SIMMR模型中geese_data的解读

作者：天诺基业时间：2023-04-27

研究对象是加拿大东部北极地区的一种浅腹布兰特鹅(Branta bernicla hrota)，在西欧过冬。此鹅非彼鹅，会真飞。

数据集中的9个列表

mixtures
tracer_names
source_names
source_means
source_sds
correction_sds
concentration_means
correction_means
groups

1、mixtures

维度为[251x2]的double类型数组
251行表示数组中包含251条对Brent Geese血样的同位素测量数据。
2列分别表示d13C和d15N的同位素比率，后缀Pl指plasma即血浆。

用捕鸟炮网捕获Brent Geese，从胫骨尾静脉取血液样本，随后通过离心将其分离为血浆和细胞。
送入质谱仪分析

 1#数组太长，中间部分省略
 2> geese_data[["mixtures"]]
 3       d13C_Pl d15N_Pl
 4  [1,]  -11.36   10.22
 5  [2,]  -11.88   10.37
 6  [3,]  -10.60   10.44
 7  ... ...
 8  ... ...
 9  ... ...
10[250,]  -27.35    7.54
11[251,]  -29.14    8.80

2、tracer_names

稳定同位素的名称，维度为1x2的字符串数组
分别代表，鹅血样品中要分析的两种稳定同位素

1> geese_data[["tracer_names"]]
2[1] "d13C" "d15N"

3、source_names

Brent Geese的食物来源名称，维度为1X4的字符串数组
原文中对这几种食物的描述：

在这里，他们利用大量的Zostera spp.，在10月到12月间迅速消耗殆尽。留在斯特兰福德湖的鸟类越来越多地利用Enteromorpha spp.和Ulva lactuca (Mathers & Montgomery 1997)，自20世纪70年代中期以来，布伦特鹅也被发现在内陆的农业土地上觅食(Merne et al .)，主要是陆生草。此外，鸟类偶尔以当地农业丢弃的土豆为食。

1> geese_data[["source_names"]]
2[1] "Zostera"      "Grass"        "U.lactuca"    "Enteromorpha"

4、source_means

数据为源中同位素比率均值，维度为4X2的double型数组
4行，分别表示4中食物来源
2列，分别表示2中同位素比率

从栖息地湖泊周围的14个地点收集了Brent鹅的植物食物源：Zostera spp.、Enteromorpha spp.、Ulva lactuca和陆生草，保存在−20°C，用于稳定同位素分析
所有的样品都经过冷冻干燥，研磨成均匀的粉末，然后称重放入锡杯进行分析

1> geese_data[["source_means"]]
2       [,1]  [,2]
3[1,] -11.17  6.49
4[2,] -30.88  4.43
5[3,] -11.17 11.19
6[4,] -14.06  9.82

5、source_sds

数据为源中同位素比率标准差，维度为4X2的double型数据
行代表4种食物来源；
列代表2种同位素类型；

1> geese_data[["source_sds"]]
2     [,1] [,2]
3[1,] 1.21 1.46
4[2,] 0.64 2.27
5[3,] 1.96 1.11
6[4,] 1.17 0.83

6、correction_means

4种食物来源，2种同位素的营养分馏均值

通过上下文看，此处营养分馏指同位素富集系数corrections/trophic enrichment factors (TEFs or TDFs)，即 $\Delta_{A-B}=\delta_A-\delta_B$ ，两种物质间是简单的相加关系。

文中关于修正的描述

在分析中，我们使用了平均δ15N和δ13N值对不同月份采集的布兰特鹅血浆和血细胞进行分析。
在输入到模型之前，首先根据营养分馏(δ15N为3.2，δ13C为1.45)对测量值进行调整。分馏值来自文献确定的(Bearhop等，1999;Hobson & Bairlein 2003;Evans Ogden, Hobson & Lank 2004)基于圈养鸟类的研究。

1> geese_data[["correction_means"]]
2     [,1] [,2]
3[1,] 1.63 3.54
4[2,] 1.63 3.54
5[3,] 1.63 3.54
6[4,] 1.63 3.54

7、correction_sds

4种食物来源，2种同位素的营养分馏标准差

1> geese_data[["correction_sds"]]
2     [,1] [,2]
3[1,] 0.63 0.74
4[2,] 0.63 0.74
5[3,] 0.63 0.74
6[4,] 0.63 0.74

8、concentration_means

4种食物来源中，2种同位素的浓度依赖均值
当实验室进行同位素比率测定时，同时也可以测定元素的浓度。

在一个典型的混合模型应用中，食物来源和消费者组织采用了13C和15N值，有一个隐含的假设是，每个来源对消费者贡献的C的比例与它贡献的N的比例相同。但是，如果C和N浓度差异很大，以致源的C:N比例非常不同，那么这可能是一个站不住脚的假设。此时，就需要考虑食物来源中元素浓度的巨大差异。

由于同位素混合模型评估的是消费者吸收的食物来源的比例，而不仅仅是消费者摄入的食物，因此摄入食物中的元素浓度可能不是最合适的衡量标准。相反，大分子成分(例如，蛋白质、脂类、碳水化合物的%)、这些大分子成分的消化率以及C和N浓度将决定从每种食物源吸收的C和N的数量;Koch和Phillips(2002)展示了这些计算是如何进行的。
在这里插入图片描述
4种食物来源种的C和N的含量测定：

测定蛋白质含量的标准方法依赖于用凯氏定氮法测定氮含量(AOAC 1975)。这里我们使用质谱法获得的氮的百分比作为相对蛋白质含量的测量。
我们发现，Mathers & Montgomery (1997) (r2 = 0.96)和Charman (1979) (r2 = 0.93)发表的碳值百分比和能量值之间存在很强的相关性，因此我们使用碳百分比作为能量含量的度量。

1> geese_data[["concentration_means"]]
2     [,1] [,2]
3[1,] 0.36 0.03
4[2,] 0.40 0.04
5[3,] 0.21 0.02
6[4,] 0.18 0.01

9、groups

251个字符串的列表，分别对应数据集中的8个采样时期。和原文数据有些出入，可能有些采样数据并未使用。

原文对采样时期的描述
- 在为期2年的研究期间，在冬季的9个月中我们在斯特兰福德湖周围的5个地点和斯特兰福德湖南部的1个地点(2005年1月)捕获并标记了406只鸟类。(表1)。
列表很长，中间省略

1> geese_data[["groups"]]
2  [1] "Period 1" "Period 1" "Period 1" "Period 1" "Period 1" "Period 1" "Period 1"
3  [8] "Period 1" "Period 1" "Period 2" "Period 2" "Period 2" "Period 2" "Period 2"
4 [15] "Period 2" "Period 2" "Period 2" "Period 2" "Period 2" "Period 2" "Period 2"
5 [22] "Period 2" "Period 2" "Period 2" "Period 2" "Period 2" "Period 2" "Period 2"
6 ... ... ...
7[232] "Period 8" "Period 8" "Period 8" "Period 8" "Period 8" "Period 8" "Period 8"
8[239] "Period 8" "Period 8" "Period 8" "Period 8" "Period 8" "Period 8" "Period 8"
9[246] "Period 8" "Period 8" "Period 8" "Period 8" "Period 8" "Period 8"

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由北京天诺基业科技有限公司甄晓杰提供相关新闻稿

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