Download Zooidentify Taxo-program:
Um programa para plataforma Windows foi gerado em python e está
disponível para download neste link
(https://drive.google.com/file/d/1YIolcP-w84CZfiZqTCvh6nAVLEqkUfqo/view?usp=sharing).
INTRODUÇÂO
Ao trabalhar com meio ambiente, diversidade de espécies ou gestão
ambiental, seja na área acadêmica ou na área profissional, é importante que
antes de ir para uma área já se saiba, de forma especulativa, quais espécies
poderiam ocorrer nela. Isso requer conhecimentos prévios provenientes de
experiência ou consultas bibliográficas.
A pesquisa/trabalho (como ecologia, paleontologia, perícia) é muitas
vezes limitada a algumas ordens devido à impossibilidade de conhecimento amplo
das espécies, desperdiçando oportunidades. Novas técnicas estão colaborando
para saber onde essas espécies ocorriam anteriormente. A Modelagem de Nicho
Ecológico (Peterson et al. 2011, Elith & Leathwick 2009) está sendo
constantemente aprimorada, onde ambientes com ocorrências conhecidas de uma
espécie são inferidos a partir de vários bancos de dados, e um modelo é
construído de onde ocorrem ambientes com características semelhantes
Os trabalhos de determinação de espécies geralmente são baseados na
observação de caracteres morfológicos, uma ferramenta comumente utilizada para
isso, e com grande eficiência ao longo dos anos é a chave dicotômica (Dallwitz
& Zurcher 2010), que se baseia na determinação seguindo uma sequência
linear de escolha de caracteres (presentes/ausentes) até a chegada da espécie
em questão, exigindo muitas etapas, tempo e conhecimento prévio de termos
específicos e muitas vezes permitindo diferentes interpretações do carater,
causando dificuldades. Outras
ferramentas como a genética utilizando Blast (2003, Schindel & Miller 2013)
também estão disponíveis, mas demandam custo e tempo, sendo mais aplicadas em
refinamentos de delimitação de espécies.
A informática desempenhou um papel importante no desenvolvimento da
pesquisa, automação e disponibilização de informação, entre outros, sendo cada
vez mais desenvolvida e complexa, onde agora com a utilização da ferramenta
DeepLearn (Schulz & Behnke 2012, Lecun et al. 2015) é capaz determinar
algumas espécies (Borowiec et al. 2022), especialmente os objetos mais
comerciais e populares, sendo uma ferramenta promissora, porém dependente de
bancos de dados disponíveis, uma vez que este software trabalha com base em
estatísticas.
Python é um sistema multifuncional,
possuindo muitos usuários, sendo uma ferramenta já consagrada no mercado,
apesar de ser complexa, entre outros (Ex: Java, Visual Basic) é o mais rápido
de aprender, além de possuir inúmeros fóruns de ajuda ( Por exemplo,
Stackoverflow, 2023). Também possui diversas bibliotecas que facilitam o
desenvolvimento de novas ferramentas.
O objetivo deste trabalho é apresentar uma
proposta de ferramenta eletrônica aplicada a trabalhadores que lidam com
taxonomia. É apresentado aqui um programa para fácil determinação de espécies,
aqui apresentado apenas para demonstrar a nova ferramenta, baseado em dados
publicados anteriormente para peixes nativos de água doce no estado do Rio
Grande do Sul (Malabarba, 2023). Mas as tabelas CSV podem ser abertas em
qualquer ordem com caracteres de interesse do pesquisador. Este modelo de
pesquisa pode ser adaptado para uso em sites científicos (E.G. Frost 2023,
Frick & Fong 2023 ou Silveira, 2018) ou smartphones.
MATERIAIS e METODOS
Utilizando Python 3.8 (Van Rossum & Drake 1995) foram utilizadas as
seguintes bibliotecas: CSV, Folium, Geopandas, OS, PIL, SYS, Tkinter e
WebBrowsers.
Banco de dados de espécies de água doce descritas por Malabarba (2023) e
ocorrências marinhas indicadas como ocorrendo no Rio Grande do Sul segundo
Froese & Pauly 2000.
Modelo de distribuição: Para os polígonos de distribuição, com base na
lista de espécies indicada por Malabarba (2023), foi realizada uma busca no
Splink (2023) por pontos de ocorrência, com inclusão de outros pontos coletados
em vouchers do Museu de Ciências Naturais do Rio Grande do Sul (MCN). Conforme
relatou Dalapicolla (2022), foi realizada a raridade de espécies com pelo menos
10km, e os pontos “outliers” foram excluídos.
Quando uma espécie não possuía informações
suficientes para gerar o modelo, foi utilizada a sub-bacia mais próxima do
ponto de ocorrência conforme modelos ANA 2023.
Para os dados ambientais foi determinado um polígono que apresenta todo
o estado (limitado por Long -49 a -57,6 e lat -27 a -33,75), pois a
distribuição de muitas espécies não se limita a este polígono, não possuindo
pontos suficientes em no estado, são aplicadas duas metodologias; O primeiro
com 19 camadas ambientais (Fick & Hijmans 2017) para toda a América do Sul.
Posteriormente cortando o polígono de interesse. A segunda metodologia, para
espécies com pontos suficientes na área do polígono, incluímos as variáveis
categóricas Hidrograma (ANA, 2023), Geologia (geoinfo, 2020), Vegetação
(Hasenack et al. 2017) e Cobertura do globo (Nelson et al. 2020) e
restringi-los apenas ao polígono. Para ambos, utilizando o sdmtoolbox (Brown,
2017), foi realizada uma PCA de heterogeneidade para as variáveis contínuas e a
utilização do arquivo Bias conforme instruções de Dalapicolla, J. (2022).
A modelagem foi realizada em MAXENT (Steven et al, 2023), utilizou
bootstrap, 10%, 100 interações com 100 réplicas. O modelo padrão utilizado foi
o mapa mediano. A partir deste mapa, foi montado um novo mapa de
ocorrência/ausência com dados acima de 60% de similaridade de nicho.
Para viabilizar o modelo, os caracteres utilizados para a chave de
demonstração do programa foram utilizados no banco de dados disponível na
UFRGS, sendo minimamente adaptados ao programa.
RESULTADOS
O programa é composto por quatro ferramentas, que estão disponíveis no
menu “iniciar”, a saber: Find by name, Find by KML, Key, Show map e Open CSV.
Find by name: Esta ferramenta apresenta uma lista com todos os 419 nomes
de espécies que ocorrem no Rio Grande do Sul mais seus sinônimos (incluindo
espécies marinhas). A seleção do nome resulta em duas listas, uma com o nome
atual e outra com sinônimos. É possível gerar um TXT a partir desta lista.
Find by KML: Nesta ferramenta é solicitado um arquivo KML. Com base nos
polígonos das bacias hidrográficas e nos modelos, realiza a busca sobreposta,
resultando em uma lista de espécies com possível ocorrência no local indicado
no arquivo. É possível gerar um arquivo TXT com a lista resultante. As
ocorrências aqui incluem aquelas que estão restritas à bacia sub-hidrográfica e
aos mapas constantes no “Show map”.
Key: Esta ferramenta permite ao usuário usar os dados com os quais é
mais confortável trabalhar. Anteriormente neste programa, todos os dados
coletados no site já estão disponíveis nativamente, sendo separados por
‘corpo’, ‘forma’, ‘cabeça’, ‘nadadeiras’ e ‘coloração’. A partir desta etapa, é
possível fazer uma restrição em duas etapas, desde as 412 espécies (restritas à
água doce) incluídas, até um número bem menor ou único. Na janela de resultados
é possível gerar um arquivo TXT com as espécies resultantes daquela seleção.
Quanto melhores caracteres forem escolhidos, mais fácil será determinar a
espécie. Para refinar a busca é necessário fazer uma nova busca e comparar os
resultados.
Entre as opções, haverá duas abreviaturas codificadas, um “M” que indica
que se trata de um caracteres exclusivo para indivíduos do sexo masculino; ou
um “n” que indica que haverá uma quarta questão referente aos números.
Show map: Esta opção é utilizada para visualizar em um navegador os
modelos de distribuição que estão sendo utilizados na busca “Find by KML”,
exceto aqueles utilizados com os limites das microbacias.
Open CSV: Esta opção é igual a “Key”, mas permite ao usuário, a partir
de uma edição livre de uma tabela em extensão “.CSV”, poder trabalhar com esta
ferramenta. Como o programa abre a opção também de separar em cinco itens,
lendo as colunas B, C e D na primeira opção; colunas E, F e G na segunda opção;
colunas H, I e J na terceira opção; K, L e M na opção quarta; N, O e P na
última opção. Não é permitido cabeçalho no nome, devendo a coluna A conter o
nome da espécie, sendo repetido conforme necessário, nunca em branco. Um modelo de como deve ser o arquivo CSV está disponível na Tabela 1,
adaptada de Malabarba (2023).
A segunda coluna de cada opção apresenta uma especificação maior que a
primeira coluna; portanto, para funcionar é obrigatório o preenchimento da
primeira coluna; A terceira coluna contém apenas valores numéricos que precisam
das duas anteriores para funcionar. Não é
obrigatório preencher valores para todas as colunas.
Problemas que ocorrem ao abrir arquivos; Mesmo sem valores, o arquivo
deve conter 16 colunas; O arquivo só funciona se estiver separado por ',' que
dependendo das configurações do computador, mesmo escolhendo a extensão CSV,
utiliza outros caracteres; Não pode haver pontuação ou espaços nas palavras,
apenas o sublinhado '_' e o ponto final '.' sendo aceito, além do uso de
caracteres simples.
DISCUSSÃO
Como os objetivos de criação dos modelos não foram avaliar nichos
ecológicos e a construção dos modelos foi realizada de forma genérica para
todas as espécies, não respeitando suas individualidades, este modelo não é
definitivo, e para futuras atualizações do programa apenas modelos será usado. A
partir de dados publicados para esse fim.
Quanto aos caracteres, funciona bem o suficiente para a demonstração da
ferramenta. Porém, como esses dados foram desenvolvidos para outra finalidade,
podem não gerar informações adequadas ou imprecisas.
REFERENCIAS
Agência Nacional de Águas
(ANA). 2019 Manual de Usos Consuntivos da Água no Brasil. Brasília: ANA. Available
from:
https://metadados.snirh.gov.br/geonetwork/srv/api/records/b228d007-6d68-46e5-b30d-a1e191b2b21f Accessed 12 December 2022.
Basic
Local Alignment Search Tool (Blast): National Library of Medicine (US),
National Center for Biotechnology Information; 2004.
Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/ Accessed 12 December
2022.
Borowiec,
M. L., Dikow, R. B., Frandsen, P. B., McKeeken, A., Valentini, G., & White,
A. E. (2022) Deep learning as a tool for ecology and evolution. Methods
in Ecology and Evolution, 13(8), 1640-1660.
Elith,
J., & Leathwick, J. R.. (2009) Species distribution models: ecological
explanation and prediction across space and time. Annual Review of Ecology,
Evolution, and Systematics, 40, 677-697.
Jason
L. Brown (2017) SDMtoolbox 2.0 User Guide.
Southern Illinois University. Available from:
http://www.sdmtoolbox.org/data/sdmtoolbox/current/User_Guide_SDMtoolbox.pdf Accessed 12 December
2022.
Dalapicolla, J. (2022)
Tutorial de modelos de distribuição de espécies: guia prático usando o maxent e
o arcgis 10. Available in: https://blog.ufes.br/lamab/files/2016/07/Tutorial-de-modelos-de-distribuição-guia-prático.pdf
Dallwitz
M. J., Paine T. A., Zurcher E. J. (2000) Onwards. Principles of interactive
keys. Available at http://delta-intkey.com/www/interactivekeys.htm Accessed 12 December
2022.
Frick,
R; Eschmeyer, W.; Fong, J. D.. (2022) Genera/Species by Family/Subfamily in Eschmeyer’s Catalog of Fishes. California Academy of Sciences.
Available at
http://researcharchive.calacademy.org/research/ichthyology/catalog/SpeciesByFamily.asp
Accessed 12 December 2022.
Fick,
S. E., & Hijmans, R. J. (2017) WorldClim 2: new 1‐km spatial resolution climate
surfaces for global land areas. International journal of climatology, 37(12), 4302-4315.
Froese,
R. and D. Pauly. (2000) FishBase 2000: concepts, design and data sources. ICLARM,
Los Baños, Laguna, Philippines. 344 p Available in. https://www.fishbase.se/search.php
Accesse12 12 2022.
Frost
D. R. (2022) Amphibian Species of the World: an Online Reference. Version 6.0.
Electronic Database. Available at:
http://research.amnh.org/herpetology/amphibia/index.html. American Museum of
Natural History, New York, USA. Accessed 12 December 2022.
Geoinfo
(2020) Metadados, Mapa de solos do Brasil.
Available at http://geoinfo.cnps.embrapa.br/layers/geonode%3Abrasil_solos_5m_20201104/metadata_read
Accessed 12
December 2022.
Hasenack
H. J. S., & Hofmann, E. J. W. G. S. (2017) A digital version of Hueck’s
vegetation map of South America: 50 years after the release of his book on the subcontinent's forests.
LeCun,
Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015) Deep learning. nature, 521(7553),
436-444.
Malabarba, L. R. (2020) Guia
digital de identificação de peixes do estado do Rio Grande do Sul. Available at
https://www.ufrgs.br/peixesrs/. Accessed 12 December 2022.
Nelson,
P., Low, R., Soeffing, C., Clark, A., & SEES (2020) Mosquito Mappers
Research Team. (2021). Adopt a Pixel 3 km: A Multiscale Data Set Linking
Remotely Sensed Land Cover Imagery with Field Based Citizen Science Observation
(Version 1.0) Zenodo. Available at https://doi.org/10.5281/zenodo.5542310
Accessed 12 December
2022.
Peterson,
A. T., Soberón, J., Pearson, R. G., Anderson, R. P., Martínez-Meyer, E.,
Nakamura, M., & Araújo, M. B. (2011) Ecological Niches and Geographic
Distributions (MPB-49). Princeton University Press. & Elith, J., &
Leathwick, J. R.
Schindel,
D. E., & Miller, S. E. (2013) DNA barcoding a useful tool for taxonomists.
Nature, 497(7447), 181-182.)
Specieslink
- simple search. 2022.
Available at http://www.splink.org.br/index Accessed 12 December 2022.
Silveira, F. F. (2018) Fauna
Digital do Rio Grande do Sul. Bird
and Mammal Evolution, Systematics and Ecology Lab - UFRGS. Available at:
https://www.ufrgs.br/faunadigitalrs/cobra-cipo-metalicauromacerina-ricardinii/.
Accessed on 12 December 2022.
Stack
overflow. (2023). Available at
https://stackoverflow.com/ Accessed on 12 December 2022.
Schulz,
Hannes; Behnke, Sven (2012)"Deep Learning". KI - Künstliche
Intelligenz. 26 (4): 357–363. doi:10.1007/s13218-012-0198-z. ISSN 1610-1987.
S2CID 220523562.
Steven
J. Phillips, Miroslav Dudík, Robert E. Schapire. (2017) Maxent software for
modeling species niches and distributions (Version 3.4.1). Available from
http://biodiversityinformatics.amnh.org/open_source/maxent/. Accessed on 12 December 2022.
Van
Rossum, G., & Drake Jr, F. L. (1995) Python reference manual. Centrum voor
Wiskunde en Informatica Amsterdam.
Widholzer,
R. L., & Prietro-Torres, D. A. (2022) Novel data on the distribution
patterns and ecological differentiation of four species of treefrogs (Hylidae:
Boana) in southeastern South America. North-Western Journal Of
Zoology, 18(2), 168-178.
Widholzer, R. (2023)
RS-Consultoria - Apresentação de trabalhos de Data Science em Python. Available from http://rs-consultoria.blogspot.com
Accessed on
12 December 2022.
TABELA de EXEMPLO
Table
1. Model of CSV to be used in “opens CSV’ option;
Name_1,Body,Wide,,Covering,Plate,,,,,Caudal,Concave,,Head_color,Red,,,
Name_1,,,,n_plates,Lateral_line,1,,,,Adpose_fin,Present,,,,,,
Name_1,,,,n_plates,Lateral_line,2,,,,,,,,,,,
Name_1,,,,n_plates,Lateral_line,3,,,,,,,,,,,
Name_1,,,,n_plates,Lateral_line,4,,,,,,,,,,,
Name_2,Body,Narrow,,Covering,Plate,,,,,Caudal,Concave,,Head_color,Blue,,,
Name_2,,,,n_plates_lateral_line,,20,,,,Adpose_fin,Present,,,,,,
Name_2,,,,n_plates,Lateral_line,21,,,,,,,,,,,
Name_2,,,,n_plates,Lateral_line,22,,,,,,,,,,,
Name_2,,,,n_plates,Lateral_line,23,,,,,,,,,,,
Name_3,Body,Narrow,,Covering,Plate,,,,,Caudal,Convex,,Head_color,Yellow,,,
Name_3,,,,n_plates_lateral_line,,0,,,,Adpose_fin,Present,,,,,,
Name_4,Body,Wide,,Covering,Scales,,,,,Caudal,Concave,,Head_color,White,,,
Name_4,,,,,,,,,,Adpose_fin,Absent,,,,,,
