Algunos dinosaurios sobrevivieron a la extinción de hace 65 millones de años.

June 26, 2009

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ojo

La extinción en masa de hace 65 millones de años no acabó con todos los dinosaurios y algunos lograron sobrevivir medio millón de años más, según un geocronólogo estadounidense. James Fassett  halló en las areniscas de “Ojo Álamo”, en la cuenca de San Juan en EEUU, fósiles posteriores a la extinción en masa, que indican que los dinosaurios vivieron en esa zona remota de Nuevo Mexico y Colorado hasta medio millón de años más. El científico dijo a EFE que ignora por qué finalmente desaparecieron estos saurios, aunque al ser los descendientes de unos pocos supervivientes posiblemente su diversidad genética era escasa, lo que les hizo más susceptibles a la enfermedad.La investigación, publicada hoy en la revista “Paleontologia Electronica“, se centró en análisis químicos detallados de los huesos y la edad de las rocas donde fueron descubiertos los fósiles.Los datos palinológicos (el estudio de los fósiles de polen y esporas) indican que la totalidad de las areniscas “Ojo Álamo”, incluida la parte inferior donde fueron hallados los dinosaurios, datan del Paleoceno, el periodo inmediatamente posterior a la extinción masiva del final del Cretácico, conocido como límite K/T (Cretácico-Terciario), según el estudio.

La gran dificultad con esta hipótesis es descartar la posibilidad de que los huesos descubiertos fueran removidos por un río de los estratos más profundos de la época del Cretáceo e incorporados a rocas más jóvenes, según el autor del estudio.Aunque ésta no es la manera usual en la que se forman fósiles de este tipo, ha servido ya para explicar el hallazgo de otros huesos de dinosaurio posteriores a la extinción.Fassett explicó que hay restos de dinosaurios del Paleoceno encontrados en Francia y en Montana (EEUU), aunque eran cáscaras de huevos o dientes y no huesos intactos como los de “Ojo Álamo”.Entre los fósiles de las areniscas figuran 34 huesos de hadrosaurio unidos, que sin duda pertenecen a un mismo animal y hacen imposible que fueran arrastrados por un río, que los hubiera dispersado, señala el geocronólogo.Fassett comprobó además que las rocas donde estaban los fósiles son más recientes que el límite K/T, al analizar su polaridad magnética y los granos de polen que contienen.Las concentraciones de elementos de metales raros en los fósiles de Ojo Álamo y en los hallados en las rocas del Cretácico, a mayor profundidad, son claramente distintos, lo que “hace muy improbable que los huesos fueran exhumados de los sedimentos inferiores”, señala. Según David Polly, editor de la revista que publica el estudio, las conclusiones de Fassett son “controvertidas” y muchos paleontólogos se mostrarán escépticos.

Publicado en “Paleontologia Electronica” por James Fasset

Obtenga el papel en formato PDF , es un archivo enorme y toma algun tiempo en bajar de mi sitio.

NEW GEOCHRONOLOGIC AND STRATIGRAPHIC EVIDENCE CONFIRMS THE PALEOCENE AGE OF THE DINOSAUR-BEARING OJO ALAMO SANDSTONE AND ANIMAS FORMATION IN THE SAN JUAN BASIN, NEW MEXICO AND COLORADO

KEY WORDS: Paleocene dinosaurs; K-T interface, geochronology, palynology, paleomagnetism, vertebrate paleontology

 

PE Article Number: 12.1.3A
Copyright: U.S. Geological Survey, Public Domain April 2009
Submission: 13 December 2007. Acceptance: 28 January 2009

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Las cadenas de Markov

June 17, 2009

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markov

En el posting anterior prometí explicar las cadenas de Markov como caso particular de proceso estocástico. Trataré de hacerlo en los términos más simples y asequibles para todos mis lectores. Basicamente una cadena de Márkov es una serie de estados en la cual la probabilidad de que ocurra un evento u otro depende del evento inmediato que le precede y es completamente independiente de eventos anteriores. Es importante notar y recalcar que la relación es entre el evento que le precede y el que le sucede , elementos anteriores al precedente no arrojan información de ninguna clase sobre la probalidad de ocurrencia del evento a analizar. La relación es solo entre dos estados el precedente y el que sucede, solo basado en el estado anterior podemos hacer inferencias estadísticas del evento que sucede. Los estados anteriores no nos sirven para nada. No es menuda tarea inferir conductas de una serie de eventos solo basado en el paso previo, aunque el concepto es muy facil de atrapar no es tan simple de implementar y obtener resultados significativos. Formalmente en los procesos aleatorios se ha descrito este tipo de escenario como “relación o dependencia simple”, por favor no se dejen engañar por el término simple, solo es simple su planteamiento. También se ha descrito que estos tipos de procesos estocásticos poseen”memoria simple y selectiva del estado anterior”, dado que recuerdan solo el estado anterior o ultimo evento y esto condiciona la probabilidad del evento que le sucede. De modo formal ,en las ciencias matemáticas, una cadena Markov es definida como un proceso estocástico discreto que cumple con la llamada propiedad de Márkov, digase, que en pleno conocimiento de la historia del sistema hasta su instante actual, solo su estado presente puede proveernos con información significativa que nos permite predecir probabilisticamente el estado siguiente. De modo formal una cadena de Markov es una cadena de elementos aleatorios X1, X2, X3,… , el rango de estas variables, es llamado espacio estado, el valor de Xn es el estado del proceso en el tiempo n. Si la distribución de probabilidad condicional de Xn+1 en estados pasados es una función de Xn por sí sola, entonces:

markov

En este posting me propuse como meta, que mis lectores entendieran lo básico de lo que es una cadena Markov , no hay intención alguna de presentar alguna instancia de su implementación para resolver problemas concretos, como ya dije la noción y formulación es simple de entender  pero su implementación no es tan simple. Espero para el próximo posting un caso concreto de problema en el cual una cadena de Markov es usada para enfrentar un problema, ese posting me tomará mucho más tiempo y dedicación , pero creo que es lo menos a presentar . Trataré de encontrar un escenario y problemática simple donde podamos presentar una cadena de Markov en acción y su implementación , por ahora les diré que el rating de páginas en Google para un usuario determinado  es un ejemplo simple de un Sistema Markov en acción, piensen en torno a eso, por hora es suficiente, al menos para mi. Antes de terminar este posting,  les diré que el matemático al cual le debemos estos modelos fue llamado Andrey Andreevich Markov , por supuesto el nombre no deja lugar a duda que nuestro matemático fue un ruso, lo curioso que encontré en su vida  es que  fue excomunicado de la Iglesia ortodoxa Rusa, trataré de encontrar la razón por la cual ocurrió este evento.


Lo estocástico y lo determinístico en la naturaleza

June 12, 2009

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stochastic

En el posting pasado introduje el concepto de eurística, en este post trataré de introducir el concepto de proceso estocástico. Son muchos los estudiantes y aún profesionales que ignoran o de algún modo no tienen un pleno entendimiento de este término. Muchos relacionan un proceso estocástico a una clase de serie aleatoria y en algun grado estan en lo cierto. Existen  procesos llamados deterministicos, son procesos en los que conociendo las condiciones iniciales siempren siguen el mismo curso y producen el mismo resultado final, o sea no elementos aleatorios están presentes, podemos predecir en el tiempo todos los posibles estados y el estado final siempre será el mismo dado unas mismas condiciones iniciales. En procesos estocásticos no estamos presente a un simple curso de acontecimientos en el tiempo, o sea que hay un grado de indeterminación en los posibles cursos o sequencias de pasos que tome el proceso y este escenario múltiple puede ser descrito por distribuciones y densidades probabilísticas. En un proceso estocástico aun cuando tenemos las mismas condiciones iniciales en el comienzo hay diferente cursos de acontecimiento que el proceso puede tomar y por ende se puede arribar a diferentes estados finales partiendo de unas mismas condiciones iniciales. Es importante notar que todos estos cursos no poseen la misma probabilidad de ocurrir en el tiempo, algunos pueden acontecer mas frecuente que otros. Por eso en sistemas donde ocurren procesos estocasticos es importante identificar y caracterizar cada posible curso de acontecimiento por su probabilidad de ocurrir. En general todo proceso estocástico es sometido a analisis de probabilidades. Un ejemplo clásico de proceso y sistema estocástico es la presion que ejerce un gas sobre las paredes de un recipiente, si tomamos en cuenta el movimiento de cada molécula individual del gas es un proceso deterministico, pero el movimiento colectivo de todas las moleculas del volumen del gas es imposible de determinar con exactitud. El resultado es por ejemplo que el proceso de difusión del gas no pueda ser descrito deterministicamente sino como un proceso estocástico, o sea como un proceso donde hay diversidad de posibles caminos y diferentes estados finales partiendo de las mismas condiciones iniciales. En algún posting de este mes trataré de introducir los llamados procesos Markov, en paticular la cadena de Markov, caso especifico de estocástica, en los cuales dado un estado presente los estados  futuro y  pasado son independientes unos de otros, solo los estado futuros próximos dependen del estado presente,  este tipo de proceso es particularmente usado en biología computacional. Por eso he convertido en una prioridad presentar del modo más simple y claro un tema que merece un entendimiento pleno, cuando estuve en Graduate School aun recuerdo cuan miserable este tema  hizo la vida de estudiantes de doctorado y master, por supuesto yo no fui una excepción, nuestro profesor era excellente desde el punto de vista académico, generoso y  amigable, el persistió en una definición formal del proceso, pero creo que la razón principal de esta incapacidad nuestra para entender plenamente el tópico fue el uso de un libro extremadamente criptico donde no habia espacio para presentar el problema de modo verbal y concreto y una actitud nuestra de no mostrar alguna clase de “torpeza” al profesor . Cuando encontré un material que explicaba la cadena de Markov y los metodos estadísticos asociados de una manera simple  a través de un ejemplo concreto , nuestros tormentos terminaron.


La heurística en pocas palabras

June 10, 2009

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heuristico

Este posting es la respuesta a la pregunta de un amigo , recibí su email preguntando por el significado de un término científico . Son muchas los conocidos, amigos y desconocidos que me han preguntado en que consiste el termino heurístico, tal parece que es una de las tantas palabras que se han covertido en “buzzwords”. Palabra de moda, término novedoso al menos en el campo de la biología computacional y desgraciadamente no bien comprendido.  Aparentemente muchos libros de textos en biología computacional usan el término sin primero introducirlo adecuadamente o con suficiente claridad, he encontrado al menos 3 excellentes libros que no definen lo que es heuristica y mucho del material expuesto estan basados en el uso de la heurística, 3 libros excellentes, sus autores asumieron que sus lectores ya conocian el uso de este término. Enormes confusiones he encontrado entre estudiantes,  he explicado este término cientos de veces , después de esta pregunta decidí que la respuesta ameritaba a ser un posting en mi blog. Lo primero a entender que el termino heurístico es usado en diferentes áreas del conocimiento humano, digase ciencia de la computación, matemáticas, biología, químicas, pese a su uso extendido en áreas dicimiles del conocimiento humano hay una definición general del término . Un metodo heurístico se usa cuando se quiere obtener una solución lo más cercana posible a la solución óptima a un problema de una forma rápida. Este método está basado en el uso de lo que en ingles llamamos “trial by error learning” , recuerdo mis tiempos de estudiante de ingeniería química en el ISPJAE, cuando diseñabamos medidores de flujo partiamos de propuestas iniciales de diseño , y aplicabamos lo que en buen castellano llamamos prueba y error, si no funcionaba bien , cambiabamos alguno parametros y volviamos “a la carga” hasta obtener un resultado que considerabamos lo suficientemente cercano a una solución óptima y con eso bastaba. La esencia del método heurístico es la ausencia de un método formal estricto y la presencia de criterios empíricos tales como el uso de prueba y error y la aceptación como solución final algo que no necesariamente es lo óptimo pero trabaja como solución y con una economía de tiempo aceptable. El metodo heurístico debe ser usado con gran cuidado dado que puede conducir a resultados desastrosos al enfrentar cierta clases de problemas. Un ejemplo clásico de como el método heurístico puede fallar es este , dado una serie matemática tal como los numeros 1 , 2, 4 cual sería el próximo término. Un enfoque heurístico seria asumir que el proximo número es el 8 porque los numeros estan doblandose , llevando a una sequencia como 1, 2 ,4 , 8, 16 ….., esa seria una solución aceptable. Pero hay otra posible solución igualmente valida ,es la que en el próximo número después del 4 viene el 7 , donde existiría una serie completamente diferente en la que la suma de los dos previos números son aumentado en uno llevando a una serie 1, 2, 4, 7, 12,…… . Hay riesgos en la heurística , y estos han de ser reconocidos e identificados asociados a la naturaleza del problema en que el método se pretende aplicar.

Si no puedes resolver un problema, entonces hay una manera más sencilla de resolverlo: encuéntrala

George Pólya


La nariz de Tycho Brahe

June 6, 2009

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tychomed

Muchos amigos me hablan de la nariz de Tycho Brahe, algunos me han dicho que se conserva en una catedral en Praga, algo que dudo muchisimo, otros me han dicho que nunca perdió su nariz en un duelo, que siempre vivió con nariz intacta, yo personalmente se de su enorme aporte a la astronomia , de su naturaleza excentrica e impetuosa , de su enorme ego y de un rumor que poseía un enano llamado Jepp que fungía como bufón algo de lo que no poseo prueba alguna, otros historiadores aseguran que Tycho creia ciegamente que este enano poseia cualidades sobrenaturales, algo que me cuesta trabajo de conciliar con su posición de bufón y lo degradante del trato al que era sometido . En los últimos dias he buscado algun relato de la epoca con algun nivel de credibilidad que soporte el hecho de que realmente Tycho Brahe perdió su nariz en un duelo y usó durante toda su vida una protesis de oro y plata como la historia recoge. Tras una busqueda minuciosa encontré un relato detallado y con un alto nivel de credibilidad acerca de los eventos relacionados a la perdida del apendice nasal de Tycho y posterior uso de una protesis en su lugar que proviene de 1654 escrito por su biógrafo Pierre Gassendi sacerdote y matemático que reproduzco literalmente mas abajo. Ademas encontré referencias de Pierre Gassendi a un alce que Tycho poseía, el cual ingería enormes volumenes de bebidas alcohólicas , desgraciadamente el animal rodó por unas escaleras en avanzado estado de embriaguez y murió a consecuencias de sus lesiones.

El 10 de diciembre de 1566 tuvo lugar un baile en la casa de Lucas Bacmeisters para festejar un casamiento. Lucas Bacmeister era Profesor de Teología en la Universidad de Rostock, donde estudiaba Tycho. Entre los invitados estaban Tycho Brahe y otro caballero danés, Manderup Parsberg. Ellos discutieron un tema y se separaron enojados. El 27 de diciembre reanudaron la discusión y en el atardecer del 29 de diciembre se batieron a duelo. Eran las 7 de la tarde y estaba oscuro. Parsberg le hizo a Tycho un corte que prácticamente le arrancó la nariz. Tycho tenía una nariz artificial hecha no de cera sino de una aleación de oro y plata, y se la colocaba con tanta habilidad que parecía una nariz verdadera. Wilhelm Janszoon Blaeu, quien pasó al lado de Tycho cerca de dos años, decía que Tycho solía llevar una pequeña caja con una pasta o pegamento, con la cual se pegaba la nariz


Robert Pennock y su instancia de la vida.

June 1, 2009

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robertpennock

Avida no es una simulación de la evolución, es una instancia de esta. Todas las partes esenciales de los proceso Darwinianos estan presente. Estos organismos digitales se replican, mutan, compiten entre ellos por recursos computacionales. El proceso de selección natural está ocurriendo en este contexto. Si esa es la definición central de vida, entonces estos organismos cuentan como ella.

Robert Pennock
 

No estoy para nada de acuerdo con esa aserción  previa de Pennock de definición central de vida. Los criaturas computacionales de Avida no pueden considerarse aún bajo el criterio más optimista emuladores digitales de organismos biológicos.  A la vida le asisten atributos fundamentales que no estan contemplados para nada en la simulación Avida. Tomaría varios postings para lograr una clara definición de vida. A la vida la definen un grupo de atributos esenciales, si uno de estos elementos no estuviese presente quizás aún estariamos frente a vida. Como un científico como Robert Pennock cometería un desacierto de esta naturaleza? . Lo primero que tendria que entender es que entre la aparición de la vida como accidente y su inherente cualidad de crear replicas no debió transcurrir mucho tiempo, acorde al sentido común de algunos científicos la vida tuvo que aparecer con esa cualidad inherente. No voy a explicar la definición de vida en estos momentos, incluye varios elementos que deben explicarse en detalles y mi tiempo es limitado. Definitivamente lo primero que hice fue buscar quién es Robert Pennock, queria saber cual es su background y training académico. Para mi asombro Pennock no es ni biologo ni especialista en ciencia computacional, es un filosofo que trabaja en el proyecto Avida de organismos digitales en la Universidad de Michigan.Pennock recibió un grado de doctorado en filosofía e historia de la ciencia en la Universidad de Pittsburgh donde se graduó summa cum laude. Desconozco si en estudios de pregrado obtuvo alguna educación o degree en ciencias biológicas. No creo que posea el mejor de los trainings o preparación académica para abordar estos temas de simulación computacional ni muchos menos extraer y emitir estas opiniones lapidarias y conclusivas. Adicionalmente el es un conocido enemigo de la introducción de las nociones del diseño inteligente en el sistema educativo, o sea que unido a su limitado entendimiento en ciencias computacionales es en mi opinión  un hombre proclive a validar  experimentos destinados a mostrar la evolución por selección natural como la unica alternativa que explique la biodiversidad existente. Nuestro filosofo participó como un  testigo experto en el caso Kitzmiller v. Dover Area School District , o sea que sus simpatias  pro selección natural no es un secreto . Puede leer su testimonio como experto en el caso obteniendo el documento en formato PDF.

Robert Pennock considera que el enseñar diseño inteligente a la par que la teoria Darwiniana es un sinsentido dado que el diseño inteligente no es ciencia. En ese respecto estoy completamente de acuerdo con su opinión. El diseño inteligente no pude ser considerado como ciencia porque sus hipótesis no pueden ser sometidas a prueba ni provee una metodologia definida.  Personalmente abogo porque las ideas de Darwin sean enseñadas como teoría mostrando toda la evidencia que la soporta, pero también se debe mostrar los lados flacos de la teoría, y por favor no repetir mas que la evolución no es una teoría sino un hecho. El fin de toda educación debe ser el desarrollo del pensamiento crítico del estudiante, presentemos toda la evidencia en contra y a favor del darwinismo y nuestros estudiantes pensaran criticamente. No es necesario presentar nociones de diseño inteligente en las clases dado que indudablemente estas ideas no pertenecen al dominio de las ciencias. Solo basta presentar el debate darwiniano.

En el proceso de buscar información sobre Pennock encontré que es una voz moderada e inteligente en este debate, también encontré que estoy de acuerdo con el en  muchos puntos de sus ideas, pero aun asi no creo que el deba vertir opiniones tan desinformadas como la del experimento Avida porque es simplemente irresponsable para un hombre que ha contribuido de un modo tan enriquecedor e inteligente en un debate polarizante y en ocasiones destructivo. Dejemos a los científicos en los laboratorios, para eso recibieron educación universitaria en areas científicas  por casi 10 años ? Para filósofos como Pennock siempre hay espacios en donde desarrollar su actividad necesaria y vital, necesitamos de su habilidad de sintesis e interpretación para presentar los resultados obtenidos en el laboratorio. Cada cual en su lugar y en su momento para lograr lo mejor de un esfuerzo coordinado.