Contribución del anillamiento al conocimiento y conservación de las aves en España: pasado, presente y futuro

El anillamiento científico de aves es una técnica de estudio con más de un siglo de historia que, probablemente, ha contribuido como ninguna otra metodología al conocimiento de la biología de este grupo faunístico. A pesar del desarrollo de nuevas tecnologías, el marcaje individual de aves mediante anillamiento sigue siendo una técnica plenamente vigente y necesaria. Aunque la evidencia científica sobre los beneficios de la aplicación del anillamiento en la Ornitología moderna es abrumadora, hoy vivimos un proceso de creciente desinformación que cuestiona el anillamiento de aves y su utilidad. Este dosier se ha elaborado con el fin de ofrecer una visión actualizada de la utilidad del anillamiento científico de aves en España. Ha sido elaborado por un nutrido grupo de expertos asociados a universidades y centros de investigación que abarcan buena parte de las áreas del conocimiento implicadas en el estudio y conservación de las aves. El dosier se divide en cuatro grandes apartados. (1) En primer lugar se hace una introducción sobre el anillamiento como metodología y se resumen las grandes cifras del anillamiento en España donde, hasta la fecha, se han anillado algo más de 10.000.000 de aves y se han registrado 700.000 recuperaciones (en la actualidad se anillan unas 380.000 aves y se obtienen unas 30.000 recuperaciones anualmente). (2) En un segundo bloque se resume la aplicación del anillamiento en diferentes aproximaciones al estudio científico de las aves, que van apoyadas por numerosas referencias bibliográficas sobre trabajos llevados a cabo en España. Gracias al anillamiento se han podido abordar múltiples estudios sobre movimientos y migraciones, reproducción, demografía, enfermedades, morfología, muda e identificación y taxonomía. (3) Un tercer bloque se centra en la utilidad del anillamiento más allá de la investigación básica. Es el caso de la conservación, la gestión de especies cinegéticas y el estudio de los impactos del cambio global sobre las aves, por un lado, y la educación ambiental, formación y ciencia ciudadana, por otro. (4) Finalmente, se abordan algunas ideas sobre los retos actuales y perspectivas de futuro del anillamiento en España

Impacto de los recientes avances en el análisis de comunidades microbianas sobre el control del proceso de tratamiento de efluentes Impact of the recent advances in the analysis of microbial communities on the control of the wastewater treatment process

Una de las funciones principales de la biotecnología ambiental es ocuparse del estudio de comunidades microbianas que proveen servicios esenciales para la sociedad. Más allá de las similitudes que presenta con la microbiología industrial y la agrícola, la biotecnología ambiental presenta peculiaridades, tales como los objetivos de proceso, las características de la biomasa y el tipo y modo de alimentación (sustratos), que la distinguen claramente de las otras disciplinas relacionadas. En este artículo se reseñan recientes avances en la ecología microbiana, la ecofisiología, la genómica y la ingeniería de procesos, para ilustrar cómo la integración de los nuevos conocimientos permite superar las limitaciones del análisis microbiológico clásico para entender, predecir y optimizar el funcionamiento de los procesos de tratamiento de efluentes.One of the main functions of environmental biotechnology is to address the study of microbial communities that provide essential services to society. Beyond the similarities with industrial and agricultural microbiology, the unique features exhibited by environmental biotechnology, such as process objectives, biomass characteristics and type and mode of feeding (substrates), allow a clear distinction from the other related disciplines. Recent advances in microbial ecology, ecophysiology, genomics and process engineering are herein reviewed to illustrate how the integration of the new knowledge can help overcome the shortcomings of classic microbiological analyses to understand, predict and optimize the performance of wastewater treatment

Impact of primer choice on the similarity decay.

<p>(A, B) Bray-Curtis dissimilarities, (C, D) weighted UniFrac, and (E, F) unweighted UniFrac distances, were converted to similarities and fitted to a log-linear model. Symbols represent each of the pairwise comparisons according to V1–V3 region (▵) and to V4 region (○). Technical replicates are represented with the same symbols, but different filling (white and gray). Linear regressions were calculated independently for each replicate and plotted with continuous and dashed lines. Slopes derived from V1–V3 and V4 data sets were not significantly different.</p

Constrained Analysis of Principal Coordinates (CAP).

<p>CAP was performed using the average weighted UniFrac distances and four measured operational parameters: temperature, mixed liquor suspended solids (MLSS), sludge volume index (SVI) and influent biochemical oxygen demand (BOD). (A) V1–V3 region; (B) V4 region.</p

Distribution of bacterial phyla and classes of <i>Proteobacteria</i> according to the 16S rRNA gene region.

<p>Data of each 16S rRNA region correspond to the average of 12 duplicate monthly samples. Sequences were classified against RDP database at a confidence threshold of 80%. Phyla with average percentage of abundances lower than 1% were included in “other Phyla” (<i>Spirochaetes</i>, <i>Armatimonadetes</i>, <i>Epsilonproteobacteria</i>, SR1, <i>Deinococcus-Thermus, Synergistetes</i>, <i>Fusobacteria</i>, <i>Verrucomicrobia</i>, <i>Gemmatimonadetes</i>, TM7 and <i>Planctomycetes</i>).</p

Pairwise comparisons between all samples in each dataset.

<p>Boxplot of median, range and interquartile range of (A) Bray-Curtis dissimilarity, (B) weighted UniFrac distance and (C) unweighted UniFrac distance.</p

Moving-window analysis.

<p>Symbols indicate the mean of (A) Bray-Curtis dissimilarities or (B) weighted UniFrac distances between consecutive sampling points within the V1–V3 (▵) and the V4 (○) datasets. Error bars represent SEM.</p

Composition of the temporal core of activated sludge samples.

<p>Distribution of bacterial orders within the core microbiome. Data of each 16S rRNA region correspond to the average of 12 duplicate monthly samples.</p

Impact of primer choice on bacterial turnover.

<p>The rate of species replacement (<i>w</i>) was calculated on the basis of (A) the classified sequences and (B) OTUs with a cutoff of 97% similarity. Symbols represent the average values for each time point according to V1–V3 region (▵) and to V4 region (○). Error bars in the log-log space represent SEM of log values.</p

Nonmetric multidimensional scaling based on classified sequences at the genus level.

<p>Symbols represent each of the time points corresponding to V1–V3 region (▵) and to V4 region (○). Technical replicates are represented with the same symbols, but different filling (white and gray). The adjoining numbers identify the samples. Stress  =  0.13.</p