C03: La coloration des grenouilles

La coloration des grenouilles

Vous êtes un écologiste visuel étudiant la coloration d’avertissement et le mimétisme chez les grenouilles à fléchettes empoisonnées. Votre système d’étude est l’Ameerega bilinguis toxique et l’Allobates zaparo non toxique, une paire d’espèces de grenouilles terrestres sympatriques originaires de l’Amazonie équatorienne. L’Ameerega bilinguis utilise un signal d’avertissement à plusieurs composants, avec un dos rouge, des taches lumineuses jaunes sur les membres et un ventre bleu vif. L’Allobates zaparo a évolué pour imiter cette coloration, mais présente un “mimétisme imparfait” – les propriétés quantitatives exactes des composants de couleur ne sont pas parfaitement assorties. Vous avez collecté 20 individus adultes de chaque espèce sur le terrain et pris des photographies calibrées en couleur de chacune de leurs régions corporelles. Vous avez ensuite utilisé la micaToolbox dans ImageJ pour simuler la vision aviaire et calculer la force du contraste chromatique (c’est-à-dire la teinte) et achromatique (c’est-à-dire la luminosité) de chacun des quatre composants de couleur (Front Spots, Back Spots, Dorsum, Venter) contre un arrière-plan naturel de feuilles mortes, pour chaque espèce. Les valeurs de contraste visuel sont présentées dans l’unité de ‘JND’, ou ‘Just Noticeable Difference’, où des valeurs plus élevées indiquent que la tache de couleur contraste plus fortement avec l’arrière-plan. En d’autres termes, des valeurs plus élevées signifient que le composant du signal est plus visible.

1. Chargez les données. Créez des histogrammes pour le contraste chromatique et achromatique de chaque composant (Front Spot, Back Spot, Dorsum, Venter) avec les données des deux espèces disposées sur le même panneau (2 figures au total ; 4 panneaux par figure, 16 histogrammes au total).
   • Utilisez la couche facet_wrap() dans ggplot2 pour créer un panneau séparé pour chaque région de couleur dans la même figure.
   • Faites remplir le modèle Am. bilinguis en turquoise, et le mimétique Al. zaparo en rouge..
   • Rendez les remplissages des deux espèces semi-transparents afin que tout chevauchement potentiel de distribution soit apparent.
   • Étiquetez l’axe des x “Contraste de couleur (JND)” et “Contraste de luminance (JND)” respectivement.

2. En utilisant la fonction ddply() (progiciel : “plyr”) pour créer un cadre de données récapitulatif pour chacune des valeurs de contraste de couleur et de luminance, avec des colonnes d’espèces, de composants, et de n, ainsi que des valeurs moyennes de JND, sd, se, Ci.lwr, et Ci.upr pour le contraste chromatique et achromatique.

3. En utilisant le dataframe récapitulatif, créez une figure visualisant les contrastes chromatiques (axe des x) et achromatiques (axe des y) moyens des composants du signal de chaque espèce
   • Utilisez le package ggplot pour créer un nuage de points
   • Coloriez les points par espèce, avec le modèle en cyan et le mimétique en rouge
   • Séparez les régions de couleur par la forme du point
   • Créez une ligne verticale en pointillés et une ligne horizontale en pointillés, chacune avec une intercept = 3
   • Faites en sorte que l’échelle des x et des y soit identique, pour montrer la relation entre les valeurs de contraste achromatique et chromatique
   • Enregistrez le graphique sous le nom “AvianBackgroundContrasts”

4. Effectuez une paire dANOVAs factorielles (1 pour chaque contraste chromatique et achromatique) pour déterminer si le contraste de fond est affecté par le composant du signal, l’espèce, ou une interaction entre les deux.
   • En utilisant les figures d’histogrammes comme guides, calculez des tests de LSD de suivi entre le modèle et le mimétique pour les régions qui semblent différer dans leur contraste de fond par espèce. Signalez les différences directionnelles, c’est-à-dire le mimétisme imparfait directionnel par zaparo.

Fichiers à télécharger :

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1. FrogJNDs.csv

Laboratoire et Institution ou Investigateur Principal : 

Laboratoire d’Écologie Comportementale et Sensorielle, Dr. James B. Barnett, Département de Zoologie, Trinity College Dublin, Irlande

https://www.jbbarnett.co.uk/

Références et lectures complémentaires : 

McEwen, B.L., Yeager, J.D., Kinley, I., Anderson, H.M., Barnett, J.B.B. (Under Review). Body posture and viewing angle modulate detectability and mimic fidelity in a poison frog system.

Darst, C. R., & Cummings, M. E. (2006). Predator learning favours mimicry of a less-toxic model in poison frogs. Nature, 440(7081), 208-211.

Stevens M, Párraga CA, Cuthill IC, Partridge JC, Troscianko TS. (2007). Using digital photography to study animal coloration. Biol. J. Linn. 90, 211-237