 Estamos recibiendo a la primera expositora. Recibamos la con un aplauso. Yuta Pushpom. Muchas gracias por la introducción. Mi nombre es Yuta Pushpom. Soy una biologa en evolución. Hice mi doctorado en la Universidad de Chicago, trabajando con hongos que viven en simbiosis con algas y rocas. Después hice un postdoc en bioinformática y volví a trabajar con genética del bosque. Después, 10 años, trabajé en genética. Tratando de fijarnos en lo aplicado. Y como movernos al aplicado, no es trivial. Entonces, lo que voy a presentar es una manera tecnológica de usar datos genómicos para proteger la biodiversidad y para usar herramientas genéticas. Entonces, este verano, la sequía, el reporte de la IPES para la Biodiversidad y Servicios Ecosistémicos, los resultados fueron muy preocupantes. Alrededor de un millón de animales y plantas están en este momento amenazadas. Y hay muchas especies que ya son especies muertas caminando, que no se pueden reproducir de una manera sustentable. Un tercio del riesgo de extinción de especies apareció en los últimos 25 años, solamente para darles una idea de la relación de la que estamos hablando. Ahora, la tasa de extinción es de 10% más alta que en los últimos 10 millones de años. De 10 a 100 veces más alta. Y esto es causado por el cambio en la Tierra y en los mares. El reporte de IPES también habla de cómo transgredimos los límites terrestres planetarios y cómo transgredimos estos límites. Estamos a una transcesión, a un nuevo estado, que no sabemos cómo va a ser. Entonces, todos estos hechos, que el reporte enumeró, son muy negativos y está muy feliz de leer que también hay gente que está haciendo más cosas que la mayoría de nosotros y que descubrieron que muchas prácticas de pueblos indígenas en comunidades locales están protegiendo la biodiversidad domesticada muy bien. Hoy, una gran proporción de la biodiversidad terrestre está en áreas cuidadas por gente indígena. Y estos ecosistemas están más intactos y están mejor cuidados y están... Entonces, tenemos ejemplos de vestidos de vida que son mejores que la mayoría de nosotros. Y yo sé que la solución no va a ser fácil, y no va a ser fácil llegar ahí, pero podemos ver lo que están haciendo ellos y tomarlo de ejemplo. Todo esto suena... es un reporte global y suena como algo muy lejano, como algo en los trópicos, pero en realidad las especies, las amenazas a la biodiversidad están en todos lados, también en nuestra propia casa, enfrente de nuestra propia casa. En verano salió un estudio de nuestros colegas en Greifald, que analizaron datos de largo tiempo si tenemos una pérdida de biodiversidad en Europa. Entonces se fijaron cómo cambiaba la biodiversidad de los escarabajos en Europa central entre 120 años y lo que descubrieron es que el reporte sistemático muestra que en las últimas dos décadas tenemos una gran número de reportes y de observaciones de esta gente, el número de especies está decayendo. Un poco, está decayendo un poco, pero la pregunta es si es esto real o no. Y lo peor en este reporte es que el número de especies que tenían más reportes también bajó y que el número de especies que tenían menos reportes que antes. Bueno, este tipo de base de datos de largo plazo tienen que ser interpretados y hay que interpretar estos patrones. Y no es claro si este patron es estadísticamente significativo, pero si lo vemos un poco, nos vamos más atrás y nos vamos a la información que tenemos ya. ¿Cómo creen ustedes que se ve el estado actual? ¿Se ve bien o se ve preocupante? Entonces dijimos que el conocimiento me dice que estos resultados, si están sesgados o no. Una vez que tengamos una señal de significación estadística, va a ser muy tarde cuando tengamos esa señal. Ahora, estoy hablando de escarabajos, escarabajos de hojas. Los escarabajos son el grupo de insectos más grandes, es una familia muy grande, es más de 400.000 especies en todo el mundo, y aquí en Alemania tenemos más de 50.000 diferentes especies. ¿Cómo sabemos qué especies tenemos? Bueno, ese es el trabajo de los taxonomistas. La taxonomía es la ciencia de nombrar, definir y clasificar los grupos de organimos biológicos basándose en las características comunes. Entonces uno podría imaginarse una mujer con un gorro divertido yendo por el jardín, colectando hongos o insectos, y es verdad que nosotros los científicos de la diversidad pasamos mucho tiempo afuera en el exterior. Pero taxonomía ahora es una ciencia de alta tecnología. La taxonomía tiene nuevas técnicas para desarrollar, que ayudan a desarrollar, para identificar y describir las diferentes especies. Eso pase que los taxonomistas son expertos en microscopía, morfométrica, bioquímica, proteómica, genómica, etcétera. Entonces en esta charla voy a compilar una lista de, una lista dada por expertos de las cosas que necesitamos proteger en términos de biodiversidad. Esa lista empieza con los taxonomistas, pero esta lista se va a agrandar. Entonces les dije que los taxonomistas y los científicos de la diversidad toman la tecnología y cuando los computadores llegaron y el internet, la gente empezó a usar estas tecnologías para compilar información de las especies. Y ahora tenemos muchos recursos globales en el nivel de especies. Y bueno, nosotros los científicos de diversidad establecemos estándares para clasificación y, por ejemplo, la facilidad de la infraestructura global de información de la biodiversidad, compila estos mapas, por ejemplo, de escarabajos de hoja, la distribución de los escarabajos de hoja en el mundo. Y pareciera que esto de escarabajos está acoplado con el primer mundo, con la economía del primer mundo. Pero para eso necesitamos mucho más taxonomistas que puedan dar esta información. También necesitamos informáticos de la biodiversidad, que para así ayudar a compilar la información a nivel global. Bueno, hasta ahora hemos estado hablando de las especies, pero la pregunta es, ¿qué es una especie? Necesitamos hablar, entonces, de la diversidad genética dentro y entre las especies. Esto lo voy a hacer usando el ejemplo de gaviotas. En Europa tenemos estos dos tipos de gaviotas. Aquí la vemos en el frente, la más clara y la de atrás es la otra más, the Hegelins' move, la delante Silver move. Entonces, voy a usar los nombres en alemán, porque en inglés es al revés. Entonces, voy a hacerlo en alemán. Aquí en Europa estas dos especies son buenas especies porque no se hibridan. Bueno, pero si no tomamos un paso atrás y vemos el genoma en general, vemos que las especies de los genos están distribuidos alrededor del ártico en una forma de anillo. La idea es que durante la era de hielo, durante la era de hielo toda esta área estaba glaciada, helada. Y luego de la era del hielo, las gaviotas se retiraron en dos grupos. Una rama se fue, se fueron diferentes áreas. La parte azul es, lo estoy simplificando. La American Silver move, y volvieron a Europa y fundaron la Silver move europea. Mientras que todas las especies aquí se están reproduciendo, o sea, hacen entrecruzamiento, las demás no. Y la gran pregunta es, ¿estamos midiendo esta única especie o estamos tratando de distintos especies que se entrecruzan? La pregunta no es trivial, porque tiene consecuencias para la protección. Si se está tratando de solamente una especie, todas las gaviotas en Eurasia podrían extinguirse, pero no importa porque tenemos más en Norteamérica. Pero si tenemos distintas especies, tenemos que proteger las especies individualmente de una manera regional y proteger todas estas distintas especies. Entonces, para investigar esta pregunta de lo que es una especie, ¿y cuáles son los procesos evolucionarios que dieron lugares a estas especies? Entonces, se usó secuencias de ADN para investigar esto. Acá tenemos el modelo teórico de las especies en el anillo. Y en esto... Aquí en la derecha tenemos la realidad y siempre, bueno, sabemos que la realidad es siempre más compleja. Lo que encontré es que la diversidad genética estuvo correlacionada con estos dos tipos de especies y morfotipos. Eso también significa que la diversidad genética está correlacionada con las regiones geográficas. Lo que aprendemos con este tipo de análisis es que aprendemos acerca de los procesos evolucionarios en la historia, la variabilidad de la identificación, el flujo de higienas de genoma. Y todo eso lo necesitamos para entender a la especie. Lo que nos permitirá protegerlas. Entonces, también necesitamos biólogos evolucionarios, filogenetistas y genocitistas de la filogénea. Una vez que encontramos que uno podía usar la diversidad genética para inferir la geografía de la especie, cuando encontramos esta correlación, bueno, la gente dijo, inmediatamente podemos usarlo para las aplicaciones, para la conservación. Y también aprendimos que muchas veces no es claro si los bordes entre las especies es claro o no. Y a veces las especies, hay diferentes clases de variabilidad y sabemos que necesitamos proteger la diversidad genética dentro de las especies. Y para eso necesitamos entender la estructura de población dentro de la especie. Y para eso necesitamos construir modelos que sean útiles y confiables para determinar la estructura de la población. Modelos que, y estos modelos tienen que contener el monitoreo, la conservación, la adaptación, el manejo, como el encruzamiento y las, bueno, necesitamos también, necesitamos escalar estos modelos. Acá hay un mapa hecho por la red de material genético europeo. Y los puntos son los lugares de conservación de la genética. Esa es una estrategia para presentar las distintas especies y la diversidad genética. Y pueden ver que esto es un ejemplo hipotético, pero hay como un gradiente entre el oeste y el este en esta escala. Una vez que tenemos estas bases de datos globales, podemos hacer un monitoreo nacional. Encontraremos un gradiente mucho más fino y también encontramos que hay outliers, que no coincide con el patrón general. Y es porque el material genético se mueve mucho y estos puntos más oscuros es material genético que se ha movido a Alemania desde el exterior. Es solamente podemos identificar estos outliers si tenemos una base de datos completa de referencia. En el peor de los casos, estos outliers pueden influir en nuestro gradiente y a veces esto diluye, influye en los resultados. Para compilar estas muestras de referencia, necesitamos gente que esté colaborando. Hay gente que vaya al campo y recolecte datos. Pueden ser científicos, científicas, gente de las comunidades, oficiales de gobierno, organizaciones no gubernamentales, activistas, y también en muchas partes del mundo. También se puede proteger a la gente que están tomando las muestras. Una vez que las muestras son recolectadas, tienen que estar guardadas en algún lugar para un largo plazo. Y esta información tiene que estar incluida en la base de datos. Y en general, estas colecciones científicas están en museos de historia natural organizada de una manera que la puedes encontrar de nuevo. Y esto lo hacen curadores, gerentes de colección y preparadores. Una vez que tenemos estas bases de datos de gran escala, lo que estamos haciendo en realidad es la base para todas nuestras aplicaciones, es la estructura de las poblaciones y específicamente la asignación de las poblaciones. Entonces, el proceso es que al principio decidimos una pregunta y diseñamos el proyecto de acuerdo a esto. Y necesitamos inferir el modelo de la población y optimizarlo. Y después decidimos cuál es el modelo que es bueno para la aplicación. Porque podemos encontrar un modelo que es bueno, pero que no es lo bueno suficiente como para aplicarlo. Y al final queremos probar nuestra hipótesis. Viene un individuo desde el lugar A o del lugar B. Y aquí identificamos tasas de error y precisión. Entonces el análisis estadístico necesita hacerse por vida estadísticos y nos pueden decir cómo analizar nuestras datos. ¿Cuál es el estado del arte en este momento? ¿Qué tipo de resolución geográfica obtenemos de estas especies en este momento? Y voy a presentar un ejemplo de una especie de árboles en África, timber tree. Están distribuidas continuamente en un área grande y son muy similares. Entonces estos resultados parecen ser independientes de la especie. Tenemos regia y excelsa, tienen una manera de explotar lo que no es sustentable. Están distribuidas en el oeste, central y este de África y un grupo de una docena de científicos tomaron las muestras para estas dos especies, más o menos más de 400 muestras y tomaron como 100 marcadores genéticos y optimizaron el modelo. Acá hay distintos grupos de parámetros y nos vamos a concentrar en las mejores soluciones que encontré. Y este rectángulo acá es este negro acá. Bueno, encontraron que había claramente estructuras de población de clásteres y las poblaciones de la África del Oeste pueden ser distinguidas de la África del Centro y las del Oeste también pueden ser diferenciadas. Entonces tenemos estructura de población. Sabemos que hay una señal. El problema aún es que la resolución, nuestra resolución es muy baja para la que necesitaríamos tener. Básicamente necesitamos resolución en el nivel de un país, porque la mayor de las leyes son nacionales y puede ser que legalmente, por ejemplo, se pueda explotar una especie y no otra en otra especie. Entonces necesitamos tener la resolución al nivel de país y quizás incluso menor para tener, por ejemplo, resolución de las especies en un parque nacional o en otra área. Como científico de la diversidad, una forma para continuar es analizar los modelos de organismo y, por ejemplo, podemos analizar lo que pasa con los humanos, con los genéticos de población, también trabajan y tienen completamente diferentes tipos de financiamiento. Y mucho de ese financiamiento viene de la pharma. Lo que sabemos de este campo es que hay dos tipos de... Hay dos tipos, hay dos cosas, dos características. Una es que el sampleo es distribucional, se provee el contexto espacial y el otro es la secuencia del genoma global que provee una idea en el tiempo. Y este detalle en el tiempo también se traduce a la resolución. Una vez que tenemos estas cosas, este tipo de datos de referencia abren como una caja de pandora. Podemos... Con esto podemos preguntarnos muchas preguntas, muchas de las cuales todavía no sabemos. Por ejemplo, podemos desarrollar muchas aplicaciones para humanos, por ejemplo, que han sido hechas para humanos. Hay al menos cuatro bases de datos de diversidad humana. Esto ha sido usado por todos y estos bases de datos son bastante grandes en términos de muestras y de representación del genoma y del genoma. Esto resulta en datos que son muy ricos en información para el desarrollo. Entonces la gente que está desarrollando estos métodos estadísticos, están desarrollando métodos estadísticos y muchos de estos métodos están viniendo ahora. Ahora, cuando tenemos estos bases de datos globales, la gente empieza a analizar regionalmente y a sacar muestras regionales. Este es un ejemplo de Gran Bretaña, Biobank. Este es un proyecto con 500.000 voluntarios que son todos ciudadanos de Gran Bretaña de toda la isla y cada individuo fue genotificado para 820.000 marcadores. Esos son números muy diferentes que lo que hacen los científicos de la diversidad. Normalmente, nosotros analizamos un par de 10.000 marcadores. Esta es una completamente diferente escala. Entonces, bueno, vienen los estadísticos genéticos y hacen un modelo y ellos pueden derivar 96 millones de marcadores, solo de los 800.000 marcadores. Es un aumento de casi 10 veces. Cuando ocurre esto, podemos tener la resolución por país. Y en estos paneles, en estos gráficos, podemos ver por ejemplo, en el primero, los que fueron nacidos en Edinburgh, la pregunta fue, ¿cuál fue el ancetrogenético de las personas que han nacido en Edinburgh? El resultado fue que todo lo que básicamente nacieron en Escocia tienen la cestría. La gente de Yorkshire es mucho más concentrada, parece que la gente de Yorkshire no sale mucho. Y en Londres es mucho más diverso. Esto es lo que pasa que la gente de Londres se mueve mucho más y los niños de Londres, por ejemplo, no necesariamente tienen que ver con las demás personas de alrededor de Londres o de las islas británicas. Entonces, claramente, en el ejemplo de Londres, está mucho más disuelto. Esta estadística vino en el verano, llegó en el verano y es la primera vez que veo que se puede llegar a una resolución regional. Y esto es una posibilidad para la ciencia de la diversidad que es muy excitante. Lo que hizo posible a través de enfoques estadísticos bastante complicados es, al mismo tiempo, estos análisis pueden manejar datos enormes de gigabits y terabits. Entonces, los genetistas estadísticos han desarrollado nuevos métodos para manejar este tipo de datos gigantes. Y con esto podemos, somos capaces de extraer la señal suficientemente que el loco ha requerido para la pregunta en específico. Para llegar ahí, necesitamos muchos expertos y, sobre todo, necesitamos genéticos estadísticos y expertos en Big Data, por ejemplo, en el aprendizaje entomático. Necesitamos bioinformáticos, expertos en genómica, para el asemblaje, la anotación de las secuencias genéticas. Los resultados son los siguientes. Esto es la lista de autores del proyecto del consorcio de genoma. No esperen que lo pueden leer, pero si se fijan en lo que está en negro, es claro que se necesitan muchas personas. La lista de autores, la toda lista de autores, más de una página y media. Y considerando que muchos de los autores han hecho más de una cosa, más de un trabajo. Y es mucho más las listas de autores más de 50 personas. Claramente es un trabajo colaborativo. Aquí ahora sirvemos un estudio de biodiversidad. Este es un trabajo de un pequeño gusano que vive en lagos de agua dulce, en los sedimentos de un lago de agua dulce. En general, un par de 100 micrómetros de largo. Pero no tengo los números, pero yo creo que en alrededor del mundo, poco más de 1,000 personas trabajan alrededor del mundo en este gusano. Digamos que por ejemplo hay uno o tres personas expertos en este gusano. ¿Cómo estas personas van a poder reproducir el genoma de estos gusanos? Bueno, pero puedes decir, esto es un gusano, no necesitamos el genoma. Pero por ejemplo, muchos de estos especies son indicadores del bioindicadores del agua. Si queremos cerrar el gap para la conservación de la biodiversidad, una vez que tenemos la caja de pandora abierta, tenemos todo tipo de estadística disponible para analizar nuestro base de gasto. Pero de todas maneras, hay algunas estadísticas que no nos proven con la resolución que necesitamos. Y para cerrar este gap, también para especies individuales, es un gran gap y ya necesitan protección efectiva. Entonces, necesitamos encontrar una manera de cerrar este gap y empezar a proteger las especies. Lo bueno es que toda esta ciencia en la academia necesita hacer una transición para proteger realmente a las especies. Y lo bueno es que sabemos lo que tenemos que hacer. Entonces, necesitamos base de datos de referencia en una gran área, necesitamos estadística. Entonces, necesitamos, son gran bases de datos. Entonces, necesitamos un ambiente para analizarlo y gente que se dedica a administrar estos datos. Acá tenemos los distintos pasos y ingredientes que se necesitan para administrar las referencias, las bases de datos de referencias globales. Y necesitamos la mayor cantidad de especies posible para los expertos en biodiversidad. Se tendría que usar de distintas maneras por científicos, pero también por gente de comunidades locales y ciencias ciudadanas. Esta infraestructura de las datos, que puedan trabajar con esta infraestructura de los datos. Este tipo de infraestructura necesitan distintas características. No son lindas de tener, pero las necesitamos. Porque nuestra meta es la aplicación. Entonces, necesitamos desarrolladores y curadores de las infraestructuras de datos. Ya que nuestra meta es la aplicación, los resultados principales que necesitamos, las características de necesidad es el control de calidad y la reducción de errores. Esta es la base para que nuestras herramientas de conservación sean robustas y confiables en condiciones operativas. Entonces, la manera de alcanzar el control de calidad y la reducción de errores es la cadena de cuidado, de custodia. Así, desde la colección de muestras, el análisis estadístico, todo se tiene que documentar y estandarizar. Y tiene que ser validado y reproducible. Tiene que haber un modelado. Tiene que ser amigable con el usuario. Y tiene que ser escalable. Entonces, si nuestra cadena de custodia tiene toda esta característica, vamos a tener una herramienta que funciona en lo diario. Entonces, necesitamos especialistas de hardware. Necesitamos desarrolladores que sean capaces de mantener y de sostener este hardware. También necesitamos expertos en open source y free source. Y también necesitamos desarrolladores profesionales programadoras de software colaborativo. Tengo la sensación de que necesitamos desarrolladores de software y hardware que lo puedan desarrollar de manera sustentable. Entonces, así no usamos más recursos de lo que estamos tratando de proteger. Entonces, he mostrado todas estas características de lo que debería tener el software. Y lo que estoy diciendo aquí es que estas características son necesarias para la realidad que estamos enfrentando. Una realidad que del aumento de la sobre explotación y la destrucción de la naturaleza. Entonces, la magnitud de los crímenes ambientales son casi por los miles. Los crímenes ambientales son casi tan altos como los crímenes de tráfico de personas. Son multi-pillons. Negocios multi-pillonarios. Y son negocios que son con fines de lucro. Si hay alguna mafia o un crimen o un que solamente que soborna la gente del gobierno, es claramente claro que esta persona va a tratar de ocultarse. Por ejemplo, una persona que saca de un container en una bahía y, bueno, ellos toman una muestra, lo toma a un genetista y lo analiza. Y de hecho, él dice que esta muestra no es de A, sino que de B, y eso significa que ha sido ilegalmente tomada. Si tenemos datos de referencia, entonces estas zapas de datos serían de alta... Serían muy importantes porque así podríamos descubrir este tipo de cosas. Entonces, necesitamos seguridad desde el principio. También estos bases de datos son normalmente sensibles políticamente. Porque, por ejemplo, si uno muestra que esta muestra ha sido ilegalmente tomada, bueno, ellos no van a estar muy satisfechos o felices con este tipo de bases de datos. Por lo tanto, también necesitamos expertos de IT. Entonces, mi esperanza es que estas herramientas de conservación que sean tecnológicas realmente puedan ayudar a los objetivos de desarrollo sustentables de las narniciones unidas. Por ejemplo, para proteger la tierra de la tierra de gente indígena. Entonces, por eso, también necesitamos personas en todo el mundo que usen estas herramientas, que las desarrollan y mantengas. Finalmente, estas herramientas de alta tecnología van a solamente va a ser solamente otra base tecnológica si no cambiamos nuestro estilo de vida a efectos sustentables para que sean sustentables. Lo que necesitamos hacer es el, este año, por ejemplo, teníamos los días de excederse por país. Y esto ya ocurrió en este día, este año. Este año ya ocurrió el, transgredimos el límite planetario en Alemania, ya en mayo. Y estamos en un buen camino. Estamos reduciendo el uso de recursos en Alemania. Parece que nuestros estilos de vida personales hacen una diferencia, pero tenemos que ser más rápidos. Entonces, proteger la diversidad no necesita a todos nosotros. Y con esto les agradezco mucho. Muchas gracias por esta charla. Y el trabajo valioso que estás haciendo. Ahora vamos a recibir preguntas. ¿Por qué especies vegetales están más lejos genéticamente que las especies de animales? ¿Species salvajes en un género están más lejos que los animales en un género? No sé si entiendo la pregunta, bueno, parece que es porque las plantas no se mueven y los animales sí se mueven. Creo que eso es lo que está detrás de la pregunta. Lo que de hecho pasa es que las plantas de hecho se mueven. No se mueven los organismos, pero el material genético, a través de polen o de fragmentos, se mueve de hecho. De hecho, la diversidad en plantas y animales es más o menos similar. La idea es que las plantas no se mueven y que están pegadas y que tienen una completamente estructura de población, la verdad es que no es así. Porque el material genético se mueve a través de semillas, a través de polen, a través de propagación. ¿Y si te agradezco, Microphone One, por ayudarte? Por favor, dame una pregunta. So my question is a bit about the success factor. If we think of this, the base data base. Acerca del éxito de la base de datos. Creo que va a ser una base de datos enorme. La bajé y es de 150 megabytes. Y si lo multiplicamos, una diferencia entre una persona y la otra es solamente 1%. Si secuenciamos todos los humanos en el mundo, va a ser 32 petabytes. Eso costaría 15 billones de dólares. Y eso solamente es para guardar los datos. Por supuesto, no queremos digitalizar todas las secuencias de DNA de los humanos. ¿Cuál sería la tasa de éxito para este proyecto realmente despegue? ¿Hablaste con más gente en la universidad? ¿O quién estaría a cargo del proyecto? Bueno, es sus datos muy grandes. Y yo creo que el primer objetivo no es pensar de que vamos a tener todos los datos de todos los millones de especies, de todos los miles de especies, en que vamos a tener la secuencia en el nivel de población. Necesitamos pensar en el siguiente paso. Lo que tiene sentido es estar con especies, estar en empezar con especies que son altamente explotadas, por ejemplo, de madera, plantas de madera o especies marinas. Para alojar este tipo de datos debería ser en un organismo políticamente independiente, como por ejemplo una ONG, o alguna organización que es independiente. ¿Sos la primera en pensar en esto o hay otra gente que está haciendo esto también? Hay iniciativas interesantes. Por ejemplo, estoy en contacto con el Consejo de Storeship que ellos han empezado a mostrar y empezaron a desarrollar con jardines botánicos, algo con jardines botánicos. Y ahora están analizando, usando y sótopos. Y esta es otra herramienta que pueda producir información geográfica. Sí, la gente se está moviendo en esta dirección. Pero la idea que tenemos es que tenemos que empezar y que tenemos que proveer una infraestructura, por ejemplo, que nos produzca datos, morfológicos, datos genómicos, que estén todos en un mismo lugar y pueden conectarlos para dar una base de datos confiable. Gracias por tu charla. Me pregunta, ¿es sobre la baja en los escarabajos? ¿Por qué hubo un aumento ante los 70 en las poblaciones de escarabajos de hojas? Creo que es porque la gente empezó a observar sistemáticamente a estos escarabajos. Y porque en ese momento la gente empezó, la gente que ha estado en esta colaboración tiene también unos bases de datos privados. Y yo creo que por eso es que ha aumentado. Al contrario, en muchos años anteriores no estaba esa posibilidad. Por eso yo creo que ese aumento ha ocurrido para la base de datos de escarabajos. Gracias por tu charla y perdón por la pregunta. ¿Está un poco fuera del tema? ¿Pensas que los métodos y las metas que están identificando pueden ser transferidas a materiales o materiales? Por ejemplo, si queremos recolectar materias primas como para tener una base de datos de referencia, eso de verdad puede funcionar. Pero la genómica no va a funcionar. Para eso necesitaría usar muchos diferentes muestras. Pero de hecho, la infraestructura va a ser bastante similar. ¿Puedes dar un ejemplo de evolucionista freelancer? Lo que veo yo es un espacio entre la ciencia y la aplicación. Necesitamos la aplicación y que hay un potencial muy grande para estas aplicaciones. Sabemos que, por ejemplo, la corta ilegal de madera, pero sabemos que hay mucho corte ilegal de madera y sabemos que tenemos el poder de detectar la madera que es ilegalmente cortada. Creo que hay una gran necesidad de este tipo de medidas de organizaciones que estén interesadas en este tipo de problemas. Y bueno, deberían ser los gobiernos, las empresas o NSS, la aduana, el Interpol. Sí, bueno. ¿Tenemos otras preguntas? Así que gracias again, Yuta, por tu conversación y por el trabajo que estás haciendo. Por favor, déjame un plazo de aplauso. Bueno, muchas gracias, Ayuta, por esta charla. Y bueno, esta fue la traducción española de