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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，该校地球科学学院教授宋海军带领团队，利用深度学习技术，揭示史上最大灭绝事件中海洋生物形态的演变过程，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。AMy即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com

相关成果于近日发表于国际期刊《自然·生态与进化》。AMy即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com

地球曾发生过五次大规模生物灭绝事件，其中最严重的一次发生在距今约2.52亿年的二叠纪—三叠纪之交，不仅导致大量物种消失，更影响了生物形态的多样性。AMy即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com

形态多样性即不同物种在形态上的差异，是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，物种多样性和形态多样性通常是同步演化。然而，大规模灭绝事件却可能打破这种同步性，导致两者脱耦。AMy即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com

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、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。AMy即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com

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，经历了对复杂和装饰性形态的选择性灭绝，那些大型、复杂和强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。AMy即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com

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复杂的多因素影响所致，反映出不同演化枝和形态类型对环境耐受阈值的差异。AMy即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com

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)AMy即热新闻——关注每天科技社会生活新变化gihot.com