生態学会自由集会 W19: 道具としての形態測定学 実例にみる形態測定ツールの使い 晴記 : 琉球 学農学部 What is landmark? 標識点 とは? ある規則に従って形態間で対応づけられ, 生物学的に 相同 と想定される形態上の点 Bookstein (1991) 標識点タイプ 1: 標識点タイプ 2: 標識点タイプ 3: 形態構造が接する点昆虫の翅脈の分岐点, 頭蓋骨の間接点, 縫合部 曲率最大点, 形態形成上の最大点アゴの先端点, 歯の端点 端点, ある線分の両端点, 重心, 線分交点幾何学的設定が可能でも, 生物学的意味合いを見出しにくい 1
相同標識点がとれる時 標識点に基づく解析 ( 後述 : 高橋さん ) 相同標識点が ( なかなか ) とれない時 それでも数点は取得できそう : 準標識点 (semilandmark) に基づく分析 全く ( ほとんど ) 無理 : フーリエ解析, 離散ウエーブレット解析 サイズ と シェイプ : 幾何学的な定義 シェイプ の定義 Dryden & Mardia (1998) 変位, 回転, 伸縮に対して不変 (invariable) な全ての幾何学的情報 サイズ の定義変位, 回転を行っても不変だが, 伸縮を行うと変化する幾何学的情報 変位 Translation 回転 Rotation すべて 線形変換 伸縮 Scaling シェイプの変化 : 非線形 の世界 2
シェイプ : 変位, 回転, 伸縮をした後でも不変 C C C A 赤い線を基準にする B A B 変位, 回転, 伸縮 A B 形状座標 shape coordinates Bookstein coordinates (0.0) baseline (1.0) 座標データの取得 GUI ベース ( 使いやすい, けれど細かい変更は不可 ) tpsdig2 (F. J. Rohlf) チュートリアル http://swordtail.tamu.edu/anyfish/modeling_body_and_fin_shape_%28morphometrics%29 作業手順 画像の取り込み 2 値化輪郭座標の取得 XY 座標 :2 次元の場合チェーンコード 3
フタイロカミキリモドキ Oedemera sexualis 宝島 ( トカラ列島 ) 奄美大島 後脚に見られる種内変異 鳴 ( 鳴門徳島 ) 個体 奄美 島個体奄美諸島 Small type 太い 細め 4
TPSDig2 の画 このボタンを押して 2 値化準備 自動輪郭抽出ボタン Image Tools の Threshold バーをいじって,view ボタンを押すと 2 値化される 2 値化の問題 にじみ 欠け 5
写真の 加 が必要 ペイント,Photoshop など : かなり原始的だが, 最後の砦 として必要 写真を 整形 するツールを自分で作る :R でも可能 座標データの取得から解析へ ( 輪郭解析編 ) R で画像解析! biops( 既に開発中止 ) EBimage 勝木 蓬莱 (2011) モルフォロジカル処理 ( 膨張, 縮退 ), ノイズ除去, 画像切り出し閾値最適化 それなりに 最適化された結果が得られる 6
切り取り, モルフォロジカル処理閾値最適化 ( 判別分析 ) ラベリングによるノイズ除去 biops ライブラリを使った自作スクリプト 輪郭情報の数値化 : フーリエ記述子 (Fourier descriptor) 周期 2π(=T) の任意の周期関数はフーリエ級数に展開できる f(t)= cos sin Jean Baptiste Joseph Fourier 周期 =T, 両辺に cos,sin をそれぞれ乗じて積分 2 2 2 2 7
楕円フーリエ解析 (Elliptic Fourier analysis) 輪郭の x 座標 y 座標をそれぞれ 計測開始点からの輪郭のトレースの長さの関数としてそれぞれフーリエ級数展開をおこなう y(t) x(t) 0 t t T T 複数個体を比較する際には, 必ず記述子を標準化しなければならない N=1 のとき, 必ず楕円になる 楕円の半長軸を基準にして大きさ, 角度, 計測開始点をそろえる 比較可能に! 8
岩田 (2003) より SHAPE (Iwata & Ukai 2002 ):Windows のみ! 輪郭追跡 :ChainCoder.exe 注 ) 扱えるのはビットマップ (bmp) だけ他のフォーマット (jpg など ) の場合は画像変換が必要 (pic2bmp.exe など ) 楕円フーリエ解析 :CHC2NEF.exe 係数の主成分分析 :PrinComp.exe なんでしょう, これ? 9
チェーンコード = 輪郭追跡 スキャン開始位置 コーディング開始点 6 5 4 7 3 0 1 2 輪郭の向きの定義 白い部分 ( 輪郭 ) のチェーンコード 1712122344655677 Shape on R 楕円フーリエ解析を実施するための R 関数群 http://lbm.ab.a.u-tokyo.ac.jp/~iwata/software/shape_r/ フーリエ記述子で再構築された輪郭 主成分スコアの意味づけ 10
R ライブラリ :Momocs https://raw.githubusercontent.com/vbonhomme/momocs/ master/momocs_arch.jpg J. Claude V. Bonhomme >data(mosquito) 11
調和数をどのようにして決定するか? calibrate_harmonicpower 全個体分のフーリエ係数の累乗和を表示 calibrate_deviations(mosquito,method="efourier",norm.centsize = T) 12
>mosquito.f<-efourier(mosquito,nb.h=20) # 調和数 =20 まで計算 >mosquito.pca<-pca(mosquito.f) >plot(mosquito.pca) # 主成分スコアのプロット, 主成分の意味づけ オス後脚の形状変異 奄美諸島 Small 本州, 四国, 九州 琉球諸島トカラ Massive 13
06 ISHIGAKI 32 IRIOMOTE 14 ISHIGAKI 24 IRIOMOTE 59 ISHIGAKI 05 ISHIGAKI 60 ISHIGAKI 13 ISHIGAKI 58 ISHIGAKI 11 YONAGUNI 53 YONAGUNI 04 YONAGUNI 52 YONAGUNI 03 YONAGUNI 54 YONAGUNI 79 HIOKI KAGOSHIMA 80 HIOKI KAGOSHIMA 44 UWAJIMA BULL 36 GOTO NAGASAKI 43 UWAJIMA BULL 73 UWAJIMA BULL 38 TSUSHIMA 35 GOTO NAGASAKI 37 TSUSHIMA 85 SHIMANE HAMADA 86 SHIMANE HAMADA 76 GAMOUDA TOKUSHIMA 19 GAMOUDA TOKUSHIMA 29 HETSUKA KAGOSHIMA 22 HETSUKA KAGOSHIMA 34 BANSHOHANA KAGOSHIMA 33 BANSHOHANA KAGOSHIMA 45 SUGIYAMADANI KAGOSHIMA 75 MIYAZAKI P.A 46 KIRISHIMA KAGOSHIMA 87 KAGOSHIMA TOZAKIHANA 88 NAGASAKI TSUSHIMA 01 NARUTO 49 NARUTO XFdeficit 02 NARUTO 41 SHOUDOSHIMA 50 NARUTO 10 NARUTO 09 NARUTO 42 SHOUDOSHIMA 51 NARUTO 81 AMAMI UKESHIMA 55 TOKUNOSHIMA 69 YAMBARU 30 KIKAIJIMA 17 YAMBARU 64 KUMEJIMA 16 TOKUNOSHIMA 83 AMAMI NESEBU 57 TOKUNOSHIMA 26 AMAMI 07 TOKUNOSHIMA 72 YAMBARU 65 AMAMI 68 AMAMI 66 AMAMI 67 AMAMI 18 AMAMI 08 TOKUNOSHIMA 15 TOKUNOSHIMA 48 NANJYO OKINAWA 78 NANJYO OKINAWA 31 KUMEJIMA 47 NANJYO OKINAWA 77 NANJYO OKINAWA 23 KUMEJIMA 70 YAMBARU 25 YAMBARU 71 YAMBARU 61 KUMEJIMA 62 KUMEJIMA 63 KUMEJIMA Takara05 Takara03 Takara02 Takara01 Takara04 4/27/2017 Character: PC1 Parsimony reconstruction (Squared) [Squared length: 57.08448617] -0.101 to -0.08206-0.08206 to -0.06312-0.06312 to -0.04418-0.04418 to -0.02524-0.02524 to -0.0063-0.0063 to 0.01264 0.01264 to 0.03158 0.03158 to 0.05052 0.05052 to 0.06946 0.06946 to 0.0884 0.0884 to 0.10734 八重山 与那国 本州 + 四国 + 九州 Phylogeny PC1 Association 奄美 + 沖縄本島 + 久米島 + トカラ Sidlaukas (2008) 14
画像撮影について 背景とのコントラストを出来るだけ大きくする 光反射を少なくする 画像処理 ファイル数が多い場合, 作業の ( 半 ) 自動化は必須 自動化すると便利な項目 : ノイズ除去, コントラスト調整 閾値決定はインタラクティブな操作が必要なところ 作業を楽にするプログラムを作成する ( 画像処理 ~ 座標データ取得までを一括処理 ) 解析 手軽なのは SHAPE( 決まり切った解析しか行わない場合 ) 判別分析やクラスタリングをするなら Momocs が便利そう ( もしくは Shape on R の関数を利用してプログラム自作 ) 一旦形態情報を取り出してしまえば ( ここではフーリエ係数 ) 他の様々なソフトウエアを使って応用的解析が可能と心得よ ( かたちの種間比較, 形状進化の速度比較など ) 分類だけではもったいない!!! 15