JoVE Logo
Yazarlar
Bize Ulaşın

Oturum Aç

Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliği gereklidir. Oturum açın veya ücretsiz deneme sürümünü başlatın.

Bu Makalede

  • Özet
  • Özet
  • Giriş
  • Protokol
  • Sonuçlar
  • Tartışmalar
  • Açıklamalar
  • Teşekkürler
  • Malzemeler
  • Referanslar
  • Yeniden Basımlar ve İzinler

Özet

Bu iletişim kuralı reddetme deneyler yumurta çalıştırmak için yönergeler sağlar: deneysel boyama için anahat oluşturma teknikleri yumurta modelleri doğal kuş yumurtaları, saha çalışmaları yürütmek ve toplanan verilerin analiz renkleri taklit etmek için. Bu iletişim kuralı karşılaştırılabilir yumurta ret deneyler için Tekdüzen bir yöntem sağlar.

Özet

Damızlık parazitler yumurtadan ve onların genç arka için ana bilgisayar veliler bırakarak diğer kadın yuva içinde yumurtlamak. Eğitim nasıl damızlık parazitler ana çocuklarını yetiştirme içine işlemek ve nasıl algılamak hosts Asalaklıktan coevolutionary biyoloji alanında önemli bilgiler sağlar. Onlar kendi çocuklarını yetiştirme masrafları ödemek zorunda değilsiniz çünkü uğultusu ve cowbirds, gibi damızlık parazitler evrimsel bir avantaj. Ancak, bu maliyetleri parazit yumurtaları, Genç ve yetişkin de dahil olmak üzere, tüm gelişim aşamalarında karşı ana savunma için seçin. Yumurta ret deneyler konak savunma eğitim için kullanılan en yaygın yöntem vardır. Bu deneyler sırasında bir araştırmacı deneysel bir yumurta bir ana bilgisayar yuvada yerleştirir ve nasıl ev sahibi yanıt izler. Renk kez manipüle ve yumurta ayrımcılık ve ana bilgisayar ile deneysel yumurta arasında farklılık derecesini olasılığını ilgili olumlu beklenti olduğunu. Bu kağıt tür deneyler bulguları analiz için tutarlı yumurta renkler oluşturmak için kullanılan yöntemlerin açıklandığı gelen yumurta ret deneyler için bir kılavuz olarak hizmet vermektedir. Özel dikkat renk önyargıları ana bilgisayar tanıma'keşfetmek için potansiyele sahip renk geçişlerini boyunca benzersiz olarak renkli yumurta içeren yeni bir yöntem verilir. Standardizasyon bulgular arasında anlamlı bir şekilde çalışmalar karşılaştırmak mümkün değildir; Bu alanın içindeki standart bir protokol daha fazla deneyler için giderek daha hassas ve karşılaştırılabilir sonuçlar için izin verir.

Giriş

Damızlık parazitler sonra yavrularını yükseltmek ve Ebeveyn Bakımı1,2,3ile ilgili maliyetler ödemek diğer türler yuva içinde yumurtlamak. Bu kanunun ana yorumlanmamalıdır parazit algılamak için ana bilgisayar parazit ve sleuthing mat etmek için aldatma güçlü seçici baskıların her iki oyuncu sağlar. Kuş damızlık parazitizm bazı durumlarda, farklı parazit yumurtaları tanınması ana bilgisayarın ana bilgisayar yumurta, taklit parazitler için ev sahibi ve parazit4arasında evrimsel bir silah yarışı üreten seçer. Damızlık parazitizm eğitim önemli çünkü coevolutionary dynamics soruşturma için bir model sistem ve vahşi5karar verme. Yumurta ret deneyler bir kuş damızlık Asalaklıktan interspecific etkileşimleri6araştırmaya ekologlar kullanmak önemli bir araç ve alanında çalışmak için kullanılan en yaygın yöntemleri vardır.

Yumurta ret deneyler süresince, araştırmacılar genellikle doğal tanıtmak veya yumurta model ve ana bilgisayarın yanıt-e doğru bu deneysel yumurta standartlaştırılmış bir süre içinde değerlendirmek. Bu tür deneyler (Bu görünüm olarak farklı) gerçek yumurta yuva7arasında swapping veya boyama içerebilen veya bu yumurta, gerçek yumurta (isteğe bağlı olarak ekleyerek desenler) ve onları kendi özgün yuva8' e dönen veya model oluşturma yüzeyleri boyama renk910, boyutu11ve/veya şekil12lekelenme gibi özellikleri manipüle. Ana bilgisayar yanıt yumurta değişen görünüm için bilgi içeriği içine bir yumurta ret kararı13 ve ne kadar farklı bir yanıt14temin için olması gereken yumurta ulaşmak için kullandıkları değerli bilgiler sağlayabilir. En iyi kabul eşik teorisi15 devletlerin ana yanlışlıkla bir parazit yumurtası (kabul hata) kabul veya yanlışlıkla kendi yumurtalarını arasındaki farkı inceleyerek kendi yumurta (reddetme hatası) kaldırma riskleri denge olmalıdır (veya bir iç şablon yumurtaları /) ve parazit yumurtaları. Bu nedenle, bir kabul eşiği karar hangi ana bilgisayarlar bir uyarıcı tahammül etmek çok farklı bulunmaktadır. Asalaklıktan riski düşük olduğunda, kabul hataları riskini parazitizm riski yüksek olduğunda daha düşüktür; Böylece, kararlar bağlamda belirli vardır ve uygun olarak algılanan risk değişikliği14,16,17kayacak.

En iyi kabul eşik teorisi ana kararlar sürekli değişim içinde ev sahibi ve parazit fenotipleri üzerine temel varsayar. Bu nedenle, ana bilgisayar yanıt için değişik parazit fenotipleri ölçüm ne kadar hoşgörülü bir ana bilgisayar nüfus (fenotipik kendi çeşitlemesiyle) parazit fenotipleri bir dizi gelir kurmak gereklidir. Ancak, hemen hemen tüm önceki çalışmalar kategorik yumurta renk ve maculation tedavisi (Örneğin, mimetic/sigara-mimetic) yararlanmıştır. Yalnızca ana bilgisayar yumurta kabuğu fenotipleri, biyolojik olarak pratik bir beklenti değil farklı değil ise, tüm yanıtlar (asla bilemeycek derecesi ne olursa olsun) doğrudan karşılaştırılabilir olacaktır. Aksi takdirde, "mimetic" yumurta manken ne kadar benzer ana bilgisayar yumurta içinde ve arasında karışıklığa yol bulgular18karşılaştırırken gerektirebilecek nüfus için içeride değişir. Teorisi barındıran kararlar paraziter yumurta ve kendi14, ille belirli parazit yumurta renkler arasındaki farkı temel alır öneriyor. Yumurta modeli türü ve bireysel host yumurta renk arasında sadece göze çarpan fark (bundan sonra JND) olmadığı sürece bu nedenle, bir tek yumurta modeli türü kullanarak ana bilgisayar karar eşikleri ya da ayrımcılık yetenekleri, hipotezler test etmek için ideal bir yaklaşım değildir Faiz değişken. Bu takas veya ana bilgisayar yanıt renkleri19doğal bir dizi için test etmek için doğal yumurta ekleyin deneysel çalışmalar için de geçerlidir. Ancak, bu çalışmalar ana bilgisayar ve parazit fenotipleri varyasyon için izin verirken, özellikle conspecific yumurta7kullanırken özellikleri6' da bulunan doğal varyasyon tarafından sınırlıdır.

Buna karşılık, çeşitli renklerde yapay yumurta araştırmacılar doğal varyasyon kısıtlamaları ücretsiz (Örneğin, superstimuli20yanıtlarını araştırmak için), onları ana bilgisayar algı6sınırlarını soruşturma izin. Son araştırmalar roman teknikleri boyama deneysel yumurta maç ve yumurta kabuğu9 ve spot renkleri21varyasyon doğal dizi aşmak için tasarlanmış tarafından fenotipik aralığında ana bilgisayar yanıt ölçmek için kullandı. Çünkü sürekli farklılıkları kabul eşikleri15 veya coevolved asla bilemeycek4, gibi teorik Öngörüler esas alan ana bilgisayar yanıt için yumurta renkli gradyanlar boyunca eğitim temel bilişsel süreçler ortaya çıkarmak özellikleri. Örneğin, kullanarak bu yaklaşım, Dainson vd. 21 yumurta kabuğu zemin rengi ve nokta rengi arasındaki renk kontrast daha yüksek olduğunda, Amerikan Robin Turdus migratorius yumurta daha güçlü reddetme eğilimi kurdu. Bu bulgu, nasıl bu ana bilgisayar bilgileri, bu durumda lekelenme aracılığıyla, bir parazit yumurtası kaldırmak karar vermek için işler üzerinde değerli bilgiler sağlar. Boya karışımları özelleştirerek, araştırmacılar tam bir deneysel Egg'in renk ve ana bilgisayarın yumurta renk arasındaki benzerliği desenleri10, yumurta boyutu22 ve yumurta lekelenme gibi karıştırıcı diğer faktörler standartlaştırılması işleyebilirsiniz Şekil23.

Daha fazla çoğaltma ve metareplication24 klasik ve son yumurta ret iş teşvik etmek için bilim adamları arasında phylogeny (farklı ana tür)7,22standart yöntemleri kullanmak önemlidir, alanı (farklı ana nüfus)7,22,25,26 saat (farklı üreme sezon)7,22,ve25,26 ,27nadiren yapıldı,. Standart28 değildi metodolojileri daha sonra artefactual sonuçları29,30' a yol gösterilmiştir. Bu kağıt bu tür sürekli varyasyon yanıt inceler ve önemli metodolojik kavramları bir dizi vurgular yumurta ret deney çoğaltmak isteyen araştırmacılar için yönergeleri kümesi olarak hizmet vermektedir: denetim yuva, önemi bir priori hipotezler, metareplication, pseudoreplication ve renk ve spektral analizi. Kuş ev sahibi-parazit coevolution alan hakim yumurta ret deneyler rağmen henüz kapsamlı protokol bulunmaktadır. Bu nedenle, aşağıdaki yönergeleri Inter - ve içi-tüm çalışmalar phylogeny arasında yinelenen herhangi bir hipotez gerçek testi metareplication yani, yalan gibi tekrarlanabilirlik uzay laboratuarı artırmak ve24, saat için değerli bir kaynak olacak olan yalnızca anlamlı tutarlı yöntemleri29,30,31kullanırken yapılabilir.

Protokol

Tüm yöntem tanımlamak burada kurumsal hayvan bakım ve kullanım Komitesi (IACUC) Long Island Üniversitesi nde-yazının tarafından onaylanmıştır.

1. karıştırma akrilik boyalar

  1. Aynı şekilde tüm yumurta kabuğu yüzey kapsayacak renk yumurta kabuğu zemin rengi karıştırın. Aşağıdaki tarifi daha az iki 22 mL alüminyum boya tüp doldurur boya, 50 gr yapacaktır.
    1. Mavi-yeşil renk, mavi-yeşil yumurta kabuğu (Örneğin, bir Amerikan Robin T. migratorius yumurta kabuğu) temsil eden, kobalt turkuaz 18.24 g kullanarak üretmek ışık, kobalt turkuaz kobalt yeşil ve 2,86 g ve 1,61 g titanium beyaz 6,52 g 20.77 g yanmış kahverengi.
    2. Kahverengi bir renk, bir kahverengi yumurta kabuğu (Örneğin, bir tavuk Gallus gallus domesticus yumurta kabuğu) temsil eden, kırmızı demir oksit 4.12 g, kadmiyum Orange 9.75 g, 22.15 g ham umber ışık ve titanyum white'nın 13.97 g kullanarak oluşturun.
    3. Bir bej yumurta kabuğu (Örneğin, bir bıldırcın Coturnix japonica yumurta kabuğu) temsil eden, 10.60 g kahverengi yumurta renk, mavi-yeşil renk 8,28 g, titanyum beyaz 18,51 g ve 12.61 g sarı aşı boyası kullanarak bir bej renk oluşturur.
    4. Titanyum Beyaz olmadan kullanarak beyaz renk oluşturur.
  2. Karanlık bir kahverengi nokta rengi kahverengi yumurta renk 8.38 g, yanmış kahverengi 26.04 g ve mars siyah 15,59 g kullanarak bıldırcın C. japonica yumurta üzerinde bulunan noktalar temsil eden karıştırın.
  3. Mix yumurta kabuğu renk gamı mavi-yeşil kahverengi, mavi-yeşil ve kahverengi boya birlikte karıştırma ve katkılarından karşılıklı değişen dan kapsayan orta renkler (Örneğin, mavi-yeşil bölgeleri kahverengi boya: 10:0, 9:1, 8:2, 7:3, 6:4, 5:5, 4:6, 3:7, 2:8, 1:9 ve 0:10, bkz: Şekil 1E).
    1. Daha fazla ara renkleri üretmek için hatta bu ara renkler miktarlarda karıştırın ve benzersiz renkler için istediğiniz sayıyı oluşturma kadar yineleyin. Hatta mavi-yeşil karışımı ve kahverengi bir nötr gri renk üretecek, ama bu renk beyaz veya bej gerektiği gibi kullanılarak ayarlanabilir. Daha kesin bir renk (Örneğin, belirli bir ana yumurta) gerekiyorsa, Eksiltici renk modelleri karıştırma boyaları benzersiz birleşimlerini spektral yansıma en düşük üretim karışımı kullanın kullanıyorlar, sadece göze çarpan fark (JND) için renk istenen (bkz: adımlar 3.3-3.7).
  4. Boya boş 22 mL alüminyum boya tüplerde saklayın.
    1. Boya ile kesilmiş bir köşesinde küçük bir bölümünü bir plastik sandviç torbaya koyun. Plastik torba sonu tüpün içine yerleştirin ve boya boru tablo karşı hafifçe dokunarak tüp içine sıkmak.
    2. Mühür tüp yapıştırıcı kenar kullanarak ve sonunda kendisi üzerinde en az 3-4 kez katlanır.

2. resim deneysel yumurta modelleri

  1. Deneysel yumurta modelleri elde edilir.
    1. Bir üç boyutlu kullanarak modeli yumurta (bundan sonra 3D) yazdırmak yazıcı veya bir dağıtımcı28bir satınalma. Çünkü o tutarlı büyüklügündedir yumurta üretir ve28şekil bu basit yaklaşım tavsiye edilir.
      Not: Model yumurta da alçı, kil, ahşap veya diğer maddeler moda izin.
  2. Titanyum Beyaz bile bir kat alttaki renge engel her yumurta üzerinde ekleyin.
  3. Forseps kullanarak her yumurta tutun, her yumurta benzersiz renk için yüksek kalitede akrilik boyalar ve temiz bir fırça kullanarak istediğiniz rengi boya.
  4. Her taze boyalı yumurta kurutma işlemini hızlandırmak için ayarlama serin bir saç kurutma makinesi kullanın.
  5. Üzerinde yumurta yumurta tamamen kuru olduğunda olabilecek herhangi bir darbe kum için bir zımpara kağıdı kullanın.
    1. Yumurta boya herhangi bir topaklar olmadan bile bir kaplama vardır kadar 2.3 tekrarlayın. Yumurta hiç az iki kat gerektirir.
  6. Herhangi bir noktalar yanında bunlar bir boya fırçası ile dikkatli bir şekilde uygulamak ve dikkatli bir diş fırçası ile boya spattering modeli yumurta ekleyin. Sadece tek bir kat gereklidir.
    Dikkat: çoğaltma ultraviyole (UV) yansıma istenirse UV boya bile bir kat uygulayın; Bu boyalar kullanma izni Kurumsal, eyalet/il ve federal ofisleri izin üzerinden elde edilen sürece ancak bu önerilmez.

3. renk miktarının

  1. Spektrometre güç düğmesine basarak kapatın.
  2. INSERT SD kartı SD kart yuvası ve kırmızı basarak sistemi için iptal düğmesi, bağlantı içine "Dosya sistemi" yeşil kabul düğmesine basarak seçin, "Bul SD kartları" Yedekleme düğmesi menü tuşuna basarak seçin. Daha sonra kırmızı iptal düğmesini iki kez veya ev düğmesine basarak tıklatın.
  3. Fiber optik kablo bağlamak Spektrometre ve ışık kaynağı.
    1. Işık modülü "Işık kaynağı" etiketli ucunu takın ve Spektrometre modülü "Spektrometre" etiketli ucunu takın.
  4. Fiber optik sonda ucunda sonda ipucu ekleyin.
    Not: Bir örnek sonda ucunda yazdırılabilir bir 3D printerlere harcama maddeler bir tamamlayıcı kod dosyası olarak kullanılabilir. Bu nesne bir kelebek vidasını seçtiğiniz iş parçacığı gerektirir.
    1. Örnek ve sinyal gürültü oranı en üst düzeye çıkarır ölçüm probu arasında bir mesafe (Örneğin, 5 mm) kurmak. Esnek bir cetvel kullanarak tutarlı ölçüm uzaktan emin olun.
      Not: Tam uzaklığını her bireysel Spektrometre'nın eşsiz kombinasyonu ızgara ve yarık genişliği, optik genişlik ve ışık kaynağı ile değişir. Tüm ölçümler için aynı mesafeyi koruyun. Esnek bir kural bir tamamlayıcı kod dosyası olarak indirmek için kullanılabilir.
    2. Doğal ana yumurta veya modeli yumurta bu durumda bir 45 ° çakışık eğik ölçüm açı kullanın parlak bir yüzey yoksa çakışık normal ölçüm açısı (90 °), kullanın. Bütün yumurta, gerçek ve yapay, aynı açı kullanarak ölçmek.
    3. Sonda ucu % 95 etanol ile yıkayın.
  5. Işık kaynağı üç kez aşağı düğmesine basarak kapatmak, PX-lamba yeşil kabul düğmesine basarak seçin, kaydırma sağ tuşuna basarak kurulumu seçin, kaydırma sağ tuşuna basarak "Zamanlama denetimleri" seçin, aşağı seçeneğini tıklatın üç kez düğme ve ücretsiz çalışan basarak seçin kabul et düğmesini.
    1. Herhangi bir ölçüm yapmadan önce en az 15 dakika bekleyin.
  6. Kalibre ve Spektrometre yapılandırın. Bunu yapmak için ev düğmesine basın, ve sonra sola kaydırma tuşuna basarak "Araçlar" düğmesini tıklatın yedekleme düğmesi menü tuşuna basarak "Kılavuz denetimi" seçin ve "Elde parametreleri" Yedekleme düğmesi menü tuşuna basarak seçin.
    1. Beş kaydırma sağ tuşuna iki kez basarak ve sonra beş kez Yedekleme düğmesi menü tuşuna basarak yük vagonu ayarını artırmak için şu iki boşluk imleci hareket kaydırma sağ tuşuna basarak yük vagonu yumuşatma ayarlayın. "Kabul et" tamamlandığında yeşil kabul düğmesine basarak seçin.
    2. Kaydırma sağ düğme o tuşuna basarak menü düğmesini aşağı tuşuna, sonra sağdaki menü düğmesine bir kez basarak ve olanlar için hareket ettirerek kaydırma sağ tuşuna iki kez basarak ve on değeri ayarlama iki yerde yer hareket tarafından 10 set ortalamalar yerleştirin nce ve bu menü düğmesini basılı tuşuna bir kez basarak sıfıra azaltmak. "Kabul et" tamamlandığında yeşil kabul düğmesine basarak seçin.
    3. Basın ev düğme, yansıma yedekleme düğmesi menü tuşuna basarak seçin ve sonda sıkıca beyaz standart olarak yerleştirin. Sonra bir başvuru beyaz standart yedekleme düğmesi menü tuşuna basarak saklayın. Karanlık bir standart kaydırma sağ tuşuna basarak depolamak ve yansıma düğmesini basılı menü tuşuna basarak görüntüleyin.
  7. Her yumurta kabuğu'nın yansıma künt Kutbu'nda (yumurta geniş sonuna), iki kez yumurta'nın ekvator yakınında iki kez ve iki kez yakınındaki keskin kutup (dar sonu) ölçerek altı kez ölçmek. Noktalar ya da değil kaçınılması bildirmek emin olun. Bu hem deneysel yumurta yanı sıra ana bilgisayarın yumurta yapmak.
  8. Nm yumuşatma yayılan gürültü renk analiz yazılımı29kullanarak yansıma eğriler yumuşatmak için bir 0.25 ile yerel olarak ağırlıklı bir polinom işlevini kullanın. Renk puanları, parlaklık gibi yumurta modeli (adım 3.7) bölgeler arasında önemli ölçüde tekrarlanabilir değildir eğer yumurta (adım 2.2-2.6); yeniden boyamak Aksi takdirde, yumurta modeli rengi arasında yumurta ortalama.
  9. Göreli photoreceptor hassasiyetleri soru için en uygun kümesini karar verin.
    Not: Bu bir genel ultraviyole hassas veya menekşe hassas kuş olabilir veya bir kez göreli hassasiyetleri30,31,32modellemek seçebilirsiniz.
  10. Her photoreceptor için kuantum yakalar33 ölçmek, tek34 ve çift konileri35,36, yumurta kabuğu yansıma, photoreceptor hassasiyetleri ve uygun bir ürün entegre ederek kuş görsel spektrum (yani, 300-700 nm) yelpazesinde olma.
    1. Kullanım göreli kuantum koordinatları kuş dörtyüzlü renk alanı33,37içinde oluşturmak için tahminleri yakalamak. Emin, kuantum yakalar, bu göreli kuantum toplamları 1 yakalar.
  11. Ana bilgisayar yumurta kabuğu arasında discriminability JND, tahmin etmek için kullanım kuantum yakalar (adım 3.10) renk (bkz. Adım 2.6.1) ve algılanan renkler bir neural gürültü-sınırlı görsel modeli32 kullanarak her yabancı yumurta , 38 , 39.
    1. Aynı Spektrometre ve mümkünse modeli yumurta (3.7. adım) ölçmek için kullanılan ışık kaynağı kullanarak ana bilgisayarın yumurta kabuğu rengi ölçmek.
      Not: Pratik veya lojistik hususlar Bu durumda ana bilgisayar yumurta bir ortalama ana yumurta kabuğu rengi oluşturmak için farklı yuva kümesini ölçmek imkansız, yapabilir.
    2. Weber kesir 0.140uzun dalga duyarlı koni için kullanın.
    3. Koniler göreli bolluk ve çift koni30asıl üyesi için hesap.
      Not: kullanılan yumurta Renkler doğal yumurta kabuğu renge karşılık gelen bir degrade yanıyorsa, ev sahibi ve deneysel yumurta arasında JND 1 veya her iki aşırı (Örneğin, mavi-yeşil veya kahverengi, bkz: farklılıklar ayırt etmek için -1 tarafından olmak katmerli adımları 1.1.1–1.1.2). Kullanılan yumurta renkler arasında birden çok degrade düşmek veya renk alanı girerseniz, perceptually tek tip renk bileşenlerinden diyagramları41kullanarak yumurta algılanabilir renk farklılıkları özetler. Bu tür bir diyagram içinde koordinatları yönü ve büyüklüğü deneysel yumurta algılanan renk farklılıkları açıklar ve host yumurta renk ve bunlar-ebilmek var olmak kullanılmış içinde daha fazla analizleri.

4. arazi çalışması

  1. Eğitim için tür belirlemek.
    Not: dikkat edilmesi gereken faktör içerecek (ancak sınırlı değildir) ana bilgisayar ve/veya parazit türleri ve yumurta kullanılacak tür etkileyen bir kavrayışa42 ya da delik43 rejecter, ev sahibi olup bolluk (Örneğin, sert kullanmayın yapay modeli yumurta ponksiyon püskürtücüler44).
  2. Sistematik çalışma alanı girip yuva için arama. Bazı türler45makul bir başlangıç yeri sağlayabilir önceki iç içe geçmiş kayıtlarını kontrol edin.
    Not: Görünür işaretleri veya işaretleme predasyona46riskini artırabilir; Bu nedenle, bir el GPS yerine kullanmayı düşünün.
  3. Her gün her ana bilgisayar yumurta varlığı deney (adım 4.4); başlayana kaydetmek için doğrudan veya video kaydını yöntemleri kullanarak bu yuva izlemek Örneğin, bir gün debriyaj tamamladıktan sonra.
    Not: Bu günlük izleme deneme (adım 4.6) sahip olduğu kadar devam eder.
    1. Yetişkinler tarafından yapılan uyandırma dinler ve onlar için daha--dan 30 devam ederseniz bölgeyi terk s. Özellikle görsel odaklı bir predator (Örneğin, corvid) ise herhangi bir potansiyel yuva predator bulunduğunda bir yuva yaklaşmayın.
    2. Memeli avcılar doğrudan yuva için kimyasal ipuçlarını takip edemez farklı yerlerde, yani, yaklaşım ve bırakın yuva yuva, yürüyorum.
      Not: Bu yaklaşım bazı alanları, yani yoğun reed-yataklar olanaksız olabilir.
    3. Her zaman fiziksel rahatsızlık yuva ve yuva çevresini en aza indirmek.
    4. Yumurta atarken46önce rahatsız olmaları durumunda birçok kuş yuvalarını terk edecek çünkü yakın yuva yuva kurma süresi boyunca, alamadım.
  4. Yavaşça deneysel bir yumurta yuva'nın Kupası yan içine kaydırarak bir ana bilgisayarın yuvaya ekleyin. Bu ana bilgisayarın yumurta zarar verebilir gibi deneysel modeller düşürmeyin.
    Not: rastgele tedaviler atayın.
    1. Ana bilgisayar üst yakın kalır ve dolayısıyla yapay parazitizm47Yasası tanıklık etmek için bir fırsat varsa kaydı. Kayıt ve istatistiksel olarak ana bilgisayar yuva47temizlendi olup olmadığını gösteren bir değişken için kontrol. Üst yokken yumurta tanıtımları yapmak.
    2. Parazit sisteminde ev sahibi yumurta kaldırırsa ana bilgisayar yumurta toplamak.
      Not: Bu ana bilgisayarlar nerede yumurta kaldırma deneysel yumurta22ana bilgisayar yanıt etkilemez gerekli olmayabilir.
  5. (Ziyaret, kontrol ve yumurta işlenmiş ama hayır deneysel yumurta yuva eklendi veya takas) denetim yuva bir dizi istihdam doğal yuva firar hızı için. Sadece onlar (bkz. Adım 4.5.1) deneysel yuva kaldırılırsa ana bilgisayar yumurta denetim yuvadan çıkarın.
    Not: firar bazı yabancı yumurta için hedeflenen bir yanıt olmayabilir ama diğer yumurta türleri için bir yanıt olabilir çünkü bu önemlidir.
    1. Denetim yuva bir temanın sayısı bilinen veya beklenen örneklerin boyutu dayalı ve etkisi tahmini seçin. Yuva ayrılmalar deneysel yumurta bir ana bilgisayar yanıt ya da değil olup istatistiksel belirlenmesi (adım 5.1) elde edilebilir kadar her nth yuva bir denetim yuva atayın.
      Not: bir ana bilgisayar yumurta kaldırılırsa, ana bilgisayar yumurta deneysel tedavi olduğu gibi aynı sayıda kaldırmak için bir ana bilgisayar 5 s ve o zaman eski yerine koymak için elinde bu yumurta ve Nest aynı süre boyunca tedavi yuva olarak kalır. Ana bilgisayar yumurta kaldırılmazsa tutun bir host 5 s ve o zaman eski yerine koymak için elinde bu yumurta, deneysel yuva harcanan saat miktarı yuvanın kalır (Örneğin, 10 s).
  6. Denetimleri de dahil olmak üzere her ana bilgisayarın Nest yanıt belirlemek için yuvayı yeterince tekrar. Yuvayı deneysel manipülasyon bir kaç saat içinde kontrol edin.
    Not: bazı türler, deneysel parazitizm aynı günde reddedilerek ortaya çıkabilir; Bu nedenle, yuva deneysel manipülasyon48bir kaç saat içinde kontrol etmek önemlidir.
    1. Bir teleskop ayna yuva veya debriyaj ile doğrudan temas önlemek için yuva denetlerken kullanmak.
    2. Bu yavrular ve yumurta46için tehlike artırabilir çünkü gözlemler şiddetli hava (yağmur, sıcak veya soğuk) kaçının.
    3. Ev sahibi için tanıtılan yumurta yanıt verdi veya belirli zaman dolduğunda kadar günlük denetimleri gerçekleştirmek.
      Not: yumurta yuvada kalır 5-6 gün boyunca geleneksel olarak, ev sahibi bir alıcısı22olarak düşünülür; Ancak, bazı ev sahibi kişilerin bile daha sonra49 yanıt ve ihmal böyle tepkilerin mutlaka yumurta ret oranı tahminleri önyargıları. İdeal olarak, araştırmacılar üst % 95 family-wise güven aralığı için reddetme gecikme süresi içinde onların sistem belirlemek ve onların ölçüt olarak kullanabilirsiniz.

5. istatistiksel analizler

  1. Mükemmel randomize bir çalışmada bir Fisher'ın tam test kullanın (yani, deneysel ve denetim yuva mükemmel serpiştirilmiş olan ve böylece tarih, debriyaj veya yuva firar etkileyen bilinen başka bir parametre döşeme farklı mi) sayısını karşılaştırmak için ayrılmalar denetim (adım 4.5) tedavi yuvaları arasında. Aksi halde, Genelleştirilmiş Doğrusal model (GLM) ile potansiyel olarak ilgili covariates (aşağıya bakın), genellikle daha temkinli bir yaklaşım kullanın.
    1. Deneysel yuvalarını kontrol yuva daha önemli ölçüde daha yüksek bir firar oranı varsa, kodu her iki yumurta kaldırıldı ve terk edilmiş yumurta olarak 'reddedildi'.
      Not: geleneksel olarak ev sahibi 'yumurta paraziter yumurta tanıdı ve ya o çıkarmak reddetti' ya da (bütün yuva ile) terk edilmiş.
    2. Firar oranları etmez deneysel arasında farklılık gösterir ve kontrol parazitizm ve kod yanıt ana bilgisayar yanıt 'atılır gibi' olmadıklarından yuva, analiz, ayrılmalar hariç.
      Not: bir yumurta yuva aslında kaldırıldığında geleneksel olarak, 'dışarı' anlamına gelir.
    3. Tarih ve saati ne zaman ev sahibi yumurta reddetti kaydetme. Yanıt değişken bağlı olarak bulma adımları 5.1.1–5.1.2 üzerinde recode.
  2. Fisher'ın tam testi, onun ilişkili oran oran ve onun uygun güven aralığı raporu.
  3. Tahmin modelleri (Örneğin, adımları 5.4-5,5)-ecek var olmak mülhak herhangi bir anlamlı covariates karar verin.
    1. Kodlama (Örneğin, sürekli, kategorik veya sıralı), her covariate belirtin.
    2. Kod sıralı gün tarihleri ve herhangi bir potansiyel kaldırmak için merkezi tarihleri ayrı olarak yıl içinde değişim yıl veya mevsimsellik7,47,50,51atfedilebilecek nedeniyle şaşkın.
    3. Herhangi bir covariates daha kolay onların alt sipariş koşulları modeli çıktı yorumlanması için izin vermek için bir etkileşim dahil ortalayın.
      Not: covariates ölçekleme çalışmalar arasında basit karşılaştırılması sağlar ve bazen modeli yakınsama artırabilirsiniz.
  4. Ana bilgisayar yanıt-e doğru tahmin etmek (çıkarma veya Reddet vs kabul eden) Genelleştirilmiş Doğrusal model (GLM) veya Genelleştirilmiş Doğrusal karma bir modeli (GLMM) bir binom hata dağıtım ve logit bağlantı işlevini kullanarak.
    Not: Bir GLM veya GLMM veriler üzerinde bağlıdır ve rasgele etkisi (Örneğin, yuva kimliği, yıl) dahil olmak üzere. Rasgele faktörler en az 5 düzeyleri durumda varyans kötü olduğu52tahmin muhtemeldir olmalıdır.
    1. Katsayısı farkı ne oranda tarafından bir doğrusal model53,54açıkladı göstermek için (genellikle R2) rapor.
  5. Ne kadar kuş deneysel parazitizm bir GLM bir negatif binom hata dağılımı (veya veri overdispersed yoksa bir Poisson hata dağılımı) kullanarak yanıt alır tahmin ve bağlantı oturum.
    Not: Bir kuş 'deneme günü reddetti yumurta bir gecikme süresi sıfır sahip olduğunu hangi hassasiyetle gün için rapor gecikmesi olarak yanıt,' yanıt vermek geçen süreyi araştırmacılar bakın. Model çok fazla sıfır olan yanıt değişkenler (> % 50) sıfır şişirilmiş kullanarak veya engel modelleri55.
  6. Modeli verileri tatmin edici öngörür kontrol etmek için tanılama araçları ve rapor modeli Özet istatistik varyans modeli ne oranda ölçmek için56 açıkladı kullanın , 57. rapor katsayısı (genellikle R2), bkz: adım 5.4.2.
    1. Pearson kalıntıları bulunan değerleri parametreli-parametreli Arsa üretimi ve grafik doğrulama kullanarak negatif binom modelleri doğrulamak.
      Not: Hiçbir aykırı veya beklenmedik desen55iyi işletilen bir model olacak.
    2. Binom modelleri uygun iyilik testleri Hosmer-Lemeshow testleri ve diğer tanılamalarda R paket, 'binomTools'58 tüm tanılama araçları kümesi içeren kullanılabilir gibi kullanarak doğrulamak.
  7. Tutarlılık ve çalışmalar arasında karşılaştırılabilir amaçlarla tutarlı covariates için kontrol düşünün.
    Not: Ortak covariates debriyaj boyutu22tarihi59döşeme, arasında yaş manipülasyon49, iç içe ve ana yuva veya değil47temizlendi. Pek çok, özellikle erken çalışmaları herhangi bir covariates kullanmıyordu. Yazar sonuçları kantitatif covariates eksik bu çalışmalar karşılaştırılabilir yapmak için etkileri yumurta türleri (veya çeşitli degradeler) olmadan covariates analiz Ayrıca düşünmelisiniz.
    1. Bir bilgi kuramsal yaklaşımı kullanın ve ana bilgisayar davranış60açıklayan birçok potansiyel modelleri ortalama sonucu raporlar.
      Not: Alternatif olarak, step-wise regresyon çözümlemesi bir modeli seçim algoritması61kullanın. Araştırmacılar ve tam modeli (ile ortak covariates) ve son indirimli modelinde sağlar (Örneğin, ayarlanabilir R2, Mallows'Cp, Akaike'nın bilgi kriteri, Schwarz'ın BIC veya p-değeri) önceden tanımlanmış bir ölçüt kullanmak gerekir.

Sonuçlar

Renkli yumurta modeller oluşturuluyor

Yansıma spectra özel boya karışımları ve doğal yumurta Şekil 1A-Biçinde gösterilir. Damızlık parazitizm çalışmalarda kullanılan boya karışımları yakından spektral şekli (renk) ve parlaklık (aydınlık) açısından doğal yansıma ölçümleri ile karşılık gelmelidir. Eğer bu elde, deneysel yumurta re...

Tartışmalar

Yumurta ret deneyler damızlık parazit-ana bilgisayar coevolution66eğitim için en yaygın yöntem olmakla birlikte, malzemeler, teknik veya iletişim kuralları standartlaştırmak için uyumlu çabaları eksik vardır. Bu meta-analizleri için özellikle problemlidir. Hiçbir meta-analiz, bizim bilgi, bir ana bilgisayar yumurta Red defa arasında çalışmalar67,68mimetic veya mimetic olmayan olarak kabul edilir ne de dahil olmak üzer...

Açıklamalar

Okyanus optik sayfa giderler bu el yazması için finanse.

Teşekkürler

MEH HJ Van Cleave profesörlük Illinois Üniversitesi, Urbana-Champaign, tarafından finanse edildi. Buna ek olarak, finansman için insan sınır bilim programı (M.E.H. ve T.G.) ve Avrupa Sosyal Fonu ve Çek Cumhuriyeti devlet bütçesi teşekkür ediyoruz proje no. CZ.1.07/2.3.00/30.0041 (TG için). Okyanus optik yayın maliyetleri kapsayan için teşekkür ediyoruz.

Malzemeler

NameCompanyCatalog NumberComments
Replicator Mini +Makerbot
Professional Acrylic Paint Cobalt Turquoise LightWinsor & Newton28382
Professional Acrylic Paint Titanium WhiteWinsor & Newton28489
Professional Acrylic Paint Cobalt GreenWinsor & Newton28381
Professional Acrylic Paint Cobalt TurquoiseWinsor & Newton28449
Professional Acrylic Paint Burnt UmberWinsor & Newton28433
Professional Acrylic Paint Red Iron OxideWinsor & Newton28486
Professional Acrylic Paint Cadmium OrangeWinsor & Newton28437
Professional Acrylic Paint Raw Umber LightWinsor & Newton28391
Professional Acrylic Paint Yellow OchreWinsor & Newton28491
Professional Acrylic Paint Mars BlackWinsor & Newton28460
Paint BrushUtrecht206-FBFilbert brush
Paint BrushUtrecht206-FFlat brush
Hair DryerOster202
Fiber optic cablesOcean Optics Inc.OCF-1038131 m custom bifurcating fiber optic assembly with blue zip tube (PVDF), 3.8mm nominal OD jeacketing and 2 legs
SpectrometerOcean Optics Inc.JazSpectrometer unit with a 50 um slit width, installed with a 200-850 nm detector (DET2B-200-850), and grating option # 2.
Battery and SD card module for spectrometerOcean Optics Inc.Jaz-B
Light sourceOcean Optics Inc.Jaz-PXA pulsed xenon light source
White standardOcean Optics Inc.WS-1-SLmade from Spectralon
OHAUS Adventurer Pro ScaleOHAUSAV114CA precision microbalance
Gemini-20 portable scaleAWSGemini-20A standard scale
Empty Aluminum Paint Tubes (22 ml)Creative MarkNA
Telescopic mirrorSE8014TM
GPSGarminOregon 600
220-grit sandpaper3M21220-SBP-15very fine sandpaper
400-grit sandpaper3M20400-SBP-5very fine sandpaper
color analysis software: ‘pavo’, an R packagefor use in, R: A language and environment for statistical computingv 1.3.1https://cran.r-project.org/web/packages/pavo/index.html
UV clear transparentFlock off!UV-001A transparent ultraviolet paint
Plastic sandwich bagsZiplocRegular plastic sandwich bags from Ziploc that can be purchased at the supermarket.
KimwipesKimberly-Clark Professional3412011 x 21 cm kimwipes
ToothbrushColgateToothbrush

Referanslar

  1. Davies, N. B., Brooke, M. d. e. L. An experimental study of co-evolution between the cuckoo, Cuculus canorus, and its hosts. I. Host egg discrimination. Journal of Animal Ecology. 58 (1), 207-224 (1989).
  2. Feeney, W. E., Welbergen, J. A., Langmore, N. E. Advances in the study of coevolution between avian brood parasites and their hosts. Annu Rev Ecol Evol Syst. 45, 227-246 (2014).
  3. Kilner, R. M., Madden, J. R., Hauber, M. E. Brood parasitic cowbird nestlings use host young to procure resources. Science. 305 (5685), 877-879 (2004).
  4. Dawkins, R., Krebs, J. R. Arms races between and within species. Proc R Soc Lond B. 205, 489-511 (1979).
  5. Wyllie, I. . The cuckoo. , (1981).
  6. Hauber, M. E., et al. The value of artificial stimuli in behavioral research: making the case for egg rejection studies in avian brood parasitism. Ethology. 121 (6), 521-528 (2015).
  7. Samas, P., Hauber, M. E., Cassey, P., Grim, T. Host responses to interspecific brood parasitism: a by-product of adaptations to conspecific parasitism?. Front Zool. 11 (1), 34 (2014).
  8. Bán, M., Moskát, C., Barta, Z., Hauber, M. E. Simultaneous viewing of own and parasitic eggs is not required for egg rejection by a cuckoo host. Behav Ecol. 24 (4), 1014-1021 (2013).
  9. Hanley, D., et al. Egg discrimination along a gradient of natural variation in eggshell coloration. Proc R Soc B. 284 (1848), 20162592 (2017).
  10. Moskat, C., et al. Discordancy or template-based recognition? Dissecting the cognitive basis of the rejection of foreign eggs in hosts of avian brood parasites. J Exp Biol. 213 (11), 1976-1983 (2010).
  11. Marchetti, K. Egg rejection in a passerine bird: size does matter. Anim Behav. 59, 877-883 (2000).
  12. Zölei, A., Hauber, M. E., Geltsch, N., Moskát, C. Asymmetrical signal content of egg shape as predictor of egg rejection by great reed warblers, hosts of the common cuckoo. Behaviour. 149 (3-4), 391-406 (2012).
  13. Rothstein, S. I. Mechanisms of avian egg recognition: which egg parameters elicit responses by rejecter species?. Behav Ecol Sociobiol. 11 (4), 229-239 (1982).
  14. Davies, N. B., Brooke, M. d. e. L., Kacelnik, A. Recognition errors and probability of parasitism determine whether reed warblers should accept or reject mimetic cuckoo eggs. Proc R Soc B. 263 (1), 925-931 (1996).
  15. Reeve, H. K. The evolution of conspecific acceptance thresholds. Am Nat. 133 (3), 407 (1989).
  16. Mermoz, M. E., Haupt, C., Fernández, G. J. Brown-and-yellow marshbirds reduce their acceptance threshold of mimetic brood parasite eggs in the presence of non-mimetic eggs. J Ethol. 34 (1), 65-71 (2015).
  17. Hauber, M. E., Moskát, C., Bán, M. Experimental shift in hosts' acceptance threshold of inaccurate-mimic brood parasite eggs. Biol Lett. 2 (2), 177-180 (2006).
  18. Grim, T. Mimicry vs. similarity: which resemblances between brood parasites and their hosts are mimetic and which are not?. Biol J Linn Soc. 84 (1), 69-78 (2005).
  19. Lahti, D. C. The limits of artificial stimuli in behavioral research: the Umwelt gamble. Ethology. 121 (4), 529-537 (2015).
  20. Alvarez, F. Attractive non-mimetic stimuli in Cuckoo Cuculus canorus eggs. Ibis. 141, 142-144 (1999).
  21. Dainson, M., Hauber, M. E., López, A. V., Grim, T., Hanley, D. Does contrast between eggshell ground and spot coloration affect egg rejection?. Sci Nat. 104, 54 (2017).
  22. Grim, T., et al. Constraints on host choice: why do parasitic birds rarely exploit some common potential hosts?. J Anim Ecol. 80 (3), 508-518 (2011).
  23. Underwood, T. J., Sealy, S. G. Influence of shape on egg discrimination in American robins and gray catbirds. Ethology. 112, 164-173 (2006).
  24. Johnson, D. H. The importance of replication in wildlife research. J Wildl Manage. 66 (4), 919-932 (2002).
  25. Stokke, B. G., et al. Predictors of resistance to brood parasitism within and among reed warbler populations. Behav Ecol. 19 (3), 612-620 (2008).
  26. Soler, J. J., Martínez, J. G., Soler, M., Pape Møller, A. Coevolutionary interactions in a host-parasite system. Ecol Lett. 4, 470-476 (2001).
  27. Thorogood, R., Davies, N. B. Reed warbler hosts fine-tune their defenses to track three decades of cuckoo decline. Evolution. 67, 3545-3555 (2013).
  28. Robert, M., Sorci, G. Rapid increase of host defence against brood parasites in a recently parasitized area: the case of village weavers in Hispaniola. Proc R Soc B. 266, 941-946 (1999).
  29. Lahti, D. C. Evolution of bird eggs in the absence of cuckoo parasitism. Proc Natl Acad Sci U S A. 102 (50), 18057-18062 (2005).
  30. Lahti, D. C. Persistence of egg recognition in the absence of cuckoo brood parasitism: pattern and mechanism. Evolution. 60 (1), 157-168 (2006).
  31. Grim, T., Stokke, B. G., Weis, J. S., Sol, D. In the light of introduction: Importance of introduced populations for the study of brood parasite-host coevolution. Biological invasions and animal behaviour. , 133-157 (2016).
  32. Igic, B., et al. Using 3D printed eggs to examine the egg-rejection behaviour of wild birds. PeerJ. 3, e965 (2015).
  33. Maia, R., Eliason, C. M., Bitton, P., Doucet, S. M., Shawkey, M. D. pavo: an R package for the analysis, visualization and organization of spectral data. Methods Ecol Evol. 4 (10), 906-913 (2013).
  34. Hart, N. S., Vorobyev, M. Modelling oil droplet absorption spectra and spectral sensitivities of bird cone photoreceptors. J Comp Physiol A. 191 (4), 381-392 (2005).
  35. Govardovskii, V. I., Fyhrquist, N., Reuter, T., Kuzmin, D. G., Donner, K. In search of the visual pigment template. Vis Neurosci. 17, 509-528 (2000).
  36. Vorobyev, M., Osorio, D., Bennett, A. T. D., Marshall, N. J., Cuthill, I. C. Tetrachromacy, oil droplets and bird plumage colours. J Comp Physiol A. 183 (5), 621-633 (1998).
  37. Endler, J. A., Mielke, P. W. Comparing entire colour patterns as birds see them. Biol J Linn Soc. 86 (4), 405-431 (2005).
  38. Hart, N. S. The visual ecology of avian photoreceptors. Prog Retin Eye. 20 (5), 675-703 (2001).
  39. Hart, N. S. Vision in the peafowl (Aves: Pavo cristatus). J Exp Biol. 205 (24), 3925-3935 (2002).
  40. Hart, N. S., Partridge, J. C., Cuthill, I. C., Bennett, A. T. D. Visual pigments, oil droplets, ocular media and cone photoreceptor distribution in two species of passerine bird: the blue tit (Parus caeruleus L.) and the blackbird (Turdus merula L). J Comp Physiol A. 186 (4), 375-387 (2000).
  41. Stoddard, M. C., Prum, R. O. Evolution of avian plumage color in a tetrahedral color space: a phylogenetic analysis of new world buntings. Am Nat. 171 (6), 755-776 (2008).
  42. Vorobyev, M., Osorio, D. Receptor noise as a determinant of colour thresholds. Proc R Soc Lond B. 265 (1394), 351-358 (1998).
  43. Siddiqi, A., Cronin, T. W., Loew, E. R., Vorobyev, M., Summers, K. Interspecific and intraspecific views of color signals in the strawberry poison frog Dendrobates pumilio. J Exp Biol. 207, 2471-2485 (2004).
  44. Olsson, P., Lind, O., Kelber, A. Bird colour vision: behavioural thresholds reveal receptor noise. J Exp Biol. 218, 184-193 (2015).
  45. Pike, T. W. Preserving perceptual distances in chromaticity diagrams. Behav Ecol. 23, 723-728 (2012).
  46. Underwood, T. J., Sealy, S. G. Behavior of warbling vireos ejecting real and artificial cowbird eggs. Wilson J Ornithol. 123 (2), 395-400 (2011).
  47. Rohwer, S., Spaw, C. D. Evolutionary lag versus bill-size constraints: a comparative study of the acceptance of cowbird eggs by old hosts. Evol Ecol. 2 (1), 27-36 (1988).
  48. Martin-Vivaldi, M., Soler, M., Møller, A. P. Unrealistically high costs of rejecting artificial model eggs in cuckoo Cuculus canorus hosts. J Avian Biol. 3 (2), 295-301 (2002).
  49. Samaš, P., Heryán, J., Grim, T. How does urbanization affect dispersal in Eurasian blackbirds (Turdus merula)?. Sylvia. 49, 21-38 (2013).
  50. Baicich, P. J., Harrison, C. J. O. . A guide to the nests, eggs, and nestlings of North American birds. , (1997).
  51. Hanley, D., Samaš, P., Heryán, J., Hauber, M. E., Grim, T. Now you see it, now you don't: flushing hosts prior to experimentation can predict their responses to brood parasitism. Sci Rep. 5 (1), 9060 (2015).
  52. Grim, T., Samaš, P., Hauber, M. The repeatability of avian egg ejection behaviors across different temporal scales, breeding stages, female ages and experiences. Behav Ecol Sociobiol. 68 (5), 749-759 (2014).
  53. Hanley, D., et al. Dynamic egg color mimicry. Ecol Evol. 6 (12), 4192-4202 (2016).
  54. Hanley, D., Samaš, P., Hauber, M. E., Grim, T. Who moved my eggs? An experimental test of the egg arrangement hypothesis for the rejection of brood parasitic eggs. Anim Cogn. 18 (1), 299-305 (2015).
  55. Samaš, P., et al. Ecological predictors of reduced avian reproductive investment in the southern hemisphere. Ecography. 36 (7), 809-818 (2013).
  56. Bolker, B. M. Linear and generalized linear mixed models. Ecol Stat Contemp theory Appl. , 309-334 (2015).
  57. Nakagawa, S., Johnson, P. C. D., Schielzeth, H. The coefficient of determination R2 and intra-class correlation coefficient from generalized linear mixed-effects models revisited and expanded. J R Soc Interface. 14 (134), 20170213 (2017).
  58. Nagelkerke, N. J. D. A note on a general definition of the coefficient of determination. Biometrika. 78 (3), 691-692 (1991).
  59. Zuur, A. F., Ieno, E. N., Walker, N., Saveliev, A. A., Smith, G. M. . Mixed effects models and extensions in ecology with R. Stat Biol Heal. , (2009).
  60. Grafen, A., Hails, R. . Modern statistics for the life sciences. , (2002).
  61. Zuur, A. F., Ieno, E. N., Elphick, C. S. A protocol for data exploration to avoid common statistical problems. Methods Ecol Evol. 1 (1), 3-14 (2010).
  62. Christensen, R. H. B., Hansen, M. K. . binomTools: Performing diagnostics on binomial regression models. , (2011).
  63. Lotem, A., Nakamura, H., Zahavi, A. Constraints on egg discrimination and cuckoo-host co-evolution. Anim Behav. 49 (5), 1185-1209 (1995).
  64. Burnham, K. P., Anderson, D. R. . Model selection and multimodel inference: a practical information-theoretic approach. 60, (2002).
  65. Whittingham, M. J., Stephens, P. A., Bradbury, R. B., Freckleton, R. P. Why do we still use stepwise modelling in ecology and behaviour?. J Anim Ecol. 75 (5), 1182-1189 (2006).
  66. Hanley, D., Grim, T., Cassey, P., Hauber, M. E. Not so colourful after all: eggshell pigments constrain avian eggshell colour space. Biol Lett. 11 (5), 20150087 (2015).
  67. Fecheyr-Lippens, D. C., et al. The cuticle modulates ultraviolet reflectance of avian eggshells. Biol Open. 4, 753-759 (2015).
  68. Hanley, D., Grim, T., Cassey, P., Hauber, M. E. Data from: Not so colourful after all: eggshell pigments constrain avian eggshell colour space. Dryad Digital Repos. , (2015).
  69. Hanley, D., et al. Data from: Egg discrimination along a gradient of natural variation in eggshell coloration. Dryad Digital Repos. , (2017).
  70. Grim, T. Equal rights for chick brood parasites. Ann Zool Fennici. 44 (March), 1-7 (2007).
  71. Medina, I., Langmore, N. E. The costs of avian brood parasitism explain variation in egg rejection behaviour in hosts. Biol Lett. 11 (7), 20150296 (2015).
  72. Soler, M. Long-term coevolution between avian brood parasites and their hosts. Biol Rev. 89 (3), 688-704 (2014).
  73. Cassey, P., Honza, M., Grim, T., Hauber, M. E. The modelling of avian visual perception predicts behavioural rejection responses to foreign egg colours. Biol Lett. 4 (5), 515-517 (2008).
  74. Hale, K., Briskie, J. V. Response of introduced European birds in New Zealand to experimental brood parasitism. J Avian Biol. 38 (2), 198-204 (2007).
  75. Igic, B., et al. Detecting pigments from colourful eggshells of extinct birds. Chemoecology. 20, 43-48 (2010).
  76. Igic, B., et al. A shared chemical basis of avian host-parasite egg colour mimicry. Proc R Soc Lond B. 279 (1731), 1068-1076 (2012).
  77. Yang, C., et al. Coevolution in action: disruptive selection on egg colour in an avian brood parasite and its host. PLoS One. 5 (5), 1-8 (2010).
  78. Stoddard, M. C., Stevens, M. Avian vision and the evolution of egg color mimicry in the common cuckoo. Evolution. 65 (7), 2004-2013 (2011).
  79. Honza, M., Polačiková, L. Experimental reduction of ultraviolet wavelengths reflected from parasitic eggs affects rejection behaviour in the blackcap Sylvia atricapilla. J Exp Biol. 211 (15), 2519-2523 (2008).

Yeniden Basımlar ve İzinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi

Izin talebi

Daha Fazla Makale Keşfet

Davransay 138ku algdam zl k parazitizmrenk g rmebiliyumurta kabu u rengiret deney

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Bize Ulaşın

KÜTÜPHANEYE TAVSİYE ET

JoVE HABER BÜLTENLERİ

Araştırma

Eğitim

Yazarlar

Kütüphaneciler

JoVE Hakkında

Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır