Robin Thompson

Aplicación de la Estadística
Robin Thompson
Rothamsted Research Harpenden
Herts AL5 2JQ
England

Esta conferencia pretende mostrar alguna de las motivaciones de parte de mi trabajo e ilustrar su uso.

Me crié en una pequeña explotación lechera del norte de Inglaterra. No tenía una aptitud natural para el trabajo agrícola y ganadero, encontrando mucho más sencillo el trabajo de aritmética. ¿Qué carrera debería seguir? Por aquel entonces leí un artículo sobre el trabajo de Alan Robertson, un destacado genetista animal, que trabajaba en Edimburgo. Desde aquel momento quise ser un "estadístico agrícola", aunque,honradamente, si bien no estaba totalmente seguro de lo que esto era, al menos combinaba las matemáticas y la agricultura y detuvo mis preguntas respecto a lo que quería ser.

Posteriormente obtuve la licenciatura en Matemáticas y el Master en Estadística en Newcastle, cuya universidad gozaba de una alta reputación en agricultura, y tuve la fortuna de que parte de la tesis del Master analizaba datos de avicultura. Seguidamente me trasladé a la Unidad de Estadística en Edimburgo que tenía asignadas dos funciones: ayudar a los investigadores agrícolas de Escocia y llevar a cabo investigación estadística.Aproximadamente quince años más tarde fui transferido a la "Animal Breeding Research organisation (ABRO)", también en Edimburgo. El Consejo de Investigación que financiaba a ABRO intentó decirme que yo tenía que jugar un papel central en un importante instituto que ellos habían intentado cerrar con anterioridad. ABRO pasó por diversos cambios en su organización y terminó convirtiéndose en el Roslin institute (donde se obtuvo la oveja clonada Dolly). Hace aproximadamente ocho años sentí la necesidad de un nuevo reto personal y me trasladé a lo que es ahora la Unidad de Biomatemáticas de la Estación de Investigación de Rothamsted. Esta Estación es un Instituto dedicado a la investigación de cultivos desde muy antiguo. Rothamsted es famoso por su trabajo en Estadística. Fisher, esencialmente inventó la mayoría de los principios clave de la práctica estadística en Rothamsted, durante la década de los veinte del siglo pasado. El trabajo de Yates sobre encuestas fue utilizado en todo el mundo durante la década de los cuarenta y él fue uno de los primeros en reconocer que los ordenadores causarían una revolución en la Estadística. Nelder continuó trabajando sobre esto y desarrolló un sistema estadístico ampliamente utilizado, el GENSTAT, y unificó varias áreas de la Estadística con la introducción de los modelos lineales generalizados.

¿Qué hice yo? En cierto modo lo mismo de diferentes maneras. Muy pronto, al inicio de mi carrera en Edimburgo, descubrí con Desmond Patterson un método de estimar variabilidad que ha sido el método de elección en una amplia variedad de situaciones biológicas (Patterson y Thompson,1971). Presumiblemente, ésta es parte de la razón por la que estoy siendo nombrado Doctor "honoris causa". Entonces, ¿por qué es esto importante ?

A fin de mostrar la razón de su importancia ilustraré su uso en genética animal.

En Gran Bretaña la producción lechera diaria por vaca se ha incrementado a más del doble en los últimos cincuenta años. Diversos cálculos sugieren que, al menos, la mitad de este aumento se debió a la selección genética. Las técnicas estadísticas juegan un papel esencial en el éxito de este tipo de selección. Primeramente en hacer comparaciones aceptables entre animales, ya que no todos ellos son medidos en el mismo ambiente.En segundo lugar, es la medida de la variabilidad genética la que nos permite hacer predicciones del progreso genético y posibilita el uso apropiado de la información de los parientes. Nuestros métodos de estimar la variabilidad hacen el mejor uso de los datos y permiten un ajuste correcto para los efectos ambientales. Parte de la atracción de estos métodos radica en el uso natural de términos utilizados en la predicción del valor genético de los animales. Más recientemente he estado interesado en la selección del vacuno de carne, que es más complicado por dosrazones. Los terneros se amamantan de sus madres, lo que supone que un importante componente maternal va a afectar su crecimiento y que el progreso económico no solo es función del crecimiento sino también de la conformación de la canal. Por tanto, se tienen que considerar, conjuntamente, varios caracteres genéticamente relacionados.

Una técnica útil para medir la variación genética de un carácter ha sido el uso de experimentos de selección y el análisis de la respuesta a la selección en el carácter. Cuando se desea medir las relaciones genéticas entre caracteres se puede seleccionar separadamente para cada uno de los caracteres y analizar la respuesta en todos ellos. Nosotros (Cameron y Thompson,1976) introdujimos una técnica mejorada que utilizaba animales en cierto sentido "extremos". Esta técnica se utilizó en España para estudiar la relación entre crecimiento y tamaño de camada en conejos, con el objeto de desarrollar un índice de selección cuadrático que considerase ambos caracteres (Blasco, Santacreu, Thompson y Haley,1993). Como una vez dijo Fisher: La mejor contestación de la Naturaleza es a un cuestionario bien diseñado.

Más recientemente he estado más implicado en experimentos de cultivos realizados en Rothamsted. Hemos mostrado, con únicamente muy ligeras modificaciones, que las técnicas desarrolladas en la mejora genética animal pueden ser utilizadas en ensayos de variedades de cultivos, generando algoritmos computacionalmente eficientes(Gilmour, Thompson y Cullis,1995). En particular podemos tener en cuenta la variación espacial y desarrollar modelos relativamente sencillos que consideren la interacción genotipo- medio ambiente (por ejemplo, Smith, Cullis y Thompson,2001).

AGRADECIMIENTOS

He sido muy afortunado con las numerosas personas con las que he estado asociado. A nivel de dirección David Finney, Roger Land, Grahame Bulfield y Ben Miflin me dieron todo su apoyo(i.e. ellos no interfirieron en lo que yo hacía pese a que no entendían completamente lo que hacía). Tempranamente en mi carrera, Maurice Bichard, Desmond Patterson and Oscar Kempthorne me enseñaron muchas cosas (de las cuales, no todas están en las publicaciones). De Bill Hill recibí el beneficio de su visión de muchas áreas. Compañeros en Roslin y Rothamsted , especialmente Neil Cameron, Chris Haley, Sue Welham y John Woolliams, plantearon interesantes retos científicos. He tenido la fortuna de trabajar con muchos estudiantes de doctorado y con todos ellos tuve experiencias enriquecedoras. He tenido colaboraciones largas con Brian Cullis, Arthur Gilmour, Karen Meyer, Raphael Mrode y Peter Visscher . Visitas en el extranjero a Agustin Blasco, Vincent Ducrocq, Just Jensen, Esa Mantysarari y Mike Goddard han sido muy productivas. Liz Archibald y especialmente Harriet Mackintosh me han dado excelentes consejos (no siempre los he seguido) a lo largo de mi carrera. A todos ellos les ofrezco mis más sinceras gracias.

REFERENCIAS

Blasco, A., Santacreu, M. A., Thompson, R. and Haley, C. S.(1993) Estimates of genetic parameters for ovulation rate ,prenatal survival and litter size in rabbits from an elliptical selection experiment. Livestock Production Science, 34, 163-174.

Cameron, N. D. and Thompson, R. (1986) Design of multivariate selection experiments to estimate genetic parameters. Theoretical and Applied Genetics, 72, 466-476.

Gilmour, A. R., Thompson, R. and Cullis, B. R. (1995) AI, an efficient algorithm for REML estimation in linear mixed models.Biometrics, 51, 1440-1450.

Patterson, H. D. and Thompson, R. (1971) Recovery of inter-block information when block sizes are unequal. Biometrika, 58, 545-555.

Smith, A. B., Cullis, B. R. and Thompson, R. (2001) Analysing variety by environment data using multiplicative mixed models and adjustments for spatial field trend.Biometrics, 57, 1138-1147.