ナノティランヌス関係、新たなニュース
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日本最大級の恐竜の歯専門ブログへようこそ。
このブログは、日本で恐竜化石発見を目指す採集家の方々を応援しています。
一本一本の歯化石を大切に、詳細に分析していきます。
「集めて並べて自慢するだけ」になりがちな「普通のコレクター」からの脱却を目指します。
未公開標本多数!
更新が追い付いておりませんが、
鋭意解析中です。
■当ブログはこれまで、モロッコ産の小型獣脚類の歯化石が「アベリサウルス類」のものであることをいち早く指摘してきました。このタイプの歯は、いまでもなお「デルタドロメウスの歯」「バハリアサウルスの歯」「ラプトルの歯」「ドロマエオサウルス類の歯」などと誤ったラベルを付与されて流通しています(図左:アベリサウルス類の代表格マジュンガサウルス。図右:モロッコ Kem Kem Bedより産出したアベリサウルス類の歯)。この歯の持ち主は、Mahler (2005)が記載したアベリサウルス類である可能性があります。
■混同されがちなパキケファロサウルス類とテスケロサウルスの歯牙形態の差異を検討しており、ようやく核心に近づきつつあります。リッジの強さはテスケロサウルスの方が強い傾向にあります(図左:テスケロサウルスの歯。多数の明瞭な溝が認められます。また、セントラルリッジが発達します。図右:パキケファロサウルス類の歯。ドラコレックスの記載論文で示された上顎骨歯に酷似しています)
■獣脚類の歯の形状が対数関数で近似的に表現できることを発見しました。歯の先端部が欠損した標本であっても、対数関数近似を外挿することで、歯の大きさなどを推定することができます(図左:T-rexの右第13歯骨歯もしくはその近辺の歯。先端が欠けていますが、対数関数近似によって大まかな歯尖apexの位置を見積もることができます。これによって解析に必要な形態学的パラメータが推定可能です。図右は同じ歯の生画像)。
■アマチュアとしては いち早くSmith (2005) の研究成果を取り入れ、獣脚類の歯の線形判別分析を開始しました。誤同定されていたモンゴル産トロオドン類の歯化石に判別分析を適用し、サウロルニトイデスである可能性を示唆しました。左図:モンゴル産トロオドン類の歯、右図:判別分析でサウロルニトイデスのクラスター近くにプロットされた様子。
■また、フィールドワークでは、(新発見ではありませんが)一般にはあまり知られていなかった「カーステニセラス」という下部白亜系のアンモナイトをご紹介してきました。これは、特に長野県佐久穂町の石堂層で多く見出される種です。化石採集・鉱物採集とも、活発に行ってきました。左図:カーステニセラス(長野県石堂層、1995年採集)、右図:高温熱水脈鉱床から産した緑柱石(茨城県、2006年採集)。
このように、恐竜の歯を中心として、化石・鉱物に関するさまざまな情報を発信しております。今後とも、日本最大級の恐竜歯化石専門ブログとしてコンテンツを拡充していきます。採集家の方、コレクターの方、心より歓迎申し上げます。日本で新たな恐竜化石を発見しましょう! |
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Bone Cabine Quarry, Wyoming, USA |
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Troodontid gen. et sp. indet. CH=5.0mm |
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■Figure.1 Distal serrations of Saurornitholestes tooth. DAVG is average distal serration densities. Then, What is the DAVG2 ?? Today I will show you how to calculate CA2 and DAVG2. Both CA (Crown Angle) and DAVG(AVeraGe Distal serration densities) are important variables for describing morphological characters of theropod dinosaur teeth. CA2 and DAVG2 are gotten from CA and DAVG respectively using some statistical calculations. As mentioned by Smith et al. (2005), CA and DAVG are not size metrics but which are affected by tooth size. They employed principal component analysis (PCA) to correct the effect of tooth size. Here, I explain the process of CA2 and DAVG2 calculation using R and Microsoft Excel. The R software is avalable from this URL; http://www.r-project.org/ Step 1. Preparation for analysisFirst, you should download and install R. → http://www.r-project.org/You are also needed to install psych pakage to R before step 3. For japanese user, this URL is helpful for installation. →http://cse.niaes.affrc.go.jp/miwa/ja/R/setupReasy/index.html Second, copy the data of Smith et al.(2005) to spreadsheet such as Excel. Nine variables below must be included in spreadsheet table; TAXON, CBL, CBW, CH, AL, CBR, CHR, CA, DAVG. Step 2. Log-transformation of variablesCalculate common logarithm of all metrics other than TAXON. In Microsoft Excel,this transformation can be carried out by LOG10() function. You may also use R or other software such as MATLAB for this transformation. Step 3. PCA with psych packageStart the R software. In the spreadsheet, copy all the log-transformed datato clipboad. And then return to R console, type next command. data<-read.delim("clipboard")
Now the theropod data set is imported to R, you can run PCA calculations.After importing psych pakage, run principa() command. Select "varimax" in rotate option. library(psych) fit<-principal(dat,nfactors=2,rotate="varimax",scores=TRUE)Immediately, you will get the result of PCA. To get the principal component scores, type fit$scoresWe use these principal component scores for next step. Step 4. Regression analysisCopy the 1st principal component scores (PCS1) to the spreadsheet.Generate scatter plot of PCS1 vs. CA, or PCS1 vs. DAVG, and calculate linear regression line. You can use Chart Wizard of Excel for both making chart and regression analysis.This process is also can be done by use of R. Please use whichever you like best. Step 5. Calculation of residualsAfter determine the formula of the regression lines, calculate residuals (ε)for each data. A1, A2, B1 and B2 are constant value from regression analysis. log(CA) = A1・PCS1 + B1 +ε1
* log(x) is common logarithm here.log(DAVG) = A2・PSC1 + B2 +ε2 Here, ε1 is called CA1, and ε2 is called DAVG2 by Smith et al. (2005). We can use these parameters for discriminant analysis of theropod teeth. Note that we need all the data for calculation of each CA2 and DAVG2. というわけです。SmithのデータをぜんぶExcelにコピーして、TAXON, CBL, CBW, CH, AL, CBR, CHR, CA, DAVG以外を削除しておきます。この値を全てLOG10()関数で 常用対数に変換し、そのデータを一括で統計ソフトRに読み込みます。 対数変換はLOG10()を使ってもいいですし、Visual BasicでもMATLABでもRでも何でも できますので、お好みのツールで変換します。 Rのpyshパッケージ(フリーでインストール可能です)を使い、主成分分析(PCA)を 行います。オプションでrotate="varimax"とすることで、バリマックス回転をかけます。 *今回の例は、コマンドはバリマックス回転になっていますが、グラフはrotate=TRUEで 計算したものになっていますのでご注意ください。 *主成分分析(PCA)についてはこちらを参照 http://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis *数式なし、日本語のページだと http://home.a02.itscom.net/coffee/tako04.html だが、数式を封印しているせいでかえって分かりにくいかもしれません。 *バリマックス回転については http://en.wikipedia.org/wiki/Varimax_rotation http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Yogoshu/17.html 第一主成分得点とlog(CA), 第一主成分とlog(DAVG)で回帰分析を行った残差が、それぞれCA2, DAVG2です。ポイントは、すべてのデータセットがないと、CA2とDAVG2は計算できない ということです。データセットが変われば、値が変わります。 Smith(2005)のように、CA2やDAVG2を使って判別関数を構成することもできますので、
次回以降、提示していきたいと思います。 |
開設日: 2006/10/10(火)