2018年8月22日
本方案提供了进行卵排斥实验的指导:概述了绘制实验卵模型的技术,以模拟天然鸟类卵的颜色,以及野外工作的开展和所收集数据的分析方法。本方案为开展可比较的卵排斥实验提供了一种统一的方法。
该方法有助于解答进化生态学领域的一些关键问题,例如宿主如何区分自己的卵与寄生者的卵。该技术的主要优势在于提供了一种可重复的卵排斥实验方法。首先,在一个3D打印或手工制作的模型卵表面均匀涂抹一层钛白漆。
使用吹风机的冷风档加速干燥。待蛋壳干燥后,使用高质量的丙烯颜料为蛋壳上色,使其具有独特的外观。可先用画笔手工绘制斑点,再用牙刷喷溅颜料以增加效果。
为了量化颜色,使用分光光度计。首先,将 SD 卡插入分光光度计中。要将 SD 卡连接到系统,请在控制界面中选择文件系统,然后选择查找 SD 卡。
通过按下 Home 按钮完成此操作。接下来,将光纤电缆连接到光谱仪和光源。沿着电缆连接,确保将正确的端口连接到对应的接口。
然后,将定制的探头尖端插入光纤探头末端。操作前,用95%乙醇清洗探头尖端。接下来,连续按三次向下按钮以打开光源。
首先,选择 PX 灯,然后选择设置,最后在定时控制中选择自由运行模式。随后,等待至少 15 分钟后再进行任何测量,以使仪器充分预热。在仪器预热期间,请注意使用标准化的蛋与探头之间的距离进行颜色测量,该距离应能获得最佳的信噪比。
从大约五毫米处开始,并据此进行调整。机器预热后,进行校准。首先按下“主页”按钮以选择“工具”。
然后,从菜单中选择手动控制,再选择采集参数。现在,设置盒式移动平均平滑。将光标向右移动两次,然后使用向上按钮将盒式移动平均设置增加至5。
使用绿色确认按钮保存更改。接下来,依次按下向下、向右、向右,将平均次数设置为10。使用向上按钮滚动设置十位数,然后向右移动一位,设置个位数的数值。
完成后,按下绿色确认按钮。接着,按下“Home”(主页)按钮并选择“Reflectants”(反射体)选项。然后,将探头牢固地放置在白色标准板上,并通过按下“Up”(向上)按钮保存该数值。
现在,将探头放置在远离光线的黑暗区域。然后,通过按向右滚动按钮存储暗标准,并通过按菜单下按钮查看反射率。接着,对每个蛋壳的反射率测量六次。
在钝极附近测量两次,在赤道处测量两次,在尖极处测量两次。务必报告是否避开了斑点区域。对实验用卵以及实验卵拟模拟的天然宿主卵均进行上述测量。
以常规的谨慎方式接近被监测的鸟巢。然后,通过将实验用卵轻轻滑入鸟巢杯状结构的一侧,将其放入寄主巢中。切勿抛掷实验模型,以免损坏寄主的卵。
鸟类不得观察到卵的引入过程,若无法避免,则需在统计上控制实验时鸟类的存在情况。我们在多个物种中发现,这有助于解释它们的卵排斥行为。每次操作均应在每个巢穴停留相同的时间,然后撤离。
在数小时内及之后定期重新检查所有鸟巢,以确定宿主鸟类对实验卵的反应。检查鸟巢时,应使用伸缩镜以避免与鸟巢或卵直接接触。在巢寄生研究中所使用的颜料混合物,其光谱形状和强度应与自然反射率的测量值高度一致。
如果在紫外和可见光范围内均实现这一点,则宿主将把实验卵的颜色感知为自然颜色的卵。鸟类的颜色感知依赖于四种光感受器。这四种光感受器的量子捕获量可转换为四维色空间中的坐标,其中每个顶点代表特定光感受器的相对刺激程度。
在此颜色空间中,可以标绘出彩蛋的坐标。圆点的颜色即为人类所见蛋的颜色。大多数研究假设,宿主对性状差异的反应是绝对的或对称的,例如寄生蛋与其自身蛋之间的差异。
然而,大多数性状在多个维度上存在变异,没有先验理由假设它们在表型空间中的响应应具有相似性。通过在性状的完整表型范围内进行操控的研究对这一假设提出了质疑。当美洲知更鸟面对与自身鲜蓝色卵颜色差异逐渐增大的卵时,其拒绝频率高于面对比自身卵更蓝的卵时的拒绝频率。
研究还发现,当美洲知更鸟感知到实验卵上的斑点比蛋壳本身的蓝绿色更偏棕色时,它们更倾向于拒绝这些带斑点的卵。知更鸟产下的是无斑点的卵,而它们的寄生者——棕头牛鹂——所产的卵则带有棕色斑点,使其卵的颜色比美洲知更鸟的卵更偏棕色。因此,这种行为反应具有适应性。观看本视频后,您应能充分理解如何开展卵排斥实验。
一旦掌握,该技术可产生可比的结果。在实施该实验操作时,重要的是要从对照巢中收集数据,这将帮助您确定宿主是否会因实验处理而弃巢。
在处理野生动物时,切记保持谨慎。应尽可能采取一些预防措施,例如减少对巢穴的探访次数、不对巢穴做标记,以及从不同的位置接近和离开巢穴。感谢您的观看,祝您的实验顺利成功。
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本实验方案为开展卵排斥实验提供了指导,详细介绍了实验用卵模型的涂绘技术以及所收集数据的分析方法。该方案为进化生态学领域的研究人员提供了一种标准化的方法,以开展可相互比较的实验研究。
本方案建立了一种标准化方法,用于量化宿主-寄生系统中的表型响应,为可重复的行为检测提供了一个框架。通过在表型梯度上精确测量分辨阈值,该方法可在表型变异干扰结果解读的靶点验证研究中支持机制性风险排除。该方法通过定义与生物学意义相关的可量化输出,提高了筛选平台的预测可信度,促进跨研究间的可比性,并减少早期发现中的假阳性结果。
该方法通过支持早期生物学中的假设检验、实现筛选实验的标准化,以及生成用于分析的定量行为输出,在模拟宿主反应连续性方面具有转化相关性,从而契合发现研究的连续进程。