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Los análisis de códigos de barras de ADN, una buena herramienta para conocer los modelos de distribución de los hongos Wednesday, 09 de June de 2021 | Gabinete de Prensa

►  Un estudio llevado a cabo por investigadores del CSIC en el Real Jardín Botánico de Madrid revela la importancia de la correcta identificación de las especies a la hora de elaborar sus mapas de distribución


►  El trabajo publicado en la revista Ecology and Evolution se ha centrado en el análisis molecular de muestras de herbario bajo los nombres de las morfoespecies Xylodon paradoxus, X. flaviporus y X. raduloides

 

 

Los modelos de distribución de especies, a partir de la relación entre los registros de presencia y diferentes predictores ambientales (temperatura, precipitación, etc.), son herramientas útiles para revelar el rango geográfico de una especie. Para numerosos grupos de organismos, incluidos los hongos, se ha generalizado el uso de grandes bases de datos (como el Global Biodiversity Information Facility - GBIF) en las que se almacenan estos registros de presencias. Sin embargo, en el caso de los hongos sus especies no siempre se distinguen con facilidad a través de su morfología y la taxonomía de algunos de sus grupos no está completamente establecida.

 

Ahora, un estudio llevado a cabo por investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) en el Real Jardín Botánico (RJB) de Madrid, con la participación de un investigador del Real Jardín Botánico Victoria de Melbourne, explora el efecto de la incertidumbre taxonómica en las bases de datos utilizadas para modelar distribuciones de hongos y confirma la eficacia de identificar especies por códigos de barras de ADN para precisar con mayor exactitud su distribución.

 

Los investigadores  han centrado el estudio, publicado en Ecology and Evolution, en los modelos de distribución de especímenes bajo los nombres de tres morfoespecies, Xylodon paradoxus, X. flaviporus y X. raduloides (Hymenochaetales, Basidiomycota) comparándolos con los  modelos obtenidos a partir de la identificación por código de barras de ADN de los mismos especímenes.

 

"El resultado obtenido confirmó la existencia de hasta 19 especies candidatas, cuya distribución potencial se modelizó utilizando variables climáticas, geográficas y bióticas mediante el algoritmo MaxEnt", señala el investigador del RJB-CSIC Javier Fernández-López que en la actualidad trabaja en el Departamento de Biología de la Universidad Massachusetts - Boston.

 

La componente geográfica cobra relevancia

 

El estudio también confirma que la importancia de la variables climáticas, que en su día fueron primordiales para identificar estas tres morfoespecies, veía aminorado su valor cuando se aplicaban los códigos de barras de ADN para el reconocimiento de especies candidatas, restringiendo la extensión geográfica de la distribución de las especies propuestas.

 

"Nuestros resultados también muestran que la incertidumbre taxonómica tiene un fuerte efecto en los resultados de modelos, como es el caso del género Xylodon, y, por tanto, se pueden obtener distribuciones engañosas cuando especies crípticas enmascaran la diversidad real de los registros de presencia. Igualmente es importante indicar que esta herramienta permite evaluar con mayor precisión aquellos especímenes preservados en colecciones de historia natural y comprobar si el nombre de la especie que figura en su etiqueta coincide con los criterios actuales de reconocimiento de especies", indica Javier Fernández-López.

 

En las últimas décadas, los estudios ecológicos y biogeográficos han utilizado nuevas herramientas para modelar la distribución de especies a partir de registros de presencia. En el proceso de modelado, se ha prestado mucha atención al rendimiento del algoritmo y el tamaño de la muestra y el sesgo de recolección, pero la incertidumbre taxonómica en los registros de presencia (falsos positivos) ha atraído menos interés.

 

En muchas bases de datos basadas en ciencia ciudadana, solo se dispone de una lista con coordenadas geográficas y los investigadores deben confiar en la precisión de estas coordenadas y en la exactitud de las identificaciones de especies. Esta incertidumbre taxonómica podría producir resultados engañosos con importantes consecuencias económicas o de conservación.

 

 

Modelo de distribución de las especies

 

 

Modelo de distribución de la morfoespecie Xylodon raduloides (izquierda) y modelos de distribución de las cuatro especies candidatas obtenidas tras el análisis de código de barras genético de los mismos especímenes (derecha). | © Fernández-López et al. DNA barcode analyses improve accuracy in fungal species distribution models. Ecology and Evolution

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Hoy en día, el desarrollo de herramientas moleculares ha permitido identificar una cantidad significativa de biodiversidad oculta con numerosas especies crípticas o hermanas previamente enmascaradas bajo el nombre de una sola especie. El cambio del reconocimiento de especies morfológicas al filogenético (PSR) ha rediseñado el mapa de distribución de hongos, y así surgen nuevos patrones biogeográficos cuando las morfoespecies se redefinen siguiendo los criterios de PSR.

 

No todos los hongos están en todas partes

 

El tradicional reconocimiento morfológico de especies (MSR) se ha utilizado para identificar más de 70.000 especies de hongos, describiendo distribuciones cosmopolitas para muchas de ellas.

 

"Esta distribución mundial para muchas especies de hongos ha apoyado la hipótesis de Baas Becking de que 'todo está en todas partes, pero el ambiente lo selecciona'. Esta idea, originalmente aplicada a los microorganismos, se extendió para incluir especies de hongos dado el pequeño tamaño de sus esporas: su principal agente de dispersión. Sin embargo, hoy sabemos que la supuesta distribución cosmopolita de estos organismos responde más a un desconocimiento de los límites entre sus especies que a un patrón biogeográfico real", concluye M. Teresa Telleria respecto a este trabajo.

 

 

"DNA barcode analyses improve accuracy in fungal species distribution models". Javier Fernández-López, M. Teresa Telleria, Margarita Dueñas, Tom May y María P. Martín. Ecology and Evolution. Junio, 2021

 

DOI: https://doi.org/10.1002/ece3.7737

 

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