几何形态测量学在古生物学研究中的应用概况北大核心CSCD

几何形态测量学(Geometric morphometrics)是一种研究生物形状变异的测量学研究方法。形态测量学中较早出现了传统形态测量学,而后革命性演变出只针对形状差异的几何形态测量学。几何形态测量学因定量化和描述客观准确,在生物学上得到广泛应用,后被引入到了古生物学研究中,同样发挥了极其重要的作用并被不断发展。本文从几何形态测量学方法以及传统测量学方法在古生物中应用历史和应用方向两个角度对其在古生物学研究中的应用概况进行介绍,并对应用前景做展望。     

形态测量学(Morphometrics)常用方法及其在微体古生物学中的应用

形态测量学用定量化的方法和手段描述、研究对象形态特征。几何形态测量学是形态测量学的分支,用界标点或轮廓线等标识研究对象的形态,并运用多变量运算进行量化分析和判别。形态测量学方法在生物学与古生物学领域的应用日益广泛,在生物的个体发育、系统演化、类群判别等方面均可发挥重要作用。本文重点介绍了目前在形态测量学中常用的数据类型、分析方法与步骤,即线性距离、界标点、轮廓线等数据类型的获取,普鲁克迭加、傅里叶转换、特征形状分析与增强特征形状分析等数据转换方法,以及主变量分析、典型变量分析等常用多变量线性回归方法的原理与分析过程。选择以类有孔虫个体发育与类群鉴定中几何形态测量学的应用为例,解释最常用的多变量线性回归方法——主成分分析与典型变量分析的应用与结果剖析。     

不同水深养殖栉孔扇贝的形态测量学研究和比较

为了探究远岸深水海区和近岸浅水海区养殖的栉孔扇贝(Chlamys farreri)形态上的差异, 运用传统形态测量学和几何形态测量学的方法, 对来自近岸浅水海区(15 m水深)和远岸深水海区(30 m水深)底栖养殖的2龄栉孔扇贝进行形态测量学研究和比较分析。结果表明: 深水养殖的栉孔扇贝的壳高(SH)、壳长(SL)和壳宽(SW)都极显著大于浅水养殖的栉孔扇贝(P<0.01); 通过界标点(Landmarks)和半界标点(Semi-landmarks)的方法, 及广义普鲁克分析(GPA)、主成分分析(PCA)和典型变量分析(CVA), 结果表明深水养殖的栉孔扇贝的整体壳形尺寸大于浅水养殖的栉孔扇贝, 除去尺寸大小因素后两者的壳耳和壳体扇形边缘存在显著差异。文章为栉孔扇贝深水养殖的选育和增养殖工作提供基于形态学研究的理论依据, 同时比较分析了传统形态测量学和几何形态测量学的原理和分析方法, 为研究生物体形态差异时选择合适的研究方法提供新参考。     

几何形态计量学在昆虫自动鉴定中的应用与展望

几何形态计量学着重研究的是生物形态的拓扑结构信息,不受标本大小和形状变化的影响,是进行昆虫自动鉴定的一个新的手段。本文首先介绍了传统形态计量学和几何形态计量学两种昆虫自动鉴定的方法,并着重介绍了轮廓分析法和标志点分析法等几何形态计量学的分析方法,以及目前开发的几何形态计量学昆虫自动鉴定软件,简述了该方法应用于昆虫自动鉴定的工作流程,最后对几何形态计量学在昆虫自动鉴定方面的未来发展进行了展望。     

甘肃临夏盆地晚中新世鬣狗类群头骨的几何形态测量学及生态形态学分析(英文)

在晚新生代大型食肉目动物中,鬣狗科动物地史分布广、种类和数量多,在中国出现于中中新世至更新世晚期的地层中。形态功能学家将鬣狗科的60多个化石种分为似豺、似狼和似灵猫等生态类群,这些生态类群和现生仅存的3个食骨和1个食虫类群形成鲜明的对比。生态形态学是基于生物形态与生态环境的密切关系研究不同物种形态所代表的生态位的一种方法;研究者依靠化石鬣狗类与现生种类牙齿和头骨整体形态的相似度进行了生态形态(ecomorphology)的分类,但尚未对这些已定的生态形态进行过多变量的头骨形状分析。本文拟采用平面几何形态测量学的方法对晚中新世临夏盆地的鬣狗类进行研究,并探讨以头骨形状划分其生态形态类型的可行性。几何形态测量法是以生物形态的轮廓作为数据的计算方法,虽然目前尚未被国内古生物研究者广泛采用,但自20世纪30年代多变量统计学的理论成熟以来,这一方法的理论基础和软件算法在国外得到迅速发展,至今已成为近代生物学(neontology)和古生物学形态研究领域的一个常用工具。三维几何形态测量分析也因为三维激光扫描仪的普及而变得更简单和直观。然而,化石标本由于埋藏和保存的关系通常会出现变形或残缺不全,使目前几何形态测量方法在古生物学的应用仍主要以平面数据分析为主。平面数据采集的第一步是从与标本某一平面相垂直的角度拍摄数码照片;虽然拍摄平面的选择通常由研究者自定,但一般会选择待研究类群形状变异最具代表性的一面(如,鱼类一般选取侧视)。第二步是形态的数字化,即使用某一种形态测量软件来标出地标点(landmarks;或称界标点、标志点、标点)。地标点的选择对于分析的结果有直接而且重要的影响,一般会选择Bookstein分类中的I型或II型作为地标点的标准。这两种地标点的共同点是可以从解剖学特征上准确地在每一个标本上找到,而无不明确或复现困难的可能性。数字化后的数据在软件中用数学算法叠加起来(superimposition,或称叠合,重叠),以去除原始图片数据中标本位置、角度及其他与几何形态无关的冗余信息。所有的数字化数据叠加起来后,利用软件计算所有标本之间的几何距离。现在常用的软件中都会以平均几何形状作为中心,而且利用类似主成分分析(principal components analysis)的多变量计算来呈现相对扭曲(或称相对反卷)轴(relative warp axis),后者即是可以用来把形态差异视觉化的多变量数据。这些数据可以用平面坐标图来看不同形态的空间分布,也可以用所谓的薄板样条曲线图(thin-plate spline grid)来表示相对形态上的变化。相对扭曲轴所代表的形状数据还经常被拿来与代表几何物体大小的距心值(或称重心距离,centroid size)做回归曲线分析,以便发现种群中某些形态的异速生长模式(allometry)。本文采用几何形态测量的方法对产自和政地区的鬣狗科Hyaenictitherium,Ictitherium,Adcrocuta和旁鬣狗科Dinocrocuta的材料进行研究,分析了这4个属保存完好的头骨标本的侧面形态。与东非大草原现生食肉动物的头骨整体形态分布的比较和分析表明,和政的鼬鬣狗(Ictitherium)和鬣型鼬鬣狗(Hyaenictitherium)的头骨形状分布介于现生斑鬣狗(Crocuta crocuta)、犬科猎狗(Lycaon pictus)和金豺(Canis aureus)之间,为二者似豺生态形态的解释提供了几何形态测量证据。再者,上述两属化石鬣狗的形状分布与现生斑鬣狗的幼年个体形状重叠,表明现生斑鬣狗头骨的发育机制可能是在鼬鬣狗祖先类型的异速生长规律基础上的持续发育,进而演化出现有的粗壮形态。此外,巨鬣狗(Dinocrocuta)和副鬣狗(Adcrocuta)的头骨形状与现生的斑鬣狗在几何形态测量空间内有普遍重叠的现象,指示了这些异时出现的种类具有相似的生态形态,因而可能占据相近的生态位。结果还显示巨鬣狗和斑鬣狗的幼年个体形状相近,以及两者从幼年到成年发育的形状变化过程也具有相似的规律。因而,巨鬣狗和斑鬣狗之间的趋同演化不仅表现在成年头骨的粗壮程度上,而且在幼年发育模式中也存在平行演化现象。现生发育学与行为生态学已经证实,相对其他大型食肉动物,现生斑鬣狗发育粗壮头骨形态的机制不是以增速生长,而是以延长发育期来实现的。由此推断,巨鬣狗的发育期有可能和现生鬣狗相当(35个月),也可能由于具有相对粗壮和巨大的头骨形态,其发育期会延长些。当然,这个新解释仍需要更多的化石数据和发育研究来证实。     

轮廓形态测量法在生物分类应用中的研究进展

本文阐述了形态测量学中一类重要的研究方法——轮廓形态测量法的基本概念和发展,总结了轮廓形态测量法在生物分类学研究中的应用,将轮廓形态测量法与另一类重要的形态测量学方法——标点法进行了比较,分析了这两类方法各自的优势和局限性,展望了轮廓形态测量法在昆虫分类学研究中的应用前景。     

现代各主要人群中面部3D几何形态的对比

中面部的形态是个人识别的重要依据,并且长期以来都在各人种的形态对比研究中占有重要的地位。而中面部骨骼形态复杂,骨骼表面不规则,很难用传统的方法来进行测量和比较。本文采用基于三维表面半标志点的几何形态测量学研究东亚现代人中面部的形态及其变异范围,并与其他各大地理位置中的现代人群的中面部形态进行对比,为人类演化和对比不同人群的形态研究建立基础数据。本研究结果显示中面部形态能够大致区分各个现代人群,其中东亚现代人与除美洲印第安人以外的所有现代人的中面部形状之间都具有较为明显的差异。东亚现代人与澳大利亚和非洲的现代人中面部形状之间的差别最明显,而与欧洲和东南亚现代人的分布范围有部分重叠。东亚现代人群中面部的平均形状却具有非常明显的特点:沿着正中矢状面的结构回缩,而两侧的结构向前方和两侧突出。而其他现代人群的中面部平均形状则呈现出相反的特征,即沿着正中矢状面的结构为突出,而两侧的结构回缩的特征。这些特点在东亚发现的化石人类标本中也有很高的发生率,这表明这些中面部特征在东亚人类进化的序列是连续的,并无受到干扰的迹象。     

定量古生物学及重要名词释义

定量方法在古生物学研究中的应用由来已久。经过一个半世纪的逐步发展,尤其是上世纪七十年代随着计算机技术的快速普及,各种数学理论及方法很快应用于化石的形态、分类、分布和演化过程等领域的研究,并演变出许多重要的交叉学科和新的研究方向。笔者等初步总结了中国定量古生物学近四十年的发展历史,并对当前定量古生物学的一些重要名词进行释义,以便中国同行对定量古生物学这一学科的概念、理论、方法和手段等获得较为全面的概要认识。     

基于几何形态测量学的植物鉴定方法

物种鉴定是植物研究中的一个重要环节,尤其对近缘种的鉴定是个难点。野外调查和采样时通常使用直接观察形态特征的方法来鉴定物种,容易产生鉴定误差。本文以同域分布的两个近缘种槲树（Quercus dentata Thunb.）和槲栎（Q.aliena Blume）为研究对象,通过叶片形态研究,探讨几何形态测量学方法,并对该方法的植物物种鉴定能力进行总结。该方法除了具备操作简单和分析准确的优势外,还弥补了传统物种鉴定方法的不足,可显著提高植物物种的鉴定能力。     

蚁属（膜翅目：蚁科）4种的形态测量学分析

运用形态测量学分析方法,对蚁属Formica中的光亮黑蚁F.candida、亮腹黑褐蚁F.gagatoides、北京凹头蚁F.beijingensis和满洲蚁F.manchu 4种共296头蚂蚁标本进行研究。选取头长(HL)、头宽(HW)、复眼最大直径(ED)、触角柄节长(SL)、并腹胸长(AL)、前胸背板宽(PW)、并胸腹节宽(DPW)和体长(TL)8个度量数据为变量进行相关性、配对T检验、均值±SD与主成分散点分布图分析,探讨形态测量学方法在蚁科昆虫分类中的应用。结果表明:形态测量学方法能够将4种蚂蚁进行有效识别区分,可作为形态分类学研究的一种有效、快速的辅助方法。     

三维几何形态测量方法在石制品分析中的应用

几何形态测量方法是生物学研究中用于形态特征分析和形态比较研究的一种常用方法。其核心思想是利用空间坐标点获取研究对象的形态数据,再通过坐标数据的多元统计分析,定量探讨研究对象的形态特征及影响其形态变异的因素。近年来,随着三维扫描技术的广泛应用以及对于石制品形态特征量化分析要求的提高,基于三维模型的几何形态测量方法开始出现在相关的旧石器考古研究中。本文首先对三维几何形态测量分析方法及其在石制品研究中的应用情况进行介绍,随后具体阐述了该方法的分析流程。为便于国内学者更好地了解这一方法,本文进一步以广西百色盆地南坡山遗址发现的手斧为例,利用三维几何形态测量方法对这些手斧的几何形态特征进行了初步探讨。三维几何形态测量方法为石制品形态研究提供了新思路和新视角,有望成为今后中国旧石器考古研究中一个重要的发展方向。     

古生物学领域的新辟园地──分子古生物研究

分子古生物研究是现代分子生物学、有机地球化学和古生物学等领域相交叉、结合而形成的年轻学科方向,是古生物学领域的一个新兴生长点。与传统古生物学相比,分子古生物研究更依赖于现代化的实验、分析技术,它使古生物研究从宏观深入微观。分子古生物研究应当与传统的形态解剖研究相结合,两者的关系是相互补充的。现提出狭义分子化石和广义分子化石的概念,并指出它们与有机地球化学研究中的生理标志化合物等概念的异同。当今分子     

贵州剑河寒武系苗岭统凯里组太阳女神螺类几何形态学研究

太阳女神螺类(helcionellids)是寒武纪常见的一类软体动物,广布全球,多见于碳酸盐岩沉积地层中,而布尔吉斯页岩型生物群中却少有报道。贵州剑河凯里生物群是典型的特异埋藏化石库,产有700余件太阳女神螺类标本,这在世界各地同时期的布尔吉斯页岩型生物群中是很少见的。本文对贵州剑河八郎寒武系凯里组太阳女神螺类化石标本进行了系统研究,采用几何形态测量学的典型变量分析进行量化分析。几何形态测量学(Geometric morphometrics)是用界标点或轮廓线等来描绘生物的形态或者标记特征部位及器官,将生物形态特征归纳为数据变化的定量学方法,其中的典型变量分析(Canonical Variate Analysis)是多变量分析中进行判别分析的一个重要方法,可以用于多组数据之间的判别。CVA判别结果显示:利用壳体侧视轮廓线判别Dorispira属中三个种的正确率为92%,验证了Dorispira accordinonata、D.taijiangensis和D.cf.pearylandica化石种分类合理性。本文研究表明即使壳体形态较为相似的类群,也可以较为准确地使用CVA量化其中的差别,...     

表型单元、形态种和生物种——关于化石种判别问题的探讨

目前在我国古生物学研究中存在着许多有关物种判别的问题。在相当程度上这是与居群概念的贫乏和传统的林奈式类型-形态学研究方法的影响分不开的。广泛存在于物种间的形态间断为识别物种带来了方便,但它与生殖隔离并不完全吻合。若只考虑形态特征,所判定的化石种大多只相当于表型单元。本文探讨如何将形态标准与居群、群落-生态和时空等项标准相结合来区分物种与表型单元。以上这些标准分别反映了物种的生物学特性的不同方面,而生殖一遗传标准是将它们有机地联系在一起的共同基础。古生物学必须站在理性的高度上俯瞰生命发展过程中的物种,从现代生物学的知识库中汲取养料。化石种研究现状的改观尚有待于我们付出艰巨的努力。通过这种努力将使古生物学进入一个新的、更严格的科学发展阶段。     

基于几何形态测量学的五种稻蝗前后翅的形态变化研究

【目的】定量分析5种常见稻蝗属昆虫前后翅的形态变化规律。【方法】运用几何形态测量学方法对5种稻蝗雄性前、后翅进行量化分析,并结合主成分分析法(Principal component analysis,PCA)和薄片样条(Thin-plate spline,TPS)分析法探讨稻蝗前后翅的大小和形态变异。【结果】5种稻蝗前、后翅的大小和形态差异都比较显著,前、后翅的相似关系和5种稻蝗的系统发育关系一致。前翅差异的部位主要在缘前脉域、前缘脉域和臀脉域;后翅的差异主要在亚前缘脉域、前缘脉域及轭脉域。【结论】稻蝗前、后翅形态变化的几何形态测量学分析结果与稻蝗系统发育关系一致,可用于稻蝗属种的分类。稻蝗前、后翅发生变化的部位是其飞行时的受力部位,这些部位可以作为稻蝗物种分类特征。     

浅谈大数据语境下的古生物学研究*

近半个世纪以来, 基于数据的古生物学研究日益占据重要位置。当下的科学研究进入大数据时代已得到公认, 虽然囿于总体上非实验性学科的特点, 古生物学数据产出速度有限, 目前尚难符合大数据的多数基本特征, 但大数据时代及相关理念显然对古生物学研究产生了积极效应, 比如近年来古生物学数据产出的多元化, 数学方法与模型的复杂化均与之密不可分。本文主要基于作者研究经验, 浅议了古生物学定量化研究历史三个阶段, 同时考虑古生物不同门类数据的相通性, 在大数据语境下将古生物学数据分为结构型、半结构型与非结构型, 并简介了基本研究方法。在讨论了定量古生物学与分析古生物学两大研究视角的异同后, 基于古生物学代表期刊最新论文的小样本抽样, 本文强调了分析古生物学的研究思路与统计模型较传统统计方法的优势。近年来古生物学展示了数据驱动型研究的特点, 未来可能需要同时重视模型驱动的研究视角, 将自上而下问题导向的模型设计与自下而上基于数据的收集分析相结合, 以保证古生物学数据研究的可持续发展。此外, 古生物学不是数据密集型科学, 未来将之与地学其他领域的数据有机整合, 会促成古生物学在学科交叉方向的深入。最后, 统计学领域最新的倡议同样需要古生物学者重视, 对统计模型的选择与对数据的解读需要考虑系统的复杂性与多解性, 统计显著性相关的因果规律识别尤其需要慎重。     

定量古生物学软件PAST及其常用功能北大核心CSCD

近半个世纪以来,古生物学涉及越来越复杂的现象与过程,难以用传统的经验科学方法来解决。伴随着相关研究引入日益增多的定量分析,古生物学逐渐成为一门可定量分析的科学。作为最早的古生物学专用的免费统计软件包,PAST功能全面、易于使用,并在过去十几年中发展迅速,目前已在相关软件中占据重要地位。本文在简单介绍该软件基本操作方法的基础上,结合古生物学应用案例,解读最常用到的几类"常规统计分析"与"多元统计分析"的使用;同时,针对古生物学相关领域中的"多样性、丰度及居群结构","形态学"和"生物地层学"问题,给出具体分析实例。在相关案例的分析介绍中,详细梳理用PAST实现这些分析的具体步骤,因而具有较好的实用参考价值。受篇幅所限,文章对软件中其他不常用但相对重要的9个模块只进行简要介绍,以供读者在偶尔涉及该类分析时参考。PAST软件不仅功能强大,而且能够针对古生物学及地层学浮现出来的最新前沿问题不断进行调整、更新,值得在古生物学界推广使用。     

脑功能图像的形态测量学方法及应用前景

随着认知神经科学的发展,人们逐渐认识到脑代谢的改变可能是受特定精神状态或疾病的影响,脑功能图像能够表达一定的病理学信息.对脑功能图像进行定量分析研究的方法迅速发展.文章综述了脑功能图像处理中的各种形态测量学方法及其优缺点,并对其应用前景和存在的问题进行探讨.     

今日古生物学之我见

当今的古生物学,不论大化石的研究还是微体化石的研究,都面监着方法的改进和技术的新,从外部形态的描述和内部构造的探索,走向与外部环境的综合研究;从古生物学的单一学科的研究,走向与其它相关的多学科的综合研究,相辅相成,共同提高,开拓进取,使古生物学的研究跃上新的台阶。     

早期生命形态演化研究中的定量方法

定量古生物学是现代古生物学的一个分支,提倡用定量的手段来研究地质历史时期生命的演化过程。我国从事定量古生物研究的群体较小,特别是对前寒武纪早期生命演化的定量研究还没有系统地展开。这篇文章将主要介绍如何利用定量手段来研究前寒武纪化石的形态演化。对于前寒武纪化石,由于大部分化石分类属性的不确定性,通常使用几何性状对化石的最基本形态结构进行分析,并用存在/缺失(1/0)这种离散变量对每个性状进行量化。非参数多维标量分析方法[Non-parametric multidimensional scaling analysis(MDS)]可以将高维度的离散数据投影到二维或者三维的形态空间上,进而探讨生物群在形态空间中所占有的范围;由离散变量计算得出的生物群的表形分异度(morphological disparity)可以用MDS方差或者平均差异参数[Mean dissimilarity coeffi-cient(MDC)]来计算。形态空间的范围(morphospace range)和表形分异度是相互联系的,如果形态空间范围是固定的,那么表形分异度实际上代表了生物群在形态空间中的分布密度。在解释数据之前,需要对可能存在的样本效应进行测试。常用的方法包括稀释法(rarefaction)、随机取样法(randomization)和自举法(bootstrapping)等。为了帮助读者进一步了解这些方法的使用,文中列举了三个实例:伊迪卡拉生物的形态演化,元古代宏观藻类的形态演化和元古代及寒武纪疑源类的演化。