Afiliere Microsoft Research, Cambridge, Regatul Unit

probabilistică

Adresa actuală: Departamentul de matematică, Universitatea din Dundee, Dundee, Scoția

Afiliere Microsoft Research, Cambridge, Regatul Unit

Afiliere Microsoft Research, Cambridge, Regatul Unit

  • Richard J. Williams,
  • Ananthi Anandanadesan,
  • Drew Purves

Cifre

Abstract

Citare: Williams RJ, Anandanadesan A, Purves D (2010) Modelul probabil de nișă relevă structura nișei și rolul dimensiunii corpului într-o rețea alimentară complexă. PLOS ONE 5 (8): e12092. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0012092

Editor: Louis-Felix Bersier, Universitatea din Fribourg, Elveția

Primit: 12 mai 2010; Admis: 16 iulie 2010; Publicat: 9 august 2010

Finanțarea: Toți autorii au fost angajați de Microsoft Research când a fost finalizată această lucrare. Nimeni altul decât autorii nu a avut niciun rol în proiectarea studiului, colectarea și analiza datelor, decizia de publicare sau pregătirea manuscrisului.

Interese concurente: Toți autorii au fost angajați de Microsoft Research când a fost realizat acest studiu. Acest lucru nu afectează capacitatea autorilor de a respecta politicile PLoSONE privind schimbul de date și materiale.

Introducere

Înțelegerea diversității și distribuției interacțiunilor între specii este o provocare vitală pentru dezvoltarea înțelegerii ecosistemelor complexe. Rețelele ecologice descriu tiparele complexe de interacțiuni între specii și oferă un instrument important pentru studierea diversității și complexității ecosistemelor [1]. Interacțiunile de hrănire, principalul mecanism prin care energia și resursele sunt transmise între organisme, sunt fundamentale pentru funcționarea ecosistemelor, astfel încât rețelele de interacțiuni de hrănire, sau rețelele alimentare, au fost de mult o paradigmă centrală a gândirii ecologice [2]. Cea mai simplă reprezentare a unei rețele alimentare, în care atât speciile, cât și interacțiunile dintre specii sunt reprezentate ca prezente sau absente din sistem, ignoră multe detalii, dar surprinde structura topologică legată de procesele de transfer de energie care au loc în sistem. Aceste rețele alimentare binare oferă o reprezentare tractabilă a complexității ecologice, iar structura lor are consecințe importante pentru multe aspecte ale funcției ecosistemului, inclusiv relația dintre complexitatea rețelei și stabilitatea sistemului [3], robustețea și rezistența lor la dispariția speciilor [4] și reziliența în fața schimbărilor de mediu [5].

Una dintre provocările fundamentale din studiile structurii rețelelor alimentare a fost determinarea dacă există tipare topologice care sunt universale în diferite rețele alimentare și dacă aceste tipare există, determinarea proceselor comune care structurează diferite rețele alimentare și dau naștere acestor tipare universale. . O mare varietate de abordări au fost folosite pentru a studia mecanismele care dau naștere la regularități în rețelele alimentare complexe. Acestea includ modele care cuplează scara evolutivă și populațională [6], [7], modele de asamblare a rețelei alimentare [8], studii ale efectelor dimensiunii corpului asupra persistenței speciilor în rețelele alimentare [9] și modele de topologie a rețelei inclusiv modele bazate pe concepte mecaniciste, cum ar fi teoria furajării [10], [11] și modelele stochastice structurale ale rețelei alimentare care sunt în centrul acestei lucrări.

În parte, lipsa dovezilor cu privire la relația dintre parametrii de nișă ai speciilor și biologia acestora (indiferent dacă dimensiunea corpului sau un alt aspect) reflectă modul în care a fost aplicat modelul de nișă. Până în prezent, modelul de nișă a fost de obicei utilizat folosind ceea ce s-ar putea numi o abordare de modelare directă: (i) structura modelului este alocată; (ii) speciilor li se atribuie parametri aleatoriu din distribuții alocate în mod arbitrar; (iii) modelul rezultat este utilizat pentru a genera rețele alimentare artificiale; (iv) caracteristicile agregate ale rețelelor artificiale sunt comparate cu datele. Deși această abordare s-a dovedit utilă, aceasta împiedică analiza detaliată specie cu specie necesară pentru a descoperi parametrii biologiei care stau la baza speciilor. În contrast, în acest studiu folosim o abordare de modelare inversă: (i) structura modelului este atribuită; (ii) această structură se confruntă formal cu date folosind statistici bazate pe probabilitate; (iii) rezultatul este un set de parametri estimați ai modelului de nișă pentru fiecare specie, care descriu împreună o distribuție, pe toate speciile, a fiecărui parametru al modelului de nișă; (iv) parametrii pot fi apoi comparați, specie cu specie, cu aspecte ale biologiei, iar distribuțiile parametrilor pot fi comparate cu ipotezele anterioare despre aceste distribuții.

Pentru a permite această abordare inversă, am dezvoltat o variantă probabilistică simplă a modelului de nișă. Acest model, la fel ca modelul de nișă original, are o singură dimensiune de nișă și trei parametri asociați fiecărei specii: poziția speciei pe axa nișei (poziția nișei), poziția dietei sale pe axa nișei (poziția dietei) și lățimea dietei sale pe axa de alimentare (intervalul de alimentare). Folosind tehnici statistice standard, potrivim modelul de nișă probabilistică unui set de date empirice studiat pe scară largă, cunoscut a fi în mod rezonabil bine descris de modelul de nișă și care are estimări ale dimensiunilor corpului pentru toate impozitele. Apoi examinăm valorile parametrilor cele mai potrivite (MLE) ale modelului pentru a înțelege mai bine motivele succeselor și eșecurilor modelului de nișă și pentru a interpreta semnificația diferiților parametri ai speciilor, în special în ceea ce privește relația lor cu corpul. dimensiunile din rețeaua alimentară. De asemenea, explorăm unde predicțiile modelului sunt bune sau unde există o mare nepotrivire între model și date pe bază de specie cu specie. Această abordare ne permite să realizăm o comparație mult mai detaliată între o rețea alimentară observată și un model stochastic de rețea alimentară decât a fost efectuată anterior.