《城市生态进化动力学的复杂性》

  • 来源专题:外来生物入侵
  • 编译者: 刘小燕
  • 发布时间:2020-11-05
  • 城市化通过改变维持生命的基本生态学和进化进程之间的相互作用和反馈,从而改变地球的生态系统。城市中的人们通过同时改变参与者和生态进化活动的舞台来改变生态进化活动。城市化改变了土地表面、小气候、栖息地连通性、生态网络、食物网、物种多样性和物种组成。这些环境变化可能导致野生种群的表型、遗传和文化构成发生变化,从而对生态系统功能和大自然为人类社会提供的基本服务产生重要影响,比如营养循环、授粉、种子传播、粮食生产、水和空气净化等。理解和监测由城市化导致的进化变化对制定实现可持续发展的战略至关重要。在本文中,我们提出要理解这些动态需要对城市化地区进行严格的描述,将其视为快速进化的、紧密耦合的人与自然系统。我们探讨了城市化的新兴特性如何跨越空间和时间影响生态进化动力学。我们确定了5个主要城市变化驱动因素—栖息地改变、连通性、异质性、新型干扰和生物相互作用,并强调了城市化驱动的生态进化变化对自然和人类贡献的直接影响。然后,我们探讨了五个新兴的复杂性—景观复杂性、城市不连续性、社会生态异质性、跨尺度交互、遗产和时滞,这些都需要在未来的研究中解决。我们提出演化的元社区概念为研究城市生态进化动力学提供了一个强大的框架。

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    • 来源专题:战略生物资源
    • 编译者:李康音
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    • 2024年1月17日,芝加哥大学Arvind Murugan、Jackson O’Brien联合加州理工学院Erik Winfree、Constantine Glen Evans在Nature上发表题为Pattern recognition in the nucleation kinetics of non-equilibrium self-assembly的文章。 该研究表明了多样性自组装中的模式识别现象,发现高维浓度模式可以类似于神经网络计算进行辨别和分类。研究者设计了一组917个DNA片段,能够以三种不同方式自组装,使竞争性的核化过程对高浓度片段的共定位程度产生敏感影响。通过在计算机中进行训练,系统能够正确分类一组18个灰度30×30像素图像,并通过实验证实了这一结果的鲁棒性。文章提到,这一现象可能不仅局限于自组装,还可能应用于细胞内的分子折叠过程和多组分凝聚物的相界限。将核化视为一种机器学习模型,文章探讨了决策表面复杂性与底层自组装物理特性之间的关系。 此外,文中还提到了温度在模式识别速度、准确性和复杂性之间的权衡,并对将核化作为机器学习模型引发的问题进行了探讨。总体而言,这项工作揭示了在多组分自组装中产生复杂信息处理的新现象,为高维分子系统中的可编程和可学习相界限提供了启示。
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