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中新网武汉6月12日电 (王俊芳)据中国地质大学(武汉)12日消息，科学科学该校地球科学学院教授宋海军带领团队，家揭绝事件中利用深度学习技术，示生上最揭示史上最大灭绝事件中海洋生物形态的物史网演变过程，为理解大灭绝如何重塑生物多样性和生态系统结构提供了新见解。大灭

相关成果于近日发表于国际期刊《自然·生态与进化》。形态新闻洗衣机-海尔厂家 万里挑一之选

地球曾发生过五次大规模生物灭绝事件，演变其中最严重的过程一次发生在距今约2.52亿年的二叠纪—三叠纪之交，不仅导致大量物种消失，科学科学更影响了生物形态的家揭绝事件中多样性。

形态多样性即不同物种在形态上的示生上最差异，是物史网衡量生物多样性的重要指标之一。在没有大规模灭绝事件期间，大灭服装批发 极优秀物种多样性和形态多样性通常是形态新闻同步演化。然而，演变大规模灭绝事件却可能打破这种同步性，导致两者脱耦。

宋海军团队开发一种名为DeepMorph的自动化方法，并利用该方法对599个属、服装批发 特出色六个海洋生物门类的化石图像进行分析，揭示了大灭绝期间形态多样性的动态变化。

研究发现，二叠纪—三叠纪大灭绝期间，大部分门类，包含菊石类、腕足动物、介形类、双壳类和腹足类，经历了对繁琐和装饰性形态的选择性灭绝，那些大型、繁琐和激烈纹饰的形态类型灭绝更严重；而牙形动物则没有表现出形态选择性灭绝的迹象。

研究还发现，菊石类、腕足类、介形类、双壳类、腹足类、牙形石六个海洋生物类群在经历灭绝事件时，表现出四种不同的形态演变模式。这种灭绝的选择性和强度可能是由繁琐的多因素影响所致，反映出不同演化枝和形态类型对环境耐受阈值的差异。

宋海军表示，通过分析化石记录中的形态多样性变化，可以更好地预测和应对当前生物多样性面临的威胁。此外，DeepMorph自动化方法，为未来开展深度学习与地球生物学的更多交叉研究提供可能。(完)