文 | 世纪凡说

编辑 | 世纪凡说

前言

黄腿鸥（Larus michahellis）常见于伊斯坦布尔及其周边的地区，与其他海鸥物种一样，羽毛呈单态性。

因此，性别决定不能从外部进行。在这项研究中，总共检查了从伊斯坦布尔沿海地区收集的60只成年黄腿鸥，33只雄性和27只雌性。

开发了区分功能，使用以前通过DNA分析和腹部解剖进行性别划分的鸟类对雄性和雌性进行分类。

黄腿鸥的形态、习性

黄腿鸥夏羽头、颈白色。背、肩、翅上覆羽和内侧飞羽鼠灰色，肩羽具宽阔的白色端斑，腰、尾上覆羽和尾羽白色。

下体白色，翅下覆羽和腋羽亦为白色。冬羽和夏羽相似，但头和颈具褐色纵纹。幼鸟第一年冬羽主要为黑褐色，头、颈、上体和下体具灰褐色斑点或羽缘。

第二年尾基、前额和下体白色。虹膜黄色，嘴黄色，下嘴先端具红斑，脚粉红色或淡红色。

常成对或成小群活动在水面上，或不断地在水面上空飞翔。

飞翔极为轻快敏捷，常常轻轻地扇动翅膀，有时也能利用热气流在空中翱翔和滑翔。

飞翔时脚向后伸直或悬垂于下。亦善游泳，在地上行走亦很好。休息时多栖于悬岩或地上。

选择头长和喙深，通过逐步分析构建判别函数。该函数对雄性海鸥的准确率为97.0%，对雌性海鸥进行了分类，准确率为92.6%。

就正确性别决定的百分比而言，头部长度本身是最准确的预测指标（雄性为90.9%，雌性为92.6%）。

首次提出了能够轻松确定伊斯坦布尔周围拉鲁斯米查赫利斯海鸥种群的性二态性的函数。

鸟类性别二态性的重要因素

鸟类的种群性结构是生态和行为研究中必须要考虑的重要参数。然而，对于实地研究人员、育种者和动物主人来说，在外观上不反映雌性或雄性特征的单态物种中，性别确定非常困难。

能够准确确定单态鸟类的性别对于研究其行为的某些方面至关重要，例如基于性别的生存分析和配偶选择。黄腿鸥（Larus michahellis）的性别二态性不明显。

因此，除了观察交配行为外，不可能通过外部观察来确定性别。腹腔镜检查（一种小外科手术）、血液样本中激素的定量分析或DNA诊断可以对鸟类进行。

然而，据报道，腹腔镜方法确定性别不仅会伤害动物，甚至会导致它们的死亡。此外，这些方法耗时、侵入性强，需要大量的实验室设备和专业知识。

在单态鸟类中，通过检查性染色体上携带的各种基因来开发用于性别确定的分子诊断方法。鸟类有两条性染色体，W和Z。

众所周知，携带这些染色体纯合子的人具有男性（ZZ）性特征，而携带杂合子的人具有女性（ZW）性特征。

在鸟类中，W和Z染色体上的染色体解旋酶结合域（CHD）基因是保守的。非鼠类鸟类的分子方法性别确定基于CHD-W和CHD-Z基因的内含子长度差异。

近年来，基于海鸥性二态性的研究经常使用DNA诊断来诊断活体，对死鸥进行解剖。

海鸥的羽毛是单态的，没有明显的性二态性，但雄性和雌性之间存在尺寸差异。

有许多研究使用有效的统计评估（DFA – 判别函数分析）来确定哪些变量通过采用基于外部形态的测量来区分海鸥的性别。

使用判别函数分析（DFA）的目的是通过结合一组外部测量的形态测量来量化体型和形状的差异，这些测量提供了相对准确的鸟类性别估计。

在许多形态测量研究中，各种测量值，如头长、喙深、喙长、翅长和跗跖骨长度已被用于海鸥的性别识别。

在这些研究中，前16个测量值在DFA方面最有用。然而，已经发现许多物种的各种维度测量在地理上有所不同。每个物种，亚种甚至种群都需要单独的判别函数。

本研究旨在通过外部身体测量来确定位于伊斯坦布尔周围的雄性和雌性成年Larus michahellis海鸥之间的尺寸差异。

确定伊斯坦布尔周围拉鲁斯米哈赫利斯海鸥种群的维度性二态性并提出一种可靠且易于应用的方法，用于实地研究，以确定成年黄腿鸥的性别。

考虑到所有形态测量，确定雄性海鸥比雌性更大更重。

此外，在体重方面观察到最大的变异系数（%CV）（男性为13.8%，女性为11.6%），在头部长度方面观察到最小的变异（男性和女性为2.7%）。

雄性和雌性拉鲁斯米哈赫利斯海鸥的测量值（重量-克，线性测量值-毫米）。

在判别函数分析中具有统计意义的值。头部长度是性别决定的最重要因素，正确识别90.9%的雄性和92.6%的雌性。

考虑到原始样品的准确性，确定了四个函数，包括具有最高速率的形态测量。这些功能是根据实地研究中常用的头喙长度的不同测量值创建的。

正如生活在不同地理区域的Larus michahellis物种的海鸥种群所描述的那样，生活在伊斯坦布尔周围的雄性海鸥中同一物种的所有测量值都大于雌性。

性别决定与形态测量

雄性Larus marinus和Larus crassirostris可能由于它们更痛苦的行为而趋于更大，特别是在筑巢期间，并且在整个季节更具攻击性。

一项针对不同年龄组的波罗的海鲱鸥（Larus argentatus argentatus）的研究发现，最具预测性的性特征是头长和喙深。

这两种结构也被确定为伊斯坦布尔地区黄腿鸥性别的最显着特征。然而，在使用实地研究中获得的配方时，应考虑喙深的增加速度以及这种增加持续到至少27岁的事实，如鲱鸥。

在许多关于海鸥物种形态学测量的研究中，需要性别识别，并使用各种测量，例如总头长、喙深、喙长、翅膀长度和跗跖骨长度。

其中前三个被认为是对所研究的海鸥种群最有用的DFA测量。Bosch指出，头部长度作为单一测量值以及组合在一个函数中是地中海地区黄腿鸥性二态性中最具有预测性的变量。

在我们的研究中，我们构建了四个判别函数，包括头部长度、喙长和深度，这些函数在现场相对容易记录。据指出，在这些公式中，头长是唯一没有变化的测量方法。

因此，头部长度是性别识别中最有效的测量方法之一（男性为90.9%，女性为92.6%）。

逐步DFA使用2种测量方法为Larus michahellis海鸥提供高分类精度：头部长度和喙深-2。但是，它们的用处可能在地理上受到限制。

由于DFA分析是从海鸥种群中获得的，因此由于不同来源的海鸥之间的形态差异，将其应用于不同种群的物种可能是有风险的。

简而言之，确定哪种功更能适合性二态性取决于所研究的人群和人口的年龄结构。

因此，我们建议仅将本研究中获得的功能用于伊斯坦布尔及其周边地区的成年黄腿鸥之中。

首先对其进行测试以用于更广泛的毗连地区的Larus michahellis海鸥种群是合适的。

Meissner等人确定，在两性之间不同的特征中，翼长（WL）是二态性最小的，我们的结果相似（3.6%）。这种情况与从各种海鸥物种研究中获得的信息具有相似性。

随着机翼上最长的初级羽毛的磨损，翅膀长度可能会随季节变化。出于这个原因，在实地研究中使用这些数据不会在同一季节后产生可靠的结果。

因此，在DFA分析中使用与年龄相关的生物特征测量，例如喙深（即喙深）和翅膀长度需要注意。

为成年海鸥推导出的方程可能无法确定年轻人的性别。因此，很明显，基于形态学测量的DFA不仅应应用于成人，还应应用于各个年龄组，以根据时间维度监测变化。

此外，许多物种的各种外部测量值在地理上有所不同。在这项研究中，观察到一些线性测量（账单长度-1和账单长度-3）没有保留在逐步DFA分析中，尽管它们能够准确预测性别，因为将这些数据包含在函数中并没有提高准确率。

没有这些测量值可以解释为与钞票长度密切相关的头部长度已经包含在判别函数中。

测量值与DNA进行的对比分析

形态测量取自海鸥，其性别先前是通过活的（5只雌性，2只雄性）鸟类的DNA分离和死者（22只雌性，31只雄性）的腹部解剖来确定的。

从血液样本中获得动物的基因组DNA，用于在活海鸥中进行性别测定并用于分子分析。

为此，从动物身上收集了大约2ml血液样本，从内侧跖骨静脉收集到无菌EDTA管中。通过2550F/2718R引物对进行性别测定，然后在3%琼脂糖凝胶上对PCR产物进行成像。

使用形态测量在数字秤上将海鸥称重到最接近的克后，用数字卡尺从头部和机翼进行形态测量。

由一名研究人员进行测量，以尽量减少测量误差。N 个值数量的变异性取决于是否测量了给定的结构。

测量的选择是在先前基于形态测量的海鸥性别工作之后进行的。

头长（HL）：从喙尖到枕突后端的距离;喙长-1（BL-1）：从喙尖到张开的嘴角;鼻痣（N）：从喙尖到鼻孔的距离;票据长度-2 （BL-2）。

从账单尖端到账单关闭时羽化的链接长度;喙长度-3 （BL-3）：喙的长度;喙深-1 （BD-1）：喙的高度;喙深-2（BD-2）：喙在犀牛水平底部的高度;翅膀长度（WL）：翅膀基部与尖端羽毛之间的距离。

从黄腿鸥进行形态测量;答：HL（头部长度）;BL-1（钞票长度-1）;N（纳洛普西亚）;BL-2（钞票长度-2）;BL-3（票据长度-3）;BD-1（比尔深度-1）;B：WL（翼长）

数据分析与总结

所有统计分析均使用 IBM SPSS 统计软件版本 28 执行。计算雄性和雌性海鸥所有形态测量数据的平均值。然后使用未配对的学生t检验对男性和女性进行统计比较。使用具有最高性别二态性维度的形态测量的配方由线性DFA确定。

在线性DFA中使用基于Wilkλ最小化的正向逐步程序来选择形态测量集，以确保最准确地区分男性和女性。在逐步过程中输入和删除变量的标准分别为 p 值 0.05 和 0.1。

分析结果显示二态性的函数能够轻松确定伊斯坦布尔周围拉鲁斯米查赫利斯海鸥种群。