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生物碳
虽然全球CO 2排放量仍在上升，并且在2023年达到了最高的大气CO 2浓度424 ppm [1]，但将全球变暖以下的全球目标降至1.5°C以下以限制全球气候变化的不可逆转和有害影响的影响，越来越紧迫[2]。必须减缓气候变化至关重要的一种关键方法是从大气中清除CO 2并将其存储在碳汇中。由IPCC评估的发射途径将全球变暖限制为1.5°C或2100年，不仅需要减少排放量，还需要利用二氧化碳去除碳（CDR）。该术语描述了“故意从大气中删除CO 2并持久将其存储在地质，陆地或海洋储层中或产品中的人为活动” [3]。一个值得一提的例子是场景SR1.5，其中“所有分析的途径都将变暖限制为1.5°C到2100，而没有或有限的过冲，包括在某种程度上使用CDR来抵消人为CO 2发射和在所有风景中的CO 2移除中间的中位数，在所有情况下，所有情况下是730 Gt Co 2 in 21 St Centery in 21 Sten Centery of 21 sten Centery''[3] [3] [3] [3] [3] [3] [3]。必须强调所需的拆卸范围，从2050年开始，每年的1-2 GT CO 2每年20 GT CO 2不等[3]。
将微生物组和基因组数据结合的机会和限制进行复杂性状预测
摘要背景：使用微生物组数据与主机基因组信息结合使用的复杂性状的分析和预测是一个最引起关注的话题。但是，仍然有许多问题要回答：微生物组对复杂性状预测的有用程度如何？微波性可靠的估计值吗？可以回收宿主基因组，微生物组和现象之间的潜在生物学联系吗？方法：在这里，我们通过（i）制定一种新型的模拟策略来解决这些问题，该策略使用真实的微生物组和基因型数据作为输入，以及（ii）使用方差 - 组件方法（贝叶斯复制的核心kernel hilbert space（RKHS）和贝叶斯变量选择方法（Bayes c）（贝叶斯），以量化contiper and centery centery andy型依次的变化。提出的模拟方法可以通过保留数据的分布性能的置换程序模仿微生物组和基因型数据之间的遗传联系。结果：使用奶牛的实际基因型和瘤胃微生物群的丰度，无论某些微生物群的丰度是否受宿主的直接遗传控制，微生物组数据都可以显着提高表型预测的准确性。此改进在逻辑上取决于微生物组随着时间的推移而稳定。总体而言，尽管通常高度高度的微生物群丰度分布，但随机效应线性方法对于方差构成估计似乎是可靠的。贝叶斯C的预测性能高，但对因果效应的数量比RKHS更敏感。贝叶斯的准确性部分取决于影响表型的微生物类群的数量。结论：我们得出的结论是，可以使用方差成分估计值来表征基因组微生物组 - 链接，但我们对识别影响微生物群的病变遗传效应的可能性不太乐观，而这些宿主遗传效应影响了微生物群的丰富度，而基因组 - 微生物组 - 菌群 - 基因组 - 型号可能需要更大的样本量。复制分析的R代码位于https：//github。com/migue lpere zenci so/simub iome中。