Mestranda em Oceanografia Biológica pelo Instituto Oceanográfico-IO USP

Desenvolvendo projeto com foco no fluxo de carbono na teia trófica pelágica no município de Ubatuba- SP, pelo Laboratório de Biogeoquímica Marinha-LABMAR

Laboratório de Biogeoquímica Marinha

exec

Trabalho Final

Proposta A

A identificação de organismos e a contagem destes geram grandes bancos de dados. Principalmente quando se trabalha com microorganismos, pois a contagem de indivíduos por lâmina ultrapassa 200. Administrar todas as informações sempre leva mais tempo do que o necessário. A minha proposta é tornar a análise dos dados quali- e quantitativos rápida e eficaz.

Uma função que organize mais de um banco de dados para análises qualitativas e quantitativas em uma tabela única. O objeto de entrada deve ser um arquivo csv ou txt, retornará colunas com o nome das classes,o nome das espécies, somatório total de cada espécie, média, desvio padrão. A partir disso, vai gerar um barplot apenas das classes com a porcentagem destas na amostra total.

Ex.: planilhas com nomes de espécies de microalgas, suas classes e contagem a cada amostra, poderão ser agrupadas em uma tabela única, e realizar as análises básicas de dados, somatório, média e desvio padrão.

Proposta B

Função que calculará a taxa de predação ou herbivoria (quantitativo de presa e predador) em relação a um período de tempo determinado pelo usuário. Os objetos de entrada devem ser arquivos csv ou txt, contendo a contagem de presa e predador para cada tempo já pré-determinado pelo pesquisador (ex.: tempo 0, 6h, 12h, 18h e 24h). Será calculado o somatório total de presas e predadores para cada tempo e a partir da diferença entre estes em relação ao tempo zero, gerará um gráfico de regressão evidenciando a taxa de predação a cada período de tempo. Caso haja mais de uma espécie de presa, um barplot será criado mostrando as espécies mais consumidas pelo predador.

Ex.: Inter-relação fitoplâncton e zooplâncton A função calculará a quantidade de organismos fitoplanctônicos consumidos pelo zooplâncton dentro do ciclo circadiano, gerando um gráfico de regressão linear e um barplot com as espécies de fitoplâncton mais consumidas.

Análise de Predação

setwd() # altera diretório

analise.predacao = function(file1,file2) #criando a função 
{
options(digits=4) # limita número de casas decimais nos outputs
presas = read.csv(file = file1, sep=",", head=T) # lê primeiro arquivo de dados de entrada
predadores = read.csv(file = file2, sep=",", head=T) # lê segundo arquivo de dados de entrada

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##### GERANDO ANÁLISE DESCRITIVA PARA PRESAS E PREDADORES
##### SOMA, MÉDIA, DESVIO-PADRAO, MÁXIMO, MEDIANA, MÍNIMO
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# Presas
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presas.2=presas[c(-1,-2)][presas$predacao==1,] #selecionando apenas colunas com os períodos de tempo onde predacao=1.

soma.presas=apply(presas.2, 2, sum) # soma para cada tempo
media.presas=apply(presas.2, 2, mean) # média para cada tempo
std.presas=sqrt(apply(presas.2, 2, var)) # desvio-padrão para cada tempo
min.presas=apply(presas.2, 2, min) # mínimo para cada tempo
mediana.presas=apply(presas.2, 2, median) # mediana para cada tempo
max.presas=apply(presas.2, 2, max) # máximo para cada tempo
analise.presas=t(data.frame(soma.presas,media.presas,std.presas,min.presas,mediana.presas,max.presas)) # junta resultados de presas em um data.frame
rownames(analise.presas)=c("Soma","Média","Desvio-Padrão","Mínimo","Mediana","Máximo")
print("Análise Descritiva Presas") # exibe o "título" da tabela
print(analise.presas) # exibe output no console
View(analise.presas) # exibe output em uma janela

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# Predadores
##########################################
predadores.2=predadores[c(-1)] #selecionando apenas colunas com os períodos de tempo

soma.predadores=apply(predadores.2, 2, sum) # soma para cada tempo
media.predadores=apply(predadores.2, 2, mean) # média para cada tempo
std.predadores=sqrt(apply(predadores.2, 2, var)) # desvio-padrão para cada tempo
min.predadores=apply(predadores.2, 2, min) # mínimo para cada tempo
mediana.predadores=apply(predadores.2, 2, median) # mediana para cada tempo
max.predadores=apply(predadores.2, 2, max) # máximo para cada tempo
analise.pred=t(data.frame(soma.predadores,media.predadores,std.predadores,min.predadores,mediana.predadores,max.predadores)) # junta resultados de predadores em um data.frame
rownames(analise.pred)=c("Soma","Média","Desvio-Padrão","Mínimo","Mediana","Máximo")
print("Análise Descritiva predadores") # exibe o "título" da tabela
print(analise.pred) # exibe output no console
View(analise.pred) # exibe output em uma janela

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### Gráfico 1 evidenciando a soma de predadores e presas observadas em cada período de tempo
##########################################

### argumentos para o "plot"
tempo=names(soma.presas) # nomes dos intervalos de tempo
ymin=min(soma.presas,soma.predadores) # valor mínimo do eixo "y" do gráfico
ymax=max(soma.presas,soma.predadores) # valor máximo do eixo "y" do gráfico
x.axis=1:length(soma.presas) # intervalos no eixo "x"

#Grafico1
png(filename="presasvspredadores.png") #Salva gráfico no diretório atual
plot(x.axis,soma.presas,
     xlab="Tempo", ylab="Quantidade de Individuos",ylim = c(ymin,ymax),
     xaxt="n", type='o', col="green", lwd=1.5) # plota gráfico
axis(1,at=1:length(tempo), labels=tempo) # nomes dos intervalos no eixo "x"
points(1:length(soma.presas),soma.predadores,pch=2, type='o', col="red", lwd=1.5) #adiciona linha de predadores no gráfico
legend("topleft", c("Presas","Predadores"),col=c("green","red"), pch=c(1,2),cex = 0.8) # adiciona legenda
dev.off() # retira exibição do gráfico 


#Exibe gráfico no R
plot(x.axis,soma.presas,
     xlab="Tempo", ylab="Quantidade de Individuos",ylim = c(ymin,ymax),
     xaxt="n", type='o', col="green", lwd=1.5) # plota gráfico
axis(1,at=1:length(tempo), labels=tempo) # nomes dos intervalos no eixo "x"
points(1:length(soma.presas),soma.predadores,pch=2, type='o', col="red", lwd=1.5) #adiciona linha de predadores no gráfico
legend("topleft", c("Presas","Predadores"),col=c("green","red"), pch=c(1,2),cex = 0.8) # adiciona legenda

# Criando tabela com consumo de presas
presas=presas[with(presas,order(-predacao,generos)),] #ordena tabela em ordem decrescente de "predacao" e depois em ordem alfabética de "generos"
presas1=presas[c(-1,-2)][presas$predacao==1,] # seleciona tempos com "predacao"=1
presas0=presas[c(-1,-2)][presas$predacao==0,] # seleciona tempos com "predacao"=0
diferenca=presas0-presas1 # faz a diferença das quantidades de presas em cada tempo obtendo o consumo das presas
generos=presas[presas$predacao==1,1] # seleciona apenas generos
consumo.presas=data.frame(generos,diferenca$t0,diferenca$t1,diferenca$t2,diferenca$t3,diferenca$t4) # cria data.frame de consumo
colnames(consumo.presas)=names(presas[c(-2)]) # nomeia as colunas

soma.consumo.presas=data.frame(consumo.presas,rowSums(consumo.presas[c(-1)])) # cria coluna de soma
colnames(soma.consumo.presas)=c(names(consumo.presas),"total") # nomeia colunas
print("Consumo de Presas") # exibe "título" da tabela de consumo
print(soma.consumo.presas) # exibe tabela de consumo
View(soma.consumo.presas) # exibe tabela de em uma janela

#write.table(consumo.presas,"soma.consumo.presas.csv", sep=",")
#print(soma.consumo.presas,row.names = FALSE)

#Top 10 generos mais consumidos
maiores.consumos=head(soma.consumo.presas[with(soma.consumo.presas,order(-total)),],10)
#Top 10 generos menos consumidos
menores.consumos=head(soma.consumo.presas[with(soma.consumo.presas,order(total)),],10)
ymax=max(soma.consumo.presas$total) # valor máximo eixo "y"

#Grafico 2
png(filename="maisconsumidos.png") # salva gráfico dos mais consumidos
print("Presas mais consumidas") # "título" gráfico mais consumidos
par(las=2) # altera direção dos labels do eixo "x", posição vertical
barplot(maiores.consumos$total,names.arg=maiores.consumos$generos,col = "blue", cex.names=0.6,ylim = c(0,ymax*1.25)) # exibe barplot dos mais consumidos
#dev.off() # retira exibição do gráfico 
dev.new()
par(las=2) # altera direção dos labels do eixo "x", posição vertical
barplot(maiores.consumos$total,names.arg=maiores.consumos$generos,col = "blue", cex.names=0.6,ylim = c(0,ymax*1.25)) # exibe barplot dos mais consumidos


#Grafico 3
png(filename="menosconsumidas.png") # salva gráfico dos mais consumidos
print("Presas menos consumidas")
par(las=2) # altera direção dos labels do eixo "x", posição vertical
barplot(menores.consumos$total,names.arg=menores.consumos$generos,col = "blue", cex.names=0.6,ylim = c(0,ymax*1.25)) # exibe barplot dos menos consumidos
#dev.off() # retira exibição do gráfico 

dev.new()
par(las=2) # altera direção dos labels do eixo "x", posição vertical
barplot(menores.consumos$total,names.arg=menores.consumos$generos,col = "blue", cex.names=0.6,ylim = c(0,ymax*1.25)) # exibe barplot dos menos consumidos


}

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Help da função

analise.predacao()               package:unknown                R Documentation

			Análise descritiva, cálculo do consumo de presas e visualização gráfica

Description:

Realiza as análises descritivas de dados de presas e predadores e calcula o consumo das presas em função de diferentes 
períodos de tempo e os exibe em tabelas. A partir da somatório individual de presas e predadores gera um gráfico de 
linhas evidenciando a quantidade de indivíduos em cada período de tempo estabelecido. Gera dois gráficos de barras 
destacando até as dez espécies de presas mais consumidas e menos consumidas respectivamente. 

Usage:

 analise.predacao("file1.csv", "file2.csv")
    
Arguments:

file1.csv  
		Um arquivo do tipo .csv com o número de espécies de presas observadas em cada tempo com e sem predação
File2.csv
		Um arquivo do tipo .csv com dados de predadores


Details:
O arquivo file.1 deve conter dados de um experimento que consiste de um grupo controle, onde as presas foram observadas 
em habitats sem predadores para comparar com um grupo com a presença de predadores.
Deve conter na primeira coluna o nome dos gêneros ou espécies, na segunda coluna deve conter a informação de
predação apenas com 1 e 0, sendo 1="com predadores no habitat" e 0="sem a presença de predadores". As demais colunas 
devem representar a quantidade de presas observadas em cada período de tempo.


Author(s):

Hevelim Serrao de Lima
hevelimsl@usp.br
São Paulo, 25 de Junho, 2017.	


Examples:

##Utilizando experimento com gêneros de fitoplâncton (presas) e zooplâncton (predadores) seguindo o ciclo circadiano.
analise.predacao("presas.n.csv","predadores.n.csv")     

Exemplo

presas.n.csv predadores.n.csv