[논문 리뷰] How to partition diversity

Richard Reeve, Tom Leinster외 5명|arXiv (Cornell University)|2014. 04. 25.

Ecology and Vegetation Dynamics Studies참고 문헌 23인용 수 24

한 줄 요약

이 논문은 유전적, 기능적 및 기타 유사성 유형을 아우르는 생물다양성 분할을 위한 수학적으로 일관된 프레임워크를 제안한다. 일반화된 다양성 분할 접근법을 통해 하위군집 간 직접 비교가 가능해져, 고유한, 다각도로 다양하거나 대표적인 하위집단을 식별할 수 있으며, 생태학적 및 진화적 연구에 즉시 활용 가능한 R 패키지로 구현되어 있다.

ABSTRACT

Diversity measurement underpins the study of biological systems, but measures used vary across disciplines. Despite their common use and broad utility, no unified framework has emerged for measuring, comparing and partitioning diversity. The introduction of information theory into diversity measurement has laid the foundations, but the framework is incomplete without the ability to partition diversity, which is central to fundamental questions across the life sciences: How do we prioritise communities for conservation? How do we identify reservoirs and sources of pathogenic organisms? How do we measure ecological disturbance arising from climate change? The lack of a common framework means that diversity measures from different fields have conflicting fundamental properties, allowing conclusions reached to depend on the measure chosen. This conflict is unnecessary and unhelpful. A mathematically consistent framework would transform disparate fields by delivering scientific insights in a common language. It would also allow the transfer of theoretical and practical developments between fields. We meet this need, providing a versatile unified framework for partitioning biological diversity. It encompasses any kind of similarity between individuals, from functional to genetic, allowing comparisons between qualitatively different kinds of diversity. Where existing partitioning measures aggregate information across the whole population, our approach permits the direct comparison of subcommunities, allowing us to pinpoint distinct, diverse or representative subcommunities and investigate population substructure. The framework is provided as a ready-to-use R package to easily test our approach.

연구 동기 및 목표

• 다양한 생물학 분야에서의 다양성 측정 불일치 문제를 해결하기 위해, 서로 다른 다양성 지표들을 단일 수학적 프레임워크로 통합한다.
• 집합 기반 방법의 한계를 극복하고, 하위군집 간 직접 비교가 가능한 방식으로 다양성을 분할할 수 있도록 한다.
• 이론적 및 경험적 통찰의 다학제적 이행을 지원하는 일관되고 수학적으로 엄밀한 접근법을 제공한다.
• 기후 변화 하에서의 보존 우선순위 설정, 병원균 저류지 식별, 교란 평가와 같은 근본적인 생태학적 질문을 다룬다.
• 즉시 사용 가능한 계산 도구(이를 위해 R 패키지)를 제공하여 실제 적용에 활용할 수 있도록 한다.

제안 방법

• 프레임워크는 정보이론적 기초에 기반하며, 개인 간 쌍별 유사성을 포함하는 일반화된 엔트로피 측정을 확장한다.
• 유사성 행렬을 사용하여 개인 간 관계를 표현함으로써 기능적, 계통발생적 또는 유전적 거리를 통합할 수 있다.
• 수학적 일관성을 유지하는 분해를 통해 하위군집 내 및 하위군집 간 기여도를 나타내는 성분으로 다양성을 분할한다.
• 전체 집단에 대한 상대적 다양성 기여도를 정규화함으로써 하위군집 간 직접 비교가 가능하다.
• 이 방법은 R 패키지로 구현되어 다양성 계산, 분할 및 하위군집 비교를 위한 기능을 제공한다.
• 유사성을 핵심 입력으로 간주함으로써, 다양한 종류의 다양성(예: 기능적 다양성 대 유전적 다양성) 간의 정성적 비교를 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 집합 수준의 측정에 의존하지 않고, 하위군집 간 직접 비교가 가능한 방식으로 다양성을 어떻게 분할할 수 있는가?
• RQ2 유전적, 기능적, 계통발생적 다양성과 같은 다양한 생물학적 수준에서 다양성 측정을 통합할 수 있는 수학적 프레임워크는 무엇인가?
• RQ3 일관된 다양성 지표를 사용하여 하위군집이 고유하거나 매우 다각도로 다양하거나 전체 집단을 대표하는지 어떻게 식별할 수 있는가?
• RQ4 이 프레임워크는 생태계에서의 보존 우선순위 설정 및 병원균 저류지 탐지에 어떻게 기여할 수 있는가?
• RQ5 통합된 다양성 분할 방법은 다양한 분야 간의 방법 및 통찰의 이행을 어떻게 가능하게 하는가?

주요 결과

• 이 프레임워크는 생물다양성 분할에 있어 수학적으로 일관된 방법을 제공하며, 유전적, 기능적, 계통발생적 유사성과 같은 다양한 종류의 유사성에 적용 가능하다.
• 기존 방법과 달리, 집합 편향 없이 다양성의 내부 및 외부 기여 성분으로 분해함으로써 하위군집 간 직접 비교가 가능하다.
• 이 방법은 고유하거나 매우 다각도로 다양하거나 전체 집단을 대표하는 하위군집을 식별하는 데 기여한다.
• 유사성을 핵심 입력으로 간주함으로써, 정성적으로 다른 종류의 다양성 간 비교를 지원한다.
• 이 프레임워크는 즉시 사용 가능한 R 패키지로 구현되어 생태학적 및 진화적 연구에 즉각적인 적용이 가능하다.
• 이 방법은 다학제 간 다양성 측정의 오랜 불일치 문제를 해결하여, 생물다양성 과학의 공통 언어를 가능하게 한다.