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气候变化对betula tianschanica rupr
结果：Maxent模型和RF模型确定了影响Betula Tianschanica潜在分布的主要环境因素。最大模型表明，较低的土壤层和高程中砾石体积的百分比是最重要的，而RF模型认为最潮湿的季度的高度和降水是最关键的。这两种模型都一致断言，高程是影响betula tianschanica分布的关键环境元素。曲线下的平均面积（AUC）得分分别为Maxent模型和RF分别为0.970和0.873，表明Maxent模型在预测精度中超过RF模型。因此，本研究采用了由Maxent模型建模的Betula Tianschanica的估计地理区域。按照最大模型的预期结果，Betula Tianschanica主要位于蒂安山山脉，伊利河盆地，伊斯西克 - 库尔湖，图班湖，图班河盆地，伊蒂斯河，乌尔蒂什河，乌尔ungur河，波格达山脉，鲍格达山脉，哈萨克山脉，哈萨克山脉，阿米尔河河流的米布尔特河的米德尔河河流，在所有情况下，栖息地区域均显示出增长，除了在SSP2-4.5方案下在2041 - 2060年期间观察到的下降。非常明显，在同一时间范围内的SSP58.5方案下，该区域显着扩展42.7％。相反，RF模型在总计
porphyran降解系统在东亚人群的肠道微生物群中的系统发育和地理上是完整的
图1：A）Porphyran重复部分的化学结构。硫酸化二糖 - 卟啉二糖 - 可以在D-半乳糖的位置呈现甲基，给出甲基化和未甲基化的卟啉成分。通过生物合成期间L-乳糖残基的脱硫/环化获得的琼脂糖单位是相应甲基化的。b）B。plebieus porphyran pul的组织。基于先前的转录组分析，将PUL分为三个段（PUL -PORA，-POR B和-PORC）。当在Porphyran存在下生长B. plebieus时，将BACPLE_01692到BACPLE_01699基因（称为Pul-Pora）被中度上调。这与基因的两个相邻簇：BACPLE_01668到BACPLE_01689（PUL-PORC）和BACPLE_01700到BACPLE_01706（PUL-PORB），它们被高度上调（比PUL-PORA多10倍）[16]。在（1）[16]，（2）[17]，[18]和（4）本研究中确定酶功能。
寻找视网膜地理萎缩的解决方案
t对于一个人来说很难发现他们患有一种进展疾病，尤其是当它威胁要抢劫他们的独立性时。与年龄相关的黄斑变性（AMD）（老年人视力丧失的主要原因） - 一个人面临逐渐且不可逆转的视力丧失，直到他们甚至无法认识到亲人。AMD影响视网膜的一个小区域（眼睛背面的光感应组织）称为黄斑，这负责我们详细的中央视觉。大约50岁后，蛋白质和脂肪的微小黄色沉积物开始在视网膜中积聚（请参阅“退化岛”）。首先，这些称为drusen的沉积物可能会被注意到。，但大量，它们导致功能失调的细胞的蔓延蔓延，可以
环境 DNA 揭示了亚马逊鱼类多样性方面因地理、环境和人为影响的不同而出现的不匹配
图 4 从最终广义相异性模型中为地理（蓝色）、环境（绿色）和人为（粉色）变量生成的 I 样条线（表 S10）。来自最终 GDM 的 I 样条线，用于（a–d）分类学 β 多样性，（e–g）分类学 β 多样性的周转成分，（h–l）功能性 β 多样性，（m–o）功能性 β 多样性的周转成分。每个函数达到的最大高度表示在所有其他变量保持不变的情况下与相关变量梯度相关的 β 多样性总量。每个函数的斜率显示 β 多样性的速率及其沿相关梯度的变化。向上，上游；由上而下，上游-下游。地理距离单位来自 NMDS 坐标。
全球 CRISPR 专利格局呈现出强烈的地域偏见
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
与性别相关的肠道菌群三个地理分离的挪威龙虾（Nephrops Norvegicus）种群
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是在预印本下提供的（未经同行评审的认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月14日发布的此版本中显示在版权所有的此版本中。 https://doi.org/10.1101/2025.02.14.638244 doi：Biorxiv Preprint
使用深度学习来预测大麦基班克的地理起源对基因组环境协会研究
基因组环境协会（GEA）是一种通过与环境参数结合遗传变异来识别适应位点的方法，从而提供了提高作物弹性的潜力。但是，其在Genebank配件上的应用受到丢失的地理来源数据的限制。为了解决这一限制，我们探索了神经网络来预测大麦加入的地理起源，并将估算的环境数据整合到GEA中。神经网络在交叉验证方面表现出很高的精度，但偶尔会产生可行的预测，因为模型仅被视为地理位置。例如，一些预测的起源位于不可理的区域内，例如地中海。使用大麦开花时间基因作为基准，GEA整合了估算的环境数据（n = 11,032），与常规GEA（n = 1,626）相比，在开花时间基因附近的基因组区域进行了部分一致但互补的检测（n = 1,626）（n = 1,626），从而突出了GEA与估计的GEA的潜在的互补的GEA，并在互补的GEA中突出了。同样，与我们最初的假设相反，可以通过增加样本量来预期GEA性能会有显着改善，我们的模拟产生了意外的见解。我们的研究表明，通过预测丢失的地理数据，GEA方法的敏感性对相当大的样本量的敏感性有潜在的局限性。总体而言，我们的研究通过与GEA进行深入的学习来提供有关利用不完整的地理起源数据的见解。我们的发现表明，需要进一步开发GEA方法来优化估算的环境数据的使用，例如结合区域GEA模式，而不是仅仅关注大型景观跨等位基因频率和环境梯度之间的全球关联。
伊德斯物种地理传播的地理空间建模与拉各斯州的气候和地形因素有关，尼日利亚
埃德斯属的蚊子疾病载体的生态和生物学具有高度动态性，适应了各种气候和地形因素，这使其控制挑战。基于证据的蚊子的控制需要在这种适应性的地位下进行详细的详细信息，这受到环境动态的极大影响。了解其分布的驱动因素与预测疾病风险有关。为了更好地了解驱动因素和动力学，我们研究了埃德斯蚊子在尼日利亚的拉各斯州的分布及其与气候和人为因素的联系。幼虫和成年人是从拉各斯州的八个地方政府地区（LGA，四个城市和四个乡村）收集的，导致98个发生点。使用23个环境变量，我们对AEDES SPP的地理分布进行了建模。在当前气候条件下。人口密度被覆盖以估计灰牛病毒疾病的风险。尽管在所有八个LGA中都发现了埃德斯蚊子，但物种分发量差异很大。在整个LGA中都发现了埃及伊蚊和艾德斯白化病，并具有物种分配的证据。实际上，所有LGA都被预计是埃德斯蚊子的高度合适的环境，其中只有两个LGA中等适当的环境。人为因素，包括广泛的轮胎积累，有助于埃及埃及和艾德斯白化病的幼虫栖息地可用性。与农村地区相比，人口密度较高的城市地区也与幼体栖息地的可用性增加有关。人口密度较高的城市地区也与幼体栖息地的可用性增加有关。此外，该模型表明，与Ogun状态共享BOR DER是AEDES SPP的高度合适的环境。我们的研究强调，最冷的季度的主要促成艾edes分布的主要因素是降水和温度。本文旨在了解人类和气候因素如何影响拉各斯州的埃德斯蚊子分布，这对于防止疾病传播至关重要。
时间地理生命图与医疗图表
我们是否使用时间地理生命图表获得了更多信息？致谢：院前急性精神病学（PAP）部门和精神病急诊室以及导师夏洛塔·桑克维斯特（Charlotta Sunnqvist）非常感谢。利益冲突：作者没有宣布利益冲突。Joanna Palm Joanna.palm@skane.seJoanna Palm Joanna.palm@skane.se
通过机器学习来推进生物地理祖先预测
摘要：像狙击手或混合模型之类的工具是生物地理血统的法医科学中最先进的方法。但是，它们尚未系统地与其他学科中广泛使用的分类器进行比较。注意到遗传数据具有表格形式，本研究通过对TABPFN进行基准分类分类器来解决这一差距，TABPFN是一种用于表格数据的尖端，通用机器学习分类器。比较使用指标（例如准确性（正确分类的比例）和ROC AUC）评估性能。我们根据已发表的培训和测试数据集研究了在全核和大陆级别的个人的分类任务。我们的结果揭示了方法之间的性能差异很大，而TABPFN始终达到了整个数据集的最高精度和ROC AUC。根据这些发现，我们建议在法医学中采用TABPFN进行人群分类。