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Virtuelle Fische am Institut für Biologie

„Back to the Roots of Mate-choice Copying“

Was ist die relevante Information, die für das Kopieren der Partnerwahl beim Breitflossenkärpfling (Poecilia latipinna) ausschlaggebend ist?

 

Das DFG-Projekt “Analyse durch Synthese mit virtuellen Fischen als neue Versuchsmethode in Untersuchungen zur Partnerwahl” befasst sich mit der Frage, welche Informationen für die Fische ausschlaggebend sind, um sich für das Kopieren der Partnerwahl zu entscheiden. Die Präferenz für einen Paarungspartner ist häufig genetisch festgelegt. Neuere Erkenntnisse zeigen allerdings, dass auch nicht-genetische Faktoren bei der Partnerwahl eine Rolle spielen können. Bei Tieren, die in Gruppen zusammen leben, kann soziales Lernen die Partnerwahl stark beeinflussen. Individuen einer Gruppe können andere Individuen beobachten und ziehen daraus Informationen über Ihre Umwelt und potenzielle Paarungspartner.


In Untersuchungen konnte gezeigt werden, dass sowohl weibliche als auch männliche Breitflossenkärpflinge (Poecilia latipinna) unter bestimmten Bedingungen die Partnerwahl anderer Artgenossen kopieren und somit auf eine alternative Partnerwahlstrategie zurückgreifen können. Es kann also sein, dass ein P. latipinna Weibchen ein anderes Weibchen seiner Gruppe in Interaktion mit einem Männchen beobachtet und aus dieser Beobachtung den Schluss zieht, sich auch mit diesem Männchen zu verpaaren. Dies geht sogar so weit, dass auch die Flucht eines Weibchens vor einem Männchen bei der Beobachterin zur Ablehnung des Männchens als möglichen Paarungspartner führen kann.


Bisher konnte nicht genau bestimmt werden, welche Informationen entscheidend sind, um ein Kopierverhalten herbei zu führen. Was sind die grundlegenden Mechanismen des Kopierverhaltens? Sind es bestimmte Verhaltensmuster der einzelnen Akteure oder bestimmte morphologische Merkmale? Führt eine Kombination aus bestimmten Merkmalen ein Kopieren herbei?

In verschiedenen Kopierexperimenten soll der Informationsgehalt graduell verändert werden um mehr Licht auf diese Fragestellungen zu werfen. Möglich wird dies durch den Einsatz von computeranimierten 3D-Fischmodellen (Abbildung 1), die in diesem interdisziplinären Projekt vom Institut für Echtzeit Lernsysteme der Universität Siegen entwickelt wurden.

Design des virtuellen Fischs für das Virtual Fish Project

Abbildung 1. Vom echten Fisch zum virtuellen Fischmodell. Mit Hilfe des 3D-Grafikprogramms Blender v. 2.70a (www.blender.org) wurden am Beispiel von echten Breitflossenkärpflingen jeweils ein männliches und ein weibliches 3D Fischmodell erstellt.

Computeranimierte Fischmodelle bieten die Möglichkeit einzelne Parameter, wie zum Beispiel die Flossengröße, beliebig zu verändern (siehe Abbildung 2), wobei alle anderen Faktoren konstant bleiben. Dies schafft kontrollierte Versuchsbedingungen und ermöglicht eine genauere Bestimmung der Relevanz von Quantität und Qualität der zur Verfügung gestellten Informationen für die Partnerwahl allgemein und im Speziellen für das Kopieren der Partnerwahl, eine faszinierende Partnerwahlstrategie, die von Breitflossenkärpflingen alternativ genutzt werden kann.

 

 

FishCreator aus dem Virtual Fish Project

Abbildung 2. FishCreator. Anhand von Messwerten und Texturen von echten Breitflossenkärpflingen können in der Applikation FishCreator die verschiedensten männlichen und weiblichen 

Fischmodelle erstellt werden. Dabei können sie in ihrer Länge/Breite/Höhe angepasst werden und mit verschiedenen Texturen für Körper und Flossen ausgestattet werden.

In der eigens für das Projekt entwickelten Software FishSim können somit verschiede Fischmodelle erstellt und frei gesteuert werden. Die Modelle werden dann in verschiedenen Wahlversuchen präsentiert. Mit dieser Software ist es möglich, ein Kopierexperiment zu simulieren, wobei dann ein realer Testfisch die Partnerwahl eines virtuellen Artgenossen beobachten kann. 

Publikationen

Witte, K., Kniel, N., Kureck, I.M. 2015. Mate-choice copying - Status quo and where to go. Current Zoology. 61(6): 1073-1081.

 

Nöbel, S. und Witte, K., 2013. Public Information Influences Sperm Transfer to Females in Sailfin Molly Males. PLOS ONE, Vol 8 (1) e53865.

 

Dubois, F., Drullion, D. & Witte, K., 2012. Social information use may lead to maladaptive decisions: a game theoretic model. Behavioral Ecology, Behavioral Ecology 23 (1): 225-231.

 

Witte, K. & Nöbel, S., 2011. Learning and mate choice. In: Fish Cognition and Behaviour, 2nd edition, Ed. C. Brown, K. N. Laland & J. Krause, Blackwell Publishing, 81-107.

 

Witte, K. & Godin, J.-G. J., 2010. Mate choice copying and mate quality bias: are they different processes? A reply to A. Vakirtzis and S. C. Roberts. Behavioral Ecology 21: 193-194.

 

Witte, K., 2009. Sexuelle Selektion - Die Bedeutung genetischer und sozialer Faktoren für die weib­liche Partnerwahl. Praxis der Naturwissenschaften-Bios 3/58, 18-22.

 

Witte, K. & Klink, K., 2005. No pre-existing bias in sailfin molly females (Poecilia latipinna) for a sword in males. Behaviour 142: 283-303.

 

Witte, K. & Massmann, R., 2003. Female sailfin mollies, Poecilia latipinna, remember males and copy the choice of others after 1 day. Animal Behaviour 65: 1151-1159.

 

Witte, K. & Ueding, K., 2003. Sailfin molly females copy the rejection of a male. Behavioral Ecology 14: 389-395.

 

Witte, K. & Ryan, M. J., 2002. Mate copying in the sailfin molly, Poecilia latipinna, in the wild. Animal Behaviour 63: 943-949.

 

Witte, K. & Noltemeier, B., 2002. The role of information in mate-choice copying in female sailfin mollies (Poecilia latipinna). Behavioral Ecology and Sociobiology 52: 194-202.

 

Ueding, K. & Witte, K., 2001. Sailfin molly females copy the rejection of a male. Zoology 104: 38.

 

Witte, K. & Ryan, M. J., 2000. Mate-choice copying in the wild. Zoology 103: 54.

 

Witte, K. & Ryan, M. J., 1998. Male body length influences mate-choice copying in the sailfin molly Poecilia latipinna. Behavioral Ecology 9: 534-539.

 

Witte, K. & Ryan, M. J., 1997. Mate copying in the sailfin molly Poecilia latipinna: the effect of male body size. Adv. Ethol. 32: 201.

 

 

Mehr Informationen zur Forschung am Institut für Echtzeit Lernsysteme

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