来自中国、台湾、澳大利亚和丹麦的研究人员发现，圆网蜘蛛能够定制自己的网，以帮助它们捕捉周围最有营养的猎物。蜘蛛在苍蝇飞来前会结上粘性的丝网来捕捉猎物，这种粘性可以保持猎物的位置，而蛛网的弹性会提醒蜘蛛有什么东西被捕获了——蜘蛛会迅速跑向猎物，杀死猎物并吃掉它。这似乎是一个相当简单的过程，但现在研究人员发现，这个过程实际上比看起来复杂得多，因为蜘蛛注意到它们的网在捕捉不同类型的猎物方面有多么有效，并且正在调整它们的网，以提高捕捉它最想要的食物种类效率。在实验室里，研究人员设置了四种实验：蜘蛛、蟋蟀和苍蝇(蜘蛛最常见的两种猎物)和蜘蛛的网；活蟋蟀、活苍蝇、死蟋蟀和死苍蝇。蟋蟀在攻击时会产生大量的网络动作，然后当它们试图跳出来的时候就会对着网猛击。
南黑寡妇蜘蛛(Latrodectus mactans)和它的猎物蟋蟀(Acheta domesticus)被困在蜘蛛网里。图片：Scott Camazine
苍蝇撞击时产生的震动非常小，而且由于翅膀的作用，往往会以嗡嗡的方式震动蛛网。研究人员还指出，蟋蟀每顿比苍蝇提供更多的蛋白质，这使它们成为更好的猎物。但是，苍蝇可以更丰富，提供一个更定期的盛宴。在观察蜘蛛的活动过程中，研究人员发现，如果定期捕捉蟋蟀，这些蜘蛛会加强它们的网，确保它们能经受住重击，但如果蟋蟀稀少，蜘蛛就会增加网的总尺寸，缩小网目的尺寸，从而增加捕捉更多苍蝇的机会。蜘蛛在猎物中发现的蛋白质是构成蛛网的主要驱动力，一顿饭吃得越多，就越有吸引力。但是也注意到蜘蛛必须计算风险，因为创建网络链需要消耗蛋白质——如果蜘蛛计算错了，它最终可能会得到一个无用的网络。新兴?网络“公民科学”数据计划可能有助于绘制野生稀有物种分布图。
从1990-2016年的观察记录预测了北方黑寡妇蜘蛛适宜的气候生境。图片：Wang et al., 2018
物种分布图是了解生物生态、预测其将如何受气候变化和其他活动影响以及规划管理战略的重要工具。但是由于专业的野外生物学家为博物馆藏品提供信息和标本的数量(范围信息的主要来源)一直很少，因此对大多数物种范围的详细知识还很缺乏。此外，随着气候的变化，范围的变化，以及追踪这些变化的专业观察更加罕见。为了测试在线公民科学家观察对详细物种图谱的贡献潜力，作者结合了来自在线数据库的信息，其中包含了公民科学家和博物馆收藏的两种蜘蛛：北方黑寡妇(Latrodectus variolus)和黑钱网蜘蛛(Sphodros niger)。研究人员对每种模型的分布进行了建模，使用了各种统计测试和建模工具来消除可疑的观察结果，并提高了最终范围预测模型的有效性，还将当前的预测范围与历史范围进行了比较，以测试范围随时间的变化，预测自1960年以来，钱袋蜘蛛的活动范围可能已经发生了变化。
北方黑寡妇蜘蛛，图片：Sean McCann
在西南角(包括阿肯色州、密苏里州和田纳西州)收缩，并沿着加拿大的北部边缘扩张。黑寡妇范围的北部边缘也可能随着时间的推移而增加。决定钱网蜘蛛预测电流范围的最重要环境因素是一年中最冷三个月的平均温度，而黑寡妇则是最暖三个月的平均温度。模型显示了这两个物种的第一份可靠的分布图，不过这两个物种的潜在分布范围都超出了现有记录区域。合乎逻辑的下一步是在我们预测范围内与这些物种相关的典型栖息地进行采样工作，以进一步验证模型。并建议呼吁公民科学家通过Bugguide和iNaturalist等平台发起一个监测项目，以产生大规模的取样工作。这将代表一种快速、低成本、高效和创新的方式来测试这些大规模预测模型。蜘蛛的分布情况相对不为人所知，而范围图通常只是基于科学家在哪里发现的蜘蛛。本文以北方黑寡妇蜘蛛和黑钱袋蜘蛛为例，说明可以(而且应该)结合公民科学数据和分布建模技术，帮助较少研究的物种弥补知识缺口。
博科园-科学科普｜研究/来自：Public Library of Science
参考期刊文献 :《Royal Society Open Science》,《PLoS ONE》
DOI: 10.1098/rsos.140479
DOI: doi.org/10.1371/journal.pone.0201094
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