Насекомые России через призму цифровой визуализации коллекционных фондов

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 20-14-00097

НазваниеНасекомые России через призму цифровой визуализации коллекционных фондов

Руководитель Солодовников Алексей Юрьевич, Кандидат биологических наук

Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Зоологический институт Российской академии наук , г Санкт-Петербург

Конкурс №45 - Конкурс 2020 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 04 - Биология и науки о жизни; 04-101 - Зоология

Ключевые слова Насекомые, вид, фенотип, генотип, эволюция, компьютерное зрение, цифровая фотография, сверточные сети, машинное обучение, систематика, фауна России, интернет технологии, цифровизация

Код ГРНТИ34.03.21

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Насекомые – самый разнообразный класс многоклеточных животных, доминирующий по числу видов и биомассе во всех наземных природных сообществах Земли (Stork 2018). Вероятно, это наиболее информативный модельный таксон для выявления и анализа общих закономерностей фундаментальной и прикладной биологии, в том числе и для прогнозирования реакции экосистем на неотвратимые негативные антропогенные воздействия (Sala et al., 2000; Schowalter, 2016). Например, наблюдаемое в настоящее время массовое вымирание насекомых может в недалекой перспективе привести к коллапсу основных наземных экосистем (Régnier et al., 2015; Leather, 2017; Seibold et al., 2019). В то же время, невероятное разнообразие вкупе со слабой изученностью создают непреодолимые препятствия в использовании насекомых для исследований общебиологического характера, в отличие от гораздо лучше изученных растений и позвоночных животных, уже используемых для таких исследований. Это препятствие, известное как “Linnean shortfall”, или “неполнота Линнея” (Brito 2010, Cardoso et al. 2011; Hortal et al. 2015), в значительной степени исключает насекомых из пула данных, анализируемых науками о Земле. Вместе с тем, в огромных музейных коллекциях насекомых по всему миру, накопленных в течение нескольких веков, содержатся уникальные и, зачастую, наиболее подробные данные о видовом разнообразии разных регионов. A к настоящему времени в арсенале биологов появились необходимые инструменты для эффективного и быстрого изучения коллекционных данных (Fank 2018). Однако они по-прежнему остаются нереализованными на практике. Эта проблема особенно актуальна для Российской Федерации, занимающей существенную часть Евразийского материка и обладающей богатой, до сих пор слабо изученной энтомофауной (Ильин, 2004; Синев, 2008; Винокуров и др. 2010; Лобанов, 2018). Таким образом, разработка алгоритмов работы и демонстрация путей взаимодействия музейных коллекций и технологий в энтомологической практике становится одной из актуальнейших задач эволюционной биологии. Крайняя малоизученность фауны насекомых России при наличии в Санкт-Петербурге государственной коллекции насекомых Зоологического Института РАН, крупнейшей в России и в мире, – яркий пример очевидной необходимости в создании успешного рабочего метода эффективной обработки данных зоологических коллекций. В ответ на эту проблему мы предлагаем наш проект, направленный на совершенствование методики систематического изучения самых крупных, наиболее сложных в таксономическом плане групп насекомых. Мы предлагаем поставить новейшие технологические достижения в области баз данных и интернет-технологий, геномики и филогенетики, а также компьютерного зрения на основе машинного обучения на службу научной мобилизации таких крупных коллекций, как представленная в ЗИН РАН. На примере детального изучения Staphylinidae (жуки-хищники) и Miridae (клопы-слепняки), т.е. двух мега-разнообразных семейств насекомых, мы продемонстрируем, как, что и зачем нужно улучшить в работе современного энтомолога-систематика для преодоления “неполноты Линнея”, по крайней мере, в пределах границ России, то есть очень большой доли Евразийского континента и Палеарктической биогеографической области. Staphylinidae и Miridae обильно представлены в фауне России, первые в ее более северных широтах и главным образом в тундровых и лесных ландшафтах, вторые в основном на юге, доминируя в открытых ландшафтах, особенно в степях. Вместе оба эти таксона способны служить как адекватной выборкой природного разнообразия России, так и материалом для раскрытия проблем энтомологии как науки. Все то, что применимо к этим группам, будет применимо и к другим насекомым. Для реализации проекта мы выполним серию взаимосвязанных, но разных по задачам и объему систематических работ по этим модельным группам, от каталогов фауны России до детальных таксономических ревизий, основанных на филогенетическом подходе. В отличие от традиционной практики, мы будем работать с применением принципиально новых методов, попутно разрабатывая способы их внедрения в энтомологию, а именно: 1) На всех этапах от сбора данных до публикации результатов, мы будем использовать единый специально разработанный для этих целей веб-портал, который позволит эффективное управление обширными данными посредством веб-технологий; 2) Мы внедрим высокопроизводительную оцифровку энтомологических коллекций; 3) Мы разработаем и также внедрим метод точной и эффективной идентификации видов и их кластеризации в филогенетические группы путем анализа фенотипов насекомых с помощью компьютерного зрения и машинного обучения на основе сверточных нейронных сетей (CNN) (LeCun et al., 2015, Schmidhuber, 2015). Наши задачи (2) и (3) умножат ценность экземпляров с разрушенной ДНК, которых значительно больше в энтомологических коллекциях, чем материала, пригодного для молекулярно-генетической работы. Все три задачи вместе позволят задействовать для точных исследований не малые выборки экземпляров, а весь доступный коллекционный материал. Так как разработки веб-подходов в биологической систематике (наша задача 1) и эффективной оцифровки коллекций (наша задача 2) уже ведутся и внедряются в мировой практике в течение последних десятилетий (например, Meier & Dikow 2004, Mantle et al. 2012, Nelson et al. 2012, Funk et al. 2018, Hudson et Allan et al. 2019), здесь мы планируем лишь адаптацию этих достижений к Российским условиям. В России подобные инициативы едва только начинаются, и пока главным образом только у ботаников (Seregin 2016, 2017, http://altaiflora.asu.ru/ru/) и териологов (Калякин и др. 2017). Вторая и она же центральная задача нашего проекта (задача 2) направлена на оптимизацию процедуры определения видов в таксономически сложных группах. Пока что она не имеет аналогов в мировой практике. Исследования применения компьютерного зрения в биологии только начинаются, и здесь у нас есть шанс вырваться в мировые лидеры этого направления, так как в изучении энтомофауны России заинтересованы очень многие специалисты, в России и за рубежом, особенно коллеги в Европейских странах а также в Китае и Японии, с которыми мы связаны единством Евразийской энтомофауны. Быстрое развитие современных молекулярно-филогенетических и популяционных исследований определило более четкие критерии для разграничения видов у самых разных организмов с использованием вероятностных методов для анализа молекулярно-генетических маркеров (Vitecek et al., 2017; Dayrat, 2005; Lukhtanov, 2019). В то же время фенотип, не менее информативный и измеримый, чем генотип, пока не применяется для подобного количественного и точного определения видовых границ из-за отсутствия подходящей технологии. Самые последние достижения в области компьютерного зрения обещают реализовать подобные подходы, полностью основанные на фенотипах (Valan et al., 2019). На основе оцифрованных коллекционных экземпляров насекомых и их одновременном молекулярно-генетическом исследовании в качестве контроля, мы предлагаем изучить и использовать возможности машинного обучения для идентификации видов насекомых и их филогенетической кластеризации. В целом, все три задачи нашего проекта ориентированы на подготовку платформы для работы ученых-энтомологов нового поколения.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Попков А.А., Константинов Ф.В., Нейморовец В.В., Солодовников А.Ю. Machine learning for expert-level image-based identification of very similar species in the hyperdiverse plant bug family Miridae (Hemiptera: Heteroptera) Systematic Entomology (год публикации - 2022)

2. Намятова А.А., Тыц В.Д., Большакова Д.С. Integrative approach to the identification and delimitation of the trans-Palearctic Lygus (Insecta: Heteroptera: Miridae) species based on morphological characters, morphometrics and molecular data Zoological Journal of the Linnean Society, нет (год публикации - 2022)

3. Орлов И.А., Ньютон А.Ф., Солодовников А.Ю. Phylogenetic review of the tribal system of Aleocharinae, a mega-lineage of terrestrial arthropods in need of reclassification Journal of Zoological Systematics and Evolutionary Research, Early View (год публикации - 2021)
10.1111/jzs.12524

4. Ангесом, Г., Сальницкая М., Солодовников А. A study of local endemism of Quedius obliqueseriatus rove beetle (Coleoptera: Staphylinidae) in the North-Western Caucasus of Russia Annual Systematics Association Young Systematists Forum, нет (год публикации - 2021)

5. Токарева А.С., Солоовников А.Ю., Константинов Ф.В., Брюнке А. Revision of Oxyporinae (Coleoptera: Staphylinidae) of Russian fauna: getting to the bottom of enigmatic fungivorous subfamily's taxonomy and biology Annual Meeting of Entomological Society of America 2021, Denver, Colorado, нет (год публикации - 2021)

6. Хансен А., Брюнке А., Томсен П., Симонсен Т, Солодовников А. Revision of Quedius sensu stricto (Coleoptera: Staphylinidae) Acta Entomologica Musei Nationalis Pragae (год публикации - 2022)

7. Константинов Ф.В., Нейморовец В.В. Bryocorinae Baerensprung, 1860 (Hemiptera: Heteroptera: Miridae) of European Russia and the Caucasus: synopsis and key to species. Zootaxa, 4920(3): 301-338 (год публикации - 2021)
10.11646/zootaxa.4920.3.1

8. Токарева А.С., Константинов Ф.В., Брюнке А. Дж., Солодовников А.Ю. DNA-barcode and endophallus morphology delimit congruent species in a systematic revision of the oxyporine rove beetles of Russia (Coleoptera: Staphylinidae: Oxyporinae) Contributions to Zoology, 90(3): 344–407 (год публикации - 2021)

9. Ш.З. Давлетшин Трехмерная реконструкция и конфокальная микроскопия в решении сложных таксономических проблем на примере рода Anapus (Heteroptera: Miridae) Тезисы докладов XVI съезда Русского энтомологического общества, стр. 58 (год публикации - 2022)
10.5281/zenodo.6976546

10. Намятова А.А., Тыц В.Д., Большакова Д.С. Integrative approach to the identification and delimitation of the trans- Palearctic Lygus species (Heteroptera: Miridae: Mirinae) Abstracts of the 7th Meeting of the International Heteropterists' society, нет (год публикации - 2022)

11. В.Д. Тыц, Ф.В. Константинов, А.А. Намятова Морфологическая матрица встречает молекулярные маркеры: комбинированные данные в реконструкции филогении клопов-слепняков трибы Halticini (Heteroptera: Miridae: Orthotylinae) Тезисы докладов XVI съезда Русского энтомологического общества, стр. 11 (год публикации - 2022)
10.5281/zenodo.6976546

12. Ф.В. Константинов, А.А. Попков, В.В. Нейморовец Автоматизированное определение видов с помощью сверточных нейронных сетей в таксономически сложных группах насекомых: достижения и перспективы Тезисы докладов XVI съезда Русского энтомологического общества, стр. 8 (год публикации - 2022)
10.5281/zenodo.6976546

13. М.А. Сальницкая, В.А. Кривошеева, К.П. Воронова, А.А. Гебремескел, А.Ю. Солодовников Rove beetles of the open plains of the South European Russia: a review with the key to genera and annotated species checklist (Coleoptera: Staphylinidae) Кавказский Энтомологический Бюллетень, том. 18 (Приложение) 3-149. (год публикации - 2022)
10.23885/18143326202218S-3149

14. И.Орлов, Р.А.Б. Лешен, Д.Жила, А. Солодовников Total-evidence backbone phylogeny of Aleocharinae (Coleoptera: Staphylinidae) Cladistics, Vol. 37: 343–374 (год публикации - 2021)
10.1111/cla.12444

15. Давлетшин Ш.З., Константинов Ф.В. Confocal laser scanning microscopy and three-dimensional reconstruction delimit species in a taxonomically challenging group: a revision of the plant bug genus Anapus Stål, 1858 (Heteroptera: Miridae) Brill, нет (год публикации - 2023)

Публикации