氢分子医学分享 http://blog.sciencenet.cn/u/孙学军 对氢气生物学效应感兴趣者。可合作研究:sunxjk@hotmail.com 微信 hydrogen_thinker

博文

研究发现小丑鱼竟然会简单算术

已有 1646 次阅读 2024-2-2 13:37 |系统分类:海外观察

除了皮克斯的某部电影,小丑鱼最出名的可能是它们明亮的白色条纹。我们似乎不是唯一关注这些模式的人。一项新的研究发现,当其他小丑鱼的运动白线数量与它们相同时,游泳者会注意到,这表明它们可能能够使用基本的计数来识别其他鱼。

到目前为止,在动物王国中,众所周知,计数技能可以帮助吃更多的饭菜或在群体中找到安全感,伦敦大学学院的认知神经科学家布莱恩·巴特沃斯(Brian Butterworth)说。但小丑鱼可能在数量上发现了另一个“价值”:身份。

A school of clownfish

Clownfish may be capable of simple math | Science | AAAS

今天发表在《实验生物学杂志》(Journal of Experimental Biology)上的这项新研究表明,小丑鱼可以在其他鱼身上数出多达三条条纹。通过这样做,他们可以识别出最有可能威胁其家园和社会秩序的鱼。

尽管外表可爱,但小丑鱼是出了名的攻击性。当它们发现自己物种的成员在他们的触手海葵栖息地归巢时,它们会攻击、咬住并赶走入侵者。

攻击不仅限于其他鱼类。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的海洋神经科学家贾斯汀·罗德斯(Justin Rhodes)说,他曾经在潜水时被一条小丑鱼狠狠咬伤,以至于它吸了血。“这些实际上是我们星球上最具攻击性的动物之一。但他说,正是他们自己物种的新来者威胁到一个群体的社会啄食秩序。“他们不希望任何人进来排队。

然而,小丑鱼有 28 种不同种类。那么,超级领地动物如何区分敌友呢?

冲绳科学技术大学的海洋生态学家Kina Hayashi长期以来一直想知道这是否与它们的条纹有关。根据物种的不同,小丑鱼可以有零到三条条纹,从腹部到脊柱或鼻子到尾巴。先前的研究表明,这种鱼会密切关注这些模式。在 2022 年的一项研究中,Hayashi 发现小丑鱼花了更多的时间咬和追逐木制诱饵鱼,这些鱼的条纹数量与它们自己的方向相同。

然后她开始怀疑这条鱼是否真的能出这些条纹。因此,Hayashi及其同事将50条年轻的、实验室饲养的普通小丑鱼(Amphiprion ocellaris)——它们带有橙色的三条纹“尼莫”图案——放入单独的水族箱中。然后,研究人员将另一种常见的小丑鱼和三种不同种类的实验室饲养的小丑鱼分别添加到水箱中;所有这些都被保护在一个防臭的透明盒子里。

跨物种入侵者有不同的橙色和黑色混合以及一到三条条纹,其中一条顶部有一条臭鼬状条纹。“本地”鱼无法追逐或咬住入侵者,但它们仍然可以冲向它们并盯着它们。当新来者与常驻小丑鱼的条纹数量相同时,就会发生这种情况。

接下来,Hayashi的团队将另外120条普通小丑鱼分成三组,放在不同的水族箱内。经过一周的相互了解,小丑鱼小组遇到了第四条“鱼”——一种橙色树脂诱饵,要么是纯色的,要么是涂有一条、两条或三条黑色垂直条纹。研究人员用钓鱼线将每个冒名顶替者悬挂在水箱中。

条纹的存在显然很重要,Hayashi说。小丑鱼积极地追逐和咬住三条纹诱饵的频率是无条纹诱饵的 10 倍。至关重要的是,条纹的数量很重要:对三条纹诱饵的攻击频率是单条纹模型的两倍,是双条纹模型的 1.3 倍。

Hayashi的团队报告说,研究结果表明,小丑鱼不仅计数,而且利用这种技能来保护自己的家园免受其他鱼类的侵害。

Rhodes说,这项研究为小丑鱼挑选自己物种的方式提供了重要的启示。即便如此,他还是怀疑这些动物是否真的在计数,或者只是注意到入侵的鱼身上有更多的白色。

Hayashi说,这不太可能。她说,在她之前的研究中,小丑鱼并不仅仅对白色有反应。

巴特沃斯补充说,进一步的工作可以确定小丑鱼的计算能力。一个超越条纹的实验可能会有所帮助。“例如,[这些鱼]能学会喜欢两个正方形而不是三个正方形吗?”他问道。

俄亥俄州立大学的海洋进化生物学家阿隆索·德尔加多(Alonso Delgado)认为这项工作令人信服。鱼会进化出如此有用的技能来保卫自己的领地是有道理的。

如果Hayashi能证明小丑鱼确实在计数,她接下来想知道它们是否天生就有这种能力。她说,如果没有,这可能是他们在学校学到的东西。

 



https://blog.sciencenet.cn/blog-41174-1420304.html

上一篇:AI识别婴儿认识世界模式给我们的启发
下一篇:马斯克的脑机接口试验没有注册!
收藏 IP: 117.135.13.*| 热度|

2 郑永军 杨正瓴

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (0 个评论)

数据加载中...

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-5-7 09:32

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部