RISERVATO AZIENDALE. NON DIVULGARE.
Scoprire i segreti del nostro passato pleistocenico
L'analisi statistica aiuta i paleontologi a scoprire nuove verità sulla megafauna dell'era glaciale
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Sfida: Esamina i dati di una raccolta di quasi 5 milioni di esemplari per scoprire come gli eventi climatici influenzano la microevoluzione delle specie sulla Terra.
Soluzione: Utilizza modelli statistici per trovare valori anomali nel set di dati che devono essere rimisurati e riclassificati. La visualizzazione dinamica dei dati nel software di rilevamento statistico JMP® aiuta i paleontologi a individuare rapidamente anomalie che, se non corrette, potrebbero minacciare l'integrità dei risultati.
Risultati: "La capacità di essere interattivi con i tuoi dati, esplorare le aree problematiche in una visualizzazione ed etichettarle, ti aiuta a guardare indietro al campione e ad assicurarti che i dati siano veramente corretti", afferma la paleontologa Sherri Gust. "Tutte queste funzionalità di JMP sono incredibilmente preziose per questa fase della ricerca".
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Per decine di migliaia di anni, i depositi naturali di asfalto sotterranei sono filtrati in superficie, creando pozzi temporanei di catrame con il potere di intrappolare qualsiasi creatura che si avvicinasse troppo. Questi siti naturali da allora sono diventati un cimitero per specie ormai estinte le cui ossa sono affondate in profondità nel deposito dove l'olio pesante delle fosse le ha conservate dagli albori dell'ultimo periodo glaciale fino ad oggi.
Il valore scientifico di questi depositi è stato ampiamente riconosciuto dal momento in cui gli scavi iniziarono nel 1901 al Rancho La Brea Tar Pits in quello che oggi è il centro della città di Los Angeles. Da allora, gli archeologi del sito hanno accumulato la più grande collezione al mondo di fossili asfaltici del tardo Pleistocene, inclusi impressionanti esempi di megafauna ormai estinta, tra cui mammut, bradipi giganti e gatti dai denti a sciabola. Con tra i 3,5 e i 5 milioni di esemplari negli ultimi 50.000 anni, questa collezione è forse una delle risorse più complete di cui gli scienziati hanno a disposizione per ricostruire un ritratto non solo della flora e della fauna dell'era glaciale, ma anche dei principali eventi geologici e climatici del periodo.
Alla ricerca dei reperti fossili per informazioni sul cambiamento climatico
Alcune delle più grandi domande di ricerca nel campo della paleontologia oggi riguardano le conseguenze microevolutive del cambiamento climatico. Risultato di mutazione, selezione, flusso genico o deriva genetica, la microevoluzione è qualsiasi cambiamento nella frequenza dei tratti che si manifesta in una popolazione in un periodo relativamente breve. Gli scienziati ora ipotizzano che il cambiamento climatico potrebbe non solo interferire con gli aspetti abiotici e biotici della selezione, ma potrebbe anche avere un impatto sull'entità di fattori non selettivi come la varianza genetica.
Mappando i dati fisiologici delle specie dai reperti fossili a una sequenza temporale di eventi climatici noti, gli scienziati sperano di vedere come il clima possa essere correlato alle microevoluzioni che osservano all'interno di una determinata popolazione. Per farlo, si rivolgono a collezioni come quella di La Brea, dove ogni esemplare può essere meticolosamente misurato, datato al radiocarbonio e catalogato secondo un lungo elenco di caratteristiche e identificatori.
Ossa mascellari dalla collezione Tar Pits "Per guardare davvero ai cambiamenti climatici, non devi solo osservare i cambiamenti nelle specie nel tempo, ma devi anche differenziare il cambiamento indotto dal clima dal cambiamento casuale", spiega la paleontologa Sherri Gust, Research Associate of the Vertebrate Paleontology e Rancho La Brea Dipartimenti del Museo di Storia Naturale della Contea di Los Angeles.
Gust, che è anche fondatore e principale paleontologo presso la società di gestione delle risorse, Cogstone, osserva che i ricercatori si aspettano una variazione fisiologica all'interno di qualsiasi campione a causa di fattori come età e sesso; ad esempio, è probabile che un neonato sia molto più piccolo di un adulto adulto. Ma mentre può essere relativamente facile spiegare questi fattori negli studi che coinvolgono popolazioni di animali vivi (dove le osservazioni dei ricercatori sul campo li aiutano a identificare chiaramente il sesso e l'età alla morte), rendere queste determinazioni diventa molto più difficile nei campioni raccolti da La Brea .
Sito archeologico di La Brea Tar Pits
I fenomeni geologici naturali che hanno preservato le ossa scavate a La Brea, spiega Gust, hanno stratificato gli scheletri attraverso il deposito e il loro DNA si è degradato nel tempo. Può quindi essere un compito gravoso determinare non solo il sesso e l'età di un animale al momento della morte, ma anche la specie e il periodo di tempo in cui l'animale ha vissuto. Mentre le moderne innovazioni tecnologiche oggi consentono a Gust e ai suoi colleghi di effettuare queste identificazioni in modo più accurato, la sfida aggiuntiva della collezione La Brea è che molti dei suoi 5 milioni di singole ossa sono state misurate e catalogate quasi un secolo fa prima dell'avvento di questa tecnologia.
Mettere a tacere un mito
Il più prolifico degli animali del tardo Pleistocene scoperti alle La Brea Tar Pits è il lupo crudele, Canis dirus , un antenato carnivoro del moderno lupo grigio, Canis lupus, che un tempo vagava per una vasta area di terra nel Nord America. Ora estinta, gli scienziati ritengono che la specie abbia raggiunto la sua fine evolutiva circa 9.500 anni fa. Con oltre 4.000 individui di lupo crudele rappresentati nelle collezioni La Brea, la specie è diventata un attore chiave nella ricerca globale sul Pleistocene nordamericano.
La Brea's Canis raccolta, tuttavia, contiene alcuni dei primi esemplari catalogati dagli archeologi nel sito all'inizio del 20 ns secolo. I dati registrati da ciascun esemplare in quel momento erano probabilmente influenzati non solo da una mancanza di precisione tecnologica, ma anche dall'idea ora smentita che il lupo crudele fosse molto più grande della sua controparte moderna. Questa errata caratterizzazione, spiega Gust, potrebbe aver avuto origine - e persino perpetuata - una mitologia che circonda i lupi crudeli: quella di un gigante minaccioso e temibile. Anche se non è raro leggere che i lupi crudeli sono tra l'8% e il 25% più grandi dei lupi moderni, dice, questo non è vero: gli scienziati ora sanno che i lupi crudeli adulti, come le loro controparti moderne, pesavano circa 150 libbre.
Ma la prevalenza di tali malintesi ha portato 20 ns archeologi del secolo per caratterizzare scheletri più grandi Canis dirus e scheletri più piccoli Canis lupus . Di conseguenza, spiega Gust, alcuni esemplari a La Brea sono probabilmente etichettati erroneamente. "Gli scienziati originali qui a La Brea quasi cento anni fa stavano lavorando con campioni di dimensioni molto piccole", dice. “Non avevano la variazione nei loro dati che avrebbe permesso loro di essere molto più chiari. E non avevano accesso a un campione di dati di lupi grigi [per confrontare i campioni di lupi crudeli con]”.
"Come ricercatore, devi avere i criteri giusti e identificare i campioni per te stesso in modo da sapere che ciò che stai dicendo nei risultati della tua ricerca è veramente corretto", afferma Gust. Ma con una raccolta così enorme e tempo e risorse limitati, non è pratico per i ricercatori rimisurare e registrare nuovamente ogni singolo campione nel set di dati.
Ecco perché Gust utilizza un approccio statistico nel software JMP® per identificare gli outlier. "Una delle prime cose che fa la maggior parte degli statistici è guardare la distribuzione dei propri dati", spiega, indicando una visualizzazione dei dati con una curva a campana inclinata. Gust sta esaminando un set di dati sulla lunghezza della mandibola, notando valori anomali nei piccoli picchi e protuberanze nell'adattamento. Quando individua un picco inaspettato, esamina prima i dati per vedere se c'è una spiegazione: forse questo campione deve essere rimisurato.
Prendersi il tempo per verificare la qualità del suo campione di dati sottostante, dice, porta a risultati più accurati, anche se quei risultati possono portare solo a più domande. “Con le statistiche, ora abbiamo davvero l'opportunità di mettere per iscritto i criteri per essere a Canis dirus contro a Canis lupus . In precedenza, in realtà non esisteva", spiega.
Dente e unghia
Alcune delle informazioni più preziose raccolte da qualsiasi esemplare di lupo si trovano nella mascella. "Poiché l'osso è un tessuto così reattivo, maggiore è la pressione esercitata su di esso, più spesso dovrebbe essere l'osso", spiega Gust. Prendendo 3 misurazioni della profondità dello smalto – il secondo molare alla base della mandibola, il quarto premolare e la lunghezza della mandibola stessa – lei e il suo team ottengono maggiori informazioni sull'età dell'animale al momento della sua morte. Può anche guardare cicatrici muscolari, creste e crenulazioni per intuizione; gli animali più anziani avranno una maggiore differenziazione mentre gli animali più giovani avranno ossa più lisce. Tutte queste caratteristiche aiutano il team di Gust a sviluppare una sequenza di età e definire la stadiazione dell'età per ciascun campione.
Un'altra opzione è la datazione al radiocarbonio, una tecnica che misura l'entità del decadimento del radiocarbonio per accertare il tempo trascorso dalla morte di un animale; più vecchio è il campione, meno isotopo radioattivo deve essere rilevato. Poiché il metodo richiede un'analisi distruttiva, spiega Gust, i tecnici di La Brea utilizzano l'imaging 3D e una stampante 3D per creare una replica in modo che il campione reale possa essere perforato senza perdere il record fisico.
Dopo aver riclassificato gli outlier nel Canis dirus dati, Gust esamina quindi i set di dati sul sesso noto di organizzazioni come lo Yellowstone Wolf Project e Parks Canada. "Ora possiamo confrontare le due [specie] e il risultato è molto interessante", dice, spiegando che nel momento in cui ha tracciato i due set di dati insieme in JMP, ha notato qualcosa di sorprendente. 
“Ho inserito tutti i dati, li ho guardati e ho detto 'wow, perché è così?' Non mi aspettavo che nessun esemplare di Yellowstone sarebbe stato nel mezzo della gamma per i lupi crudeli. Ma questo è ciò che JMP è tutto, giusto? Alla scoperta dell'imprevisto.”
Correre nelle tane del coniglio con l'esplorazione dei dati in JMP
Da quando ha appreso per la prima volta di JMP diversi anni fa, Gust ha utilizzato il software per creare visualizzazioni interattive in cui i valori anomali diventano visivamente evidenti. E con l'interfaccia dinamica dello strumento, può interagire con le distribuzioni dei dati. "Amo JMP", afferma Gust. “È stato uno strumento meraviglioso da utilizzare per osservare questi cambiamenti e cercare di capire cosa sta succedendo nei dati. L'interattività è una delle mie cose preferite: puoi dire: "Mi piacerebbe esplorarlo di più". E puoi correre nelle tane del coniglio molto facilmente con JMP, che è una cosa meravigliosa da poter fare. ”
Una delle caratteristiche che aiuta in questa esplorazione, afferma Gust, è la possibilità di allegare foto e specifiche del campione a ciascun punto dati in una visualizzazione o persino utilizzare il numero del campione al posto di un punto. Dimostrando una distribuzione dei dati della mandibola, Gust posiziona il cursore su uno degli outlier mentre viene visualizzata una foto. “Avere queste foto è davvero utile perché se, ad esempio, mi fossi dimenticato di misurare un dente, tutto ciò che dovrei fare è richiamare questa foto in [il nostro software di misurazione] e aggiornare la misurazione. Questa è stata una parte importante del nostro processo di controllo dei dati", afferma.
“La capacità di essere interattivi con i tuoi dati, esplorare le aree problematiche in una visualizzazione ed etichettarle, ti aiuta a guardare indietro al campione e ad assicurarti che i dati siano veramente corretti. Tutte queste funzionalità di JMP sono incredibilmente preziose per questa fase della ricerca, quando si cerca di capire quale sia la variazione. E scopri la fonte della variazione che vediamo in questi grafici".
Man mano che la sua ricerca progredisce, le possibilità sono infinite e Gust sta esplorando cosa può fare di più per utilizzare i dati comparativi. Ad esempio, dice, i dati di individui di sesso noto di Yellowstone (il cui sesso può essere determinato attraverso il campionamento del DNA) possono essere utilizzati per classificare le incognite tramite una funzione discriminante. I risultati potrebbero trasformare il pensiero degli scienziati su come le dimensioni siano – o meno – correlate al sesso e all'età.
