속씨 식물은 향기, 색깔, 크기, 무늬, 모양 등 다양한 신호를 사용하여 특정 수분 매개자를 유인하도록 진화 > 뉴스

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이 연구에는 두 그룹의 꿀벌이 참여했습니다:

경험이 풍부한 먹이 사냥꾼: 이 꿀벌들(n = 137)은 이전에 꽃에 노출된 경험이 있으며 야외 벌통에서 채집되었습니다.

순진한 먹이 사냥꾼: 이 꿀벌들(n = 30)은 꽃이 없는 온실 환경에서 사육되었으며 이전에 꽃에 노출된 적이 없습니다.

실험 조건

네 가지 꽃 이미지 조건이 테스트되었습니다:

정상적으로 구성된 그레이스케일 꽃 사진

스크램블된 꽃 구성

고대비 정상적으로 구성된 꽃

비대칭으로 스크램블된 꽃 사진

주요 결과

판별 성능: 경험이 많은 꿀벌과 그렇지 않은 꿀벌 모두 뒤섞여 있거나 대비가 높은 꽃에 비해 정상적으로 구성된 꽃을 더 잘 학습하고 구별하는 것으로 나타났습니다.

경험과 타고난 능력: 경험 많은 꿀벌은 전반적으로 더 나은 성능을 보여 경험의 역할을 보여주었지만, 순진한 꿀벌은 꽃 모양을 처리하는 선천적인 능력도 보여 선천적인 신경 회로와 학습된 행동이 결합된 것으로 나타났습니다.

대비의 영향: 꽃 이미지의 대비를 높여도 학습 성능이 향상되지 않았으며, 이는 꿀벌이 대비보다는 꽃 특징의 공간적 구성에 더 의존할 수 있음을 나타냅니다.

시사점

이 연구는 벌이 꽃 모양을 인식하는 데 있어 진화적으로 특화된 신경 메커니즘과 경험의 영향을 모두 받는다는 것을 시사합니다. 이러한 능력 덕분에 꿀벌은 다양한 꽃을 빠르게 학습하고 구별하여 효율적으로 먹이를 찾을 수 있습니다.

결론

꿀벌은 경험이 많든 적든 정상적으로 구성된 꽃과 뒤섞여 있거나 대비가 심한 꽃을 효과적으로 구별하는 방법을 학습할 수 있습니다. 이는 꽃 인식을 위한 특수한 신경 처리 능력이 경험에 의해 향상되지만 경험이 없어도 존재한다는 것을 나타냅니다.

 속씨 식물은 향기, 색깔, 크기, 무늬, 모양 등 다양한 신호를 사용하여 특정 수분 매개자를 유인하도록 진화해 왔습니다. 시간이 지남에 따라 꿀벌과 속씨식물은 공진화하여 꿀벌의 시각과 선호도에 더 매력적인 꽃을 만들었습니다. 이러한 공진화는 꿀벌이 먹이를 찾기 위해 특정 꽃의 특성을 인식하는 데 도움이 됩니다. 이 연구는 꽃 경험이 있는 꿀벌과 꽃 경험이 없는 꿀벌이 정상적으로 구성된 꽃과 뒤섞인 꽃의 이미지를 구별하는 능력을 비교하여 꿀벌이 본능적으로 꽃 모양을 처리하도록 조정되었는지 여부를 조사합니다. 또한 사진 대비를 높이는 것이 학습 성과에 미치는 영향도 평가했습니다.

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