科研进展
数据可视化软件揭示中侏罗世燕辽动物群共埋藏环境和网络
发表日期：2023-12-18
生物遗骸经历了从有机到无机、从生物圈到岩石圈的转变而最终形成化石。化石形成和挖掘的每一步都会导致古群落信息的大量丢失和偏差。与研究现代环境的生态学家相比，古生态学家在获取高质量的生物群落样本和数据方面显然面临着更多的困难，因为他们的研究必须依赖于经过古群落的搬运、埋藏、成岩作用和后期各种地质作用的破坏后所遗存的化石材料。
尽管存在诸多限制，化石数据在古生态研究方面仍然具有巨大的研究潜力。前人在深时海相地层中的古生物群落研究中已经有了一些初步的尝试，认为原地埋藏和亚原地埋藏化石仍保留了大量的原始生物群落生存时的环境信息，因此化石的埋藏学相关性在一定程度上可以反应古代各生物类群与环境的共生关系，可以通过统计大量物种的埋藏学相关性进而绘制埋藏学网络来最大限度地逼近古代生物类群的共生网络。
由于陆相生物群生活环境较海相更为复杂多变，水体搬运随机性强，其他因素干扰强烈等原因，以往陆相古生态研究大多数停留在对生物的定性分析和生物个体形态功能学阶段，如何应用定量的数理统计进行古群落复原一直是该领域的难题。
为了解决这一科学难题，首都师范大学昆虫演化教育部创新团队开始尝试应用定量的数理统计对内蒙古宁城县道虎沟地区的中侏罗世九龙山组地层中采获的燕辽动物群的化石埋藏数据进行古环境和生物网络的分析和重建。近日，该团队在Communications Biology期刊上发表了一篇题为"A new method for examining the co-occurrence network of fossil assemblages"（一种检验化石组合共生网络的新方法）的研究论文。在这项研究中，该团队采用了高精度的采样方法在道虎沟地区距今1.65亿年的九龙山组富含化石层位挖掘了27000个来自燕辽动物群的化石个体，结合自主研发的软件TaphonomeAnalyst分析了道虎沟地区九龙山组的沉积环境和当时动物群的共生网络，为揭示该动物群的生态环境提供了坚实且具有统计学意义的证据。
图 1 TaphonomeAnalyst的软件框架 用户输入的数据源为不同样方标本的鉴定结果，软件自动将样本表转换成OTU丰度信息。模块I绘制采样覆盖率，使用对数曲线来评估采样深度。随后，软件分析进入可视化阶段，所有分析数据均来自OTU丰度和埋藏保存级。模块II：OTU丰度比；模块III不同保存等级可视化；模块IV:根据水生生物的相对丰度对不同样地的沉积环境进行聚类。模块V:对动物共埋藏网络进行可视化。
本次研究新开发的TaphonomeAnalyst社区发现算法揭示了道虎沟地区燕辽动物群古群落和古环境可分为4个模块：（1）水体组合，包括蜉蝣幼虫、石蝇幼虫、蜻蜓幼虫和七鳃鳗等生物，代表水体环境;（2）浅滩组合，包括卷石蝇成虫、四节蜉成虫、直脉蝎蛉、科氏虻等生物; （3）土壤组合，包括蜚蠊、蠼螋、原毛蚊、拉斯叩甲等生物，代表有枯叶的地上土壤环境;（4，5）森林I和II型组合，包括线蛉、杆叶蝉、姬缘蝽等生物。
图2 道虎沟中侏罗世动物共埋藏网络 本网络使用生物科级类群OTU和Louvain算法进行计算。相关性过滤条件为皮尔逊相关性＞0.7，P值＜0.1。
根据样方内水生物种的聚类结果显示，道虎沟地区燕辽动物群沉积环境可以分为浅滩、湖湾和浅湖环境。揭示水生物种自浅由深优势物种分别为三雕纹叶肢介-中华燕辽划蝽-蜉蝣（湖栖山头蜉、中蜉）。
图3道虎沟地区含燕辽动物群的三个化石层的九个采集样方的水生OTU丰度进行埋藏环境聚类分析，结果表明，沉积环境可划分为浅滩、湖湾和浅湖。
该实验表明在陆相沉积环境中复杂搬运、埋藏及后期各种地质作用的情况下，特异性湖相埋藏群仍能保留大量的古生物群落和环境信息。该研究范式在古群落识别和重建领域具有巨大的应用潜力，为陆相古群落识别、古沉积环境的定量和数理统计研究提供了重要方法，和新的途径。
图4 团队在化石挖掘现场的合影
首都师范大学的研究生郭世龙、唐韵宇和劲风生物(天津)生物信息部主管马旺为论文的共同第一作者，任东教授为通讯作者。首都师范大学史宗冈教授和美国国家自然博物馆Conrad C. Labandeira博士参与了此项研究。该研究得到了国家自然科学基金项目和北京市属高校高水平教师项目的支持。
附件下载：