Ya está publicado en Methods in Ecology and Evolution el artículo que presenta sabinaHSBM, el primer paquete de R que pone al alcance de los ecólogos el modelo de bloques estocásticos jerárquico con corrección por grado (HSBM) para predecir enlaces y reconstruir redes ecológicas. El trabajo, de acceso abierto, está liderado por Herlander Lima (Estación Biológica de Doñana, CSIC) y Jennifer Morales-Barbero (Universidad Autónoma de Madrid), junto con Rubén G. Mateo, Ignacio Morales-Castilla y Miguel Á. Rodríguez (Universidad de Alcalá).
Los datos de redes ecológicas suelen estar incompletos o contener errores por limitaciones de muestreo, fallos de detección e incertidumbre taxonómica, lo que genera enlaces ausentes (falsos negativos) y espurios (falsos positivos). El HSBM es una de las herramientas más eficaces para reconstruir redes en estas condiciones, pero su implementación original, en la biblioteca graph-tool de Python, era poco accesible para la comunidad ecológica. sabinaHSBM ofrece un flujo de trabajo sencillo y flexible desde R.
- Flujo de trabajo en tres pasos: preparación de los datos, estimación de las probabilidades posteriores de los enlaces y reconstrucción de la red.
- Funcionalidades: detección de enlaces no documentados y espurios, exploración de la estructura jerárquica, propagación de la incertidumbre, validación cruzada, umbrales flexibles, métricas probabilísticas y dos métodos de predicción de enlaces (estimar todas las probabilidades o identificar solo los no documentados).
- Caso de estudio: con un conjunto de datos global de asociaciones entre carnívoros y parásitos, los grupos inferidos resultaron filogenéticamente agrupados y, de los diez enlaces con mayor probabilidad, ocho tenían evidencia publicada a pesar de no figurar en los datos originales.
Como graph-tool funciona solo en sistemas Unix, el paquete se acompaña de una imagen de Docker lista para usar que facilita la instalación en Windows, macOS y Linux.
Para más información:
- Artículo en Methods in Ecology and Evolution (acceso abierto)
- Repositorio del paquete en GitHub, con el código y la documentación
- Datos y código archivados en Zenodo
- Imagen de Docker de sabinaHSBM
Referencia: Lima, H., Morales-Barbero, J., Mateo, R. G., Morales-Castilla, I. y Rodríguez, M. Á. (2026). sabinaHSBM: An R package for link prediction and network reconstruction using hierarchical stochastic block models. Methods in Ecology and Evolution, 17: 2285-2294.
Este trabajo ha contado con financiación de la Agencia Estatal de Investigación (CGL2017-86926-P, PID2021-124187NB-I00 y PID2023-152329OB-I00).