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요약

제시된 프로토콜은 디지털 잎 생리학 및 면적별 잎 질량 재구성 방법을 사용하여 고기후 및 고생태학을 재구성하기 위해 화석 잎의 연속적인 잎 생리학적 특성의 디지털 측정 및 분석을 보여줍니다.

초록

기후와 환경은 식물 잎의 크기, 모양 및 이빨 (생리학)에 큰 영향을 미칩니다. 이러한 관계, 특히 목질의 비외엽식물성 속씨식물에서 이러한 관계는 지구 역사의 마지막 ~1억 2천만 년 동안 고대 육상 생태계를 재구성하는 데 적용된 고기후 및 고생태학을 위한 잎 기반 프록시를 개발하는 데 사용되었습니다. 또한 이러한 관계가 살아있는 식물에서 문서화되었다는 점을 감안할 때 식물 진화의 측면과 식물이 기후 및 환경 변화에 어떻게 반응하는지 이해하는 데 중요합니다. 현생 식물과 화석 식물에 대한 이러한 유형의 분석을 수행하려면 재현 가능한 방법론을 사용하여 잎의 생리학을 정확하게 측정해야 합니다. 이 프로토콜은 현생 및 화석 잎에서 다양한 잎 생리학적 변수를 측정하고 분석하기 위한 컴퓨터 기반 방법을 설명합니다. 이 방법을 사용하면 잎의 생리학적 특성, 특히 고기후를 재구성하기 위한 디지털 잎 생리학적 프록시에 사용되는 잎 톱니, 잎 면적, 잎 박리 및 선형성과 관련된 변수를 측정할 수 있으며, 고생태학적 프록시인 면적당 잎 질량을 재구성하는 데 사용되는 잎자루 너비 및 잎 면적을 측정할 수 있습니다. 이 디지털 잎 형질 측정 방법은 화석 및 살아있는 식물에 적용할 수 있기 때문에 고기후 및 고생태학 재구성과 관련된 응용 분야에만 국한되지 않습니다. 또한 잎 형태학의 기능, 잎 발달, 잎 특성의 계통 발생 관계 및 식물 진화를 이해하는 데 도움이 될 수 있는 잎 특성을 탐색하는 데 사용할 수 있습니다.

서문

잎은 식물과 주변 환경 사이의 에너지(예: 빛, 열)와 물질(예: 이산화탄소, 수증기)의 교환을 촉진하는 기본 생산 단위입니다 1,2. 이러한 기능을 수행하기 위해 나뭇잎은 잔잔하고 바람이 많이 부는 공기 속에서 중력에 대항하여 자신의 무게를 기계적으로 지탱해야 한다 3,4. 이러한 본질적인 연결 고리로 인해 잎의 크기, 모양 및 이빨 정도의 여러 측면(생리학)은 잎의 기능과 생체 역학의 세부 사항을 반영하고 환경과 생태에 대한 통찰력을 제공합니다. 선행 연구는 현대 세계 전반에 걸쳐 잎의 생리학, 기후 및 생태학 사이의 관계를 정량화하여 화석 잎 집합체에 적용할 수 있는 프록시를 확립했다 5,6. 이러한 프록시는 고기후 및 고생태학을 재구성할 수 있는 중요한 기회를 제공하고 역사를 통틀어 지구의 다양한 시스템 간의 복잡한 상호 작용에 대한 더 큰 이해에 기여합니다. 이 글에서는 두 가지 프록시를 사용하는 데 필요한 방법을 자세히 설명합니다: 1) 고생태학을 밝히기 위한 면적당 잎 질량 재구성 방법과 2) 고기후를 재구성하기 위한 디지털 잎 생리학.

면적당 잎 건조 질량(MA)은 신식물학과 고식물학 모두에서 자주 측정되는 식물 특성입니다. MA의 주요 가치는, 특히 화석 복원에 있어서, 그것이 잎 경제학 스펙트럼의 일부이며, 잎의 광합성 속도, 잎의 수명, 질량에 의한 잎 영양분 함량을 포함하는 상관관계가 잘 상관된 잎 형질의 조정된 축이라는 것이다7. 화석에서MA 를 재구성할 수 있는 능력은 다른 방법으로는 접근할 수 없는 대사 및 화학 과정을 들여다볼 수 있는 창을 제공하며, 궁극적으로 식물 생태 전략 및 생태계 기능에 대한 유용한 정보를 밝힐 수 있습니다.

Royer et al.5은 잎 잎의 면적과 잎자루의 너비를 기반으로 나무가 우거진 비외떡잎(쌍떡잎식물) 속씨식물 화석 잎의MA를 추정하는 방법을 개발했습니다. 이론적으로 잎자루는 캔틸레버 역할을 하여 최적의 위치 3,4에서 잎의 무게를 유지합니다. 따라서 빔 강도의 가장 중요한 구성 요소를 구성하는 잎자루의 단면적은 잎의 질량과 강한 상관 관계가 있어야 합니다. 잎자루의 모양을 원통형 튜브로 단순화함으로써, 잎자루의 단면적은 잎자루 너비의 제곱으로 표현될 수 있으며, 이를 통해 2차원 화석으로부터 잎 질량을 추정할 수 있다(자세한 내용은 Royer et al.5 참조). 잎 면적을 직접 측정할 수 있습니다. 함께, 잎자루 너비의 제곱을 잎 면적으로 나눈 값(즉, 잎자루 미터법; 표 1) 화석MA에 대한 좋은 대용물을 제공하고 고식물학자들이 현대 형질 기반 생태학에 발을 들여놓을 수 있도록 합니다. MA 재구성 방법은 또한 활엽수 및 잎자루 겉씨식물 5,8, 초본 속씨식물8 및 양치류9로 확장되었으며, 이는 목본 쌍떡잎 속씨식물 및 서로 다른 관계에서 관찰된 관계와 다른 관계를 생성했습니다. 확장된 목디 쌍떡잎식물 데이터셋과 사이트수준에서 MA의 분산과 평균을 재구성하기 위한 새로운 회귀 방정식을 통해 화석 식물군의 목본 쌍떡잎식물 속씨식물 중에서 잎 경제 전략의 다양성과 가장 널리 퍼져 있는 전략을 추론할 수 있다10.

생리학적 잎 형질과 기후 사이의 관계는100년 이상 동안 알려져 왔습니다 11,12. 특히, 목본쌍떡잎식물 속씨식물(woody duot angiosperm leaves)의 생리학적 구조는 온도 및 습도와 밀접한 상관관계가 있다13. 이 관계는 육상 고기후에 대한 수많은 단변량 14,15,16,17 및 다변량 6,18,19,20,21,22 잎 생리학적 프록시의 기초를 형성했습니다. 단변량 및 다변량 잎 생리학적 고기후 방법은 모두 지구 역사의 마지막 ~ 1 억 2 천만 년 (백악기에서 현대까지)에 걸쳐 모든 대륙의 속씨 식물이 지배하는 화석 식물군에 널리 적용되었습니다 23.

잎 생리학적 고기후 프록시에서 사용되는 두 가지 기본 관찰은 1) 잎 크기와 평균 연간 강수량(MAP) 간의 관계와 2) 잎 이빨(즉, 잎 가장자리의 외부 돌출부)과 평균 연간 온도(MAT) 간의 관계입니다. 구체적으로, 한 지역에서 모든 목본 쌍떡잎식물 종의 평균 잎 크기는 MAP와 양의 상관관계가 있으며, 이빨의 크기와 수 외에도 톱니가 있는 지역에서 목본 쌍떡잎 속씨식물 종의 비율은 MAT 6,12,13,14,15,16,24와 음의 상관관계가 있습니다.

이러한 잎의 생리학-기후 관계 사이의 기능적 연결은 이론과 관찰 1,2,25에 의해 강력하게 뒷받침됩니다. 예를 들어, 더 큰 잎은 더 큰 광합성 표면적을 제공하지만, 더 두꺼운 경계층 1,26,27로 인해 더 큰 지지력이 필요하고, 증산을 통해 더 많은 물을 잃고, 더 많은 현열을 유지합니다. 따라서 더 큰 잎은 더 습하고 더운 환경에서 더 흔한데, 그 이유는 증가된 증산을 통한 수분 손실이 잎을 효과적으로 냉각시키고 문제가 적기 때문입니다. 대조적으로, 더 건조하고 더운 기후에서 더 작은 잎은 수분 손실을 줄이고 대신 현열 손실을 증가시킴으로써 과열을 방지합니다28,29. 어떤 요인 또는 요인의 조합이 기능적 연결을 설명하는 데 가장 강력하게 기여하는지에 대한 세부 사항은 다른 잎 형질에 대해 수수께끼로 남아 있습니다. 예를 들어, 잎 냉각, 효율적인 새싹 패킹, 얇은 잎의 지원 및 공급 향상, hydathodes를 통한 내장화, 조기 시즌 생산성 향상을 포함하여 잎 이빨-MAT 관계를 설명하기 위해 몇 가지 제안 된 가설이 있습니다 30,31,32,33.

대부분의 잎 생리학적 고기후 프록시는 연속 변수의 정량적 측정보다는 잎 형질의 범주적 분할에 의존하여 몇 가지 잠재적인 단점을 초래합니다. 범주형 접근법은 기후와 밀접한 상관관계가 있는 연속적인 측정에 의해 포착된 보다 자세한 정보(예: 이빨 수, 잎 선형성)의 통합을 제외하며, 이는 고기후 추정치 6,20,34의 정확도를 감소시킬 수 있습니다. 또한, 일부 잎 형질 점수 매기기 방법에서는 범주적으로 점수가 매겨지는 형질이 모호하여 재현성 문제를 일으킬 수 있으며, 일부 형질은 기후에 대한 기능적 연관성을 뒷받침하는 경험적 증거가 제한적입니다 6,15,16,35,36.

이러한 단점을 해결하기 위해 Huff 등[20]은 DiLP(digital leaf physiognomy)로 알려진 방법으로 연속적인 잎 특성을 디지털 방식으로 측정할 것을 제안했습니다. 이전 방법에 비해 DiLP의 주요 장점은 1) 사용자 간에 신뢰할 수 있게 측정할 수 있고, 2) 본질적으로 연속적이며, 3) 기후와 기능적으로 연결되고, 4) 성장기 사이에 표현형 가소성을 표시하는 특성에 의존한다는 것입니다 6,37. 이로 인해 이전의 잎 생리학적 고기후 방법보다 MAT와 MAP에 대한 더 정확한 추정치가 나왔다6. 게다가, 이 방법은 손상되고 불완전한 잎을 설명하기 위한 단계를 제공함으로써 화석 기록의 불완전한 특성을 수용한다. DiLP 방법은 광범위한 지질학적 시간 6,38,39,40,41,42에 걸쳐 여러 대륙의 다양한 화석 식물군에 성공적으로 적용되었습니다.

다음 프로토콜은 이전 작업 5,6,20,34에서 설명한 프로토콜의 확장입니다. DiLP 및 MA 재구성 방법을 사용하여 목본 쌍떡잎식물 속씨식물 화석 잎으로부터 고기후 및 고생태학을 재구성하는 데 필요한 절차를 설명합니다(이 프로토콜의 사용을 통해 측정 및 계산된 변수에 대한 설명은 표 1 참조). 또한 이 프로토콜은 DiLP또는 MA 분석에 포함되지 않지만 구현하기 쉽고 잎 생리학의 유용한 특성화를 제공하는 잎 특성을 기록하고 계산하는 단계를 제공합니다(표 1). 프로토콜은 다음과 같은 형식을 따릅니다: 1) 화석 잎 이미징; 2) 잎 디지털 준비, 5가지 가능한 준비 시나리오로 구성됨; 3) 동일한 5가지 가능한 준비 시나리오로 구성된 리프 디지털 측정; 4) R 패키지 dilp10을 사용한 DiLP및 MA 분석.

MA 재구성을 위한 프로토콜은 둘 다 서로 나란히 준비하고 측정하기 편리하기 때문에 DiLP 프로토콜 내에 내장되어 있습니다. 사용자가MA 분석 에만 관심이 있는 경우 잎 가장자리의 톱니가 있는지 여부에 관계없이 DiLP 준비 시나리오 2에 설명된 준비 단계와 잎자루 너비, 잎자루 면적 및 잎 면적 측정만 설명하는 측정 단계를 따라야 합니다. 그런 다음사용자는 MA 재구성 을 수행하는 dilp R 패키지에서 적절한 기능을 실행할 수 있습니다.

프로토콜

1. 화석 잎 이미징

  1. 나뭇잎 화석을 카메라 아래에 놓고 예를 들어 화석 아래에 쐐기를 박기 위해 샌드박스나 퍼티를 사용하여 가능한 한 평평하게 놓여 있는지 확인합니다.
    참고: 단일 블록에서 여러 표본을 촬영할 때는 화석의 세부 사항이 명확하고 선명한지 확인하기 위해 별도로 클로즈업으로 촬영하는 것이 가장 좋습니다. 화석을 검은색 펠트나 벨벳과 같은 단색의 어두운 무광택 배경에 놓는 것도 유용합니다.
  2. 눈금 막대를 수평으로 잎과 같은 수직면에 놓고 화석에 가깝게 배치하되 화석의 어떤 부분도 덮지 않도록 합니다. 화석을 둘러싼 매트릭스가 거의 또는 전혀 없는 경우, 스케일은 사진 프레임 내에 배치되고 초점이 맞춰져야 합니다.
  3. 카메라 삼각대나 복사 스탠드를 사용하여 렌즈를 바위 표면과 평행하게 하여 카메라를 화석 잎 바로 위에 놓습니다. 나뭇잎의 디테일을 선명하게 포착하려면 렌즈/카메라의 초점 거리를 유지하고 전체 화석이 사진의 프레임 내에 있도록 하면서 카메라를 화석에 최대한 가깝게 배치하십시오.
    참고: 가능하면 고해상도 디지털 카메라와 수동 초점이 있는 매크로 렌즈를 사용하고 처리할 잎에 선명하게 초점을 맞출 수 있는 충분한 피사계 심도를 사용하는 것이 가장 좋습니다.
  4. 간접 조명을 사용하여 표본의 전체 윤곽을 명확하게 볼 수 있도록 필요에 따라 화석에 조명을 비춥니다. 각 화석에 대한 조명을 재조정해야 하는 경우가 많습니다.
  5. 화석 잎을 사진으로 찍고 이미지 파일에 적절하게 레이블을 지정합니다.

2. 디지털 준비

참고: 이러한 프로토콜 전체에서 사용되는 리프 아키텍처 용어의 그림은 그림 1에 나와 있습니다. 의사결정 트리(그림 2)와 제공된 예제(그림 3)를 사용하여 측정할 화석 잎에 적용할 수 있는 준비 시나리오를 결정하고 해당 섹션으로 진행하십시오. 준비 단계에서 추가 고려 사항에 대해서는 표 2 를 참조하십시오. 잎이 시나리오 1 또는 5에 해당하는 경우 잎은 정량적 잎 생리학적 측정을 위해 준비할 수 없습니다.

  1. 시나리오 2: 면적 또는 절반 면적이 보존되거나 재구성될 수 있는 전체 여백이 있는 잎.
    1. 이미지 처리 소프트웨어(예: Adobe Photoshop 또는 GIMP)에서 파일을 엽니다. 필요한 경우 이미지를 자르면 최종 파일 크기를 줄이는 데 도움이 되지만 축척 막대가 계속 포함되도록 합니다.
    2. 이미지 > 캔버스 (Photoshop)를 클릭하여 작업 영역의 너비를 두 배로 늘립니다. 이미지 > 캔버스 크기 (GIMP). 현재 캔버스의 오른쪽이나 왼쪽에 새 캔버스를 추가하는 것이 좋습니다.
    3. 잎 가장자리를 약간 재구성해야 하는 경우 잎 면적과 모양을 반 잎 또는 전체 잎에서 더 안정적으로 측정할 수 있는지 여부를 결정합니다(그림 3).
    4. 암석 매트릭스에서 잎을 복사합니다. 올가미 도구를 사용하여 잎자루가 있는 경우 잎자루를 포함하여 전체 또는 절반 잎을 추적합니다( 표 2 참조). 선택 영역을 복사하여 붙여넣고 캔버스의 열린 영역에 배치합니다. 이 선택 항목의 복사본 두 개를 붙여넣는 것이 좋으며, 하나는 준비 프로세스를 다시 시작해야 하는 경우 돌아갈 수 있도록 편집되지 않은 복사본입니다.
    5. 적절한 색상의 선(일반적으로 흰색 배경의 경우 검은색)을 사용하여 여백의 손상된 부분을 수리합니다. 예를 들어 페인트 브러시나 선 도구를 사용하여 여백이 안정적으로 재구성되도록 손상된 여백에 걸쳐 있는 선을 그립니다. 선이 보일 수 있을 만큼 충분히 두껍고(~1-2pt 무게) 손상된 영역을 가로질러 여백을 연결하는지 확인하십시오.
    6. 올가미 도구를 사용하여 잎자루가 있는 경우 잎자루를 제거합니다.
      1. 시각적으로, 잎자루와 접촉하는 지점까지 밑동을 따라 잎 가장자리를 따라가는데, 잎자루는 종종 색이 더 어둡고 독특한 정맥이 없습니다. 거기에 올가미 점을 놓습니다. 잎의 다른 절반에도 동일한 작업을 수행하고 두 번째 점을 놓습니다.
        참고 : 잎 밑부분이 대칭이면 선은 잎자루에 ~ 수직입니다. 비대칭이면 선이 비스듬히 기울어집니다.
      2. 잎자루 전체를 둘러싸고 선택을 마칩니다. 잘라서 붙여 넣거나 이동 도구를 사용하여 잎자루를 잎 잎 옆에 놓되 건드리지 마십시오.
        참고: 잎자루가 잎 잎에 부착되는 곳 아래로 기부가 확장되는 cordate 또는 lobate 잎 기부의 경우, 잎자루는 잎자루가 잎 잎에 부착되는 곳 아래의 잎 기부 위에 놓일 가능성이 있습니다. 잎자루가 실제로 붙어있는 부분을 잘라내고, 잎자루 가장자리를 면밀히 추적하고, 그로 인해 손상된 잎자루를 수리하십시오. 이것은 대부분의 화석에서 보기 어려울 수 있다는 것이 인정되고 있다.
    7. 필요한 경우 이미지의 마지막 영역을 잘라 파일 크기를 줄입니다. 완성된 준비된 이미지가 어떻게 표시되어야 하는지에 대한 예는 그림 3 을 참조하십시오.
  2. 시나리오 3: 면적 또는 절반 면적을 재구성할 수 없지만 두 개의 연속된 이빨이 ≥있고 잎의 ≥25%가 보존된 이빨이 있는 잎
    참고: 치아 측정은 이 범주의 잎에서 측정할 수 있는 유일한 특성이므로 잎은 이러한 측정을 위해서만 준비됩니다.
    1. 이미지 처리 소프트웨어(예: Adobe Photoshop 또는 GIMP)에서 파일을 엽니다. 필요한 경우 이미지를 자르면 최종 파일 크기를 줄이는 데 도움이 되지만 축척 막대는 여전히 포함되어 있습니다.
    2. 이미지 > 캔버스 (Photoshop)를 클릭하여 작업 영역의 너비를 4 배로 늘리십시오. 이미지 > 캔버스 크기(김프). 현재 캔버스의 오른쪽이나 왼쪽에 새 캔버스를 추가하는 것이 좋습니다.
    3. 암석 매트릭스에서 잎을 복사합니다. 올가미 도구를 사용하여 잎자루가 있는 경우 잎자루를 포함하여 보존된 잎의 범위를 추적합니다. 여백의 손상된 부분을 정확하게 추적하는 것에 대해 걱정하지 마십시오. 선택 영역을 복사하여 붙여넣고 캔버스의 열린 영역에 배치합니다. 이 선택 항목의 복사본 두 개를 붙여넣는 것이 좋으며, 하나는 준비 프로세스를 다시 시작해야 하는 경우 돌아갈 수 있는 편집되지 않은 버전입니다.
    4. 있는 경우 올가미 도구를 사용하여 잎에서 잎자루를 제거합니다.
      1. 시각적으로, 잎자루와 접촉하는 지점까지 밑동을 따라 잎 가장자리를 따라가는데, 잎자루는 종종 색이 더 어둡고 독특한 정맥이 없습니다. 거기에 올가미 점을 놓습니다. 잎의 다른 절반에도 동일한 작업을 수행하고 두 번째 점을 놓습니다.
        참고: 잎 밑부분이 대칭이면 선은 잎자루에 ~수직이 되고, 비대칭이면 선이 비스듬히 기울어집니다.
      2. 잎자루 전체를 둘러싸고 선택을 마칩니다. 잘라서 붙여 넣거나 이동 도구를 사용하여 잎자루를 잎 잎 옆에 놓되 건드리지 마십시오.
        참고: 잎자루가 잎 잎에 부착되는 곳 아래로 기부가 확장되는 cordate 또는 lobate 잎 기부의 경우, 잎자루는 잎자루가 잎 잎에 부착되는 곳 아래의 잎 기부 위에 놓일 가능성이 있습니다. 잎자루가 실제로 붙어있는 부분을 잘라내고, 잎자루 가장자리를 면밀히 추적하고, 그로 인해 손상된 잎자루를 수리하십시오. 이것은 대부분의 화석에서 보기 어려울 수 있다.
    5. 올가미 도구를 사용하여 여백의 손상된 부분에 인접한 영역을 제거합니다.
      1. 손상된 부분을 경계로 하는 여백을 따라 한 지점에서 선택을 시작하고 해당 지점에서 해당 주요 정맥에 수직인 주요 정맥까지 직선을 그립니다(그림 4). 손상에 가장 가까운 보존된 일차 치아 부비동에서 선택을 시작합니다. 이렇게 하면 치아의 측면이 후속 측정에서 내부 둘레로 포함되지 않고 보조 치아가 기본 치아인 것처럼 측정되지 않습니다. 치아가 멀리 떨어져 있는 경우 보존된 여백이 너무 많이 제거될 수 있으므로 적합하지 않을 수 있습니다(그림 4).
      2. 손상된 여백의 다른 경계와 수평이 될 때까지 대정맥을 따라 선택을 진행하고 대정맥에 수직인 여백까지의 직선을 그립니다(그림 4).
        참고: 깃 모양 잎(그림 1A)의 경우, 농맥이 있거나 없는 경우(Ellis et al.43 참조), 주요 정맥은 주요 정맥(즉, 중간 정맥)입니다. 손바닥 모양의 잎맥이 있는 잎(그림 1B,D)의 경우, 대맥이 가장 가까운 1차 정맥입니다(예: 그림 4B). 깃모양으로 잎이 있는 잎(그림 1C)의 경우, 손상이 깃모양 엽에 있는 경우 주요 정맥은 엽에 영양을 공급하는 정맥(일반적으로 2차 정맥)입니다.
      3. 선택을 완료하고 리프의 이 부분을 삭제합니다. 잎의 모든 손상된 부분에 대해 반복합니다.
    6. 이 준비된 잎을 복사하여 붙여 넣고 캔버스의 열린 공간에 놓습니다.
    7. 올가미 도구를 사용하여 치아를 제거하십시오.
      1. 잎 정점, 엽 정점 중 하나 또는 잎 조각의 가장 정점 치아에서 시작하여 해당 잎, 엽 또는 조각을 따라 각 주요 치아 부비동에서 선택합니다(그림 5; 기본 및 보조 치아를 구별하는 방법 및 엽에서 치아를 구별하는 방법에 대한 팁은 보충 그림 1, 보충 그림 2 참조). 치아를 자를 때 적절한 규칙을 따르십시오(표 2; 보충 그림 3).
        알림: 1차 치아는 종종 기저부와 정점으로 갈수록 작아집니다.
      2. 가장 기저부 치아의 치근단 부비동을 선택한 후 확장 규칙을 적용합니다(표 2; 보충 그림 4) 시퀀스의 마지막 치아를 잘라냅니다.
      3. 이빨을 건드리지 않고 제거한 상태에서 잎 잎 옆의 이빨을 잘라 붙여서 이빨을 제거합니다. 제제에 이빨을 제거해야 하는 추가 잎엽 또는 조각이 있는 경우 모든 이빨이 제거될 때까지 위의 단계를 반복합니다.
    8. 원래 컷아웃 리프의 추가 버전이 생성된 경우 추가 버전을 삭제합니다. 필요한 경우 이미지의 마지막 영역을 잘라 파일 크기를 줄입니다. 완성된 준비된 이미지가 어떻게 표시되어야 하는지에 대한 예는 그림 3 을 참조하십시오.
  3. 시나리오 4: 면적 또는 잎 면적이 보존되거나 재구성될 수 있는 톱니잎
    1. 이미지 처리 소프트웨어(예: Adobe Photoshop 또는 GIMP)에서 파일을 엽니다. 필요한 경우 이미지를 자르면 최종 파일 크기를 줄이는 데 도움이 되지만 축척 막대는 여전히 포함되어 있습니다.
    2. 이미지 > 캔버스 (Photoshop)를 클릭하여 작업 영역의 너비를 4 배로 늘리십시오. 이미지 > 캔버스 크기(김프). 현재 캔버스의 오른쪽이나 왼쪽에 새 캔버스를 추가하는 것이 좋습니다.
    3. 잎을 어떻게 준비할 것인지 결정하십시오. 잎 면적/모양 측정은 전체 잎 또는 반 잎에서 이루어져야 하며, 어떤 옵션이 더 정확한 측정을 얻을 수 있는지 결정하십시오. 치아 측정은 보존된 여백의 모든 섹션을 따라 이루어져야 합니다. 일부 경우에, 잎 면적/모양 측정은 톱니 변수가 측정되는 부분 집합과 잎의 다른 부분 집합에서 발생할 수 있습니다.
      참고: 제공된 예(그림 6)에서는 반 잎이 전체 잎보다 더 안정적으로 재구성될 수 있다고 결정되었습니다. 오른쪽 하단의 보존된 여백(>1개의 보존된 치아)이 치아 측정에 포함되었습니다. 시나리오 4에 대한 다음 프로토콜은 제공된 예제(그림 6)를 대략적으로 따르지만 세부 사항은 준비 컨텍스트에 따라 약간 다를 수 있습니다.
    4. 암석 매트릭스에서 나뭇잎을 복사하고 보존된 모든 여백을 포함해야 합니다.
      1. 올가미 도구를 사용하여 잎자루가 있는 경우 잎자루를 포함하여 잎의 가장자리를 추적합니다. 제거되기 때문에 면적/모양 측정에 정확하게 포함되지 않을 여백의 손상된 부분(예: 그림 6의 잎 오른쪽 절반)을 추적하지 마십시오.
      2. 선택 영역을 복사하여 붙여넣고 캔버스의 열린 영역에 배치합니다. 이 선택 항목의 복사본 두 개를 붙여넣는 것이 좋으며, 하나는 준비 프로세스를 다시 시작해야 하는 경우 돌아갈 수 있도록 편집되지 않은 복사본입니다.
    5. 있는 경우 올가미 도구를 사용하여 잎에서 잎자루를 제거합니다.
      1. 시각적으로, 잎자루와 접촉하는 지점까지 밑동을 따라 잎 가장자리를 따라가는데, 잎자루는 종종 색이 더 어둡고 독특한 정맥이 없습니다. 거기에 올가미 점을 놓습니다. 잎의 다른 절반에도 동일한 작업을 수행하고 두 번째 점을 놓습니다.
        참고 : 잎 밑부분이 대칭이면 선은 잎자루에 ~ 수직입니다. 비대칭이면 선이 비스듬히 기울어집니다. 잎자루 전체를 둘러싸고 선택을 마칩니다.
      2. 잘라서 붙여 넣거나 이동 도구를 사용하여 잎자루를 잎 옆에 놓되 만지지 마십시오.
        참고: 잎자루가 잎 잎에 부착되는 곳 아래로 기부가 확장되는 cordate 또는 lobate 잎 기부의 경우, 잎자루는 잎자루가 잎 잎에 부착되는 곳 아래의 잎 기부 위에 놓일 가능성이 있습니다. 잎자루가 붙어있는 곳을 잘라내고, 잎자루 가장자리를 면밀히 추적하고, 그로 인해 손상된 잎자루를 수리하십시오(보충 그림 5). 이것은 대부분의 화석에서 보기 어려울 수 있다.
    6. 잎자루가 제거된 격리된 잎을 복사하여 붙여넣어 치아 측정을 준비하기 위한 두 번째 복사본을 만들고 캔버스의 열린 공간에 놓습니다.
    7. 잎 면적과 모양 측정을 위해 잎 버전을 준비합니다.
      1. 반 잎을 준비하는 경우 올가미 도구를 사용하여 여분의 잎 재료를 잘라내어 완전한 반 잎만 남게 합니다. 완전한 잎을 준비하는 경우 잎 재료를 제거하지 마십시오.
      2. 필요한 경우 선 또는 페인트 브러시 도구(일반적으로 흰색 배경의 경우 검은색 선)를 사용하여 적절한 색상의 선을 사용하여 여백을 따라 손상된 부분을 복구합니다. 선이 보일 수 있을 만큼 충분히 두껍고(~1-2pt 무게) 손상된 영역을 가로질러 여백을 연결하는지 확인하십시오.
    8. 치아 측정을 위해 잎의 버전을 준비합니다.
      1. 올가미 도구를 사용하여 여백의 손상된 부분에 인접한 영역을 제거합니다.
        1. 손상된 부분을 경계로 하는 가장자리를 따라 한 지점에서 선택을 시작하고 해당 지점에서 해당 주요 정맥에 수직인 주요 정맥까지 직선을 그립니다(그림 4). 손상에 가장 가까운 보존된 일차 치아 부비동에서 선택을 시작합니다. 이렇게 하면 치아의 측면이 후속 측정에서 내부 둘레로 포함되지 않고 보조 치아가 기본 치아인 것처럼 측정되지 않습니다. 치아가 멀리 떨어져 있는 경우 보존된 여백이 너무 많이 제거될 수 있으므로 적합하지 않을 수 있습니다(그림 4).
        2. 손상된 여백의 다른 경계와 수평이 될 때까지 대정맥을 따라 선택을 진행하고 대정맥에 수직인 여백까지의 직선을 그립니다(그림 4).
          참고: 깃 모양 잎(그림 1A)의 경우, agrophic veins가 있거나 없는 경우(정의 및 예는 Ellis et al.43 참조), 주요 정맥은 주요 정맥(즉, 중간 정맥)입니다. 손바닥 모양의 잎맥이 있는 잎(그림 1B,D)의 경우, 대맥이 가장 가까운 1차 정맥입니다(예: 그림 4B). 깃모양으로 잎이 있는 잎(그림 1C)의 경우, 손상이 깃모양 엽에 있는 경우 주요 정맥은 엽에 영양을 공급하는 정맥(일반적으로 2차 정맥)입니다.
        3. 잎의 손상된 부분을 삭제하십시오. 잎의 손상된 모든 부분에 대해서도 동일한 작업을 수행합니다.
    9. 치아 측정을 위해 준비된 버전을 복사하여 붙여넣고 손상된 부분을 제거한 후 캔버스의 열린 공간에 놓습니다.
    10. 올가미 도구를 사용하여 치아를 제거하십시오.
      1. 잎 정점, 엽 정점 중 하나 또는 잎 조각의 가장 정점 이빨에서 시작하여 잎, 엽 또는 조각을 따라 각 주요 치아 부비동에서 선택합니다(그림 5; 1차 치아와 보조 치아를 구별하는 방법과 치아와 엽을 구별하는 방법에 대한 팁은 보충 그림 2 참조). 치아를 자를 때 적절한 규칙을 따르십시오(표 2; 보충 그림 2).
        알림: 1차 치아는 종종 기저부와 정점으로 갈수록 작아집니다.
      2. 가장 기저부 치아의 치근단 부비동을 선택한 후 확장 규칙을 적용합니다(표 2; 보충 그림 4) 시퀀스의 마지막 치아를 잘라냅니다.
      3. 이빨을 건드리지 않고 제거한 상태에서 잎 잎 옆의 이빨을 잘라 붙여서 이빨을 제거합니다. 제제에 이빨을 제거해야 하는 추가 잎엽 또는 조각이 있는 경우 모든 이빨이 제거될 때까지 위의 단계를 반복합니다.
    11. 원래 잘라낸 리프의 추가 버전이 생성된 경우 추가 버전을 삭제합니다. 필요한 경우 이미지의 마지막 영역을 잘라 파일 크기를 줄입니다. 완성된 준비된 이미지가 어떻게 표시되어야 하는지에 대한 예는 그림 3 을 참조하십시오.

3. 디지털 측정

참고: 데이터 입력 템플릿 스프레드시트는 보충 파일 1로 제공됩니다. 측정 단계의 추가 고려 사항에 대해서는 표 3 을 참조하십시오. 시나리오 1과 5에서 필요한 유일한 단계는 데이터 입력 스프레드시트에 리프 마진 상태를 기록하는 것입니다(3.5단계).

  1. ImageJ 소프트웨어 열기44. 자동으로 수행될 측정을 설정합니다(프로그램 설치 후 한 번 수행).
  2. 분석(Analyze) > 측정 설정(Set Measurements)을 클릭하고 면적(Area), 둘레(Perimeter) 및 페레(Feret)의 지름만 선택합니다. 소수 자릿수가 3으로 설정되어 있는지 확인합니다.
  3. 파일 > 열기를 클릭하거나 이미 열려 있는 ImageJ 도구 모음으로 이미지를 끌어다 놓아 준비된 화석 잎 이미지를 엽니다.
  4. 모든 새 리프 이미지의 배율을 설정합니다.
    참고: 이것은 중요한 단계이며 정확한 측정을 보장하기 위해 모든 새 잎 이미지에 대해 수행해야 합니다.
    1. 직선 도구를 클릭합니다. 눈금 막대를 확대하고 눈금 막대를 가로질러 가능한 가장 긴 직선을 그립니다.
    2. 분석(Analyze) > 배율 설정(Set Scale)을 클릭합니다. 알려진 거리에 측정된 길이(cm)를 입력합니다(최신 보정 데이터 세트에 사용된 단위와 일치하기 위해). 길이 단위를 변경할 필요는 없습니다. 확인을 클릭합니다.
  5. 데이터 입력 스프레드시트에서 리프를 톱니(0) 또는 전체(1)로 표시합니다.
  6. 잎자루가 있는 경우 잎자루 너비를 측정합니다. 측정은 여전히 암석 매트릭스에 있는 잎의 원본 사본에서 이루어져야 하는데, 이는 훨씬 더 나은 맥락을 제공하기 때문입니다.
    참고: 잎자루가 없는 경우, 경우에 따라 잎자루 대신 기저부 위치에서 정맥의 너비를 측정할 수 있습니다. 그러나 이것은 정맥의 전체 너비가 보존되고 (즉, 정맥 위에 압축된 층이 없거나 화석이 잎의 축축면을 보존하는 경우) 및 동일한 종 또는 형태형의 다른 표본이 기저 정맥 너비가 잎자루 너비와 동일하다는 것을 보여주는 경우에만 수행되어야 합니다.
    1. 잎자루가 잎잎과 만나는 곳에 잎자루에 수직인 직선을 그리거나, 삽입 지점이 비대칭인 경우 가장 기초적인 삽입 지점에서 잎자루에 수직인 선을 그립니다. 이 선을 조심스럽게 그리는 것이 중요합니다. 따라서 선을 정확하게 그리기 쉽도록 잎의 이 영역을 확대하는 것이 좋습니다.
      알림: 가장 기본적인 삽입 지점에 손상, 모낭, 꿀, 가시 또는 잎자루 너비의 정확한 측정을 방해하는 기타 기능이 있는 경우를 포함하여 이 단계를 수정해야 하는 특별한 상황이 있습니다. 이러한 경우, 측정이 확실하게 이루어질 수 있는 특징 아래의 첫 번째 지점에서 잎자루 너비를 측정하십시오.
    2. 측정 > 분석을 클릭하거나 바로 가기를 사용하여 그려진 선의 길이를 측정합니다. 이미지에 동일한 선을 그리면 Edit > Draw를 클릭하거나 바로 가기를 사용하여 측정이 수행된 정확한 위치에 대한 기록을 만듭니다. 필요한 경우 기본 도구 모음(색상 선택기)의 도구를 사용하여 선의 색상을 변경합니다.
    3. 선이 그려지면 가급적이면 수정된 파일 이름으로 이미지를 저장합니다.
    4. 데이터 입력 스프레드시트의 잎자루 너비 아래에 이 선의 길이를 기록하십시오.
  7. 추가 측정을 위해 이미지를 흑백으로 만들어 잎을 준비합니다. 이렇게 하려면 이미지 > > 8비트 유형을 클릭합니다.
  8. 이미지 임계값 조정 > 클릭하여 이미지 임계값> 높이거나 바로 가기를 사용합니다. 임계값이라는 상자가 열리고 이미지의 일부가 빨간색으로 변경됩니다. 나뭇잎의 색이 밝고 배경이 어두우면 어두운 배경을 클릭합니다.
  9. 잎의 내부가 빨간색이 되고 배경과 구별될 때까지 슬라이더 막대를 사용하여 임계값을 조정합니다. 이것은 중요한 단계이며 부정확한 데이터를 생성하기 쉬운 위치입니다. 여백의 일부 부분을 확대하여 빨간색 영역이 잎과 정확히 일치하는지 확인합니다(즉, 잎의 모든 둘레가 빨간색이고 더 이상 표시되지 않음). 잎 내부 내의 빨간색 틈은 허용되며 측정에 영향을 미치지 않습니다.
    알림: 잎의 윤곽이 잘 정의되지 않은 경우 먼저 확대한 상태에서 임계값을 조정하여 잎의 윤곽이 빨간색인지 확인합니다. 화석과 배경 사이의 대비가 좋지 않아 신뢰할 수 있는 임계값을 적용할 수 없는 경우 페인트 브러시 도구를 사용하여 대비가 너무 약한 영역에서 잎 둘레에 단단한 윤곽선을 추가합니다. 또는 잎을 이미지 처리 소프트웨어(예: Adobe Photoshop 또는 GIMP)로 반환하고 분리된 잎 층의 대비 또는 배경색을 조정하여 더 잘 구별할 수 있습니다.
  10. 시나리오 2(2.1단계) 및 4(2.4단계)에서 준비된 잎의 잎 면적과 모양을 측정합니다.
    참고: 그림 2 와 그림 6B 를 준비된 이미지의 어떤 구성 요소에서 어떤 변수가 측정되는지에 대한 지침으로 사용하십시오. 시나리오 3(2.2단계)에서 잎을 준비한 경우 이 단계를 건너뛰고 3.11단계로 진행합니다.
    1. 잎 면적과 모양 측정을 위해 준비된 잎을 측정하고 잎자루만 제거해야 합니다(잎자루가 있는 경우). [지팡이 도구]를 선택합니다. 나뭇잎의 내부를 클릭합니다. 전체 잎의 윤곽선은 노란색으로 표시되어야 하며, 윤곽선이 올바른지 확인합니다.
    2. Analyze > Measure(분석) 를 클릭하거나 바로 가기를 사용하여 측정합니다.
    3. 측정된 면적이 전체 잎으로 준비된 경우 데이터 입력 스프레드시트에 면적, 둘레, Fere 및 최소 Feret를 기록합니다. 측정된 면적이 반잎으로 준비된 경우 Feret만 기록하고 다음 단계로 진행합니다.
    4. 측정된 면적이 반쪽 잎인 경우 잎의 인공 중간 둘레를 측정하는데, 이는 잎을 반으로 자른 결과로 생기는 인공 둘레의 길이입니다(그림 6B). 측정된 면적이 전체 잎인 경우 이 단계를 건너뛰고 3.10.5단계를 수행합니다.
      알림: 인공 중간 둘레를 측정하면 잎 둘레를 반 잎에서 계산할 수 있습니다(아래 3.10.5단계 참조). 블레이드 둘레는 DiLP및 MA 분석 에 포함된 변수에는 사용되지 않지만 생리학적 특성화에 유용한 다른 변수(예: 형상 계수, 컴팩트함; 표 1).
      1. Line tool을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 세그먼트된 line 도구를 선택합니다. 인공 중간 둘레의 전체 길이를 추적하십시오.
      2. Analyze > Measure(측정 클릭하거나 바로 가기를 사용하여 길이를 측정합니다. 이 측정은 아래 블레이드 둘레를 계산하는 공식에 사용됩니다(단계 3.10.5).
    5. 측정된 면적이 반잎인 경우 데이터 입력 스프레드시트에 입력할 때 면적에 2를 곱하고, 최소 페레에 2를 곱하고, 먼저 반잎 둘레에서 인공 중간 둘레를 뺀 다음 다음 공식을 사용하여 2를 곱하여 블레이드 둘레를 계산합니다.
      블레이드 둘레 = (둘레 - 인공 중간 둘레) x 2
    6. 잘라낸 잎자루가 있으면 그 면적을 측정하십시오. 없는 경우 시나리오 2에 대한 측정이 완료되지만 시나리오 4에 대한 3.11단계로 진행합니다.
      1. 지팡이 도구로 잘라낸 잎자루를 클릭합니다. 잎자루는 노란색으로 윤곽선이 있어야 합니다. Analyze > Measure(측정 분석)를 클릭하거나 바로 가기를 사용하여 측정합니다. 데이터 입력 스프레드시트의 잎자루 영역 아래에 있는 영역을 기록합니다.
    7. 시나리오 2(2.1단계)의 경우 이제 측정이 완료되었습니다. 시나리오 4(2.3단계)의 경우 다음 단계로 진행합니다.
  11. 시나리오 3(2.2단계) 및 4(2.3단계)에서 준비된 잎에 대한 치아 변수를 측정합니다.
    1. 원시 블레이드를 측정합니다. 지팡이 도구를 사용하여 원시 블레이드의 내부를 선택합니다(즉, 아직 이빨이 있는 치아 측정을 위해 준비된 잎; 그림 6B). 노란색으로 윤곽선이 표시되어야 합니다. Analyze > Measure 를 클릭하거나 바로 가기를 사용하여 측정합니다.
      참고: 잎이 준비된 방식에 따라 여러 분리 섹션을 측정하여 해당 영역을 함께 추가해야 할 수도 있습니다(예: 그림 6B). 또는 Shift 키를 누른 상태에서 지팡이 도구로 두 번째 섹션을 선택하여 한 번에 여러 섹션을 선택할 수 있습니다.
    2. 데이터 입력 스프레드시트의 원시 블레이드 면적 및 원시 블레이드 둘레 아래의 영역과 둘레를 기록합니다.
    3. 내부 원시 블레이드를 측정합니다. 내부 원시 블레이드의 내부를 선택합니다(즉, 치아가 제거된 치아 측정을 위해 준비된 잎; 그림 6B). 노란색으로 윤곽선이 표시되어야 합니다. Analyze > Measure(측정 분석)를 클릭하거나 바로 가기를 사용하여 측정합니다.
      참고: 잎이 준비된 방식에 따라 여러 분리 섹션을 측정하여 해당 영역을 함께 추가해야 할 수도 있습니다(예: 그림 6B). 또는 Shift 키를 누른 상태에서 지팡이 도구로 두 번째 섹션을 선택하여 한 번에 여러 섹션을 선택할 수 있습니다.
    4. 데이터 입력 스프레드시트의 내부 원시 블레이드 면적 및 내부 원시 블레이드 둘레 아래의 영역과 둘레를 기록합니다.
    5. 절단 둘레의 길이를 측정합니다. 리프를 명확하게 보려면 임계값을 제거하고, 임계값 상자에서 재설정 을 클릭하거나, 편집 > 실행 취소를 클릭합니다. 후자는 일반적으로 흑백 8비트 변환도 제거합니다. 분할된 선 도구를 선택하고 원시 블레이드에서 절단 둘레의 전체 길이를 추적합니다.
    6. Analyze > Measure를 클릭하거나 바로 가기를 사용하여 측정합니다. 여러 부분이 있는 경우 이전 단계를 반복하여 각 부분의 절단 둘레 길이를 측정합니다. 데이터 입력 스프레드시트의 절단 둘레 길이(length of cut 둘레) 아래에 길이 또는 길이의 합계를 기록합니다.
      참고 : 절단 둘레는 손상을 제거하여 잎을 준비함으로써 도입됩니다. 대부분의 경우 이는 인공 중간 둘레와 다릅니다(그림 6B).
    7. 1차 및 보조 치아(있는 경우)를 계산합니다.
      참고: 1차 치아와 보조 치아를 구별하는 방법에 대한 팁은 보충 그림 2 를 참조하십시오.
      1. 임계값이 아직 제거되지 않은 경우 지금 제거합니다. 임계값을 제거하려면 임계값 상자에서 재설정 을 클릭하거나 편집 > 실행 취소를 클릭합니다. 실행 취소는 일반적으로 흑백 8비트 변환도 제거합니다.
      2. 1차 치아의 수를 세십시오(1차 치아와 보조 치아를 구별하는 방법에 대한 팁은 보충 그림 2 참조). 멀티포인트 도구를 선택합니다. Multi-Point Tool을 선택하기 위해 먼저 Point Tool을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭해야 할 수도 있습니다. 각 기본 치아를 클릭하여 번호를 매깁니다.
      3. 실수로 선택한 점을 제거하려면 Alt 키(Windows OS), Command/cmd 또는 Option 키(Mac OS)를 누른 상태에서 점을 클릭합니다. 데이터 입력 스프레드시트에서 기본 톱니의 # 아래에 최종 숫자를 기록합니다.
      4. Edit > Selection(선택 항목 편집) > Choose None(안 함)을 클릭하거나 키보드 단축키를 사용하여 다중 포인트 도구 수 및 주석을 지웁니다.
      5. 이빨의 총 수(즉, 잎에 있는 모든 기본 및 보조 이빨)를 계산합니다. 멀티포인트 도구를 선택합니다. Multi-Point Tool을 선택하려면 먼저 Point Tool을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭해야 할 수도 있습니다. 1차 치아와 보조 치아를 포함한 각 치아를 클릭하여 번호를 매깁니다.
        알림: 보조 치아의 수가 아닌 총 치아 수를 계산하면 이빨이 두 번 계산되지 않습니다. 총 톱니 수에 기본 톱니 수를 빼서 보조 톱니의 수를 결정합니다(3.11.7.6단계 참조).
      6. 실수로 선택한 점을 제거하려면 Alt 키(Windows OS), Command/cmd 또는 Option 키(Mac OS)를 누른 상태에서 점을 클릭합니다. 총 치아 수에서 기본 치아 수를 빼서 보조 치아 수를 결정합니다. 이를 데이터 입력 스프레드시트의 자회사 치아 # 아래에 기록하십시오.
        알림: 일부 사용자는 측정할 때보다 잎 이미지를 준비할 때 치아 수를 계산하는 것을 선호합니다.

4. R 소프트웨어에서 분석 실행

참고: 다음 단계를 수행하려면 R 패키지 dilp11이 필요합니다. 데이터 입력 스프레드시트는 R로 읽어 들여 패키지에서 사용합니다. 데이터 입력 스프레드시트(보충 파일 2)의 추가 지침 탭을 참조하십시오. R 스크립트는 여러 사이트의 분석을 동시에 또는 단일 사이트의 분석을 수용할 수 있습니다.

  1. 원하는 환경을 사용하여 R을 엽니다(R Studio 권장). R에 대한 소개는 예를 들어 https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf 를 참조하십시오.
  2. R 세션에 dilp 패키지를 설치합니다. 패키지를 설치하고 관련 기능을 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 웹 사이트를 참조하십시오 https://cran.r-project.org/package=dilp
  3. 화석 우디 쌍떡잎식물 속씨식물 잎 형질 데이터(즉, 데이터 입력 스프레드시트에 기록된 데이터)가 포함된 .csv 파일을 읽습니다.
  4. 관련 오류가 있는 평균 연간 온도(MAT) 및 평균 연간 강수량(MAP) 재구성에 대해 dilp() 함수를 실행합니다. MAT 및 MAP에 대한 결과는 다중 선형 회귀 모델(MLR, 즉, DiLP)과 두 개의 단일 선형 회귀 모델(SLR, 즉, 리프 면적 및 마진 분석)에서 보고됩니다. morphotype 및 site 수준에서 leaf mass per area(MA) 재구성에 대해 lma() 함수를 실행합니다.
  5. dilp()를 실행한 후에는 잠재적인 데이터 수집 문제를 확인하고 반환된 dilp() 결과에서 이상값 및 오류 개체를 확인하여 데이터 품질을 확인하는 것이 좋습니다. 또는 dilp_processing() 함수와 dilp_outliers() 및 dilp_errors()를 차례로 사용합니다. 준비된 표본을 참조하고 잠재적으로 재측정하여 플래그가 지정된 문제를 해결합니다. 원본 데이터 파일을 편집한 다음 R로 다시 읽는 것이 좋습니다.
  6. 화석 위치가 함수 dilp_cca()를 사용하여 보정 데이터 세트의 잎 생리학적 다변량 공간 내에 속하는지 확인합니다.

대표적 결과

브리티시 컬럼비아 주 중남부에 있는 초기 에오세 맥아비(Eocene McAbee) 화석 유적지의 잎 생리학적 측정에 대한 이전에 발표된 데이터 세트를 사용하여 디지털 잎 생리학(Digital Leaf physiognomy, DiLP)과 면적당 잎 질량(MA) 재구성 방법을 모두 사용한 대표적인 결과의 예를 제공하였다(Lowe et al.38; 데이터는 보충 파일 2에 제공됨)). 이 사이트는 고지대와 화산 풍경 38,45,46,47에서 신생대(Early Eocene Climatic Optimum)의 가장 따뜻한 기간 동안 고기후 및 고생태학을 재구성할 수 있는 기회를 제공합니다. 화석 집합체는 H1 (28cm 두께)과 H2 (27cm 두께)라는 두 개의 분리 된 지평선에서 샘플링되었으며, 인구 조사 기술을 사용하여 좁은 범위의 층서학에 걸쳐 풀링되었으며, 형태형을 할당 할 수있는 모든 표본을 수집하거나 계산했습니다38,48.

McAbee 리프 생리학적 데이터는 dilp_errors()에 의해 플래그가 지정된 오류 검사를 통과했으며, dilp_outliers() 에 의해 플래그가 지정된 7개의 이상값을 다시 확인하여 값이 방법론적 실수가 아닌 데이터의 실제 변동을 나타내는지 확인했습니다. 데이터는 이후에 dilp() 함수를 통해 실행되어 고기후를 생성하고 lma() 함수를 통해 면적당 잎 질량 재구성을 생성했습니다.

MA 재구성 및 95% 예측 구간의 하한 및 상한은 Royer et al.5 및 Butrim et al.10에 제시된 방정식을 사용하여 종 및 부위 수준 모두에서 표 4에 보고되었습니다. 재구성된 값은 현대 육상 종(30-330 g/m 2)에 전형적인 MA 범위 내에 있습니다(30-330 g/m2)49. Royer et al.5에서 논의된 임계값을 사용하여 대부분의 종은 <1년(≤87g/m2), 일부 ~1년(88-128g/m2)의 잎 수명과 일치하는 재구성된 MA를 가지고 있는 반면, >1년(≥129g/m2)의 전형적인 종은 없습니다. MCABEE의 MA 평균 및 분산의 재구성은 사이트10,50에서 잎 경제 전략의 보급과 다양성을 반영합니다. H1과 H2 사이의 사이트 평균과 분산 사이에는 두드러진 차이가 없으며, 따라서 잎 경제 전략의 구성과 다양성이 두 시점 간에 다르다는 증거는 없습니다. 또한 Royer et al.5 및 Butrim et al.10의 방정식을 사용하여 만든 사이트 평균 재구성은 매우 유사했습니다.

Peppe et al.6에 제시된 다중 선형 회귀(DiLP) 및 단일 선형 회귀(잎 가장자리 및 잎 면적 분석) 방정식을 사용하여 연평균 기온(MAT) 및 평균 연간 강수량(MAP)을 재구성한 결과가 표 5에 나와 있습니다. 고기후 추정치는 화석 잎 집합체의 잎 생리학이 보정 데이터 세트의 생리학적 공간 내에서 발생하는 경우 가장 신뢰할 수 있게 추론됩니다. 이는 함수 dilp_cca()에 의해 수행되는 CCA(Canonical Correspondence Analysis) 분석 단계를 통해 평가됩니다. MCABEE H1 및 H2는 모두 보정 데이터 세트에서 관찰된 잎 생리학적 범위 내에 있습니다(그림 7A). 만약 사이트가 보정 공간을 벗어난 값을 재구성했다면, 고기후 재구성은 신중하게 해석되어야 한다(예를 들어, 독립적인 증거선과의 비교를 통해; 추가적인 논의를 위해 Peppe et al.6 참조). H1과 H2 모두에 대해 복원된 MAT 및 MAP은 온화한 계절 생물 군계(그림 7B,C)와 일치하며, 이는 McAbee45의 화석 식물 및 곤충 군집의 가장 가까운 살아있는 친척 기반 추론을 포함한 독립적인 증거 라인과 잘 일치합니다.

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그림 1: 이 기사 전반에 걸친 잎 생리학 및 건축 용어. (A) 뾰족하게 정맥이 있고 엽이 없고 완전히 가장자리가 있는 잎, (B) 손바닥 모양의 정맥이 있고 엽이 없는 및 톱니가 있는 잎, (C) 깃모양 정맥, 엽 및 전체 가장자리 잎, (D) 손바닥 정맥, 엽 및 톱니가 있는 잎. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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그림 2: 분석법의 순서도. 다양한 잎 보존 조건과 잎 유형에 따라 일반적으로 어떤 유형의 잎 형질을 안정적으로 측정할 수 있는지 보여주는 순서도(노란색 상자). 이는 프로토콜에서 어떤 준비 시나리오를 따를 것인지, 그리고 어떤 열 데이터에 데이터 입력 스프레드시트(글머리 기호)를 입력할 것인지를 결정합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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그림 3: 다양한 준비 시나리오. 측정 단계를 위해 준비된 완성된 디지털 준비 이미지의 예를 보여주는 다양한 준비 시나리오. (A) 시나리오 1, 면적 또는 절반 면적을 재구성할 수 없는 전체 여백잎, (B) 시나리오 5, 면적 또는 절반 면적을 재구성할 수 없고 ≥2개의 연속된 이빨 및/또는 잎의 ≥25%가 보존되지 않은 톱니잎, (C) 시나리오 2, 면적 또는 절반 면적이 보존되거나 재구성될 수 있는 전체 여백잎, (D) 시나리오 3, 면적 또는 절반 면적을 재구성할 수 없지만 ≥ 2개의 연속된 이빨과 잎의 ≥25%가 보존된 이빨 잎, (E) 시나리오 4, 면적 또는 절반 면적이 보존되거나 재구성될 수 있는 톱니 잎. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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그림 4: 손상 제거 그림. 손상된 여백을 잘라내는 방법과 손상된 여백에 인접한 잎 영역을 보여줍니다. 빨간색 파선은 올가미 도구를 사용하여 선택하는 방법을 보여줍니다. 손상의 범위는 의도적으로 일차 치아의 부비동에서 시작되었다는 점에 유의하십시오(일차 치아와 보조 치아를 구별하는 데 도움이 되는 보충 그림 2 참조). (A) 선택 영역이 중간 정맥까지 확장되는 깃 모양 정맥 잎. (B) 선택이 가장 가까운 기본 정맥까지 확장되는 손바닥 모양의 잎. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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그림 5: 치아를 자르는 방법의 예를 보여줍니다. (A) 빨간색 점선은 올가미 도구로 선택하는 방법을 보여줍니다. 이 경우 치아는 복합 치아이므로 원발성 부비동 사이에서만 선택이 이루어졌으며(일차 치아와 보조 치아를 구별하는 데 도움이 되는 보충 그림 2 참조), (B) 치아 선택 방법에 대한 확대 관점, 선택 중 마우스가 클릭된 위치를 나타내는 빨간색 점, (C) 치아가 제거되었을 때의 잎 복사본. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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그림 6: 준비 시나리오 4의 그림. 시나리오 4에서 준비된 예제 리프에 대한 준비 결정 및 측정 단계의 그림입니다. (A) 반쪽 잎이 가장 신뢰할 수 있는 잎 모양과 면적 측정을 제공한다고 결정하고, 양쪽 내측 반쪽의 보존된 여백을 치아 측정에 포함하는 준비 시나리오. (B) 준비된 잎의 다양한 구성 요소에서 측정되는 변수를 보여주는 예. 굵게 표시된 텍스트는 DiLP 및 MA 분석에 필요한 측정값을 강조하는 반면, 굵게 표시되지 않은 텍스트(블레이드 둘레, 최소 Feret 및 인공 중간 둘레)는 필수는 아니지만 추가적인 인체학적 특성화(예: 형상 계수 및 컴팩트함)에 유용한 측정값을 강조합니다. 표 1). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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그림 7: 대표 결과. 초기 에오세 맥아비 화석층(Early Eocene McAbee Fossil Beds)에서 채취한 두 개의 화석 지평선(H1 및 H2)의 결과, Lowe et al.38. (A) 보정 데이터 세트에서 다변량 잎 생리학의 표현을 보여주는 표준 대응 분석. 교정 데이터는 Peppe et al.6에서 발췌한 것입니다. 두 McAbee 지평선의 잎 생리학은 중첩되어 보정 공간 내에서 발생합니다. (B 및 C) Whittaker Biome 다이어그램에 오버레이된 두 개의 McAbee 지평선에 대한 Peppe et al.6 에 제시된 방정식을 사용하여 온도 및 강수량 추정치, 관련 불확실성(모델의 표준 오류). (B) DiLP(Digital Leaf Physiognomy) MLR(Multiple Linear Regression Model)을 사용하여 재구성된 추정치, (C) Whittaker Biome 다이어그램에 중첩된 두 McAbee 지평선의 LAA(Leaf Area Analysis) 및 LMA(Leaf Margin Analysis) 단일 선형 회귀(SLR) 방정식을 사용하여 재구성된 추정치. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

표 1: 잎 생리학적 변수. 이 프로토콜을 사용하여 측정 및/또는 계산 및 예측 모델에 적용되는 변수로, 면적당 잎 건조 질량(MA), 평균 연간 온도(MAT) 및 평균 연간 강수량(MAP)을 재구성합니다. MAT 및 MAP은 DiLP(Digital Leaf Physiognomy)에 대한 다변량 접근 방식과 LMA(리프 마진 분석) 및 LAA(리프 면적 분석)에 대한 단변량 접근 방식을 사용하여 Peppe et al.6 에 제시된 방정식으로 재구성됩니다. 기타로 나열된변수는 MA, DiLP, LMA 및 LAA 분석에 사용되지 않지만 구현하기 쉽고 잎 생리학의 유용한 특성을 제공하기 때문에 이 프로토콜을 사용하여 계속 측정 및 계산됩니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

표 2: 준비 단계에 대한 추가 고려 사항 및 설명입니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

표 3: 측정 단계에 대한 추가 고려 사항 및 설명입니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

표 4: McAbee Fossil Beds에 대한 95% 예측 구간의 면적당 잎 건조 질량(MA) 및 관련 상한 및 하한의 재구성, Lowe et al.38. 형태형 평균5, 부위 평균 5,10 및 부위 분산10에 대한 재구성이 이루어집니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

표 5: Peppe et al.6에 제시된 Digital Leaf Physiognomy(DiLP)의 다중 선형 회귀(MLR)와 잎 가장자리 분석(LMA) 및 잎 면적 분석(LAA)의 단일 선형 회귀(SLR)를 사용하여 초기 Eocene McAbee 화석층에서 Horizon 1(H1) 및 2(H2)에 대한 평균 연간 온대(MAT) 및 평균 연간 강수량(MAP)의 재구성. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 그림 1: 하버드 포레스트(Harvard Forest)의 퀘르쿠스 루브라(Quercus rubra ) 잎은 엽 대 이빨 법칙을 보여줍니다. 선분 p 와 d 는 문자에 정의되어 있습니다. 축척 막대 = 1cm. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 그림 2: 하버드 포레스트(Harvard Forest)의 베툴라 루테아(Betula lutea ) 잎은 보조 치아와 주요 치아를 구별하는 규칙을 보여줍니다. 격리된 리프 세그먼트가 2배 확대되었습니다. 파란색 선은 절개 정도가 가장 큰 부비동(즉, 원발성 부비동)을 연결하며, 이러한 부비동과 관련된 치아는 일차동(파란색 화살표)으로 간주됩니다. 빨간 점은 치아를 표시하는데, 치아의 치근단은 절개 정도가 덜하기 때문에 보조적으로 구별할 수 있습니다. 빨간색 화살표로 표시된 치아는 일차 치아에 비해 절개 정도가 비슷하지만 1차 치아에 비해 상대적으로 얇은 게이지 주 정맥으로 보조 치아로 식별할 수 있습니다. 축척 막대 = 1cm. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 그림 3: 치아 선택, 깃모양 로브 규칙 및 로브 우선 순위 규칙의 그림. (A) Huyck Preserve의 Hamamelis virginiana 잎에 대한 치아 선택. 어두운 부분은 전체 치아 선택에 포함되는 잎 조직에 해당하는데, 이는 보조 치아가 기본 치아와 구별되기 때문입니다. (B) IES의 Quercus alba 잎은 로브 우선 순위 규칙을 보여줍니다. 어두운 영역은 로브로 측정되고 어두워지지 않은 영역은 톱니로 측정되지만 모든 돌출부는 로브 우선 순위 규칙에 따라 로브로 간주됩니다. 축척 막대 = 1cm. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 그림 4: 앨러게니 국유림(Allegheny National Forest)의 에이서 사카럼(Acer saccharum ) 잎은 확장 및 단독 치아 규칙을 보여줍니다. 파선은 톱니 선택을 나타냅니다. 실선은 연결된 톱니의 대칭 축을 나타냅니다. 검은색 영역은 사진을 위해 잎을 평평하게 만드는 데 사용되는 무게입니다. 축척 막대 = 1cm. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 그림 5 : cordate 기부 위에 위치하는 잎자루를 자르는 이상적인 방법을 보여줍니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 파일 1: 측정된 모든 디지털 잎 생리학 변수에 대한 데이터 입력 템플릿. 이 파일은 R 패키지의 입력 파일로 사용되므로 수정해서는 안 됩니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 파일 2: Lowe et al.38의 McAbee 화석층의 예시 데이터. 이 데이터는 그림 7 을 생성하고 대표적인 결과를 논의하는 데 사용되었습니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 파일 3: 화석 디지털 잎 생리학에 대한 규칙 문서. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

토론

이 논문은 목질, 쌍떡잎식물, 속씨식물 화석 잎에서 잎 생리학의 연속적인 특성을 측정하고, 이후 고기후 및 고생태학을 재구성하기 위해 현대 보정 데이터에서 개발된 프록시에 적용하는 방법을 제시합니다. 이를 위해서는 프록시 보정 데이터 세트 5,6,10에 표시된 것과 방법론적 단계를 일치시키는 데 주의를 기울여야 합니다. 이러한 고려는 화석 잎 수집 중에 이 프로토콜을 적용하기 전에 시작되며, 특히 표본 크기와 관련하여 시작됩니다. 가능한 한 좁은 범위의 층서학에 걸쳐 화석 잎 집합체를 모아 적절한 수의 측정 가능한 표본과 형태형을 얻는 것이 시간 평균화를 최소화하는 것이 권장됩니다. 고기후 재구성을 최소 350개의 식별 가능한 표본과 최소 15-20개의 목본 쌍떡잎식물 속씨식물 형태형이 있는 장소로 제한하는 것도 권장됩니다 19,51,52. 또한, 분석을 위해 잎을 선택할 때 형태형당 가능한 한 많은 잎을 측정하고 최소한 형태형 내에서 잎 생리학의 가변성을 나타내는 표본을 선택하는 것이 좋습니다.

준비 및 측정 섹션을 구현하는 동안 보정 데이터 세트와 일관성을 유지하기 위해 추가 주의를 기울여야 합니다. 준비 단계에서 수행된 단계는 주관성이 가장 크고 사용자 간에 다양한 결과를 얻을 가능성이 있습니다. 그러나 프로토콜을 의도적으로 따르고 추가 고려 사항 표(표 2, 표 3) 및 규칙 문서(보충 파일 3)를 자주 참조하는 경우 이 방법은 잎 생리학에 대한 객관적이고 재현 가능한 측정을 제공합니다. 이 방법을 처음 사용하는 사용자의 경우 경험이 더 많은 사람과 함께 잎이 올바르게 준비되었는지 확인하는 것이 좋습니다. MA 재건 을 위해 잎자루 너비를 측정할 때 특별한 주의가 필요합니다. 이러한 값은 제곱되기 때문에 측정의 부정확성이 과장됩니다. 불완전한 보존 및 손상은 잎자루의 치수를 변경할 수 있으므로 주의해서 피해야 합니다.

이러한 방법에는 주목할 가치가 있는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 가장 중요한 것은, dilp R 패키지에 포함된 대리 재구성은 목질의 쌍떡잎식물 속씨식물만을 위한 것이며, 따라서 고대 군집의 두드러진 구성 요소였던 다른 식물 그룹을 제외할 수 있다는 것입니다. 그러나, 종 수준 MA에 대한 추가적인 잎자루 기반 프록시가 잎자루 및 활엽 겉씨식물 5,8, 초본 속씨식물8 및 양치류9에 대해 발표되었으며, 사용자가 원하는 경우 별도로 통합할 수 있습니다. 목본식물식물 이외의 군집에서 저명한 식물군을 제외하는 것은 전체 군집 내에서 경제 전략에 대한 불완전한 관점을 제공하기 때문에 사이트 수준의 MA 평균과 분산의 재구성에 가장 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 계통발생학적 역사는 잎이빨(leaf teeth 23)의 발생에 영향을 미치며, 새로운 분류학적 구성을 가진 화석 군집을 분석하는 것이 결과 추정치에 불확실성을 부여할 수 있는 가능성을 제시하지만, 이러한 잠재적 영향의 실현은 아직 테스트되고 입증되지 않았다.

화석 잎은 또한 가장자리 상태를 넘어서는 잎 생리학의 정량적 측정을 통합하기 위해 적절하게 보존되어야 합니다. DiLP의 경우, 전체 잎 또는 절반 잎이 보존되거나 재구성될 수 있는 경우에만 여백 상태를 넘어서는 정보를 제공할 수 있기 때문에 전체 여백이 있는 잎의 경우 특히 그렇습니다. 유사하게, 잎은 (1) 잎 잎에 삽입 될 때의 잎자루가 모두 보존되거나 특정 경우에 잎의 기부와 중간 정맥의 기저 가장 부분이 보존되는 경우 (3.6 단계의 참고 참조) 및 (2) 잎의 크기를 추정 할 수있는 경우에만 MA 재구성에 통합 될 수 있습니다. 전체 잎 측정 또는 반 잎 재구성을 통해. 이는 일부 형태형이 사이트수준 MA 분석 에서 완전히 제외될 수 있음을 의미합니다. 마지막으로, 이 프로토콜은 시간이 제한되는데, 고기후 재구성을 위한 단변량 대안은 생산하는 데 상대적으로 적은 시간이 걸리기 때문입니다.

이러한 한계에도 불구하고 DiLP및 MA 재구성 방법의 사용은 여전히 다른 방법에 비해 몇 가지 장점이 있습니다. MA 재구성은 화석 기록에서 잎의 경제적 전략을 재구성하는 유일한 방법 중 하나이며, 2차원 잎자루 너비 및 잎 면적 측정을 사용하면 일반적인 인상/압축 잎 화석을 사용하여 재구성을 수행할 수 있습니다. DiLP의 경우, 기후와 기능적으로 연결된 여러 연속 측정을 통합하면 측정의 재현성과 결과 기후 재구성의 정확성이 향상됩니다 6,13. 이 프로토콜은 잎 조각을 사용하여 잎의 이빨 정도를 측정할 수 있도록 함으로써 화석 기록의 불완전한 특성을 수용하도록 설계되었습니다. 잎 면적의 연속 측정은 잎 크기에 대한 더 많은 정보를 제공하지만, DiLP MAP 추정치는 표본 크기16,53을 늘리기 위해 잎 크기 클래스를 사용하거나 잎 면적 42,54,55의 정맥 스케일링 추정치를 통합하여 보완할 수 있습니다 . 대부분의 관련 방법과 마찬가지로 이 프로토콜의 시간 효율성은 특히 준비 단계에서 사용자가 더 많은 경험과 자신감을 갖게 됨에 따라 향상됩니다. 현재까지 >150 현대 6,10,56 및 적어도 22 개의 화석 집합체에 대해이 프로토콜에 따라 사이트 수준의 DiLP 측정이 이루어졌다는 사실은 그 실현 가능성 6,38,39,40,41,42를 증명합니다. 마지막으로, 잎 생리학에 대한 포괄적인 측정은 여기에서 논의된 것 이상의 응용을 가지며, 식물 생태학, 생리학, 진화 및 발달의 다른 측면을 설명하는 데 유용할 수 있으며, 현대 연구(56)와 고생물학연구(paleo studies)40 모두에 적용될 수 있다.

요약하면, 이 기사에 자세히 설명된 방법의 구현을 통해 사용자는 강력하고 재현 가능한 방법을 사용하여 고기후 및 고생태학을 재구성할 수 있습니다. 이러한 방법은 환경 변동에 대한 기후 및 생태계 반응의 과거 사례를 보여주고 지구 자연 시스템의 복잡한 상호 작용에 대한 더 깊은 통찰력을 제공할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다.

공개

없음.

감사의 말

AJL은 DiLP를 위한 효과적인 교육 자료를 만들기 위한 동기와 제안에 대해 University of Washington의 2020-2022 학부생 Team Leaf에게 감사드립니다. AGF, AB, DJP 및 DLR은 현대 및 화석 잎을 측정하고 이 프로토콜을 수정하고 업데이트하는 데 귀중한 의견을 제공한 Wesleyan University와 Baylor University의 많은 학부생에게 감사를 표합니다. 저자들은 PBot Quantitative Traits Working Group과 PBOT 팀이 이 프로토콜을 공식화하여 더 광범위한 커뮤니티에서 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 작업을 장려한 것에 대해 감사를 표합니다. 이 연구는 미국 국립과학재단(National Science Foundation, DLR에 EAR-0742363 보조금, DJP에 EAR-132552 보조금)과 베일러 대학교(Baylor University, DJP에 젊은 연구자 개발 프로그램)의 지원을 받았다. 이 프로토콜의 명확성과 포괄성을 개선하는 데 도움이 된 피드백을 주신 두 명의 익명의 검토자와 Review Editor에게 감사드립니다.

자료

NameCompanyCatalog NumberComments
Copy stand or tripodFor fossil photography
Digital cameraFor fossil photography, high resolution camera preferred
Image editing software For digital preperation. Examples include Adobe Photoshop and GIMP, the latter of which is free (https://www.gimp.org/)
ImageJ softwareIJ1.46prFor making digital measurments, free software (https://imagej.net/ij/index.html)
Microsoft ExcelMicrosoftOr similar software for data entry
R softwareThe R foundationFor running provided R script (https://www.r-project.org/). R studio offers a user friendly R enviornment (https://posit.co/download/rstudio-desktop/). Both are free.
dilp R PackageCan be installed following instructions here: https://github.com/mjbutrim/dilp

참고문헌

  1. Gates, D. M. Transpiration and leaf temperature. Ann Rev Plant Physiol. 19 (1), 211-238 (1968).
  2. Givnish, T. On the adaptive significance of leaf form. Topics Plant Pop Biol. , 375-407 (1979).
  3. Niklas, K. J. . Plant biomechanics: an engineering approach to plant form and function. , (1992).
  4. Niklas, K. J. . Plant Allometry: The Scaling of Form and Process. , (1994).
  5. Royer, D. L., et al. Fossil leaf economics quantified: Calibration, Eocene case study, and implications. Paleobiology. 33 (4), 574-589 (2007).
  6. Peppe, D. J., et al. Sensitivity of leaf size and shape to climate: global patterns and paleoclimatic applications. New Phytol. 190 (3), 724-739 (2011).
  7. Wright, I. J., et al. The worldwide leaf economics spectrum. Nature. 428 (6985), 821-827 (2004).
  8. Royer, D. L., Miller, I. M., Peppe, D. J., Hickey, L. J. Leaf economic traits from fossils support a weedy habit for early angiosperms. Am J Botany. 97 (3), 438-445 (2010).
  9. Peppe, D. J., et al. Biomechanical and leaf-climate relationships: a comparison of ferns and seed plants. Am J Botany. 101 (2), 338-347 (2014).
  10. . dilp: Reconstruct paleoclimate and paleoecology with leaf physiognomy. R package version 1.1.0 Available from: https://cran.r-project.org/web/packages/dilp/index.html (2024)
  11. Bailey, I. W., Sinnott, E. W. A botanical index of Cretaceous and Tertiary climates. Science. 41 (1066), 831-834 (1915).
  12. Bailey, I. W., Sinnott, E. W. The climatic distribution of certain types of angiosperm leaves. Am J Botany. 3 (1), 24-39 (1916).
  13. Peppe, D. J., Baumgartner, A., Flynn, A. G., Blonder, B. Reconstructing paleoclimate and paleoecology using fossil leaves. Meth Paleoecol: Reconstructing Cenozoic Terre Environ Ecol Comm. , 289-317 (2018).
  14. Wolfe, J. A. . Temperature parameters of humid to mesic forests of eastern Asia and relation to forests of other regions of the Northern Hemisphere and Australasia. , (1979).
  15. Wilf, P. When are leaves good thermometers? A new case for Leaf Margin Analysis. Paleobiology. 23 (3), 373-390 (1997).
  16. Wilf, P., Wing, S. L., Greenwood, D. R., Greenwood, C. L. Using fossil leaves as paleoprecipitation indicators: An Eocene example. Geology. 26 (3), 203-206 (1998).
  17. Miller, I. M., Brandon, M. T., Hickey, L. J. Using leaf margin analysis to estimate the mid-Cretaceous (Albian) paleolatitude of the Baja BC block. Earth Planetary Sci Lett. 245 (1), 95-114 (2006).
  18. Wing, S. L., Greenwood, D. R. Fossils and fossil climate: The case for equable continental interiors in the Eocene. Philosophical Transact: Biol Sci. 341 (1297), 243-252 (1993).
  19. Wolfe, J. A. A method of obtaining climatic parameters from leaf assemblages. U S Geol Sur. (2040), 1-71 (1993).
  20. Huff, P. M., Wilf, P., Azumah, E. J. Digital future for paleoclimate estimation from fossil leaves? Preliminary results. Palaios. 18 (3), 266-274 (2003).
  21. Spicer, R. A. Recent and future developments of CLAMP: Building on the legacy of Jack A. Wolfe. Adv Angiosperm Paleobotany Paleoclimatic Reconstruct. 258, 109-118 (2007).
  22. Yang, J., Spicer, R. A., Spicer, T. E. V., Li, C. S. CLAMP Online': a new web-based palaeoclimate tool and its application to the terrestrial Paleogene and Neogene of North America. Palaeobiodivers Palaeoenviron. 91 (3), 163-183 (2011).
  23. Little, S. A., Kembel, S. W., Wilf, P. Paleotemperature proxies from leaf fossils reinterpreted in light of evolutionary history. PLoS One. 5 (12), e15161 (2010).
  24. Webb, L. J. A physiognomic classification of Australian rain forests. J Ecol. 47 (3), 551-570 (1959).
  25. Schmerler, S. B., et al. Evolution of leaf form correlates with tropical-temperate transitions in Viburnum (Adoxaceae). Proc Royal Soci B: Biol Sci. 279 (1744), 3905-3913 (2012).
  26. Nicotra, A. B., et al. The evolution and functional significance of leaf shape in the angiosperms. Funct Plant Biol. 38 (7), 535-552 (2011).
  27. Leigh, A., Sevanto, S., Close, J. D., Nicotra, A. B. The influence of leaf size and shape on leaf thermal dynamics: does theory hold up under natural conditions. Plant Cell Environ. 40 (2), 237-248 (2017).
  28. Wright, I. J., et al. Global climatic drivers of leaf size. Science. 357 (6354), 917-921 (2017).
  29. Givnish, T. J. Leaf and canopy adaptations in tropical forests. Physiol Ecol Plants Wet Tropics. 12, 51-84 (1984).
  30. Feild, T. S., Sage, T. L., Czerniak, C., Iles, W. J. Hydathodal leaf teeth of Chloranthus japonicus (Chloranthaceae) prevent guttation-induced flooding of the mesophyll. Plant, Cell Environ. 28 (9), 1179-1190 (2005).
  31. Royer, D. L., Wilf, P. Why do toothed leaves correlate with cold climates? Gas exchange at leaf margins provides new insights into a classic paleotemperature proxy. Int J Plant Sci. 167 (1), 11-18 (2006).
  32. Edwards, E. J., Spriggs, E. L., Chatelet, D. S., Donoghue, M. J. Unpacking a century-old mystery: Winter buds and the latitudinal gradient in leaf form. Botanical Soc Am. 103 (6), 975-978 (2016).
  33. Givnish, T. J., Kriebel, R. Causes of ecological gradients in leaf margin entirety: Evaluating the roles of biomechanics, hydraulics, vein geometry, and bud packing. Am J Botany. 104 (3), 354-366 (2017).
  34. Royer, D. L., Wilf, P., Janesko, D. A., Kowalski, E. A., Dilcher, D. L. Correlations of climate and plant ecology to leaf size and shape: potential proxies for the fossil record. Am J Botany. 92 (7), 1141-1151 (2005).
  35. Green, W. A. Loosening the CLAMP: an exploratory graphical approach to the climate leaf analysis multivariate program. Palaeontol Electro. 9 (2), 19 (2006).
  36. Peppe, D. J., Royer, D. L., Wilf, P., Kowalski, E. A. Quantification of large uncertainties in fossil leaf paleoaltimetry. Tectonics. 29 (3), 002549 (2010).
  37. Royer, D. L., Meyerson, L. A., Robertson, K. M., Adams, J. M. Phenotypic plasticity of leaf shape along a temperature gradient in Acer rubrum. PLoS One. 4 (10), e7653 (2009).
  38. Lowe, A. J., et al. Plant community ecology and climate on an upland volcanic landscape during the early Eocene climatic optimum: McAbee fossil beds, British Columbia, Canada. Palaeogeograp, Palaeoclimatol, Palaeoecol. 511, 433-448 (2018).
  39. Flynn, A. G., Peppe, D. J. Early Paleocene tropical forest from the Ojo Alamo Sandstone, San Juan Basin, New Mexico, USA. Paleobiology. 45 (4), 612-635 (2019).
  40. Allen, S. E., Lowe, A. J., Peppe, D. J., Meyer, H. W. Paleoclimate and paleoecology of the latest Eocene Florissant flora of central Colorado, U.S.A. Palaeogeograp, Palaeoclimatol, Palaeoecol. 551, 109678 (2020).
  41. Baumgartner, A., Peppe, D. J. Paleoenvironmental changes in the Hiwegi Formation (lower Miocene) of Rusinga Island, Lake Victoria, Kenya. Palaeogeograp, Palaeoclimatol, Palaeoecol. 574, 110458 (2021).
  42. Wagner, J. D., Peppe, D. J., O'keefe, J. M., Denison, C. N. Plant community change across the Paleocene-Eocene boundary in the Gulf coastal plain, Central Texas. Palaios. 38 (10), 436-451 (2023).
  43. Ellis, B., et al. . Manual of leaf architecture. , (2009).
  44. Schneider, C. A., Rasband, W. S., Eliceiri, K. W. NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis. Nat Meth. 9, 671-675 (2012).
  45. Greenwood, D. R., Pigg, K. B., Basinger, J. F., DeVore, M. L. A review of paleobotanical studies of the Early Eocene Okanagan (Okanogan) Highlands floras of British Columbia, Canada, and Washington, USA. Canadian J Earth Sci. 53 (6), 548-564 (2016).
  46. Lowe, A. J., West, C. K., Greenwood, D. R. Volcaniclastic lithostratigraphy and paleoenvironment of the lower Eocene McAbee fossil beds, Kamloops Group, British Columbia, Canada. Canadian J Earth Sci. 55 (8), 923-934 (2018).
  47. Lowe, A. J., et al. Dynamics of deposition and fossil preservation at the early Eocene Okanagan Highlands of British Columbia, Canada: insights from organic geochemistry. Palaios. 37 (5), 185-200 (2022).
  48. Gushulak, C. A. C., West, C. K., Greenwood, D. R. Paleoclimate and precipitation seasonality of the Early Eocene McAbee megaflora, Kamloops Group, British Columbia. Canadian J Earth Sci. 53 (6), 591-604 (2016).
  49. Poorter, H., Niinemets, &. #. 2. 2. 0. ;., Poorter, L., Wright, I. J., Villar, R. Causes and consequences of variation in leaf mass per area (LMA): a meta-analysis. New Phytol. 182 (3), 565-588 (2009).
  50. Enquist, B. J., et al. Scaling from traits to ecosystems. Adv Ecol Res. 52, 249-318 (2015).
  51. Burnham, R. J., Wing, S. L., Parker, G. G. The reflection of deciduous forest communities in leaf litter: implications for autochthonous litter assemblages from the fossil record. Paleobiology. 18 (1), 30-49 (1992).
  52. Burnham, R. J., Ellis, B., Johnson, K. R. Modern tropical forest taphonomy: does high biodiversity affect paleoclimatic interpretations. PALAIOS. 20 (5), 439-451 (2005).
  53. Jacobs, B. F. Estimation of low-latitude paleoclimates using fossil angiosperm leaves: examples from the Miocene Tugen Hills, Kenya. Paleobiology. 28 (3), 399-421 (2002).
  54. Sack, L., et al. Developmentally based scaling of leaf venation architecture explains global ecological patterns. Nat Comm. 3 (1), 837 (2012).
  55. Merkhofer, L., et al. Resolving Australian analogs for an Eocene Patagonian paleorainforest using leaf size and floristics. Am J Botany. 102 (7), 1160-1173 (2015).
  56. Baumgartner, A., Donahoo, M., Chitwood, D. H., Peppe, D. J. The influences of environmental change and development on leaf shape in Vitis. Am J Botany. 107 (4), 676-688 (2020).

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