Daniel Gianola

Excelentísimo y Magnífico Sr. Rector
queridos y admirados protagonistas de este acto
Dres. Daniel Gianola y Robin Thompson,
estimados compañeros:

Hace veinte años que cayeron en mis manos los primeros artículos del Dr. Gianola en el que postulaba el uso de métodos bayesianos para resolver un problema genético concreto. No capté entonces la relevancia de esta aproximación, y desde luego no pude prever que veinte años más tarde, en el Congreso Mundial de Genética aplicada a la Producción Ganadera que tuvo lugar el pasado mes de Agosto, estaría dominado por una auténtica explosión de métodos bayesianos aplicados a todos los problemas de nuestro campo. Del responsable de la introducción de estos métodos en la genética animal es de quien hoy os hablo. Pero el profesor Gianola no es sólo el responsable de la introducción de un técnica potente, sino también, y es lo más importante, el investigador que ha aplicado esta metodología a la mayoría de los problemas relevantes con los que se enfrenta el genetista de animales, y en una parte considerable también a los que se enfrenta el genetista de plantas.

Presentar la labor del profesor Gianola a genetistas de animales domésticos es una tarea innecesaria, él y su ilustre colega el Dr. Robin Thompson son los dos puntos de referencia en una gran parte de nuestra actividad. Para los claustrales y asistentes que no pertenezcan al campo de la genética, baste decir que el Dr. Gianola ha publicado más de un centenar de artículos en revistas de alto impacto -de las que por cierto forma parte en varias de ellas del comité editorial-, ha sido invitado a dar seminarios, presentaciones o a colaborar como visitante en más de 20 países de los cinco continentes, y como docente, además de sus cursos en la Universidad de Illinois primero y en la de Wisconsin después, ha impartido más de 40 cursos internacionales y dirigido quince tesis doctorales, además de recibir asiduamente estudiantes de todo el mundo para la realización de proyectos de investigación en su área de conocimiento. El Dr. Gianola, fellow de la American Statistical Association, ha recibido numerosas distinciones a lo largo de su carrera académica; pero todos estos méritos, que cuantitativamente impresionan, no expresan suficientemente bien lo que la labor del Dr. Gianola ha representado para la mejora genética. Para ello es necesario entrar, aunque sea levemente, en los problemas técnicos a los que nos enfrentamos los genetistas.

Hay una broma famosa que dice que los genetistas estadísticos somos aquellos que les hablamos de genética a los estadísticos y de estadística a los genetistas (y hay de la anécdota una versión machista que dice que entre nosotros sólo hablamos de mujeres). El caso es que los profesionales de la estadística encuentran nuestros modelos extremadamente parametrizados, con una estructura de una elevada complejidad, y encima difíciles de operar con ellos debido a la gran cantidad de datos que manejamos. Me comentaba un amigo al cargo del programa de genética de vacuno de leche en Francia que sus dificultades no provenían tanto de tener un modelo multivariante con diseños distintos para los distintos caracteres, cuanto del hecho de tener que resolver quince millones de ecuaciones con ese modelo. Hace poco tiempo resolvimos en mi equipo de trabajo, bajo la dirección del Dr. Gianola, el problema de analizar datos de crecimiento a lo largo del tiempo, con funciones no lineales en las que cada parámetro estaba sometido a efectos genéticos y ambientales de distintos tipos, en el caso en el que los datos estaban seleccionados por otro carácter correlacionado con los parámetros de las curvas de crecimiento. Estos problemas, si bien es cierto que son extremadamente complejos, no son actividades de laboratorio o modelos para entretener a matemáticos, sino los problemas que los genetistas animales nos encontramos hoy en día en la industria ganadera: estoy hablando de las asociaciones de criadores y de las empresas, transnacionales o no, que tienen núcleos de selección y que deben dar respuesta a las demandas del mercado.

La variedad de problemas a los que el Dr. Gianola ha encontrado solución sorprende no tanto por el hecho de dar respuesta a las demandas habituales en mejora genética, cuanto por el abordaje original a ciertos asuntos que parecen intratables. Por ejemplo, el tratamiento preferencial en vacuno de leche. Es conocido el hecho de que los granjeros suelen tratar mejor a las vacas provenientes de toros muy buenos, o a las vacas que les han costado muy caras. El problema es que este tratamiento preferencial no está declarado ni corregido, lo que supone una sobrevaloración de la producción de estas vacas debido a estos cuidados especiales. Aunque así planteado, el problema parece imposible de resolver, el Dr. Gianola ha propuesto soluciones de tipo bayesiano que aminoran considerablemente las consecuencias de este sesgo. Lo mismo puede decirse de sus soluciones a problemas de errores en el registro de datos, un aspecto aparentemente intratable que el Dr. Gianola ha abordado para caracteres de tipo todo-nada y para errores en la construcción de mapas genéticos.

Quiero resaltar un último punto que para mí ha sido crucial para el desarrollo de los métodos que hoy en día estamos utilizando en mejora genética. Las aproximaciones bayesianas propuestas por el prof. Pianola siempre habían resultado atractivas, pero se enfrentaban a un clásico problema de la estadística bayesiana: terminaban con una enorme cantidad de integrales múltiples que las hacían impracticables, o que forzaban a soluciones pobres como la de hallar el valor más probable del parámetro a estimar. El caso es que a principio de los años 90 saltó a las revistas de estadística la posibilidad de utilizar integradores basados en cadenas de Harkov aleatorias, y el Dr. Gianola inmediatamente estudió su aplicación en los modelos altamente parametrizados que los genetistas animales utilizamos. El resultado está a la vista de cualquiera que consulte las revistas de nuestro campo: hoy en día son una herramienta común que ha facilitado el que la estadística bayesiana se extienda al campo de la mejora genética animal para producir resultados. Porque en último extremo nosotros somos científicos aplicados, y evaluamos los métodos por su capacidad de producir resultados que conduzcan a mejorar la eficacia de nuestros programas.

A pesar de esta última afirmación tan contundente, y para terminar, quiero entrar en un aspecto que para mí ha sido personalmente extraordinariamente atractivo y al que he tenido acceso a través de mi contacto profesional con el Dr. Gianola. Me refiero a los aspectos filosóficos que se derivan de esta escuela de inferencia. Puede sorprender a un visitante el que ahora hablemos de filosofía, pero me siento autorizado a hacerlo porque sé que me encuentro en un ambiente particularmente propicio, puesto que ha sido política general de nuestro equipos de gobierno el subrayar el aspecto humanístico de nuestra Universidad. El visitante curioso pronto descubrirá que tenemos una magnífica colección de escultura moderna en el campus, que la Universidad ha organizado varios congresos de filosofía y teoría del conocimiento, y que en otras ocasiones ha puesto en contacto a creadores del campo de la literatura, las humanidades y el arte con los científicos de diversos campos. La lista de doctores Honoris causa de esta universidad, por poner un ejemplo a propósito, está plagada de poetas, de músicos y de artistas plásticos. No creo, pues, estar fuera de lugar si digo que a través del mundo al que me introdujo el Dr. Gianola, he podido comprender mejor aspectos de la filosofía de la ciencia relacionados con el problema clásico de la inducción, e incluso me he atrevido a hacer alguna pequeña aportación en el congreso de Conocimiento en Invención que desarrolló recientemente nuestra Universidad. Las clases del Prof. Gianola siempre han sido un estímulo no sólo para abordar problemas nuevos o para desarrollar herramientas eficaces para nuestra labor, sino para pensar en los problemas difíciles de la inferencia científica; estos problemas que puede que al ingeniero aplicado no le interesen necesariamente, pero que en una Universidad, y como universitarios, no debemos ignorar.

Quiero finalmente resaltar la especial relación que ha tenido el profesor Gianola con España, puesto que ha impartido cursos y seminarios no sólo en Valencia sino en Madrid, Sevilla, Barcelona, Lleida y otras partes de España. Conocí al profesor Gianola hace trece años cuando fue invitado a participar en unas Jornadas en Lorca, y después tuve la oportunidad de asistir a un seminario sobre estadística bayesiana que impartió en el Instituto de Investigaciones Agrarias de Madrid. Aprovechando la circunstancia, le invité a dar un curso en nuestra Universidad, y desde 1994 ha sido un huésped regular nuestro, bien para impartir cursos o como profesor visitante en periodos más prolongados. Las causas de este interés mutuo son evidentes para quien ha disfrutado de su labor profesional y de su amistad: el Dr. Gianola nació y vivió en Uruguay hasta su graduación, y visita sistemáticamente su país todos los años, por lo que por lengua y carácter ha simpatizado rápidamente con los equipos españoles que le han invitado. Pero además el Prof. Gianola une a un sentido del humor poco corriente un interés por otros aspectos de la vida distintos a los que están relacionados con la mera profesión, ya sea el diseño o la arquitectura contemporánea, la música o la variedad de lecturas sobre los temas más diversos. Estos aspectos hacen apreciar su compañía fuera de las aulas y también, tengo que decirlo claramente, considerar un privilegio el que a algunos de nosotros nos haya distinguido con su amistad.

Por todo lo expuesto, solicito que se otorgue y confiera al Prof. Daniel Gianola el título de Doctor Honoris causa de nuestra Universidad.