Simulation Dataset: Air-breathing synchrony in juvenile Arapaima gigas reveals collective coordination under individual physiological constraints

This is a supplementary simulation dataset to reproduce Figs. 4-7 of the manuscript "Air-breathing synchrony in juvenile Arapaima gigas reveals collective coordination under individual physiological constraints" by Bartashevich et al. General Structure The archive is organized into four folders, each corresponding to a figure in the manuscript: Fig4/ Fig5/ Fig6/ Fig7/ All simulation data are provided as NumPy .npy files, except for Figure 7, which uses .csv format. ______________________________________________________________________________________________ - Fig4 This folder contains data for homogeneous (Fig. 4A–F) and heterogeneous (Fig. 4G–K) group compositions. File naming convention:Files are named according to: Breathing type (pers1–pers6) Number of agents (e.g., Npop200) Coupling strength parameter (beta, ranging from 0 to 30) File contents: histvalues: Raw breathing interval data from 10 simulation runs, each with 1000 time steps (dt = 0.01) mean: Mean breathing interval std: Standard deviation of breathing intervals laplace_emp_arr: Results of a two-sided Kolmogorov–Smirnov test against a Laplace distribution with empirical scale parameter b=3.55 laplace_stst_arr: Results of a two-sided Kolmogorov–Smirnov test against a fitted Laplace-like distribution Metric files contain arrays evaluated across all coupling strengths (beta = 0–30). Note (heterogeneous groups in Fig. 4G-K): pers3: Groups composed of three breathing types pers6: Groups composed of six breathing types ______________________________________________________________________________________________ - Fig5 This folder contains all data required to reproduce Figure 5. File naming follows the same conventions as in Fig4, with an additional parameter: perc_slow: Number of agents of the slowest breathing type (pers4) Range: 0–67 for Npop100 Range: 0–133 for Npop200 ______________________________________________________________________________________________ - Fig6 This folder contains data for simulations with partaking. File naming convention includes: Number of agents (e.g., Npop200) Intra-cluster coupling strength (bintra: 5, 10, 15, 20, 25, 30) Inter-cluster coupling strength (binter: 0.0–1.0 in steps of 0.1) File contents: sum_of_sqr_diff_arr: Data for Fig. 6A laplace_pvalues: Data for Fig. 6B std: Data for Fig. 6C histvalues, probs: Data for Fig. 6D–G ______________________________________________________________________________________________ - Fig7 This folder contains three .csv files corresponding to Fig. 7A–C. The files include the following columns used for visualization: compromise_id (x-axis) breathing_gr_r_corresponding (y-axis) para_id (color hue) Visualization:Plots can be reproduced using the scatterplot function from the Seaborn library in Python. ______________________________________________________________________________________________本数据集为补充性仿真数据集，用于复现Bartashevich等人发表的论文《幼体巨骨舌鱼（Arapaima gigas）的空气呼吸同步性揭示个体生理约束下的群体协同机制》中的图4至图7。 ### 整体结构 本压缩包共分为四个文件夹，分别对应论文中的四张图： Fig4/ Fig5/ Fig6/ Fig7/ 所有仿真数据均以NumPy的.npy格式存储，仅图7对应的数据采用.csv格式。 - Fig4 该文件夹包含同质群体（对应图4A~F）与异质群体（对应图4G~K）的仿真数据。 #### 文件命名规则 文件命名遵循以下规则： 1. 呼吸类型（pers1~pers6） 2. 智能体数量（例如Npop200） 3. 耦合强度参数beta（取值范围0至30） #### 文件内容说明 - histvalues：来自10次独立仿真的原始呼吸间隔数据，每次仿真包含1000个时间步（dt=0.01） - mean：呼吸间隔的均值 - std：呼吸间隔的标准差 - laplace_emp_arr：针对经验尺度参数b=3.55的拉普拉斯（Laplace）分布进行双侧柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫（Kolmogorov–Smirnov）检验的结果 - laplace_stst_arr：针对拟合得到的类拉普拉斯分布进行双侧柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验的结果 指标文件包含在全部耦合强度（beta=0~30）下计算得到的数组。 #### 注：图4G~K中的异质群体 - pers3：包含3种呼吸类型的群体 - pers6：包含6种呼吸类型的群体 - Fig5 该文件夹包含复现图5所需的全部数据。 文件命名规则与图4文件夹一致，新增一个参数： - perc_slow：呼吸速度最慢的智能体类型（pers4）的个体数量 取值范围说明： - 群体规模为Npop100时，取值范围为0~67 - 群体规模为Npop200时，取值范围为0~133 - Fig6 该文件夹包含集群分组仿真的相关数据。 #### 文件命名规则 文件命名包含以下参数： 1. 智能体数量（例如Npop200） 2. 集群内部耦合强度（bintra：取值为5、10、15、20、25、30） 3. 集群间耦合强度（binter：取值范围0.0~1.0，步长为0.1） #### 文件内容说明 - sum_of_sqr_diff_arr：对应图6A的数据 - laplace_pvalues：对应图6B的数据 - std：对应图6C的数据 - histvalues、probs：对应图6D~G的数据 - Fig7 该文件夹包含3个.csv格式文件，分别对应图7A~C。 这些文件包含可视化所需的以下列数据： - compromise_id（横轴变量） - breathing_gr_r_corresponding（纵轴变量） - para_id（颜色色调变量） #### 可视化说明 可通过Python的Seaborn库中的scatterplot函数复现该绘图。