Deep learning on butterfly phenotypes tests evolution’s oldest mathematical model

蝴蝶 表型 计算机科学 生物 进化生物学 人工智能 生态学 遗传学 基因
作者
Jennifer F. Hoyal Cuthill,Nicholas Guttenberg,Sophie Ledger,Robyn Crowther,Blanca Huertas
出处
期刊:Science Advances [American Association for the Advancement of Science]
卷期号:5 (8) 被引量:32
标识
DOI:10.1126/sciadv.aaw4967
摘要

Traditional anatomical analyses captured only a fraction of real phenomic information. Here, we apply deep learning to quantify total phenotypic similarity across 2468 butterfly photographs, covering 38 subspecies from the polymorphic mimicry complex of $\textit{Heliconius erato}$ and $\textit{Heliconius melpomene}$. Euclidean phenotypic distances, calculated using a deep convolutional triplet network, demonstrate significant convergence between interspecies co-mimics. This quantitatively validates a key prediction of M\"ullerian mimicry theory, evolutionary biology's oldest mathematical model. Phenotypic neighbor-joining trees are significantly correlated with wing pattern gene phylogenies, demonstrating objective, phylogenetically informative phenome capture. Comparative analyses indicate frequency-dependent, mutual convergence with coevolutionary exchange of wing pattern features. Therefore, phenotypic analysis supports reciprocal coevolution, predicted by classical mimicry theory but since disputed, and reveals mutual convergence as an intrinsic generator for the surprising diversity of M\"ullerian mimicry. This demonstrates that deep learning can generate phenomic spatial embeddings which enable quantitative tests of evolutionary hypotheses previously only testable subjectively.
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