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在不同组合景观中对机器学习辅助定向进化的评估
2 加州理工学院化学与化学工程部，加利福尼亚州帕萨迪纳 91125，美国 3 加州理工学院工程与应用科学部，加利福尼亚州帕萨迪纳 91125，美国 4 现地址：默克公司，南旧金山，加利福尼亚州 94080 5 现地址：苏黎世联邦理工学院生物系统科学与工程系，Schanzenstrasse 44，4056 Basel 6 主要联系人* 通讯作者：Frances H. Arnold，frances@cheme.caltech.edu Yisong Yue，yyue@caltech.edu 摘要 各种机器学习辅助定向进化 (MLDE) 策略已被证明能比典型的湿实验室定向进化方法更有效地识别高适应度蛋白质变体。然而，对影响 MLDE 在不同蛋白质中表现的因素的了解有限，阻碍了湿实验室活动的最佳策略选择。为了解决这个问题，我们系统地分析了多种 MLDE 策略，包括使用六种不同的零样本预测因子的主动学习和集中训练，涵盖 16 种不同的蛋白质适应度景观。通过用六个属性量化景观导航能力，我们发现 MLDE 在定向进化更具挑战性的景观上提供了更大的优势，尤其是当集中训练与主动学习相结合时。尽管不同景观的优势程度各不相同，但利用不同的进化、结构和稳定性知识来源的零样本预测因子的集中训练在结合相互作用和酶活性方面始终优于随机采样。我们的研究结果为选择蛋白质工程的 MLDE 策略提供了实用指南。关键词组合诱变、定向进化、上位性、适应度预测、机器学习、蛋白质工程、零样本预测因子
重新考虑资金在多边生物多样性金融景观中的作用
在日益增长的气候和生物多样性危机中，已经建立了多边资金，以渠道数百亿美元，以保护和恢复生态系统，减轻和适应发展中国家的气候变化。关于这些资金工具和机制的效率，充分性，优化，可及性，互补性的辩论和问题，例如GEF或新生GBF基金下的垂直基金，并且不仅限于生物多样性融资。1这些讨论塑造了国际环境融资和谈判的景观，尤其是在《生物多样性公约》（CBD）的全球生物多样性框架（GBF）实施方面，不仅努力为资金的适当性和效率而努力，还为公平的努力而努力 - 分享2和分配2和分配。
超越韧性：北半球温带森林景观中气候变化和干扰方案的反应
fi g u r e 1的RRV和重组途径分析的视觉概述：（a）对于八个指标中的每个指标中的每个指标中的每个指标，其模拟的未来平均值与在参考条件下的最小值范围（n = 20，在此显示为分布），以评估它是否超过或超过可变性的参考范围（绿色）; （b）对于每个单元，重组的路径是根据多少组成和结构指标超出其参考范围的，在四个指标中有三个指标中的三个指标的变化范围超出了参考范围，构成了弹性丧失。（c）世界地图显示了三个研究景观的位置以及森林条件和高程图（仅森林区域）。图片来源：大提顿 - Timon T. Keller； Berchtesgaden -Rupert Seidl； Shiretoko -Kureha F. Suzuki。地图线描绘了研究区域，不一定描绘了公认的国家边界。
印度拉达克的人为引起的冷干旱景观中生物多样性的前景和挑战
生物多样性是地球上复杂的生命网络，涵盖了所有植物，动物和微生物的种类，在当前快速变化的情况下面临着动态而复杂的前景和挑战。随着人类的活动继续重塑地球，维护和增强生物多样性和对其可持续性的障碍的潜力比以往任何时候都更加明显[1]。Ladakh拥有各种各样的生态系统，包括冷漠，高山草地，原始湖泊和高空森林[2]。这些生态系统支持众多的动植物，使它们成为生物多样性保护的潜在枢纽[3]。其独特的地理特征，从高海拔的沙漠到高耸的喜马拉雅山，使其成为生物多样性的热点[4]。然而，拉达克的生物多样性在21世纪迅速变化的情况下面临前景和挑战[5]。该地区是几种特有物种的家园，例如拉达克乌里亚尔，雪豹和喜马拉雅marmot。这些独特的物种有助于全球生物多样性，可以作为保护
微生物种群ATP与柴油燃料微观中的定量PCR生物毛之间的关系
访问微生物学是一个开放的研究平台。可以通过本文的在线版本找到预印刷，同行评审报告和编辑决策。2023年8月29日收到； 2024年5月14日接受；于2024年7月4日发布作者隶属关系：1个生物端里控制Associates，Inc。，PO Box 3659，普林斯顿，NJ 08540-3659，美国； 2 Luminultra Technologies Ltd，皇家路819号，B楼建筑物，弗雷德里克顿，NB E3G 6M1，加拿大。*通信：Frederick J. Passman，PassCapt@live。com关键字：ATP;生物负责；柴油机;燃料; qpcr。缩写：AEC，腺苷酸能电荷；方差分析，变异分析； ATP，三磷酸腺苷； [CATP]，细胞ATP浓度； CN，C碳; N-分子中的碳原子数量；简历，方差系数； GC，基因副本； LOD，检测极限； OTU，运营分类单元； PCR，聚合酶链反应； QPCR，定量PCR； RLU，相对光单元； [TATP]，总ATP浓度； TF，全真菌； TP，原核生物。本文的在线版本可以使用五个补充表。000695.V4©2024作者
推进农业景观中的生物多样性监测
应用范围：生物多样性的遥感（激光雷达和雷达）可用于栖息地映射，包括物种面积曲线和栖息地异质性，物种映射/分布，植物功能多样性/特征，光谱多样性，包括植被指数和光谱物种，威胁状态，威胁，土地用途和转变。基于遥感的研究测量植被的属性随使用传感器的变化（从5m的100m分辨率）变化。他们可以估计生物量，监测农作物植物的健康和压力，检测害虫或病原体侵扰，监测土壤的生育能力以及高杂草或侵入性植物压力的靶标，从花条上绘制花卉资源或放在一边（Librán-Embid等，2020年）。
原型生物多样性数字双胞胎：农业景观中的蜜蜂
beehave是一个典型的高分辨率生态模型：它的空间范围相对较小。它仅表示一个蜂巢周围的景观，即5 x 5km²。因此，它不能用于评估蜜蜂及其在各个地区，国家或其他地区的栖息地的状况。Beehave的现有工作流程依赖于周围景观中田野和农作物的地图，这些田地和农作物很少可用，并且数据以测试菌落表现的模型预测的数据。Beehave已在25多个研究中使用（Suppl。材料1），但它用于支持国家或欧洲一级的政策制定。这些政策包括欧洲社区共同农业政策（CAP）的重要方面。支持制定此类政策，同时还可以帮助农民和养蜂人及其协会发展可持续和生物多样性的实践，有必要将Beehave的范围和预测能力扩展到数字双胞胎（DT），并考虑到为生物多样性保存而发展的特定挑战（DT）2023）。数字双胞胎使我们能够以一致的方式申请Beehave，从当地特定地点应用到国家范围。
揭示微生物污染：药物景观中的采样和检测策略
在药物领域，微生物污染是一个严重的问题，损害了药物的疗效和无菌性。在整个生产过程中，许多原因可能引起污染。微生物可以通过不良的处理或清洁技术来引入微生物。可能存在于制造中使用的原材料和水中。设施内的环境可能非常重要，因为在清洁，通风或有害生物管理的情况下，细菌会在条件下繁荣起来。需要严格的空气过滤，因为即使空气也会引入污染。制药制造商需要在生产的每个阶段仔细监视这些各种污染来源，以保护患者的安全。这是微生物污染的几个主要来源：
新南威尔士州生物多样性Outlook报告2024 简化的评估模块种植了本地植被 景观中的考拉 将传统的生态知识编织成保护评估 草稿本地植被调节地图指南 保存我们的物种：设定优先级的框架 评估生物多样性值的部分损失 生物多样性信贷转移和退休申请指南
封面照片：蓝山国家公园贾米森山谷。aine gliddon/dcceew。内容：第1页：威尔逊岬角。杰西卡·罗伯逊（Jessica Robertson）/ dcceew;第16页：Washpool国家公园。koen dijkstra/ dcceew; p.31：外交码头雌蜻蜓。Rosie Nicolai/ DCCEEW;第31页：Tomaree沿海步道。John Spencer/ DCCEEW;第32页：蚂蚁。Rosie Nicolai/ DCCEEW;第33页：桉树sp。Cattai，新南威尔士州Annangrove。 Enhua Lee/ dcceew;第34页：黄褐色的弗罗格茅斯。 Brayden Stanford/ DCCEEW；第35页：默里河中部淡水蜗牛。 John Spencer/ DCCEEW。Cattai，新南威尔士州Annangrove。Enhua Lee/ dcceew;第34页：黄褐色的弗罗格茅斯。Brayden Stanford/ DCCEEW；第35页：默里河中部淡水蜗牛。 John Spencer/ DCCEEW。Brayden Stanford/ DCCEEW；第35页：默里河中部淡水蜗牛。John Spencer/ DCCEEW。
