"BipartGraph" es una herramienta de visualización de datos que permite predecir con anticipación qué especies de fauna y flora corren el riesgo de desaparecer, establecer medidas correctoras y pronosticar qué consecuencias puede tener para cada país las variaciones producidas en sus ecosistemas naturales. La herramienta ha sido creada por un equipo de investigadores formado por Javier Galeano y Juan Manuel Pastor, investigadores del Grupo de Sistemas Complejos de la Universidad Politécnica de Madrid, Javier García Algarra, profesor en el Grado en Ingeniería del Software en el Centro Universitario U-tad, junto con Mary Luz Mouronte, profesora de la Universidad Francisco de Vitoria.
La herramienta es de especial utilidad para los ecólogos al mostrarles de forma visual y numérica los resultados de las interacciones ecológicas. El usuario puede, por ejemplo, identificar las especies de plantas amenazadas por la desaparición de polinizadores o bien a la inversa. Esta labor no es trivial para los ecosistemas reales, con decenas de especies y cientos de interacciones. La importancia de las especies está relacionada con la posición que ocupan en la red, es decir, la desaparición de especies centrales puede provocar un efecto catastrófico denominado "extinción en cascada" que conllevaría la desaparición tanto de la planta, como de sus polinizadores.
En este trabajo se han diseñado y desarrollado dos nuevos tipos de visualizaciones, utilizando la teoría de grafos. Una es la denominada "Polar Plot", trabaja reduciendo la información de las nuevas magnitudes en un único gráfico, mientras que la visualización, "Ziggurat Plot", permite una mejor visión de la conectividad gracias al agrupamiento espacial.
Ecólogos de distintos grupos de investigación de primer nivel ya utilizan este software gratuito que ayuda, entre otras cosas, a identificar especies en riesgo por distintos factores: cambio climático, estrés hídrico, desplazamiento de sus hábitats por la presión humana, etc. También puede emplearse en el análisis de otro tipo de redes comunes en investigación biotecnológica, como el conjunto de relaciones entre enfermedades hereditarias y genes que las provocan.
Ignasi Bartomeus, investigador y científico en la Estación Biológica de Doñana (EBD-CSIC) y usuario de la herramienta explica que “cuando se usan datos complejos, poder visualizarlos es muy importante para entenderlos. BipartGraph ofrece una visualización diferente y ordenada que nos permite entender las redes de interacciones entre plantas y polinizadores más fácilmente. Mi trabajo consiste en entender cómo la destrucción del hábitat afecta a las plantas y a sus polinizadores, pero para eso es importante saber cómo interaccionan entre ellos. BipartGraph nos ayuda a ver qué especies son las centrales estructurando esta red de interacciones complejas. Por ejemplo, en el Parque Natural de Doñana hemos visto como en 2016 un episodio climatológico extremo de sequía y calor asociado al cambio de temperatura global, avanzó la actividad de los polinizadores y plantas más de un mes y medio respecto a lo esperado, sin embargo, las especies que forman el núcleo de la comunidad fueron bastante estables. Esto indica que hay mecanismos que pueden amortiguar estos cambios, al menos por ahora”.
Wilfredo Falcón es ecólogo de islas en la Universidad de Zurich (Suiza) y actualmente está utilizando la herramienta como parte de su proyecto de investigación doctoral para estudiar la red de dispersión de semillas del atolón de Aldabra, una isla aislada en el Océano Índico. Según expone “la visualización de redes biológicas (y no biológicas) por medio de "BipartGraph", a diferencia de otros métodos, me permite observar de manera intuitiva y clara la estructura de la red de dispersión de semillas de Aldabra, y en mi caso, su estructura altamente anidada y su falta de modularidad. Además, también hice uso de estas medidas para describir el rol de los distintos animales y plantas dentro de dicha red. Por ejemplo, las tortugas gigantes de Aldabra y las palomas de Comoro resultaron ser frugívoros importantes en la red de dispersión de semillas de Aldabra basado en las métricas de k-degree y k-risk”.
