¿Picar o no picar? Una feromona de alarma juega un papel decisivo en la disposición de las abejas a picar y en el tamaño de su grupo, como lo han demostrado científicos de la Universidad de Konstanz.
por la Universidad de Constanza
Como dice el dicho, «Se pueden atrapar más moscas con miel que con vinagre». Las abejas, sin embargo, prefieren evitar atrapar cualquier cosa, pero su miel atrae a numerosos depredadores a la colonia. Algunas, como las moscas, son bastante fáciles de disuadir. Otros depredadores son mucho más grandes que las abejas y están listos para aceptar numerosas picaduras de abejas por los dulces nutrientes. Para defenderse de ellos, las abejas tienen que unirse en un ataque de picadura colectiva.
Esta reacción defensiva es típicamente iniciada por abejas melíferas transitoriamente especializadas, llamadas abejas guardianas. Vigilan los alrededores de la colonia. Si detectan que un animal grande se acerca a la colonia, las abejas guardianas reaccionan picando al intruso o sacando el aguijón y agitando las alas, a veces mientras corren hacia la colmena donde están sus compañeros de nido.
«En ambos casos, su comportamiento provoca la liberación de la feromona de alarma de picadura, una mezcla compleja de olores que se transporta directamente en el aguijón», dice la neurobióloga Morgane Nouvian.
Esta señal química despierta a las abejas cercanas y las atrae al sitio de la perturbación. Allí, deciden si participar o no en el esfuerzo defensivo picando o acosando al depredador. Por lo tanto, la feromona de alarma de picadura juega un papel importante en la reacción defensiva de la colonia. Pero, ¿ el tamaño del grupo también influye?
Estudio interdisciplinario examina cómo las condiciones afectan las respuestas defensivas de abejas individuales
Una colaboración interdisciplinaria entre los primeros investigadores de la carrera, la bióloga Dra. Morgane Nouvian y la científica informática, la profesora junior Tatjana Petrov del Centro para el Estudio Avanzado del Comportamiento Colectivo de la Universidad de Konstanz, desarrolló un modelo y una metodología para cuantificar cómo la respuesta a la alarma. la feromona evoluciona durante un evento defensivo, para cualquier tamaño de grupo dado. Los resultados se publicaron en PLOS Computational Biology el 15 de septiembre de 2022.
«Nuestro objetivo biológico es estudiar el efecto que tienen las condiciones ambientales en la respuesta defensiva de las abejas individuales», dice la última autora, Morgane Nouvian. En este trabajo, el equipo de investigación se centró en el impacto del tamaño del grupo, ya que estudios anteriores han encontrado que este factor puede influir en las respuestas agresivas de los insectos sociales .
«Abordar este objetivo biológico abrió nuevos desafíos para la informática», dijo Petrov. «Comprender la retroalimentación social, cómo el comportamiento colectivo se adapta a los cambios en el tamaño del grupo, requiere tratar con modelos complejos y datos experimentales limitados y, por lo tanto, integrar metodologías basadas en modelos y basadas en datos».
Enfoque de investigación doble
Los autores primero observaron el comportamiento de grupos de abejas que se enfrentaban a un depredador falso, un maniquí giratorio, y cuantificaron su reacción defensiva simplemente contando el número de aguijones incrustados en el maniquí al final de una prueba. A partir de entonces, propusieron un modelo matemático de la dinámica de grupo, que vincula de forma transparente la elección probabilística de una sola abeja para picar a una determinada concentración de feromonas de alarma, con el resultado colectivo observado en el experimento.
Extraer el comportamiento de los individuos a partir de datos a nivel de grupo es un problema interesante desde el punto de vista de las ciencias de la computación en varios niveles. «Primero, los modelos de comportamientos grupales que enumeran cada contexto social posible de un individuo sufren la explosión combinatoria de estados, pero también un número creciente de parámetros del modelo», dice Tatjana Petrov. «Además, muchas fuentes de incertidumbre, como elecciones aleatorias de individuos, parámetros desconocidos o tamaño de muestra de datos limitado, requieren métodos novedosos para cuantificar la incertidumbre».
Las abejas pesan en su contexto social a la hora de tomar la decisión de picar
La colaboración entre informáticos y neurobiólogos ofrece a ambas partes una nueva perspectiva de la investigación. «En el aspecto computacional, propusimos una metodología novedosa para extraer el comportamiento individual de los datos de población», dice Petrov. «Con ese fin, combinamos de manera única métodos formales de última generación e inferencia estadística».
Una herramienta de software creada por los autores integra modularmente todos los pasos del proceso de análisis. El software, desarrollado y mantenido por el estudiante de doctorado Matej Hajnal, permite centrarse en la cuestión biológica, al mismo tiempo que tiene una interpretación clara del modelo por un lado y una cuantificación de la incertidumbre por el otro.
«En el aspecto biológico, proporcionamos evidencia de que las abejas pesan en su contexto social cuando toman la decisión de picar», dice Nouvian. «Llegamos a esta evidencia ejecutando nuestro análisis en cada tamaño de grupo por separado y luego comparando la curva de dosis-respuesta con la feromona de alarma obtenida». Los autores muestran que el reclutamiento se vuelve menos efectivo a medida que aumenta el tamaño del grupo y, por lo tanto, la inhibición social juega un papel además de la comunicación de feromonas de alarma.
«Nuestra metodología aborda un fenómeno social específico en las abejas melíferas, pero también puede verse como una prueba de concepto para el desafío actual de ‘abrir’ los modelos de caja negra del comportamiento colectivo observado y proporcionar hipótesis de comportamiento interpretables a nivel de individuos», dice Petrov. Ella espera que su enfoque se pueda aplicar a una variedad de otros sistemas biológicos. «Con respecto a una aplicación más amplia de nuestro enfoque, ya hemos identificado desafíos computacionales novedosos, especialmente con respecto a proporcionar escalabilidad y cuantificación de la incertidumbre en el caso de, por ejemplo, grandes poblaciones, mediciones imprecisas y una mayor capacidad cognitiva de los individuos».
Más información: Tatjana Petrov et al, La extracción de características individuales de los datos de población revela un efecto social negativo durante la defensa de las abejas melíferas,
PLOS Computational Biology (2022). DOI: 10.1371/diario.pcbi.1010305
