Оцінка надійності кількісного аналізу сигнатур жирних кислот на порушення припущення -

Геологічна служба США, Науковий центр Аляски, 4210 University Drive, Анкоридж, Аляска, 99508 США

Технологія та прикладні науки, Університет Далхоузі, Галіфакс, NS B3H 4R2, Канада

Факультет екологічних досліджень, Йоркський університет, 4700 Keele St., Торонто, Онтаріо, M3J 1P3 Канада

Геологічна служба США, Науковий центр Аляски, 4210 University Drive, Анкоридж, Аляска, 99508 США

Технологія та прикладні науки, Університет Далхоузі, Галіфакс, NS B3H 4R2, Канада

Факультет екологічних досліджень, Йоркський університет, 4700 Keele St., Торонто, Онтаріо, M3J 1P3 Канада

Геологічна служба США, Науковий центр Аляски, 4210 University Drive, Анкоридж, Аляска, 99508 США

Резюме

Вступ

Кількісний аналіз сигнатур жирних кислот (QFASA) став звичним методом оцінки складу раціону тварин (Іверсон та ін. 2004). Екологи, що вивчають морські види, найбільш широко застосували метод (Bowen & Iverson 2013), ймовірно, через структурну різноманітність жирних кислот у морських екосистемах (Thiemann та ін. 2007) та значення ліпідів для накопичення енергії в морських харчових мережах. QFASA вимагає даних про склад жирних кислот, пропорції, які складають до 1, 0, що спільно називається ознакою, усіх видів здобичі, які потенційно споживає хижак. Потім підпис хижака моделюється як лінійна суміш підписів видобутку. Пропорції суміші, які мінімізують міру відстані між спостережуваними та змодельованими ознаками хижака, є оцінкою складу дієти. Константи, що називаються калібрувальними коефіцієнтами, отримані в ході випробувань на годування, використовуються для врахування диференціального метаболізму окремих жирних кислот хижаком.

Варіанти оцінювача QFASA можуть мати різну стійкість до порушень припущень. Наприклад, під час дослідження, що порівнює статистичні властивості шести оцінювачів QFASA, Бромагін та ін. (2015) спостерігали суттєві відмінності між оцінками середньої дієти для білих ведмедів Чукотського моря (Ursus maritimus) і висунув гіпотезу, що основною причиною є диференціальна стійкість до порушень припущень. Однак ступінь, до якої порушення припущення можуть спричинити оцінку дієти, не вивчалася всебічно. Айверсон та ін. (2004) провели обмежене моделювання, щоб дослідити, як впливали на оцінки дієти споживання здобичі, не включеної до даних про підпис здобичі, яку ми називаємо здобиччю. Однак нам невідомо про будь-яке систематичне дослідження стійкості оцінювача до помилок в калібрувальних коефіцієнтах, хоча кілька дослідників повідомляли, що оцінки дієти можуть бути чутливими до вибору коефіцієнтів калібрування (наприклад, Мейньє та ін. 2010 р .; Wang, Hollmén & Iverson 2010; Budge, Penney & Lall 2012; Rosen & Tollit 2012; Хейнс та ін. 2015).

Ми дослідили стійкість оцінювачів QFASA до порушень припущень моделі за допомогою комп'ютерного моделювання. Відносний внесок виду здобичі в раціон хижаків та величина похибки в коефіцієнтах калібрування спільно варіювали, а результуюче упередження оцінювачів на основі вимірювань відстані Куллбека – Лейблера та Ейчісона - двох найбільш часто використовуваних заходів (наприклад, Іверсон та ін. 2004; Stewart & Field 2011; Бромагін та ін. 2015), спостерігалося. Моделювання проводили з двома наборами даних з підписом жертви, що мають різну складність, щоб підвищити загальну придатність наших результатів.

Матеріали і методи

Введення даних

Ми використовували два набори даних підпису жертви різної складності для побудови підписів хижаків, враховуючи зазначені дієтичні суміші видобутку та згодом оцінені дієти. Набір даних про морських ссавців, який раніше використовувався для оцінки раціону білих ведмедів у Чукотському морі (Роде та ін. 2014), містив підписи 357 здобичей, що представляють 7 видів. Другий набір даних про здобич, який раніше використовувався для оцінки раціону сірих тюленів (Halichoerus grypus; Бек та ін. 2007), був значно складнішим, що містив підписи 957 жертв, що представляють 29 видів. Бромагін та ін. (2015) використовували обидва ці набори даних у своїх моделях для порівняння оцінювачів QFASA (див. Їх таблиці S1 та S2 для деталей щодо видів та розмірів вибірки).

Ми хотіли оцінити стійкість оцінювача до порушень припущень за допомогою дієт, які були біологічно вірогідними для кожного набору даних про здобич. З цієї причини ми використовували ті самі дієтичні суміші для дорослих жіночих та дорослих чоловіків білих ведмедів та весняних зразків жіночих та чоловічих сірих тюленів, які використовував Бромагін та ін. (2015). Ці дієти були наближені до опублікованих оцінок, Роде та ін. (2014) для білих ведмедів та Бека та ін. (2007) для сірих тюленів шляхом усунення деякої здобичі з незначним внеском у дієти та округлення пропорцій дієти до трьох знаків після коми (таблиці S1 та S2 Бромагіна та ін. (2015)).

Підписи жирних кислот базувались на 41 жирних кислотах у розширеному дієтичному наборі (Додаток А Іверсона та ін. (2004)), які зазвичай використовуються в розслідуваннях QFASA (наприклад, Wang, Hollmén & Iverson 2010; Haynes та ін. 2015). Підписи жертви для цього набору жирних кислот масштабували таким чином, щоб їх пропорції підсумовували до 1. Оскільки міри відстані Куллбека – Лейблера та Ейчісона не визначені для пропорцій 0, значення 0 замінили на 1 · 0 e ‐ 5 і підпис пропорції масштабували до 1, використовуючи мультиплікативний метод (Martín-Fernández, Palarea-Albanadejo & Olea 2011).

Підписи здобичі

Встановлено, що підпис здобичі жертви дещо відрізняється від інших видів здобичі, але не настільки різним, що не має жодної характеристики інших підписів жертви. Для кожного набору даних про видобуток ми обчислили середній підпис для кожного виду здобичі (виду) та встановили обмеження для кожного співвідношення жирних кислот як 75% від мінімальної частки та 125% від максимальної частки, що спостерігається серед видів здобичі. Підпис, який максимізував відстань Куллбека – Лейблера між собою та середніми підписами жертви, за умови, що вони перебувають у межах обмежень, був отриманий за допомогою функції solnp пакета R Rsolnp (Ghalanos & Theussl 2014). Так само було отримано підпис, який максимально збільшив відстань між Айчісоном між собою та підписами жертви. Підпис здобичі жертви був встановлений як середнє значення цих двох підписів. Цей метод давав підпис здобичі жертви, наскільки це можливо, від загальних даних підпису жертви, як спільно вимірювали за відстанями Куллбека – Лейблера та Ейчісона, але в межах, сформованих обмеженнями коробки.

Помилка коефіцієнта калібрування

Імітаційний дизайн

Дизайн моделювання базувався на факторіальних комбінаціях похибки коефіцієнта калібрування та рівнів здобичі привидів у раціоні. Для кожного з 16 значень постійної керуючої помилки коефіцієнта калібрування, k (від 0,00 до 0,75 з кроком 0,05) 50 випадкових гіпотетичних калібрувальних коефіцієнтів було випадково сформовано за допомогою методу, описаного вище. Для кожного набору гіпотетичних калібрувальних коефіцієнтів частка жертви-примари в раціоні (стор) змінювався від 0 до 0,5 з кроком 0,025 (21 унікальне значення). Дієта хижаків була встановлена, спочатку встановивши пропорцію жертви-привида як стор а потім помножте реалістичні пропорції дієти білого ведмедя або сірого тюленя на 1‐стор так що всі пропорції дієти підведені до 1.