このストーリーでは、データ分析が科学研究プロセスにどのように役立つか、特にJMPが科学者が新しい発見をするのにどのように役立つかについて詳しく説明します。
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素晴らしい記事です！ 私は最近、女の子と一緒にラブレアタールピットを訪れました。それは魅力的な場所です。
社外秘。 開示しないでください。
更新世の過去の秘密を発掘する
統計分析は、古生物学者が氷河期のメガファウナについての新しい真実を明らかにするのに役立ちます
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チャレンジ： 500万近くの標本のコレクションからのデータをふるいにかけて、気候イベントが地球上の種の微小進化にどのように影響するかを学びます。
解決：統計モデルを使用して、再測定および再分類が必要なデータセット内の外れ値を見つけます。 JMP®統計発見ソフトウェアの動的データ視覚化は、古生物学者が、修正しないと結果の整合性を脅かす可能性のある異常をすばやく見つけるのに役立ちます。
結果： 「データと対話し、視覚化で問題のある領域を探索してラベルを付ける機能は、標本を振り返り、データが本当に正しいことを確認するのに役立ちます」と古生物学者のシェリーガストは言います。 「JMPのこれらの機能はすべて、この段階の研究にとって非常に価値があります。」
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何万年もの間、自然に発生する地下のアスファルト堆積物が表面に浸透し、近づきすぎた生き物を閉じ込める力を備えた一時的なタールシンクを作成しました。 これらの自然の場所は、その後、最終氷期の夜明けから今日まで、ピットの重油がそれらを保存していた堆積物の奥深くに骨が沈んだ、現在絶滅した種の墓地になっています。
これらの鉱床の科学的価値は、1901年にロサンゼルスの都市の中心であるランチョラブレアタールピットで発掘が開始されるまでに広く認識されていました。 それ以来、このサイトの考古学者は、マンモス、巨大なナマケモノ、剣歯虎など、現在絶滅したメガファウナの印象的な例を含む、更新世後期のアスファルト化石の世界最大のコレクションを集めてきました。 過去5万年にわたる350万から500万の標本を備えたこのコレクションは、おそらく科学者が氷河期の動植物だけでなく、その時代の主要な地質学的および気候的イベントの肖像画を再構築するのに役立つ最も完全なリソースの1つです。
気候変動への洞察を得るために化石記録を検索する
今日の古生物学の分野における最大の研究課題のいくつかは、気候変動の微小進化の結果を扱っています。 突然変異、選択、遺伝子流動、または遺伝的浮動の結果として、微小進化は、比較的短期間に集団に現れる形質頻度の変化です。 科学者たちは現在、気候変動が選択の非生物的および生物的側面を妨げる可能性があるだけでなく、遺伝的分散などの非選択的要因の大きさにも影響を与える可能性があると仮説を立てています。
科学者は、化石記録からの種の生理学データを既知の気候イベントのタイムラインにマッピングすることにより、気候が特定の個体群内で観察される微小進化とどのように相関するかを確認したいと考えています。 そうするために、彼らはラブレアのようなコレクションに目を向けます。そこでは、各標本を綿密に測定し、放射性炭素年代測定を行い、特性と識別子の長いリストに従ってカタログ化することができます。
Jaw bones from the Tar Pits collectionタールピットコレクションの顎の骨「気候変動を実際に見るには、時間の経過に伴う種の変化を調べるだけでなく、気候に起因する変化をランダムな変化と区別する必要があります」と、古生物学者のシェリガスト、脊椎動物古生物学およびランチョラのリサーチアソシエイトは説明します。ロサンゼルス郡自然史博物館のブレア部門。
資源管理会社Cogstoneの創設者兼主任古生物学者でもあるGustは、研究者は年齢や性別などの要因によるサンプル内の生理学的変動を予想していると述べています。たとえば、新生児は成長した大人よりもはるかに小さい可能性があります。 しかし、生きている動物の個体数を含む研究ではこれらの要因を説明するのは比較的簡単かもしれませんが（現場での研究者の観察は、性別と死亡年齢を明確に特定するのに役立ちます）、ラブレアから収集された標本では、これらの決定を行うことははるかに困難になります。
Archeological dig site at La Brea Tar Pitsラブレアタールピットの考古学的発掘現場
ガスト氏は、ラブレアから発掘された骨を保存した自然の地質学的現象は、堆積物全体の層状の骨格とそのDNAが時間の経過とともに劣化したと説明しています。 したがって、動物の性別と死亡年齢だけでなく、動物が住んでいた種と期間も決定することは面倒な作業になる可能性があります。 今日の最新の技術革新により、ガストと彼女の同僚はこれらの識別をより正確に行うことができますが、ラブレアコレクションの追加の課題は、この技術が登場するほぼ1世紀前に、500万個の個々の骨の多くが測定およびカタログ化されたことです。
神話を休ませる
ラブレアタールピットで発見された更新世後期の動物の中で最も多産なのはダイアウルフです。カニスダイアウルフ、現代の灰色オオカミの肉食の祖先、カニスループス、それはかつて北米の広大な土地を歩き回っていました。 現在絶滅している科学者たちは、この種がおよそ9、500年前に進化の終わりを迎えたと信じています。 ラブレアコレクションには4,000頭以上のダイアウルフが生息しており、この種は北米の更新世の世界的な研究において重要な役割を果たしています。
ラブレアのカニスただし、コレクションには、20年初頭に遺跡で考古学者によってカタログ化された最初の標本のいくつかが含まれていますNS世紀。 この時点で各標本から記録されたデータは、技術的な精度の欠如だけでなく、ダイアウルフが現代のオオカミよりもはるかに大きいという今や暴かれた考えによっても影響を受けた可能性があります。 この誤解は、恐ろしいオオカミを取り巻く神話、つまり威嚇的で恐ろしい巨人の神話に端を発している可能性があり、永続している可能性もあるとガストは説明します。 ダイアウルフが現代のオオカミよりも8％から25％大きいことを読むのは珍しいことではありませんが、これは真実ではありません。科学者は、現代のダイアウルフと同様に、大人のダイアウルフの体重が約150ポンドであることを知っています。
しかし、そのような誤解の蔓延は20を導きましたNSより大きな骨格を特徴づける世紀の考古学者カニスダイアウルフ小さいスケルトンカニスループス。 その結果、ガストは説明します、ラブレアのいくつかの標本はおそらく誤ったラベルが付けられています。 「100年近く前にここラブレアにいた元の科学者たちは、非常に小さなサンプルサイズで働いていました」と彼女は言います。 「彼らには、はるかに明確にするようなデータのバリエーションがありませんでした。 そして、彼らは[ダイアウルフのサンプルを比較するために]灰色のオオカミのデータサンプルにアクセスできませんでした。」
「研究者として、あなたは正しい基準を持ち、あなた自身のために標本を特定しなければなりません。そうすれば、あなたはあなたの研究結果であなたが言っていることが本当に正しいことを知ることができます」とガストは言います。 しかし、そのような膨大なコレクションと限られた時間とリソースでは、研究者がデータセット内のすべての標本を再測定して再記録することは現実的ではありません。
そのため、GustはJMP®ソフトウェアで統計的アプローチを使用して外れ値を特定しています。 「ほとんどの統計家が最初に行うことの1つは、データの分布を調べることです」と彼女は説明し、傾斜したベルカーブを使用したデータの視覚化を指摘します。 ガストは下顎の長さのデータセットを調べており、フィットの小さなピークとバンプの外れ値に注目しています。 彼女が予期しないピークを見つけたとき、彼女は最初にデータを見て、説明があるかどうかを確認します。おそらく、この標本は再測定する必要があります。
彼女の基礎となるデータサンプルの品質を検証するために時間をかけることは、たとえそれらの結果がより多くの質問につながる可能性があるとしても、より正確な結果につながると彼女は言います。 「統計によって、私たちは今、あるための基準を印刷する機会が本当にあります。カニスダイアウルフ対カニスループス。 以前は、それは実際には存在しませんでした」と彼女は説明します。
手段を尽くして
オオカミの標本から収集された最も価値のある情報のいくつかは、顎骨にあります。 「骨は非常に敏感な組織であるため、骨にかかる圧力が大きいほど、骨を厚くする必要があります」とガスト氏は説明します。 彼女と彼女のチームは、下顎の底までの2番目の大臼歯、下顎自体の4番目の小臼歯と長さの、3つのエナメル質の深さの測定を行うことで、動物の死亡時の年齢についてより多くの洞察を得ます。 彼女はまた、洞察を得るために筋肉の傷跡、隆起、および小刻みを見ることができます。年配の動物はより分化し、若い動物はより滑らかな骨を持ちます。 これらすべての特性は、ガストのチームが年齢シーケンスを開発し、各サンプルの年齢ステージングを定義するのに役立ちます。
もう1つの選択肢は、放射性炭素年代測定法です。これは、放射性炭素の崩壊の程度を測定して、動物が死んでから経過した時間の長さを確認する手法です。サンプルが古ければ古いほど、検出される放射性同位体は少なくなります。 この方法では破壊的な分析が必要なため、La Breaの技術者は3Dイメージングと3Dプリンターを使用してレプリカを作成し、物理的な記録を失うことなく実際の標本をドリルインできるようにします。
で外れ値を再分類した後カニスダイアウルフ次に、Gustは、Yellowstone WolfProjectやParksCanadaなどの組織からの既知の性別のデータセットを調べます。 「2つの[種]を比較できるようになり、結果は非常に興味深いものになりました」と彼女は言い、2つのデータセットをJMPで一緒にプロットした瞬間、驚くべきことに気づきました。 
「私はすべてのデータを取得し、それを見て、「うわー、なぜそれがそのようなのか」と言いました。イエローストーンの標本がダイアウルフの範囲の真ん中にあるとは思っていませんでした。 しかし、それがJMPのすべてですよね？ 予期せぬ発見。」
JMPでのデータ探索でうさぎの穴を駆け下りる
数年前に最初にJMPについて学習して以来、Gustはこのソフトウェアを使用して、外れ値が視覚的に明らかになるインタラクティブな視覚化を作成してきました。 また、ツールの動的インターフェイスを使用して、彼女はデータ分布と対話できます。 「私はJMPが大好きです」とガストは言います。 「これは、これらの変更を確認し、データで何が起こっているのかを理解するために使用できる素晴らしいツールです。 双方向性は私の好きなものの1つです-あなたは言うことができます、「私はそれをもっと探求したいです」。そして、JMPを使えば、うさぎの穴を簡単に駆け抜けることができます。これは素晴らしいことです。」
この調査に役立つ機能の1つは、ビジュアライゼーションの各データポイントに標本の写真と仕様を添付する機能、またはドットの代わりに標本番号を使用する機能です。 下顎データの分布を示すGustは、写真がポップアップするときに、外れ値の1つにカーソルを合わせます。 「たとえば、歯の測定を忘れた場合、[測定ソフトウェア]でこの写真を呼び出して測定値を更新するだけなので、これらの写真を持っていると非常に役立ちます。 それは私たちのデータチェックプロセスの重要な部分です」と彼女は言います。
「データと対話し、視覚化で問題のある領域を探索してラベルを付ける機能は、標本を振り返り、データが本当に正しいことを確認するのに役立ちます。 JMPのこれらの機能はすべて、この段階の調査にとって非常に価値があります。バリエーションが何であるかを理解しようとしているときです。 そして、これらのグラフに見られる変動の原因を突き止めてください。」
彼女の研究が進むにつれて、可能性は無限に広がり、ガストは比較データを利用するために彼女がさらに何ができるかを模索しています。 たとえば、イエローストーンの既知の性別の個人（DNAサンプリングによって性別を特定できる）のデータを使用して、判別関数を介して未知の個体を分類できると彼女は言います。 その結果は、サイズが性別や年齢とどのように相関しているか、または相関していないかについての科学者の考え方を変える可能性があります。
