表現型の不一致（表現型の不一致）は、形態学的多様性、形態学的多様性、形態学的不一致、形態不一致、あるいは単に不一致とも呼ばれ、生物群内における観察可能な特徴の差異を指します。これはもともと古生物学で提唱され、現生生物の研究にも導入されています。一部の生物学者は表現型の不一致を生物多様性の重要な側面と捉えていますが、一方で、表現型の不一致と生物群は異なる概念であると考える人もいます。
歴史
生物学者による表現型の差異への関心は、正式な概念が生まれる以前から存在していた。ダグラス・アーウィンは、ジョルジュ・キュヴィエが動物の分類基準として表現型の差異を利用して以来、表現型の差異は生物学において中心的な概念であったと主張した。しかし、差異を測定する定量的な方法が開発される以前は、リンネの分類法で認識されていた差異は不自然であるという批判に直面していた。[2]
この概念は1980年代に初めて提唱され、解剖学、機能、生態学における変異の進化パターンを探るために利用されました。[3]これは、古生物学者が動物の体制の進化的起源を定義しようとした努力と、比較 発生生物学者がこれらの体制の出現の因果的説明を提供しようとした努力から生まれました。[3] 1989年、スティーブン・ジェイ・グールドは『ワンダフル・ライフ』を出版し、中期カンブリア紀の バージェス頁岩の化石を用いて、この場所に生息する古代の節足動物は、現生するすべての節足動物よりも表現型の多様性に富んでいると主張しました。[2]この概念は現生生物の研究にも導入されています。[4] [5]
当初、表現型の不一致は生物多様性のサブ概念として「形態学的多様性」と呼ばれていましたが、[6]その後、「不一致」という独自の名前が付けられ、「表現型の不一致」、「形態学的不一致」、「形態学的多様性」、または「形態不一致」としても知られています。[4]
まとめ
より狭義には、現在広く受け入れられている生物多様性の概念は、分類学上の多様性、つまり種の豊富さのみを意味している。しかし、あるグループは種の数が非常に多いにもかかわらず、それらの形態は非常に類似している。また、他のグループは種の数が非常に少ないにもかかわらず、それらの形態は非常に多様である。例えば、鳥類の種の数は哺乳類のほぼ2倍であり、種の豊富さがより豊かであることを示すが、鳥類は形態、生殖生物学、発生生物学においてより一貫性がある。鳥類の体制の範囲は比較的狭く、走鳥類（ダチョウなど）やペンギンのような例外がある一方、哺乳類には類人猿、アルマジロ、コウモリ、キリン、有袋類、モグラ、カモノハシ、クジラなど多様な形態が含まれる。[1]そのため、種の豊富さのみに頼って生物多様性を表すのは、それほど包括的ではない。[1]
差異は、グループ内の表現型の差異として定義されます。[5] [7]「グループ」は通常、種またはより高次の分類群を含む分類群を指します。[7]一部の生物学者は、差異の概念は、性別、年齢、生物形態、社会性昆虫のカーストなど、他のグループにも適用されるべきだと考えています。[8]
進化の歴史において、種多様性とは無関係に、種間格差は異なる速度で変化してきた。時間経過に伴う種間格差の発達には、主に2つのパターンがある。進化の初期段階で大きな格差を発達させたグループ（「早期格差」と呼ばれる）もあれば、最大格差に達するまでに長い時間を要するグループ（「後期格差」と呼ばれる）もある。早期格差の急増は、種が新しい生息地を迅速に探索したり、新しい生態学的地位を利用したりすることで発生する可能性がある。一方、後期格差のグループは、新しい形態をゆっくりと発達させてきたため、最大格差に達するまでに時間がかかった可能性がある。[6]
格差の測定
当初、格差をどのように測定するかについてはコンセンサスがありませんでした。[9] 1980年代には、分類学的指標がグループ間の格差を測定する初期のアプローチでした。これは、分類群の多様性と格差を測定するために、いくつの異なる科または属が存在するかを数えるというものでした。これは、上位の分類群が特定の形態学的革新を代表している可能性があるという仮定に基づいていました。このアプローチは、人工的で非単系統的な分類群に依存していたため批判されましたが、格差の進化に関する貴重な洞察を提供しました。いくつかの結論は、その後の定量的な指標によって裏付けられています。[2]
現在、視差は通常、分類群内の形態学的変異をカバーする多次元空間である形態空間を用いて定量化される。 [10]異なる数学的ツールの使用により、形態空間は異なる幾何学的構造と数学的意味を持つ場合がある。[11]
最初のステップでは、異なる分類群間で異なる複数の表現型記述子（適切な方法で記述された特性）を選択します。[7]すべての表現型特性はグループの差異を評価するために使用できますが、形態学的特性が他の特性よりもアクセスしやすいため、最もよく使用されます。[1]次に、選択した記述子を使用して形態空間を構築します。次に、総範囲や総分散などの標準的な統計的分散指標を使用して、形態空間におけるグループの分散と分布を記述します。 形態空間は多次元空間であり、視覚化することはほとんど不可能であるため、主成分分析、主座標分析、非計量的多次元尺度構成法、またはその他の数学的手法を使用して形態空間の次元を削減する必要があります。したがって、2次元空間に投影して視覚化することができます。[7]
参考文献
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