几丁虫研究现状及展望

几丁虫是古生代海洋中一类重要的微体生物化石,迄今已有近百年的研究历史。作为一类有效的生物地层工具,几丁虫在奥陶纪和志留纪生物地层研究中发挥着重要作用,为早古生代油气-矿产资源勘探提供可靠的地层对比资料,还为一些重大地质-环境-生物事件的全球对比提供可靠依据,特别是那些缺乏笔石和牙形类的地层。然而,随着现代古生物学的快速发展以及几丁虫资料的不断积累,几丁虫研究目前正遭遇着瓶颈期,主要体现在:(1)受制于有限的技术手段及尚未形成规范的研究标准,不少早期建立的几丁虫分类单元存在着明显的问题,如描述简单、展示标本过少、光学显微成像无法很好地揭示壳表的形态特征等,使得后期相关属种的鉴定存在争议;(2)在全球古生物数据不断被数字化和可视化的进程中,几丁虫相关工作进展迟缓。目前尚未能对全球的几丁虫数据进行有效汇总,影响了几丁虫宏演化及生物地层学研究,同时也使得几丁虫古生物地理学与古生态学这类薄弱研究环节一直未能形成突破;(3)几丁虫的生物学属性近来虽有进展,但仍有争论,亟待寻求新的证据及思路以解决这一问题。为了能有效地解决这些问题,促进几丁虫学科的持续发展,建立一个涵盖系统分类、鉴定特征、标本影像、...     

生物地理学的新认识及其方法在多样性保护中的应用

近年来,众多分子证据和古生物学证据的出现促进了对生物地理学领域一些关键问题(如,扩散和隔离)的理解,并达成了较为统一的认识:1)扩散和隔离都是解释生物地理学格局的重要假说,并可能同时影响了生物的分布格局;2)历史生物地理学和生态生物地理学不是截然割裂的,两者结合起来有助于从不同层次上理解生物地理和生物多样性格局;3)不同的生物地理学研究方法应相互补充以揭示复杂的生物地理过程。学科思想的演变也使得生物地理学研究内容发生变化,本文还综述了当今生物地理学所关注的科学问题,并重点论述了生物地理学方法在生物多样性保护中的应用。     

全球标本数字化建设及共享发展趋势

标本数字化建设是生物多样性保护和利用的重要工作基础,通过标本数据的整合分析,在生物分类学、生态学、生物工程、生物保护、粮食安全、生物多样性评估、教学教育和人类社会活动等方面提供数据支撑。为了了解全球标本数字化建设工作的现状以及数据共享的策略与技术发展趋势,该文分别调查梳理了北美洲、南美洲、欧洲、非洲、亚洲和大洋洲地区的标本数字化和平台建设情况,对标本数据共享现状和趋势从数据使用协议、新技术新方法和公众科学等方面进行了对比和分析,并为中国国内的标本数字化工作提出了工作建议,包括:(1)加强标本数字化建设、管理和动态更新方面的协同机制建设,确保实物资源和数字化资源信息同步;(2)加强数据整理和发布,促进数据质量的提升,充分开放数据使用协议,减少数据使用的阻碍;(3)加强对新技术的学习和引入,特别是开源软件、机器学习和人工智能技术的应用,能够在标签快速识别、自动鉴定和属性数据提取等方面发挥作用;(4)加强区域和国际合作,推动数据的整合应用;(5)推动公众科学项目发展,促进野外采集、室内整理、在线纠错、数据产品研发等工作的开展。     

基于空间分析的保护生物学研究

 保护生物学家和生态学家早就认识到只有准确地辨识保护对象的空间位置、 范围、 及其相邻的关系(例如边缘)和连接度, 以及依存的地形和气候等生境条件, 才能发现生物种群和生境在空间的扩散与收缩、 增长与灭绝的动态, 揭示分布的格局, 从而系统、 全面地了解保护对象和生境的存在状态、 破碎程度和变化趋势, 进行有效的自然保护。 得益于新兴的空间分析技术, 保护生物学自20世纪90年代以来取得了很大的进步。基于空间分析的保护生物学研究是最近10年左右大力发展的新保护生物学的重要基础。 该文结合作者的研究工作,综述了基于空间分析的保护生物学项目, 探讨了保护生物学发展历史、 主要研究方法与应用、 以及今后的可能发展趋势。 在生物多样性的丰度和分布的空间解绎部分,通过综述世界保护监测中心的图解全球生物多样性的工作, 如国家尺度的生物多样性水平、 植物多样性的分布中心和维管束植物科的多样性等的空间分布 ,介绍了 Dobson等图示美国主要濒危植物、 鸟类、 鱼类和软体动物等4个主要类群在县(County) 为基本空间单位上分布的空间格局, 讨论了生物多样性空间解绎的意义。在第二部分用世界资源研究所的全球森林监测(Global forest watch)项目, 美国的国家保护缺失区分析(GAP analysis)项目, 美国林务局的无路自然区域(Roadless area)保护项目和加拿大自然审计(Nature audit)项目, 以及北美和东亚生物多样性空间分布的比较分析和生物入侵的空间分析等具体实例来说明生物多样性空间分布变化比较分析方法的应用。 过去20年来, 面向空间格局的生态学和保护生物学研究得到了快速的发展, 特别是空间格局的描述、 由地统计演变而成的空间统计、 地理信息系统、 基于个体(或栅格)的空间解绎模拟模型、 基于斑块(Patch)的种群理论及其发展(如复合种群理论, 源 汇模型等)等。在第三部分, 以美国森林破碎度空间格局分析和美国太平洋西北演替后期森林的空间格局分析为例, 介绍了空间格局分析在保护生物学中的应用。 同时介绍了澳大利亚保护生态学家Lindenmayer 和美国著名景观生态学家Franklin 2002年提出的模板(Matrix)保护理论,把保护的眼光不局限在面积不多而且分散的保护区中,应注意景观模板和保护区相邻的原生区域的综合保护, 这样将大大扩展保护的范围, 并且平衡保护与发展的关系。最后, 介绍了在保护生物学中已有一定应用的空间模型和模拟, 包括了空间解绎模型(Spatial explicit model)、 基于过程(Process-based)的空间模拟模型、 面向代理(Agent-based)的空间适应模拟模型(SWAM)以及与此有关的动态全球植被模型(DGVM)。 通过上面的讨论和综述, 预测一个新的保护生物学的分支: 空间保护生物学, 已经逐渐成熟问世, 这门基于现代信息技术和空间技术的新学科已经而且还将为全球生物多样性的研究和保育作出重大的贡献。     

贵州师范大学植物标本室的历史与沿革

自2017年参加“国家标本资源共享平台”植物子平台以来,贵州师范大学地理与环境科学学院植物标本室除了数字化植物标本以外,还挖掘、整理了贵州师范大学植物分类学、植物地理学的建设和发展历程。经过3年的艰苦努力,最后向中国数字植物标本馆(CVH)提供了10 044份信息齐全的植物标本。通过此次植物标本数字化工作,彻底摸清了贵州师范大学地理与环境科学学院植物标本的家底,盘活了标本室的库存,使得老一辈植物地理学家黄威廉等老先生60余年的科研成果重新展现在世人面前。通过植物标本的数字化工作,挖掘整理出老一辈精彩的植物标本采集史和学术故事。在标本数字化的过程中,学生和老师都对植物标本以及植物标本背后的故事有了新的认识,对植物标本数字化的重要性和必要性也有了更深的体会。     

生物多样性信息学研究进展

生物多样性信息学是一门蓬勃发展的新学科。它将现代的信息技术带入生物多样性及其相关学科的研究领域。它在生物多样性基础数据的数字化、模型工具和各种工具软件的开发、数据整合, 以及全球、地区和国家尺度生物多样性信息网络等多个方面的发展, 向我们展示了未来在全球范围内自由、免费共享生物多样性数据和信息, 以及人们行动起来共同关注、调查与监测野外生物多样性的前景。目前, 已有大量数字化的物种编目、标本馆标本、多媒体影像、研究文献等生物多样性基础信息可以通过互联网检索和利用。其中, 最值得关注的是一些成功的国际性研究项目, 如物种2000、全球生物多样性信息网络、生命条形码以及网络生命大百科全书。这些项目的成功不仅体现在对大量基础信息和数据的发布, 而且它们通过与生物多样性信息标准TDWG(Biodiversity Information Standards: TDWG)的合作, 推动了达尔文核心标准(Darwin Core)等一些重要的生物多样性信息标准的应用, 以及地区和国家性生物多样性信息节点的建立, 这些都为将来全球范围生物多样性信息的共享和数据交换奠定了重要基础。在数字化信息的基础上, 研究人员也开发了一些在特定研究领域应用的数据挖掘和模型工具, 例如基于数字化标本的地理分布预测工具MAXENT, 分类学专家知识管理的LifeDesk。公民科学理念的发展则向我们展示了公众和科学爱好者广泛参与以互联网为基础的生物多样性信息学研究活动。因此, 生物多样性信息学的发展前景广阔, 它将为我们实现全球保护战略目标, 应对生物多样性危机, 解决全球气候变化条件下生物多样性资源管理和利用建立坚实的信息基础。     

中国植物标本馆数字化发展的缩影——江苏省中国科学院植物研究所标本馆(NAS)

江苏省中国科学院植物研究所标本馆(NAS)是中国最早的植物标本馆之一,也是国内最早开展植物标本数字化的标本馆,其标本数字化发展经历了4个阶段: 20世纪80年代后期尝试的标本文字信息数字化的起步阶段; 20世纪90年代末的标本图像数字化和文字信息数字化规范阶段; 2004年以后的标本批量数字化与信息网络共享快速发展阶段; 2018年后的标本数字化信息维护与优化阶段。这一过程集中代表和反映了中国植物标本数字化的发展历程。此外,近年来开始了发掘和利用江苏植物标本的数字化信息工作,包括建设江苏省级数字植物标本馆、开发江苏省维管植物标本时空分布可视化系统、开展标本采集-入库过程数字化等。今后,将不断深化标本数字化的工作,以期形成有NAS特色的数字化植物标本馆。     

自采植物标本促进生物学教学改革

自采植物标本促进生物学教学改革＠何宝民￥安徽省淮海机械厂中学自采植物标本促进生物学教学改革何宝民（安徽省淮海机械厂中学,合肥２３００３１）生物学是研究生物的结构、功能、发生和发展规律的科学。对生物形态的观察、描述即是生物学最初的、最基本的,同时也是最重要的...     

中国高等植物数字化标本分析

传统上馆藏标本,主要用于植物分类学、植物资源学的研究。数字标本的出现将标本的使用拓展到从研究生物多样性时间空间分布到生态学和进化学理论、生物多样性保护、农业和人类健康等广泛领域。截至目前,从互联网上获取的采自中国的植物标本数量已有1 200多万份。该文通过整理和分析这些数据以了解中国植物标本的数字化精度、采集时间和采集地区规律以及采集空缺等状况。结果表明:中国标本采集形成了4个高峰,即20世纪30年代、60年代、80年代和21世纪初,中国植物标本采集和研究工作主要在20世纪50年代后由中国学者完成。标本采集地区覆盖度在省级较好,县级标本采集则很不平衡; 标本采集类群在科属层面覆盖率高,但近五分之一的物种采集不足; 标本的采集量既与植物分布幅度相关,也与采集地区的知名度、所获科研项目及采集者偏好有关。未来中国植物标本数字化方向应该在继续挖掘馆藏标本的同时,一方面开展对现有数字化标本信息再审核及补充,并加强与欧美大馆的信息共享以获取早期历史标本信息; 另一方面应用数字化标本信息分析结果,指导境内标本的精准采集,包括采集薄弱/空白地区、采集薄弱/空白属种的采集,以进一步增强实体标本馆能力,提高数字化标本质量,为进一步完善植物标本数字化和精准化采集提供依据,更好地服务科学和社会的发展。     

北京市典型公园外来入侵植物分布格局

近年来城市发展迅速,生境破碎化加剧,生物入侵的风险大大增加。外来入侵植物已入侵城市绿地生态系统,部分已成为城市公园生境中的优势种,占据本地植物生存空间、威胁本地植物生物多样性。为研究北京市公园外来入侵植物分布格局,以北京市4个不同功能区(核心区、拓展区、近郊区和远郊区)为研究区域进行外来入侵植物调查,基于19个典型公园的255个样方调查数据,对比不同功能区公园外来入侵植物组成和分布格局。调查共记录外来入侵植物40种,隶属于12科29属,其中菊科为优势科、一年生草本居多,牛膝菊(Galinsoga parviflora)和小蓬草(Erigeron canadensis)的频次和生态位宽度较大,分布较广泛,大狼杷草(Bidens frondose)和凹头苋(Amaranthus blitum)的优势度最大,资源竞争能力较强。外来入侵植物在拓展区公园的丰富度最高,核心区最低,对四个功能区的对比分析结果表明:(1)拓展区公园的外来入侵植物Shannon-Wiener多样性指数、丰富度和Pielou均匀度指数均显著高于核心区和远郊区,外来入侵植物Simpson指数则呈现出远郊区显著高于拓展区和近郊区的特征(P<0.05),本地植物则正好相反;(2)拓展区公园的外来入侵植物入侵强度系数(Invasion intensity index,III)最高,且显著高于核心区(P=0.008),其他功能区之间无显著差异;(3)核心区公园与其他三个区群落组成不同,其余三个功能区均较为相似。研究表明北京市公园外来入侵植物的丰富度除核心区以外整体上与城市化梯度呈正相关,核心区公园植物群落抵御外来入侵植物的能力较弱,拓展区公园植物群落中外来入侵植物丰富度高、分布均匀并处于优势地位,需及时治理。     

A deep learning-based approach for detecting plant organs from digitized herbarium specimen images

Herbarium specimens are excellent sources of botanical information to facilitate understanding and monitoring the evolution of plants and their effects on global climate change. Globally, many herbaria have undertaken digitization projects of herbarium specimens to preserve them and make them accessible in online repositories to botanists and ecologists. Automated detection of plant organs such as plant leaves, buds, flowers, and fruits on the digitized herbarium specimen images provides valuable information in various scientific contexts. We developed a deep learning approach based on the refined YOLO-V3 approach to detect plant organs within the digitized herbarium specimen images effectively. The proposed approach combines ResNet and DenseNet architectures to improve feature extraction capabilities. Also, a new scale of feature map is added to the existing scales to address the problem of YOLO-V3's low performance in detecting small plant organs. The experimental results demonstrate that our proposed approach can detect organs of different sizes within different specimens, where the precision and recall reached 94.2% and 95.5%, respectively.     

使用Biotracks 采集植物标本

Biotracks 是一款自然观察类的公众科学应用,目前已经被各类科学调查和自然观察项目广泛使用。该文利用Biotracks 的标本采集项目将野外采集的数据与标本馆的数字馆藏系统连接起来,使用户在手机上记录的信息可以被应用到标本馆的标本数字化中。这种方式不仅提升了数字标本的转录效率,而且从根本上改变了整个标本收集流程中的数据整合方式,使得标本从采集到收藏的各个环节都能获得高质量的效率提升。同时,新的标本收集模式还能自然地将标本的野外照片与数字标本融为一体,从而使得传统标本原本很难呈现的颜色、行为、立体结构、环境等信息最终可以通过数字标本再次展现给研究者。这在信息维度上不仅拓展了传统标本的内涵,结合公众科学,未来还有望进一步延伸馆藏标本鉴定和讨论的时空范围。此外,公众科学在解决标本馆问题中所展现出来的潜质,为重新审视标本馆的领域价值提供了新的视角。     

植物模式标本数据整合新的机遇与挑战

命名模式是分类群名称永久依附的成分,在分类学研究中有不可替代的价值。中国复杂的植物采集历史以及对中国植物标本开展研究的单位各异,导致我国植物模式标本零散分布于全球各大标本馆,给分类工作的开展带来了极大的困难。标本数字化的开展为模式标本数据整合提供了新的机遇,同时也给我们带来了人名和地名标准化以及模式类型确认等方面的挑战。我国于2006年开始对模式标本数据进行收集和整理,迄今已完成国内外20余家标本馆9万余条标本数据的收集。模式考证和模式类型清理是我们下一步亟须开展的工作,同时我们应将地名变更资料、人名考证资料进行整合并建立相应的数据库以推动模式标本数据的标准化。这将在很大程度上有助于我们摸清中国模式标本的家底。     

Applications of computer vision and machine learning techniques for digitized herbarium specimens: A systematic literature review

Herbaria contain the treasure of millions of specimens that have been preserved for several years for scientific studies. To increase the rate of scientific discoveries, digitization of these specimens is currently ongoing to facilitate the easy access and sharing of data to a wider scientific community. Online digital repositories such as Integrated Digitized Biocollection and the Global Biodiversity Information Facility have already accumulated millions of specimen images yet to be explored. This presents the perfect time to take advantage of the opportunity to automate the identification process and increase the rate of novel discoveries using computer vision (CV) and machine learning (ML) techniques. In this study, a systematic literature review of more than 70 peer-reviewed publications was conducted focusing on the application of computer vision and machine learning techniques to digitized herbarium specimens. The study categorizes the different techniques and applications that are commonly used for digitized herbarium specimens and highlights existing challenges together with their potential solutions. We hope this study will serve as a firm foundation for new researchers in the relevant disciplines and will also be enlightening to both computer science and ecology experts.     

Macrophenology: insights into the broad-scale patterns,drivers, and consequences of phenology

Plant phenology research has surged in recent decades, in part due to interest in phenological sensitivity to climate change and the vital role phenology plays in ecology. Many local-scale studies have generated important findings regarding the physiology, responses, and risks associated with shifts in plant phenology. By comparison, our understanding of regional- and global-scale phenology has been largely limited to remote sensing of green-up without the ability to differentiate among plant species. However, a new generation of analytical tools and data sources—including enhanced remote sensing products, digitized herbarium specimen data, and public participation in science—now permits investigating patterns and drivers of phenology across extensive taxonomic, temporal, and spatial scales, in an emerging field that we call macrophenology. Recent studies have highlighted how phenology affects dynamics at broad scales, including species interactions and ranges, carbon fluxes, and climate. At the cusp of this developing field of study, we review the theoretical and practical advances in four primary areas of plant macrophenology: (1) global patterns and shifts in plant phenology, (2) within-species changes in phenology as they mediate species' range limits and invasions at the regional scale, (3) broad-scale variation in phenology among species leading to ecological mismatches, and (4) interactions between phenology and global ecosystem processes. To stimulate future research, we describe opportunities for macrophenology to address grand challenges in each of these research areas, as well as recently available data sources that enhance and enable macrophenology research.     

高校新型植物标本馆的建立与发展——以河南农业大学植物标本馆为例

高校标本馆作为重要的科普和教学实践基地,是连接大学与社会的桥梁,在提升高校社会影响力和加快高校发展中起着重要作用。目前,高校标本馆普遍存在经费少和缺乏管理等问题。如何立足高校现状,有效解决标本采集和标本数字化过程中耗时耗力的难题,建设具有地方特色的新型植物标本馆,是高校标本馆建设关注的焦点之一。该文以河南农业大学植物标本馆新馆建设为例,介绍了河南农业大学标本馆成立以来,充分发挥高校的人力资源优势,让学生通过实验课或野外实习积极参与新型植物标本馆的建设,基本实现了标本采集、制作、鉴定和数字化的同步进行。在这一过程中,既有效锻炼了学生能力,加深了学生对植物形态的认识,发挥了植物标本馆在教学、科学研究及科学普及中的积极作用,又极大地丰富了标本馆馆藏量,有效地促进了高校新型植物标本馆的发展。     

Cell biology, chemogenomics and chemoproteomics

The scientific techniques used in molecular biological research and drug discovery have changed dramatically over the past 10 years due to the influence of genomics, proteomics and bioinformatics. Furthermore, genomics and functional genomics are now merging into a new scientific approach called chemogenomics. Advancements in the study of molecular cell biology are dependent upon "omics" researchers realizing the importance of and using the experimental tools currently available to cell biologists. For example, novel microscopic techniques utilizing advanced computer imaging allow for the examination of live specimens in a fourth dimension, viz., time. Yet, molecular biologists have not taken full advantage of these and other traditional and novel cell biology techniques for the further advancement of genomic and proteomic-oriented research. The application of traditional and novel cellular biological techniques will enhance the science of genomics. The authors hypothesize that a stronger interdisciplinary approach must be taken between cell biology (and its closely related fields) and genomics, proteomics and bio-chemoinformatics. Since there is a lot of confusion regarding many of the "omics" definitions, this article also clarifies some of the basic terminology used in genomics, and related fields. It also reviews the current status and future potential of chemogenomics and its relationship to cell biology. The authors also discuss and expand upon the differences between chemogenomics and the relatively new term--chemoproteomics. We conclude that the advances in cell biology methods and approaches and their adoption by "omics" researchers will allow scientists to maximize our knowledge about life.     

植物标本标签设计的原则及R程序包herblabel

植物标本是分类学、生态学和分子生物学最重要的凭证之一。标本的采集和鉴定信息需清晰、准确、美观地展示和保存于标本标签中, 不能有歧义以及拼写错误。在标签的制作过程中, 数据输入的方式要简单、直接, 标签文件生成过程中最好能自动分析错误, 且在打印之前要便于修改和调整。本文探讨了打印植物标本标签的若干原则以及注意事项, 并介绍了用R语言编写的herblabel程序包生成植物标本标签以及鉴定标签的过程。herblabel程序包基于Darwin Core和CVH5.0数据交换标准, 可快速批量生成几种样式的RTF标签, 且标签简洁、美观, 易于编辑。herblabel程序包具有检查地点完整程度, 学名拼写和接受状态, 科、属在APG等新系统下的对应关系等功能, 可有效减少数据录入过程中产生的错误。此外, 本程序包在打印标签时使用的是基于Darwin Core标准保存的标本数据库, 不仅方便统计和管理, 也可以直接用于全球生物多样性信息网络(GBIF)数据共享或者数字植物标本馆的建设。该程序包可显著提高植物标本馆标本制作、管理和信息录入的工作效率, 减轻工作人员的负担, 并在植物生物多样性编目中发挥重要作用。