利用非线性统计框架解析鱼类耳石化学揭示印太区域鲷鱼生活史策略对环境变化的适应性响应

为解决水生生物长期移动数据缺乏制约环境适应性解读的问题，研究人员开展基于广义加性混合模型（GAMMs）的非线性统计分析，揭示热带鲷鱼（Lutjanus malabaricus）耳石元素（Sr:Ca、Ba:Ca、Mg:Ca）与年龄和区域的复杂关系，发现Sr调控受系统发育一致性影响而Ba和Mg呈现区域特异性模式，为理解鱼类生活史策略和生态系统管理提供新见解。

　　

在水生生态系统中，理解物种的运动模式对于预测其对环境变化的响应至关重要。然而，长期移动数据的缺乏严重限制了我们解读物种如何适应变化条件的能力。鱼类耳石作为内耳中的钙质结构，通过时间分辨的化学特征为个体生活史策略提供了独特见解，但区分生理和环境过程对耳石化学的交互影响始终是研究难点。当前分析方法通常将化学轮廓定性分组，忽略了年内变异并简化了数据，而线性混合模型（LMMs）又因假设线性关系难以捕捉生物过程的复杂非线性特征。

为此，研究人员在《Reviews in Fish Biology and Fisheries》上发表研究，开发了一种基于广义加性混合模型（GAMMs）的非线性统计框架，以热带鲷鱼Lutjanus malabaricus为模型物种，探索耳石元素浓度（Mg:Ca、Sr:Ca、Ba:Ca）如何随年龄和区域等变量变化，从而揭示印太区域鱼类生活史策略的生态动态。

研究采用激光剥蚀电感耦合等离子体质谱（LA-ICP-MS）技术分析耳石元素，样本来自印度尼西亚廖内群岛和西巴布亚索龙地区的66尾野生鱼类，覆盖2002-2023年的时间序列。通过线性插值将耳石半径测量与元素数据对齐，赋予连续年龄值，并构建一系列GAMMs模型比较 demographic（年龄和区域效应）与temporal（年份效应）影响因素。模型采用薄板回归样条（TPRS）和随机效应处理个体间变异，使用REML拟合和AIC模型选择优化。

主要技术方法包括：样本采集自市场供应和供应商（注明来源），耳石切片抛光后经LA-ICP-MS分析Mg、Sr、Ba浓度并以Ca为内标，线性插值整合生长增量与元素数据，GAMMs建模包含共享和区域特异性年龄平滑项及随机效应（如FishID和Region），模型验证通过残差诊断和AIC比较完成。

研究结果部分，通过模型优化和预测分析得出以下结论：

Changes in strontium

Sr:Ca的最佳模型（Model 1d）显示，年龄与Sr:Ca呈正非线性关系，共享和区域特异性年龄平滑项表明尽管地理隔离，Sr调控的系统发育过程在区域间保持一致。廖内群岛样本早期Sr:Ca较高，随后下降再上升，而索龙样本则随年龄持续增加，反映环境盐度波动和生理过程的交互影响。

Changes in barium

Ba:Ca模式（Model 1e）显示区域特异性年龄差异，廖内群岛样本早期Ba:Ca高后下降并稳定，索龙样本初始低后增加，可能与河口洪水事件和栖息地使用相关，表明环境Ba可用性和 ontogenetic 迁移的影响。

Changes in magnesium

Mg:Ca结果（Model 1e）显示区域特异性模式，早期高峰后随年龄下降，符合生长代谢关联，季节性波动支持生理控制主导，与 von Bertalanffy 生长曲线一致。

Statistical framework: key considerations

GAMMs相比LMMs能更好捕捉非线性模式，减少模型误指定风险，但线性插值假设可能引入不确定性。框架通过约束平滑项灵活性防止过拟合，为未来整合环境数据和技术（如动态因子分析）提供基础。

研究结论强调，非线性框架成功揭示了耳石化学的复杂生活史动态，Sr:Ca的系统发育一致性表明进化过程保守，而Ba:Ca和Mg:Ca的区域差异凸显环境和生理因子作用。随机效应处理了时空和个体变异，增强模型鲁棒性。该框架不仅适用于鱼类耳石，还可扩展至其他水生生物 accretional 结构（如珊瑚、贝类），为生态存档信息挖掘提供强大工具，有助于物种管理、保护和水生态系统可持续经营。总体而言，这项研究通过创新统计方法深化了对鱼类适应环境变化的理解，为应对全球变化下的生物响应提供了关键见解。