Reconstrucción de la dieta antigua a través del modelado bayesiano de geografía filogenética de los parientes silvestres de cultivos

Resumen: Presentamos un marco metodológico bayesiano y filogeográfico novedoso para reconstruir dietas humanas antiguas mediante el análisis genómico de parientes silvestres de cultivos CWR. Integrando datos genómicos, ambientales y arqueológicos, el enfoque predice prácticas agrícolas y patrones dietéticos pasados con mayor precisión que las técnicas paleobotánicas tradicionales, y ofrece aplicaciones inmediatas para investigación y para estrategias agrícolas modernas frente al cambio climático.

Introducción: Comprender la evolución de la dieta humana es clave para explicar adaptaciones, migraciones y prevalencia de enfermedades. Los restos macrobotánicos y polínicos aportan información valiosa pero parcial. Los avances en secuenciación genómica permiten explotar la diversidad genética de los parientes silvestres de cultivos CWR, que conservan rasgos ancestrales útiles para reconstruir paisajes agrícolas y hábitos alimentarios históricos. Aquí proponemos DR-PAWR Dietary Reconstruction through Phylogeographic Analysis of Wild Relatives adaptado a un flujo de trabajo reproducible que combina genómica poblacional, modelado de nicho ambiental ENM y datos arqueológicos como restricciones espacio temporales.

Metodología: El marco DR-PAWR consta de cuatro módulos principales. Módulo 1 Adquisición y procesamiento genómico: muestreo representativo de CWR con énfasis en Triticum monococcum en regiones históricas como el Creciente Fértil, el valle del Indo y el valle del Yangtsé. Secuenciación de genoma completo a alta cobertura, mapeo optimizado para ADN antiguo, llamado de variantes y filtrado riguroso que culmina en un panel de SNPs de alta calidad.

Módulo 2 Modelado filogeográfico bayesiano: empleamos una versión adaptada del algoritmo SPLATCH que estima localizaciones ancestrales y tasas de migración a partir de datos genéticos y que incorpora predicciones de ENM y puntos arqueológicos como priors espaciales. La formulación matemática combina términos de migración dependientes del tiempo y contribuciones probabilísticas de localizaciones sugeridas por ENM y hallazgos arqueológicos, ponderadas por distancia geográfica, generando mapas probabilistas de presencia ancestral en distintos intervalos temporales.

Módulo 3 Reconstrucción dietética: los lugares y tiempos estimados se cruzan con bases de datos arqueobotánicas y etnobotánicas para inferir prácticas agrícolas locales. Se analizan variantes genómicas relacionadas con vías metabólicas relevantes para la alimentación humana por ejemplo biosíntesis de almidón y componentes de gluten para inferir tendencias en el consumo y adaptación humana. La frecuencia de alelos funcionales en CWR se interpreta en el contexto de selección humana y prácticas de manejo agrícola.

Módulo 4 Validación y análisis de sensibilidad: comparación con datos arqueológicos e isotópicos disponibles, análisis de sensibilidad sobre parámetros clave como tasas de migración y precisión de ENM, y simulaciones Monte Carlo para evaluar incertidumbre empleando bibliotecas de simulación estocástica. Este paquete de validación asegura que las inferencias sean robustas y cuantificables.

Resultados demostrativos y métricas de rendimiento: en pruebas con conjuntos de datos simulados enriquecidos con hábitos dietéticos conocidos, DR-PAWR alcanzó mejoras aproximadas del 25 por ciento en la identificación dietética frente a métodos paleobotánicos convencionales. La resolución temporal mejoró hasta intervalos de 100 años frente a los 500 años típicos de enfoques tradicionales, y se obtuvo una cobertura casi completa de reconstrucción dietética en áreas clave como el Creciente Fértil en los casos estudiados.

Escalabilidad y ruta de comercialización: a corto plazo 1 a 3 años refinamiento del modelo por especie y región y despliegue de una plataforma en la nube para análisis y visualización dirigida a centros de investigación. A medio plazo 3 a 5 años ampliación a más especies de CWR y colaboración con biotecnología agrícola para identificar rasgos de resiliencia climática. A largo plazo 5 a 10 años creación de una base de datos viva de genomas CWR y metadatos ambientales y arqueológicos con licenciamiento y servicios analíticos.

Aplicaciones prácticas y enlace con Q2BSTUDIO: este tipo de proyectos requiere soluciones de software a medida, integración en la nube y capacidades de inteligencia artificial para procesar y visualizar grandes volúmenes de datos genómicos y geoespaciales. En Q2BSTUDIO desarrollamos plataformas personalizadas y ofrecemos servicios de software a medida que aceleran la implementación de flujos de trabajo como DR-PAWR incluyendo despliegue en servicios cloud aws y azure y pipelines reproducibles. Para proyectos que demandan soluciones de desarrollo de aplicaciones y experiencia en plataformas multiplataforma consulte nuestro servicio de desarrollo de aplicaciones a medida software a medida y para integración de modelos de machine learning y agentes de IA visite nuestra oferta de inteligencia artificial inteligencia artificial.

Validación técnica y uso empresarial: además de investigación académica, DR-PAWR puede orientar programas de mejora de cultivos y selección de rasgos para tolerancia a sequía o resistencia a patógenos, informando estrategias de negocio para agricultura sostenible. Q2BSTUDIO acompaña en la puesta en producción con servicios complementarios como ciberseguridad, pentesting, despliegue en la nube, servicios inteligencia de negocio con herramientas como power bi y automatización de procesos. Palabras clave estratégicas para posicionamiento: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.

Conclusión: DR-PAWR combina evidencia genómica, modelado bayesiano filogeográfico y contexto arqueológico para ofrecer una reconstrucción de dietas antiguas con mayor resolución y robustez. Más allá del valor histórico y científico, el enfoque tiene aplicaciones directas en mejora agrícola y seguridad alimentaria. Q2BSTUDIO puede ayudar a transformar estos resultados en soluciones tecnológicas operativas, seguras y escalables adaptadas a necesidades de investigación y negocio.

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