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World File Search System生物群落
充分利用Foodmicrobionet 5.0
fmbn专业（食物细菌和真菌生物群落，251项研究，14,035个带有细菌数据的样本和1,114个带有真菌数据的样品），对食物进行了优化的样品元数据结构，可以以几种形式出口数据，以便以几种形式出口数据，以准备进一步分析；可以结合来自不同研究的数据；连接到其他几个数据库（NCBI SRA，LPSN，NCBI分类法，Omnicrobe）
生态学，不仅仅是抗生素消耗，是氨基糖苷修饰酶的全球分布的主要预测指标
抽象的抗生素消耗及其滥用量在历史上并反复指出是抗生素耐药性出现和传播的主要驱动力。然而，有几个例子表明，尽管使用抗生素的使用大量降低，并且其他因素仍处于危险之中，但耐药性可能会持续存在。在这里，我们研究了氨基糖苷耐药性的时间，空间和生态分布模式，通过筛选超过160,000多个公开可用的基因组，用于编码氨基糖苷 - 修饰酶（AME基因）的27个基因簇（AME基因）。我们发现AME基因表现出非常普遍的模式：约25％的测序细菌携带AME基因。这些细菌是从所有大陆（南极）和陆地生物群落中的所有大陆进行测序，属于大量的门。通过关注1997年至2018年之间的欧洲国家，我们表明，氨基糖苷的消费对携带AME-Gene的细菌的流行率几乎没有影响，而在生物群体中观察到大多数患病率的变化。我们进一步分析了跨生物群落的抵抗组成分的相似之处：土壤，野生动植物和人类样品似乎是了解不同生态环境之间AME基因的交流的核心。在一起，这些结果支持这样的观念，即基于减少抗生素使用的介入策略应通过对交换的更强大的控制，尤其是生态系统之间的更强控制。
MODIS 植被指数
植被状况、覆盖、变化和过程的评估是全球变化研究项目的主要组成部分，也是具有重大社会意义的课题。光谱植被指数是最广泛使用的卫星数据产品之一，它为气候、水文和生物地球化学研究、物候学、土地覆盖和土地覆盖变化检测、自然资源管理和可持续发展提供了关键测量数据。植被指数 (VI) 是一种稳健且无缝的数据产品，无论生物群落类型、土地覆盖状况和土壤类型如何，它都以类似的方式在时间和空间上对所有像素进行计算，因此代表了真实的表面测量值。VI 的简单性使其能够跨传感器系统融合，这有助于确保长期陆地表面建模和气候变化研究的关键数据集的连续性。目前，已有超过二十年的 NOAA 高级甚高分辨率辐射计 (AVHRR) 得出的一致的全球归一化差异植被指数 (NDVI) 陆地记录，这对全球生物群落、生态系统和农业研究做出了重大贡献。在本章中，我们介绍了中分辨率成像光谱仪 (MODIS) VI 产品的当前状态、其算法状态和传统、验证和 QA。我们重点介绍了陆地遥感科学的一些重要进展，并讨论了使用 MODI 所带来的各种应用和社会效益
农业适应与低碳排放规划
在此背景下，根据可持续发展目标 2（零饥饿和可持续农业）和可持续发展目标 13（应对全球气候变化），新版 ABC 计划，即 ABC+ 2020 - 2030，将制定新的、振兴的可持续战略，这些战略专门适用于巴西所有生物群落。ABC+ 深深植根于可持续粮食生产的科学技术创新，在巴西的持续领导和参与下，将继续积极采用热带地区已经实施的可持续农业实践。同时，ABC+ 的目标是 2030 年，
在全球范围内海洋浮游生物的生态关联分布建模
海洋浮游生物群落形成了食物链底部相互作用生物的复杂网络，并在调节海洋生物地球化学周期和气候方面发挥了核心作用。但是，预测浮游生物社区会随着气候变化的响应而变化仍然具有挑战性。虽然物种分布模型是预测气候变化情景下物种生物地理变化的宝贵工具，但它们通常忽略生物相互作用的关键作用，这可以显着塑造生态过程和生态系统反应。在这里，我们引入了一个新颖的统计框架，关联分布建模（ADM），旨在建模和预测时空中的生态关联分布。应用于塔拉海洋基因组分辨的宏基因组学数据集，目前的生物地理位置摄影是临时海洋浮游生物协会的生物地理学揭示了沿纬度梯度组织的四个主要的生物地理生物群落。我们预测了这些生物群体特定社区的演变，以应对气候变化的情况，突出了对环境变化的差异反应。最后，我们探索了受影响的浮游生物社区的功能潜力，重点是碳固定，概述了其地理分布的预测演变以及对生态系统功能的影响。本文是主题问题的一部分，“相互关联的互动：通过空间和社交互动来丰富食物网研究”。
利用神经网络和转移学习
微生物组研究产生了大量数据，从而产生了大量公开访问的样本。这些样品的准确注释对于有效利用科学学科的微生物组数据至关重要。然而，由于缺乏必要的注释，尤其是关于收集位置和样品生物群落信息，这显着阻碍了环境微生物组的研究。在这项研究中，我们介绍了使用神经网络和转移学习的一种新型方法，以增强MGNIFY数据库中数以千计的微生物组样品的生物群体标记，这些数据库的信息不完整。我们的发现表明，在缺乏详细的生物群体注释的16,507个样品中，元数据的准确率达到了96.7％。值得注意的是，Meta-sorter为代表性的环境样本提供了精确的分类，这些样本以前被模棱两可地标记为Mgnify中的“海洋”，从而阐明了它们在底栖和水柱环境中的特定起源。此外，元居住者有效地区分了从人类环境相互作用中得出的样本，从而在环境和与人类相关的研究之间有明显的差异。通过改善众多微生物群落样本的生物群落标签信息的完整性，我们的研究促进了跨不同学科的更准确的知识发现，对环境研究的影响特别。©2023作者。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。由Elsevier B.V.代表中国环境科学研究所，中国环境科学学院出版。
微生物相互作用微生物相互作用
微生物相互作用无处不在，多样化且在任何生物群落的运作中都起着关键作用，并且在自然资源的全球回收中至关重要，即生物地球化学循环。微生物系统中最常见的相互作用是互惠互利的。两个人群之间的相互作用是根据人群和其中一个人对关联的积极受益还是一个或两个人群受到负面影响的分类。有多种类型的关系，例如互惠，寄生虫，敏化，共同主义和竞争，捕食，生物体之间的杂物。互助和寄生虫在微生物关系中进行了最广泛的研究。但是，基于彼此的相对优势，该关系基本上是3种类型：
宏基因组学：生态学的新方向
摘要 - 讨论了宏基因组技术在环境研究中的前景。描述了使用元基因组方法在生态系统中发现的水生生态系统的分类学组成的优势，以及在生态系统中发现的营养和流行关系的例子。显示了宏基因组学在复杂环境（例如土壤或动物肠道）中研究原核生物群落的能力。遗物DNA在元基因组中的作用以及研究古代生物的可能性。特别关注对与测序数据的可重复性低相关的宏基因组技术的批评。考虑了元基因组数据的生物信息处理中的常见方法论错误，从而导致误导性结果。