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요약

이 프로토콜은 계란 제거 실험을 실행 하기 위한 지침을 제공 합니다: 실험적인 그림에 대 한 개요 기술 계란 천연 조류 계란, 현장, 실시 하 고 수집 된 데이터 분석의 색상을 흉내 낸 모델. 이 프로토콜 비교 계란 제거 실험을 실시 하기 위한 획 일 한 방법을 제공 한다.

초록

무리 기생충 알을 그들의 다른 여자의 둥지에 해치 고 그들의 영을 후방 호스트 부모. 공부 어떻게 가만히 기생충 그들의 영을 양육으로 호스트를 조작 하 고 호스트 기생을 검출 하는 방법 coevolutionary 생물학의 분야에서 중요 한 통찰력을 제공 합니다. 무리 기생충, 뻐꾸기 등 cowbirds, 그들은 그들의 자신의 영을 양육의 비용을 지불할 필요가 없기 때문에 진화 이점을 얻을. 그러나, 이러한 비용 기생충, 계란, 그들의 영, 그리고 성인을 포함 하 여 모든 발달 단계에 대 한 호스트 방어에 대 한 선택 합니다. 달걀 제거 실험 호스트 방어를 공부 하는 데 사용 하는 가장 일반적인 방법은 있습니다. 이 실험 동안 연구원 호스트 둥지에 실험적인 계란을 배치 하 고 모니터링 호스트 응답 하는 방법. 색상은 종종 조작, 그리고 기대 그 차별과 호스트와 실험에 그 간의 호환성의 학위의 가능성은 긍정적으로 관련. 이 종이 같은 실험의 결과 분석을 일관 된 계란 색을 만드는 방법을 설명에서 계란 제거 실험에 대 한 가이드로 제공 합니다. 특별 한 주의 잠재력이 호스트 인식에 색깔 편견을 탐구 하는 새로운 방법을 색상 그라디언트 따라 고유 색된 계란을 포함에 주어 집니다. 표준화, 없이 그것은 결과 의미 있는 방식으로; 연구 사이 비교할 수 이 필드는 표준 프로토콜 추가 실험에 대 한 점점 더 정확 하 고 비교 결과 대 한 수 있습니다.

서문

무리 기생충 다음 그들의 영을 인상 하 고 부모의 케어1,2,3와 관련 된 비용을 지불 수 있습니다 다른 종의 둥지에 있는 그들의 계란을 낳는다. Outwit 호스트 부분 기생충을 감지 하는 기생충 및 sleuthing 편에서 호스트를 속임수의이 행위는 두 배우에 강한 선택 압력을 제공 한다. 새 무리 기생의 경우에 이질적인 기생 계란의 호스트의 인식 선택 호스트 달걀, 모방 하는 기생충에 대 한 호스트 및 기생충4사이 진화 군비 경쟁을 합니다. 가만히 기생 공부 coevolutionary 역학 조사를 위한 모델 시스템 이기 때문에 중요 하 고 야생5의사 결정 이다. 달걀 제거 실험 분야와 생태학6interspecific 상호 작용 조사 하기 위해 사용 하는 중요 한 도구에서 새 무리 기생 공부에 사용 되는 가장 일반적인 방법 중 하나입니다.

계란 제거 실험의 과정, 연구원은 일반적으로 소개 자연 또는 계란을 모델 하 고 표준화 된 기간 동안 이러한 실험 계란에 대 한 호스트의 응답을 평가. 이러한 실험 수 둥지7, 사이 진짜 계란 (에서 변화 하는 모습)를 교환 하거나 염색 또는 그 계란 그림 진짜 계란 (필요에 따라 추가 패턴)와 그들의 원래 둥지8, 반환 또는 모델 생성의 표면 컬러9,10, 크기11및 모양12안보 등 특성 조작. 다양 한 외관의 계란에 호스트 응답 계란 거절 결정13 어떻게 다른 그 달걀14응답 유도 해야 도달 하는 사용 하는 정보 내용에 귀중 한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 최적의 수용 임계값 이론15 상태 호스트 실수로 기생 계란 (수락 오류)을 수락 하거나 실수로 자신의 차이 검토 하 여 그들의 자신의 계란 (거부 오류)을 제거의 위험을 균형 해야 합니다 (또는 그 달걀의 내부 템플릿)과 기생 계란. 따라서, 수용 임계값을 넘어 호스트 결정 자극을 참을 수 너무 다르다 존재 합니다. 기생 위험 낮은 때 수용 오류의 위험이 낮습니다 때 기생의 위험이 높습니다. 따라서, 결정 특정 컨텍스트 이며 인식된 위험 변경14,,1617으로 적절 하 게 이동 합니다.

최적의 수용 임계값 이론 호스트 호스트와 기생충 고기에서 연속 변화에 따라 결정의 기초는 가정 합니다. 따라서, 다양 한 기생충 고기 호스트 응답 측정은 얼마나 관용 (자체 phenotypic 변이)를 가진 호스트 인구는 기생 고기의 범위를 설정 하는 데 필요한. 그러나, 거의 모든 이전 연구는 여 지 없이 그 색과 maculation 치료 (예를 들면, 모방/비 모방)에 의존 했습니다. 호스트 껍질 고기 하지 변화, 생물학적으로 실용적인 기대는, 경우에 모든 것 (흉내의 정도)에 직접 비교. 그렇지 않으면, "모방" 달걀 모델 어떻게 비슷한 그것은 호스트 계란 시간과 결과18을 비교할 때 혼란에 잠재적으로 지도할 수 있던 인구 사이 달라질 수 있습니다. 이론 기생 계란과 그들의 자신의14, 반드시 특정 기생 계란 색의 차이 기반으로 결정 하는 해당 호스트를 제안 합니다. 따라서 단일 계란 모델 형식을 사용 하 여지 않습니다 호스트 결정 임계값 또는 차별 능력, 가설을 테스트 하는 이상적인 접근 하지 않으면 그냥 눈에 띄는 차이 (JND이) 계란 모델 유형 및 개별 호스트 달걀 색은 관심의 변수입니다. 이 또한 교환 또는 색상19범위의 자연에 대 한 호스트 응답을 테스트 하려면 자연 계란을 추가 하는 실험적인 연구에 적용 됩니다. 그러나, 이러한 연구 호스트와 기생충 고기에 변화에 대 한 허용, 하는 동안 그들은 특성6, conspecific 계란7을 사용 하는 경우에 특히 발견 자연 변화에 의해 제한 됩니다.

대조적으로, 다양 한 색상의 인공 계란 연구원은 자연 변이의 제약 조건에서 (예를 들어, 그들은 응답 superstimuli20을 조사할 수), 호스트 인식6의 한계를 조사 하도록 허용. 최근 연구는 그림 실험 계란 일치 하 고 껍질9 에 별색21변이의 자연적인 범위를 능가 하도록 설계 하 여 호스트 응답 phenotypic 범위에 걸쳐 측정 하 소설 기법을 사용. 기본 인지 과정을 설명할 수 있는 호스트 응답 따라 그라디언트 색상으로 계란을 공부 수용 임계값15 등 coevolved 흉내4, 이론적인 예측 사이의 지속적인 차이 기반 하기 때문에 특성입니다. 예를 들어 사용 하 여이 접근, Dainson 외. 21 그 껍질 지상 채색 및 자리 채색 색채 대비 높은 경우 미국의 로빈 Turdus migratorius 경향이 계란을 더 강하게 거부 설립. 이 어떻게이 호스트 정보를 처리,이 경우에 구경, 통해 기생 계란을 제거할지 여부를 결정 하에 중요 한 통찰력을 제공 합니다. 페인트 혼합물을 사용자 지정, 연구원은 정확 하 게 조작할 수 실험 달걀의 색과 호스트의 계란, 사이의 유사성 다른 혼동 요인 안보 패턴10, 계란 크기22 및 계란 등을 표준화 하는 동안 모양23.

추가 복제 및 metareplication24 전과 최근 계란 제거 작업의 격려, 그것은 중요 한 과학자 계통 (다른 호스트 종)7,22, 전체 표준화 방법론을 사용 공간 (다른 호스트 인구)7,22,,2526 및 시간 (다른 번 식 계절)7,22,25,26 ,27, 단지 희소 하 게 수행 했다. 표준화 된28 없었던 방법론 나중 artefactual 결과29,30이어질 표시 했다. 이 종이 달걀 제거 실험 연속 변화에 대 한 응답을 검사 하 고 중요 한 방법론 개념의 수를 강조 하는 이러한 유형의 복제 하고자 하는 연구자에 대 한 지침 역할: 제어 둥지의 중요성 선험적 가설, metareplication, pseudoreplication, 그리고 색상 및 스펙트럼 분석. 계란 제거 실험 조류 호스트 기생충 coevolution 분야 지배에 불구 하 고 아니 포괄적인 프로토콜은 아직 존재 한다. 따라서, 이러한 지침 남북 및 내부-실험실 반복성 어떤 가설의 진정한 시험 metareplication, 즉에 공간 계통, 전체 전체 연구를 반복 고 시간24, 귀중 한 자원이 될 것을 수만 의미 해질 때 일관 된 방법29,,3031를 사용 하 여.

프로토콜

여기에 설명 된 모든 메서드는 기관 동물 관리 및 사용 위원회 (IACUC)의 롱 아일랜드 대학-게시물에 의해 승인 되었습니다.

1. 혼합 아크릴 물감

  1. 색을 균일 하 게 껍질 표면 전체를 커버 것은 껍질 지상 채색 혼합. 다음 레시피 보다 조금 더 두 22 mL 알루미늄 페인트 튜브를 채울 것입니다 페인트의 50 g을 만들 것입니다.
    1. 블루-그린 색상을 대표 하는 파란-녹색 달걀 껍질 (예를 들어, 미국의 로빈 T. migratorius 달걀 껍질), 코발트 터키석 18.24 g를 사용 하 여 생성 빛, 코발트 터키석의 코발트 녹색과 2.86 g와 1.61 g의 titanium 흰색 6.52 g의 20.77 g 탄된 암 갈색.
    2. 갈색 색상을 대표 하는 (예를 들어, 닭 갈 루스 갈 루스 domesticus 달걀 껍질) 갈색 달걀 껍질, 붉은 산화 철의 4.12 g, 카드뮴 오렌지의 9.75 g, 22.15 g 원시 암 갈색 빛의 티타늄 화이트의 13.97 g을 사용 하 여 생성 합니다.
    3. 베이 지 색, 베이지색 달걀 껍질 (예:, 메 추 라 기 Coturnix japonica 달걀 껍질) 대표, 갈색 계란 색의 10.60 g, 블루-그린 색상의 8.28 g, 티타늄 화이트의 18.51 g 노란 황토의 12.61 g을 사용 하 여 생성 합니다.
    4. 화이트 색상을 혼합 하지 않고 티타늄 화이트를 사용 하 여 생성 합니다.
  2. C. japonica 메 추 라 기 계란, 갈색 계란 색의 8.38 g, 탄된 암 갈색의 26.04 g 화성 블랙의 15.59 g를 사용 하 여에 관광 명소를 나타내는 어두운 갈색 자리 색상을 혼합.
  3. 블루-녹색 갈색, 파란-녹색 및 갈색 페인트를 함께 혼합 하 고 그들의 기여를 상호로 변화 하 여에서 껍질 색 영역을 확장 하는 중간 색상을 혼합 (예:, 파란 녹색의 부분 갈색 페인트: 10:0, 9:1, 8:2, 7:3, 6:4, 5:5, 4:6, 3:7, 2:8, 1:9, 0:10, 그림 1E참조).
    1. 더 많은 중간 색상을 생성 하기 위해 심지어 양의 이러한 중간 색상을 함께 혼합 하 고 독특한 색상의 원하는 번호를 만들 때까지 반복 합니다. 파란-녹색의 동등한 혼합물 및 갈색 회색 중간색을 생산할 예정 이다 하지만이 색상 흰색 또는 베이지색을 사용 하 여 필요에 따라 조정할 수 있습니다. 더 정확한 색상 (예를 들어, 특정 호스트 달걀의)가 필요를 사용 하 여 모델을 혼합 하는 감법 색상 페인트의 독특한 조합 스펙트럼 반사율을 예측 하 고 낮은 생산 혼합물을 사용 하 여 그냥 두드러진 다름 (JND) 하는 원하는 색상 (참조 단계 3.3-3.7).
  4. 빈 22 mL 알루미늄 페인트 튜브에서 페인트를 저장 합니다.
    1. 잘라 한 모퉁이의 작은 부분을 가진 플라스틱 샌드위치 봉지에 페인트를 놓습니다. 튜브에 비닐 봉지의 끝을 배치 하 고 테이블에 대해 부드럽게 튜브를 도청 튜브에 페인트를 짠 다.
    2. 튜브 접착 가장자리를 사용 하 고 적어도 3-4 회 자체에 끝을 접는 인감.

2. 회화 계란 실험 모델

  1. 실험에 그 모델을 얻을.
    1. 모델 계란 3 차원 사용 하 여 (여기서, 3D) 인쇄 프린터 또는 배포자28에서 구입. 그것은 일관 된 크기의 계란을 생성 하 고28모양 때문에,이 간단한 접근에 것이 좋습니다.
      참고: 모델 계란 또한 석고, 점토, 나무 또는 다른 물질에서 유행 될 수 있습니다.
  2. 기본 색상을 방해 각 계란에 티타늄 화이트의 심지어 코트를 추가 합니다.
  3. 집게를 사용 하 여 각 계란을 잡고, 유일 하 게 각 계란을 고품질 아크릴 페인트와 깨끗 한 브러쉬를 사용 하 여 원하는 색상을 페인트.
  4. 헤어 드라이어를 사용 하 여 각 갓 칠한 달걀의 건조 과정을 속도를 설정 하는 멋진.
  5. 계란은 완전히 건조 되 면 달걀에 있을 수 있습니다 어떤 범프 내려 모래는 샌드 페이퍼를 사용 합니다.
    1. 2.3 단계를 반복 하 여 계란은 어떤 덩어리 없이 페인트의도 코팅. 계란 두 개 이상의 코트 필요합니다.
  6. 신중 하 게이 페인트 브러시와 함께 적용 하 고 신중 하 게 칫 솔을 가진 페인트 spattering 모델 계란에 어떤 명소를 추가 합니다. 하나의 코트만이 필요 합니다.
    주의: 복제 자외선 (UV) 반사율 바란다면 UV 페인트;의 외 투를 적용 그러나,이 하지 않는 한 이러한 페인트를 사용 하 여 권한 기관, 주/지방, 및 연방 허용 하는 사무실에서 얻은 권장 하지 않습니다.

3. 색상 측정

  1. 전원 버튼을 눌러는 분석기를 켭니다.
  2. SD 카드 슬롯 및 빨간색 키를 눌러 시스템을 취소 버튼, 링크 삽입 SD 카드 녹색 수락 버튼을 누르면 "파일 시스템"을 선택, 메뉴 버튼을 눌러 "SD 카드 찾기"를 선택 합니다. 나중에, 시간 또는 홈 버튼을 눌러 두 빨간 취소 버튼을 누릅니다.
  3. 분석기와 빛은 광섬유 케이블 연결할 소스.
    1. 조명 모듈을 "광원" 이라는 말을 연결 하 고 분석기 모듈 "분석기"를 표시 하는 끝.
  4. 섬유 광섬유 프로브 끝에 프로브 팁을 삽입 합니다.
    참고: 한 예 프로브 팁 인쇄 3D 프린터에는 추가 코드 파일로 사용할 수입니다. 이 개체는 선택의 손잡이 스레딩 필요 합니다.
    1. 샘플 사이의 신호 대 잡음 비를 최대화 하는 측정 프로브 (예를 들어, 5 m m) 거리를 설정 합니다. 유연한 눈금자를 사용 하 여 일관 된 측정 거리를 확인 합니다.
      참고: 정확한 거리 격자 및 슬릿 폭, 광섬유 폭, 그리고 광원의 각 개별 분석기의 독특한 조합으로 달라 집니다. 모든 측정에 대 한 동일한 거리를 유지 합니다. 유연한 규칙은 추가 코드 파일로 다운로드할 수 있습니다.
    2. 일치 정상적인 측정 각도 (90 °)를 사용 하 여 자연 호스트 계란 또는 모델 계란 광택 표면, 어떤 경우에 45 ° 일치 간접 측정 각도 사용 하지 않는 한. 모든 계란, 진짜와 인공, 같은 각도 사용 하 여 측정 합니다.
    3. 95% 에탄올과 프로브 팁 세척.
  5. 세 번 아래쪽 버튼을 눌러 광원을 켭니다, 그리고 PX-램프 녹색 수락 버튼을 눌러, 스크롤 오른쪽 버튼을 눌러 설치 를 선택, "타이밍 컨트롤" 스크롤 마우스 오른쪽 단추를 눌러, 아래를 클릭 버튼을 세 번 선택한 후 무료 실행 눌러는 적용 단추.
    1. 어떤 측정을 복용 하기 전에 적어도 15 분 동안 기다립니다.
  6. 보정 고는 분석기를 구성 합니다. 이렇게 하려면 홈 버튼을 누르면 다음 선택 왼쪽 스크롤 키를 눌러 "도구" 버튼, 메뉴 버튼을 눌러 "수동 제어"를 선택 고 "인수 매개 변수 선택" 메뉴 버튼을 눌러.
    1. Boxcar를 스크롤 마우스 오른쪽 단추를 두 번, 누르고 다음 메뉴 버튼을 5 번을 눌러 기차 설정을 증가 바로 두 개의 공간으로 커서를 이동 스크롤 마우스 오른쪽 버튼을 눌러 5 스무 딩을 설정 합니다. 완료 되 면 녹색 수락 버튼을 누르면 "동의"를 선택 합니다.
    2. 10 버튼, 메뉴를 눌러 다음 메뉴 버튼을 한 번 눌러 사람을 이동 하 여 스크롤 마우스 오른쪽 단추를 두 번 누르면 10의 값을 조정 하 여 두 군데 장소 오른쪽으로 이동 하 여 설정된 평균 스크롤 오른쪽 버튼 o를 눌러 배치 후부 터와 한 번 메뉴 버튼을 눌러 0이 감소. 완료 되 면 녹색 수락 버튼을 누르면 "동의"를 선택 합니다.
    3. 홈 버튼을 누르면, 메뉴 버튼을 눌러 반사율 을 선택 하 고 흰색 표준에 단단히 프로브를 배치. 다음 메뉴 버튼을 눌러 표준 흰색 참조를 저장 합니다. 어두운 표준 스크롤 오른쪽 버튼을 눌러 저장 하 고 메뉴 버튼을 눌러는 반사율을 봅니다.
  7. 6 번 두 번 두 번 계란의 적도에 무딘 극 (계란의 넓은 끝), 및 날카로운 극 (좁은 끝) 근처 두 번 측정 하 여 각 달걀 껍질의 반사율을 측정 합니다. 관광 명소 또는 하지를 피할 수 있습니다 여부를 보고 해야 합니다. 실험적인 계란 뿐만 아니라 호스트의 계란에 이것을 수행 합니다.
  8. 반사율 곡선, 컬러 분석 소프트웨어29를 사용 하 여 노이즈를 부드럽게 스팬 nm 부드럽게 0.25와 로컬 가중치 다항식 함수를 사용 합니다. 밝기, 같은 색상 점수 (단계 3.7)에 그 모델의 지역 사이 크게 반복 있다면, 다시 달걀 (2.2-2.6 단계); 그렇지 않으면, 전체 계란 계란 모델 채색 평균.
  9. 질문에 대 한 상대적 포토 리셉터 감도의 가장 적절 한 설정에서 결정 합니다.
    참고:이 일반적인 자외선 나 바이올렛 민감한 조류, 수 또는 한 번 상대 감도30,,3132모델을 선택할 수 있습니다.
  10. 각 포토 리셉터의 양자 잡는 다33 계량, 단일34 와 더블 콘35,36, 껍질 반사율, 포토 리셉터 감도, 및 적합 한 제품을 통합 하 여 (즉, 300-700 nm) 조류 시각적인 스펙트럼에 걸쳐 방사 스펙트럼.
    1. 사용 상대 양자 조류 사면체 색상 공간33,37내 좌표를 생성 하는 예상을 잡아. 확인, 양자 캐치와는 달리, 이러한 상대 양자 합계 1 잡는 다.
  11. 추정, JND에서, 호스트 달걀 껍질 사이 discriminability 사용 양자 캐치 (3.10 단계) 색상 (단계 2.6.1 참조)와 신경 소음 제한 visual 모델32 를 사용 하 여 각 외국 계란의 인식된 색상 , 38 , 39.
    1. 동일한 분 광 계 및 가능 하면 모델 계란 (3.7), 단계를 측정 하는 데 사용 하는 광원을 사용 하 여 호스트의 껍질 채색을 측정 합니다.
      참고: 실용적인 또는 병 참 술 고려 사항 만들 수 있습니다이 불가능 한, 어떤 경우에 평균 호스트 껍질 채색을 설정할 다른 둥지에서 계란을 호스트의 하위 집합을 측정.
    2. 웨버 분수를 사용 하 여 0.140의 긴 웨이브 민감한 콘.
    3. 콘의 관계 되는 풍부 그리고 더블 콘30의 주요한 일원을 위한 계정.
      참고: 사용 되는 계란 색 자연 껍질 색에 그라데이션에만 있다면, 호스트와 실험적인 계란 JND 곱할 수 1 또는-1 (예를 들어, 파랑-녹색 또는 갈색, 참조 어느 극단에 차이 차별화 하 여 단계 1.1.1–1.1.2)입니다. 경우 사용 되는 계란 색이을 걸쳐 여러 그라디언트 색상 공간, 계란 perceptually 유니폼 색도 다이어그램41을 사용 하 여 인지할 수 색상 차이 요약 합니다. 이 유형의 다이어그램 내의 좌표 방향 및 인식된 색상 차이 실험 계란의 크기를 설명 하 고 호스트 계란 색 및 이러한 추가 분석에 사용할 수 있습니다.

4. 현장 작업

  1. 공부를 종을 결정 합니다.
    참고: 고려해 야 할 요소 포함 (하지만 제한 되지 않는다) 호스트 또는 기생충 종 및 호스트 인지는 파악42 또는 펑크43 rejecter, 사용 되는 계란의 종류에 영향을 미칠 것입니다 풍부 (예를 들어, 하드를 사용 하지 마십시오 인공 모델 계란 빵 꾸 분리기44).
  2. 체계적으로 연구 영역에 둥지에 대 한 검색. 일부 종45에 합리적인 출발점을 제공할 수 있는 이전 중첩 레코드를 확인 합니다.
    참고: 표시 마커 또는 신고 포식46;의 위험을 증가할 수 있다 따라서, 휴대용 GPS를 대신 사용 하십시오.
  3. 매일 직접 또는 비디오 녹화 방법을 사용 하 여 (단계 4.4); 실험의 시작까지 각 호스트 달걀의 존재를 기록 하는 그 둥지를 모니터링 예를 들어 1 일 클러치 완료 후입니다.
    참고: 실험 결론 (단계 4.6) 때까지 계속 됩니다이 매일 모니터링.
    1. 성인 경보 전화 수신 하 고 그들은 계속 30 이상 지역을 떠나 s. 경우 어떤 잠재적인 둥지 육 식 동물, 특히 경우 (예를 들어, corvid) 시각 지향적인된 프레데터 둥지를 접근 하지 마십시오.
    2. 즉, 서로 다른 위치에서 접근 및 허가 둥지 포유류 포식 자 둥지에 직접 화학 신호를 따라 갈 수 없어 그래서 둥지, 과거 걸어.
      참고:이 방법은 수 있습니다 가능한 일부 서식 지, 즉 조밀한 갈 대 침대에서.
    3. 항상 둥지 및 둥지 주변에 물리적 방해를 최소화 합니다.
    4. 얻지 않는다 둥지 주변 둥지 건물 기간 동안 많은 새 포기 하는 것은 둥지 들은 계란-누워46이전 방해 때문에.
  4. 부드럽게 둥지의 컵의 측에 그것을 밀어서 호스트의 둥지에 실험적인 달걀을 추가 합니다. 그것은 호스트의 계란을 손상 시킬 수 실험 모델을 드롭하지 않습니다.
    참고: 치료를 임의로 할당 합니다.
    1. 경우 호스트 부모 근처에 남아 있고 따라서 인공 기생47의 행위를 목격 하는 기회를 있다 기록. 기록 및 통계 호스트 둥지47에서 플러시 했습니다 여부를 나타내는 변수에 대 한 제어. 부모는 멀리 동안 달걀 소개를 실시 합니다.
    2. 시스템에 기생충 제거 호스트 달걀 호스트 달걀을 수집 합니다.
      참고:이 않을 수 있습니다 어디 계란 제거 영향을 주지 않습니다 실험 계란22호스트 응답 호스트에 필요한.
  5. 사용 된 제어 둥지 (둥지 방문, 확인 하 고 처리 하지만 더 실험적인 계란 계란 추가 또는 교환)의 자연 둥지 이탈 속도 확인 하. (4.5.1 단계 참조) 실험 둥지에서 제거 하 여 경우에 제어 둥지에서 호스트 계란을 제거 합니다.
    참고: 중요 한 때문입니다 황폐 특정 외국 계란을 대상으로 응답 하지 않을 수 있습니다 하지만 다른 계란 종류에 대 한 응답을 수 있습니다.
    1. 선택한 제어 둥지 선험적 수 알려진 또는 예상 샘플 크기에 따라 효과 예상 합니다. 둥지 도망 실험 계란 호스트 응답 인지 여부의 통계 결정 (5.1 단계)를 얻을 수 있습니다 때까지 제어 둥지로 모든 n번째 둥지를 지정 합니다.
      참고: 호스트 계란 제거 되 면 호스트 계란 실험 치료에서의 동일한 수를 제거, 하나의 호스트, 5 s 및 다음 바꾸기에 대 한 손에 계란 및 둥지 치료 둥지로 시간의 동일한 길이 남아. 호스트 계란 제거 되지 않습니다 경우 보유 한 호스트 5 s 및 다음 바꾸기에 대 한 손에 계란, 실험적인 둥지에서 보낸 시간 동안 둥지에 남아 (예를 들어, 10 s).
  6. 컨트롤을 포함 하는 각 호스트의 둥지에서 응답을 확인 하기 위해 충분히 둥지를 다시. 실험 조작의 몇 시간 이내에 둥지를 확인 하십시오.
    참고: 일부 수 종, 거부 발생할 수 있습니다; 실험 기생으로 같은 날에 따라서, 그것은48실험 조작 몇 시간 이내에 둥지를 확인 하는 것이 중요입니다.
    1. 둥지 또는 클러치와 직접 접촉을 피하기 위해 망원경 거울을 둥지를 확인할 때 사용 합니다.
    2. 이 nestlings를 계란46위험을 증가 시킬 수 있기 때문에 심한 날씨 (비, 열, 또는 감기)에 관측을 하지 마십시오.
    3. 호스트 소개 계란 대응 하고있다 또는 일정 한 양의 시간 경과 때까지 매일 검사를 수행 합니다.
      참고: 규칙에 따라 5-6 일 동안 둥지에 남아 있는 계란 호스트 간주 됩니다 수락자22; 그러나, 일부 호스트 개인도 나중49 반응 하 고 이러한 응답의 생략 반드시 계란 거절 속도 견적 편견. 이상적으로, 연구원은 그들의 시스템에 거절을 대기의 위 95 %family-wise 신뢰 구간 확인 하 고 그들의 조건으로 이것을 사용 해야 합니다.

5. 통계 분석

  1. 피셔의 정확한 테스트를 사용 하 여 완벽 하 게 무작위 연구에서 (즉, 실험 및 제어 둥지 완벽 하 게 산재 및 따라서 날짜, 클러치 또는 둥지 이탈에 영향을 미칠 것으로 알려져 다른 매개 변수를 놓기에서 차이가 없습니다)의 수를 비교 하 제어 (4.5 단계) 및 치료 둥지 사이 도망. 그렇지 않으면, 일반적으로 더 신중한 접근으로와 잠재적으로 관련 covariates (아래 참조), 일반화 된 선형 모형 (GLM)를 사용 합니다.
    1. 만약 실험 둥지 제어 둥지 보다 상당히 높은 이탈 률, 코드 모두 계란을 제거 하 고 버려진된 계란으로 '거부'.
      참고: 규칙에 따라 호스트는 '거부' 계란 그것은 기생 하는 계란을 인정 했다 고 하거나 그것을 제거 또는 (전체 둥지)와 그것을 포기.
    2. 이탈 속도 실험 사이 다 고 제어 하지 않는 경우에 둥지, 분석에서 도망 제외 되지 않기 때문에 호스트 응답 기생 및 코드 응답을 '배출'로.
      참고: 규칙에 따라, '퇴장'은 달걀 실제로 그것의 둥지에서 제거 되었습니다 때 합니다.
    3. 기록 날짜 및 시간 때 호스트 계란을 거부 했다. 찾는 단계 5.1.1–5.1.2에 따라 응답 변수 레코딩하시오
  2. 피셔의 정확한 시험, 그것의 관련 된 확율 비율, 그리고 그것의 적절 한 신뢰 구간 보고.
  3. (예를 들어, 단계 5.4-5.5) 예측 모델에 추가 됩니다 어떤 의미 있는 covariates에 결정 합니다.
    1. 코딩 (예를 들어, 연속, 범주, 또는 서 수)의 각 covariate 지정 합니다.
    2. 서 수 일 내로 코드 날짜 및 잠재적인 제거를 년 이내에 별도로 센터 날짜 년 또는 계절7,47,,5051변형으로 인해 혼동.
    3. 어떤 covariates 모델 출력에 그들의 낮은 순서 용어 쉽게 해석에 대 한 허용 하는 상호 작용에 관련 된 센터.
      참고: 연구 간의 효과의 간단 비교 있으며 때로는 모델 융합을 향상 시킬 수 있습니다 covariates 스케일링.
  4. 호스트 응답을 예측 (추출 또는 거부 vs 허용) 이항 오류 배포와 로짓 링크 함수 일반화 된 선형 모형 (GLM) 또는 일반화 된 선형 혼합된 모형 (GLMM)를 사용 하 여.
    참고: GLM 또는 GLMM 사이 선택, 데이터에 따라 달라 집니다 그리고 무작위 효과 (예를 들어, 둥지 ID, 년)을 포함 하는 경우. 무작위 요인 적어도 5 수준을 달리 분산 가능성이 잘못 될 추정52는 있어야 합니다.
    1. 분산의 부분 선형 모델53,54에 의해 설명 되었다 표시를 결정 (일반적으로 R2) 계수를 보고 합니다.
  5. 링크를 로그 하 고 얼마나 오래 걸리는 실험 기생 한 GLM 부정적인 이항 오류 분포 (또는 포아송 오류 메일 데이터는 overdispersed 경우) 사용 하 여 응답 하도록 새 예측할.
    참고: 연구원 '대기 시간 응답,' 계란 실험 당일 거부는 0의 대기 시간을 일, 정밀 보고로 응답을 새에 대 한 소요 되는 시간 길이를 참조 하십시오. 너무 많은 0 응답 변수 모델 (> 50%) 0-비정상적 사용 또는 장애물 모델55.
  6. 모델 예측 데이터 만족 하는 경우 확인 하는 진단 도구56 를 설명 하는 분산 모델의 어떤 비율 계량 모델 요약 통계 보고서를 사용 하 여 , 57. 결정 (일반적으로 R2) 계수를 보고 단계 5.4.2를 참조 하십시오.
    1. 부정적인 이항 모델 논집 논집 플롯을 생성 하 고 장착 되어 값에 대 한 피어슨 오차를 플롯 하 여 그래픽 유효성 검사를 사용 하 여 확인 합니다.
      참고: 잘 실행된 모델 outliers 또는 예기치 않은 패턴55해야한다.
    2. Hosmer Lemeshow 테스트 및 진단 도구의 전체 집합을 포함 하는 'binomTools'58 R 패키지에서 사용할 수 있는 다른 진단 등 세상의 맞춤 테스트를 사용 하 여 이항 모델을 확인 합니다.
  7. 일관성과 연구 사이 comparability 목적으로 일관 된 covariates에 대 한 제어를 고려 하십시오.
    참고: 일반적인 covariates 것 클러치 크기22, 날짜59누워, 나이 조작49, 중첩 여부 호스트 둥지 또는 하지47에서 플러시 되었습니다. 많은, 특히 초기 연구 팬 들은 어떤 covariates의 정보를 사용 하지 않았다. 저자 또한 양적 부족 covariates 이러한 연구에 비해 그들의 결과 만들기 위해 covariates 없이 계란 종류 (또는 다양 한 그라디언트)의 효과 분석 해야 합니다.
    1. 정보 이론적인 접근을 사용 하 고 평균 호스트 동작60을 설명 하는 많은 잠재적인 모델의 결과 보고.
      참고: 또는, 모델 선택 알고리즘61단계별 회귀 분석을 사용 합니다. 연구원은 미리 정의 된 조건 (예를 들어, 조정 R2, Mallows' Cp, 아카이 케의 정보 기준, 슈왈츠의 BIC, 또는 p-값)을 사용 하 고 (일반적인 covariates)와 전체 모델 및 최종 축소 모델을 제공 해야 합니다.

결과

화려한 달걀 모델 생성

사용자 정의 페인트 혼합물과 자연 계란의 반사율 스펙트럼은 그림 1A-D에 표시 됩니다. 가만히 기생 연구에 사용 되는 페인트 혼합물 자연 반사율 측정 스펙트럼 모양 (색) 및 크기 (밝기)와 밀접 하 게 일치 해야 합니다. 달성 하는 경우 자연 계란 색으로 ?...

토론

계란 제거 실험 무리 기생충-호스트 coevolution66를 공부 하는 가장 일반적인 방법 이지만, 재료, 기술, 또는 프로토콜 표준화에 공동된 노력 부족은. 이것은 특히 메타 분석에 대 한 문제가입니다. 지금까지 호스트 계란 거절의 우리의 지식, 아니 메타-분석 연구67,68, 모방 또는 비 모방으로 간주 됩니다 포함 한 가운데 방법론 불일치에 대...

공개

대양 광학이이 원고에 대 한 페이지의 비용을 투자 했다.

감사의 말

MEH HJ 반 다니엘 교수 일리노이 대학, 어바나-샴페인에 의해 투자 되었다. 또한, 자금에 대 한 우리 감사 합니다 (M.E.H. T.G.)를 인간 프론티어 과학 프로그램 및 유럽 사회 기금 및 체코 공화국의 국가 예산 프로젝트 아니오. (하 T.G.) CZ.1.07/2.3.00/30.0041입니다. 우리 감사 바다 광학 출판 비용을 커버.

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