Capítulo 19 Compadre_Orchid PPM y su uso
Raymond y Roberto
Uno de los esfuerzos más grandes en la ecología de poblaciones es la base de datos de COMPADRE y COMADRE. COMPADRE es una base de datos de matrices de transición de estados de poblaciones de plantas y COMADRE es una base de datos de matrices de transición de estados de poblaciones de animales. Estas bases de datos son una fuente de información para evaluar la dinámica de poblaciones de plantas y animales. En este capítulo se presenta una introducción a la base de datos de COMPADRE y algunas de las funciones en los paquetes de Rcompadre y Rage. La información aquí no sustituye la información provista en la página web de COMPADRE <https://compadre-db.org/> y los tutoriales que se encuentran en la siguiente página <https://compadre-db.org/Education>.
El valor de las bases de datos es tener en un mismo sitio una gran cantidad de información donde la información este organizado de la misma manera y accesible en adición a tener la información en un formato que se puede usar en análisis. En el caso de COMPADRE y COMADRE, la información esta organizada en matrices de transición de estados de poblaciones (MPM) que se pueden usar para evaluar la dinámica de poblaciones de plantas y animales y con múltiples variables, tal como sus coordinadas geográficas, el tipo de hábitat, la duración de los estudios, la fuente de la información, entre otros.
En este capitulo se aprende a utiliza la base de datos de COMPADRE para evaluar la dinámica de poblaciones de orquídeas. Se evalúa como extraer diferentes tipos de datos para responder a preguntas específicas.
19.1 Activar los siguiente paquetes
library(Rcompadre) # Paquete para trabajar con la base de datos de COMPADRE y COMADRE
library(tidyverse) # Paquete para activar multiples paquetes
library(gt) # Paquete para formatear tablas
library(kableExtra) # Paquete para formatear tablas19.1.1 Acceso a los datos de COMPADRE.
19.1.1.1 Bajando el archivo de datos
Hay dos métodos de tener acceso a los datos de COMPADRE (datos de dinámica poblacional de plantas) y COMADRE (datos de dinamica poblacional de animales). Los datos se pueden accesar directamente de la pagina de web o bajar el archivo de datos al siguiente enlace <https://compadre-db.org/Data/Compadre> seleccionando la pestaña de Download COMPADRE o Download COMADRE.
Para tener acceso a los datos cuando no esta conectado al internet es necesario bajar el archivo y instalar en su proyecto de RStudio. Al momento de construir el libro la versión más reciente de COMPADRE es la versión 6.23.5.5.0 (May_06_2023) y se puede bajar al siguiente enlace <<https://compadre-db.org/Data/Compadre/COMPADRE_v.
19.1.1.2 Rastreando los datos con el enlace de web
- Usando la función cdb_fetch() se puede bajar los datos directamente de la pagina de web de COMPADRE. Esta función se encuentra en el paquete de Rcompadre.
compadre <- cdb_fetch("compadre") # Usar este código para bajar los datos del repositorio de COMPADRE. Tiene que haber activado la librería de Rcompadre.## This is COMPADRE version 6.23.5.0 (release date May_06_2023)
## See user agreement at https://compadre-db.org/Help/UserAgreement
## See how to cite with `citation(Rcompadre)`19.1.1.3 Renombrar la base datos a algo sencillo
- En este script se renombrar la base de datos de COMPADRE a algo más sencillo TodasSp, reemplazando compadre.
- Se visualiza el nombre de cada columna en la base de datos.
- Hay 59 variables en la base de datos de COMPADRE.
#TodasSp=as_cdb(compadre) # Un paso critico: Convertir la base de datos anterior COM(P)ADRE (de clase 'list') en la base en un objeto CompadreDB (COMPADRE Database)
TodasSp=compadre
names(TodasSp) # La lista de los nombres de las variables en el archivo COMPADRE, Nota que 59 variables en la base de datos de COMPADRE.## [1] "mat" "MatrixID" "SpeciesAuthor"
## [4] "SpeciesAccepted" "CommonName" "Kingdom"
## [7] "Phylum" "Class" "Order"
## [10] "Family" "Genus" "Species"
## [13] "Infraspecies" "InfraspeciesType" "OrganismType"
## [16] "DicotMonoc" "AngioGymno" "Authors"
## [19] "Journal" "SourceType" "OtherType"
## [22] "YearPublication" "DOI_ISBN" "AdditionalSource"
## [25] "StudyDuration" "StudyStart" "StudyEnd"
## [28] "ProjectionInterval" "MatrixCriteriaSize" "MatrixCriteriaOntogeny"
## [31] "MatrixCriteriaAge" "MatrixPopulation" "NumberPopulations"
## [34] "Lat" "Lon" "Altitude"
## [37] "Country" "Continent" "Ecoregion"
## [40] "StudiedSex" "MatrixComposite" "MatrixSeasonal"
## [43] "MatrixTreatment" "MatrixCaptivity" "MatrixStartYear"
## [46] "MatrixStartSeason" "MatrixStartMonth" "MatrixEndYear"
## [49] "MatrixEndSeason" "MatrixEndMonth" "CensusType"
## [52] "MatrixSplit" "MatrixFec" "Observations"
## [55] "MatrixDimension" "SurvivalIssue" "_Database"
## [58] "_PopulationStatus" "_PublicationStatus"## [1] 8994 5919.1.1.4 Evaluar si un genero o especie este en la base de datos de COMPADRE
- Para filtrar para un genero específico se puede usar el siguiente código.
- Aquí seleccionamos todas las matrices del genero Epipactis.
- Nota que hay 59 filas, que corresponde típicamente a 59 matrices de diferentes poblaciones, tiempo o un análisis teóricos.
This shows that the species added Epidendrum xanthinum is not yet included in the data base
Epi = TodasSp %>%
filter(Genus %in% c("Epipactis")) # Filtrar la información de *Epipactis* en la base de datos.
Epi # Nota que en el genero *Epipactis*, tenemos 51 fila, pero todas son de la misma especie de dos estudios distintos. ## A COM(P)ADRE database ('CompadreDB') object with 1 SPECIES and 51 MATRICES.
##
## # A tibble: 51 × 59
## mat MatrixID SpeciesAuthor SpeciesAccepted CommonName Kingdom Phylum
## <list> <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 <CompdrMt> 238565 Epipactis_atro… Epipactis atro… Darkred h… Plantae Trach…
## 2 <CompdrMt> 238566 Epipactis_atro… Epipactis atro… Darkred h… Plantae Trach…
## 3 <CompdrMt> 238568 Epipactis_atro… Epipactis atro… Darkred h… Plantae Trach…
## 4 <CompdrMt> 238569 Epipactis_atro… Epipactis atro… Darkred h… Plantae Trach…
## 5 <CompdrMt> 238570 Epipactis_atro… Epipactis atro… Darkred h… Plantae Trach…
## 6 <CompdrMt> 238574 Epipactis_atro… Epipactis atro… Darkred h… Plantae Trach…
## 7 <CompdrMt> 238575 Epipactis_atro… Epipactis atro… Darkred h… Plantae Trach…
## 8 <CompdrMt> 238576 Epipactis_atro… Epipactis atro… Darkred h… Plantae Trach…
## 9 <CompdrMt> 242965 Epipactis_atro… Epipactis atro… Darkred h… Plantae Magno…
## 10 <CompdrMt> 242966 Epipactis_atro… Epipactis atro… Darkred h… Plantae Magno…
## # ℹ 41 more rows
## # ℹ 52 more variables: Class <chr>, Order <chr>, Family <chr>, Genus <chr>,
## # Species <chr>, Infraspecies <chr>, InfraspeciesType <chr>,
## # OrganismType <chr>, DicotMonoc <chr>, AngioGymno <chr>, Authors <chr>,
## # Journal <chr>, SourceType <chr>, OtherType <chr>, YearPublication <chr>,
## # DOI_ISBN <chr>, AdditionalSource <chr>, StudyDuration <chr>,
## # StudyStart <chr>, StudyEnd <chr>, ProjectionInterval <chr>, …19.1.2 Filtrar para la familia de Orquidaceae
- Extraer (filter) solamente las especies de la familia Orchidaceae de la base completa de datos de COMPADRE.
index_O=TodasSp %>%
filter(Family %in% c("Orchidaceae")) # Extraer la orquídeas de la base de datos.
head(index_O, n=3) # para visualizar las primera 3 filas de la base de datos de COMPADRE para las orquídeas.## A COM(P)ADRE database ('CompadreDB') object with 3 SPECIES and 3 MATRICES.
##
## # A tibble: 3 × 59
## mat MatrixID SpeciesAuthor SpeciesAccepted CommonName Kingdom Phylum
## <list> <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 <CompdrMt> 238285 Caladenia_amonea Caladenia amon… <NA> Plantae Trach…
## 2 <CompdrMt> 238286 Caladenia_argoc… Caladenia argo… <NA> Plantae Trach…
## 3 <CompdrMt> 238287 Caladenia_clavi… Caladenia clav… <NA> Plantae Trach…
## # ℹ 52 more variables: Class <chr>, Order <chr>, Family <chr>, Genus <chr>,
## # Species <chr>, Infraspecies <chr>, InfraspeciesType <chr>,
## # OrganismType <chr>, DicotMonoc <chr>, AngioGymno <chr>, Authors <chr>,
## # Journal <chr>, SourceType <chr>, OtherType <chr>, YearPublication <chr>,
## # DOI_ISBN <chr>, AdditionalSource <chr>, StudyDuration <chr>,
## # StudyStart <chr>, StudyEnd <chr>, ProjectionInterval <chr>,
## # MatrixCriteriaSize <chr>, MatrixCriteriaOntogeny <chr>, …19.1.3 Cual son los géneros de la familia Orchidaceae
- Cual son los géneros de la familia Orchidaceae incluidos en la base de datos de COMPADRE?
- se usa la función unique() para seleccionar los géneros únicos en la base de datos.
- se crea un data frame con los géneros únicos.
| sort(unique(index_O$Genus)) |
|---|
| Aspasia |
| Brassavola |
| Broughtonia |
| Caladenia |
| Cephalanthera |
| Cleistes |
| Cleistesiopsis |
| Corallorhiza |
| Cypripedium |
| Dactylorhiza |
| Dendrophylax |
| Epipactis |
| Erycina |
| Guarianthe |
| Herminium |
| Himantoglossum |
| Jacquiniella |
| Lepanthes |
| Lycaste |
| Neotinea |
| Oeceoclades |
| Oncidium |
| Ophrys |
| Orchis |
| Platanthera |
| Serapias |
| Spathoglottis |
| Telipogon |
| Tolumnia |
19.1.4 Lista de especies únicas de orquídeas en la base de datos de COMPADRE.
- ¿Cual son las especies únicas de la familia Orchidaceae incluidos en la base de datos de COMPADRE?
- se usa la función unique() para seleccionar las especies únicas en la base de datos con la variable SpeciesAccepted.
- se crea un data frame con las especies únicas.
- Se arregla el data frame por orden alfabético.
Note que al momento hay 46 especies con nombres únicos en la base de datos
| sort(unique(index_O$SpeciesAccepted)) |
|---|
| Aspasia principissa |
| Brassavola cucullata |
| Broughtonia cubensis |
| Caladenia amonea |
| Caladenia argocalla |
| Caladenia clavigera |
| Caladenia elegans |
| Caladenia graniticola |
| Caladenia macroclavia |
| Caladenia oenochila |
| Caladenia rosella |
| Caladenia valida |
| Cephalanthera longifolia |
| Cleistes bifaria |
| Cleistesiopsis bifaria |
| Cleistesiopsis divaricata |
| Corallorhiza trifida |
| Cypripedium calceolus |
| Cypripedium fasciculatum |
| Cypripedium lentiginosum |
| Cypripedium parviflorum |
| Dactylorhiza lapponica |
| Dendrophylax lindenii |
| Epipactis atrorubens |
| Erycina crista-galli |
| Guarianthe aurantiaca |
| Herminium monorchis |
| Himantoglossum hircinum |
| Jacquiniella leucomelana |
| Jacquiniella teretifolia |
| Lepanthes acuminata |
| Lepanthes caritensis |
| Lepanthes eltoroensis |
| Lepanthes rubripetala |
| Lepanthes rupestris |
| Lycaste aromatica |
| Neotinea ustulata |
| Oeceoclades maculata |
| Oncidium poikilostalix |
| Ophrys sphegodes |
| Orchis purpurea |
| Platanthera hookeri |
| Serapias cordigera |
| Spathoglottis plicata |
| Telipogon helleri |
| Tolumnia variegata |
19.2 Contabilizar cuantas matrices y variables estan incluidas en el archivo
La base de datos de orquídea tiene un total de 647 filas con 59 variables, por consecuencia tiene 647 matrices. Esas matrices de la misma especie son de diferentes poblaciones, tiempo o un análisis teóricos.
## [1] 647 5919.2.1 La fuente de la información
Para saber cuantos especies distintas y los manuscritos asociado a los estudios. En este caso los de esas 53 fuentes de información publicada, revisada por pares, tesis o informes técnicos. Algunas especies fueron estudiada y publicada en más de un manuscrito.
index_O |> select(mat, SpeciesAccepted, DOI_ISBN) |>
filter(!duplicated(paste0(pmax(SpeciesAccepted, DOI_ISBN), pmin(SpeciesAccepted, DOI_ISBN))))## A COM(P)ADRE database ('CompadreDB') object with 44 SPECIES and 53 MATRICES.
##
## # A tibble: 53 × 3
## mat SpeciesAccepted DOI_ISBN
## <list> <chr> <chr>
## 1 <CompdrMt> Caladenia amonea 10.1071/BT08167
## 2 <CompdrMt> Caladenia argocalla 10.1071/BT08167
## 3 <CompdrMt> Caladenia clavigera 10.1071/BT08167
## 4 <CompdrMt> Caladenia elegans 10.1071/BT08167
## 5 <CompdrMt> Caladenia graniticola 10.1071/BT08167
## 6 <CompdrMt> Caladenia macroclavia 10.1071/BT08167
## 7 <CompdrMt> Caladenia oenochila 10.1071/BT08167
## 8 <CompdrMt> Caladenia rosella 10.1071/BT08167
## 9 <CompdrMt> Caladenia valida 10.1071/BT08167
## 10 <CompdrMt> Epipactis atrorubens 10.1016/j.biocon.2017.04.019
## # ℹ 43 more rows19.3 Frecuencia de autores unicos en la base de datos
Igualmente podemos evaluar cuantos distintos autores son responsable de esas publicaciones. Un total de 37 grupos de autores únicos la fuente de esos artículos.
19.4 ROBERTO:
¿HAY una manera de contabilizar los nombres específicos (únicos), no por grupo? Para saber quien más publica sobre orquídeas.
## [1] "Tremblay; Pérez; Larcombe; Brown; Quarmby; Bickerton; French; Bould"
## [2] "Hens; Pakanen; Jäkäläniemi; Tuomi; Kvist"
## [3] "Schödelbauerová; Tremblay; Kindlmann"
## [4] "Falcón; Ackerman; Tremblay"
## [5] "Raventós; Gonzalez; Mújica; Bonet"
## [6] "Shefferson; Kull; Tali; Kellett"
## [7] "Gregg; Kéry"
## [8] "Mondragón; Maldonado; Aguilar-Santelises"
## [9] "Raventós; García-González; Riverón-Giró; Damon"
## [10] "Crain; Tremblay; Ferguson"
## [11] "Tremblay"
## [12] "Tremblay; Raventós; Ackerman; "
## [13] "García-González; Damon; Raventós; Riverón-Giró; Mújica; Solís-Montero"
## [14] "Pellegrino; Bellusci"
## [15] "Zotz; Schmidt"
## [16] "Mondragón"
## [17] "Winkler; Hülber; Hietz"
## [18] "Tremblay; Ackerman"
## [19] "Calvo"
## [20] "Wells; Willems"
## [21] "Iriondo; Giménez-Benavides; Albert; Lozano; Escudero"
## [22] "Nicolè; Brzosko; Till-Bottraud"
## [23] "García; Goñi; Guzman"
## [24] "Thorpe; Stanley; Kayne; Latham"
## [25] "Zhongjian; Wenhui; Liqiang; Yuting"
## [26] "Shefferson; Warren II; Pulliam"
## [27] "Sletvold; Øien; Moen"
## [28] "Sletvold; Dahlgren; Øien; Moen; Ehrlén"
## [29] "Jäkäläniemi; Crone; Närhi; Tuomi"
## [30] "Wells; Rothery; Cox; Bamford"
## [31] "Pfeifer; Wiegand; Heinrich; Jetschke"
## [32] "Tremblay; McCarthy"
## [33] "Shefferson; Tali"
## [34] "Jacquemyns; Brys; Jongejans"
## [35] "Reddoch; Reddoch"
## [36] "Riverón-Giró; Raventós; Damon; García-González; Mújica"
## [37] "Ackerman; Tremblay; Pérez; Madden; Bechtold; Boeken"19.5 Extraer información de una especie específica
En el siguiente script se enseña como extraer la información de una especie específica. En este caso se selecciona la especie Telipogon helleri.
Th=index_O %>% select(SpeciesAccepted, mat, Authors, DOI_ISBN, MatrixDimension) %>%
filter(SpeciesAccepted %in% c("Telipogon helleri"))
Th## A COM(P)ADRE database ('CompadreDB') object with 1 SPECIES and 1 MATRICES.
##
## # A tibble: 1 × 5
## SpeciesAccepted mat Authors DOI_ISBN MatrixDimension
## <chr> <list> <chr> <chr> <int>
## 1 Telipogon helleri <CompdrMt> Raventós; García-Gonzál… 10.1080… 3En el siguiente script se enseña la matrices de Telipogon helleri y las etapas de esta matrices. Nota que el objeto mat es una lista de matrices que incluye la matriz de transición (matU) de estados de una población, la matriz de fecundidad (matF), la matriz de clonaje (matC) y la suma de las tres matrices (matA=matU+MatF+matC) vea el capitulo de Matrices de transición, fecundidad y clonal
La información incluye la clases/etapas que los autores usaron. El ciclo de vida incluyo 3 etapas, 1 inmaduras (S1-2) y 2 maduras (S3 y S4).
## [[1]]
## MatrixClassOrganized MatrixClassAuthor
## 1 active S1-2 (= Immature)
## 2 active S3 (= Adult; 0.01 - 6.00 cm2)
## 3 active S4 (= Adult; ≥ 6.1 cm2)
##
## matA:
## 1 2 3
## 1 0.1548 0.1573 0.5309
## 2 0.2738 0.4425 0.1606
## 3 0.0238 0.4060 0.7368
##
## matU:
## 1 2 3
## 1 0.1548 0.0000 0.0000
## 2 0.2738 0.4425 0.1606
## 3 0.0238 0.4060 0.7368
##
## matF:
## 1 2 3
## 1 0 0.1573 0.5309
## 2 0 0.0000 0.0000
## 3 0 0.0000 0.0000
##
## matC:
## 1 2 3
## 1 0 0 0
## 2 0 0 0
## 3 0 0 019.6 Cuantos estudios unicos?
Para evaluar el largo de tiempo por estudio se necesita seleccionar una combinación de variables única
NOTA: OrganismType es una variable que indica si la orquídea es un epifita o terrestre. Roberto MUCHOS están erroneos.
- Todos las Lepanthes son epifitas, pero hay unas que son terrestres en la base de datos.
- Todas las Caladenia son terrestres, pero hay unas que son epifitas en la base de datos.
#names(index_O) Los nombres de las variables
SPECIES_O=index_O %>% select(StudyStart, StudyEnd, SpeciesAccepted, YearPublication, Authors, DOI_ISBN, OrganismType, MatrixPopulation, mat) %>%
group_by(SpeciesAccepted, YearPublication, OrganismType, StudyStart, StudyEnd) %>%
summarize(n_populations = length(unique(MatrixPopulation))) %>%
arrange(SpeciesAccepted) %>%
mutate(StudyStart=as.numeric(StudyStart)) %>%
mutate(StudyEnd=as.numeric(StudyEnd)) %>%
drop_na(StudyStart, StudyEnd)
SPECIES_O## # A tibble: 54 × 6
## # Groups: SpeciesAccepted, YearPublication, OrganismType, StudyStart [54]
## SpeciesAccepted YearPublication OrganismType StudyStart StudyEnd
## <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
## 1 Aspasia principissa 2006 Epiphyte 1997 2004
## 2 Brassavola cucullata 2020 Epiphyte 2009 2014
## 3 Broughtonia cubensis 2015 Epiphyte 2006 2010
## 4 Caladenia amonea 2009 Epiphyte 1996 2007
## 5 Caladenia argocalla 2009 Epiphyte 1996 2007
## 6 Caladenia clavigera 2009 Epiphyte 1996 2007
## 7 Caladenia elegans 2009 Epiphyte 1996 2007
## 8 Caladenia graniticola 2009 Epiphyte 1996 2007
## 9 Caladenia macroclavia 2009 Epiphyte 1996 2007
## 10 Caladenia oenochila 2009 Epiphyte 1996 2007
## # ℹ 44 more rows
## # ℹ 1 more variable: n_populations <int>19.6.1 Determinar cuantas poblaciones fueron muestreadas por especies
- Cual es la frecuencia de cantidad de poblaciones por especies en la base de datos. La mayoría de los estudios usaron una sola población, pero hay estudios que usaron hasta 18 poblaciones distintas. Estas poblaciones pudiese ser de diferentes publicaciones o de las mismas poblaciones pero de diferentes fuentes (referencias).
## Var1 Freq
## 1 1 27
## 2 2 7
## 3 3 4
## 4 4 6
## 5 6 4
## 6 7 3
## 7 8 2
## 8 18 119.6.2 ¿Cuan largo fueron los estudios?
- La duración de los estudios en la base de datos de COMPADRE. La mayoría de los estudios duraron pocos años.
- Aquí vemos cuando comenzaron los estudios comenzaron y terminaron basado si las plantas son epifitas o no.
SPECIES_O$SpeciesAccepted <- fct_reorder(SPECIES_O$SpeciesAccepted, SPECIES_O$StudyStart, .desc = FALSE)
ggplot(SPECIES_O, aes(SpeciesAccepted, color=OrganismType))+
geom_linerange(aes(x= SpeciesAccepted , ymin=StudyStart, ymax=StudyEnd))+
coord_flip()+
theme(legend.position = c(0.2, 0.8))+
ylab("")+
xlab("")+
rlt_theme+
theme(axis.text.x = element_text(color = "grey20", size = 9, angle = 90, hjust = .5, vjust = .5, face = "plain"),
axis.text.y = element_text(color = "grey20", size = 7, angle = 0, hjust = 1, vjust = 0, face = "plain"),
axis.title.x = element_text(color = "grey20", size = 12, angle = 0, hjust = .5, vjust = 0, face = "plain"),
axis.title.y = element_text(color = "grey20", size = 12, angle = 90, hjust = .5, vjust = .5, face = "plain"))## Warning: A numeric `legend.position` argument in `theme()` was deprecated in ggplot2 3.5.0.
## ℹ Please use the `legend.position.inside` argument of `theme()` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
## Saving 7 x 5 in image19.6.3 Tiempo de duración de las investigaciones.
- Figura de las duración de las investigaciones en la base de datos de COMPADRE. La mayoría de los estudios de orquídeas epifitas duraron pocos años al comparar con especies terrestres.
index_O=index_O %>%
mutate(StudyDuration=as.numeric(StudyDuration))
#table(index_O$StudyDuration)
#table(index_O$OrganismType)
ggplot(index_O, aes(StudyDuration, fill=OrganismType))+
geom_histogram(colour="white")+
facet_wrap(~OrganismType)+
theme(legend.position = "none")+
xlab("Study duration")+
ylab("Frequency")+
rlt_theme## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.## Warning: Removed 1 row containing non-finite outside the scale range
## (`stat_bin()`).
## Saving 7 x 5 in image
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.## Warning: Removed 1 row containing non-finite outside the scale range
## (`stat_bin()`).19.6.4 Evaluación de la ergodicidad e irreducibilidad y el valor propio de las matrices
Para los analisis de PMP es necesario que la matrices cumple con ciertas condiciones. Dependiendo de la pregunta científica se tiene que evaluar si esas matriz tienen las condiciones necesarias. Una de estas condiciones es la ergodicidad e irreducibilidad.
check_ergodic: Para la definición de ergodicidad vea Capitulo xx.
check_irreducible: Para la definición de irreducibilidad vea Capitulo xx.
check_NA_A: Determinar si hay valores faltantes en ‘matA’ Los valores faltantes (“NA”) en las matrices impiden que la mayoría de los cálculos utilicen esas matrices.
check_NA_U: Determinar si hay valores faltantes en ‘matU’ Los valores faltantes (“NA”) en las matrices impiden que la mayoría de los cálculos utilicen esas matrices.
check_NA_F: Determinar si hay valores faltantes en ‘matF’ Los valores faltantes (“NA”) en las matrices impiden que la mayoría de los cálculos utilicen esas matrices.
check_NA_C: Determinar si hay valores faltantes en ‘matC’. Los valores faltantes (“NA”) en las matrices impiden que la mayoría de los cálculos utilicen esas matrices.
check_zero_U: Determinar si la ‘matU’ tiene todos ceros (incluido ‘NA’). Las submatrices compuestas enteramente de valores cero pueden resultar problemáticas. Puede haber buenas razones biológicas para este fenómeno. Por ejemplo, en la población focal particular en el año focal particular, realmente no se registró una supervivencia. Sin embargo, las submatrices de valor cero pueden provocar que algunos cálculos fallen y puede ser necesario excluirlas.
check_zero_F: Determinar si la ‘matF’ tiene todos ceros (incluido ‘NA’). Las submatrices compuestas enteramente de valores cero pueden resultar problemáticas. Puede haber buenas razones biológicas para este fenómeno o de preguntas científicas. Por ejemplo, en la población particular en el año particular, realmente no se registró reproducción. Sin embargo, las submatrices con valores de cero pueden provocar que algunos cálculos fallen y puede ser necesario excluirlas. En otros estudios no se evaluó la fecundidad ya que estos parámetros no eran necesaria para contestar las preguntas científicas.
check_zero_U_colsum: Determinar si las columnas de ‘matU’ suman a cero, esto implica que no hay supervivencia de esa etapa en particular. Esta puede ser una parametrización perfectamente válida para un año/lugar en particular, pero es biológicamente irrazonable a largo plazo y los usuarios pueden desear excluir matrices problemáticas de su análisis.
check_singular_U: Determinar si ‘matU’ es singular. Se dice que las matrices son singulares si no se pueden invertir. Se requiere inversión para muchos cálculos matriciales y, por lo tanto, la singularidad puede hacer que algunos cálculos fallen.
check_component_sum: Determinar si las submatrices ‘matU’/‘matF’/‘matC’ suman a ‘matA’. Un MPM completo (“matA”) se puede dividir en las submatrices que lo componen (es decir, “matU”, “matF” y “matC”). La suma de estas submatrices debe ser igual al MPM completo (es decir, ‘matA’ = ‘matU’ + ‘matF’ + ‘matC’). A veces, sin embargo, se producen errores de modo que las submatrices NO suman ‘matA’. Normalmente, esto se debe a errores de redondeo, pero es posible que se produzcan errores más importantes.
check_ergodic: Determinar si ‘matA’ es ergódico (ver isErgodic). Algunos cálculos matriciales requieren que el MPM (“matA”) sea ergódico. Los MPM ergódicos son aquellos en los que existe un único estado estable asintótico que no depende de la estructura de la etapa inicial. Por el contrario, los MPM no ergódicos son aquellos en los que existen múltiples estados estables asintóticos, que dependen de la estructura de la etapa inicial. Los MPM que no son ergódicos suelen ser biológicamente irrazonables, tanto en términos de la descripción de su ciclo de vida como de su dinámica proyectada. Hacen que algunos cálculos fallen.
check_irreducible: Determinar si ‘matA’ es irreducible (ver isIrreducible). Algunos cálculos matriciales requieren que el MPM (“matA”) sea irreducible. Los MPM irreducibles son aquellos en los que las tasas de transición parametrizadas facilitan el paso de todas las etapas a todas las demás etapas. Por el contrario, los MPM reducibles representan ciclos de vida incompletos donde no son posibles caminos desde todas las etapas a todas las demás etapas. Los MPM que son reducibles suelen ser biológicamente irrazonables (pero no siempre), tanto en términos de la descripción de su ciclo de vida como de su dinámica proyectada. Hacen que algunos cálculos fallen. La irreductibilidad es necesaria pero no suficiente para la ergodicidad.
check_primitive: Detemrminar si ‘matA’ es primitivo (ver isPrimitive). Una matriz primitiva es una matriz no negativa que es irreducible y tiene un solo valor propio de módulo máximo. Por lo tanto, esta verificación es redundante debido a la superposición con ‘check_irreducible’ y ‘checkErdogic’.
check_surv_gte_1: Determinar si ‘matU’ contiene valores iguales o mayores que 1. La supervivencia está limitada entre 0 y 1. Los valores superiores a 1 no son biológicamente razonables (vea capitulo Impacto de Datos sin sentidos).
Usando la función cdb_flag se puede evaluar todas las opciones en la base de datos de COMPADRE.
Usando la función cdb_flag se identifica problemas potenciales en las matrices de transición de estados de las poblaciones. Esa función añade una fila por opciones en la matriz. Nota que para cada prueba anterior crea una columna con TRUE o FALSE para cada matriz en la base de datos.
#Orchids_New=as_cdb(index)
#compadre$mat[index]
Compadre_flagged <- cdb_flag(index_O) # Evaluación de todas las opciones en la base de datos de COMPADRE
Compadre_flagged %>% select(mat, SpeciesAccepted, starts_with("check"))## A COM(P)ADRE database ('CompadreDB') object with 46 SPECIES and 647 MATRICES.
##
## # A tibble: 647 × 16
## mat SpeciesAccepted check_NA_A check_NA_U check_NA_F check_NA_C
## <list> <chr> <lgl> <lgl> <lgl> <lgl>
## 1 <CompdrMt> Caladenia amonea FALSE FALSE FALSE FALSE
## 2 <CompdrMt> Caladenia argocalla FALSE FALSE FALSE FALSE
## 3 <CompdrMt> Caladenia clavigera FALSE FALSE FALSE FALSE
## 4 <CompdrMt> Caladenia elegans FALSE FALSE FALSE FALSE
## 5 <CompdrMt> Caladenia graniticola FALSE FALSE FALSE FALSE
## 6 <CompdrMt> Caladenia macroclavia FALSE FALSE FALSE FALSE
## 7 <CompdrMt> Caladenia oenochila FALSE FALSE FALSE FALSE
## 8 <CompdrMt> Caladenia rosella FALSE FALSE FALSE FALSE
## 9 <CompdrMt> Caladenia valida FALSE FALSE FALSE FALSE
## 10 <CompdrMt> Epipactis atrorubens FALSE FALSE FALSE FALSE
## # ℹ 637 more rows
## # ℹ 10 more variables: check_zero_U <lgl>, check_zero_F <lgl>,
## # check_zero_C <lgl>, check_zero_U_colsum <lgl>, check_singular_U <lgl>,
## # check_component_sum <lgl>, check_ergodic <lgl>, check_irreducible <lgl>,
## # check_primitive <lgl>, check_surv_gte_1 <lgl>19.6.4.1 Ergodicidad e Irreducibilidad
En los siguientes scripts se filtra para las matrices con ciertas condiciones para evaluar si las matrices son ergódicas e irreducibles. Notas las matrices que son ergódica son irreducibles, pero no todas las matrices irreducibles son ergódicas. Evalué la cantidad de filas en cada caso.
Mat_ergodic <- subset(Compadre_flagged, check_NA_A == FALSE & check_ergodic == TRUE) # para evaluar si las matrices son ergódicas
Mat_ergodic ## A COM(P)ADRE database ('CompadreDB') object with 45 SPECIES and 484 MATRICES.
##
## # A tibble: 484 × 73
## mat MatrixID SpeciesAuthor SpeciesAccepted CommonName Kingdom Phylum
## <list> <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 <CompdrMt> 238285 Caladenia_amon… Caladenia amon… <NA> Plantae Trach…
## 2 <CompdrMt> 238286 Caladenia_argo… Caladenia argo… <NA> Plantae Trach…
## 3 <CompdrMt> 238287 Caladenia_clav… Caladenia clav… <NA> Plantae Trach…
## 4 <CompdrMt> 238288 Caladenia_eleg… Caladenia eleg… <NA> Plantae Trach…
## 5 <CompdrMt> 238289 Caladenia_gran… Caladenia gran… <NA> Plantae Trach…
## 6 <CompdrMt> 238290 Caladenia_macr… Caladenia macr… <NA> Plantae Trach…
## 7 <CompdrMt> 238291 Caladenia_oeno… Caladenia oeno… <NA> Plantae Trach…
## 8 <CompdrMt> 238292 Caladenia_rose… Caladenia rose… <NA> Plantae Trach…
## 9 <CompdrMt> 238293 Caladenia_vali… Caladenia vali… <NA> Plantae Trach…
## 10 <CompdrMt> 238565 Epipactis_atro… Epipactis atro… Darkred h… Plantae Trach…
## # ℹ 474 more rows
## # ℹ 66 more variables: Class <chr>, Order <chr>, Family <chr>, Genus <chr>,
## # Species <chr>, Infraspecies <chr>, InfraspeciesType <chr>,
## # OrganismType <chr>, DicotMonoc <chr>, AngioGymno <chr>, Authors <chr>,
## # Journal <chr>, SourceType <chr>, OtherType <chr>, YearPublication <chr>,
## # DOI_ISBN <chr>, AdditionalSource <chr>, StudyDuration <dbl>,
## # StudyStart <chr>, StudyEnd <chr>, ProjectionInterval <chr>, …Mat_irred <- subset(Compadre_flagged, check_NA_A == FALSE & check_irreducible == TRUE) # para evaluar si las matrices son irreducibles
Mat_irred## A COM(P)ADRE database ('CompadreDB') object with 43 SPECIES and 360 MATRICES.
##
## # A tibble: 360 × 73
## mat MatrixID SpeciesAuthor SpeciesAccepted CommonName Kingdom Phylum
## <list> <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 <CompdrMt> 238285 Caladenia_amon… Caladenia amon… <NA> Plantae Trach…
## 2 <CompdrMt> 238286 Caladenia_argo… Caladenia argo… <NA> Plantae Trach…
## 3 <CompdrMt> 238287 Caladenia_clav… Caladenia clav… <NA> Plantae Trach…
## 4 <CompdrMt> 238288 Caladenia_eleg… Caladenia eleg… <NA> Plantae Trach…
## 5 <CompdrMt> 238289 Caladenia_gran… Caladenia gran… <NA> Plantae Trach…
## 6 <CompdrMt> 238290 Caladenia_macr… Caladenia macr… <NA> Plantae Trach…
## 7 <CompdrMt> 238291 Caladenia_oeno… Caladenia oeno… <NA> Plantae Trach…
## 8 <CompdrMt> 238292 Caladenia_rose… Caladenia rose… <NA> Plantae Trach…
## 9 <CompdrMt> 238293 Caladenia_vali… Caladenia vali… <NA> Plantae Trach…
## 10 <CompdrMt> 238565 Epipactis_atro… Epipactis atro… Darkred h… Plantae Trach…
## # ℹ 350 more rows
## # ℹ 66 more variables: Class <chr>, Order <chr>, Family <chr>, Genus <chr>,
## # Species <chr>, Infraspecies <chr>, InfraspeciesType <chr>,
## # OrganismType <chr>, DicotMonoc <chr>, AngioGymno <chr>, Authors <chr>,
## # Journal <chr>, SourceType <chr>, OtherType <chr>, YearPublication <chr>,
## # DOI_ISBN <chr>, AdditionalSource <chr>, StudyDuration <dbl>,
## # StudyStart <chr>, StudyEnd <chr>, ProjectionInterval <chr>, …Mat_erg_irred <- subset(Compadre_flagged, check_NA_A == FALSE & check_irreducible == TRUE & check_ergodic == TRUE) # para evaluar si las matrices son ergódicas e irreducibles al mismo tiempo
Mat_erg_irred ## A COM(P)ADRE database ('CompadreDB') object with 43 SPECIES and 360 MATRICES.
##
## # A tibble: 360 × 73
## mat MatrixID SpeciesAuthor SpeciesAccepted CommonName Kingdom Phylum
## <list> <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 <CompdrMt> 238285 Caladenia_amon… Caladenia amon… <NA> Plantae Trach…
## 2 <CompdrMt> 238286 Caladenia_argo… Caladenia argo… <NA> Plantae Trach…
## 3 <CompdrMt> 238287 Caladenia_clav… Caladenia clav… <NA> Plantae Trach…
## 4 <CompdrMt> 238288 Caladenia_eleg… Caladenia eleg… <NA> Plantae Trach…
## 5 <CompdrMt> 238289 Caladenia_gran… Caladenia gran… <NA> Plantae Trach…
## 6 <CompdrMt> 238290 Caladenia_macr… Caladenia macr… <NA> Plantae Trach…
## 7 <CompdrMt> 238291 Caladenia_oeno… Caladenia oeno… <NA> Plantae Trach…
## 8 <CompdrMt> 238292 Caladenia_rose… Caladenia rose… <NA> Plantae Trach…
## 9 <CompdrMt> 238293 Caladenia_vali… Caladenia vali… <NA> Plantae Trach…
## 10 <CompdrMt> 238565 Epipactis_atro… Epipactis atro… Darkred h… Plantae Trach…
## # ℹ 350 more rows
## # ℹ 66 more variables: Class <chr>, Order <chr>, Family <chr>, Genus <chr>,
## # Species <chr>, Infraspecies <chr>, InfraspeciesType <chr>,
## # OrganismType <chr>, DicotMonoc <chr>, AngioGymno <chr>, Authors <chr>,
## # Journal <chr>, SourceType <chr>, OtherType <chr>, YearPublication <chr>,
## # DOI_ISBN <chr>, AdditionalSource <chr>, StudyDuration <dbl>,
## # StudyStart <chr>, StudyEnd <chr>, ProjectionInterval <chr>, …19.6.5 Ahora usando las matrices que cumple con las condiciones de ergodicidad y irreducbilidad se puede calcular el valor propio de lambda.
- La función eigs calcula los valores propios de una matriz, la función proviene de la library(popdemo). En este caso se calcula el valor propio de lambda para las matrices que son ergódicas e irreducibles previamente seleccionado. Usando la función sapply se aplica la función eigs a todas las matrices en la base de datos y crea una lista de los cálculos. Si mira la lista de valores propios de lambda en el objeto lambdaVals se un valor por cada matA incluido en el archivo.
- Se usa la función summary para resumir los valores propios de lambda.
- Se usa la función hist para visualizar la distribución de los valores propios de lambda.
lambdaVals <- sapply(matA(Mat_erg_irred), popdemo::eigs, what="lambda")
summary(lambdaVals) # la distribuciones de los lambdas## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.3888 0.9407 0.9993 0.9891 1.0313 1.7760
Una segunda alternativa es usar la función map_dbl de la librería purrr para calcular cada uno los valores propios de lambda.
- Las función de map_dbl transforman su entrada aplicando una función a cada elemento de una lista y devolviendo un objeto de la misma longitud que la entrada. En este caso por cada matA, habrá un lambda.
19.7 Resolve the name of this data frame… Give it a more reasonable name
x2=Mat_erg_irred %>%
mutate(OrganismType = case_when(
Genus == "Caladenia" & OrganismType == "Epiphyte" ~ "Herbaceous perennial",
TRUE ~ OrganismType
))
epi=x2 %>%
filter(OrganismType=="Epiphyte")
terr=x2 %>%
filter(OrganismType=="Herbaceous perennial")Compadre_flagged <- cdb_flag(index_O)
x <- subset(Compadre_flagged, check_NA_A == FALSE & check_ergodic == TRUE)
lambdaVals <- sapply(matA(x), popdemo::eigs, what=“lambda”) summary(lambdaVals) hist(lambdaVals, main = “Lambda values”)
Compadre_flagged_epi <- cdb_flag(epi)
x_epi <- subset(Compadre_flagged_epi, check_NA_A == FALSE & check_ergodic == TRUE)
#sapply(matA(x_epi), popdemo::eigs, what="lambda")
library(purrr)
lambda_epi <- map_dbl(matA(x_epi), ~popdemo::eigs(.x, what="lambda"))
#Or with popbio, which avoids some warning messages…
lambda_terr <- map_dbl(matA(terr), ~popbio::lambda(.x))Con la función evaluando las especies terrestres y epifitas uno observa que las especies terrestres tienen valores propios de lambda más dispersos que las especies epifitas, y aunque los promedios son distintos la mediana es similar.
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.3888 0.9715 1.0003 0.9716 1.0124 1.3592
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.4089 0.9329 0.9988 0.9973 1.0516 1.7760
Para visualizar loa datos en una figura de ggplot2, hay que convertir estas filas en un data.frame y añadir una columna con el tipo de habitad, renombrar la columna lambda y unir los dos data.frames en uno solo.
df_Lamb_epi=as.data.frame(lambda_epi)
df_Lamb_epi=df_Lamb_epi %>%
add_column(Habit_Type = "Epiphyte") %>%
rename(lambda=lambda_epi)
df_Lamb_terr=as.data.frame(lambda_terr)
df_Lamb_terr=df_Lamb_terr %>%
add_column(Habit_Type = "Terrestrial")%>%
rename(lambda=lambda_terr)
ALL_Lambdas=rbind(df_Lamb_epi, df_Lamb_terr)ggplot(ALL_Lambdas, aes(lambda, fill=Habit_Type ))+
geom_histogram(colour="white") +
facet_wrap( ~Habit_Type)+
rlt_theme## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## Saving 7 x 5 in image
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.Para calcular los coeficientes (el promedio) es significativamente diferentes entre los grupos se puede usar un modelo lineal y la función lm. En este caso se usa la variable Habit_Type para predecir el valor propio de lambda. Añadiendo un -1 al modelo hace que los coeficientes para cada grupo este en la tabla de salida y no hay que hacer un calculo suplementario. Note que lo más interesante de este análisis es que las especies terrestres tienen menos dispersión cuando evaluado con el error estandar que las especies epifitas, y aunque los cuartiles son más amplios (análisis anterior).
##
## Call:
## lm(formula = lambda ~ Habit_Type - 1, data = ALL_Lambdas)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -0.58838 -0.04452 0.01335 0.04734 0.77877
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## Habit_TypeEpiphyte 0.971600 0.013069 74.34 <2e-16 ***
## Habit_TypeTerrestrial 0.997261 0.008897 112.10 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.1395 on 358 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.9806, Adjusted R-squared: 0.9805
## F-statistic: 9046 on 2 and 358 DF, p-value: < 2.2e-16## # A tibble: 2 × 5
## term estimate std.error statistic p.value
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Habit_TypeEpiphyte 0.972 0.0131 74.3 9.92e-220
## 2 Habit_TypeTerrestrial 0.997 0.00890 112. 6.91e-281Uno puedo visualizar estas distribuciones usando la librería ggdist y distributional, con la función stat_halfeye. Es importante notar que la función stat_halfeye requiere que se especifique la distribución de los datos y que la información proviene del modelo anterior (model_lambda). En este analisis se asume que los \(\lambda\) tienen una distribución normal.
library(ggdist)
library(distributional)
model_lambda %>%
tidy() %>%
ggplot(aes(y = term)) +
stat_halfeye(
aes(xdist = dist_student_t(df = df.residual(model_lambda), mu = estimate, sigma = std.error))
)
La gráfica anterior puede esconder la dispersión de los datos, específicamente los datos sesgados, por lo que se puede añadir los datos originales a la figura. En el siguiente caso se añade un | por cada lambda en la posición inferior de la figura. Nota ahora que la dispersión de los datos es varia si uno mira la distribución con el promedio y el error estandard versus los datos originales, los |. es claro que con esta figura uno puede apreciar la dispersión de los datos y la distribución de los datos. dando una perspectiva más completa de los datos.
ALL_Lambdas %>%
expand(Habit_Type) %>%
augment(model_lambda, newdata = ., se_fit = TRUE) %>%
ggplot(aes(y = Habit_Type, colour=Habit_Type)) +
stat_halfeye(
aes(xdist = dist_student_t(df = df.residual(model_lambda), mu = .fitted, sigma = .se.fit)),
scale = .5
) +
geom_point(aes(x = lambda), data = ALL_Lambdas, pch = "|", size = 2, position = position_nudge(y = -.15))
19.7.1 La cantidad de poblaciones por especies en la base de datos de COMPADRE.
- La cantidad de poblaciones por especies en la base de datos de COMPADRE varia grandemente. La mayoría de las especies tienen una sola población, pero hay especies que tienen hasta 20 poblaciones distintas. Estas poblaciones pudiese ser de diferentes publicaciones. Por ejemplo los datos de Lepanthes rupestris provienen de dos publicaciones distintas (R. Tremblay and Ackerman 2001; R. L. Tremblay and McCarthy 2014), hasta pudiese en parte ser matrices recolectado de la misma población en los años, pero con objetivos distintos. En la primera publicación (R. Tremblay and Ackerman 2001) se uso para evaluar el tamaño efectivo de la poblaciones, Ne. En la segunda publicación (R. L. Tremblay and McCarthy 2014) se uso para lo datos de las misma poblaciones anterior y periodo de tiempo para evaluar un nuevo método para calcular los elementos de la matriz cuando hay pocos datos en cada población o tiempo y se aprovecha del conocimiento de la información para tener estimados de los parámetros más biologícamente realista.
Lista de números de poblaciones únicas por especies.
19.7.2 Filtrar para las especies con más de 10 poblaciones distintas
- Si uno quisiera evaluar variación entre poblaciones uno necesita filtrar y extraer las especies que tienen más de una población. Aquí el script para hacerlo. En este caso se selecciono especies que tienen de 10 o más poblaciones.
Usamos el paquete ggplot2 para visualizar la distribución de las orquídeas en la base de datos de COMPADRE. En este caso se usa la función borders para añadir los bordes de los países al mapa. La función borders usa funciones en el paquete maps para añadir los bordes de los países al mapa.
ggplot2::ggplot(Lat_Long, aes(Lon, Lat,colour=OrganismType)) +
borders(database = "world", fill = "grey80", col = NA) +
geom_point(size = 1.0, alpha = 0.5)
19.8 Usando leaflet para mapa de distribución interactivo
Aquí se usa el paquete Leaflet para mapear los sitios de muestreo de las especies donde hubo trabajo de campo, usando técnicas de marca-recaptura y análisis de dinámica poblacional.
Se observa una disparidad en la cantidad de sitios de muestreo entre las especies, con algunas especies con muchos sitios de muestreo y otras con pocos.
library(leaflet)
PointUsePalette <- leaflet::colorFactor(palette = c("blue", "red"),
domain = c("Epiphyte", "Herbaceous perennial")) # para asignar los colores a los factores (clase de Vida)
Orchid_map=leaflet(Lat_Long) %>% # los datos
addTiles() %>%
addCircleMarkers(lng = ~Lon, # la longitud
lat = ~Lat, # la latitud
radius = 2, # el tamaño del punto
color= ~PointUsePalette(OrganismType), # Para colorear los puntos por el tipo clase de vida
popup= ~paste0( "<I>", SpeciesAccepted, "</I>") # para poner los nombres cientificos en italicos
)
Orchid_map19.9 La esperanza de vida de las orquídeas
Cada especies tiene un promedio de largo de vida y una distribución de supervivencia. En los humanos el largo de vida promedio es de ±72 años (y varia por país y otros factores), pero hay personas que viven hasta 100 años o más. En las orquídeas el largo de vida promedio es de 10 años, pero hay individuos que viven hasta 100 años o más. Para calcular el largo de vida y su distribuciones de una especies se usa la matriz de transición matU y la etapa de inicio de la vida start_life. La función lifeExpectancy calcula el largo de vida de una especies. Nota que este caso no se usa la matriz de fecindidad matF o la matriz de clonaje matC.
Para calcular y comparar los datos es importante que la matriz sea del mismo largo de tiempo, por ejemplo no se debería comparar una matriz de 1 año con una matriz de 1 mes o de 10 años. Los valores de tiempo es la unidad de los datos de la matriz.
Aquí el script crea un data frame de los valores del largo de vida para cada especies con matrices de transiciones de un año.
library(Rage) # función para calcular el largo de vida esperada
lifeExpectancy <- function(matU, startLife) {
N <- solve(diag(nrow(matU)) - matU)
return(colSums(N)[startLife])
}
compadre_life_expect <- x2 %>%
filter(ProjectionInterval == 1.0) |> # filtrar para matriz de un año
filter(MatrixComposite == "Mean", # filtrar para la matriz promedia
MatrixTreatment == "Unmanipulated", # filtrar para la matriz sin manipulación
MatrixCaptivity == "W" # filtrar para poblaciones naturales (no en cautiverio)
) %>%
mutate(StageID = cdb_id_stages(.)) %>% # crear un ID para las etapas
cdb_collapse(columns = "StageID") %>% # colapsar las etapas
cdb_flag() %>% # evaluar las matrices y crear una columna para cada evaluación
filter(check_NA_U == FALSE, # filtrar para matrices sin valores faltantes
check_zero_U == FALSE, # filtrar para matrices sin valores cero
check_singular_U == FALSE) %>% # filtrar para matrices no singulares
mutate(matU = matU(.), start_life = mpm_first_active(.)) %>% # extraer la matriz de transición y la etapa de inicio de la vida
mutate(life_expectancy = mapply(lifeExpectancy, matU, start_life)) %>% # calcular el largo de vida
mutate(var_life_expectancy = mapply(life_expect_var, matU, start= 1)) %>% # calcular la varianza del largo de vida
mutate(low_CI_var_LS= life_expectancy-1.96*sqrt(var_life_expectancy)) %>% # calcular el intervalo de confianza inferior
mutate(high_CI_var_LS= life_expectancy+1.96*sqrt(var_life_expectancy)) %>% # calcular el intervalo de confianza superior
mutate(OrganismType = reorder(OrganismType, life_expectancy, median)) # ordenar las especies por el largo de vida## Warning: There were 4 warnings in `mutate()`.
## The first warning was:
## ℹ In argument: `var_life_expectancy = mapply(life_expect_var, matU, start = 1)`.
## Caused by warning:
## ! Argument matU has at least one stage-specific survival.
## probability > 1
## ℹ Run `dplyr::last_dplyr_warnings()` to see the 3 remaining warnings.OrchidLS=compadre_life_expect %>% select(mat, SpeciesAccepted, OrganismType, SpeciesAccepted, life_expectancy, low_CI_var_LS, high_CI_var_LS) %>%
arrange(desc(life_expectancy))x2 %>%
filter(ProjectionInterval == 1.0) |> # filtrar para matriz de un año
filter(MatrixComposite == "Mean", # filtrar para la matriz promedia
MatrixTreatment == "Unmanipulated", # filtrar para la matriz sin manipulación
MatrixCaptivity == "W" # filtrar para poblaciones naturales (no en cautiverio)
) %>%
mutate(StageID = cdb_id_stages(.)) %>% # crear un ID para las etapas
cdb_collapse(columns = "StageID") %>% # colapsar las etapas
cdb_flag() %>% # evaluar las matrices y crear una columna para cada evaluación
filter(check_zero_C == FALSE) # filtrar para matrices sin valores faltantes## A COM(P)ADRE database ('CompadreDB') object with 1 SPECIES and 2 MATRICES.
##
## # A tibble: 2 × 74
## mat MatrixID SpeciesAuthor SpeciesAccepted CommonName Kingdom Phylum
## <list> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 <CompdrMt> 242609; 24… Cypripedium_… Cypripedium ca… Lady slip… Plantae Magno…
## 2 <CompdrMt> 242621 Cypripedium_… Cypripedium ca… Lady slip… Plantae Magno…
## # ℹ 67 more variables: Class <chr>, Order <chr>, Family <chr>, Genus <chr>,
## # Species <chr>, Infraspecies <chr>, InfraspeciesType <chr>,
## # OrganismType <chr>, DicotMonoc <chr>, AngioGymno <chr>, Authors <chr>,
## # Journal <chr>, SourceType <chr>, OtherType <chr>, YearPublication <chr>,
## # DOI_ISBN <chr>, AdditionalSource <chr>, StudyDuration <chr>,
## # StudyStart <chr>, StudyEnd <chr>, ProjectionInterval <chr>,
## # MatrixCriteriaSize <chr>, MatrixCriteriaOntogeny <chr>, …Visualizar el largo de vida por plantas epifitas versus terrestres. Nota aquí que algunas especies están representada múltiple veces. Por consecuencia la distribución de los datos no es una buena representación de la diferencia entre las especies epifitas y terrestres, debido a lo que se llama pseudoreplicación. Este figura representa la distribución los datos del data frame anterior.
Calculando el promedio y la desviación estándar de la esperanza de vida de las orquídeas.
OrchidLS |>
group_by(OrganismType) |>
summarize(mean_LS= mean(life_expectancy, na.rm=TRUE),
sd_LS = sd(life_expectancy, na.rm=TRUE))## # A tibble: 2 × 3
## OrganismType mean_LS sd_LS
## <fct> <dbl> <dbl>
## 1 Herbaceous perennial 8.26 9.27
## 2 Epiphyte 11.6 14.9Haciendo una figura del largo de vida de las especies epifitas y terrestres. Nota que la escala de y es logarítmica.
ggplot2::ggplot(OrchidLS, aes(OrganismType, life_expectancy, colour=OrganismType)) +
geom_boxplot() +geom_point()+
scale_y_log10() +
coord_flip() +
labs(x = NULL, y = "Life expectancy (log(years))")+
rlt_theme+
theme(legend.position = "none")
## Saving 7 x 5 in imagehttps://jonesor.github.io/Rage/reference/life_expect.html
En el siguiente script y grafico vemos la visualización por genero de los estimados de la esperanza de vida. Nota que la esperanza de vida es un estimado y no un valor exacto. En este caso se usa la función life_expect_var para calcular la varianza de la esperanza de vida. La escala de x (el largo de vida fue cambiado a log10 de la esperanza de vida).
How to calculate CI of life span, it is in the table above, use gamma, not normal
low_CI_var_LS high_CI_var_LS
#SPECIES_O$SpeciesAccepted <- fct_reorder(SPECIES_O$SpeciesAccepted, SPECIES_O$StudyStart, .desc = FALSE) # Ordenar por fecha de inicio del estudio
#compadre_life_expect |> select(mat, Genus, SpeciesAccepted, life_expectancy) |>
# group_by(SpeciesAccepted) |>
# summarize(low_CI_var_LS= life_expectancy-1.96*sqrt(var_life_expectancy),
# high_CI_var_LS= life_expectancy+1.96*sqrt(var_life_expectancy))
ggplot(compadre_life_expect, aes(x=reorder(SpeciesAccepted, life_expectancy), life_expectancy, colour=OrganismType)) +
# geom_boxplot() +
geom_point()+
scale_y_log10() +
coord_flip() +
labs(x = NULL, y = "Life expectancy (log(years))")
Evaluando el largo de vida de las especies de Caladenia solamente
#SPECIES_O$SpeciesAccepted <- fct_reorder(SPECIES_O$SpeciesAccepted, SPECIES_O$StudyStart, .desc = FALSE)
compadre_life_expect |>
group_by(Genus) |>
summarize(mean_LS= mean(life_expectancy, na.rm=TRUE),
sd_LS = sd(life_expectancy, na.rm=TRUE)) |>
filter(Genus %in% c("Caladenia"))## # A tibble: 1 × 3
## Genus mean_LS sd_LS
## <chr> <dbl> <dbl>
## 1 Caladenia 3.90 1.64compadre_life_expect |>
filter(Genus %in% c("Caladenia")) |>
ggplot( aes(x=reorder(SpeciesAccepted, life_expectancy), life_expectancy, colour=OrganismType)) +
geom_point()+
scale_y_log10() +
coord_flip() +
labs(x = NULL, y = "Life expectancy (years)")+
rlt_theme+
theme(legend.position = "none")
## Saving 7 x 5 in imageTest difference in life span.
## [1] Herbaceous perennial Epiphyte
## Levels: Herbaceous perennial Epiphyte##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: life_expectancy by OrganismType
## t = -0.69168, df = 16.201, p-value = 0.4989
## alternative hypothesis: true difference in means between group Herbaceous perennial and group Epiphyte is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -13.409443 6.806699
## sample estimates:
## mean in group Herbaceous perennial mean in group Epiphyte
## 8.255534 11.556907##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: compadre_life_expect$life_expectancy
## W = 0.63295, p-value = 9.944e-08## Loading required package: carData##
## Attaching package: 'car'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## recode## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## someleveneTest(life_expectancy~OrganismType, data=compadre_life_expect) # equal variance but not notmaly distributed## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 1 0.1166 0.7352
## 30Use robust Approach
Para el siguiente análisis se necesita instalar el paquete WRS2.
Y se necesita cargar el archivo de funciones de Rallfun-v38.txt que se encuentra en el siguiente enlace <https://github.com/rrwilcox/Rallfun> y guardarlo en su directorio de trabajo. Pudiese ser que haya versiones más recientes de este archivo. Nota que la dirección abajo funciona para mi computadora, uds tienen que ajustar la dirección del archivo a su directorio de trabajo.
library(WRS2)
source("/Users/rlt/Library/CloudStorage/Dropbox/GitHub_Dropbox_Drive/GitHub/Diagnostico_Poblacional/Diagnostico_Poblacional/Rallfun-v38.txt", chdir = T) # Home computer
#source("/Users/rlt/Dropbox/METAS+COHORT_D/Rallfun-v38.txt", chdir = T)
#source("/Users/rlt/Dropbox/Ackermanstuff/Pollinator_Interaction/Specificity_Index_pollinators/Rallfun-v38.txt", chdir = T) ## Work laptop Computer
#source("/Users/raymondtremblay/Dropbox/METAS+COHORT_D/Rallfun-v38.txt", chdir = T) #When used on Monique## [1] Herbaceous perennial Epiphyte
## Levels: Herbaceous perennial EpiphyteCf=cdb_flatten(compadre_life_expect)
YSEC_T=Cf %>%
dplyr::select("life_expectancy", "OrganismType") %>%
filter(OrganismType== "Herbaceous perennial")
YSEC_T## # A tibble: 20 × 2
## life_expectancy OrganismType
## <dbl> <fct>
## 1 6.96 Herbaceous perennial
## 2 2.27 Herbaceous perennial
## 3 5.89 Herbaceous perennial
## 4 3.01 Herbaceous perennial
## 5 3.65 Herbaceous perennial
## 6 2.31 Herbaceous perennial
## 7 3.94 Herbaceous perennial
## 8 4.48 Herbaceous perennial
## 9 2.55 Herbaceous perennial
## 10 21.2 Herbaceous perennial
## 11 1.24 Herbaceous perennial
## 12 8.52 Herbaceous perennial
## 13 18.2 Herbaceous perennial
## 14 6.48 Herbaceous perennial
## 15 14.3 Herbaceous perennial
## 16 9.14 Herbaceous perennial
## 17 1.07 Herbaceous perennial
## 18 8.52 Herbaceous perennial
## 19 1.71 Herbaceous perennial
## 20 39.7 Herbaceous perennialYSEC_E=Cf %>%
dplyr::select("life_expectancy", "OrganismType") %>%
filter(OrganismType== "Epiphyte")
yuenbt(YSEC_T$life_expectancy, YSEC_E$life_expectancy, alpha=.05, nboot=10000, side=T)## $ci
## [1] -6.792134 3.155724
##
## $test.stat
## [1] -0.7572641
##
## $p.value
## [1] 0.4438
##
## $est.1
## [1] 5.454196
##
## $est.2
## [1] 7.272401
##
## $est.dif
## [1] -1.818205
##
## $n1
## [1] 20
##
## $n2
## [1] 12library(Rcompadre)
library(popdemo)
data(Compadre)
Compadre$matA <- matA(Compadre)
# create empty vector to store output
Compadre$dim <- numeric(nrow(Compadre))
#index$dim <- numeric(nrow(index_O))
# loop through all rows of Compadre
for (i in seq_len(nrow(Compadre))) {
Compadre$dim[i] <- nrow(Compadre$matA[[i]])
}
# function to determine whether matrix 'mat' has any stages with no transitions
NullStages <- function(mat) any(colSums(mat) == 0)
# apply function to every element of A
Compadre$null_stages <- sapply(Compadre$matA, NullStages)
NullStages(Compadre$matA[[1]]) # apply function to single element## [1] FALSE19.9.1 Calcular el promedio y la varianza en la expectativa de vida de un modelo de matriz poblacional
# función para calcular la esperanza de vida
library(Rage)
data(mpm1)
life_expect_mean(mpm1$matU, start = 1)## [1] 1.250506rep_stages <- repro_stages(mpm1$matF)
(n1 <- mature_distrib(mpm1$matU, start = 2, repro_stages = rep_stages))## seed small medium large dormant
## 0.00000000 0.00000000 0.92105263 0.07894737 0.00000000## [1] 3.179005## [1] 0.7816213http://127.0.0.1:29465/rmd_output/1/compadre_orchid-ppm-y-su-uso.html
Revisión RLT: Sept 15, 2024