研究人员在加拉帕戈斯群岛附近的深水中发现了高尔夫球大小的蓝色章鱼

科学家们正式在太平洋深处发现了一种以前从未见过的头足类动物。这种海洋动物呈蓝色，尺寸相当于高尔夫球。这种生物生活在厄瓜多尔加拉帕戈斯群岛 1,773 米深的岩石上。这种被称为 Microeledone Galapogensis 的物种的描述出现在科学杂志 Zootaxa 上发表的一篇文章中。这项工作是芝加哥菲尔德博物馆的专家与当地研究人员合作的成果。

这种软体动物的官方化结束了多年前在海洋保护区北部地区开始的一个阶段的调查。生物学家使用诊断成像技术来绘制所收集的唯一样本的器官图。该方法防止了对保存的动物组织的损害。该设备以视频结尾的方式记录了各个个体的特征，这些特征与达尔文附近的水下水下现象有关。该记录重新定义了以前仅限于极地地区的生物群的地理界限。

遥控车辆在海山上找到标本

第一次看到章鱼是在 E/V 鹦鹉螺号勘探船执行任务期间。该行动是查尔斯·达尔文基金会和加拉帕戈斯国家公园管理局之间技术合作协议的一部分。科学家通过连接到深潜机器人的监视器来监测海底。当摄像机捕捉到石头基底上的小型无脊椎动物时，设备正在跟踪地质构造。

肌肉的亮蓝色调引起了船舶控制室技术人员的注意。研究人员对这种动物的小尺寸和色彩图案感到惊讶。操作员使用水下航行器的机械臂来收集人员并将其运送到水面。探索小组记录了另外两只相似的章鱼在同一地形海拔上移动的图像。

深水收集需要严格的协议来维持适应高压的生物体的物理完整性。在从船甲板上回收机器人后不久，技术人员将头足类动物转移到特定的集装箱中。原始形态特征的维持依赖于即时的温度控制和充分的化学固定。该程序确保了触手和地幔的精致结构完好无损地到达分析实验室，用于接下来的研究阶段。

实验室分析排除了解剖以保护正模

太平洋探险结束后，这些样本最初被送往查尔斯·达尔文研究站。蓝色章鱼因其在该深度范围内的非典型解剖结构而在编目的各种无脊椎动物中脱颖而出。由于对这种动物进行分类的困难，生物学家将详细的照片发送到美国的研究中心。这些生物材料由菲尔德博物馆无脊椎动物名誉馆长珍妮特·沃伊特 (Janet Voight) 保管。

传统的软体动物分类需要破坏基本身体部位的机械程序。标准方案需要去除嘴、几丁质喙和齿舌以建立进化谱系。将这种技术应用于唯一可用的标本将无法为未来的研究保留正模。科学家们暂停了直接物理检查，并寻求基于无损成像的替代方案。

保存物理标本的决定反映了当代生物科学方法论的转变。自然历史博物馆优先考虑稀有藏品的完整性，特别是当它们涉及来自极端和难以接近的环境的生物时。组织新的深海探险的后勤成本使得收集到的每个样本都成为不可替代的科学资产。研究小组等待高精度设备的出现，以便在不影响软体动物结构的情况下正式鉴定该物种。

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三维映射详细介绍了蓝色章鱼的内部解剖结构

随着芝加哥工厂工业 X 射线机的使用，形态识别取得了进展。菲尔德博物馆 CT 实验室经理斯蒂芬妮·史密斯 (Stephanie Smith) 负责对这只动物进行数字扫描。该机器发射连续光束以生成软体动物身体的数千个横截面。处理软件整理这些信息并创建女性器官的精确三维模型。

放射学数据的交叉为头足类动物的明确分类提供了必要的证据。结果证实了海洋生物学团队最初的怀疑。

• 显微断层扫描无需刺穿表皮即可显示消化系统和生殖系统的结构。
• 对齿舌和吸盘的分析表明，该动物属于深海属，其特征是体型小。
• 这些信息证明了软体动物与章鱼目其他物种相比的分类学分离。
• 将个体保存在液体溶液中可以让其他研究人员在未来获得物理材料。

数字图像显示，短臂和少量吸盘起到了节省能源的作用。生物学家将这些特征与异时性过程联系起来。该机制改变身体的生长速度以有利于早期生殖发育。较小的尺寸有利于加拉帕基微花藻占据海底的有限空间。该策略减少了营养稀缺的生态系统中对食物来源的直接竞争。

注册改变了巨齿鲨科的地理界限

新物种的记录对头足类动物全球分布的研究产生了直接影响。学术文献将巨齿鲨科归类为南大洋附近冷水水域特有的类群。这种动物位于赤道上的位置表明该谱系通过冷深海流迁移到热带地区。 Microeledone Galapogensis 的发现表明，东太平洋深盆地的生物多样性仍然缺乏足够的绘图。

加拉帕戈斯群岛的陆地和地表水动物具有高度的特有性。最近的调查支持将环境保护措施扩大到远低于阳光穿透区的地区。研究人员表示，对这些生态系统的持续观察提供了有关养分循环和海洋气候条件的数据。科学机构将保持联合行动，探索该地区的海山并确定其他无脊椎动物种群。

对深海生物进行编目需要整合不同领域的知识，从海军工程到分子生物学。远程车辆和工业断层扫描仪的使用体现了现代海洋学的技术依赖性。菲尔德博物馆藏品中蓝色章鱼的保存保证了分类学的永久物理参考。推进厄瓜多尔水下山脉的研究将继续提供有关海洋生物在没有光照和极端压力的条件下适应的数据。