Tired of losing valuable data? Build your lab ecological database as a cornerstone for long-term approaches

Long-term ecological data is essential to identify impacts of global change or to analyse the response  of local systems to perturbations. Thus, ecologists are facing the compromise to collect and process longer-term data while specific funding for those purposes is extremely scarce. Although more funding to gather and store long term data would be ideal, it is unlikely to occur, at least in the short term. Another (most plausible) option could be to dive among the many spreadsheets belonging to one or more colleagues with shared variables and from several projects over the years. Obviously, this might be an extremely time-consuming and tedious task. To simplify this and save time, it would be ideal to store as much data as possible (individual or lab generated) in a single comprehensive database. Given that the process of building, maintaining and doing queries on such databases could be scary for ecologists not familiarized, here we provide a step-by-step guide to build 1) a generic and versatile ecological database, and 2) a graphical user interface to load, update, verify, view and download data. The scripts to build them are programmed on open-software (MariaDB and R), and we also provide instructions to change them according to many usual situations.Los datos ecológicos a largo plazo son esenciales para identificar impactos del cambio global o para analizar la respuesta de ecosistemas locales a perturbaciones. Por lo tanto, los/as ecólogos/as se enfrentan al compromiso de recolectar y procesar datos a largo plazo mientras que los fondos específicos para estos fines son extremadamente escasos. Si bien sería ideal que hubiera mayor financiamiento para recolectar y almacenar datos a largo plazo, es poco probable que esto vaya a suceder, al menos en el corto plazo. Otra opción (más realista) podría ser la de bucear en las múltiples libretas y archivos propios y de colegas en busca de variables compartidas a lo largo del tiempo. Esto obviamente requiere de mucho tiempo y dedicación. Para simplificar esta tarea y ahorrar algo de tiempo, sería ideal poder almacenar tantos datos como fuera posible (propios o del laboratorio) en una base de datos única y completa. Dado que el proceso de armado y mantenimiento de bases de datos, junto con las consultas pertinentes, puede sonar atemorizador para ecólogas/os no familiarizadas/os, acá proponemos una guía paso a paso para crear 1) una base de datos ecológica genérica y versátil, y 2) una interfaz gráfica para cargar, actualizar, verificar, visualizar y descargar datos de dicha base. Los comandos para crearlas fueron programados en software libre (MariaDB y R) y también proveemos instrucciones para cambiarlos de acuerdo a varias situaciones comunes.Fil: Alberti, Juan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras; ArgentinaFil: Massone, Octavio Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras; Argentin

Seguimiento automatizado de diferentes crustáceos acuáticos con potencial aplicación a la cuantificación de movimiento de animales

En este trabajo se describe un conjunto de algoritmos escritos en el lenguaje de programación Python, orientados a la detección y el seguimiento autónomo de objetos en vídeos experimentales. Esta rutina se desarrolló bajo los fundamentos de la sustracción de fondo y umbral de imagen (empleando la biblioteca OpenCV), lo cual posibilita seguir un espectro amplio de animales bajo diferentes condiciones. La rutina fue validada usándola en crustáceos acuáticos y semi-terrestres, y bajo diferentes escenarios experimentales (muestreo de laboratorio, de campo y utilizando vídeos creados en condiciones nocturnas y diurnas). Una de las ventajas de la rutina que presentamos es que fue construida empleando un software de código abierto y multiplataforma, por lo que se la puede emplear en cualquier sistema operativo. La naturaleza de código abierto de esta rutina permite flexibilidad y escalabilidad, y fácil personalización. Por lo tanto, es transferible a otras especies o experimentos en el contexto de la ecología del comportamiento. La presente rutina constituye una alternativa gratuita a los sistemas comerciales de seguimiento de vídeo y, en consecuencia, se la puede aplicar a una gran variedad de programas, tanto educativos como de investigación.Here, we present a set of algorithms using the Python programming language, that will allow using a routine for object detection and tracking in experimental videos. We developed a script, under the fundamentals of background subtraction and image thresholding (using the OpenCV package), that makes it possible to track a wide spectrum of animals under different conditions. We have validated this script through testing on semi-terrestrial and aquatic crustacean species and under different experimental scenarios (laboratory and field sampling and using video created under nocturnal and diurnal conditions). The open-source nature of the script allows for flexibility and scalability, so it can be easily customized and is thus transferable to other species/experiments in the context of behavioral ecology. The tracking script is easy customizable and free alternative to commercial video tracking systems and therefore, applicable to a wide variety of both educational and research programs.Fil: Nuñez, Jesus Dario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras; ArgentinaFil: Massone, Octavio Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras; ArgentinaFil: García, José A.. Universitat Oberta de Catalunya; Españ