Demeter y Euler van por una cerveza

.title[
# Demeter y Euler van por una cerveza
]
.subtitle[
## Cuantificando la forma de la cebada con ATD
]
.author[
### <strong>Erik Amézquita</strong>, Michelle Quigley, Tim Ophelders <br> Elizabeth Munch, Dan Chitwood <br> Dan Koenig, Jacob Landis <br> -
]
.institute[
### Computational Mathematics, Science and Engineering <br> Michigan State University <br> -
]
.date[
### 2020-12-15 <br> - <br> Diapositivas: <code>https://bit.ly/cebada_fest</code>
]

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background-image: url("../../demat/figs/fam9_3.png")
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background-position: 95% 5%

# Cómo inició todo...

- Fragmento de febrero 2016. (Énfasis propio)

> Estimados Estudiantes de Licenciaturas de Demat,
>
> Se les hace una cordial invitación a participar como estudiantes de verano (con posibilidad de comenzar a pensar en una tesis en el futuro), en el proyecto interdisciplinario de Análisis Topológico de Datos-ATD aplicado a objetos Arqueológicos en 3D. 
>
> Se anticipa que partes de este proyecto requerirán de elementos de **análisis funcional, análisis armónico, topología/geometría diferencial, probabilidad y estadística, homología y programación**. Algunos elementos se tendrán que aprender sobre cómo parte de la participación.

- Fui el único que manifestó interes

- Sabía prácticamente nada de los requisitos.

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background-position: 89% 7%

# Ahora: Morfología botánica

<p style="font-size: 24px; text-align: right; font-family: 'Yanone Kaffeesatz'">Mira más tomografías 3D en <a href="https://www.youtube.com/@endlessforms6756">youtube.com/@endlessforms6756</a></p>

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# Análisis Topológico de Datos (ATD)

<div class="row">
  <div class="column" style="max-width:25%; font-size: 15px;">
    <img style="padding: 25px 0 35px 0;" src="../figs/S019_L0_1.gif">
    <p style="font-size: 25px; text-align: center; color: DarkRed;"> Datos </p>
    <ul>
      <li> Escanes rayos X </li>
      <li> Nubes de puntos </li>
      <li> Series de tiempo </li>
    <ul>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:40%; padding: 0 25px 0 25px; font-size: 15px;">
    <img src="../figs/ecc_X.gif">
    <p style="font-size: 25px; text-align: center; color: DarkRed;"> Resumen Topológico </p>
    <ul>
      <li> Característica de Euler </li>
      <li> Diagramas de persistencia </li>
      <li> Mapper </li>
    <ul>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:35%; font-size: 15px;">
    <img src="../figs/svm_mds_ect.gif">
    <p style="font-size: 25px; text-align: center; color: DarkRed;"> Análisis </p>
    <ul>
      <li> Estadística </li>
      <li> Aprendizaje de máquina </li>
      <li> Clasificación y predicción </li>
    <ul>
  </div>
</div>

---

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background-position: 99% 99%

# Resumen de hoy

### La charla será muy modular

1. Botánica: cebada

1. ~~Genética: Zigosidad~~

1. Procesamiento de imágenes

1. Transformada de característica de Euler

1. Aprendizaje de máquina y resultados

1. Genética en el horizonte

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# 1. Botánica: Cebada

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<div class="row">
  <div class="column" style="max-width:44%">
    
    <a href="https://cereal.interreg-npa.eu/subsites/CEREAL/Barley_cultivation-Norway_Presentation_2018.pdf" target="_blank"><img style="padding: 0 0 0 0;" src="../figs/barley_norway.jpg"></a>
    <a href="https://www.resilience.org/stories/2020-03-09/the-last-crop-before-the-desert/" target="_blank"><img style="padding: 0 0 0 0;" src="../figs/barley_morocco.jpg"></a>
    <a href="https://ipad.fas.usda.gov/highlights/2008/11/eth_25nov2008/" target="_blank"><img style="padding: 0 0 0 0;" src="../figs/barley_ethiopia.gif"></a>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:44%">
    <a href="https://kizilvest.ru/20150827-v-kizilskom-rajone-nachalas-uborochnaya-strada/" target="_blank"><img style="padding: 0 0 0 0;" src="../figs/barley_kizilskoye.jpg"></a>
    <a href="https://www.bloomberg.com/news/articles/2020-09-13/iraq-to-offer-first-ever-barley-exports-as-rains-yield-surplus" target="_blank"><img style="padding: 0 0 0 0;" src="../figs/barley_iraq.jpg"></a>
    <a href="https://thewire.in/agriculture/covid-19-lockdown-crop-harvest-farmers" target="_blank"><img style="padding: 0 0 0 0;" src="../figs/barley_rajasthan.jpg"></a>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:8%; font-size: 15px;">
    <p style="text-align: center; font-size: 25px; line-height: 1em;"> <strong> Cebada en todo el mundo </strong></p>
    <p>Tjøtta (Nordland, Noruega)</p>
    <p>Kiliskoye (Chelyabinsk, Rusia)</p>
    <p>Marchouch (Rabat, Marruecos)</p>
    <p>Bagdad (Bagdad, Irak) </p>
    <p>Aksum (Tigray, Etiopía) </p>
    <p>Hanumangarh (Rajasthan, India) </p>
    <p style="font-size:9px;line-height: 1em;">Creditos y detalles al dar click en cada imagen</p>
  </div>
</div>

---

# ¡Semillas con morfología diversa!

<div class="row">
  <div class="column" style="max-width:45%">
    <a href="https://www.nationalgeographic.co.uk/travel/2020/05/photo-story-from-barley-fields-to-whisky-barrels-in-rural-scotland" target="_blank"><img style="padding: 0 0 0 0;" src="../figs/barley_seed_scotland.jpg"></a>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:55%">
    <a href="https://www.tibettravel.org/tibetan-culture/highland-barley.html" target="_blank"><img style="padding: 0 0 0 0;" src="../figs/barley_seed_tibet.jpg"></a>
    <a href="https://www.doi.org/10.1007/978-1-4419-0465-2_2168" target="_blank"><img style="padding: 0 0 0 0;" src="../figs/barley_historical_expansion.jpg"></a>
    <p style="font-size: 15px; line-height: 1em"> Cebada de Escocia y el Tibet. </p>
    <p style="font-size: 15px; line-height: 1em"> Expansión histórica de la cebada como cultivo. </p>
    <p style="font-size:9px;line-height: 1em;">Créditos y detalles al dar click en cada imagen</p>
  </div>
</div>

---

# Cebada: con nosotros desde el inicio

<p style="font-size: 15px; text-align: left; color: DimGrey;"> Tabletas cuneiformes de Mesopotamia con espigas de cebada </p>
<div class="row">
  <div class="column" style="max-width:30%">
    <img src="../figs/Ancient-Mesopotamia-tablet.jpg">
    <img src="../figs/mesopotamian-tablet.jpg">
  </div>
  <div class="column" style="max-width:35%">
    <img src="../figs/beerancientegypt.jpg">
    <p style="font-size: 15px; text-align: center; color: DimGrey;"> Registro egipcio del consumo de cerveza </p>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:35%">
    <img src="../figs/yoram_cave_barley.webp">
    <p style="font-size: 15px; text-align: center; color: DimGrey;"> Cebada y arqueobotánica (Cueva Yoram, Israel. <a href="http://dx.doi.org/10.1038/ng.3611" target="_blank">Mascher et al 2016)</a></p>
  </div>
</div>

- La cebada es el 4to grano más cultivado, después del maíz, arroz y trigo. [(FAO 2020)](https://doi.org/10.4060/cb1993en)

---

background-image: url("../figs/composite_hybrid_mixture.jpg")
background-size: 400px
background-position: 95% 5%

# Cruce Compuesto II (CC II)

<div class="row">
  <div class="column" style="max-width:50%">
    <img src="../figs/composite_cross_people.jpg">
    <p style="font-size: 15px; color: DimGrey;"> Esquina superior izquierda:  </p>
    <p style="font-size: 15px; text-align: center; color: DimGrey;"> Mary Martini, Harry Harlan, Coit Suneson, G.A. Wiebe, Robert Allard, Dan Koenig  </p>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:50%">
    <img src="../figs/barley_world.jpg">
    <p style="font-size: 15px; text-align: center; color: DimGrey;"> 28 sepas fundadoras </p>
  </div>
</div>

- Experimento iniciado en 1929 en Aberdeen, Idaho
- En búsqueda del mejor cruce posible para California
- Enfoque y mantenimiento en UC Davis y UC Riverside

---

background-image: url("../figs/composite_cross_v_05.svg")
background-size: 450px
background-position: 95% 50%

# Diseño del experimento

.pull-left[
- 28 variedades fundadoras
- Consideramos todos los posibles cruces de los fundadores ( `$F_1$` )
- Autopolinizamos cada uno de los híbridos ( `$F_2$` )
- Plantamos la progenie y les permitimos autopolinizarse
- Vemos pasar casi 60 generaciones
- Contamos con semillas de cada generación y linaje
    - Cuantificar la morfología
    - Secuenciar el ADN
    - ¿Cuáles genes fueron favorecidos?
    - ¿Cómo cambió la morfología?
]

---

background-image: url("../figs/composite_cross_v_05.svg")
background-size: 450px
background-position: 95% 50%

# Diseño del experimento

.pull-left[
- **28 variedades** fundadoras
- Consideramos todos los posibles cruces de los fundadores ( `$F_1$` )
- Autopolinizamos cada uno de los híbridos ( `$F_2$` )
- Plantamos la progenie y les permitimos autopolinizarse
- Vemos pasar casi 60 generaciones
- Contamos con semillas de cada generación y linaje
    - **Cuantificar la morfología**
    - Secuenciar el ADN
    - ¿Cuáles genes fueron favorecidos?
    - ¿Cómo cambió la morfología?
]

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# ~~2. Genética: Zigosidad~~

---

# 3. Procesamiento de imágenes

## Escanes 3D de rayos X

---

background-image: url("../figs/barley_lab_composition.jpg")
background-size: 750px
background-position: 99% 99%

# Tomografías 3D

Resolución de ~30 micras

En tandas de 4

¡2Gb+ por cada escán!
]

---

class: inverse, right
background-image: url("../figs/barley_hpcc.png")
background-size: 1300px
background-position: 0% 0%

# Procesamiento de imágenes _ad-hoc_

<div class="row">
  <div class="column" style="max-width:12%; color: Yellow; font-size: 15px;">
    <img src="../figs/S017_0_original.gif">
    <p style="text-align: center; background-color: #808080;"> Original </p>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:12%; color: Yellow; font-size: 15px;">
    <img src="../figs/S017_1_normal.gif">
    <p style="text-align: center; background-color: #808080;"> Estándar </p>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:12%; color: Yellow; font-size: 15px;">
    <img src="../figs/S017_2_unair.gif">
    <p style="text-align: center; background-color: #808080;"> Limpio </p>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:12%; color: Yellow; font-size: 15px;">
    <img src="../figs/S017_3_denoise.gif">
    <p style="text-align: center; background-color: #808080;"> Podado </p>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:26%; color: Yellow; font-size: 15px;">
    <img src="../figs/S015_alignment.jpg">
    <p style="text-align: center; background-color: #808080;"> Etiquetado </p>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:20%; color: Yellow; font-size: 15px;">
    <img src="../figs/S019_L0_1.gif">
    <p style="text-align: center; background-color: #808080;"> ¡Análisis! </p>
  </div>
</div>

- 224 escanes

---

# Interés en la distribución de semillas

<div class="row">
  <div class="column" style="max-width:63%; padding: 0px 50px;">
    <img src="../figs/seeds_batch1.png">
    <img src="../figs/seeds_batch2.png">
  </div>
  <div class="column" style="max-width:12%; color: Yellow; font-size: 15px; background-color: DarkRed; padding: 5px; border-radius: 15px 0px 0px 30px;">
    <img src="../figs/seed_outlier1.png">
    <img src="../figs/seed_outlier2.png">
    <p style="text-align: right;"><strong> Semillas</strong></p>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:12%; color: Yellow; text-align: center; font-size: 15px; background-color: DarkRed; padding: 5px;">
    <img src="../figs/seed_outlier4.png">
    <img src="../figs/seed_outlier6.png">
    <p><strong>atípicas</strong></p>
  </div>
  <div class="column" style="max-width:12%; color: Yellow; text-align: center; font-size: 15px; background-color: DarkRed; padding: 5px; border-radius: 0px 15px 30px 0px;">
    <img src="../figs/S102_1_44_0.png">
    <img src="../figs/S129_0_37_0.png">
    <p><strong> (Outliers) </strong></p>
  </div>
  
</div>

- `$\sim38,000$` semillas limpias.
- Se vale descartar el 10% de la muestra.
- Verificamos que las semillas atípicas no están concentradas.

---

background-image: url("../figs/seed_mesh.png")
background-size: 250px
background-position: 80% 60%

# Medidas tradicionales

Todas las semillas son elipsoides: alineamiento basado en componentes principales

.pull-left[
- Longitud
- Altura
- Ancho
- Área superficial
- Volumen
- Superficie convexa
- Volumen convexo

![](../figs/seed_orientation3.png)
]

---

# Evolución morfológica y alometría

---

# 4. Topología

## La Transformada de Característica de Euler (ECT)

---

background-image: url("../../tda/figs/euler_characteristic_2.png")
background-size: 450px
background-position: 97% 50%

# La característica de Euler

`$\chi = V_0 - V_1 + V_2$`

**Números de Betti:** número de "agujeros" homológicamente distintos.
- `$\beta_0$`: Número de componentes conexas
- `$\beta_1$`: Número de ciclos
- `$\beta_2$`: Número de agujeros / vacíos

`$\chi = \beta_0 - \beta_1 + \beta_2$`

En general:

`$\chi = \sum_{i=0}^n (-1)^iV_i = \sum_{i=0}^n (-1)^i\beta_i$`
]

---

class: center
background-image: url("../../tda/figs/euler_characteristic_variety.jpg")
background-size: 900px
background-position: 50% 80%

# Característica de Euler para formas diferentes

La característica de Euler es un invariante topológico: invariante ante transformaciones suaves

.pull-left[
Si la característica de Euler es **diferente**, los dos espacios/figuras son topológicamente distintos
]

.pull-right[
Si los espacios son topológicamente distintos, la característica de Euler **puede ser igual.**
]

---

# Complejos simpliciales

- Vértices `$\mathbf v_0, \ldots,\mathbf v_d\in\mathbb R^d$` en posición general.

- El **d-simplejo** es la envolvente convexa de los vértices.

`$$S_d:=\left\{\sum_{i=0}^d\lambda_i\mathbf v_i\,:\,\lambda_i\geq0,\;\sum_{i=0}^d\lambda=1\right\}$$`
<img src="../../tda/figs/simplices.svg" width="300px" style="display: block; margin: auto;" />

- Un complejo simplicial es un conjunto de simplejos bien pegados

.pull-left[
<img src="../../tda/figs/complex-good.svg" width="250px" style="display: block; margin: auto;" />
- Bien pegados
]

.pull-right[
<img src="../../tda/figs/complex-bad.svg" width="250px" style="display: block; margin: auto;" />
- Mal pegados
]

---

# Complejos cúbicos

- Conjuntos bien pegados de vértices, artistas, cuadrados y cubos de longitud unitaria.

- Cubos de dimensión `$0,1,2,3$` respectivamente.

- Pixels/voxels como vértices y vecinos deben de compartir una cara.

---

background-image: url("../figs/ecc_X.gif")
background-size: 300px
background-position: 90% 60%

# Curva de característica de Euler (ECC)

.pull-left[
- Un complejo simplicial/cúbico finito `$M\subset\mathbb{R}^d$`
- Una dirección `$\nu\in S^{d-1}$`

- La función de altura `$f_{\nu}: M\to\mathbb R$`

- Definida como `$f_{\nu}: x\mapsto\langle x,\nu\rangle$`.

- La filtración asociada
`$f_{\nu}^{-1}(-\infty,r\rbrack\simeq\{\Delta \in M : \langle x, \nu\rangle\leq r\:\forall	\,x\in\Delta \}$`

- Definimos la curva de característica de Euler `$\chi(M,\nu):\mathbb{R}\to\mathbb{Z}$`

`$\chi(M,\nu)(r) = \chi(f_\nu^{-1}((-\infty,r\rbrack)).$`
]

---

background-image: url("../figs/ect.gif")
background-size: 700px
background-position: 50% 90%

## Transformada de característica de Euler (ECT)

- Definimos `$ECT(M): S^{d-1}\to\mathbb{Z}^{\mathbb{R}}$` con `$\nu\mapsto\chi(M,\nu)$`
- Concatenamos una cantidad infinita de ECCs.

---

# ¿Porqué la transformada ECT?

- Es fácil de calcular: una simple sucesión de sumas

[**Teorema _(Turner, Mukherjee, Boyer 2014)_**](https://doi.org/10.1093/imaiai/iau011): La ECT es inyectiva para complejos simpliciales finitos en 3D

[**Teorema _(ibid)_**](https://arxiv.org/abs/1310.1030): La ECT es una estadística suficiente para complejos simpliciales finitos en 3D

_Traducción:_

- Dada todas las (infinitas) ECCs correspondientes a todas las direcciónes

- Complejos simpliciales *distintos* corresponden a ECTs *distintas*

- La ECT en efecto resume toda la información posible respecto a la forma de nuestro complejo

Avances en reconstrucción práctica: construir un complejo simplicial a partir de una colección finita de ECCs. ([Turner, Curry](https://arxiv.org/abs/1805.09782), [Fasy](https://arxiv.org/abs/1912.12759), [Ghrist](https://doi.org/10.1007/s41468-018-0017-1))

---

background-image: url("../../tda/figs/sphere_partition.png")
background-size: 280px
background-position: 50% 90%

# Idea de inyectividad

- La demostración es constructiva

- Escrita para la Transformada de Homología Persistente, `$PHT(M)$`

- La idea clave consiste en calcular cambios de `$\chi$` a lo largo de la filtración `$f_{\nu}$`

- Reconstruir `$M$` (con la cantidad mínima de vértices)

- Vértices como puntos críticos de los diagramas de persistencia

- Calcular los links de los vértices `$x$` para calcular las aristas y caras incidentes

- [Prueba dibujística aquí.](../../tda/slides/lab200330.pdf)

---

# Idea de inyectividad

---

# 5. Aprendizaje de máquina

## Resultados de ECT

---

background-image: url("../../tda/figs/pole_directions_102.png")
background-size: 350px
background-position: 90% 50%

# Calculando la ECT de cada semilla

- 74 direcciones

- 32 umbrales por dirección

- Cada semilla es asociada a un vector `$74\times32=2368$` dimensional.

![](../figs/ect.gif)
]

---

# Maldición de la Dimensión # 1

- Datos súper esparsos cuando la dimensión incrementa

- Para cubrir el cubo unitario _d_-dimensional con `$N$` cubos sub-unitarios, éstos deben ser de longitud `$d=\left(\frac1N\right)^{\frac1n}$`

- Como `$d\to1$` cuando `$n\to\infty$`, ¡podemos meter infinitos cubos unitarios dentro de un cubo unitario en dimensión infinita!

- La intuición de _cercano_ y _lejano_ deja de funcionar.

---

# Maldición de la Dimensión # 2

- Los puntos tienden a concentrarse en una esfera

- Si contamos con `$N$` puntos `$n$`-dimensionales distribuidos de manera uniforme en el disco unitario, la media de la distancia `$d$` del origen al punto más cercano es `$d = \left(1-\frac12^{\frac1N}\right)^{\frac1n}$`.

- Es más difícil hacer predicciones significativas cuando todos nuestros datos están en la frontera.

---

background-image: url("../../demat/figs/pca_figure.jpg")
background-size: 290px
background-position: 99% 90%

## No supervisado: Principal Component Analysis (PCA)

- Consideremos un datos `$\mathbf x_1,\ldots,\mathbf x_n\in\mathbb R^d$` (digamos `$d=2368$`)

- Sea `$1\leq k \leq d$` fijo. Supongamos `$k=2$`.

- Queremos hallar la _mejor_ aproximación afín `$k$`-dimensional `$U\beta + \mu$` tal que las columnas `$U = [u_1, \ldots, u_k]\in\mathbb R^{d\times k}$` forman una base ortonormal.

- Problema de optimización:
`$$\min_{\beta,\mu, U} \sum_{i=1}^n\|x_i - (U\beta_i + \mu)\|^2$$` 
tal que `$U^\top U=I$` y `$\sum_i\beta_i=0$`.

- **Reducción de dimensiones**

---

background-image: url("../../demat/figs/kernel_trick.png")
background-size: 500px
background-position: 50% 90%

# Caso no lineal: Truco del kernel

- Mapeamos nuestros datos a un espacio de dimensión alta donde su comportamiento sea lineal

- `$\Phi:\mathbb R^d\to\mathcal H$`, con `$\mathcal H$` espacio de Hilbert de dimensión mayor.
- Pensamos en una función **kernel** `$K:\mathbb R^d\times\mathbb R^d\to\mathbb R$`.
	
	`$$K(\mathbf{x,y})=\langle\Phi(\mathbf x), \Phi(\mathbf y)\rangle_{\mathcal{H}}$$`
--

- El truco consiste en formular nuestro problema en términos de producto interno `$K$` y **nunca** lidiar directamente con `$\mathcal H$` ni `$\Phi$`.

---

background-image: url("../../demat/figs/separable-svm.svg")
background-size: 450px
background-position: 50% 99%

## Supervisado: Support Vector Machines (SVM)

- `$n$` puntos etiquetados `$\{\mathbf x_i,y_i\}_{i=1}^n \subset \mathbb R^d$` con `$y_i\in\{-1,+1\}$`.

- Debemos hallar el __hiperplano H__ que los separa _mejor_, con `$\mathbf H = \{\mathbf x\,:\,\langle\mathbf{x,w}\rangle+b=0\}$`.

- Problema de optimización
`$$\begin{align}
	\min_{(\mathbf w,b)\in\mathbb R^d\times\mathbb R}\;\; &\frac12||\mathbf w||^2, \\
	\textrm{tal que }\;\;& y_i(\langle \mathbf x_i,\mathbf w\rangle + b)\geq 1 \textrm{ para todo } i=1,\ldots,n.
\end{align}$$`

---

background-image: url("../figs/S012_L2_Blue_33.png")
background-size: 150px
background-position: 99% 50%

# Metodología

- **Meta:** Clasificar 28 variedades distintas de cebada basados únicamente en la morfología de sus granos

- **3000** granos en total

- Comparamos **3** conjuntos de descriptores morfológicos

Descriptor | No. de descriptores
-----------|--------------------
Tradicional | 11
Topológico (ECT + KPCA) | 12
Combinado (Trad + Topo) | 23

- Muestreamos sin remplazo 80% de semillas de cada sepa y entrenamos una SVM

- Verificamos nuestra SVM con el 20% restante

- Repetimos 50 veces y tomamos el promedio

---

# Tradicionales vs Topológico

.pull-left[
<img src="../figs/accuracy_traditional_rbfdot_12_founders.png" width="500px" style="display: block; margin: auto;" /><img src="../figs/confusion_matrix_traditional_crop.png" width="500px" style="display: block; margin: auto;" />
]
.pull-right[
<img src="../figs/accuracy_topological_rbfdot_12_founders.png" width="600px" style="display: block; margin: auto;" /><img src="../figs/confusion_matrix_topological_crop.png" width="600px" style="display: block; margin: auto;" />
]
---

# El tamaño sí importa

---

background-image: url("../figs/confusion_matrix_combined_crop.png")
background-size: 500px
background-position: 99% 70%

# Pero si combinamos...

.pull-left[
<img src="../figs/accuracy_combined_rbfdot_12_founders.png" width="500px" style="display: block; margin: auto;" /><img src="../figs/comparisonSVM_combined_vs_traditional_rbfdot_12_founders.png" width="500px" style="display: block; margin: auto;" />
]

---

# ...algo mejora

![](../figs/svm_line_accuracies_combined.png)

Descriptor | No. de descriptores | Precisión
-----------|--------------------| -------
Tradicional | `$11$` | `$51.9\% - 54.2\%$`
Topológico (ECT + KPCA) | `$12$` | `$43.2\% - 45.7\%$`
Combinado (Trad + Topo) | `$23$` | `$69.2\% - 71.9\%$`

---

# 6. Horizontes Genéticos

## Trabajo a futuro

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background-image: url("../figs/barley_domestication.jpg")
background-size: 910px
background-position: 50% 70%

# Diversificación de la morfología floral

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background-image: url("../figs/BarleyEars_2_vs_6.jpg")
background-size: 420px
background-position: 0% 99%

# Cebada de 2 vs 6 hileras

<div class="row">
  <div class="column" style="max-width:50%; margin-left:auto; margin-right:0;">
    <p> El evento evolutivo de 2 vs 6 hileras es de suma importancia </p>
    <img src="../figs/barley_inflorescence.png">
    <p style="font-size: 15px; color: DimGrey;"> <a href="http://dx.doi.org/10.1094/TQ-50-1-0331-01">Hertrich J. 2013</a>, <a href="https://doi.org/10.1016/j.jas.2013.09.015">Ros et al 2014</a> </p>
  </div>
</div>

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# Genome Wide Association Study (GWAS)

- Ejemplo de [Milner et al 2019](https://doi.org/10.1038/s41588-018-0266-x)

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# Genome Wide Association Study (GWAS)

- Hallar los SNPs (Single Nucleotide Polymorphism) relevantes al rasgo

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# Genome Wide Association Study (GWAS)

- En principio, buscamos hallar los SNPs correspondientes a la forma

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# Trabajo futuro

- ¿Podemos usar la espiga entera?

- Bailar la macarena con genética poblacional

- Hallar un vínculo más concreto entre la variación morfológica y la variación genética

- Si algo nos sobra, son imágenes botánicas

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background-image: url("../figs/acknowledgments.jpg")
background-size: 1000px
background-position: 50% 40%

Diapositivas disponibles en `https://bit.ly/cebada_fest`

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# 2. Genética: Zigosidad

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background-image: url("../../biology/figs/focus_DNA.jpg")
background-size: 610px
background-position: 97% 55%

# Al final del día, todos somos ADN

.left-column[
El ADN se compone de 4 nucleótidos:
- Adenina(A)
- Citosina(C)
- Tiamina(T)
- Guanina(G)

Complementariedad
- `$A \leftrightarrow T$`
- `$C \leftrightarrow G$`

Mecanismo natural de replicación
]

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background-image: url("../../biology/figs/mutant_phenotypes.jpg")
background-size: 660px
background-position: 97% 55%

# Patrones hereditarios para un único gen

**Fenotipo:** Forma tomada por un rasgo

**Cruce:** Apareamiento controlado

**Tipo silvestre:** El que se halla en la naturaleza

**Mutante:** Organismo individual con alguna propiedad alterada
]

---

background-image: url("../../biology/figs/alleles.jpg")
background-size: 800px
background-position: 50% 60%

# Base molecular de patrones mendelianos

**Alelo:** Variación de un gen conocido. Diferencia de uno o más nucléotidos

**Mutación:** Cambio de nucleótidos en un alelo.
 
---

background-image: url("../../biology/figs/mitosis_meiosis_d.jpg")
background-size: 850px
background-position: 50% 75%
 
# Base cromática hereditaria de un único gen

**Zigoto:** Huevo/óvulo fertilizado

**Homozigoto:** Organismo con un par de alelos idénticos (línea pura: A/A ó a/a)

**Heterozigoto:** Con diferente par de alelos (A/a)

**Genotipo:** Combinación alélica (A/A, A/a, a/a)

En principio, cada cromosoma tiene **la misma probabilidad** de ser heredado.

---

background-image: url("../../biology/figs/mendel_single_gene_ratios.jpg")
background-size: 790px
background-position: 50% 75%

# Combinatoria para un único alelo
 
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background-image: url("../../biology/figs/punnett_2_alleles_a.jpg")
background-size: 370px
background-position: 95% 35%

# Misma idea para 2 alelos

.pull-left[
- Razón fenotípica de 9:3:3:1 suponiendo independencia
- La razón genotípica es mucho más distinta
- *Recordatorio:* El ser dominante/recesivo no influencia la probabilidad de ser heredado
- *Segunda Ley de Mendel:* Pares de genes distintos en **cromosomas distintos** se agrupan de manera independiente durante la formación de gametos.

![](../../biology/figs/punnett_2_alleles_b.jpg)
]

---

background-image: url("../../biology/figs/tomato_varieties.jpg")
background-size: 350px
background-position: 90% 85%

# Sintentizando líneas puras

.pull-left[
- Si seguimos autopolinizando los heterozigotos, enventualmente tendremos progenie homozigótica.
- Los homozigotos autopolinizados serán genotípicamente (y fenotípicamente) invariantes
- Cada alelo tiene probabilidad `$\frac12$` de formar parte de una línea pura
- No todos los homozigotos son viables
]