Comparying two methods of disparity analysis of the anterior portion of m1 in the gray voles (Rodentia, Arvicolini) in a model sample: frequency analysis of morphotypes and geometric morphometrics

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

An analysis of disparity of the anterior portion of m1 shape in the gray voles in an artificial sample consisting of 5 groups with different frequency distributions of 5 morphotypes was carried out. Two main approaches were applied: (a) traditional analysis of frequency distribution of discrete morphotypes and (b) geometric morphometrics (GM) based on a strictly quantitative description of the shape of anterior portion of m1. The groups were compared quantitatively: Cavalli-Sforz–Edwards’ coefficient was applied in the first case, while the thin plate spline and Procrustes analyses in the second; their results were analyzed using a number of standard statistical methods (dispersion analysis, discriminant analysis, multidimensional scaling). Disparity within the groups was assessed using Shannon entropy index and averaged Procrustes distance. Traditional and GM approaches were shown to provide very similar results, with GM having a number of important advantages by being strictly quantitative. The second approach is recommended as the basic to replace the traditional one for explorations in disparity of tooth crown shape in the voles.

Full Text

Restricted Access

About the authors

I. Ya. Pavlinov

Zoological Museum, Moscow State University

Author for correspondence.
Email: igor_pavlinov@zmmu.msu.ru
Russian Federation, Moscow

References

  1. Васильев А.Г., Большаков В.Н., Васильева И.А., 2020. Внутри- и межпопуляционная одонтологическая изменчивость красно-серой полевки (Craseomys rufocanus) и принцип компенсации Ю.И. Чернова // Экология. № 1. С. 5–15.
  2. Васильев А.Г., Васильева И.А., Шкурихин А.О., 2018. Геометрическая морфометрия: от теории к практике. М.: Товарищество научных изданий КМК. 471 с.
  3. Войта Л.Л., Голенищев Ф.Н., Тиунов М.П., 2019. Дальневосточные полевки Alexandromys (Rodentia: Cricetidae) из позднеплейстоценовых и голоценовых отложений пещеры Медвежий клык Приморского края России // Труды Зоол. ин-та РАН. Т. 323. № 3. С. 313–346.
  4. Животовский Л.А., 1991. Популяционная биометрия. М.: Наука. 270 с.
  5. Павлинов И.Я., 1999. Анализ изменчивости формы третьего верхнего коренного зуба у скальных полевок рода Alticola (Cricetidae) методами геометрической морфометрии // Зоологический журнал. Т. 78. № 1. С. 78–83.
  6. Павлинов И.Я., Микешина Н.Г., 2002. Принципы и методы геометрической морфометрии // Журнал общей биологии. Т. 63. № 6. С. 473–493.
  7. Поздняков А.А., Павлинов И.Я., 2023. Разнообразие вариантов строения антероконида m1 полевок родов Stenocranius и Alexandromys (Arvicolini, Rodentia): качественный и количественный подходы // Зоологический журнал. Т. 102. Вып. 7. С. 815–825.
  8. Пузаченко А.Ю., 2003. Энтропия как мера морфологического разнообразия // Териологические исследования. Т. 3. СПб.: ЗИН РАН. С. 60–81.
  9. Bonnet E., Van de Peer Y., 2002. ZT: a software tool for simple and partial Mantel tests // J. Statistical Software. V. 7. Iss. 10. Р. 1–12.
  10. Cucchi T., Barnett R., Martínková N. et al., 2014. The changing pace of insular life: 5000 years of microevolution in the Orkney vole (Microtus arvalis orcadensis) // Evolution. V. 68. № 10. P. 2804–2820.
  11. Hammer Ø., Harper D., Ryan P.D., 2001. PAST. PAleontological STatistics software package for education and data analysis // Palaeont. Electron. V. 4. № 1. P. 1–9.
  12. Lotterhos K.E., Fitzpatrick M.C., Blackmon H., 2022. Simulation tests of methods in evolution, ecology, and systematics: pitfalls, progress, and principles // Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst. V. 53. P. 113–136.
  13. Mcguire J.L., 2011. Identifying California Microtus species using geometric morphometrics documents Quaternary geographic range contractions // J. Mammal. V. 92. № 6. P. 1383–1394.
  14. Navarro N., Montuire S., Laffont R. et al., 2018. Identifying past remains of morphologically similar vole species using molar shapes // Quaternary. V. 1. Iss. 3. https://doi.org/10.3390/quat1030020
  15. Pavlinov I.Ya., 2011. Morphological disparity: An attempt to widen and to formalize the concept // I.Ya. Pavlinov (ed.). Research In Biodiversity: Models And Applications. Rijeca: InTech – Open Access Publ. P. 341–364.
  16. Pavlinov I.Ya., 2022. Variation and covariation of the molar crown elements in the genus Ondatra (Rodentia, Arvicolinae) // Russian J. Theriol. V. 21. № 2. P. 139–145.
  17. Rohlf F.J., 2017. tpsDig2, ver. 2.31. New York: State University at Stony Brook. (program).
  18. Rohlf F.J., 2019. TPSrelw32: relative warps, version 1.7. New York: State University at Stony Brook. (program).
  19. Sokal R.R., 1983. A phylogenetic analysis of the Caminalcules. I. The data base // Syst. Zool. V. 32. № 2. P. 159–184.
  20. Souto-Lima R.B., Millien V., 2014. The influence of environmental factors on the morphology of red-backed voles Myodes gapperi (Rodentia: Arvicolinae) in Québec and western Labrador // Biol. J. Linn. Soc. V. 112. № 1. P. 204–218.
  21. Shrader-Frechette K., 2008. Statistical significance in biology: Neither necessary nor sufficient for hypothesis acceptance // Biol. Theory. V. 3. № 1. P. 12–16.
  22. StatSoft Inc., 2014. STATISTICA (Data Analysis Software System), version 12. (program).
  23. Voyta L.L., Golenishchev F.N., Tiunov M.P., 2013. Analysis of shape and size variation of the first lower molar in Far-Eastern grey voles of genus Alexandromys (Rodentia: Cricetidae) from Russian fauna using geometric morphometrics // Russian J. Theriol. V. 12. № 1. P. 19–32.
  24. Wasserstein R.L., Schirm A.L., Lazar N.A., 2019. Moving to a world beyond “p < 005” // Amer. Statist. V. 73. Supl. 1. P. 1–19.
  25. Zelditch M., Swiderski D., Sheets D.H., Fink W., 2004. Geometric morphometrics for biologists. Elsevier: Academic Press. 443 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Morphotypes of the anterior section (anteroconid) m1 of voles included in the analysis of the model sample.

Download (64KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Distribution of morphotypes in the space of the first two relative deformations (RW1, RW2).

Download (51KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Distributions of standardized values ​​of three distances (R, DP, DM) between groups (A–E). For distance designations, see text.

Download (88KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Distributions of groups A–E in morphospaces obtained on the basis of distances R, DM, DP. For the interpretation of the morphospace axes, see the text.

Download (45KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».