这个故事详细介绍了数据分析如何帮助科学研究过程，特别是 JMP 如何帮助科学家做出新发现！
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很棒的文章！ 我最近和我的女儿们参观了拉布雷亚焦油坑，这是一个迷人的地方。
公司机密。 不要透露。
发掘我们更新世过去的秘密
统计分析帮助古生物学家揭开冰河时代巨型动物的新真相
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挑战：筛选来自近 500 万个标本的集合的数据，以了解气候事件如何影响地球上物种的微进化。
解决方案：使用统计模型找出数据集中需要重新测量和重新分类的异常值。 JMP® 统计发现软件中的动态数据可视化可帮助古生物学家快速发现异常，如果不纠正，可能会威胁到结果的完整性。
结果： “能够与您的数据进行交互，在可视化中探索问题区域并标记它们，帮助您回顾标本并确保数据确实正确，”古生物学家 Sherri Gust 说。 “JMP 中的所有这些功能对于现阶段的研究都非常有价值。”
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数万年来，自然形成的地下沥青沉积物已经渗入地表，形成临时的焦油池，能够诱捕任何走得太近的生物。 从那以后，这些自然遗址成为现已灭绝物种的墓地，这些物种的骨头深深地沉入矿床中，从上次冰期初期到今天，坑中的重油一直保存着它们。
这些矿床的科学价值在 1901 年开始在今天洛杉矶市中心的 Rancho La Brea Tar Pits 进行挖掘时得到了广泛认可。 从那时起，该遗址的考古学家收集了世界上最大的更新世晚期沥青化石，包括现已灭绝的巨型动物群的令人印象深刻的例子——其中包括猛犸象、巨型树懒和剑齿虎。 在过去 50,000 年间收集了 3.5 到 500 万个标本，这个收藏可能是科学家们拥有的最完整的资源之一，不仅可以帮助重建冰河时代动植物群的肖像，还可以重建该时期主要的地质和气候事件。
搜索化石记录以洞察气候变化
当今古生物学领域的一些最大研究问题涉及气候变化的微观进化后果。 作为突变、选择、基因流动或遗传漂变的结果，微进化是在相对较短的时间内出现在种群中的性状频率的任何变化。 科学家们现在假设气候变化可能不仅会干扰选择的非生物和生物方面，它还可能对遗传变异等非选择性因素的大小产生影响。
通过将化石记录中的物种生理学数据映射到已知气候事件的时间线，科学家们希望了解气候如何与他们在给定人口中观察到的微进化相关联。 为此，他们寻找像 La Brea 这样的藏品，其中每个标本都可以根据一长串特征和标识符进行仔细测量、放射性碳测年和编目。
Jaw bones from the Tar Pits collection来自 Tar Pits 系列的颚骨“要真正了解气候变化，您不仅要观察物种随时间的变化，还必须将气候引起的变化与随机变化区分开来，”古脊椎动物学和 Rancho La 研究助理古生物学家 Sherri Gust 解释说。洛杉矶县自然历史博物馆的布雷亚部门。
Gust 也是资源管理公司 Cogstone 的创始人和首席古生物学家，他指出，由于年龄和性别等因素，研究人员预计任何样本中都会出现生理差异；例如，新生儿可能比成年成人小得多。 但是，虽然在涉及活体动物种群的研究中考虑这些因素可能相对容易（研究人员在该领域的观察帮助他们清楚地确定死亡时的性别和年龄），但在从拉布雷亚收集的标本中进行这些确定变得更加困难.
Archeological dig site at La Brea Tar Pits拉布雷亚焦油坑考古发掘现场
古斯特解释说，保存从拉布雷亚出土的骨骼的自然地质现象使整个矿床中的骨骼分层，它们的 DNA 会随着时间的推移而降解。 因此，不仅要确定动物的性别和死亡年龄，还要确定动物生活的物种和时间段，这可能是一项繁重的任务。 虽然今天的现代技术创新使 Gust 和她的同事能够更准确地进行这些识别，但 La Brea 系列的额外挑战是，在这项技术出现前近一个世纪前，它的 500 万个个体骨骼中有许多已被测量和编目。
打破神话
在拉布雷亚焦油坑发现的更新世晚期动物中最多产的是可怕的狼，犬夜叉，现代灰狼的食肉祖先，犬狼疮，曾经在北美的大片土地上漫游。 现已灭绝，科学家认为该物种在大约 9,500 年前达到了进化的终点。 拉布雷亚收藏中有 4,000 多只恐狼个体，该物种已成为全球北美更新世研究的关键参与者。
拉布雷亚犬类然而，这些藏品包含了 20 年初考古学家在该地点编目的第一批标本日世纪。 此时从每个标本记录的数据可能不仅受到技术精度不足的影响，而且还受到现在被揭穿的想法的影响，即恐狼比现代狼大得多。 古斯特解释说，这种错误的描述可能源于——甚至延续了——一个围绕恐狼的神话：一个来势汹汹的可怕巨人。 她说，虽然可怕的狼比现代狼大 8% 到 25% 并不少见，但事实并非如此：科学家们现在知道成年的可怕狼和现代狼一样重约 150 磅。
但这种误解的盛行导致 20日世纪考古学家对更大的骨骼进行表征犬夜叉和更小的骨架犬狼疮. 因此，古斯特解释说，拉布雷亚的一些标本可能贴错了标签。 “大约一百年前，拉布雷亚的原始科学家们正在研究非常小的样本量，”她说。 “他们的数据没有变化，这会让他们更加清楚。 而且他们无法访问灰狼的数据样本 [与恐狼样本进行比较]。”
“作为一名研究人员，你必须有正确的标准并为自己识别样本，这样你才能知道你在研究结果中所说的是真正正确的，”古斯特说。 但是，由于拥有如此庞大的集合以及有限的时间和资源，研究人员重新测量和重新记录数据集中的每个样本是不切实际的。
这就是 Gust 在 JMP® 软件中使用统计方法来识别异常值的原因。 “大多数统计学家做的第一件事就是查看他们的数据分布，”她解释说，指着一个带有倾斜钟形曲线的数据可视化。 Gust 正在查看下颌长度数据集，注意到小峰中的异常值和配合中的颠簸。 当她发现一个意外的峰值时，她首先查看数据，看看是否有解释——也许这个样本需要重新测量。
她说，花时间验证她的基础数据样本的质量会导致更准确的结果——即使这些结果可能只会导致更多的问题。 “有了统计数据，我们现在真的有机会把成为一个犬夜叉相对于犬狼疮. 以前，这真的不存在，”她解释说。
牙齿和指甲
从狼标本中收集到的一些最有价值的信息是在颚骨中发现的。 “因为骨骼是一种反应灵敏的组织，施加在其上的压力越大，骨骼就应该越厚，”Gust 解释说。 通过进行 3 次牙釉质深度测量——下颌骨底部的第二磨牙、第四前磨牙和下颌骨本身的长度——她和她的团队更深入地了解动物死亡时的年龄。 她还可以通过观察肌肉疤痕、脊和锯齿来获得洞察力；年长的动物会有更多的分化，而年轻的动物骨骼更光滑。 所有这些特征有助于 Gust 的团队开发年龄序列并为每个样本定义年龄分期。
另一种选择是放射性碳测年，这是一种测量放射性碳衰变程度以确定动物死亡后经过的时间长度的技术。样品越老，检测到的放射性同位素就越少。 由于该方法需要破坏性分析，Gust 解释说，La Brea 技术人员使用 3D 成像和 3D 打印机创建复制品，以便可以在不丢失物理记录的情况下钻入真实标本。
在对异常值重新分类后犬夜叉数据，Gust 然后查看来自黄石狼计划和加拿大公园等组织的已知性别数据集。 “我们现在可以比较这两个 [物种]，结果非常有趣，”她说，并解释说她在 JMP 中将两组数据绘制在一起的那一刻，她注意到了一些令人惊讶的事情。 
“我提取了所有数据，看着它说'哇，为什么会这样？'我没想到黄石公园的任何标本都会在可怕的狼范围内。 但这就是 JMP 的全部内容，对吧？ 发现意外。”
在 JMP 中使用数据探索探索兔子洞
自从几年前第一次了解 JMP 以来，Gust 就使用该软件创建了交互式可视化，其中异常值在视觉上变得明显。 通过该工具的动态界面，她可以与数据分布进行交互。 “我喜欢 JMP，”古斯特说。 “这是一个很好的工具，可以用来查看这些变化并试图弄清楚数据中发生了什么。 交互性是我最喜欢的事情之一——你可以说，“我想更多地探索它。”使用 JMP，您可以非常轻松地跳出兔子洞，这是一件很棒的事情。”
Gust 说，有助于这种探索的功能之一是能够将样本照片和规格附加到可视化中的每个数据点 - 甚至可以使用样本编号代替点。 为了展示下颌骨数据的分布，当一张照片弹出时，Gust 将光标悬停在一个异常值上。 “拥有这些照片真的很有帮助，因为例如，如果我忘记测量一颗牙齿，我所要做的就是在 [我们的测量软件] 中调用这张照片并更新测量值。 这是我们数据检查过程的重要组成部分，”她说。
“与数据交互、在可视化中探索问题区域并标记它们的能力，可以帮助您回顾样本并确保数据确实正确。 JMP 中的所有这些功能对于这个研究阶段都非常有价值——当您试图弄清楚变化是什么时。 找出我们在这些图表中看到的变化的来源。”
随着研究的进展，可能性是无穷无尽的，Gust 正在探索她还能做些什么来利用比较数据。 例如，她说，来自黄石公园的已知性别个体（其性别可以通过 DNA 采样确定）的数据可用于通过判别函数对未知个体进行分类。 结果可能会改变科学家对大小与性别和年龄相关或不相关的看法。
