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土壤质地和微生物主要确定藏族高原的永久冻土面积的碳酸盐含量
在气候变暖条件下，土壤无机碳（SIC）的储存和转换在调节土壤碳（C）动力学和大气CO 2中的含量中起着重要作用。碱性土壤中的碳酸盐形成可以以无机C的形式固定大量的C，从而导致土壤c下沉，并有可能减慢全球变暖趋势。因此，了解影响碳酸盐矿物形成的驱动因素可以帮助更好地预测未来的气候变化。迄今为止，大多数研究都集中在非生物驱动器（气候和土壤）上，而少数研究检查了生物驱动因素对碳酸盐形成和SIC库存的影响。在这项研究中，在藏族高原的贝卢赫盆地上分析了三个土壤层（0-5厘米，20-30厘米和50–60 cm）的SIC，方解石含量和土壤微生物群落。结果表明，在干旱和半干旱地区，SIC和土壤方解石含量在这三个土壤层之间没有显着差异。但是，影响不同土壤层中有方解石含量的主要因素是不同的。在表土（0-5厘米）中，方解石含量的最重要预测因子是土壤水含量。在下层土层中，分别为20–30 cm和50–60 cm，细菌生物量与真菌生物量（B/F）的比率分别比其他因素对方解石含量的变化具有更大的贡献。斜长石为微生物定殖提供了一个位点，而Ca 2 +在细菌介导的方解石形成中贡献。本研究旨在强调土壤微生物在管理土壤方解石含量中的重要性，并揭示了细菌介导的有机物转化为无机C的初步结果。
机器学习培训的碳足迹将高稳，然后收缩
案例研究2：GPT-3与Glam Next是一个大型NLP模型，在ML社区和2020年的媒体上受到了很大的关注：GPT-3是一种自动回归语言模型，具有1750亿个参数，10×10倍的参数，比当时的任何非pare语模型多于任何非pare语言，并且比其他ML比其他ML多。11将GPT-3放入具有透明度的GPT-2，其前身GPT-2具有1.5个二元参数，并且使用≤02亿的变压器模型。由OpenAI开发的GPT-3在Microsoft Cloud Data Center中对10,000 V100 GPU进行了培训（2017年NVIDIA V100针对ML进行了优化）。在会议上获得最佳纸张奖和Neu-allal信息处理系统研讨会（NEURIPS）的获奖者，最近的GPT-3纸已经具有> 3,500次引用，并成为了主流媒体的头条新闻。
梅加拉亚邦高原中使用GIS的土壤肥力图
土壤肥力图，即使用从SHC Portal收集的网格土壤健康数据中的地理信息系统生成PH，EC，OC，P和K。研究表明，梅加拉亚邦的土壤是非盐水，本质上是酸性的，并且含有高有机碳。发现该州的69.61％面积被略微酸性的土壤覆盖，其次是中等酸性（27.25％）和强酸性（0.09％）的土壤。该州的土壤中的有机碳含量很高，覆盖了88.22％的面积，随后是中低的，覆盖了11.52％和0.26％的面积。还观察到，该州的土壤有69.89％的土壤具有培养基的磷，然后是低磷和高磷含量，分别覆盖18.73％和11.38％的面积。该州的土壤在可用的钾中含量很低，占面积为47.35％的钾，而中钾和高钾分别为45.54％和7.11％的面积。还可以观察到，加洛山的98.77％的土壤略微酸性，而Jaintia Hills的91.98％面积本质上是中等酸性的。卡西山的土壤大多是略微酸性的，覆盖了68.66％的面积，其次是中等酸性和中性土壤，分别覆盖24.69％和6.49％。在Jaintia Hills中，高度有机碳含量最高，占地99.45％，随后在Khasi Hills和Garo Hills的面积分别为98.90％和69.64％。
青藏高原胃癌患者的临床和分子特征
胃癌是全球第五大常见恶性肿瘤和第三大致死性癌症（2018 年死亡人数为 738,000 人）。由于组织学和肿瘤内异质性，其分子特征分析变得复杂。此外，先前的研究表明，胃癌的发病率表现出广泛的地理差异。青藏高原 (QTP) 是中国最大、最高的地区，是全球重要的生物多样性热点地区之一。为了更好地了解胃癌的发病机制并提供专门针对青藏高原患者的靶向治疗策略，我们从青海省人民医院的 30 名原发性胃腺癌患者中收集了肿瘤和血液样本。我们讨论了这些患者的临床和分子特征，这些特征归因于该地区的独特特征，包括高海拔（平均海拔高度约为 4,000 米）、多民族群体和特定的生活方式或习惯（如吃太多牛羊肉、有酒精和香烟问题等）。通过与从 TCGA 数据门户收集的西方胃癌患者进行比较，提出了青藏高原患者的一些独特特征。它们包括年轻人发病率高，大多数肿瘤位于体内，大多数 SNP 在第 7 条染色体上检测到，以及少数民族和汉族之间的分子图谱非常不同。这些特点将为提高青藏高原胃癌诊断和预后的有效性提供前所未有的机会。此外，为了针对这 30 名患者提出专门设计的靶向治疗方案，我们引入了一个经过调整的基于内核的学习模型和 462 个患者来源的肿瘤细胞 (PDC) 的药物基因组学数据汇编，这些数据说明了癌症患者不同的遗传和分子背景。总之，我们的研究为更好地了解 QTP 中胃癌的机制并指导针对患者的最佳定制治疗提供了巨大的机会。