中国昆虫区系的多元相似性聚类分析和地理区划

为了总结分析中国昆虫的分布规律, 为昆虫地理区划提出依据, 作者2008年创建了新的多元相似性聚类分析方法, 它与传统的聚类分析方法的主要不同是直接计算任意多个地区之间的相似性系数, 从而摈弃原来的合并环节。我们应用这种方法对中国823科17 018属93 662种昆虫的分布进行了定量分析。当种级水平相似性系数分别为0.19和0.14时, 全国64个基础地理单元聚类为20个小单元群和9个大单元群。根据聚类分析结果, 提出我国第一个由定量分析产生的9个昆虫区20个昆虫亚区的中国昆虫地理区划的初步方案。西北昆虫区、 东北昆虫区、 华北昆虫区、 青藏昆虫区稳定地组成中国北方昆虫大区, 江淮昆虫区、 华中昆虫区、 西南昆虫区、 华东昆虫区、 华南昆虫区稳定地组成中国南方昆虫大区。江淮昆虫区的设立是因为这里多平原和丘陵, 为重要农业区, 昆虫区系简单, 种类显著少于华东、 华中、 华南昆虫区, 而和华北昆虫区相当; 包括台湾在内的华东昆虫区是昆虫多样性最丰富地区之一, 显著高于邻近的华北、 江淮、 华南昆虫区。最后, 对昆虫地理定量分析中的重要环节进行讨论, 还对今后昆虫区系调查的薄弱地区提出建议。这项研究证明多元相似性聚类分析方法是简便、 快捷、 实用的, 能够在更广泛的范围应用, 这预示着生物地理学研究将会由定性研究进入到定量研究阶段。     

合并与不合并：两个相似性聚类分析方法比较

以山西省4638种昆虫在7个地理小区的分布、内蒙古7766种昆虫在14个地理小区的分布和中国16804属昆虫在67个生态区域的分布3组数据为样本,用传统的层层合并的相似性聚类分析法(SCA)和新的不需合并的多元相似性聚类分析法(MSCA)进行运算分析,对比结果表明,不合并法都能得到既符合统计学逻辑,又符合地理学、生物学逻辑的结果;合并法在参与小区较少时,还能够得到与不合并法类似的结果,随着参与小区的增多,聚类结构发生变化,以致聚类功能彻底丧失.无论两种聚类结果差异大小,其性质都迥然不同:不合并法的相似性系数是固有的、互相独立的、同时存在的,聚类结果是所有小区之间关系亲疏、距离远近的状态;合并法的每个相似性系数都是合并的依据或结果,前一个系数是后一个系数产生的条件,后一个系数是前一个系数消亡的结果,严格按照顺序,当最后一个系数产生时,前面所有系数和所有小区都已不复存在,聚类结果只是记录不断合并、不断消亡的过程.因此在肯定合并法历史价值的同时,认为申效诚等创建的多元相似性系数公式及多元相似性聚类分析法摈弃合并降阶这一产生偏差和错误的根源,能够得出相对客观的聚类结果,是生物地理学研究领域有效的聚类分析工具,必将推动生物地理学定量研究迈入一个新阶段.     

低剂量激光处理促进神经干细胞增殖

神经干细胞(neural stem cell,NSC)是脑内新生细胞的源泉,周期性地在脑内两个重要区域分裂:脑室和海马。当中枢神经系统(central nervous system,CNS)损伤后,受损神经元胞外微环境含有大量阻止神经再生的因子,导致神经干细胞增殖能力下降。低剂量激光处理(low-level laser treatment,LLLT)作为一种无损伤的新型物理疗法,能调节机体的多种生物学功能,为神经干细胞增殖提供一种潜在的治疗方法。我们研究发现低剂量弱激光处理可以促进小鼠海马区的神经干细胞增殖,并且促进神经干细胞分化为新生的神经元,这一研究可以成为神经再生的一种新手段,将为低剂量激光处理治疗阿尔兹海默症在临床上的应用奠定基础。     

低功率激光照射缓解Aβ引起的神经细胞毒性

阿尔兹海默尔症(Alzheimer’s disease,AD)随着世界人口老龄化的形势严峻,目前成为一种严重威胁老年人身体健康的疾病之一,探究其发病机制以及如何治疗已经刻不容缓。低功率激光照射(low-power laser irradiation,LPLI)作为一种无损伤的新型物理疗法,能调节机体的多种生物学功能,为AD提供一种潜在的治疗方法。我们发现:低功率激光照射可以缓解β-淀粉样蛋白(β-amyloid peptide,Aβ)引起的神经元细胞毒性及细胞死亡,并且可以改善树突萎缩,缓解突触功能性紊乱,为神经元细胞提供保护作用。这一研究将为低功率激光照射治疗阿尔兹海默症在临床上的应用奠定基础。