不同灌溉量夏玉米叶绿素含量的高光谱特征及其反演

植物叶绿素含量直接影响其光合作用，并与植物的光谱特征密切相关。以夏玉米为研究对象，采用人工控水方法研究了夏玉米七叶期不同灌溉量下冠层叶绿素含量特征及其与光谱特征之间的关系。结果表明：灌溉量越少，夏玉米叶片叶绿素含量越低，冠层光谱反射率越高，绿峰位置"红移"，而红边位置"蓝移"。叶绿素含量与光谱特征参数、植被光谱指数之间存在极显著相关关系，据此建立了冠层叶绿素含量高光谱估算模型，且基于植被指数模型较基于单一光谱特征参数模型模拟效果更好。研究结果可为夏玉米叶绿素含量的快速无损测定以及夏玉米干旱监测提供依据。     

（PLoS综合》：生物节律转基因猪克隆成功

由深圳华大基因研究院、丹麦奥尔胡斯大学、深圳华大方舟生物技术有限公司等单位组成的科研团队，采用手工克隆技术。首次将人体生物钟基因突变体转入到猪体内，从而成功获得生物节律转基因模型猪。相关研究成果已在《公共科学图书馆o综合》上发表。     

重庆市生态风险预警等级划分及演化趋势模拟

生态风险预警等级评估和演化趋势模拟，可为生态风险管理提供可靠的辅助决策。以重庆市为研究对象，基于驱动力-压力-状态-影响-响应模型，构建重庆市生态风险预警指标体系，采用正态云模型和集对分析法，定量分析重庆市生态风险时空分异特征和演化趋势。研究结果表明：（1）2013-2019年，重庆市生态风险值呈"上升-下降"的波动趋势，综合生态风险隶属于重警等级，生态风险综合值从0.295下降到0.278，生态环境逐年好转；（2）重庆市生态风险有下降、不变、先上升后降低、先降低后上升以及一直升高5种演化趋势，分别占比39%、16%、5%、21%、24%；（3）重庆市生态风险转移分为两个方向，2013-2016年生态风险空间分异性增大，中警、轻警和无警风险等级不断向东北、东南和西部四周分散转移；2016-2019年生态风险分布格局变化较小，重警风险区在东部聚集；（4）演化趋势模拟结果表明，未来重庆市生态风险降低的区县有13个，占比34%，生态环境有向好发展的趋势；生态风险上升的区县有25个，占比66%，生态环境会有所恶化，但是恶化程度较低。将生态风险等级划分与预警演化趋势相结合，能为城市生态风险管理提供科学依据。     

浙江省生境质量时空演变与生态红线评估

生境质量是反映生物多样性状况与局地生态功能的重要指标,在高质量发展背景下研究区域生境质量的时空演变具有重要意义。以浙江省为研究区,基于InVEST模型、热点分析及地理探测器模型探究生境质量的时空演变与影响因素,并利用生境质量结果对浙江省生态红线开展了定量评估。结果表明:(1)2000-2015年,浙江省生境质量均值呈减速下降趋势,空间上形成了西北、西南、中东高和东北、中部低的分布格局;生境退化度呈现"中心-外围"的圈层辐射结构。(2)热点分析显示,生境质量与生境退化度在乡镇尺度上集聚特征相似、冷热点空间分布趋势相反。(3)地理探测分析发现,地形(高程、坡度)是影响浙江省生境质量的主要因素,植被因素(NPP、NDVI)的贡献度随时间推移逐渐增大;浙江省生境质量空间分异受到自然因子与社会经济因子的协同作用。(4)浙江省生态红线的生境质量整体较高且稳定,不同红线类型的生境质量存在差异;高生境质量区与生态红线的错位区域主要分布在浙西南、西北部山区,而北部、中部以及东部相对较少。基于此,对生态红线调整、区域生态功能区划提出对应的策略,以期提升浙江省生态空间管控。     

基于空间面板STIRPAT模型的水足迹影响因素分析——以山东省为例

随着中国水资源供需矛盾加剧，虚拟水成为地区水资源管理中不可或缺的一环，为提高地区水资源综合利用效率和探索水资源区域一体化管理提供了新思路。采用"自下而上"法核算了山东省17个城市农业、工业、生活、生态与灰水足迹，在分析2009-2018年水足迹时空分布规律基础上，综合运用探索性空间数据分析方法、面板数据STIRPAT模型和空间杜宾模型，揭示了水足迹的空间自相关特征，量化分析了人口数量、富裕程度、技术进步、城镇化和产业升级等影响因素对水足迹的本地影响效应与空间溢出效应。结果显示：①2009-2018年山东省水足迹总量均呈现波动上升的变化趋势；空间布局上呈现东部沿海和西部平原水足迹高，中部山地水足迹低的特点。②山东省水足迹具有正向的空间自相关性，相比地理位置相邻，水足迹的空间相关性受人口数量因素影响更大，表现出明显的"高高"聚集和"低低"聚集特征，但是受到经济因素的主要影响，区域间水足迹空间相关性随时间发展逐渐下降。③人口数量是山东省水足迹增长的重要来源，经济增长是推动各地区间水资源竞争关系的最重要因素。城镇化能够缓解本地水资源压力，技术进步和产业升级不仅能缓解本地水资源压力，而且通过空间溢出效应有效缓解临近地区水资源压力，是实施水资源区域一体化管理策略的重要着眼点。     

Effect of Flexible Back on Energy Absorption during Landing in Cats： A Biomechanical Investigation

Cats are characterized by their excellent landing ability. During the landing, they extend and bend their flexible backs. This study was undertaken to examine the effect of flexible back on impact attenuation. We collected kinematic and ground reaction force data from cats performing self-initiated jump down at different heights. Based on these measurements, the mechanical energy and elastic back energy were calculated. Further, we derived a beam model to predict back stiffness from the morphology of the vertebral spines. We found that cat could actively modulate the bending level of flexible back and the landing angle at different heights, making some kinetic energy be stored briefly as elastic strain energy in the back. This mechanism allows cat to reduce the kinetic energy dissipated by limbs and improve the efficiency of energy absorption. These results can provide bio- logical inspiration for the design of a flexible spine on a landing robot, and we anticipated their use in the energy absorption equipments for planetary exploration.     

一个具暂时免疫且总人数可变的传染病动力学模型

建立了一个具常恢复率和接触率依赖于总人数的SIRS传染病动力学模型，讨论了系统平衡点的存在性和稳定性，对双线性传染率的特殊情形，给出了传染病平衡点的全局稳定性结论，推广和改进了已有的相应结果。     

雄果蝇－神经细胞控制求爱指令

日本研究人员2011年2月10日在美国《神经元》（Neuron）杂志上报告说，他们发现了果蝇的求爱机制。如果能证实脊椎动物也有类似的机制，就有可能以此提高家畜等的繁殖效率。     

混合电子供体促进非光合微生物菌群固碳效率的分子生态机制

前期研究已从全国各地的表层海水中分离驯化得到了能有效固碳的非光合固碳微生物菌群(Non-photosynthetic microbial community,NPMC),并发现在好氧条件下,混合电子供体(Mixture of Electron Donors,MEDs)(配比为0.46%NaNO_2、0.50%Na_2S_2O_3和1.25%Na_2S)能显著提高其固碳效率。但其与最佳H_2作为电子供体相比促进效果如何,其促进机制是什么,尚未见有报道。本文在比较了NPMC以MED和H_2为电子供体的固碳效率基础上,从NPMC的固碳基因丰度和表达活性角度分析了MED促进NPMC固碳效率的分子生态学机制。结果表明:(1) MED系统的固碳效率可以达到H_2系统的水平,并显著高于传统的NH_4~+系统的固碳效率;(2)卡尔文循环关键基因cbbL和cbbM在MED系统中的较高基因丰度和同时较高的表达可能是MED促进NPMC固碳效率的一个重要原因;(3)由于MED系统含有不同价态的N和S,有利于多种微生物生长,丰富了微生物多样性,为形成不同菌种之间的相互作用促进cbbL和cbbM的同时高表达提供了条件。     

免疫细胞浸润在非小细胞肺癌诊断与预后中的应用

免疫细胞浸润对癌症的诊断与预后有着重要意义。文中收集TCGA数据库已收录的非小细胞肺癌肿瘤与正常组织基因表达数据,利用CIBERSORT工具得到22种免疫细胞占比来评估免疫细胞浸润情况。以22种免疫细胞占比为特征,用机器学习方法构建了非小细胞肺癌肿瘤与正常组织的分类模型,其中随机森林方法构建的模型分类效果AUC=0.987、敏感性0.98及特异性0.84。并且用随机森林方法构建的肺腺癌和肺鳞癌肿瘤组织分类模型效果AUC=0.827、敏感性0.75及特异性0.77。用LASSO回归筛选22种免疫细胞特征,保留8种强相关特征组成的免疫细胞评分结合临床特征构建了非小细胞肺癌预后模型。经评估及验证,预后模型C-index=0.71并且3年和5年的校准曲线拟合良好,可以对预后风险度进行准确预测。本研究基于免疫细胞浸润所构建的分类模型与预后模型,旨在对非小细胞肺癌的诊断与预后研究提供新的策略。