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跨物种知识的计算策略...
研究生物提供了对人类生物学和疾病的宝贵见解，是功能实验，疾病建模和药物测试的基本工具。但是，人类和研究生物之间的进化差异阻碍了跨物种的有效知识转移。在这里，我们回顾了用于计算跨物种知识的最新方法，主要关注使用转录组数据和/或分子网络的方法。我们介绍了“ agnology”一词，以描述分子成分的功能等效性，而不论进化起源如何，因为在整合数据驱动的模型中，进化起源的作用可能不清楚。我们的评论介绍了跨物种的信息和知识转移的四个关键领域：（1）转移疾病和基因注释知识，（2）识别
管理flllabable-species in-co2捕获过程 -
不可固化的气体（NCG）通常包含CO 2，H 2 S，H 2和N 2。氧气也可能存在于凝结蒸汽涡轮机的主要冷凝器中的真空条件下，从空气进入的气体中存在。鉴于当前全球范围内强调将CO 2排放到大气中，因此越来越有兴趣从NCG流中捕获CO 2以进行潜在利用（例如，在温室，饮料，电子饮料中，用于E-Fuels，以及增强的油回收率），以及序列序列的（例如，序列反射）。在淡水或海水丰富的世界部分中，CO 2可以通过在吸收柱中与凉水接触，从而捕获CO 2。但是，NCG流中氧的存在可能会使捕获过程显着复杂。AS CO 2用于利用或隔离，其余物种（例如，最重要的是H 2和O 2）集中在残留的流中。因此，过程方案必须确保避免危险的燃料（例如H 2）和氧化剂（例如O 2）的危险浓度。这一要求限制残留流中燃料和氧化剂浓度的要求可以显着减少可以安全回收的CO 2的量。本文提出了一个新颖的概念，可以使用预言仪接触主吸收柱上上游的水和NCG流，以将CO 2和H 2 s的大部分吸收到水相中。在处理方案开始时，前培训概念可以管理易燃物种，从而使在处理方案的后期更容易地制作安全的气体产品流（即低氧气）进行固相或利用。
引用Long CA，Ahrens RNM，Jones TT和Siders ZA（2024）一种用于保护物种的机器学习方法。正面。 3月科学。 11：
渔业旁观，与商业或娱乐性的未经使用或未托管的物种的相互作用（Davies等，2009）对许多物种产生负面影响，包括死亡率，使旁观者的减少成为海洋保护和薄纱管理的主要重点2018; Nelms等人，2021年；当旁观物包含受保护的物种，例如海洋哺乳动物，海龟，鲨鱼和海鸟（Moore等，2009; Wallace等，2013; Lewison et al。，2014; Komoroske and Lewison和2015; 2015; 2015; 2015; 2015年;降低旁观可以提高商业曲折的效率和有效性（Richards等，2018； Noaa Fisheries，2022; Senko等，2022），并限制了由于高水平的受保护物种相互作用而导致的填充风险。然而，鉴于大多数bychip的物种的相互作用率低以及受保护物种相互作用的稀有发生率的较低相互作用率，估计杂草捕获的水平可能具有挑战性（McCracken，2004；Amandè等，2012; Martin等，2015； 2015年； Stock等，2019）。渔业管理计划和法规通常需要估算和监视给定层中给定物种的兼容量。根据管辖区的不同，过度的旁观，定义不同，可能会导致调整习惯的监管变化，弯曲齿轮的变化，限制性活动的限制或整个封闭式封闭。1362）。因此，准确，准确地确定在填充中旁观的水平的能力是填充管理的关键组成部分。在美国，《马格努森 - 斯文森渔业保护与管理法》（MSA），濒危物种法（ESA）和海洋哺乳动物保护法（MMPA）（MMPA）适用于旁观物种和填充物，并要求管理机构来监视旁注。在MSA（50CFR§600.350）下，应最小化或避免征用，而受保护的物种兼容不能超过ESA（50 CFR 216.3）下的允许采取或超过MMPA下潜在的生物移除水平（U.S.C.通常，为了实现旁观监测目标，训练有素的钓鱼者观察者被放置在钓鱼容器上，以监视受保护的物种相互作用，并记录捕获和旁捕虫（NOAA Fisheries，20222），因为这些信息不需要记录在日志中。这些观察者收集的数据用于通过各种统计或数学手段来估计填充中的兼例水平。在许多情况下，基于样本的比率估计器（例如广义比率估计器或Horvitz-Thompson估计器）可以提供对旁观的无偏估计（McCracken，2000，2019）。还实施了基于模型的估计，包括通用线性模型（GLM），零插入模型，跨栏模型，贝叶斯模型和广义添加剂模型（GAMS），以说明少数协变量对纤维状雪橇的影响（McCracken，2004; Martin等； Martin等，2015; 2015年； 2015年；从这种方法中估算的临界估计，然后进一步介绍了在给定时期内（通常为一年）对某些物种的兼容限制的过程（Moore等，2009），以及其他下游产品和
通过开发自动图像分类a
生物学入侵正在影响全球生物多样性，生态系统和社会经济。海洋非土著物种（MNIS）可以通过人类活动（例如海上运输和粗心丢弃水族馆物种）引入。尽管为防止引入MNI的努力做出了重大努力，但仍会出现事件，包括紫s，甲壳类动物，沿海，anthozoans，bryozoans，bryozoans，sponges，acraalgae，acroalgae，seagrasses and Mangroves（Alidoost Salimi Salimi等，2021）。一旦MNI在接收者地区建立，控制和消除它们就成为一项艰巨的任务。早期对MNIS的认识可以提高早期反应的有效性，特别是在引入阶段，这对于减少MNIS的影响至关重要。因此，必须在成功建立新栖息地并对当地生物多样性构成威胁之前，制定可靠且具有成本效益的策略来对MNI的早期发现进行早期检测。公众在海洋保护中扮演着重要角色（EARP和LICONTI，2020年），例如检测和监视Acanthaster SPP的爆发和监测。（Dumas等，2020），以及管理侵入性狮子弯曲势力（Clements等，2021）。为了监视MNIS的存在，已采取行动来帮助公众熟悉并有效地认识这些物种，例如使用手表清单和指南。然而，由于海洋物种的生物多样性，准确识别标本
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Moraes Zenker，M.，Portella，T.，Pessoa，F。等（2024）。物种的低覆盖范围
蚊子（Culicidae）代表全球主要的媒介昆虫，它们还居住在世界上许多陆地和水生栖息地。DNA条形码和元法编码现在广泛用于涉及蚊子的研究和常规实践中。但是，这些方法依赖于由代表分类学凭证标本的条形码序列组成的数据库中可用的信息。在这项研究中，我们评估了主要在线数据库中蚊子的公共数据的可用性，专门针对Culicidae：COI及其2的两个最广泛使用的DNA条形码标记。此外，我们对影响物种覆盖范围的可能因素（即在线数据库中覆盖的物种的百分比）对不同国家的COI以及COI的DNA条形码间隙的出现进行检验。我们的发现显示了存储库公开可用的数据差异，Bold + GenBank的COI的分类学或物种覆盖率为28.4–30.11％，而GenBank的ITS覆盖率为12.32％。非洲，澳大利亚和东方的生物地理区域的覆盖范围最低，而近乎度，果皮和大洋洲的覆盖范围最高。新热带区域具有中间覆盖范围。通常，蚊子多样性和较高数量的医学重要物种的覆盖率较低。此外，较高数量的特有物种的国家往往具有更高的覆盖范围。我们希望这项研究可以帮助指导蚊子的区域物种清单，并为所有蚊子物种的DNA条形码提供公开可用的参考文献库。尽管我们的DNA条形码间隙分析表明，需要在数据库中可用的一半蚊子中修改物种边界，但必须收集其他数据以确认这些结果并允许解释DNA条形码间隙的发生。
被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全：前景和隐藏潜力
对被忽视和未充分利用的农作物（NUC）的探索对于解决全球粮食不安全感确实至关重要。这些营养丰富的气候富农作物通常被忽略的商业价值有限，是打击营养不良和提高粮食安全的关键，尤其是在脆弱地区。这些农作物先前尚未归类为主要农作物，主要是构成了小农户农业区，是营养丰富，气候缓解且局部适应性的（Li and Siddique，2020; Mudau等，2022）。这些农作物的侵蚀可能会阻碍穷人的营养状况和粮食安全，并且它们的更多使用可以增加营养并赋予隐藏的饥饿（Dansi等，2012; Ojuederie等，2015; Joy and Siddhuraju，2017年）。至关重要的是，我们认识到这些农作物的隐藏潜力并利用它们实现更可持续的未来。这项社论聚焦有希望的研究，展示了NUC的隐藏潜力并通过现代进步探索其利用。在本社论中展示的有关研究主题的研究范围“被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全：前景和隐藏的潜力”令人印象深刻，涵盖了这些农作物的各个方面，从基因改进到其在不同领域的潜在应用。研究主题由9个出版物组成：6篇原始研究文章和3条评论，重点介绍了一些NUC在应对全球食品和营养挑战时的遗传改善，保护和利用。柑橘grandis（L.）Osbeck，通常称为Pomelo，是一种未充分利用的柑橘类水果，其潜力作为豆酮，苯酚和抗氧化剂的来源，被忽略了。
识别物种丰富的分类单元的挑战：在线多...
对高度多样化的植物分类单元的保护和研究可能是一个巨大的挑战，因为具有潜在复杂关系的不可管理的物种通常会导致物种鉴定困难。cyrtandra举例说明了这些挑战。CA缺乏身份资源。170种伯恩斯·西拉德拉（Bornean Cyrtandra）的物种使许多标本未识别，从而减慢了该地区的研究工作。本项目通过使用在线生物多样性数据管理平台XPER3（https：//app.xper.fr/）来描述为高度多样化的分类单元创建识别资源的工作流程来解决这一问题。该密钥现已发布并可以在线自由访问。在线多功能分类键通过将可访问的用户友好平台与动态分类研究工具相结合，为生物多样性研究提供了有希望的工具，使其特别适合于解决高度多样化的分类学组。
机翼干预模式（WIPS）和机器学习，用于分类的某些医学兴趣
属于伊蚊属的毒性昆虫是病毒和丝状病原体的载体。Ades bopotus是一个越来越重要的向量，因为它在全球范围内的迅速扩展。在全球气候变化和人畜共患疾病的出现的背景下，需要使用现场应用的识别工具来加强对具有医疗兴趣的节肢动物的昆虫学调查的努力。大规模的蚊子对蚊子的主动调查需要熟练的技术人员和/或昂贵的技术设备，这使大量命名物种更加困惑。在这项研究中，我们通过利用机翼干涉模式显示的特定物种标记来开发出一种伊蚊物种的自动分类系统。保留494个24 Aedes spp的显微照片的数据库。记录了十多张图片的人经历了一种深入的学习方法，以训练卷积神经网络并测试其在属，亚属和物种分类学水平上对样本进行分类的准确性。我们在属水平上记录了95％的准确性，在三个测试的亚属中，两种（ochlerotatus and stegomyia）的准确性> 85％。最后，将8个精确地分类为10个Aedes sp。经历了总体准确性> 70％的培训过程。总的来说，这些结果证明了这种方法对艾德斯物种识别的潜力，并将代表未来实施大规模昆虫学调查的工具。
在50年后，Ohwia Luteola（Fabaceae，Papilionoideae）的重新发现以及对质体基因组序列的Ohwia物种的比较分析
Ohwia Luteola（H。Ohashi＆T。Nemoto）H。Ohashi仅从中国云南省的一个收藏中知道。 自1972年上一次收藏以来，它一直没有回忆起来。 在这里，我们报告了该物种的重新发现，这意味着中国胡南省的第一个新记录。 基于新鲜材料，我们提出了O. luteola的修订形态学，并进行了质体基因组的测序和组装。 在形态上，O。Luteola与O. caudata相似，但前者很容易通过小叶长度/宽度比（2.5到3.6）来区分，叶片尖锐（尖头的角度为50°–80°），最终的花序均不明显地覆盖了3/3/hir rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug to种子。 分子系统发育分析证实了O. luteola是O. caudata的姐妹。Ohwia Luteola（H。Ohashi＆T。Nemoto）H。Ohashi仅从中国云南省的一个收藏中知道。自1972年上一次收藏以来，它一直没有回忆起来。在这里，我们报告了该物种的重新发现，这意味着中国胡南省的第一个新记录。基于新鲜材料，我们提出了O. luteola的修订形态学，并进行了质体基因组的测序和组装。在形态上，O。Luteola与O. caudata相似，但前者很容易通过小叶长度/宽度比（2.5到3.6）来区分，叶片尖锐（尖头的角度为50°–80°），最终的花序均不明显地覆盖了3/3/hir rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug rug to种子。分子系统发育分析证实了O. luteola是O. caudata的姐妹。
土壤微生物群落对氮沉积的区分反应机制是由亚热带种植森林中的树种变化驱动的
结果和讨论：结果表明，物种的差异导致了两种森林之间土壤特性的差异，尤其是在云南氏假霉菌的土壤pH值显着增加。森林和Armandii Franch的土壤pH值显着减少。森林。氮添加均未显着影响任何任一元尼南氏菌的微生物多样性。或P. Armandii Franch。土壤；但是，森林类型的差异对细菌多样性产生了重大影响。氮的添加显着影响了两种森林中特定微生物群落的相对丰度，尤其是改变了云尼南氏菌的真菌群落结构，而在两种森林类型的细菌群落结构中均未观察到任何显着变化。此外，氮的添加增加了云尼那尼氏菌的细菌群落的网络复杂性。森林，同时降低了Armandii Franch的网络复杂性。森林。结构方程建模表明，氮添加通过修饰氮的可用性来调节两种森林类型的土壤细菌和真菌多样性。