loops in empirical networks. submitted, 2014. [3] S. Johnson, V. Domínguez-garcía and MA. Muñoz. Factors determining nestedness in complex networks. PloS ONE, page e74025. [4] V. Domínguez-García and MA. Muñoz, Ranking species in mutualistic networks. Submited, 2014