這個故事詳細介紹了數據分析如何幫助科學研究過程，特別是 JMP 如何幫助科學家做出新發現！
謝謝！
很棒的文章！ 我最近和我的女兒們參觀了拉布雷亞焦油坑，這是一個迷人的地方。
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發掘我們更新世過去的秘密
統計分析幫助古生物學家揭開冰河時代巨型動物的新真相
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挑戰：篩選來自近 500 萬個標本的集合的數據，以了解氣候事件如何影響地球上物種的微進化。
解決方案：使用統計模型找出數據集中需要重新測量和重新分類的異常值。 JMP® 統計發現軟件中的動態數據可視化可幫助古生物學家快速發現異常，如果不糾正，可能會威脅到結果的完整性。
結果： “能夠與您的數據進行交互，在可視化中探索問題區域並標記它們，幫助您回顧標本並確保數據確實正確，”古生物學家 Sherri Gust 說。 “JMP 中的所有這些功能對於現階段的研究都非常有價值。”
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數万年來，自然形成的地下瀝青沉積物已經滲入地表，形成臨時的焦油池，能夠誘捕任何走得太近的生物。 從那以後，這些自然遺址成為現已滅絕物種的墓地，這些物種的骨頭深深地沉入礦床中，從上次冰期初期到今天，坑中的重油一直保存著它們。
這些礦床的科學價值在 1901 年開始在今天洛杉磯市中心的 Rancho La Brea Tar Pits 進行挖掘時得到了廣泛認可。 從那時起，該遺址的考古學家收集了世界上最大的更新世晚期瀝青化石，包括現已滅絕的巨型動物群的令人印象深刻的例子——其中包括猛獁象、巨型樹懶和劍齒虎。 在過去 50,000 年間收集了 3.5 到 500 萬個標本，這個收藏可能是科學家們擁有的最完整的資源之一，不僅可以幫助重建冰河時代動植物群的肖像，還可以重建該時期主要的地質和氣候事件。
搜索化石記錄以洞察氣候變化
當今古生物學領域的一些最大研究問題涉及氣候變化的微觀進化後果。 作為突變、選擇、基因流動或遺傳漂變的結果，微進化是在相對較短的時間內出現在種群中的性狀頻率的任何變化。 科學家們現在假設氣候變化可能不僅會干擾選擇的非生物和生物方面，它還可能對遺傳變異等非選擇性因素的大小產生影響。
通過將化石記錄中的物種生理學數據映射到已知氣候事件的時間線，科學家們希望了解氣候如何與他們在給定人口中觀察到的微進化相關聯。 為此，他們尋找像 La Brea 這樣的藏品，其中每個標本都可以根據一長串特徵和標識符進行仔細測量、放射性碳測年和編目。
來自 Tar Pits 系列的顎骨“要真正了解氣候變化，您不僅要觀察物種隨時間的變化，還必須將氣候引起的變化與隨機變化區分開來，”古脊椎動物學和 Rancho La 研究助理古生物學家 Sherri Gust 解釋說。洛杉磯縣自然歷史博物館的布雷亞部門。
Gust 也是資源管理公司 Cogstone 的創始人和首席古生物學家，他指出，由於年齡和性別等因素，研究人員預計任何樣本都會出現生理差異；例如，新生兒可能比成年成人小得多。 但是，雖然在涉及活體動物種群的研究中考慮這些因素可能相對容易（研究人員在該領域的觀察幫助他們清楚地確定死亡時的性別和年齡），但在從拉布雷亞收集的標本中進行這些確定變得更加困難.
拉布雷亞焦油坑考古發掘現場
古斯特解釋說，保存從拉布雷亞出土的骨骼的自然地質現象使整個礦床中的骨骼分層，它們的 DNA 會隨著時間的推移而降解。 因此，不僅要確定動物的性別和死亡年齡，還要確定動物生活的物種和時間段，這可能是一項繁重的任務。 雖然今天的現代技術創新使 Gust 和她的同事能夠更準確地進行這些識別，但 La Brea 系列的額外挑戰是，在這項技術出現前近一個世紀前，它的 500 萬個個體骨骼中有許多已被測量和編目。
打破神話
在拉布雷亞焦油坑發現的更新世晚期動物中最多產的是可怕的狼，犬夜叉，現代灰狼的食肉祖先，犬狼瘡，曾經在北美的大片土地上漫遊。 現已滅絕，科學家認為該物種在大約 9,500 年前達到了進化的終點。 拉布雷亞收藏中有 4,000 多只恐狼個體，該物種已成為全球北美更新世研究的關鍵參與者。
拉布雷亞犬類然而，這些藏品包含了 20 年初考古學家在該地點編目的第一批標本日世紀。 此時從每個標本記錄的數據可能不僅受到技術精度不足的影響，而且還受到現在被揭穿的想法的影響，即恐狼比現代狼大得多。 古斯特解釋說，這種錯誤的描述可能源於——甚至延續了——一個圍繞恐狼的神話：一個來勢洶洶的可怕巨人。 她說，雖然可怕的狼比現代狼大 8% 到 25% 並不少見，但事實並非如此：科學家們現在知道成年的可怕狼和現代狼一樣重約 150 磅。
但這種誤解的盛行導致 20日世紀考古學家對更大的骨骼進行表徵大犬和更小的骨架犬狼瘡. 因此，古斯特解釋說，拉布雷亞的一些標本可能貼錯了標籤。 “大約一百年前，拉布雷亞的原始科學家們正在研究非常小的樣本量，”她說。 “他們的數據沒有變化，這會讓他們更加清楚。 而且他們無法訪問灰狼的數據樣本 [與恐狼樣本進行比較]。”
“作為一名研究人員，你必須有正確的標準並為自己識別樣本，這樣你才能知道你在研究結果中所說的是真正正確的，”古斯特說。 但是，由於擁有如此龐大的集合以及有限的時間和資源，研究人員重新測量和重新記錄數據集中的每個樣本是不切實際的。
這就是 Gust 在 JMP® 軟件中使用統計方法來識別異常值的原因。 “大多數統計學家做的第一件事就是查看他們的數據分佈，”她解釋說，指著一個帶有傾斜鐘形曲線的數據可視化。 Gust 正在查看下頜長度數據集，注意到小峰中的異常值和配合中的顛簸。 當她發現一個意外的峰值時，她首先查看數據，看看是否有解釋——也許這個樣本需要重新測量。
她說，花時間驗證她的基礎數據樣本的質量會導致更準確的結果——即使這些結果可能只會導致更多的問題。 “有了統計數據，我們現在真的有機會把成為一個犬夜叉相對於犬狼瘡. 以前，這真的不存在，”她解釋說。
牙齒和指甲
從狼標本中收集到的一些最有價值的信息可以在顎骨中找到。 “因為骨骼是一種反應靈敏的組織，施加在其上的壓力越大，骨骼就應該越厚，”Gust 解釋說。 通過進行 3 次牙釉質深度測量——下頜骨底部的第二磨牙、第四前磨牙和下頜骨本身的長度——她和她的團隊更深入地了解動物死亡時的年齡。 她還可以通過觀察肌肉疤痕、脊和鋸齒來獲得洞察力；年長的動物會有更多的分化，而年輕的動物骨骼更光滑。 所有這些特徵有助於 Gust 的團隊開發年齡序列並為每個樣本定義年齡分期。
另一種選擇是放射性碳測年，這是一種測量放射性碳衰變程度以確定自動物死亡後經過的時間長度的技術；樣品越老，檢測到的放射性同位素就越少。 由於該方法需要破壞性分析，Gust 解釋說，La Brea 技術人員使用 3D 成像和 3D 打印機創建複製品，以便可以在不丟失物理記錄的情況下鑽入真實標本。
在對異常值重新分類後犬夜叉數據，Gust 然後查看來自黃石狼計劃和加拿大公園等組織的已知性別數據集。 “我們現在可以比較這兩個 [物種]，結果非常有趣，”她說，並解釋說她在 JMP 中將兩組數據繪製在一起的那一刻，她注意到了一些令人驚訝的事情。 
“我提取了所有數據，看著它說'哇，為什麼會這樣？'我沒想到黃石公園的任何標本都會在可怕的狼範圍內。 但這就是 JMP 的全部內容，對吧？ 發現意外。”
在 JMP 中使用數據探索探索兔子洞
自從幾年前第一次了解 JMP 以來，Gust 就使用該軟件創建了交互式可視化，其中異常值在視覺上變得明顯。 通過該工具的動態界面，她可以與數據分佈進行交互。 “我喜歡 JMP，”古斯特說。 “這是一個很好的工具，可以用來查看這些變化並試圖弄清楚數據中發生了什麼。 交互性是我最喜歡的事情之一——你可以說，“我想更多地探索它。”使用 JMP，您可以非常輕鬆地跳出兔子洞，這是一件很棒的事情。”
Gust 說，有助於這種探索的功能之一是能夠將樣本照片和規格附加到可視化中的每個數據點 - 甚至可以使用樣本編號代替點。 為了展示下頜骨數據的分佈，當一張照片彈出時，Gust 將光標懸停在一個異常值上。 “擁有這些照片真的很有幫助，因為例如，如果我忘記測量一顆牙齒，我所要做的就是在 [我們的測量軟件] 中調用這張照片並更新測量值。 這是我們數據檢查過程的重要組成部分，”她說。
“與數據交互、在可視化中探索問題區域並標記它們的能力，可以幫助您回顧樣本並確保數據確實正確。 JMP 中的所有這些功能對於這個研究階段都非常有價值——當您試圖弄清楚變化是什麼時。 並找出我們在這些圖表中看到的變化的來源。”
隨著研究的進展，可能性是無窮無盡的，Gust 正在探索她還能做些什麼來利用比較數據。 例如，她說，來自黃石公園的已知性別個體（其性別可以通過 DNA 採樣確定）的數據可用於通過判別函數對未知個體進行分類。 結果可能會改變科學家對大小與性別和年齡相關或不相關的看法。
