蟋蟀的有趣音符

蜘蛛是典型的陆栖动物,但水蜘蛛(又叫银蜘蛛)却是其同类中惟一的叛逆者。水蜘蛛主要生活在水的世界里,然而,它并不具备在水中生存所特有的"鳃"。那么,水蜘蛛靠什么在水中呼吸呢?     

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。     

探寻干细胞的多潜能性

研究人员鉴定了在干细胞研究中调节自我更新和分化的关键因素。多潜能干细胞能分化为“在体内生长为所有细胞类型的”子细胞，或者能被刺激分化为一种专门的状态。2006年，两个研究组分别发表了热点文章，开始揭示“控制多潜能性分化决定”的调控网络。     

典型矿区植被覆盖度时空分布特征及影响因素

植被状况可以直接或间接地反映采煤对生态环境的影响。以长河井工煤矿、离柳井工煤矿、平朔露天煤矿3个典型矿区为研究区域。以Landsat数据为数据源，基于地形调节植被指数的像元二分模型提取植被覆盖度；采用趋势分析、线性回归斜率、稳定性分析方法，分析了3个典型矿区2001-2016年植被覆盖度的时空变化特征；运用"以时间换空间"的方法，采用相关分析方法对植被覆盖度变化的自然影响因素进行了分析。结果表明：（1）近16年3个典型矿区植被覆盖度呈增加趋势，长河、离柳、平朔矿区的增长速率分别为0.09%/10 a、0.10%/10 a、0.08%/10 a（P > 0.05）。（2）空间上，长河、离柳、平朔矿区植被覆盖度变化不明显比例分别占到66.63%，59.90%，62.25%，呈增加趋势的比例仅分别占28.14%、32.55%、27.81%，而呈减少趋势的比例分别占到5.23%、7.55%、9.94%。长河矿区明显改善的区域位于自然植被和耕作区的北部和东北部，离柳矿区明显改善的区域位于以低植被覆盖度为主的北部，平朔矿区明显改善的区域位于复垦的中西部。（3）不区分植被类型时，3个矿区的植被覆盖度变化与高程、高程与温度的交互作用表现出显著相关性（P < 0.01），与各自然因素的相关性总体表现为长河 > 离柳 > 平朔矿区；区分植被类型时，草地与坡度的相关性不显著（P > 0.05），与降雨量、高程存在显著正相关（P < 0.05）；灌木林与温度相关性不显著，与高程和降雨量的交互作用存在显著正相关；旱地与高程、高程与温度的交互作用存在显著相关性；疏林地与坡向、降雨量与坡向坡度的交互作用均没有表现出相关性；有林地与高程降雨量的交互作用表现出显著正相关性。探讨不同植被类型对自然因素的响应，可为矿区植被结构的选择，矿区复垦提供参考依据。     

模拟穿透雨减少对锐齿栎(Quercus aliena var. acuteserrata)树干液流密度的影响

降水格局变化是全球气候变化的重要特征之一,未来气候变化下,较为频繁和严峻的干旱将威胁地球中纬度部分地区的森林,但森林植被如何响应季节性干旱胁迫及其机制尚不清楚。北亚热带-暖温带过渡区分布着以锐齿栎(Quercus aliena var.acuteserrata)为优势树种的落叶阔叶林,研究其水分蒸腾代谢过程对干旱的响应是评估气候变化对过渡区天然落叶阔叶林生态系统水碳影响的关键科学问题。在典型的锐齿栎天然林中通过开展模拟穿透雨减少大型野外实验,采用Granier热扩散式探针技术监测锐齿栎树干液流密度的动态变化,研究了不同径级锐齿栎树干液流密度对模拟干旱的响应规律。结果表明:(1)穿透雨减少对树干液流密度的影响呈现季节变异。在7月份,林内穿透雨减少显著降低了锐齿栎的树干液流密度,但生长季后期的10月份林内穿透雨减少反而使锐齿栎树干液流密度显著升高。(2)不同径级的锐齿栎树干液流密度在生长季内对干旱有不同的响应,特别是小径级的树干液流密度与其他径级有较多的不同。小径级的锐齿栎树干液流密度在5、7月份表现为减雨样地显著小于对照样地,在9、10月份则表现为减雨样地显著大于对照样地。中径级的锐齿栎树干液流密度在5、10月份表现为减雨样地显著大于对照样地,在7月份则表现为减雨样地极显著小于对照样地。大径级的锐齿栎树干液流密度在6、7月份表现为减雨样地显著小于对照样地,在10月份则表现为减雨样地显著大于对照样地。     

Canopy closure estimation in a temperate forest using airborne LiDAR and LANDSAT ETM+ data

Aims　Forest canopy closure is one of the essential factors in forest survey, and plays an important role in forest ecosystem management. It is of great significance to study how to apply LiDAR (light detection and ranging) data efficiently in remote sensing estimation of forest canopy closure. LiDAR can be used to obtain data fast and accurately and therefore be used as training and validation data to estimate forest canopy closure in large spatial scale. It can compensate for the insufficiency (e.g. labor-intensive, time-consuming) of conventional ground survey, and provide foundations to forest inventory.Methods　In this study, we estimated canopy closure of a temperate forest in Genhe forest of Da Hinggan Ling area, Nei Mongol, China, using LiDAR and LANDSAT ETM+ data. Firstly, we calculated the canopy closure from ALS (Airborne Laser Scanning) high density point cloud data. Then, the estimated canopy closure from ALS data was used as training and validation data to modeling and inversion from eight vegetation indices computed from LANDSAT ETM+ data. Three approaches, multi-variable stepwise regression (MSR), random forest (RF) and Cubist, were developed and tested to estimate canopy closure from these vegetation indices, respectively.Important findings The validation results showed that the Cubist model yielded the highest accuracy compared to the other two models (determination coefficient (R²) = 0.722, root mean square error (RMSE) = 0.126, relative root mean square error (rRMSE) = 0.209, estimation accuracy (EA) = 79.883%). The combination of LiDAR data and LANDSAT ETM+ showed great potential to accurately estimate the canopy closure of the temperate forest. However, the model prediction capability needs to be further improved in order to be applied in larger spatial scale. More independent variables from other remotely sensed datasets, e.g. topographic data, texture information from high-resolution imagery, should be added into the model. These variables can help to reduce the influence of optical image, vegetation indices, terrain and shadow and so on. Moreover, the accuracy of the LiDAR-derived canopy closure needs to be further validated in future studies.     

华裔科学家研究新型免疫疗法？有望两年内攻克癌症

据英国《每日电讯报》9月20日报道，美国维克森林大学医学院的崔征博士近日在剑桥大学举行的抗衰老会议上公布了他在免疫细胞研究方面的新发现。即在不同人身上提取的免疫细胞在抗癌方面的能力大不相同，疗效可以相差近50倍。[第一段]     

不同修复措施对黄河源退化高寒草甸植物群落与土壤养分的影响

为了揭示退化高寒草甸逆向转变的驱动因子，通过野外调查和室内分析相结合的方法探究了黄河源不同修复措施（施有机肥F、免耕补播N、施有机肥+免耕补播FN）处理高寒草甸植物群落特征、土壤理化性质和两者相关性的变化规律，阐明不同修复措施对黄河源退化高寒草甸植物群落与土壤养分的影响。结果表明：免耕补播显著增加草甸物种丰富度指数（P<0.05）；施有机肥+免耕补播显著增加草甸植物盖度、总生物量、Shannon Wiener多样性指数和Pielous均匀度指数（P<0.05）。不同人工修复后草甸植物功能群地上、地下生物量变化趋势基本一致（除豆科）。和对照相比，莎草科，杂类草地上和地下生物量含量在N、FN处理分别降低83.04%、73.86%、30.43%、92.37%和96.51%、84.09%、85.68%、95.36%；禾本科地上和地下生物量含量在F、N和FN处理分别增加7.29%、23.45%、17.93%和6.04%、4.03%、10.52%；豆科地上生物量含量基本保持不变，地下生物量含量在F、N和FN处理分别降低24.43%、82.19%和42.61%。F显著增加土壤有机碳含量（P=0.033）；N显著降低土壤NO₃^--N含量（P=0.009）；FN显著降低土壤pH和增加土壤速效磷含量（P=0.024）；F和FN显著增加土壤含水量（P=0.000），N则显著降低土壤含水量（P=0.000）；F显著降低土壤容重（P=0.018）。相关性分析表明植物Shannon Wiener多样性和Pielous均匀度与土壤速效磷含量呈显著正相关（P=0.037；P=0.033），土壤有机碳和含水量与总生物量呈显著正相关（P=0.027；P=0.032），pH与盖度呈显著负相关（P=0.049）。冗余度分析结果表明土壤有机碳含量和含水量显著影响了植物群落结构特征，解释率分别为30.3%和19.7%。研究结果表明，因地制宜进行退化高寒草甸施有机肥+免耕补播修复措施，能够明显提高草地生产力，改善草甸植物群落及其土壤养分和水分环境。