Archivio della categoria: Ecologia

Gli elefanti non erano il problema

2 anni fa

Per chi mastica un po’ di ecologia, Allan Savory è noto per aver ideato il sistema Holistic management per la tutela delle praterie africane.
In una presentazione TED tenuta recentemente in California, Savory ha illustrato la sua esperienza in Africa, ponendo l’accento sui temi dell’ecologia delle praterie, della desertificazione e della capacità di imparare dai propri errori.
Nel suo caso, l’aver formulato una ipotesi sbagliata che ha comportato l’uccisione di 40 mila elefanti.
Merita la visione.

P.S se poi voleste approfondire la vostra cultura in ambito ecologico, provate a dare un’occhiata al libro “A Primer of Ecology with R”.

Una piccola dose di tossicologia

3 anni fa

A Small Dose of Toxicology è un testo introduttivo di tossicologia nel quale l’autore Steven Gilbert esamina quali sono gli effetti sulla salute derivanti dalla esposizione ad agenti chimici di uso comune.
Ricordo di aver letto alcuni capitoli della prima edizione (cartacea) in biblioteca qualche anno fa e di averli trovati utili ed interessanti, oltre che accessibili ad un pubblico di non specialisti.

Grazie a questo post su Download The Universe ho appena scoperto che la seconda edizione del testo è disponibile gratuitamente in diversi formati (web, pdf, epub, mobi).
Se vi è piaciuto il libro potete comunque ringraziare l’autore con una donazione alla casa editrice od alla organizzazione no profit che lui stesso ha istituito con l’obiettivo di accrescere la conoscenza sui rischi legati composti chimici a cui siamo costantemente esposti, inclusi alcol, caffeina e nicotina.

Dategli un’occhiata, anche solo per imparare alcuni dei principi essenziali di tossicologia che possono aiutarvi sia a migliorare la qualità della vostra vita che ad acquisire un certo senso critico di fronte a notizie relative ad ambiente e medicina.

Il problema del bombo viaggiatore

3 anni fa

Insetti davvero interessanti i bombi. La loro attività di impollinatori li rende un elemento indispensabile per ecosistemi naturali ed agricoltura, e per lungo tempo la loro capacità di volare è stata considerata un mistero dell’aerodinamica, a causa delle (apparentemente) insufficienti ampiezza e frequenza di battito delle ali ([2]).
Più recentemente, uno studio ([1]) realizzato da ricercatori del Queen Mary College di Londra ha evidenziato come i bombi siano in grado di identificare il percorso più breve che unisce i fiori disposti secondo un certo schema, anche quando li raggiungono partendo da un diverso punto iniziale.
In altre parole riescono a risolvere quello che viene definito il Problema del commesso viaggiatore (Travelman Sales Problem, TSP), in cui si ricerca il tragitto più breve possibile che consente di visitare tutte le città di una rete, passando una sola volta per ciascuna di esse.
Gli algoritmi matematici risolvono il problema calcolando e confrontando tutti i possibili cammini, operazione lunga ed onerosa dal punto di vista computazionale; nel 2001 la risoluzione del TSP applicato a 15112 città tedesche ha richiesto l’equivalente di 22.6 anni di computer time (500 MHz).

Per il cervello dei bombi, delle dimensioni di una capocchia di spillo, sembrerebbe quindi un problema impossibile da affrontare.
Nella ricerca di risorse distribuite in modo casuale, la maggior parte degli animali utilizza l’approccio più semplice, seguendo percorsi (sub-)ottimali muovendosi verso i punti più vicini non ancora visitati.
I bombi viceversa adottano, nei loro voli di impollinazione, una strategia più elaborata.

Per studiarla, i ricercatori hanno costruito un’apparato sperimentale contenente sei fiori artificiali, disposti in modo che i movimenti verso il successivo più vicino conducessero i bombi a seguire un percorso non ottimale.

Nel corso degli 80 tentativi, migliorando la conoscenza della disposizione dei fiori, gli insetti hanno ridotto progressivamente la distanza volata.
E, aspetto ancora più sorprendente, non hanno quasi mai adottato la strategia di seguire il fiore più vicino a quello appena visitato, privilegiando cammini alla lunga più vantaggiosi dal punto di vista del consumo energetico.

La conclusione dello studio è che i bombi sono in grado di risolvere complessi problemi di routing basandosi sull’esperienza precedente e non su una sofisticata rappresentazione cognitiva dello spazio.

Questo è il codice R per ottenere i percorsi mediante l’algoritmo 2-opt ed i grafici corrispondenti (con ggplot2):

library(TSP)
library(ggplot2)
bumblebee <- data.frame(c(310,130,30,310,620,680,440),c(220,220,850,600,620,70,200))
names(bumblebee) <- c("x","y")
attach(bumblebee)
bumblebeeDistancematrix <- dist(bumblebee)
bumblebeeDistancematrix.tsp <- TSP(bumblebeeDistancematrix)
# calculate shortest path with 2-opt method
bumblebeeDistancematrix.path <- solve_TSP(bumblebeeDistancematrix.tsp, method="2-opt", control=list(tour=c(1,2,3,4,5,6,7)))
bumblebeeDistancematrix.tour <- as.vector(bumblebeeDistancematrix.path)
# lenght of the tour
as.integer(bumblebeeDistancematrix.tour)
bumblebeeN <- data.frame(bumblebee[as.integer(bumblebeeDistancematrix.tour),], ID=c(1:6,"N"))
base_size <- 9
# shortest path graph
p <- ggplot(bumblebee[as.integer(bumblebeeDistancematrix.tour),], aes(x,y))
p + geom_path() + geom_segment(aes(xend=310, x=440,yend=220, y=200), arrow=arrow(length = unit(0.25, "cm"))) + geom_point(aes(x+25,y+35, shape=bumblebeeN$ID), size=3) + scale_shape_manual(values = as.character(bumblebeeN$ID)) + opts(legend.position = "none", axis.ticks = theme_blank(), axis.text.x = theme_blank(), axis.text.y = theme_blank(), plot.title = theme_blank()) + xlab("") + ylab("")
# longest path
bumblebeeDistancematrix.long.tour <- c(1,2,4,5,6,3,7)
bumblebeeL <- data.frame(bumblebee[as.integer(bumblebeeDistancematrix.long.tour),], ID=c(1,2,4,5,6,3,"N"))
# longest path graph
g <- ggplot(bumblebee[as.integer(bumblebeeDistancematrix.long.tour),], aes(x,y))
g + geom_path() + geom_segment(aes(xend=310, x=440,yend=220, y=200), arrow=arrow(length = unit(0.25, "cm"))) + geom_point(aes(x+25,y+35, shape=as.character(c(1,2,3,4,5,6,"N"))), size=3) + scale_shape_manual(values = as.character(c(1,2,4,5,6,3,"N"))) + opts(legend.position = "none", axis.ticks = theme_blank(), axis.text.x = theme_blank(), axis.text.y = theme_blank(), plot.title = theme_blank()) + xlab("") + ylab("")

Il pacchetto TSP mette a disposizione diversi algoritmi per l’identificazione dei percorsi ottimali, utilizzabili specificandone il nome nella funzione solve_TSP.
È disponibile inoltre un’interfaccia per l’integrazione con Concorde (da installare separatamente), il software più veloce per la soluzione di TSP.

Fonti:
1
Lihoreau M, Chittka L, Le Comber SC, & Raine NE (2012). Bees do not use nearest-neighbour rules for optimization of multi-location routes. Biology letters, 8 (1), 13-6 PMID: 21849311
2
Jane Wang, Z. (2000). Two Dimensional Mechanism for Insect Hovering Physical Review Letters, 85 (10), 2216-2219 DOI: 10.1103/PhysRevLett.85.2216
3
National Geographic Italia
4
Bumblebee image courtesy of Wikipedia

La tubercolosi resistente ai farmaci in India

3 anni fa

La tubercolosi (TBC) è una malattia infettiva causata da micobatteri (in particolare il Mycobacterium tuberculosis), che si trasmette per via aerea e che può attaccare diverse parti dell’organismo umano.
Un terzo della popolazione mondiale è infettato dalla TBC, anche se solo in un caso su dieci la malattia evolve in forma attiva e richiede un trattamento sanitario, in assenza del quale il tasso di mortalità risulta superiore al 50%.
L’unica situazione in cui un individuo può diventare contagioso è quella dell’infezione polmonare, purtroppo la più comune.

Il trattamento medico prevede l’uso di antibiotici su un lungo periodo di tempo (almeno sei mesi), necessario per annientare completamente i batteri ed impedendo loro di acquisire un’immunità che renderebbe più difficili od addirittura inefficaci le cure.
Questa resistenza ai farmaci può essere acquisita dai batteri in seguito ad un trattamento farmacologico errato od interrotto da parte del paziente che non lo ritiene più necessario perchè ha riscontrato un miglioramento nelle proprie condizioni fisiche.

In base alla resistenza verso alcuni antibiotici specifici la tubercolosi viene classificata come:

  • multiresistente (MDR-TB), quando non è bloccata da due farmaci di prima linea, la rifampicina e l’isoniazide
  • estensivamente resistente ai farmaci (XDR-TB), quando non viene curata somministrando tre o più dei farmaci di seconda linea (utilizzati quando il trattamento iniziale mediante farmaci di prima linea risulta inefficace)
  • totalmente resistente ai farmaci (TDR-TB), e quindi (al momento) incurabile

Emergenza in India

Oltre ad essere la nazione con il numero di casi di TBC più elevato al mondo (con circa 1000 morti al giorno!), nelle ultime settimane l’India sta fronteggiando in un ospedale di Mumbai un focolaio del tipo TDR-TB, isolato nei fluidi corporei di dodici pazienti.
Come spiegato da alcuni dei medici di questo ospedale in una lettera inviata all’editore della rivista Clinical Infectious Diseases ([1]), il problema non è legato solo all’incapacità di curare i pazienti infettati da TDR-TB, ma anche allo stato del sistema sanitario nazionale.
Quattro dei dodici malati hanno consultato fino a quattro diversi dottori, in alcuni casi ottenendo prescrizioni per trattamenti antibiotici errati (ed in seguito interrotti prima della conclusione del ciclo).

Sebbene un programma nazionale di controllo della tubercolosi sia stato un successo, solo l’1% dei pazienti con MDR-TB ha accesso diretto ad un trattamento pubblico. La grande maggioranza di questi sfortunati pazienti si rivolge a medici del settore privato per ottenere una cura.
Questo ramo del settore privato in India è uno dei più grandi del mondo ed è privo di una regolamentazione riguardo alle qualifiche professionali dei medici ed alla loro idoneità nella prescrizione di farmaci.

Uno studio precedente condotto a Mumbai ha mostrato come solo 5 medici provati, su un campione di 106, sono stati in grado di prescrivere la terapia corretta ad un ipotetico paziente affetto da MDR-TB.
La maggioranza delle prescrizioni era inappropriata e sarebbe stata utile solo ad amplificare ulteriormente la resistenza dei batteri, convertendo la tubercolosi MDR in forme più resistenti (XDR-TB e TDR-TB)

Fonti:
1
Udwadia, Z., Amale, R., Ajbani, K., & Rodrigues, C. (2011). Totally Drug-Resistant Tuberculosis in India Clinical Infectious Diseases DOI: 10.1093/cid/cir889
2
Image courtesy of Wikipedia

Naturale o artificiale? L’impatto ambientale degli alberi di Natale

3 anni fa

Per rispondere alla domanda su quale sia la scelta più “verde” tra un albero di Natale naturale o artificiale, una società canadese ha condotto nel 2009 uno studio [pdf] che ne confronta l’impatto ambientale.
Utilizzando una metodologia Life Cycle Assessment, sono stati valutati gli aspetti potenzialmente dannosi sulla salute e sull’ambiente connessi all’intero ciclo di vita del prodotto, dalla preproduzione alla dismissione finale.
Dal momento che un albero artificiale può venire riutilizzato (in media per sei anni, almeno in nordamerica), i risultati ad esso relativi sono stati normalizzati su base annuale e quindi confrontati con quelli corrispondenti all’impatto annuo dell’albero naturale.
I risultati mostrano come l’albero artificiale abbia un impatto comparabile a quello naturale per quanto riguarda la salute umana, circa quattro volte migliore relativamente agli ecosistemi, ma più di tre volte peggiore in relazione a consumo delle risorse e mutamenti climatici.
In quest’ultimo caso un albero naturale contribuisce ad emissioni di CO2 più basse (39%).

Considerando però che le emissioni connesse all’albero artificiale avvengono durante la fase produttiva, sul lungo periodo (dopo almeno 20 anni!) esso risulta una scelta meno impattante dal punto di vista climatico.

A giudicare da questi risultati sembra che sia l’albero naturale la scelta adatta, pur con degli aspetti negativi, a chi vuole fare una scelta più ecosostenibile.
Dando un’occhiata ai numeri assoluti però, ci si accorge di come l’impatto ambientale sia in entrambi i casi del tutto trascurabile se confrontato con altre attività, ad esempio guidare un’automobile.

Fonti:
1
Climate Adaptation
2
Image courtesy of Ellipsos.ca

Una nuova tecnica di sequenziamento per batteri non coltivabili

3 anni fa

Il numero di organismi di cui è stato sequenziato il genoma è in continua crescita, grazie allo sviluppo di tecnologie sempre più potenti ed alla diminuzione dei costi.
Per effettuare la determinazione del patrimonio genetico di un organismo è necessario avere a disposizione una certa quantità del DNA contenuto nelle sue cellule, che nel caso di organismi unicellulari come i batteri equivale a quello presente in circa un miliardo di essi.
Tale numero, per quanto sembri elevato, si può ottenere facilmente isolando e facendo crescere i batteri in una capsula di Petri contenente l’adeguato terreno di coltura.
Purtroppo la quasi totalità dei batteri non è in grado di adattarsi ad un terreno di coltura artificiale, perchè troppo diverso dagli ambienti da cui sono strettamente dipendenti, siano essi ad esempio il suolo, l’acqua, la vostra pelle.
Questi batteri vengono perciò definiti “non coltivabili”.

In questi casi il sequenziamento può essere effettuato a partire da cellule singole, mediante una procedura (MDA) che genera delle copie del genoma, esatte ma suddivise in frammenti di lunghezze variabili, fino ad ottenere un volume di DNA equivalente a quello contenuto in circa un miliardo di cellule.
Ciascun frammento viene poi analizzato mediante un sequenziatore per definire l’esatto ordine delle basi da cui è costituito.

La ricostruzione del DNA di partenza si basa sull’utilizzo di particolari algoritmi che cercano di unire tra loro i frammenti in base alla sovrapponibilità delle loro sequenze comuni (dette contig), come in una sorta di gioco del domino dove invece dei pallini con il punteggio ci sono le lettere delle basi azotate corrispondenti (adenina, timina, citosina, guanina).
Questa procedura non è tuttavia esente da errori, in quanto gli algoritmi identificano troppo spesso delle sequenze non corrette (chimeriche).
Una delle cause è legata al fatto che i diversi frammenti vengono replicati in un numero di copie molto variabile, portando ad una copertura non uniforme della effettiva sequenza originale del DNA di partenza, violando uno dei requisiti necessari per l’applicazione degli algoritmi stessi.
In altre parole, alcuni frammenti sono rappresentati da un numero elevato di copie, altri da un numero talmente troppo basso da essere considerati una sorta di inutile rumore di fondo.

In questo articolo pubblicato su Nature Biotechnology, un gruppo di ricercatori statunitensi presenta un nuovo algoritmo di aggregazione delle sequenze ottenute da MDA su singola cellula, chiamato EULER+Velvet-SC.

La strategia di calcolo presenta due approcci differenti.
Il primo basato sull’entità della sovrapposizione tra sequenze, il secondo sull’utilizzo di grafi di de Brujin.
L’aspetto innovativo riguarda l’utilizzo di un valore variabile di cut-off (crescente a partire dal valore iniziale di 1) per la rimozione delle sequenze che mediamente sono poco rappresentate.
Ad ogni passaggio queste ultime vengono rimosse dal grafo, ed alcune di quelle rimanenti di lunghezza non elevata possono essere unite a formarne altre, invece di essere scartate come avverebbe con altri algoritmi (Velvet).
Questo processo viene poi ripetuto con valori di cut-off sempre maggiori fino al completamento della procedura.

L’applicazione di questo algoritmo ai genomi di Escherichia Coli e di Staphylococcus Aureus ha consentito di identificare più del 91% dei geni localizzati all’interno dei contig, valore che si avvicina al 95% che si ottiene mediante le procedure che utilizzano cellule batteriche in coltura.

L’importanza dello studio sta nella possibilità di addottare questo metodo per l’acquisizione dei genomi di batteri non coltivabili, ottenendo nel contempo informazioni genetiche specifiche per una singola cellula.
Nell’articolo viene illustrata l’applicazione del metodo al caso di un batterio marino (classe Deltaproteobacteria) di genoma ancora indeterminato.
Dall’analisi del patrimonio genetico determinato mediante l’algoritmo EULER+Velvet-SC, gli autori hanno ottenuto informazioni che suggeriscono che il batterio sia aerobico, chemotassico e dotato di motilità.

Questa ricerca permetterà quindi di accelerare gli studi sul microbioma umano (insieme di microrganismi di origine esterna presenti nel corpo umano, inclusi quelli patogeni) e sui batteri presenti nei suoli e nei mari, alcuni dei quali potenzialmente utili per la produzione di antibiotici e biocarburanti.

Fonti:
Chitsaz H, Yee-Greenbaum JL, Tesler G, Lombardo MJ, Dupont CL, Badger JH, Novotny M, Rusch DB, Fraser LJ, Gormley NA, Schulz-Trieglaff O, Smith GP, Evers DJ, Pevzner PA, & Lasken RS (2011). Efficient de novo assembly of single-cell bacterial genomes from short-read data sets. Nature biotechnology PMID: 21926975