群体成员大小差异对不同生境鲤科鱼类集群行为的影响

为研究群体成员大小差异对不同喜好生境鱼类集群行为特征的影响, 实验分别以鳊(Parabramis pekinensis)和中华倒刺鲃(Spinibarbus sinensis)幼鱼为实验对象, 比较分析4尾等大小(E)和不等大小(2大2小, NE)实验鱼群体的自发游泳速度、空间分布以及对恐吓刺激反应等集群行为参数的差异。结果显示: (1)和鳊相比, 中华倒刺鲃有更高的自发游泳速度、速度同步性和排列方向的极性, 但二者对恐吓刺激的反应率及反应的协调一致性相似; (2)当群体成员大小出现差异时, 两种鱼群体排列方向的极性不受影响, 且大小个体成员间的速度及其同步性均没有差异, 但整体的速度同步性与等大小群体相比有所下降; (3)个体间距离数据显示, 个体大小差异不会影响两种鱼群体的凝聚力; (4)群体成员在两种鱼群中偏好位置不同, 当群体成员大小不同时, 大个体成员更偏好占据领头鱼位置; (5)群体成员大小的差异导致两种鱼对刺激的反应率下降。研究表明: 中华倒刺鲃具有更高的活跃性、更好的群体运动的协调性, 可能与其流水生境相关; 当群体成员大小出现差异时, 成员不分大小在整体上协调运动的速度和方向, 并保持群体有较高的凝聚力, 但两种鱼类自发游泳速度调整策略截然不同(鳊大小个体速度妥协趋同, 而中华倒刺鲃低速个体速度提高); 群体成员大小差异导致鱼群对恐吓刺激的反应率有所下降, 可能原因包括体形差异导致的社会因素造成敏锐性下降、信息交流效率受阻和(或)集群收益代价出现分化影响一致决策的形成等。     

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。     

烟气脱硫石膏对滨海农耕土壤磷素形态组成的影响

为探明不同烟气脱硫石膏施用量对滨海农耕土壤中的全磷、有效磷、无机磷组分等的影响,通过田间试验的方式,分别在试验区土壤中施加0t/hm~2、15t/hm~2、30t/hm~2、45t/hm~2烟气脱硫石膏。研究结果表明:与对照组相比,各处理组的土壤全磷含量无显著差异,而土壤中的有效磷和渗滤液中的可溶性磷含量则随着烟气脱硫石膏施入量的增加而降低;施入烟气脱硫石膏后农耕土壤中无机磷含量显著增加,其中又以磷酸钙盐含量的增加为主,磷酸钙盐中的Ca2-P、Ca_8-P和Ca_10-P含量分别增加了30.8%—68.9%、35.2%—66.3%和7.3%—17.8%。烟气脱硫石膏的施用促进了植物的生长发育,有效磷的降低和无机磷组分中磷酸钙盐的增加并未影响到植物对磷素的吸收。因此,烟气脱硫石膏能有效地固定滨海农耕土壤中的溶解态磷,控制土壤过量磷素向水体迁移,降低附近水体富营养化发生的机率,保障区域水体生态系统环境安全。     

The Characterisation of Residual Strain in Ensis siliqua Shells

1 Introduction Molluscan species exhibit a range of morphologies associated with their particular function and habitat. The razor clam (Ensis siliqua) is a bivalve mollusc, usually found in fine sands, that burrows up to depths of 20 fathoms (～36 m)[1]. The species is found in several coastal regions of the British Isles, the Norwegian Sea, the Baltic south, the Iberian Peninsula, the Mediterranean and along the Atlantic coast of Morrocco[2]. The protec- tive outer shell, which is often …     

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.     

野大豆(Glycine soja)叶绿体的光谱及其激子能量转移

野大豆叶绿体在低温(77K)时出现三条荧光发射谱带,它们来源于不同的色素蛋白复合体。 在纳秒脉冲激光激发下,捕光天线色素的相对荧光量子产额,随激光强度的增加有明显下降现象。用激子理论和动力学方程讨论和计算了激子扩散参量。指出激子转移是随机的,非相干的。     

电刺激迷走神经对大鼠脑缺血后轴突再生及RGMa表达的影响

本研究拟探讨电刺激迷走神经对大鼠脑缺血/再灌注(I/R)损伤后轴突再生和排斥性导向因子A(RGMa)蛋白表达的影响。首先,准备成年雄性SD (Sprague-Dawley)大鼠36只,并随机分成假手术组(Sham组)、脑缺血/再灌注组(I/R组)和迷走神经电刺激组(I/R+VNS组)。随后,构建大脑中动脉阻塞(MCAO)模型,并进行右侧颈部迷走神经电刺激,然后进行神经功能评分,通过Western blotting法检测迷走神经电刺激对脑缺血侧皮质和海马组织中RGMa表达的影响,利用免疫组织化学实验检测迷走神经电刺激对脑缺血侧皮质和海马组织细胞中RGMa和轴突生长标记神经微丝蛋白200 (NF200)蛋白表达的影响。与I/R组相比,迷走神经电刺激可以明显改善神经功能(p0.01);与Sham组相比,I/R组脑缺血侧皮质和海马中NF200蛋白表达明显降低(p0.01),而RGMa蛋白的表达明显增加(p0.01);与I/R组相比,迷走神经电刺激处理组脑缺血侧皮质和海马中NF200蛋白表达明显升高(p0.05),而RGMa蛋白的表达明显降低(p0.01)。上述结果表明电刺激迷走神经可以明显改善大鼠脑缺血/再灌注损伤后神经功能缺失,其机制可能与抑制RGMa表达进而促进轴突再生有关。     

《自然》：电刺激能唤醒处最小意识状态者脑部意识

美国科学家近日通过向大脑中植入电极，成功地使一位因伤陷入最小意识状态（minimally conscious state）达六年之久的患者辨认出了指定物体，并能做出准确的手势。该项研究有望对处于最小意识状态的病患提供新的治疗方法，大脑皮层严重受损但其它关键部位保存完好的患者可能受益。相关论文发表在8月2日的《自然》杂志上。