棘鱼群体行为独立于底栖 - 浮游轴分化：探索生态与进化的新视角

在动物进化研究中，了解生态对其影响至关重要。研究人员以底栖和浮游三刺鱼（Gasterosteus aculeatus）为对象，探究群体行为变化。结果发现群体行为虽有差异，但与底栖 - 浮游轴无关。该研究为理解动物进化提供新视角。

　　在奇妙的自然界中，动物们为了适应不同的生存环境，进化出了各种各样独特的特征。其中，生态环境对动物进化的影响一直是科学家们热衷研究的课题。以往研究发现，许多动物在相似的环境压力下会发生平行进化，比如三刺鱼从海洋到淡水环境中，其盔甲会减少；孔雀鱼在高捕食和低捕食环境下，生活史特征也有所不同。然而，对于动物的群体行为（包括集体运动和社会网络等）在不同环境下的进化模式，人们了解得还相对较少。传统研究大多聚焦于形态学特征，而群体行为在动物的生存中起着关键作用，如觅食、躲避捕食者和选择栖息地等都依赖于群体成员间的协作。那么，群体行为在不同环境下会如何进化呢？它是否也会像一些形态特征一样，呈现出平行进化的规律呢？带着这些疑问，来自美国伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（University of Illinois Urbana - Champaign）、麦吉尔大学（McGill University）等机构的研究人员展开了深入研究。
研究人员以阿拉斯加的三刺鱼为研究对象，这些三刺鱼分为底栖和浮游两种生态型。底栖型三刺鱼生活在小型浅水湖泊，主要以底栖的大型无脊椎动物和甲壳类动物为食；浮游型则生活在较深的湖泊，以浮游动物为主要食物来源。研究人员推测，由于浮游型三刺鱼生活在开阔水域，植被覆盖少，面临更高的捕食风险，所以它们可能会形成更具凝聚力和社会性的群体。为了验证这一假设，研究人员开展了一系列实验。
研究人员从阿拉斯加的 8 个湖泊中捕获了成年三刺鱼，将其分为底栖和浮游两组，每组 4 个湖泊的样本。在实验室中，他们对这些鱼进行人工授精，并在可控环境下饲养幼鱼。为了研究鱼的形态特征，研究人员对部分鱼进行拍照，并使用 ImageJ 软件测量了与底栖 - 浮游分化相关的形态特征，如身体深度、尾柄深度、头长和吻长等，并通过特定公式调整这些特征以校正鱼的体型大小。为了评估非社会行为与社会行为的差异，研究人员测量了个体从遮蔽处出现的潜伏期（latency to emerge）。同时，通过将每组 8 条鱼放入特定装置中，拍摄它们的活动，来研究群体行为，包括活动度、凝聚力、社会互动率以及通过构建加权社会网络计算的强度（Strength）和聚类系数（Clustering）等指标。在数据处理阶段，研究人员运用主成分分析（PCA）等方法，探究形态特征、群体行为以及不同生态型和种群之间的关系。
研究结果显示，在形态特征方面，PC1 - M 得分显示不同种群间存在显著差异，如长湖（Long Lake）的鱼在 PC1 - M 上得分较高，意味着它们头和吻更短，身体和尾柄更浅；PC2 - M 得分则体现出生态型差异，底栖种群的鱼身体更深。在个体出现潜伏期上，底栖种群的鱼比浮游种群的鱼更快从遮蔽处出现，且不同种群间也存在显著差异。群体行为方面，所有群体行为指标的重复性都显著不为零，说明这些行为具有可重复性。PC1 - CB 得分显示，不同种群间群体行为存在显著差异，长湖的鱼在该指标上得分最高，其群体更具凝聚力、社会性更强且社交圈联系更紧密；PC2 - CB 得分体现出不同种群在活动度上的差异，手指湖（Finger Lake）的鱼活动度更高。但无论是 PC1 - CB 还是 PC2 - CB 得分，都未发现生态型对其有显著影响。此外，形态特征与群体行为之间没有一致的相关性，个体出现潜伏期与群体行为也无关联，不过出现潜伏期与 PC2 - M 得分呈显著负相关，即更大胆（出现潜伏期更短）的鱼往往身体更深。
研究结论表明，三刺鱼的群体行为确实存在进化，在实验室环境下不同种群间有显著差异，但这种差异与底栖 - 浮游轴并无一致关联。这意味着群体行为的进化可能受到其他环境因素的驱动，比如捕食风险等。尽管浮游型三刺鱼理论上面临更高捕食风险，可能形成更社会的群体，但实际情况可能因捕食者密度等因素而改变。该研究还发现，群体行为的重复性说明其具有遗传基础，三刺鱼在实验中能形成稳定的社会关系，这表明三刺鱼是研究社会网络进化的良好模型。同时，研究也指出了一些局限性，如仅依据形态学对种群进行分类可能不够全面，目前研究基于实验室饲养的鱼，野外捕获的鱼可能存在不同结果。总之，这项研究通过对多种特征的研究，展示了环境差异可以以平行和非平行的方式塑造表型进化，为后续研究动物在不同环境下的进化提供了重要参考，促使研究人员进一步探索除底栖 - 浮游轴之外的环境因素对动物行为和形态的影响 。
在研究方法上，研究人员首先进行了样本采集，从阿拉斯加 8 个湖泊捕获三刺鱼，依据生态特征分为底栖和浮游种群。实验过程中，运用拍照结合 ImageJ 软件测量形态特征，通过摄像记录个体从遮蔽处出现的时间以及群体行为。数据处理时，利用主成分分析（PCA）探究变量关系，并使用线性混合模型评估生态型和种群对各特征的影响。