R言語 CRAN Task View：古生物学 | トライフィールズ

CRAN Task View:Paleontologyについて、機械翻訳を交えて日本語化し掲載しております。

概要

Maintainer:	William Gearty, Lewis A. Jones, Erin Dillon, Pedro Godoy, Harriet Drage, Christopher Dean, Bruna Farina
Contact:	willgearty at gmail.com
Version:	2025-01-05
URL:	https://CRAN.R-project.org/view=Paleontology
Source:	https://github.com/cran-task-views/Paleontology/
Contributions:	このタスクビューに対する提案や改良は、GitHubのissueやpull request、またはメンテナのアドレスに電子メールで送ってください。詳しくはContributing guideをご覧ください。
Installation:	このタスクビューのパッケージは、ctvパッケージを使用して自動的にインストールすることができます。例えば、ctv::install.views(“Paleontology”, coreOnly = TRUE)は全てのコアパッケージをインストールし、ctv::update.views(“Paleontology”)はまだインストールしていない全てのパッケージと最新のものをインストールします。詳しくはCRAN Task View Initiativeを参照してください。
Contributors	Maintainers plus Michael Agronah, Matthew Fidler, Thierry Onkelinx

計算古生物学は新興の分野です。古生物学者は、さまざまな研究課題に対処し、仮説を検証するために、ますます多様な複雑な計算分析に目を向けています。最近まで、古生物学者は主に進化生物学者、生態学者、地理学者、データサイエンティスト向けに設計されたリソースを活用して、これらの分析を行ってきました。しかし、現在では古生物学的なタスクやデータセットに対応したRリソースが開発されています。

私たちは、このタスクビューを作成して、古生物学および古生物学に関連するさまざまなデータを取得、クリーンアップ、視覚化、分析するために特に設計されたRパッケージをまとめました。この場を利用して、古生物科学全体で利用可能なさまざまなRパッケージを紹介し、幅広いRユーザー向けに各パッケージの簡単な概要を提供します。

質問がある場合は、タスクビューのメンテナにメールで連絡するか、リポジトリでGitHubの問題を開くことでお気軽にお問い合わせください（上記のリンクを参照）。一般的な質問は、palaeoverse google groupやpaleonetのメーリングリストに向けることもできます。特定のパッケージに関する技術的な質問は、そのパッケージのメンテナに向けてください。

スコープ

タスクビュー内のパッケージは、以下の広範なカテゴリの1つ以上に該当します:

古生物学データの取り扱い：古生物学データの取得、クリーニング、操作、視覚化に特化したパッケージ
古生態学と形態進化：古生態学的および形態学的分析を行うのに役立つパッケージ
古生物地理学と生物多様性：古生物地理学的および/または古生物多様性分析を行うのに役立つパッケージ
系統学：古生物学データを含む系統解析を行うのに役立つパッケージ
時系列分析：古生物学データの時系列分析を行うのに役立つパッケージ
層序学と堆積学：層序学的または堆積学的データの取得、分析、視覚化に役立つパッケージ
古気候：古気候データの取得と分析に役立つパッケージ

古生物学データの取り扱い

古生物学的データの取得

paleobioDBは、Paleobiology Database（PBDB）からの発生および分類データを照会、ダウンロード、処理、視覚化する機能を持っています。
neotoma2は、過去数十年から数百万年にわたる化石データを専門とするNeotoma Paleoecology Databaseからデータを照会、ダウンロード、操作できます。
rgbifは、Global Biodiversity Information Facility（GBIF）から生物学的および古生物学的発生データを照会およびダウンロードできます。
sepkoskiは、セプコスキ（2002）の公表されたコンペンディウムからの化石海洋動物属の層序範囲に関するデータを含んでいます。
folioは、考古学と古生物学における定量的アプローチとモデリングの教育のためのデータセットを含んでいます。
chronosphereは、BioDeepTime（Smith et al. 2023）、Triton（Fenton et al. 2021）、Paleobiology Database（古生物学データベース）、Ancient Reef Traits Database（古代サンゴ礁特性データベース）を含む、さまざまな古生物学的、古環境的、古生態的データベースのタイムスタンプ付きバージョンをダウンロードできます。

古生物学データの清掃および/または操作

palaeoverseは、コードフロー、再現性、アクセシビリティの向上に焦点を当てた古生物学的分析のためのデータ準備と探索をサポートする機能を持っています。
CoordinateCleanerは、生物学的および古生物学的コレクションデータにおける一般的な空間的および時間的エラーの自動フラグ付けを行うことができます。
fossilbrushは、化石出現データセットにおける分類学的および層序的エラーの自動検出と解決を行うことができます。
rgplatesは、ユーザーが選択した回転モデルに基づいて、地理的実体（例：プレート、海岸線、座標）の過去の位置を再構築するために、GPlatesデスクトップアプリケーションおよびweb service APIにクエリを実行できます。palaeoverseのpalaeorotate機能は、複数の時間間隔にわたる化石出現のためにGPlates APIにクエリを実行するために使用できます。

古生物学データの視覚化

deeptimeは、ggplot2パッケージの機能を拡張し、長期間にわたるデータのプロットを容易にします。さまざまなタイプの視覚化に高度にカスタマイズ可能なタイムスケールを追加するためのいくつかの関数が利用可能です。
palaeoverseは、base Rを使用して時間と空間にわたる出現データを視覚化するための関数を提供します。axis_geo関数を使用して、基本Rプロットにタイムスケールを追加できます。
GEOmapは、地図投影、地形図、透視図、地質図を作成するための一連のルーチンを含んでいます。
rphylopicは、PhyloPicデータベースから現存および絶滅した生物のシルエットを照会して取得できます。

古生態学と形態進化

古環境再構築

riojaは、種の豊富さのセットから環境変数の値を推測するためのいくつかの数値的手法を実装しています。
analogueは、現代類似技術と加重平均転送関数モデルを適合させることによって、種データから環境データを予測するための関数を持っています。

ユーザーは、エコロジーおよび環境データを分析するために、Environmetricsタスクビューにあるパッケージが役立つと感じるかもしれません。

生態学的および形態学的進化の定量化

ecospaceは、ユーザー指定のエコスペース（特性空間）フレームワークを使用して、生態的多様化モデルのモンテカルロシミュレーションを実装します。
fossilは、共有種/ベータ多様性、種面積曲線、地理的距離と面積を推定するための関数を持っています。
dispRityは、時間を通じて形態的または生態的な不均一性（多次元空間占有）を測定するための関数を持っています。
R-Fossilpol-packageは、グローバルな古生態学的花粉データを処理し標準化するための関数を持っています。
Morphoscapeは、ポリーら（2016年）によって最初に説明された適応的ランドスケープ手法を実装し、表現型モルフォスペース上の生物特性データの統合、分析、視覚化を行います。
RRphyloは、系統的リッジ回帰を使用して化石データを用いた表現型進化の速度の変動とシフトを推定するために使用できます。
paleoTS、evoTS、およびadePEMは、形態的時系列に進化モデルを適合させるための関数を持っています（詳細についてはTime series analysisを参照してください）。

系統発生の文脈における離散的および連続的形態進化の研究に関する詳細については、Phylogeneticsタスクビューも参照してください。

古生態学的シミュレーション

paleoAMは、環境勾配、堆積履歴、サンプリング履歴に基づく豊富さモデルを用いて化石群集をシミュレーションするための機能を提供します。

古生物地理学と生物多様性

Compadreは、ベイズ的キャプチャー・マーク・リキャプチャー技術を使用して、種分化/起源、絶滅、サンプリングの率を推定するために使用できます。
divDynは、化石出現データセットのサンプリングと多様性の動態を説明するための関数を持っています。
fossilは、種の豊富さ（Chao 1および2、ACE、ICE、ジャックナイフ）と共有種/ベータ多様性を推定するための関数を持っています。
divvyは、生物地理学と生物多様性研究のための空間サブサンプリングを実施し、一般的な生物多様性と範囲サイズの指標を計算するための関数を持っています。
hespdivは、階層的空間サンプリングを実施し、これらのサンプルの分析と視覚化を行うための関数を持っています。
ppgmは、気候ニッチと種分布の古生物地理学的モデリングを実施するために使用できます。
CoordinateCleanerは、不完全な化石データから種分化と絶滅率を推定できるPythonのプログラムPyRateの入力を生成するために使用できます（Silvestro et al. 2014）。

ユーザーは、古生物地理学を分析するためにSpatialタスクビューのパッケージが役立つと感じるかもしれません。

系統発生学

paleotreeは、絶滅した系統を含む系統樹の変換、事後的な時間スケーリング、修正のためのツールを提供します。
FossilSimは、種分化、化石保存、化石回収の機械的モデルの下で系統樹上の化石出現データをシミュレートするために使用できます。FossilSimShinyを使用すると、グラフィカルユーザーインターフェースで迅速なシミュレーションを実施できます。
paleobuddyは、カスタムの種分化、絶滅、化石サンプリング率を用いて系統樹と化石記録をシミュレートするために使用できます。
fbdRは、系統樹と化石出現データから種分化率と絶滅率を推定するための関数を持っています。
cladedateは、化石記録から経験的なキャリブレーション情報を生成するためにモンテカルロアプローチを使用する関数を持っています。
RRphyloは、系統的リッジ回帰を使用して化石データを用いた表現型進化の速度の変動と変化を推定するために使用できます。
strapは、系統樹の層序分析のための関数を持っています。

系統学的文脈でさまざまな分析を実施するための詳細については、Phylogeneticsタスクビューも参照してください。

時系列分析

paleoTSは、最大尤度法を使用して進化モデルを適合させることにより、特性値の古生物学的時間系列の分析を促進します。
evoTSは、時間の経過に伴う表現型変化の進化系列の単変量および多変量分析を促進します。このパッケージは、paleoTSで利用可能なモデリングフレームワークを拡張します。
adePEMは、paleoTSやevoTSによって適合されたような系統内の表現型変化モデルの適合性を評価するための関数を持っています。
StratPalは、時間領域での生物学的プロセス（例：特性の進化、化石の豊富さ）をシミュレートし、年齢-深度モデル、生態的ニッチモデル、そしてタフォノミー効果に基づいて、岩石記録（層序的領域）におけるそれらの表現がどのように影響を受けるかを調べるために使用できます。
astrochronは、天文年代測定テスト、天文時間スケールの構築、時系列分析のためのルーチンを実行できます。また、時間スケールの開発や古気候分析に関連するさまざまな統計分析およびモデリングルーチンも含まれています。
R-Ratepol-packageは、コミュニティデータの時系列から変化率（RoC）を推定するための関数があります。

時系列分析を実施するための詳細については、TimeSeriesタスクビューも参照してください。

層序学と堆積学

層序学的および堆積学的データの取得

rmacrostratは、堆積岩、火成岩、変成岩の空間的および時間的分布に関連するMacrostratから地質データを取得できるほか、それらから抽出されたデータも取得できます。

層序学的および堆積学的データの分析

admtoolsは、層序学的および堆積学的データから年齢-深度モデルを推定するために使用できます。
clamは、年代測定された堆積物の「古典的」年齢-深度モデリングを実行するために使用できます。
rbaconは、放射性炭素および他の年代と蓄積率およびその変動性に関する事前情報を組み合わせることによって、堆積物の蓄積履歴を再構築するためにベイズ統計を使用して年齢-深度モデリングを実行するために使用できます。
Bchronは、さまざまなキャリブレーション曲線の下で放射性炭素年代の迅速なキャリブレーションのための関数を持ち、ベイズ年齢-深度モデリングを実行するために使用できます。
GeoChronRは、年齢不確実データをモデル化、分析、視覚化するための関数を持ち、rbaconやBchronなどの一般的に使用される年齢モデリングツールへのアクセスを提供します。
isogeochemは、同位体分別係数を迅速に計算し、古温度計算式を適用するために使用できます。
DAIMEは、堆積速度の変化が地質データと速度に与える影響をモデル化するために使用できます。

層序学的および堆積学的データの可視化

StratigrapheRは、露頭セクションやボーリングログからの層序および堆積データのための高度にカスタマイズ可能なリトログを生成するために使用できます。
- SDARは、グリッドグラフィックスを使用して、同様のグラフィックログを作成するために使用できますが、カスタマイズ性は低くなります。
tidypaleoは、年齢-深度モデル管理、層序の視覚化、および一般的な統計変換のための共通のフレームワークを持つ一連の関数を提供します。
provenanceは、堆積地質学における大規模データセットの視覚的解釈のための一連の関数を提供し、適応カーネル密度推定、主成分分析、対応分析、多次元スケーリング、一般化プロクルステス分析、および個人差スケーリングを含みます。

古気候

古気候再構築データの取得と操作

rpaleoclimは、全世界をカバーする高解像度の古気候表面であるPaleoClimから古気候データを取得できます。これには、地表温度、降水量、および生態学的モデリングで一般的に使用される標準的な生物気候変数に関するデータが含まれ、HadCM3大循環モデルから導き出され、最大2.5分の空間分解能に縮小されました。
pastclimは、古気候の再構築に簡単にアクセスし、操作し、使用する方法があります。

古気候の再構築とモデル化

crestrは、化石集合データから過去の気候変動の確率的再構築を作成するために使用できます。
cRacleは、共存可能性推定（CRACLE）法を使用して気候再構築分析を実行し、大規模な生物多様性データのリポジトリを使用して植生から気候と古気候を推定するために使用できます。
sedproxyは、仮定された「真の」過去の気候（例：気候モデル出力）、堆積、サンプリングに基づいて、堆積物アーカイブ気候プロキシ記録の前方モデリングを実施するために使用できます。

参考文献

Fenton, I.S., Woodhouse, A., Aze, T., Lazarus, D., Renaudie, J., Dunhill, A.M., Young, J.R. and Saupe, E.E., 2021. Triton, 新しい種レベルのデータベースである新生代の浮遊性有孔虫の出現. Scientific Data, 8(1), 160. doi:10.1038/s41597-021-00942-7.
Polly, P. D., Stayton, C. T., Dumont, E. R., Pierce, S. E., Rayfield, E. J., & Angielczyk, K. D. 2016. 幾何学的形態計測と有限要素解析を進化モデルと組み合わせ：合成に向けて. Journal of Vertebrate Paleontology, 36(4). doi:10.1080/02724634.2016.1111225.
Sepkoski, J. J. 2002. 化石海洋動物属の総覧. Bulletins of American Paleontology, 363, 1–560. https://www.biodiversitylibrary.org/item/40634
Silvestro, D., Salamin, N. and Schnitzler, J., 2014. PyRate：不完全な化石データから種分化および絶滅率を推定する新しいプログラム. Methods in Ecology and Evolution, 5(10), pp.1126-1131. doi:10.1111/2041-210X.12263.
Smith J., Rillo M., Kocsis A., Dornelas M., Fastovich D., Huang H.-H.M., Jonkers L., Kiessling W., Li Q., Liow L.-H., Margulis-Ohnuma M., Meyers S., Na L., Penny A.M., Pippenger K., Renaudie J., Saupe E., Steinbauer M.J., Sugawara M., Tomasovych A., Williams J., Yasuhara M., Finnegan S., Hull P.M. 2023. BioDeepTime：現代および化石の集合体に関する生物多様性の時系列データベース. Global Ecology and Biogeography, 32(10), 1680-1689. doi:10.1111/geb.13735.

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