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高光的可用性抵消了多样性的自然性较低，但无法弥补生态价值的降低：塞尔维亚近天然森林和林木种植园的案例研究
摘要：在东欧，近乎自然的森林斑块正在减少，并逐渐被非本地植物所取代。树木种植园通常被认为是具有较低保护价值的简单生态系统，尽管该结论主要基于简单的分类多样性指数，它们忽略了功能性和系统发育多样性。In this study, our objective was to compare species composition, diagnostic species, taxonomic, functional, and phylogenetic diversity, as well as naturalness status between two near-natural forest types ( Quercus-Tilia and Populus alba ) and two common plan- tation types (non-native Pinus sylvestris and non-native Robinia pseudoacacia ) in the Deliblato Sands, Serbia.我们的结果表明，在这四个栖息地中，物种组成在四个栖息地中显着差异。每个栖息地都有一些物种明显集中在其中。Quercus-Tilia森林中的大多数诊断物种都是森林专业植物，而Populus Alba森林中的植物物种是与较温暖和更干燥的栖息地相关的物种，而人工林则托有具有更广泛生态耐受性的诊断物种。在四个研究的栖息地中，本地物种丰富度，总物种多样性以及功能性和系统发育多样性相似，这可以通过光制和自然性的综合作用来解释。我们评估了低自然性（即高降解），可以预期减少多样性。但是，较高的光的可用性可能能够弥补这一效果。非本地种植园，特别是罗比尼亚假单胞菌的种植园，是最降解和托管最高的非本地物种丰富度，这意味着它们在生态上是不可能的。根据我们的结果，我们建议应保护近乎自然的森林林分，并应高度重视恢复这些森林的努力。此外，建议继续采取林业策略，该策略涉及在Deliblato Sands中用本地种植园（例如Tilia Tomentosa）代替非本地种植园。
通过人工智能预测结合亲和力和自然性实现抗体优化
传统的抗体优化方法涉及筛选可用序列空间的一小部分，通常会导致候选药物具有次优的结合亲和力、可开发性或免疫原性。基于两种不同的抗体，我们证明，在高通量亲和力数据上训练的深度上下文语言模型可以定量预测未见抗体序列变体的结合。这些变体在很大的突变空间中跨越了三个数量级的 KD 范围。我们的模型显示出强大的上位效应，这凸显了对智能筛选方法的需求。此外，我们引入了“天然性”的建模，这是一种对抗体变体与天然免疫球蛋白的相似性进行评分的指标。我们表明，天然性与药物可开发性和免疫原性的指标有关，并且可以使用遗传算法与结合亲和力一起对其进行优化。这种方法有望加速和改善抗体工程，并可能提高开发新型抗体和相关候选药物的成功率。