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¿Qué tipo de árbol podría ser este?

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Esta puede ser una pregunta extraña, pero ¿alguien sabe qué tipo de árbol podría ser este?

Lo sé, es solo un cómic, pero estos árboles, a "distancia a pie" dentro de ese cómic están fácilmente identificables como Baobabs de Grandidier:

(Eso podría indicar, por supuesto, que el árbol de arriba también ocurre en Madagascar, pero es un cómic, por lo que todas las apuestas están canceladas. Y sí, lo sabemos, no hay ardillas en Madagascar).


Me recuerda a los eucaliptos / eucaliptos australianos de corteza suave, como un chicle de salmón, un chicle fantasma, etc.

Aunque no hay ardillas en Australia :)

Esta foto de un chicle de salmón es de http://www.fpc.wa.gov.au/content_migration/plantations/species/arid/salmon_gum.aspx


Como sugirió @fileunderwater, esto parece una Acacia. Como muchos otros con OSX, tengo esta imagen incluida de una acacia como una de las rotaciones de mi protector de pantalla.

Se ve muy similar en bauplan a la ilustración.


Como ha señalado Saxon Druce, se parece mucho a un eucalipto. Específicamente una especie de desierto o sabana como el chicle fantasma (Corymbia aparrerinja).

Otros eucaliptos (Eucalyptus y Corymbia spp.) Tienen formas de crecimiento similares.
(fuente: masterfile.com)

La silueta está obviamente estilizada y parece tener menos follaje que un eucalipto real para hacer el perfil más ordenado. El patrón de ramificación y la forma en que el follaje está agrupado en grupos redondeados y texturizado en la imagen son representativos de los eucaliptos. Yo diría que no es una acacia, tienen patrones de ramificación muy distintivos y se extienden más con una parte superior más plana que esta.


Me parece un pino. Podría estar cerca de Pinus pinaster pero ten en cuenta que a) No soy botánico. b) Solo conozco los pinos que crecen en mi zona (Cataluña).


Pregunta asesina de la entrevista: ¿Qué tipo de árbol serías?

¿Serías un árbol de eucalipto? ¿Qué tal un árbol Bottlebrush? Quizás eres más un árbol de Jacaranda. Queremos averiguarlo sobre el KIQ de esta semana.

Hemos tenido bastantes preguntas extravagantes en la entrevista en KIQ, pero esta aún logró levantar algunas cejas en la oficina: & # 8220Si fueras un árbol, ¿qué tipo de árbol serías? & # 8221

Según una presentación en el sitio web de entrevistas de trabajo Glassdoor, el proveedor de redes Cisco hizo esta pregunta para el puesto de redactor técnico senior.

La entrenadora de carrera Peggy McKree de Career Confidential dijo que esta pregunta es similar a & # 8220¿Qué animal serías? & # 8221 o & # 8220¿Qué tipo de fruta serías? & # 8221 y se utiliza para comprobar la creatividad de un candidato. También se utiliza para medir la capacidad del solicitante para pensar con rapidez.

El entrevistador no quiere escuchar que usted quiere ser un manzano únicamente porque le gustan las manzanas. Aquí & # 8217s lo que McKree tenía que decir:

& # 8220Para responder a esta pregunta (o cualquier tipo de pregunta en la que tengas que elegir '¿qué serías tú?', Piensa de manera amplia en las cualidades de lo que sea que vayas a elegir y cómo explicarías tu ¿Qué rasgos de carácter o personalidad serían útiles para alguien en ese rol? Piense en términos de la productividad utilitaria de su elección en lo que respecta al trabajo que está solicitando. ¿Qué requiere ese trabajo? Y luego tenga cuidado de los matices. & # 8221

Por ejemplo, es posible que desee optar por un árbol de eucalipto porque crece rápido y es extremadamente resistente.


Métodos

Se generó un conjunto de datos que cubre de manera integral los tres dominios de la vida utilizando genomas disponibles públicamente de la base de datos IMG-M del Joint Genome Institute (img.jgi.doe.gov), un conjunto de datos previamente desarrollado de información del genoma eucariota 30, genomas derivados publicados previamente a partir de conjuntos de datos metagenómicos 7,8,31,32 y genomas recién reconstruidos de proyectos de metagenomas actuales (consulte la Tabla complementaria 1 para conocer los números de acceso del NCBI). A partir de IMG-M, se tomaron muestras de genomas de modo que se seleccionó un único representante para cada género definido. Para los phyla y phyla candidatos que carecen de una definición taxonómica completa, se incluyó inicialmente a todos los miembros del phylum. Posteriormente, estas radiaciones se muestrearon hasta un nivel de divergencia de género aproximado basado en la comparación con los filos descritos taxonómicamente, eliminando así las superposiciones a nivel de cepa y de especie. Finalmente, las reconstrucciones iniciales de los árboles identificaron efectos aberrantes de atracción de ramas largas que colocan a los Microsporidios, un grupo de hongos parásitos, con los Korarchaeota. Se sabe que los microsporidios contribuyen con artefactos de atracción de ramas largas que confunden la ubicación del Eukarya 33, y posteriormente se eliminaron del análisis.

Este estudio incluye 1.011 organismos de linajes para los que no se disponía de genomas anteriormente. Los organismos estaban presentes en muestras recolectadas de un sistema acuífero poco profundo, un sitio de investigación del subsuelo profundo en Japón, una costra de sal en el desierto de Atacama, una pradera de pastizales en el norte de California, un CO2-Rico sistema de géiseres y dos bocas de delfines. Los genomas se reconstruyeron a partir de metagenomas como se describió anteriormente [7]. Los genomas solo se incluyeron si se estimaba que estaban completos en & gt70% en función de la presencia / ausencia de un conjunto de 51 genes de copia única para bacterias y 38 genes de copia única para Archaea. Además, se requería que los genomas tuvieran una composición de nucleótidos consistente y una cobertura a través de los andamios, según se determinó utilizando el software ggkbase binning (ggkbase.berkeley.edu), y que mostraran una ubicación consistente tanto en las filogenias de SSU rRNA como de proteínas ribosómicas concatenadas. Esto contribuyó con información de genes marcadores para 1.011 organismos recién muestreados, cuyos genomas se reconstruyeron para que los análisis metabólicos se publiquen por separado.

La alineación de proteínas ribosomales concatenadas se construyó como se describió anteriormente [16]. En resumen, los 16 conjuntos de datos de proteínas ribosómicas (proteínas ribosómicas L2, L3, L4, L5, L6, L14, L16, L18, L22, L24, S3, S8, S10, S17 y S19) se alinearon de forma independiente utilizando MUSCLE v. 3.8 .31 (ref. 34). Las alineaciones se recortaron para eliminar los extremos C y N alineados de manera ambigua, así como las columnas compuestas por más del 95% de espacios. Los taxones se eliminaron si sus datos de secuencia disponibles representaban menos del 50% de las columnas de alineación esperadas (el 90% de los taxones tenían más del 80% de las columnas de alineación esperadas). Las 16 alineaciones se concatenaron, formando una alineación final que comprendía 3.083 genomas y 2.596 posiciones de aminoácidos. Se construyó un árbol de máxima verosimilitud utilizando RAxML v. 8.1.24 (ref.35), implementado en el servidor web CIPRES 36, bajo el modelo de evolución LG plus gamma (PROTGAMMALG en la sección del modelo RAxML), y con el número de bootstraps determinados automáticamente (criterio de arranque basado en MRE). Se realizaron un total de 156 réplicas de bootstrap bajo el algoritmo de bootstrap rápido, con 100 muestreados para generar valores de soporte proporcionales. La inferencia del árbol completo requirió 3.840 horas de cálculo en la supercomputadora CIPRES.

Para construir la Fig. 2, colapsamos las ramas con base en un criterio de longitud promedio de las ramas. Los cálculos de la longitud promedio de las ramas se implementaron en la interfaz en línea del Árbol de la vida interactivo 37 utilizando la fórmula:

Longitud promedio de la rama = media ([distancia de la raíz a la punta] - [distancia de la raíz al nodo]) para todas las puntas que se conectan a un nodo.

Probamos valores entre 0.25 y 0.75 a intervalos de 0.05, y seleccionamos un umbral final de & lt0.65 basado en la generación de un número similar de linajes principales en comparación con la vista de agrupación guiada por taxonomía en la Fig. 1. La vista de taxonomía identificó 26 archaeal y 74 linajes bacterianos a nivel de filo (contando los Microgenomates y Parcubacteria como fila única cada uno), mientras que una longitud de rama promedio de & lt0.65 resultó en 28 archaeas y 76 clados bacterianos.

Para un árbol de ARNr de SSU complementario, se generó una alineación a partir de todos los genes de ARNr de SSU disponibles de los genomas de los organismos incluidos en el conjunto de datos de proteínas ribosómicas. Para organismos con múltiples genes de ARNr de SSU, se mantuvo un gen representativo para el análisis, seleccionado al azar. Como el muestreo del genoma se limitó al nivel de género, no anticipamos que este proceso de selección tendrá ningún impacto en el árbol resultante. Todos los genes de ARNr de SSU de más de 600 pb se alinearon utilizando el algoritmo de alineación SINA a través de la interfaz web SILVA 38,39. La alineación completa fue despojada de columnas que contenían 95% o más espacios, generando una alineación final que contenía 1.871 taxones y 1.947 posiciones de alineación. Se infirió un árbol de máxima verosimilitud como se describe para los árboles de proteínas ribosomales concatenados, con RAxML ejecutado utilizando el modelo de evolución GTRCAT. La inferencia de RAxML incluyó el cálculo de 300 iteraciones de arranque (criterio de arranque basado en reglas de mayoría extendida), con 100 muestreados al azar para determinar los valores de soporte.

Para probar el efecto de la rigurosidad de la selección del sitio sobre las filogenias inferidas, eliminamos las alineaciones de las columnas que contenían hasta un 50% de huecos (en comparación con el recorte original de huecos del 95%). Para la alineación de la proteína ribosómica, esto resultó en una reducción del 14% en la longitud de la alineación (a 2232 posiciones) y una reducción del 44,6% en el tiempo de cálculo (∼ 2100 h). Para la alineación del gen de ARNr de SSU, las columnas de extracción con 50% o más espacios redujeron la alineación en un 24% (a 1489 posiciones) y el tiempo de cálculo en un 28%. En ambos casos, la topología del árbol con la mejor probabilidad no se modificó significativamente. La proteína ribosomal resolvió un árbol de dos dominios con el hermano Eukarya del Lokiarcheaota, mientras que el árbol de ARNr de SSU representa un árbol de tres dominios. La posición de la CPR como ramificación profunda en el árbol de proteínas ribosómicas y dentro de las bacterias en el árbol de ARNr de SSU también fue consistente. Las alineaciones y los árboles inferidos bajo la separación de espacios más estricta están disponibles a pedido.

Nomenclatura

Hemos incluido nombres para dos linajes para los que previamente hemos publicado genomas completos 40. En el momento de la presentación del artículo que describe estos genomas 40, la comunidad de revisores no estaba uniformemente abierta a nombrar linajes de organismos no cultivados basándose en dicha información. Dado que esta práctica ahora se usa ampliamente, volvemos a proponer los nombres para estos filos. Específicamente, para WWE3 sugerimos el nombre Katanobacteria del hebreo "katan", que significa "pequeño", y para SR1 sugerimos el nombre Absconditabacteria del latín "Abscondo" que significa "oculto", como en "envuelto".

Códigos de adhesión

Los números de acceso NCBI y / o JGI IMG para todos los genomas utilizados en este estudio se enumeran en la Tabla complementaria 1. Se han depositado en Genbank secuencias adicionales del gen de la proteína ribosómica y del gen rRNA 16S utilizadas en este estudio con los números de acceso KU868081 – KU869521. La proteína ribosómica concatenada y las alineaciones de ARNr de SSU utilizadas para la reconstrucción de árboles se incluyen como archivos separados en la Información complementaria.


Insectos dañinos y enfermedades

Enfermedades virulentas como la enfermedad del olmo holandés y el tizón del castaño han causado la muerte súbita de bosques enteros en América del Norte. Sin embargo, las enfermedades más comunes son más sutiles en su trabajo, matan muchos más árboles en total que los tipos virulentos y cuestan a los propietarios de árboles de bosques y jardines miles de millones de dólares en productos forestales y en valor de ejemplares de árboles.

Estas enfermedades "comunes" incluyen tres malas: pudrición de la raíz por Armillaria, marchitez del roble y antracnosis. Estos patógenos invaden el árbol a través de las hojas, raíces y heridas de la corteza y dañan el sistema vascular de los árboles si no se previenen o tratan. En los bosques naturales, la prevención es la única opción económica disponible y es una parte importante del plan de manejo silvícola de un forestal.

Los insectos dañinos son oportunistas y a menudo invaden los árboles bajo el estrés de problemas ambientales o enfermedades. No solo pueden causar directamente la muerte de los árboles, sino que propagarán hongos dañinos de un árbol huésped a los árboles circundantes. Los insectos pueden atacar la capa cambial de un árbol al perforar en busca de alimento y las cavidades de los nidos, o pueden deshojar un árbol hasta el punto de la muerte. Los insectos malos incluyen los escarabajos del pino, la polilla gitana y los barrenadores del fresno esmeralda.


¿Qué podría estar comiendo las raíces de mis plantas al aire libre?

Hace poco uno de los jardineros maestros locales me pidió que escribiera otro artículo sobre el control de los ratones de campo. Para aquellos de ustedes que no están familiarizados con los ratones de campo de pino, estos ratones excavan bajo el suelo y se alimentan de raíces de plantas y árboles. Se sabe que los ratones de campo matan nandinas y árboles frutales y han destruido las plantaciones de hosta. Aunque los ratones de campo pueden envenenarse legalmente en Carolina del Norte, los propietarios tienen otras opciones para ayudar a controlar sus poblaciones.

A los topillos de pino les gustan las áreas con maleza o que tienen una vegetación espesa. La eliminación de estos sitios reducirá su suministro de alimentos y expondrá a los ratones de campo a los depredadores. Cortar el césped con regularidad también ayudará a reducir las poblaciones de ratones de campo.

Las áreas cubiertas con mantillo también son hábitats ideales para los topillos. Trate de evitar aplicar mantillo a más de un par de pulgadas de profundidad. Si tiene un problema de campañol, es posible que desee considerar eliminar el mantillo por completo o al menos alejarlo de las plantas de jardín. La investigación ha demostrado que las telas del paisaje pueden aumentar las poblaciones de ratones de campo.

Los ratones de campo se pueden excluir con éxito de árboles y arbustos individuales utilizando tela metálica. La tela debe envolverse alrededor del tronco y debe enterrarse al menos 6 pulgadas por debajo de la línea del suelo para evitar que los ratones de campo caven debajo del alambre. Asegúrese de que el cable esté suelto alrededor del tronco para que no ciña el árbol a medida que el tronco se expande.

Si va a intentar matar a los ratones de campo con cebo venenoso, el Servicio de Extensión de Carolina del Norte tiene un par de consejos. Primero, aplique cebos solo a fines del otoño o el invierno. No aplique cebos si se espera lluvia dentro de los 3 días posteriores a la aplicación. Aplique cebos a media tarde ya que los ratones de campo están activos al anochecer y al amanecer. Finalmente, combine los cebos con las otras tácticas de manejo mencionadas anteriormente para obtener un mejor control de las poblaciones de topillos.


¿Plantación de jarabe de arce? Nuevos conocimientos sobre la biología de los árboles podrían cambiar radicalmente la industria

Los nuevos conocimientos sobre la biología de los árboles pueden ser el comienzo de una revolución en la industria del jarabe de arce.

Al principio, los investigadores de la Universidad de Vermont, Tim Perkins y Abby van den Berg, solo estaban tratando de aprender más sobre cómo fluye la savia a través de un arce. Pero lo que encontraron finalmente floreció en un nuevo modelo para la producción de jarabe, uno en el que los azucareros extraen su savia de árboles jóvenes plantados en plantaciones densas, en lugar de bosques maduros.

Perkins y van den Berg estaban probando un sistema de bomba de vacío utilizado para extraer la savia de un arce al que se le había quitado la copa (ramas, hojas y tallos). Pero el grifo de vacío siguió sacando la savia mucho después de que los investigadores esperaran que el flujo se detuviera.

"Llegamos al punto en el que deberíamos haber agotado el agua que había en el árbol, pero la humedad no bajó", dijo Perkins en un comunicado de prensa de UVM emitido en noviembre pasado. "La única explicación fue que estábamos sacando agua del suelo, a través y fuera del tallo".

El descubrimiento llevó a la pareja a imaginar un nuevo método de azúcar. En lugar de depender de la tierra forestal, un azucarero podría utilizar una plantación de árboles jóvenes enraizados en un campo agrícola.

“Una vez que vimos que podíamos obtener rendimientos sin topes, fue - ¡guau! - esto cambia el paradigma básico ”, dijo van den Berg en un comunicado. “Quedó claro que podíamos lidiar con un marco completamente nuevo”.

El modelo de plantación también podría resultar en rendimientos mucho más altos. La pareja estima que un acre de plantación de arce, con 6.000 árboles jóvenes, podría producir 400 galones de almíbar. Un "arbusto azucarero" tradicional de árboles extraídos generalmente produce alrededor de 40 galones de almíbar por acre de 80 árboles maduros.

Y la eficiencia está en la mente de la industria últimamente. En Nueva Escocia, los árboles de jarabe de arce no están produciendo tanta savia: una caída del 25 por ciento, en promedio, desde la década de 1970, según la CBC. La gente todavía está perpleja en cuanto a por qué el cambio climático ocupa un lugar destacado en la lista de posibles culpables. Otros piensan que los árboles pueden estar sobrecargados de trabajo por décadas de uso.

"Creo que la extracción posterior es ligeramente perjudicial para el árbol", dijo a la CBC Keith Crowe, un veterano de la industria del arce de 62 años. "No creo que nunca sea tan productivo como lo es en las etapas iniciales, a pesar del crecimiento que podría ocurrir mientras tanto".

La producción de jarabe de arce está muy sujeta al capricho del clima, ya que el flujo de savia requiere noches frías, con temperaturas bajo cero, seguidas de días más cálidos. La savia también deja de fluir en primavera cuando los botones florales del árbol se expanden y se desarrollan las hojas. En 2013, los productores de jarabe de arce de EE. UU. Obtuvieron 3,25 millones de galones, un aumento del 70 por ciento con respecto a 2012, según el Departamento de Agricultura de EE. UU. [PDF]. El año pasado, el clima fue perfecto para la producción de savia: los meses fríos de primavera retrasaron la formación de los brotes de arce, lo que resultó en una temporada más larga. Pero, ¿quién puede predecir cómo se desarrollará la temporada del próximo año?

El modelo de plantación también puede ser más adecuado para hacer frente a un clima cambiante. Los retoños más pequeños se congelan y descongelan más rápido que sus contrapartes adultas, por lo que no necesitan un ciclo de congelación y descongelación tan intenso para que la savia comience a fluir.

Plantar árboles jóvenes para obtener almíbar parece una obviedad, dada la perspectiva de mayores rendimientos en parcelas de tierra más pequeñas, pero los costos de equipo, mantenimiento y mano de obra también son más altos con el método de plantación. Aún así, como señala Modern Farmer, hay otras ventajas comerciales en una plantación de arces: depender de árboles jóvenes significa que los productores podrían recuperarse mucho más rápido si sus árboles resultan dañados por desastres naturales. En lugar de esperar décadas para que madure un bosque, el sistema ideado por los investigadores de UVM estaría en funcionamiento en siete años.

En general, parece que los productores de azúcar son cautelosos, pero de mente abierta.

“Pude ver cómo sería muy eficiente y reemplazaría la cosecha silvestre”, dijo el propietario de Hillsboro Sugar Works, Dave Folino, a Modern Farmer. “Estoy atado a las imágenes antiguas, pero la idea de controlar las cosas es tentadora. En mi vida, he visto la contracción de la industria láctea [en Vermont]. Odiaría ver lo mismo para los cultivos silvestres, pero probablemente sea económicamente inevitable ".


¿Qué tipo de árbol podría ser este? - biología

En la parte de laboratorio de la mayoría de los laboratorios de biología, realizará experimentos. La ciencia procede mediante el uso del método experimental. Este folleto proporciona un resumen de los pasos que se utilizan para realizar una investigación científica. Este método general se utiliza no solo en biología, sino también en química, física, geología y otras ciencias duras.

Para recopilar información sobre el mundo biológico, utilizamos dos mecanismos: nuestra percepción sensorial y nuestra capacidad de razonar. Podemos identificar y contar los tipos de árboles en un bosque con nuestros ojos, podemos identificar aves en el dosel del bosque lluvioso con nuestros oídos y podemos identificar la presencia de una mofeta con nuestra nariz. El tacto y el gusto también nos ayudan a experimentar el mundo biológico. Con la información que recopilamos de nuestros sentidos, podemos hacer inferencias usando nuestra razón y lógica. Por ejemplo, sabe que ve palmeras en regiones tropicales y subtropicales y puede inferir que no se encontrarán palmeras en el centro de Maine debido a la dureza de nuestro invierno.

Nuestra razón nos permite hacer predicciones sobre el mundo natural. Los científicos intentan predecir y quizás controlar eventos futuros basados ​​en el conocimiento presente y pasado. La capacidad de realizar predicciones precisas depende de los siete pasos del método científico.

Paso 1.Haga observaciones. Estas observaciones deben ser objetivas, no subjetivas. En otras palabras, las observaciones deberían poder ser verificadas por otros científicos. Las observaciones subjetivas, que se basan en opiniones y creencias personales, no pertenecen al ámbito de la ciencia. Aquí & # 146s una declaración objetiva: es 58 & # 176F en esta sala. He aquí una afirmación subjetiva: hace frío en esta habitación.

El primer paso del método científico es realizar observaciones objetivas. Estas observaciones se basan en eventos específicos que ya han sucedido y que otros pueden verificar como verdaderos o falsos.

Paso 2. Formule una hipótesis. Nuestras observaciones nos hablan del pasado o del presente. Como científicos, queremos poder predecir eventos futuros. Por tanto, debemos utilizar nuestra capacidad de razonar.

Los científicos usan su conocimiento de eventos pasados ​​para desarrollar un principio general o una explicación que ayude a predecir eventos futuros. El principio general se llama hipótesis. El tipo de razonamiento involucrado se llama razonamiento inductivo (derivando una generalización de detalles específicos).

Una hipótesis debe tener las siguientes características:

& # 9 & # 149 & # 9 Debe ser un principio general que se mantenga en el espacio y el tiempo

& # 9 & # 149 & # 9 Debería ser un tentativo idea

& # 9 & # 149 & # 9 Debe coincidir con las observaciones disponibles

& # 9 & # 149 & # 9 Debe mantenerse lo más simple posible.

& # 9 & # 149 & # 9 Debe ser comprobable y potencialmente falsable. En otras palabras, debería haber una

Una forma de demostrar que la hipótesis es falsa es una forma de refutar la hipótesis.

Algunos mamíferos tienen dos patas traseras sería una hipótesis inútil. ¡No hay ninguna observación que no se ajuste a esta hipótesis!

Todos los mamíferos tienen dos patas traseras es una buena hipótesis. Buscaríamos mamíferos en todo el mundo. Cuando encontramos ballenas, que no tienen patas traseras, hubiéramos demostrado que nuestra hipótesis era falsa, hemos falsificado la hipótesis.

Cuando una hipótesis implica una relación de causa y efecto, declaramos nuestra hipótesis para indicar que no hay efecto. Una hipótesis, que no afirma ningún efecto, se llama hipótesis nula. Por ejemplo, el medicamento Celebra no ayuda a aliviar la artritis reumatoide.

Paso 3.Haz una predicción. Desde el paso 2, hemos elaborado una hipótesis que es tentativa y puede ser cierta o no. ¿Cómo podemos decidir si nuestra hipótesis es cierta?

Nuestra hipótesis debería ser amplia, debería aplicarse uniformemente a través del tiempo y del espacio. Por lo general, los científicos no pueden verificar todas las situaciones posibles en las que podría aplicarse una hipótesis. Consideremos la hipótesis: todas las células vegetales tienen un núcleo. No podemos examinar cada planta viva y cada planta que haya vivido alguna vez para ver si esta hipótesis es falsa. En cambio, generamos un predicción utilizando razonamiento deductivo (generando una expectativa específica a partir de una generalización). A partir de nuestra hipótesis, podemos hacer la siguiente predicción: si examino las células de una brizna de hierba, cada una tendrá un núcleo.

Ahora, consideremos la hipótesis del fármaco: el fármaco Celebra no ayuda a aliviar la artritis reumatoide. Para probar esta hipótesis, necesitaríamos elegir un conjunto específico de condiciones y luego predecir lo que sucedería en esas condiciones si la hipótesis fuera cierta. Las condiciones que podría desear probar son las dosis administradas, el tiempo que se toma el medicamento, las edades de los pacientes y la cantidad de personas a las que se hará la prueba.

Todas estas condiciones que están sujetas a cambios se denominan variables. Para medir el efecto de Celebra, necesitamos realizar una experimento controlado. los grupo experimental está sujeto a la variable que queremos probar y el grupo de control no está expuesto a esa variable. En un experimento controlado, la única variable que debería ser diferente entre los dos grupos es la variable que queremos probar.

Hagamos una predicción basada en observaciones del efecto de Celebra en el laboratorio. La predicción es: los pacientes que sufren de artritis reumatoide que toman Celebra y los pacientes que toman un placebo (una tableta de almidón en lugar del medicamento) no difieren en la gravedad de la artritis reumatoide. [Tenga en cuenta que basamos nuestra predicción en nuestra hipótesis nula de ningún efecto de Celebra].

Paso 4. Realiza un experimento. De nuevo confiamos en nuestra percepción sensorial para recopilar información. Diseñamos un experimento basado en nuestra predicción.

Nuestro experimento podría ser el siguiente: 1000 pacientes entre las edades de 50 y 70 serán asignados aleatoriamente a uno de dos grupos de 500. El grupo experimental tomará Celebra cuatro veces al día y el grupo de control tomará un placebo de almidón cuatro veces al día. día. Los pacientes no sabrán si sus comprimidos son Celebra o el placebo. Los pacientes tomarán los medicamentos durante dos meses. Al cabo de dos meses, se administrarán exámenes médicos para determinar si la flexibilidad de los brazos y los dedos ha cambiado.

Paso 5. Analice los resultados del experimento. Nuestro experimento produjo los siguientes resultados: 350 de las 500 personas que tomaron Celebra informaron una disminución de la artritis al final del período. 65 de las 500 personas que tomaron el placebo informaron una mejoría.

Los datos parecen mostrar que hubo un efecto significativo de Celebra. Necesitaríamos hacer un análisis estadístico para demostrar el efecto. Tal análisis revela que hay un efecto estadísticamente significativo de Celebra.

Paso 6. Saca una conclusión. De nuestro análisis del experimento, tenemos dos resultados posibles: los resultados están de acuerdo con la predicción o no están de acuerdo con la predicción. En nuestro caso, podemos rechazar nuestra predicción de que Celebra no tendrá ningún efecto. Debido a que la predicción es incorrecta, también debemos rechazar la hipótesis en la que se basó.

Nuestra tarea ahora es replantear la hipótesis en una forma que sea consistente con la información disponible. Nuestra hipótesis ahora podría ser: la administración de Celebra reduce la artritis reumatoide en comparación con la administración de un placebo.

Con la información actual, aceptamos nuestra hipótesis como verdadera. ¿Hemos probado que es verdad? ¡Absolutamente no! Siempre hay otras explicaciones que pueden explicar los resultados. Es posible que la mayoría de los 500 pacientes que tomaron Celebra mejoraran de todos modos. Es posible que más de los pacientes que tomaron Celebra también comieran plátanos todos los días y que los plátanos mejoraran la artritis. Puede sugerir innumerables otras explicaciones.

¿Cómo podemos probar que nuestra nueva hipótesis es cierta? Nunca podremos. El método científico no permite probar ninguna hipótesis. Las hipótesis pueden refutarse, en cuyo caso esa hipótesis se rechaza como falsa. Todo lo que podemos decir sobre una hipótesis, que resiste, una prueba para falsificarla, es que no pudimos refutarla. Hay un mundo de diferencia entre no refutar y probar. Asegúrese de comprender esta distinción, es la base del método científico.

Entonces, ¿qué haríamos con nuestra hipótesis anterior? Actualmente lo aceptamos como cierto. Para ser rigurosos, debemos someter la hipótesis a más pruebas que puedan demostrar que es incorrecta. Por ejemplo, podríamos repetir el experimento pero cambiar el grupo de control y el experimental. Si la hipótesis sigue resistiendo nuestros esfuerzos por derribarla, podemos sentirnos más seguros de aceptarla como cierta. Sin embargo, nunca podremos afirmar que la hipótesis sea cierta. Más bien, lo aceptamos como verdadero porque la hipótesis resistió varios experimentos para demostrar que es falsa.

Paso 7. Informe sus resultados. Los científicos publican sus hallazgos en revistas y libros científicos, en charlas en reuniones nacionales e internacionales y en seminarios en colegios y universidades. Difundir los resultados es una parte esencial del método científico. Permite que otras personas verifiquen sus resultados, desarrollen nuevas pruebas de su hipótesis o apliquen los conocimientos adquiridos para resolver otros problemas.


El futuro de la lucha contra el crimen es el análisis forense del árbol genealógico

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El ex oficial de policía Joseph James DeAngelo, acusado de ser el asesino de Golden State, se encuentra en un tribunal de la cárcel de Sacramento, California, el 29 de mayo de 2018, mientras un juez sopesa cuánta información debe divulgar sobre su arresto. DeAngelo es sospechoso de al menos una docena de asesinatos y aproximadamente 50 violaciones en las décadas de 1970 y 1980. Paul Kitagaki Jr./AP

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En abril, una científica ciudadana llamada Barbara Rae-Venter utilizó un sitio web de genealogía poco conocido llamado GEDMatch para ayudar a los investigadores a encontrar al hombre que habían estado buscando durante casi 40 años: The Golden State Killer. En los meses transcurridos desde entonces, las agencias de aplicación de la ley de todo el país han recurrido a la técnica, arrestando a una oleada de más de 20 personas vinculadas a algunos de los casos sin resolver más notorios de las últimas cinco décadas. Lejos de ser una anomalía forense, la genealogía genética está rápidamente en camino de convertirse en un procedimiento policial de rutina. Al menos una empresa ha comenzado a ofrecer un taller de genealogía genética de servicio completo a los clientes de las fuerzas del orden. Y las habilidades de Rae-Venter tienen tanta demanda que ha comenzado a enseñar sus secretos a algunas de las fuerzas policiales más importantes de EE. UU., Incluida la Oficina Federal de Investigaciones.

La identificación de individuos de sus parientes genéticos lejanos, una técnica llamada búsqueda familiar a largo plazo, es una potente alternativa a los tipos de búsquedas de ADN comúnmente disponibles para la policía. Por lo general, se limitan a las bases de datos forenses, que solo pueden identificar parientes cercanos (un hermano, padre o hijo) y están altamente reguladas. No se requiere una orden judicial para minar el tesoro de código abierto de pistas potenciales de GEDMatch, que, a diferencia de las bases de datos forenses, contiene fragmentos de código genético que se pueden vincular a datos de salud y otra información de identificación personal.

Actualmente, no existen leyes que regulen cómo las fuerzas del orden emplean la búsqueda familiar a largo plazo, a la que los aficionados y los bienhechores han recurrido durante años para encontrar las familias biológicas de los adoptados. Pero algunos expertos legales argumentan que su uso en casos penales plantea graves preocupaciones sobre la privacidad. Esperan ver un desafío legal en algún momento, aunque probablemente no durante el próximo año. Mientras tanto, GEDMatch se está volviendo aún más poderoso, ya que crece en casi mil nuevas cargas cada día. Y con cientos de casos más actualmente en manos de constructores de árboles genealógicos a tiempo completo, una cosa es segura: en 2019, la genealogía enviará un lote más gente a la cárcel.

Era el último sábado de junio y CeCe Moore había estado trabajando en su sofá, encorvada sobre su computadora portátil durante 16 horas seguidas. El mes anterior, el genealogista genético había sido contratado por una empresa de ADN forense en Virginia llamada Parabon, para dirigir su nueva división dedicada a la búsqueda familiar a largo plazo. Estaba inmersa en un caso en Fort Wayne, Indiana. En la primavera de 1998, April Tinsley, de ocho años, desapareció de su casa. Tres días después, un corredor descubrió su cuerpo en una zanja en DeKalb County Road 68, a unas 20 millas de la ciudad. La habían violado y estrangulado hasta la muerte.

Durante años, el asesino de Tinsley acechó esa esquina noreste de Indiana, dejando mensajes garabateados en un granero presumiendo de su crimen. En 2004, aparecieron cuatro notas amenazantes en bicicletas propiedad de niñas que habían sido dejadas en sus patios. Las notas, que se dice que fueron escritas por la misma persona que mató a Tinsley, se colocaron dentro de bolsas junto con condones usados. El semen coincidía con el ADN encontrado en la ropa interior de Tinsley.

Este verano, los investigadores de Indiana extrajeron ADN de la escena original del crimen y lo enviaron a Parabon. Allí, la compañía realizó ingeniería inversa de la información en un perfil de datos de ADN similar al que obtendría de compañías de genética de consumo como 23andMe o Ancestry. Luego lo subieron a GEDMatch y esperaron un partido. Tienen 12. Doce parientes, que van desde primos quinto a tercero.

Ahí fue donde empezó Moore, ese fin de semana de junio. The cousins represented four different family trees containing thousands of people, all of which somehow had to tie into the Fort Wayne killer. The first thing she did was work backward in time to locate ancestors from whom the suspect and the 12 matches were both descended. Eventually she found four couples, born between 1809 and 1849. Once she had them, she could move forward in history, building out family trees of every generation until the present. She did this by tracking names and faces through census records, newspaper archives, school yearbooks, and social media.

By the time night fell over her home in San Diego, she had begun to close in on a single branch, into which the four genetic tributaries all ran. From there things moved quickly. As the clock ticked past midnight, she found the relatives that had struck out for Indiana. It didn’t take much longer to circle in on two brothers who lived in the area where Tinsley was murdered. Full siblings are as close as genetic genealogy can get. But Moore had a hunch. One brother struck her as a recluse he had no wife or kids, he lived in a trailer, there were no pictures of him anywhere, and his family never mentioned him on Facebook.

Moore laid this all out for the Indiana investigators. A few days later they came back to her with a photo of one of the two brothers, with a hand-written note underneath. Ella jadeó. “I thought it was him, but I wasn’t sure until I saw his writing,” Moore says. “It was the same as those notes and that barn.”

Indiana authorities staked out the trailer the first week of July and collected a piece of trash with the suspect’s DNA on it. Lab tests confirmed that the DNA recovered from the condoms in 2004, and the crime scene in 1988, belonged to the same man: 59-year-old John Dale Miller. Police arrested him July 15th. According to local reports, when the police asked him why they were at his home, Miller replied, “April Tinsley.” On Friday, December 7, Miller pled guilty in the Allen County Courthouse to murder and child molestation, as part of a plea agreement. On December 21, a judge sentenced him to 80 years in prison.

Miller is the first person genetic genealogy has put away for good. There could soon be others. Parabon has made public its involvement in 20 “solved” cases so far, with eight more undisclosed. Of those, at least four of the suspects were already deceased. The company was able to get up and running quickly after the Golden State Killer news broke the ice, because it had already created 100 or so genetic profiles through its phenotyping service, which creates a composite image from DNA for police to circulate in hopes of getting a lead. After hiring Moore, they quickly brought on three more genetic genealogists over the summer, and are in the process of hiring one more. The company says it’s now uploaded 200 profiles to GEDMatch, which represent cold cases from nearly as many law enforcement agencies scattered around the US. Parabon is actively working on 40 such cases.

Some of those include active cases, not just crimes committed decades ago. For example, in April, exactly a week before the Golden State Killer announcement, a man broke into a residence in the red-rocked southern Utah town of St. George, and sexually assaulted the 79-year-old woman who lived there. Three months later, authorities arrested a suspect, Spencer Glen Monnett, based on Moore’s genetic detective work. She says everyone clears their schedules to prioritize any active cases. At the moment, Parabon is working on at least one other active case involving a serial offender, but the company expects it to become a bigger part of what they do in 2019.

“In these active cases that come back with no match in CODIS [the federal offender database], law enforcement are realizing they don’t have to wait until every last avenue has been exhausted before coming to us,” says Ellen Greytak, who runs the company’s advanced DNA services division. “Genetic genealogy can be a tool to use right away.”

Rae-Venter, the genetic genealogist who cracked the Golden State Killer case, has also begun taking on active cases, with a small team of volunteers who mostly work pro bono. Right now she’s spending 12 to 15 hours a day, six days a week trying to track down a serial rapist who is still out there committing crimes. In addition to that one, her consultancy group is working through a backlog of 25 to 30 more cold cases. And she’s still collaborating closely with the Sacramento County detectives she joined forces with on the GSK case. Rae-Venter says a large part of their queue are referrals from the FBI.

Indeed, the feds can’t seem to get enough of her. Earlier this year, The FBI flew Rae-Venter to Houston, Texas to give a seven hour presentation on genetic genealogy to a room of 100 people—mostly federal agents, some local police officers, and even one Texas Ranger in a signature white rancher-style cowboy hat. “It’s really catching people’s attention,” she says. While family historians such as herself may be leading the way in this emerging field, she thinks it makes more sense to train, and perhaps even certify, law enforcement, rather than try to pull from the hobbyist community. Ultimately, she believes every major law enforcement agency will have its own specialists on staff. “I think this belongs to detectives, not genealogists,” says Rae-Venter.

As an example, she points to the arrest in September of the man believed to be the NorCal Rapist, another serial offender who terrorized victims in six California counties over a 15-year period beginning in 1991. Detectives from the Sacramento District Attorney’s office, who Rae-Venter had trained, uploaded a genetic profile of the suspect and built out family trees on their own. According to the DA’s office, they singled out the man arrested, Roy Charles Waller, in just 10 days.

Genetic genealogy alone isn’t enough to make an arrest. Investigators have to do confirmatory DNA testing, by retrieving bits of genetic material from the suspect, usually pulled from his or her trash, and comparing them to DNA found at the crime scene. But legal scholars worry that the widespread adoption of long-range familial searches will expose vast numbers of innocent people to genetic surveillance.

GEDMatch, which currently houses 1.2 million profiles from folks who’ve had their DNA analyzed at places like 23andMe and Ancestry, can now be used to identify at least 60 percent of all Americans with European Ancestry, regardless of whether they themselves have ever been tested. That’s according to two recent analyses by genetics researchers, who expect databases like GEDMatch to grow so big in the next few years that it will be possible to find anyone from just their DNA, even if they haven’t voluntarily put it in the public domain.

“You can’t claw back the profile of your third cousin once removed who you don’t even know exists,” says Erin Murphy, a law professor at New York University Law School and an expert on familial DNA searches. If someone gets ensnared in a long-range familial search, she says, they’re going to have very little legal recourse. “These searches throw into sharp relief how current privacy protections under the 4th Amendment are insufficient to contend with what technologies are available to police in 2018.”


The Tree of Life

What did the two trees in the Garden of Eden symbolize?

The book of Genesis shows that God put Adam and Eve in the Garden of Eden. They were allowed to eat the fruit of all trees, including the tree of life, but not the tree of the knowledge of good and evil (Genesis 2-3). Eating the fruit of the tree of life represented choosing total reliance on God to show what is good or evil (through His law and Holy Spirit). Eating the fruit of the latter tree represented human beings choosing for themselves what is good and evil, rejecting any direction from God.

The tree of life! What a poetic, almost romantic name for a tree. It fires the imagination and produces wonderful images of energy, health, a bright future and good times.

The tree of life may call to mind man’s quest for the proverbial fountain of youth, with the promise of never-ending joy and happiness.

But the skeptic is likely to exclaim, “There simply is no such thing!”

Looking for the tree of life

Most of us familiar with the term know that the tree of life is mentioned in the Bible in the early chapters of the book of Genesis. We associate it with Adam and Eve and their sin that separated them from God.

We may not be as aware that this tree is mentioned in other Bible passages and that from them we can draw some conclusions about the value of the tree and its properties. Could it be that we would make better life choices if we understood what Adam rejected?

The Garden of Eden

First, let’s look at the earliest account of the tree of life in the Garden of Eden. We read that God planted a garden and filled it with a variety of plants to supply the needs of man. These were “pleasant to the sight and good for food” (Genesis 2:8-9).

Next we read, “The tree of life was also in the midst of the garden, and the tree of the knowledge of good and evil” (verse 9).

The Bible does not say that these were not trees that produced fruit that could be used as food. In fact, we later find Eve reasoning that the tree of the knowledge of good and evil was “good for food, that it was pleasant to the eyes, and a tree desirable to make one wise” (3:6).

We can easily see that these two trees were also fruit trees. Yet they had special importance to our first parents and the future of humanity. In fact, the choice that Adam made to eat of the forbidden fruit has a far-reaching impact on our world today.

The purpose of the two trees

What was the purpose of these two trees? Why are they singled out and why were Adam and Eve given special instructions about their use?

Notice: “And the LORD God commanded the man, saying, ‘Of every tree of the garden you may freely eat but of the tree of the knowledge of good and evil you shall not eat, for in the day that you eat of it you shall surely die” (Genesis 2:16-17).

It is clear that this was the only forbidden tree, or what is commonly called the forbidden fruit. The life-giving tree, by contrast, was free for the taking.

It should be plain, therefore, that the evil was not in the fruit itself, but in the choice to eat it, against God’s clear command: “You shall not eat.”

God had placed Adam and Eve in the Garden of Eden, knowing full well that Satan, the “god of this age” (2 Corinthians 4:4), would attempt to bring them under his influence and control. God wanted them to remain loyal and faithful to Him, in order that He might give them every good thing, including eternal life if they accepted His rule over them. His intent was to bring them into His spiritual family in due time.

He gave them a choice between the tree of life and the tree of the knowledge of good and evil. Can we see that these two trees represented a choice between obeying God’s command and ignoring God’s authority in order to pursue the false goal offered by the devil?

In rejecting God’s instruction and taking of the wrong tree, they surrendered their fate to Satan and took themselves out of God’s protection and provision. In short, they chose Satan’s way of life, which is the opposite of God’s way.

Choosing between life and death

A brief review of the Scriptures shows that “sin is the transgression of the law” (1 John 3:4, King James Version), that “the wages of sin is death” (Romans 6:23) and that “there is a way that seems right to a man, but its end is the way of death” (Proverbs 14:12).

When God commanded Adam not to take of the tree of the knowledge of good and evil, He was showing him what choice he should make. God wanted him to choose life, not death.

Much later, when God brought Israel out of Egypt, He gave them a similar choice: “I have set before you life and death, blessing and cursing therefore choose life, that both you and your descendants may live” (Deuteronomy 30:19).

The tree of death?

Why did God call one of these trees the tree of the knowledge of good and evil, instead of just calling it the tree of death? Clearly, it was the opposite of the tree of life.

Why did God call one of these trees the tree of the knowledge of good and evil, instead of just calling it the tree of death? Clearly, it was the opposite of the tree of life. Still, using this name gives us insight into how God thinks and how He works with mankind. He gives all men the choice of whom to obey, whether Satan or God. When Adam and Eve ate the fruit in defiance of God’s command and warning, they declared themselves independent from God and His law. They proclaimed by their actions that they would decide for themselves what is good and what is evil.

It is evident that the tree did not contain any knowledge at all. Rather, the very act of eating from it was a choice to trust in themselves, though in reality they were enslaving themselves to Satan the devil.

Adam and Eve accepted Satan’s lies and influence. They apparently believed that God was keeping something from them. Yet their action cut them and their descendants off from God, the only source of true knowledge and wisdom. The long-term result was the proliferation of sin and death.

Later in man’s sordid history, wise King Solomon, inspired by the same God, again expressed the choice put before man through all time. He tells us, “Trust in the LORD with all your heart, and lean not on your own understanding in all your ways acknowledge Him, and He shall direct your paths. Do not be wise in your own eyes fear the LORD and depart from evil” (Proverbs 3:5-7).

The key to successful living is to look to our Creator for guidance and strength to live according to His will. The life-giving tree surely must have represented God’s law and His Holy Spirit, which Jesus said “will guide you into all truth” (John 16:13). How many of us today are rejecting God’s wisdom and leaning on our own understanding, as Adam and Eve did?

Two trees revisited

A natural question is, “What would have happened if Adam and Eve had eaten of the other tree?” Again, the Bible gives the answer. Jesus Christ, the Son of God, who came to save man from sin, made some powerful statements about our choices. He said, “It is the Spirit [that] gives life the flesh profits nothing. The words that I speak to you are spirit, and they are life” (John 6:63).

Here Christ’s commands and His Spirit are shown as the source of life. Would we not conclude that they are represented in the tree of life?

Jesus also said, “I am the way, the truth, and the life” (John 14:6). So the tree would have included Christ’s words, which are the truth that leads to life. Had Adam and Eve eaten of the life-giving tree, they would have been granted God’s true knowledge of right and wrong and a reliance on God to teach them how to live.

One of the most profound lessons given by Jesus came during His confrontation with the devil during His temptation in the wilderness. He gives this powerful instruction in defense of His refusal to compromise: “Man shall not live by bread alone, but by every word that proceeds from the mouth of God” (Matthew 4:4).

Tree of life in the future

Will this tree of life, from which man was banished, appear again? The book of Revelation contains prophecies of the end of this age. It points to the presence of a tree of life among the righteous who yield themselves to God’s authority.

“He who has an ear, let him hear what the Spirit says to the churches. To him who overcomes I will give to eat from the tree of life, which is in the midst of the Paradise of God” (Revelation 2:7).

And in the final chapter of the Bible it says, “Blessed are those who do His commandments, that they may have the right to the tree of life, and may enter through the gates into the city” (Revelation 22:14).

The tree of life never died. Humanity was cut off from the tree because they chose the other and could not have both.

The knowledge and Spirit represented by the life-giving tree are available to us today in the words and power of Jesus Christ.

Will you make the same old mistake our ancestors have made down through the centuries and choose the tree of the knowledge of good and evil? Or will you search out the tree of life and eat of it, that you may have eternal life? To do so, you must ask God to reveal His ways to you and commit to following them when He does.


Partnered plants

The researchers then compared their results to previous data on carbon storage from monoculture plantations in China. (In the past few decades, China has invested more in afforestation than any other country.)

The comparison showed that introducing additional tree species to monoculture plantations could greatly improve carbon storage, the researchers say in their paper:

“Overall, for each additional tree species, the total [carbon] stock increased by 6.4%.”

Most monoculture plantations in China tend to be made up of eucalyptus, bamboo or Japanese cedar trees. The new study does not explore what types of trees could be used alongside these plants, but does advocate that a mix of plant species is more likely to boost carbon stocks.

There are several reasons why tree species diversity could improve carbon storage, the researchers say. For example, different tree species occupy different heights and spaces in the canopy – meaning a diverse canopy is better able to capture incoming sunlight.

In addition, diverse forests attract a greater range of animals – many of which act as pollinators, aiding plant reproduction. A higher rate of pollination enables a forest to grow faster, and, thus, absorb CO2 more quickly, the researchers say.

Overall, the results suggest that afforestation programmes should “switch” from growing monoculture plantations to more diverse forests, says Schmid:

“Our recommendation is that afforestation programmes should switch from focusing on monocultures to mixtures. Until we know more about the contribution of each particular species, the best approach is simply to plant several species in mixtures. This will help both carbon storage and the preservation of biodiversity.”

The findings are “interesting” and suggest that including more than one tree species in afforestation programmes could boost carbon storage productivity, says Dr Charlotte Wheeler, a forests researcher from the University of Edinburgh, who was not involved in the research. She tells Carbon Brief:

“However, the main problem I see with it is it uses particularly small plots. Previous research shows that, over larger areas of land, the relationship between tree species diversity and productivity sort of levels off. The main reason for that is, over a small area, a diverse mix of trees make better use of resources – but this effect plateaus in larger areas, and other factors become more important.”

Agreeing with Wheeler, Dr Martin Sullivan, a tropical forests researcher from the University of Leeds, who was also not involved in the research, tells Carbon Brief:

“There is some evidence that diversity-carbon relationships are scale-dependent and the plots used here are quite small, so it is possible that relationships will be weaker, or absent, if larger plots were used.

“Also, I think all plots used in this study were recovering from past disturbance [deforestation] and a recent study found that diversity-carbon relationships were positive in disturbed forests, but absent in intact forests.”

Liu, X. y col. (2018) Tree species richness increases ecosystem carbon storage in subtropical forests, Proceedings of the Royal Society of London B, doi/10.1098/rspb.2018.1240


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