北京天诺基业科技有限公司
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阅读：86发布时间：2022-10-19
数据集中的9个列表
1、mixtures
2、tracer_names
3、source_names
4、source_means
5、source_sds
6、correction_means
7、correction_sds
8、concentration_means
9、groups
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。
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。
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
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"
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：
1> geese_data[["source_names"]]
2[1] "Zostera" "Grass" "U.lactuca" "Enteromorpha"
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
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
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
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 Δ A − B = δ A − δ B \Delta_{A-B}=\delta_A-\delta_B ΔA−B=δA−δB，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
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
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。
4种食物来源种的C和N的含量测定：
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
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
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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