研究指，堪薩
“懶惰”的學研軟體動物能活更久。
“懶者生存”或也能應用到有脊椎動物身上。物生
（神秘的法則地球uux.cn報道）常言道：“適者生存”，不過美國堪薩斯大學的懶惰研究指出，“懶惰”才是美國生存的法則。研究人員發現，堪薩勤奮的學研動物更易死亡，最終甚至絕種。才動存相反，物生懶惰的法則
動物消耗的能量較少，新陳代謝慢，懶惰令它們的生存機會大為增加。
研究團隊比較了299種來自大西洋的軟體動物，包括雙殼貝類及腹足綱軟體動物，例如鼻涕蟲和蠔，這些物種存活在世已有500萬年。結果發現，當中很多需要較多能量、新陳代謝快的動物已絕種；活動量少、消耗較少能量的物種則逃過一劫。
團隊認為，這個“懶者生存”的道理或能應用到較高等級的物種，如陸生有脊椎動物身上。帶領研究的教授利伯曼（Bruce Lieberman）指出：“長遠來說，懶惰或會成為各物種的最佳進化策略。”另外，研究結果亦有助預測受氣候變化影響的物種之命運。
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（神秘的地球uux.cn報道）據參考消息網（編譯/尹洪義）：一項關于大西洋化石和現存雙殼類動物和腹足動物的新的大數據研究表明，懶惰可能是個體、物種甚至物種群落生存的富有成效的策略。
據美國科學新聞網站8月21日報道稱，研究人員考察了從上新世中期到現在大約500萬年的時期，分析了299個物種的代謝率，即生物體日常生活所需的能量，發現代謝率高是有關物種滅亡的可能性的可靠預測指標。研究結果由堪薩斯大學的一個研究小組發表在英國皇家學會會刊上。
堪薩斯大學生物多樣性研究所和自然歷史博物館的博士后研究員、這篇論文的第一作者盧克·斯特羅茨說：“我們想知道：‘大家是否能考慮一下基于生物體能量吸收的物種滅絕的概率？’我們發現了過去的500萬年中已經滅絕的軟體動物物種和今天仍然存在的物種之間的不同之處。已經滅絕的物種的代謝率往往高于今天仍然生存的物種。能量維持需求較低的生物似乎比代謝率較高的生物更容易存活。”
斯特羅茨論文的共同作者是堪薩斯大學的生物多樣性研究所的收集管理者朱莉安·吉米格和生態學與進化生物學教授布魯斯·利伯曼，以及牛津大學的艾琳·索普。
利伯曼說：“也許從長遠來看，動物的最佳進化策略是懶洋洋和遲鈍——你所屬物種的新陳代謝率越低，就越有可能存活下來，而不是‘優勝劣汰，適者生存’，也許，生命歷史的一個更好的比喻是‘最懶惰生存’，或者至少是‘遲鈍者生存’。”
這些研究人員表示，他們的研究結果對預測哪些物種在面對即將到來的氣候變化情況下在短期內可能會消失具有重要意義。
斯特羅茨說：“從某種意義上說，我們正在研究滅絕概率的潛在預測因素。在物種層面，新陳代謝率并非決定滅絕的萬能的因素——有很多因素在發揮作用。但這些結果表明，生物體的代謝率是決定滅絕可能性的一個組成部分。隨著代謝率的提高，一個物種更有可能滅絕。所以，它是工具箱中的新工具。這將加深我們對驅動滅絕的機制的認識，有助于我們更好地確定物種滅絕的可能性。”
研究小組發現，較高的代謝率是顯示滅絕概率的一個較好的指標，當一個物種被限制在較小的棲息地時尤其如此，而當物種分布在大洋上的廣闊區域時則不大如此。
斯特羅茨說：“我們發現，分布廣泛的物種的滅絕和代謝率之間的關系與分布較窄的物種是不同的，范圍大小是決定滅絕可能性的重要因素，分布范圍狹窄的物種看來滅絕的可能性大得多。如果物種的分布范圍很窄，而且新陳代謝率很高，其滅絕的概率就會非常高。”
該小組還發現，物種群落的累積代謝率保持穩定，即使群落內個別物種出現并消失也是如此。
斯特羅茨說：“我們發現，如果你研究一下整個群落以及構成這些群落的所有物種，群落的平均代謝率往往會在長時間內保持不變。在活力層面，各個群落似乎處于停滯狀態。在能量吸收方面，隨著其他物種滅絕，新物種形成，或者幸存下來的物種的繁殖率增強，以彌補空缺。這是出人意料的，因為您會以為群落層次上的新陳代謝率會隨著時間的推移而變化。相反，在數百萬年內，盡管有許多物種滅絕，但對于這些雙殼類和腹足類動物來說，平均能量吸收量保持不變。
斯特羅茨說，他之所以利用軟體動物來研究新陳代謝作為滅絕率的促成因素這一現象，是因為關于現存和已經滅絕的物種，有大量數據可以獲得。
他說：“你需要非常大的數據集，其中包含大量物種和事件。這些雙殼類和腹足動物中的許多物種仍然幸存，因此，我們進行這項研究所需的大量數據可以來自我們對幸存的雙殼類和腹足類生物的生理學的了解。我們所以選擇西大西洋作為研究區域，是因為我們擁有十分出色的大型數據集，記錄了該海域的化石和活著的軟體動物的分布情況。我利用了來自美國各地的大量化石材料。”
研究小組表示，這一調研的后續行動將是查明代謝率對其他動物滅絕率的影響程度。
斯特羅茨說：“我們認為，這些研究結果可以推廣到其他群體，至少在海洋領域內是如此。接下來的一些步驟是將其擴展到其他分支，以查看結果是否與我們對其他群體所了解的一些情況相一致。一個問題是，這只是一種軟體動物現象嗎？考慮到這個數據集的大小，及其所涵蓋的時間長河，所以有一定的理由可以將結果推廣。但仍然需要研究——這是否能適用于脊椎動物？它適用于陸地嗎？”
