特徴媒介型の種分化と人為的絶滅が明らかになった象目類における教師なしベイジアンニューラルネットワーク

種のライフヒストリ traits、古環境、および生物間相互作用は、種分化および絶滅率に影響を与え、時間の経過とともに種の多様性に影響を及ぼす可能性があります。これらの要因の影響を推定する出生-死亡モデルは、通常、単一の予測因子と率の間の単調関係を仮定しており、複雑な影響とそれらの相対的重要性および相互作用を評価する能力を制限しています。私たちは、化石データを使用して種分化および絶滅率に対する多因子かつ非線形の影響を探るために、教師なしニューラルネットワークを用いたベイジアン出生-死亡モデルを導入します。これは系統および時間特有の率を推定し、説明可能な人工知能技術を通じて予測因子の効果と重要性を分解します。象目類の化石記録の分析により、食性の柔軟性と生物地理的イベントによって形成された種分化率が明らかになりました。現代人の出現は絶滅率を高め、最近の多様性の減少を引き起こしましたが、地域気候の影響はそれほど大きくありませんでした。私たちのモデルは、系統の多様化を形成する複雑な動態の理解を深める道を開きます。