种间竞争的一个新的数学模型—对经典的Lotka—Vol—terra竞争方程的扩充

本文根据营养动力学理论,建立了一类种间竞争的新的数学模型:它是单种群增长的Cui-Lawson模型,在种间竞争上的推广。新的种间竞争模型克服了经典的种间竞争的Lotka-Volteira方程的局限与不足,具有更广泛和复杂的行为,并在特殊条件下以Lotka-Volterra竞争方程为其特例。因此,新的种间竞争的数学模型是更一般的解释性模型,是对经典的Lotka-Voterra竞争方程的扩充。     

高中生物学基于合作学习的数学建模教学案例

为突破杂合子连续自交及随机交配繁衍后代比例的数学建模问题,设计了合作学习的课例,分享了学生成果,评价了文献表述,表明合作学习是学生全面发展的重要途径,数学建模是学生科学思维的训练平台。     

蛋白质结构比较的微分几何方法

本文提出了一种利用蛋白质主链结构的微分几何描述实现蛋白质结构比较的新方法,即用主链的曲率和扰率刻划蛋白质结构有局部构象,再按动态规划算法实现最佳比较。通过对珠蛋白,天冬氨酸蛋白酶和丝氨酸蛋白酶的多重比较表明这个方法既适用于近缘同源蛋白又适用于近缘同源蛋白又适用于远缘同源蛋白的结构比较。     

北京东灵山地区植物群落多样性研究 Ⅹ.不同尺度下群落样带的β多样性及分形分析

选取不同尺度,采用β多样性指数和分形分析方法对东灵山暖温带森林样带上群落多样性随海拔梯度的空间变异规律进行了研究。结果表明,１）Ｃｏｄｙ指数揭示出乔木层在取样尺度２０ｍ和灌木层在取样尺度８０ｍ时,随海拔梯度变化呈明确的物种替代规律性;乔木层和灌木层在同一地点的物种替代速率具有互补性;群落多样性的空间变异在样带的起始（山底）和终止（山顶）地段较高。２）笔者提出的群落结构变异（ＣｏｍｍｕｎｉｔｙＳｔｒｕｃｔｕｒｅＶａｒｉａｔｉｏｎ,ＣＳＶ）指数介于０～１之间,作为Ｃｏｄｙ指数的改进,它对群落多样性沿环境梯度变化的揭示更接近于实际情况;ＣＳＶ指数分析显示乔木层在＞４０ｍ取样尺度,灌木层＞２０ｍ取样尺度群落结构出现明确变异规律;物种丰富度（Ｃｏｄｙ指数）和群落结构（ＣＳＶ指数）变化规律性的表现尺度（取样尺度）不同。３）分形分析的结果,乔木主林层在２００ｍ内不同尺度间不存在相关规律,乔木更新层只在＜４０ｍ尺度显示出尺度依赖性,灌木层的尺度依赖特征则表现为小尺度变异显著而较大尺度上变异程度降低;乔木更新层与灌木层的异质性规律发生显著变化（拐点）的尺度不同,分别为４０ｍ和９０～１００ｍ。同时,还对群落学研究中的取样尺度问题进行了探讨。     

云南丽江古人类股骨的形态结构

1960年,在云南省丽江市发现了三根古人类股骨,通过地层观察,仅PA108可归为更新世晚期。前人对PA108做了初步报导,为了进一步了解丽江人股骨的演化分类地位和东亚早期现代人股骨形态变异,本文对PA108的内外结构进行了详尽的分析。研究发现,PA108具有明显的早期现代人特征,即明显的股骨粗线、骨干中部后侧骨密质最厚和中部横断面轮廓形状偏椭圆。PA108标本也有一定的特殊性,体现在骨干中近端和中部骨密质厚度分布上,这可能与其股骨嵴发育较弱有关,这一特征也导致了PA108与其他东亚早期现代人之间的形态差异,这些形态变异进一步扩大了目前已知的东亚地区早期现代人变异范围。同时,在采用骨密质厚度分布模式进行分类时,建议关注股骨骨干中部骨密质最厚部位。     

森林-农业景观格局变化的社会-生态系统模拟模型方法进展

社会-生态系统（SES）模拟模型是景观格局分析和决策的有效工具,能表征景观格局变化的社会-生态效应及景观决策的复杂反馈机制。文献综述了森林-农业景观格局的SES模型方法进展发现：（1）多数模型对景观过程与社会经济决策的反馈关系分析不足;（2）应集成多种情景模拟和景观效应分析方法,完善现有SES模型的理论方法基础;（3）通过集成格局优化模型和自主体模型会有效改进SES模型功能,具体途径包括：集成情景-生态效应的景观格局模拟方法、完善景观决策的理论基础、加强集成模型的不确定性分析、降低模型复杂性和综合定性-定量数据等。研究结果有助于理解多尺度森林-农业景观格局在社会-生态系统中的重要作用,能更好地支持跨学科集成模型开发与应用。     

不同水深养殖栉孔扇贝的形态测量学研究和比较

为了探究远岸深水海区和近岸浅水海区养殖的栉孔扇贝(Chlamys farreri)形态上的差异, 运用传统形态测量学和几何形态测量学的方法, 对来自近岸浅水海区(15 m水深)和远岸深水海区(30 m水深)底栖养殖的2龄栉孔扇贝进行形态测量学研究和比较分析。结果表明: 深水养殖的栉孔扇贝的壳高(SH)、壳长(SL)和壳宽(SW)都极显著大于浅水养殖的栉孔扇贝(P<0.01); 通过界标点(Landmarks)和半界标点(Semi-landmarks)的方法, 及广义普鲁克分析(GPA)、主成分分析(PCA)和典型变量分析(CVA), 结果表明深水养殖的栉孔扇贝的整体壳形尺寸大于浅水养殖的栉孔扇贝, 除去尺寸大小因素后两者的壳耳和壳体扇形边缘存在显著差异。文章为栉孔扇贝深水养殖的选育和增养殖工作提供基于形态学研究的理论依据, 同时比较分析了传统形态测量学和几何形态测量学的原理和分析方法, 为研究生物体形态差异时选择合适的研究方法提供新参考。     

利用机器学习提高M. jannaschii酪氨酰tRNA合成酶底物特异性分子建模预测的准确度

设计结合不同化学结构底物的酶结合袋是一个巨大的挑战. 传统的湿实验要筛选成千上万甚至上百万个突变体来寻找对特定配体结合的突变体,此过程需要耗费大量的时间和资源. 为了加快筛选过程,我们提出了一种新的工作流程,将分子建模和数据驱动的机器学习方法相结合,生成具有高富集率的突变文库,用于高效筛选能识别特定底物的蛋白质突变体. M. jannaschii酪氨酰tRNA合成酶（Mj. TyrRS）能识别特定的非天然氨基酸并催化形成氨酰tRNA,其不同的突变体能够识别不同结构的非天然氨基酸,并且已经有了许多报道和数据的积累,因此我们使用TyrRS作为一个例子来进行此筛选流程的概念验证. 基于已知的多个Mj. TyrRS的晶体结构及分子建模的结果,我们发现D158G/P是影响残基158~163位α螺旋蛋白骨架变化的关键突变. 我们的模拟结果表明,在含有687个突变体的测试数据中,与随机突变相比,分子建模和打分函数计算排序可以将目标突变体的富集率提高2倍,而使用已知突变体和对应的非天然氨基酸数据训练的机器学习模型进行校准后,筛选富集率可提高11倍. 这种分子建模和机器学习相结合的计算和筛选流程非常有助于Mj.TyrRS的底物特异性设计,可以大大减少湿实验的时间和成本. 此外,这种新方法在蛋白质计算设计领域具有广泛的应用前景.     

几何形态计量学在昆虫自动鉴定中的应用与展望

几何形态计量学着重研究的是生物形态的拓扑结构信息,不受标本大小和形状变化的影响,是进行昆虫自动鉴定的一个新的手段。本文首先介绍了传统形态计量学和几何形态计量学两种昆虫自动鉴定的方法,并着重介绍了轮廓分析法和标志点分析法等几何形态计量学的分析方法,以及目前开发的几何形态计量学昆虫自动鉴定软件,简述了该方法应用于昆虫自动鉴定的工作流程,最后对几何形态计量学在昆虫自动鉴定方面的未来发展进行了展望。     

物理知识在生物解题中的应用

在高中生物教学中我们可以发现,生物学科和物理学科联系密切,很多生物知识可以运用物理学科知识进行解释和解答,本文从日常的教学中罗列一些物理学科知识运用于生物解题的例子,希望能为同仁提供参考,达到举一反三的作用。