用AI給化石算命!別笑 想法上了Nature
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無論是在東方還是西方,“算命”聽起來都是一件迷信又神秘的事,但當這個詞出現在科學家的世界里,它的意思就變成了“通過對已知信息的歸納分析,推測生命形態演變過程”。科學家“算命”,是能得出科學結論的——對不同的動物來說,它們的不同長相,的確可能影響它們在滅絕中的命運。
2024年6月,中國地質大學(武漢)地球科學學院教授宋海軍就帶領團隊,做了一項給化石“算命”的研究。
他們利用深度學習技術與自動化方法,也就是我們所說的AI的一種,研究了史上最大的滅絕事件——二疊紀-三疊紀之交滅絕事件中生物形態的演變過程,揭示了在這一“毀天滅地”的大滅絕中,海洋生物的不同“長相”如何決定了它們的命運。
巨大的恐龍和渺小的中生代哺乳動物哪個更容易在大滅絕中存活下來?這個問題可能很容易,但對于其他生物,或其他大滅絕來說,結論還是一樣的嗎?
生存還是毀滅,與“長相”是否有關?
在地球的歷史上,曾發生過五次大規模生物滅絕事件,其中最知名的可能是白堊紀末的小行星撞擊地球,它很可能是當時高大威猛的恐龍全部滅絕的原因。而低矮的哺乳動物幸存下來,其中的一個物種最終演化為我們人類。
實際上,這一事實就說明了白堊紀末的滅絕中,滅絕與否與“長相”,也就是動物的形態強相關——長得大的動物因為需要食物多,在滅絕中容易饑餓而死。
然而,對于歷史上最嚴重的一次大滅絕事件,也就是發生在距今約2.52億年的二疊紀末大滅絕來說,動物形態與滅絕的相關性卻不太明確。這次大滅絕被稱為“大滅絕之母”,導致高達96%的海中生物消失,其中就包括鼎鼎有名的三葉蟲和板足鱟。
這次滅絕事件歷時很長,分兩次發生,分別是持續約數百萬年的漸進期和最后100萬年的高峰期。有些動物在漸進期滅亡,而更多則在高峰期滅絕,如小型的甲殼動物和介形綱(Ostracoda),與大型的、固著不動的濾食性腕足動物(Brachiopoda)的大規模滅絕,先后相差了72萬年到122萬年。
由于不同種類動物滅絕的原因和時間均不一致,加之滅絕者眾多,無論形態如何的動物都幾乎全部滅絕,只有少量種類成功渡過了此次危機,無法簡單推出形態與滅絕的相關性。因此,在過去的研究中,科學家對此次滅絕事件是否對動物的形態有選擇,一直沒有確切的答案。
AI是怎么“算命”的?
除了滅絕事件本身的復雜性外,技術限制也局限了科學家對二疊紀末滅絕的研究。
在過去,研究滅絕與否和形態的聯系,都需要科學家手動根據化石形態進行分析,他們要對照每個化石或化石圖片,將滅絕事件前和滅絕事件后相同形態的古生物(如帶尖的、帶刺的、光滑的、殼細扁的、殼寬圓的)分別歸類,觀察相同形態的動物所占比例在滅絕事件前后是否有改變。
此類“傳統研究”得出的結果,受到科學家所選的研究對象、采用的研究方法的影響很大。
例如,使用傳統形態描述方法的研究表明,在滅絕事件期間,菊石(一種鸚鵡螺的古生物遠親)的形態差異幾乎沒有減少,表明滅絕事件沒有形態選擇性;相反,使用其他研究方法,如使用綜合離散特征分析(根據形態變化范圍最大和最小值、數據方差之和與數據的中位數綜合分析),則表明菊石在滅絕事件中形態多樣性顯著減少,支持了滅絕事件有形態選擇性的結論。
若要得出更為準確的結論,就要有足夠多的樣本量,并使用更為準確的方式進行分析。在此類大數據分析上,新生的AI技術無疑大有可為。
為了實現這一目標,宋海軍教授團隊開發了一種名為DeepMorph的分析流程,它將從圖像中提取特征的深度學習技術與幾何形態測量方法相結合,自動分析化石標本的輪廓,有效捕捉化石的形態,將其簡化為二維平面圖形,從而將各種形態類型明顯區分開來,再通過多次抽樣重復這個過程。
為此,宋海軍教授團隊匯編了一個全面的數據庫,其中包含二疊紀末大滅絕中6個得到廣泛記錄的海洋古生物的化石標本圖像,包含鸚鵡螺的古生物近親菊石類,長有雙殼、濾食的腕足動物,兩片甲殼包著肉的“蝦餃”介形類,雙殼類(蛤類)和腹足類(螺類),以及長著尖牙利齒的脊椎動物牙形類。
這一數據庫包括了滅絕事件前和滅絕事件后由656幅圖像代表的599個屬,橫跨二疊紀晚期的長興期至三疊紀早期的印度期,從距今254.14百萬年前一直到250.7百萬年前,為AI的深度學習提供了強有力的大數據支持。
a:DeepMorph的工作原理,將從出版物中收集的模式標本圖像通過U2-Net模型分割轉換為二進制格式,隨后提取化石輪廓與形態特征,納入數據庫中。b:將形態轉化為多元正態分布數據;c:使用多元正態分布數據進行選擇性滅絕模擬,最終生成Selective pattern的滅絕模式圖。
不同類群的動物,“長相”與命運的關系是否相同?
DeepMorph對數據的分析與離散特征分析較為相似,以范圍總和(SOR,數據所占的所有范圍,以形態最特別的確定;如外殼最光滑的為0,最粗糙的為10,范圍即為0-10)、方差總和(SOV,每個數據與平均值的方差之和,表示數據多樣性大小)與質心位置(POC,數據的中位數)分析作為手段,推測滅絕事件對形態的選擇性。
研究發現,對于不同類群的動物,“長相”與命運的關系并不相同。在大滅絕期間,大部分門類滅絕較多的都是大型、殼上帶有復雜或強烈紋飾(如刺、肋、瘤)的動物,而牙形動物則沒有表現出形態選擇性滅絕的跡象。
在滅絕事件前后,菊石滅絕的主要是殼上帶有復雜且裝飾性強的結構,反映在數據上便是中點一側滅絕較多,被稱為不對稱選擇性滅絕。
外殼扁平光滑、裝飾性較弱的齒菊石目Ceratitida和前碟菊石目Prolecanitida幸存下來,渡過了大滅絕,并迅速演化出許多新生的類型,但新生類型的形態也大體維持了光滑的樣貌,說明菊石的長相與它們是否滅絕有強相關性。
晚二疊世長興期(橙色)、過渡層(灰色)、早三疊世印度期(藍色)各種動物的形態分布范圍(范圍總和)。菊?為(a)、腕足類為(b)、介形?為(c)、雙殼類為(d)、腹足類為(e),牙形刺為(f),可見不同的滅絕模式。
腕足動物的各項數據都大大下降,屬一級的豐富度下降了96.65%,說明絕大部分腕足類都在此期間滅絕了。它們之所以受災嚴重,主要是由于它們厚重的殼需要大量碳酸鈣,而海洋酸化嚴重阻礙了鈣質殼的形成,因而貝殼復雜、厚實且具有裝飾的種類幾乎全部滅絕。
它們的幸存者和新出現者大多來自形態更簡單的石燕貝類Spiriferid和小嘴貝類Rhynchonellid,這些動物的的體型較?,紋飾簡化,貝殼半透明,減少了鈣質的使用,而介形蟲主要滅絕的類群是帶有最細?和最粗短的貝殼的特化類群。
這兩個類群表現出邊緣性選擇性滅絕,滅絕像槍打出頭鳥一樣,將最特化的類群清除。與二疊紀更為多樣化的形態相?,三疊紀的腕足類和介形類保持了大致的平均形態,最普通者得以幸存下來。
現存的小嘴貝類Terebratalia transversa,有著較薄的半透明殼。
我們熟悉的類群,螺類和雙殼貝類——腹足類和雙殼類的滅絕則與形態沒有確切關系。
每個飼養或觀察過螺類和蛤類的人,應該都對它們的生存能力稱贊有加,無論是渾濁、過熱還是缺氧的條件,螺和蛤類都能在其中生活;即使沒有食物,它們也能依賴自身儲備和缸壁生長的藻類生活很久,這也是它們得以在歷次大滅絕事件中存活的原因之一。它們的所有主要形態類型都幸存了下來,滅絕幾乎與它們的形態無關,這只是幸運或不幸的區別。
來自俄亥俄州沃倫縣的奧陶系Fairview組Ambonychia ulrichi化石,約4億年前,屬于翼形亞綱,已與現代扇貝有相似性。
而另一個分類群——牙形石的形態空間并沒有受到滅絕事件的明顯影響。
與其他演化支不同,牙形石在大滅絕中形態多樣性減少很小,相反,在第一次滅絕脈沖之后,它們的形態空間不減反增,表明其在滅絕事件期間仍如魚得水,更為繁盛,探索出各種各樣不同的新形態,而魚類也與其類似,這可能與它們的競爭者(如同樣肉食的菊石、鸚鵡螺等)數量減少有關。
二疊紀-三疊紀大滅絕期間六個分支的滅絕者、幸存者和新出現者的形態變化。黃色為新出現者,紅色為滅絕者,綠色為幸存者。
四種不同的選擇性滅絕模式,紅線代表滅絕事件。a,橫向選擇性滅絕,如菊石;b,邊緣選擇性滅絕,包括腕足類和介形蟲;c,非選擇性滅絕,包括雙殼類和腹足類;d,牙形刺可忽略不計的形態滅絕。
給化石“算命”,有什么重要意義?
在歷史上,五次大滅絕的發生原因各不相同,諸如火山爆發、氣候變化、行星撞擊等,每次滅絕事件對環境的影響不同,受其影響而滅絕的生物也各不相同。
如菊石依靠耐低氧的能力渡過了多次大滅絕,但在白堊紀末嚴重的海洋酸化中,因為鈣質殼無法形成而最終滅絕;牙形石在最為嚴重的二疊紀末大滅絕中受影響不大,但在程度較弱的三疊紀末大滅絕中卻未能幸存。
牙形類奧澤克刺Ozarkodina的復原圖,牙形類是一類無頜類脊椎動物,長的像一條小魚,它們口部的牙齒一樣的結構變成化石,稱為牙形石或者牙形刺。它們成功渡過了二疊紀末的大滅絕,但卻在三疊紀末規模較小的滅絕事件中滅絕了。
(圖片來源:作者繪制)
而在現代,人類活動對地球的影響引發了諸多環境問題,如極端高溫、酸雨、林木和棲息地破壞、生物入侵和環境污染等,造成了新一輪的滅絕浪潮。
人類文明誕生至今造成了83%的野生動物的滅絕,物種滅絕的速度估計是人類出現前平均滅絕速度的100倍。在人類對環境的影響下,哪些物種、哪些類群、哪些生態系統更容易滅絕?
宋海軍教授表示,通過分析化石記錄中的形態多樣性變化,可以更好地預測和應對當前生物多樣性面臨的威脅。例如,地理分布范圍很廣的分類群(如鳥類),可以在偶然的棲息地破壞中得以幸存,但一旦全球環境同時改變,它們便無法抵御;而一些生存能力強但分布狹窄的類(如洞穴魚類和螺類)也許可以抵抗環境變化,但一旦棲息地被破壞,它們也會隨之滅亡。
2019年1月9日,已知世上最后一只金頂小瑪瑙螺Achatinella apexfulva “喬治”逝世,終年14歲。這些蝸牛只分布于夏威夷,它們在過去很豐富,但卻因為食肉動物的入侵瀕臨滅絕或已經滅絕。
通過對過往滅絕生物的研究,我們可以以史為鑒,揭示滅絕機制并預測生物物種的滅絕風險,尋找到在當前環境下生存能力較差的類群,并對其進行保護;此外,使用AI技術——DeepMorph自動化方法對古生物化石進行分析的方法,也可以作為一個起點,為未來開展深度學習與地球生物學的交叉研究提供了更多思路與可能。
本文由晉鵬于2024-07-17發表在山東天一水務工程有限公司,如有疑問,請聯系我們。
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