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우리 홍적세 과거의 비밀을 파헤치다
통계 분석을 통해 고생물학자들은 빙하기 거대 동물군에 대한 새로운 진실을 밝힐 수 있습니다.
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도전: 거의 500만 개 표본에서 수집한 데이터를 살펴보고 기후 현상이 지구상의 종의 소진화에 어떻게 영향을 미치는지 알아보세요.
해결책: 통계 모델을 사용하여 데이터 세트에서 재측정 및 재분류해야 하는 이상값을 찾습니다. JMP® 통계 검색 소프트웨어의 동적 데이터 시각화는 고생물학자가 수정하지 않을 경우 결과의 무결성을 위협할 수 있는 이상 현상을 신속하게 찾아내는 데 도움이 됩니다.
결과: 고생물학자인 Sherri Gust는 "데이터와 상호 작용하고 시각화에서 문제 영역을 탐색하고 레이블을 지정하는 기능은 표본을 되돌아보고 데이터가 정말 정확한지 확인하는 데 도움이 됩니다."라고 말합니다. "JMP의 이러한 모든 기능은 이 연구 단계에서 매우 유용합니다."
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수만 년 동안 자연적으로 발생하는 지하 아스팔트 퇴적물이 표면으로 스며들어 너무 가까이 방황하는 모든 생물을 가둘 수 있는 힘을 가진 임시 타르 싱크를 만들었습니다. 이 자연 유적지는 이후 마지막 빙하기의 새벽부터 오늘날까지 구덩이의 중유가 뼈를 보존한 퇴적물 깊숙이 뼈가 묻혀 있는 지금은 멸종된 종의 묘지가 되었습니다.
이 퇴적물의 과학적 가치는 1901년 오늘날 로스앤젤레스 도심의 중심부에 있는 Rancho La Brea Tar Pits에서 발굴이 시작되었을 때 널리 인식되었습니다. 그 이후로 이 유적지의 고고학자들은 현재 멸종된 거대 동물의 인상적인 예인 매머드, 거대한 나무늘보, 검치호를 포함한 세계 최대의 후기 홍적세 아스팔트 화석 컬렉션을 수집했습니다. 지난 50,000년에 걸쳐 350만에서 500만 개 사이의 표본이 있는 이 컬렉션은 아마도 과학자들이 빙하기의 동식물뿐만 아니라 그 기간의 주요 지질학적 및 기후 사건의 초상화를 재구성하는 데 도움이 되는 가장 완벽한 자원 중 하나일 것입니다.
기후 변화에 대한 통찰력을 위한 화석 기록 검색
오늘날 고생물학 분야에서 가장 큰 연구 질문 중 일부는 기후 변화의 소진화적 결과를 다룹니다. 돌연변이, 선택, 유전자 흐름 또는 유전적 드리프트의 결과인 소진화는 비교적 짧은 기간 동안 인구에 나타나는 형질 빈도의 변화입니다. 과학자들은 이제 기후 변화가 선택의 비생물적 및 생물적 측면을 방해할 뿐만 아니라 유전적 변이와 같은 비선택적 요인의 크기에도 영향을 미칠 수 있다고 가정합니다.
화석 기록의 종 생리학 데이터를 알려진 기후 이벤트의 타임라인에 매핑함으로써 과학자들은 기후가 주어진 개체군 내에서 관찰한 소진화와 어떻게 상관 관계가 있는지 확인하기를 희망합니다. 그렇게 하기 위해 그들은 La Brea의 컬렉션과 같은 컬렉션을 찾습니다. 여기에서는 각 표본을 세심하게 측정하고, 방사성 탄소 연대를 측정하고, 특성 및 식별자의 긴 목록에 따라 목록을 작성할 수 있습니다.
Tar Pits 컬렉션의 턱뼈 "기후 변화를 실제로 관찰하려면 시간 경과에 따른 종의 변화를 살펴보아야 할 뿐만 아니라 기후에 따른 변화와 무작위적인 변화도 구별해야 합니다."라고 고생물학자인 Sherri Gust, 척추 고생물학 연구원 및 Rancho La 로스앤젤레스 카운티 자연사 박물관의 브레아 부서.
자원 관리 회사인 Cogstone의 설립자이자 수석 고생물학자인 Gust는 연구자들이 나이와 성별과 같은 요인으로 인해 샘플 내에서 생리학적 변이를 예상한다고 말합니다. 예를 들어, 신생아는 다 자란 성인보다 훨씬 작을 수 있습니다. 그러나 살아있는 동물 개체군과 관련된 연구에서 이러한 요인을 설명하는 것이 비교적 쉬울 수 있지만(현장에서 연구원의 관찰이 사망 시 성별과 연령을 명확하게 식별하는 데 도움이 됨) 이러한 결정을 내리는 것은 La Brea에서 수집된 표본에서 훨씬 더 어렵습니다. .
La Brea Tar Pits의 고고학 발굴 현장
Gust는 La Brea에서 발굴된 뼈를 보존한 자연적인 지질학적 현상으로 인해 퇴적물 전체에 걸쳐 골격이 계층화되고 시간이 지남에 따라 DNA가 분해되었다고 설명합니다. 따라서 동물의 성별과 사망 연령뿐만 아니라 동물이 살았던 종과 기간을 결정하는 것은 번거로운 작업이 될 수 있습니다. 오늘날 현대 기술 혁신을 통해 Gust와 그녀의 동료는 이러한 식별을 보다 정확하게 할 수 있지만 La Brea 컬렉션의 추가 과제는 이 기술이 출현하기 거의 100년 전에 5백만 개의 개별 뼈 중 많은 부분이 측정 및 목록화되었다는 것입니다.
신화를 쉬게 하다
La Brea Tar Pits에서 발견된 후기 홍적세 동물 중 가장 많이 발견된 것은 다이어 울프입니다. 큰개자리 , 현대 회색 늑대의 육식 조상, 큰 개자리 루푸스, 한때 북아메리카의 광대한 땅을 배회했습니다. 현재 멸종된 과학자들은 이 종이 약 9,500년 전에 진화론적 종말을 맞았다고 믿고 있습니다. La Brea 컬렉션에 4,000명 이상의 광포한 늑대 개체가 포함되어 있어 이 종은 북미 지역의 홍적세 연구에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
라 브레아스 개속 그러나 이 컬렉션에는 20년 초반에 현장에서 고고학자들이 목록화한 최초의 표본 중 일부가 포함되어 있습니다. NS 세기. 이 시점에 각 표본에서 기록된 데이터는 기술적 정확성의 부족뿐만 아니라 다이어 울프가 현대의 늑대보다 훨씬 크다는 사실이 입증되지 않은 아이디어의 영향을 받았을 가능성이 높습니다. Gust는 이 잘못된 특성이 무서운 늑대를 둘러싼 신화에서 유래했으며 심지어 영속화했을 수도 있다고 설명합니다. 다이어 울프가 현대 늑대보다 8%에서 25% 더 크다는 것을 읽는 것은 드문 일이 아니지만 그녀는 이것은 사실이 아니라고 말합니다. 과학자들은 이제 현대의 다이어 울프와 마찬가지로 무게가 약 150파운드라는 것을 알고 있습니다.
그러나 그러한 오해의 만연으로 인해 20 NS 더 큰 해골을 특징짓는 세기의 고고학자들 큰개자리 그리고 더 작은 해골 큰개자리 루푸스 . 결과적으로 Gust는 La Brea의 일부 표본이 잘못 표시될 수 있다고 설명합니다. "거의 100년 전에 La Brea의 원래 과학자들은 매우 작은 표본 크기로 작업했습니다."라고 그녀는 말합니다. “그들은 훨씬 더 명확하게 할 수 있는 데이터의 변형이 없었습니다. 그리고 그들은 [다이어 울프 샘플을 비교하기 위해] 회색 늑대의 데이터 샘플에 액세스할 수 없었습니다.”
Gust는 "연구원으로서 올바른 기준을 갖고 스스로 표본을 식별해야 연구 결과에서 말하는 내용이 정말 정확한지 알 수 있습니다."라고 말합니다. 그러나 이렇게 방대한 컬렉션과 제한된 시간과 자원으로 인해 연구자가 데이터 세트의 모든 단일 표본을 재측정하고 다시 기록하는 것은 비현실적입니다.
이것이 Gust가 JMP® 소프트웨어에서 통계적 접근 방식을 사용하여 이상값을 식별하는 이유입니다. "대부분의 통계학자들이 가장 먼저 하는 일 중 하나는 데이터 분포를 살펴보는 것입니다."라고 그녀는 경사 종형 곡선이 있는 데이터 시각화를 가리키며 설명합니다. Gust는 하악 길이 데이터 세트를 보고 작은 봉우리와 핏의 범프에서 이상치를 확인합니다. 그녀는 예상치 못한 피크를 발견하면 먼저 데이터를 살펴보고 설명이 있는지 확인합니다. 아마도 이 표본을 다시 측정해야 할 필요가 있을 것입니다.
그녀는 기본 데이터 샘플의 품질을 확인하는 데 시간을 할애하면 더 정확한 결과를 얻을 수 있다고 말합니다. 이러한 결과가 더 많은 질문으로 이어지더라도 말입니다. “통계를 통해 우리는 이제 정말로 우리가 되기 위한 기준을 인쇄할 기회를 갖게 되었습니다. 큰개자리 대 큰개자리 루푸스 . 이전에는 실제로 존재하지 않았습니다.”라고 그녀는 설명합니다.
치아와 손톱
늑대 표본에서 수집한 가장 가치 있는 정보 중 일부는 턱뼈에서 발견됩니다. "뼈는 반응성이 뛰어난 조직이기 때문에 뼈에 가해지는 압력이 클수록 뼈가 더 두꺼워져야 합니다."라고 Gust는 설명합니다. 3개의 법랑질 깊이 측정(하악 하단에서 두 번째 어금니, 네 번째 소구치 및 하악 자체 길이)을 통해 그녀와 그녀의 팀은 동물이 죽은 시점의 나이에 대해 더 많은 통찰력을 얻습니다. 그녀는 또한 통찰력을 위해 근육 흉터, 융기 및 주름을 볼 수 있습니다. 나이가 많은 동물은 더 분화가 잘되는 반면 어린 동물은 뼈가 더 부드럽습니다. 이러한 모든 특성은 Gust의 팀이 연령 시퀀스를 개발하고 각 샘플에 대한 연령 단계를 정의하는 데 도움이 됩니다.
또 다른 옵션은 방사성탄소 연대측정법으로, 동물이 죽은 후 경과된 시간을 확인하기 위해 방사성탄소 붕괴 정도를 측정하는 기술입니다. 샘플이 오래될수록 검출해야 하는 방사성 동위원소가 적습니다. 이 방법에는 파괴적인 분석이 필요하기 때문에 La Brea 기술자는 3D 이미징과 3D 프린터를 사용하여 복제본을 생성하여 물리적 기록을 잃지 않고 실제 표본을 뚫을 수 있다고 Gust는 설명합니다.
이상치를 재분류한 후 큰개자리 그런 다음 Gust는 Yellowstone Wolf Project 및 Parks Canada와 같은 조직의 알려진 성별 데이터 세트를 살펴봅니다. "우리는 이제 두 종을 비교할 수 있으며 그 결과는 매우 흥미롭습니다."라고 그녀는 JMP에서 두 데이터 세트를 함께 구성한 순간 놀라운 점을 발견했다고 설명합니다. 
“나는 모든 데이터를 가져와 보았고 '와, 왜 그런가요?'라고 말했습니다. 옐로스톤 표본이 다이어 울프의 중간에 있을 거라고는 예상하지 못했습니다. 그러나 그것이 JMP의 전부입니다. 맞습니까? 뜻밖의 발견”
JMP에서 데이터 탐색을 통해 토끼굴 아래로 실행
몇 년 전 JMP에 대해 처음 배운 이후 Gust는 이 소프트웨어를 사용하여 이상치가 시각적으로 명확해지는 대화형 시각화를 생성했습니다. 그리고 도구의 동적 인터페이스를 사용하여 데이터 분포와 상호 작용할 수 있습니다. "저는 JMP를 사랑합니다."라고 Gust는 말합니다. “이러한 변경 사항을 살펴보고 데이터에서 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하는 데 사용할 수 있는 훌륭한 도구였습니다. 상호 작용은 내가 가장 좋아하는 것 중 하나입니다. '좀 더 탐구하고 싶습니다.'라고 말할 수 있습니다. JMP를 사용하면 아주 쉽게 토끼굴을 헤쳐나갈 수 있습니다. 이는 정말 놀라운 일입니다.”
이 탐색에 도움이 되는 기능 중 하나는 시각화의 각 데이터 포인트에 표본 사진과 사양을 첨부하거나 점 대신 표본 번호를 사용하는 기능이라고 Gust는 말합니다. 하악 데이터의 분포를 보여주는 Gust는 사진이 팝업될 때 이상치 중 하나에 커서를 갖다 댑니다. “예를 들어 치아 측정을 잊어버린 경우 이 사진을 [측정 소프트웨어]에 불러와서 측정값을 업데이트하기만 하면 되므로 이 사진을 가지고 있으면 정말 도움이 됩니다. 이는 데이터 확인 프로세스의 중요한 부분이었습니다.”라고 그녀는 말합니다.
"데이터와 상호 작용하고 시각화에서 문제 영역을 탐색하고 레이블을 지정하는 기능은 표본을 다시 보고 데이터가 정말 정확한지 확인하는 데 도움이 됩니다. JMP의 이러한 모든 기능은 변형이 무엇인지 파악하려는 이 연구 단계에서 매우 유용합니다. 그리고 이 그래프에서 우리가 보고 있는 변화의 원인을 알아내십시오.”
연구가 진행됨에 따라 가능성은 무궁무진하며 Gust는 비교 데이터를 활용하기 위해 무엇을 더 할 수 있는지 탐색하고 있습니다. 예를 들어, 그녀는 옐로스톤의 알려진 성별(DNA 샘플링을 통해 성별을 결정할 수 있음)의 데이터를 사용하여 판별 기능을 통해 미지의 항목을 분류할 수 있다고 말합니다. 그 결과는 크기가 성별 및 연령과 어떻게 상관관계가 있는지에 대한 과학자들의 생각을 변화시킬 수 있습니다.
