Morfometría geométrica y redes neuronales convolucionales: optimización de la identificación de subespecies de apis mellifera
; Brasesco, Maria Constanza
; Chaparro, Mauro Alejandro Eduardo 
Otros responsables
Fecha
2024
Editorial
Grupo Argentino de Bioestadística
Revista
Título del libro
Nombre del evento
XXVIII Reunión Científica del Grupo Argentino de Bioestadística
Fecha del evento
2024-10-08
Institución organizadora
Grupo Argentino de Bioestadística
ISSN
eISSN
ISBN
978-631-90133-2-0
Idioma
Español
Tipo del evento
Reunión
Clasificación temática
Palabras clave
Resumen
La abeja melífera (Apis mellifera) presenta un amplio rango de distribución mundial con poblaciones que varían tanto en la forma, así como también en sus patrones de conducta y dinámicas poblacionales asociadas a la productividad. Por medio del análisis de caracteres morfológicos se han descripto cerca de 25 subespecies, pertenecientes a 5 linajes genéticos distintos. El análisis cuantitativo de la variación fenotípica y sus relaciones con la variación genética y ambiental, ayuda enormemente a entender la naturaleza y la acción de los factores que alteran su distribución. La morfometría geométrica utiliza ciertos puntos llamados ?puntos homólogos? específicos, localizados sobre una estructura biológica o una imagen de ella. En A. mellifera, se utilizan un conjunto de puntos de intersección en las ramificaciones venosas de las alas delanteras. A partir de estas se obtienen imágenes en las que vamos a referenciar los puntos homólogos que seleccionamos. El objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología novedosa y agil que permita la identificación de 19 puntos homólogos y describir linealmente las ramificaciones venosas con el fin de clasificar las colonias de abejas a nivel de subespecies de A. mellifera. Para esto, se entrenaron a partir de un banco de 7000 imágenes de alas, redes neuronales convolucionales tales como Florense2 y Yolov8-pose. El entrenamiento y la optimización de ambas redes utilizadas permitieron clasificar correctamente poblaciones de abejas manejadas en diferentes regiones de Argentina. El uso de morfometría alar representa una novedosa herramienta que pretende ser aplicada a la selección de material vivo apícola. La implementación de estas tecnologías avanzadas para el procesamiento de imágenes resultará en una mejora significativa en el proceso de selección de abejas reinas, beneficiando a la industria apícola nacional con abejas más resistentes y productivas.
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