Hiljade neotkrivenih vrsta sisara mogle bi biti skrivene van našeg pogleda

13/04/2022 11:03

Taksonomija, studija o tome kako se živi organizmi odnose jedni prema drugima kao vrste, postoji od 1700-ih. Iako su naučnici i filozofi dugo raspravljali o tome šta vrstu čini vrstom, taksonomisti svaku vrstu tretiraju kao grupu organizama koji dele zajedničke biološke karakteristike.

Otkrivanje i opisivanje novih vrsta je od suštinskog značaja za istraživače biologije i konzervatore, jer koriste vrste kao jedinicu analize. Vrste su takođe ekonomski važne za poljoprivredu, lov i ribolov, i imaju poseban pravni status, kao što je regulisano Zakonom o ugroženim vrstama SAD.

Uprkos tome, naučnici su uspeli da zvanično imenuju i opišu samo oko 10% vrsta na planeti, na osnovu trendova otkrića tokom godina.

Ovaj jaz u znanju poznat je kao Lineanski nedostatak. Ostaje nejasno da li su loša metodologija istraživanja, neslaganja oko definisanja vrste ili drugi faktori krivi za ovaj jaz.

Naučnici u evolucionoj biologiji nastoje da iznađu pronalaženje načina da se bolje identifikuju vrste, što je centralno za njihovo istraživanje. Koristeći genetsku analizu i veštačku inteligenciju, uspeli su da razdvoje skrivene vrste koje su grupisane u jednu grupu i predvide gde i koje vrste mogu biti. Njihovi nalazi takođe ukazuju na potencijalni uzrok ovog nedostatka u identifikaciji vrsta: nedovoljno ulaganje u nauku o taksonomiji.

Ostaje da se otkriju skrivene vrste

Za ovu studiju, naučnici su se fokusirali na sisare. Zbog njihove relativno velike veličine i značaja za ljude kao izvora hrane, druženja i zabave, predvideli su da je verovatnije da je veliki deo vrsta sisara već identifikovan.

Prvi zadatak je bio da identifikuju poznate vrste koje bi zapravo mogle da sadrže dve ili više vrsta. Da bi to uradili, analizirali su 1 milion sekvenci gena iz 4.300 imenovanih vrsta, identifikujući klastere sekvenci koje su pokazale visoku genetsku raznolikost, uklapajući podatke u evolucioni model.

Pronašli su potencijalno stotine skrivenih vrsta koje su prethodno bile klasifikovane kao jedna grupa. Ovaj nalaz je bio očekivan, jer odražava rezultate prethodnih studija, iako u većem obimu.

Gde i koje su ove skrivene vrste?

Kada su identifikovali prisustvo ovih potencijalno skrivenih vrsta, drugi zadatak naučnika je bio da utvrde koje specifične osobine imaju zajedničke. Da bi to uradili, koristili su naučnu tehniku o podacima nazvanu nasumična analiza šuma, što je oblik mašinskog učenja koji izvlači informacije iz velikog broja različitih varijabli kako bi napravili predviđanje o određenom ishodu. To je slično tehnici koju Netflix koristi da predlaže emisije koje biste možda želeli da gledate.

U slučaju ove grupe naučnika, oni su želeli da predvide da li poznata vrsta sadrži skrivene vrste. Prediktorske varijable koje su koristili obuhvatale su faktore životne sredine, kao što su klima uobičajenih staništa sisara i faktori specifični za vrstu, kao što su fizičke osobine, geografski raspon, reproduktivni obrasci i obrasci preživljavanja. Takođe su uključili faktore zasnovane na istraživanju o tehnikama koje su koristili da sprovode svoje studije. Ukupno su prikupili oko 3,8 miliona tačaka podataka da bi izgradili svoj model.

Na osnovu tog modela, naučnici su otkrili da se najviše ističu tri tipa prediktorskih varijabli.

Prvi tip je obuhvatao atribute same vrste, kao što su telesna masa i geografski raspon. Ovi rezultati sugerišu da je veća verovatnoća da mali sisari s relativno velikim opsegom imaju skrivene vrste. Ovo ima smisla jer je, pod uslovom da su sve stvari jednake, naučnicima teže da prepoznaju fizičke razlike kod manjih životinja nego kod većih.

Drugi tip je bila klima; verovatno će biti više skrivenih vrsta u vlažnim, toplim predelima s velikom razlikom u dnevnim i noćnim temperaturama. Ovo verovatno odražava činjenicu da tropske prašume imaju tendenciju da imaju veoma visok nivo diverziteta sisara.

Treći tip je bio istraživački napor, uključujući geografsku disperziju uzoraka u muzejskim zbirkama i broj novijih publikacija u kojima se pominje naučni naziv poznate vrste. Ovo implicira da su istraživači generalno efikasni u identifikaciji novih sisara, jer koliko pažnje je naučna zajednica usredsredila na određenog sisara predviđa da li će to stvorenje biti identifikovano. Ovo je podržano time kako se opšte karakteristike koje su identifikovali poklapaju s novim vrstama sisara opisanim u poslednjih 30 godina, kao i činjenicom da njihov model prepoznaje oblasti koje naučnici već istražuju za skrivene vrste.

Nepoznate vrste su pred izumiranjem

U vreme kada se Zemlja suočava sa najvećom krizom izumiranja od kada je asteroid zbrisao dinosauruse, verujemo da su identifikacija i opisivanje mnogih neotkrivenih vrsta na Zemlji ključne za pomoć u očuvanju njenog biodiverziteta.

Iako je nova naučna studija i dalje otkrila veliki broj sisara koji čekaju da budu otkriveni, njihova raznolikost je već relativno dobro uhvaćena u poređenju sa drugim vrstama. Otkrili su da je otprilike 80% postojećih vrsta sisara već opisano, što je udeo daleko veći nego u grupama nesisarskih vrsta s još većom raznovrsnošću kao što su bube ili grinje.

Za otkrivanje i opisivanje novih vrsta, kao i za sva naučna istraživanja, potrebno je selo. Prirodnjački muzeji su u velikoj meri odgovorni za prikupljanje sirovih podataka koje su analizirali, a baze podataka o genetici i biodiverzitetu obezbedile su infrastrukturu koja im je bila dostupna. Kultura deljenja informacija među kolegama i velikim računarskim mrežama podržavala je hiljade sati računarskog vremena koje im je bilo potrebno. Njihov rad je omogućen samo stalnim ulaganjima u taksonomska istraživanja.

Naučnici koji se bave biodiverzitetom se utrkuju da bolje razumeju procese koji stvaraju i održavaju biodiverzitet dok se nalazimo usred šestog masovnog izumiranja na planeti, onog koje je u potpunosti uzrokovano ljudskim delovanjem. Taksonomisti se suočavaju s izazovom da opišu vrste oko nas pre nego što nestanu. Kao što novi nalazi sugerišu, predstoji još dug put.

13/04/2022 11:03

Your e-mail address will not be published.
Required fields are marked*

0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments