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May 23, 2024

Scientific Reports 12권, 기사 번호: 20813(2022) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

교감 초식 공룡 Hungarosaurus (Ankylosauria, Nodosauridae) 및 Mochlodon (Ornithopoda, Rhabdodontidae) (Santonian, 헝가리)의 치열을 분석하여 방향 패치 수, 치아 교체율, 매크로 마모, 치아 마모율과 같은 여러 보완 방법을 사용하여식이 생태학을 조사했습니다. , 전통적인 마이크로웨어 및 치과용 마이크로웨어 질감 분석(DMTA). Hungarosaurus와 Mochlodon의 치아 형성 시간은 비슷하며 전통적인 DMTA 마이크로웨어 기능은 두 분류군의 추론된 자세 및 신체 크기와 일치하는 낮은 탐색 습관을 제안합니다. 그러나 Mochlodon은 치아 내구성을 높이기 위한 새로운 적응력을 가지고 있습니다. 즉, 크라운의 작업면 상아질은 균형면의 상아질 두께의 두 배입니다. 더욱이 크라운 형태, 법랑질 두께, 매크로웨어 방향 및 마모율은 두 분류군 간에 크게 다릅니다. 결과적으로, 이러한 교감적 초식동물은 아마도 서로 다른 강인성을 지닌 식물을 이용했을 것이며, 이는 식이 선택성과 틈새 분할을 암시합니다. 헝가로사우루스는 부드러운 식물을 먹었던 것으로 추정되는 반면, 모클로돈은 더 질긴 식물을 먹었을 가능성이 높습니다. 훨씬 더 무거운 네 발 달린 헝가로사우루스에 비해, 두 발로 걷는 모클로돈은 치아의 기능적 수명 동안 치관 부피가 두 배 이상 닳았습니다. 이러한 심한 치아 마모는 보다 집중적인 식품 가공과 관련이 있을 수 있으며 결과적으로 이들 동물의 대사 요구 사항의 차이를 반영할 수 있습니다.

조반류 공룡의 먹이 특성(치아 형태, 치아 형성, 치아 교체, 치아 마모 및 턱 역학)은 1억 4천만년의 계통군 역사 동안 상당한 변화를 보였습니다(예: 1,2,3,4,5,6,7,8,9). ,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20). 조각류는 가장 정교한 치열과 턱 메커니즘을 보여주지만11,21,22,23,24,25,26,27, 티레오포란도 다양한 방식으로 음식을 처리했다는 것이 분명해졌습니다28,29,30,31,32,33 ,34,35,36. 두 그룹 모두, 계통군에 대해 대칭형인 단순한 구강 턱 폐쇄와는 다른 복잡한 턱 메커니즘이 수많은 분류군에 존재했으며 소비된 음식을 보다 효율적으로 씹는(및 후속 소화)을 허용했습니다. 조반류(예:11,37,38)의 섭식과 관련된 치아 및 두개골 특징의 진화 역사를 재구성하는 데 많은 연구가 이루어졌지만 교감 분류군의 섭식 행동의 가능한 차이점을 조사한 연구는 소수에 불과합니다. (예:30,39).

이 논문에서 우리는 백악기 후기(산토니안) Iharkút(Bakony, 헝가리, 중부 유럽)의 두 조반류 공룡인 Hungarosaurus tormai와 Mochlodon vorosi, nodosaurid ankylosaur 및 rhabdodontid ornithopod에 대한 비교 연구를 수행합니다. 이 동물군. 여기에서 우리는 함께 발생하고 탐색이 적은 초식 동물(최대 탐색 높이가 지상에서 1m 이상)이 유사하거나 다른 방식으로 이용 가능한 식물을 이용했는지 확인하고 이 정보를 사용하여 비교 식단을 탐색하는 것을 목표로 합니다. 생태학. 가능한 한 자세히 먹이 습관을 특성화하기 위해 여러 가지 교차 검증 방법론(비교 형태학, 치아 조직학, 전통적인 마이크로웨어, 치과용 마이크로웨어 질감 분석[DMTA], 오리엔테이션 패치 카운트[OPCR] 분석, 3D 모델링 및 µCT 스캐닝)는 이러한 모든 방법이 모든 공룡 분류군에 동시에 적용된 최초의 사례입니다.

본 연구에 사용된 표본은 2001년에서 2021년 사이에 헝가리 서부 Iharkút에 있는 백악기 후기(Santonian) Csehbánya 층의 약 30cm 두께의 Szál-6 뼈 함유 층에서 수집되었습니다. 모든 표본은 동일한 층서학적 지평선에 속해 있습니다. 이 사이트의 지질학, 동물군 구성 및 분류에 대한 리뷰는40,41,42를 참조하세요. 이 종의 다섯 번째 골격의 일부인 헝가로사우루스 토르마이(Hungarosaurus tormai)의 치골(MTM 2007.25.2)을 제외하고 모든 턱 요소와 치아는 분리된 표본으로 수집되었습니다. 모든 표본은 헝가리 부다페스트에 있는 헝가리 자연사 박물관(MTM)의 척추동물 고생물학 컬렉션에 보관되어 있습니다. 샘플링된 모든 재료 목록은 표 2를 참조하십시오.

4:1. Alongside the 3D models (see above), light microscopy was used to record gross macrowear patterns. Microwear analysis was performed with a Leica DCM3D confocal microscope (Széchenyi István University, Győr, Hungary). For traditional (2D) microwear analysis four micrographs were saved per tooth as greyscale images using the intensity data from the confocal dataset. Each measured micrograph has a resolution of 768 × 576 pixels, corresponding to a 637 × 477 μm FOV. Measurements were carried out using a Leica HC PL Fluotar EPI 20X lens after a series of sensitivity tests with 20X, 50X and 100X lens. Due to the nature of the investigated samples, no additional information could be gained with higher magnification lens i.e. the increase in level of detail of the 3D dataset with a 100X lens was negligible. On the other hand, using a 20X lens allowed for a quicker acquisition of a comparably larger area with a lateral (X and Y) resolution of 0.83 micron and a vertical resolution of 0.015 micron. It should be noted that the used FOV and spatial resolution is larger than the typical FOV used in DMTA analyses. Nonetheless, 2D analysis based on intensity maps showed a very high level of detail, and therefore should produce comparable results. Images of the microwear facets were analyzed using Microware v. 4.0 following the procedure described by49. The generated 768 × 576 pixel grayscale images were viewed on a 27″ Full HD monitor for 2D analysis, which corresponds to a physical image size of approximately 24 × 18 cm (assuming a pixel density of 81 pixel per inch) when viewed at 1:1 scale. The slides were scaled 1:1 in Microware before conducting the 2D analysis. 2D microwear analysis was conducted by the same operator. Four variables were assessed from the micrographs: (1) the percentage incidence of pitting; (2) mean scratch width; (3) mean pit width; and (4) mean pit length. We also report the number of features measured and the standard deviation of means (Supplementary data 2)./p>

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