New statistical tools for quantitative fatty acid signature analysis and the development of an accompanying R package
用于定量脂肪酸特征分析的新统计工具以及随附 R 包的开发
基本信息
- 批准号:RGPIN-2015-05711
- 负责人:
- 金额:$ 0.8万
- 依托单位:
- 依托单位国家:加拿大
- 项目类别:Discovery Grants Program - Individual
- 财政年份:2017
- 资助国家:加拿大
- 起止时间:2017-01-01 至 2018-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Statistical models that yield reliable estimates of predators’ diets are critical to biologists studying predator/prey relationships in marine ecosystems. Quantitative fatty acid signature analysis (or QFASA) is a relatively recent diet estimation method in which the estimated proportion of each species of prey in the diet is determined by matching fatty acids in the predator and prey using statistical methods. While QFASA validation studies have demonstrated that the method offers some clear advantages over previous diet estimation methods for predators such as seals, seabirds and sea lions, they have also revealed limitations with the technique and a need for QFASA to evolve to overcome some of the issues that are now more understood. In this proposed work, we will investigate novel statistical techniques for the revamping of QFASA. Dealing with QFASA data is challenging from a statistical point of view because both the fatty acid signatures and diet estimates are compositional and often contain zeros, precluding the use of standard multivariate analysis procedures and the usual log ratio methods for managing compositional data. Furthermore the number of sampled predators is often much less than the number of variables of interest.
对于生物学家研究海洋生态系统中捕食者/猎物的关系来说,能够对捕食者的饮食做出可靠估计的统计模型至关重要。定量脂肪酸特征分析(Quantitative fatty acid signature analysis,简称QFASA)是一种相对较新的饮食估计方法,它通过统计方法将捕食者和被捕食者的脂肪酸进行匹配,从而确定每种猎物在饮食中所占的估计比例。虽然QFASA验证研究表明,该方法比以前的捕食者(如海豹、海鸟和海狮)的饮食估计方法提供了一些明显的优势,但它们也揭示了该技术的局限性,以及QFASA需要发展以克服一些现在更了解的问题。在这项工作中,我们将研究改进QFASA的新统计技术。从统计学的角度来看,处理QFASA数据具有挑战性,因为脂肪酸特征和饮食估计都是组成的,并且通常包含零,这排除了使用标准的多变量分析程序和通常的对数比方法来管理组成数据。此外,样本捕食者的数量往往比感兴趣的变量的数量少得多。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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