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上海交通大学安渊团队揭示果胶乙酰酯酶MsPAE12调控紫花苜蓿分枝形成的分子机制

上海交通大学安渊团队揭示果胶乙酰酯酶MsPAE12调控紫花苜蓿分枝形成的分子机制      近日,上海交通大学农业与生物学院安渊教授团队在Plant Physiology在线发表了题为“PECTIN ACETYLESTERASE12 regulates shoot branching via acetic acid and auxin accumulation in alfalfa shoots” 的研究论文。该研究揭示了紫花苜蓿果胶乙酰酯酶MsPAE12调控苜蓿分枝形成的分子机制,并发掘到抑制MsPAE12表达的转录因子MsNAC73,建立了MsNAC73-MsPAE12-乙酸-生长素调控苜蓿分枝形成的通路。      紫花苜蓿是广泛栽培的豆科牧草,营养价值高,经济效益好,其分枝的多少直接决定了苜蓿的株型和产量。果胶乙酰酯酶(PECTIN ACETYLESTERASE,PAE)是植物中一类重要的细胞壁果胶修饰酶,广泛参与植物的生长发育及生物胁迫响应调控。MsPAE12定位于细胞膜,在顶芽中高表达;超表达(12OE)和RNAi干扰(12RNAi)表达MsPAE12发现,MsPAE12以细胞壁果胶为底物水解乙酰酯键,从而降低苜蓿顶芽中乙酸(AA)、色氨酸(TRP)和吲哚丙酸(IPA)含量,抑制IAA合成通路MsTAA1, MsTAR2 和MsYUCC4的表达。作为生长素合成的前体物质,乙酸含量的减少抑制了苜蓿顶芽生长素的合成(图1 A-B, D-H),从而促进苜蓿分枝的形成,但株高并未受到抑制,因此,产量明显增加;外源添加乙酸、IAA和IAA合成/运输抑制剂获得与转基因苜蓿一致的结果和分枝表型。进一步研究发现,植物中特有的NAC转录因子MsNAC73直接与MsPAE12基因启动子结合,抑制其表达。过表达MsNAC73(73OE)促进乙酸和IAA的合成,抑制苜蓿分枝的形成 (图1 C, I)。图1 MsNAC73-MsPAE12模块调控苜蓿分枝形成      上海交通大学农业与生物学院已毕业博士生樊娜娜为论文第一作者,安渊教授为通讯作者,苏连泰博士后、吕爱敏博士后、文武武博士后、博士生高鲤、硕士生游翔凯及周鹏副教授等参与了研究工作。该研究得到科技创新2030重大项目、国家自然科学基金等项目资助。       原文链接:https://doi.org/10.1093/plphys/kiae071

PNAS: 人工智能与生态学的协同未来

PNAS: 人工智能与生态学的协同未来NewEcologist 生态学家      生态学和人工智能领域的研究都致力于对复杂系统的预测性理解,而复杂系统的非线性则来自多维度的相互作用和多尺度的反馈。一个世纪以来,计算和生态学研究取得了独立、不同步的进展;然而,在全球变化的背景下,两个学科迫切需要有意识地协同合作,以应对当前的社会挑战。这些挑战包括理解系统级现象的不可预测性以及快速变化的地球上的恢复力动态。在此,本文强调生态学与人工智能融合研究范式的前景和紧迫性。即使使用当今最著名的人工智能技术:深度神经网络,也很难对生态系统进行全面、整体的建模。此外,生态系统具有突发性和恢复的行为,这可能会激发新的、稳健的人工智能架构和方法。本文将举例说明生态系统建模方面的挑战如何从人工智能技术的进步中获益,而人工智能技术本身也受到了其所要建模的系统的启发。这两个领域在向这种融合发展的过程中相互启发,尽管是间接的。本文强调需要更有目的性的协同,以加快对生态恢复力的理解,同时建立现代人工智能系统目前所缺乏的复原力。持续存在的认识论障碍将受益于两个学科的关注。成功融合的意义不仅在于推动生态学科的发展或实现人工通用智能--它们对于在不确定的未来持续发展和繁荣都至关重要。      要应对多种相互关联的现象,包括疾病爆发频率的增加、全球生物多样性的指数级损失以及气候变化的深远影响,了解生态至关重要。这些危机都有一个共同点:它们产生于复杂系统的扰动,而复杂系统的高维度支撑着难以预测的非线性动态。人工智能的进步有可能改变我们对生态系统的理解。同时,生态系统本身也是推动人工智能进步的动力。在多尺度、依赖环境和观测不完全的生态系统中普遍存在的挑战提供了一系列问题,通过这些问题,人工智能更接近于实现其全部潜力。预测和有目的地管理对自然复杂系统的扰动所造成的结果是我们这个时代面临的一项巨大挑战,它要求人工智能与生态科学大胆地协同融合,以实现更全面的理解,从而为行动提供依据——创造系统智慧,实现具有恢复能力的未来(图 1)。▲图1 | 数据、信息、知识和智慧之间相互联系的示意图。      数据反映了原始观测或测量结果(例如,卫星数据,如特定地点的海面温度(SST)),而将这些测量结果综合成有意义的形式则构成了信息(例如,以时间序列图的形式为 SST 测量结果提供空间或时间背景)。知识增加了背景,提供类似的例子或与其他知识系统进行比较(例如,一些海洋生物会经历热应力)。最后,智慧会考虑所有这些因素以及社会或文化价值,以评估可能采取的行动(例如,限制碳排放以减轻气候变暖的有害影响)。箭头表示机器学习(ML,蓝色)和生态系统研究(黄色)如何在此框架内建立联系。ML 可以将数据转化为信息,但也可以绕过信息步骤,直接进行推理,并将其作为知识传达。相比之下,生态学的双向箭头代表了对数据收集过程的迭代反馈,以便通过统计建模和假设完善来实现知识。如果我们能将各学科的优势结合起来,明确识别偏差,管理不确定性和不同的认知方式,尤其是在信息和知识层面,那么人工智能和生态系统科学的有意协同进步可能会促进对复杂系统功能的更深入理解、预测和保护。      正如人类从数据中学习模式以建立对系统的智能思考一样,人工智能是现代人工智能的基础,其近似目标是在特定领域执行任务或做出决策。将人工智能工具应用于生态领域,大大提高了我们量化以前无法量化或难以观察的现象的能力,并为更快、更准确地预测生态系统提供了可能。最近的例子包括通过摄像头和声学数据研究生物与其环境之间的相互作用;将地球系统卫星数据提炼为有意义的生态功能(如生产力);通过深度学习和姿势估计分析动物行为;利用生物信息学预测和验证新病毒是否能够感染人类;以及哪些动物物种最有可能携带这些病毒。      这些都是"AI for Ecology"的例子--将现有的人工智能工具应用于生态问题。然而,生态科学启发人工智能新范式的另一个方向也同样重要。人工智能研究的终极目标是实现人工通用智能(AGI),能够推断和推理其他领域和系统,与人类智能类似。AGI 很可能需要将数据驱动的 ML 与表现和推理不同知识类型的新方法结合起来,以应对对无模拟未来进行可信预测的挑战,例如我们在瞬息万变的地球上所预测的未来。从根本上改变人工智能与生态研究相互推动的方式,可能有助于应对这些挑战。      本文发现,生态学研究与人工智能研究的融合即将到来,而生态学研究历来落后于人工智能和计算科学的发展(图 2)。这种融合寻求新的思维范式,以支持对未观察到(或无法观察到)的系统和未来进行智能推断。本文的论点超出了 "AI for XX"范式,即简单地将人工智能应用于XX领域。向共同生产、融合研究的转变有可能推动下一代人工智能的进步和对生态的理解。▲图2 | 生态建模中计算方法的弧线(黄色)落后于计算方法本身的发展(蓝色),但已接近趋同。      两种科学认识文化的融合将有助于这种趋同。生态学的主要目标是理解跨越物理和生物的复杂系统。这种理解通常体现在数学模型中,数学模型反映了我们对产生可观测结果的协同作用机制的假设。但是,生态学既不会屈服于 "数学的不合理有效性"(如纯物理现象),也不会屈服于 "数据的不合理有效性"(如某些生物现象)。简单的数学方程无法完全捕捉到生态系统的本质。同样,复杂的 ML 模型也不能很好地概括意外扰动带来的非线性--ML 模型从数据中获得算法理解,而这些数据往往是关于一个特定系统的。此外,由于生态学研究的目标不仅仅是预测,而是对复杂系统的现象学和机理的理解,因此生态学家在不同尺度上使用各种建模技术,这些建模技术以系统级的整体方式连贯地捕捉突发特性,有利于进一步的研究。这种方法与人工智能研发形成了鲜明对比,在人工智能研发中,多个模型之间的冲突并非不可取,因为这些模型只是用于预测(哪个模型表现最好),而不是用于解释(为什么一个模型比另一个模型表现更好)。例如,人工智能中的大型语言模型会显示出小型语言模型所不具备的新兴行为,但目前的人工智能技术却无法解释这些行为。生态系统研究的工作方式是优先了解我们所观察到的数据的生成机制,这可以推动人工智能研究人员将重点放在能够更深入地了解这些观察到的现象背后的原因的方法上--系统中的哪些定量变化会导致系统行为的定性变化。       生态系统的一个重要新兴行为--如果可以说是一种智能--就是它们对扰动的惊人恢复力。这种特性进一步表明,生态学是人工智能的灵感源泉,而人工智能在为神经启发式人工智能的现有脆性智能注入弹性方面只取得了喜忧参半的成功。因此,不仅是不同的、综合的生态系统建模方式有助于推动人工智能研究,而且生态系统本身也能为人工智能的稳健多尺度架构提供灵感。[这与量子化学和量子计算之间的协同关系不谋而合。]      通过共同开辟一条相互交织的研究道路,人工智能和对生态的理解能够很好地相互促进,超越每个学科独立完成的领域。在未来,人工智能研究发展与生态学研究的协同作用将推动人们在与社会需求相关的时间和空间尺度上理解复杂的生态系统。下面,本文将介绍人工智能研究的现状(第 1 节)。本文简要追溯了生态系统建模的历史,直至目前深度神经网络的使用(第 2 节),并阐述了人工智能与生态学融合研究的机遇。然后,本文将举例说明这种融合研究范式,探讨生态学研究如何推动人工智能的发展(第 3 节)、人工智能如何推动生态学的发展(第 4 节),以及开展协同研究以加快相互发现和发展的机会(第 5 节)。最后,本文确定了人工智能和生态学学科应解决的一些不同和共同的偏见,并强调了一些共同的机会,以便更负责任地开发和部署人工智能(第 6 节)。        1. 人工智能:技术现状      在过去的 10 年中,深度神经网络(又称深度学习)因其强大的建模能力而成为人工智能的代名词。本文所熟知的成功案例包括:通过放射成像获得更准确的临床诊断,以及用于自动驾驶汽车技术的日益快速的分析和决策。2022 年 12 月,基于深度学习的语言模型 ChatGPT 显示了深度学习模型迅速扩展的潜力。深度神经网络是 ML 的一个子领域。ML 的智能来源于数据中的模式,无论是表格数据、时间序列、图像还是文本。其目标是将这些数据中的模式推广到新的未见数据点上。ML 模型有多种形式;有些较为简单,如决策树和线性模型,有些则较为复杂。例如,人工神经网络受到大脑神经元布线的启发,利用层级结构通过非线性函数计算加权点积。深度神经网络有很多层,并在大型数据集上进行训练。尽管最近人工智能中的 ML,尤其是深度学习大放异彩,但其他几种人工智能方法也在同步发展,它们可能会克服深度学习的局限性,为复杂系统建模,并实现更具弹性的智能。其中一个例子是符号人工智能,它涉及知识图谱的逻辑推理。知识图谱与统计数据不同,它明确捕捉概念及其语义关系。图中的顶点可能是 "动物"、"牛"、"植物 "和 "草",它们之间的边表示牛 "是 "动物,草 "是 "植物,牛 "吃 "草。然后,人工智能系统就可以推理出更广泛的概括,例如有些动物吃有些植物。知识图谱是符号人工智能中使用的一种表示方法。其他表示法包括本体、逻辑规则集、概率依赖图、微分方程和解析方程;每种表示法都有建立在其上的推理算法。这些知识和推理构成了专家系统。目前的人工智能技术是基于在难以想象的庞大数据集上训练出来的 "基础模型",这些数据集被用作许多不同任务的基础模型。在特定领域的小型数据集上进行微调的过程,可以使基础模型专门用于该任务。此外,基础模型还被用于生成模型中,生成模型能够创建新数据,例如,生成新病毒变体的序列和分子结构,从而研究人类和其他动物的感染风险假设。另一方面,神经符号人工智能结合了深度神经网络和基于知识的符号方法的优点,超越了每种方法的独特局限。神经符号人工智能系统被认为比狭隘的深度学习方法更宽泛,在通往 AGI 的道路上更进一步。它们可以帮助完成具有挑战性的知识发现任务(生成新假设),并处理不同模式、规模、质量和数量的异构复杂数据--所有这些在复杂系统的生态学研究中都很常见。与贝叶斯统计方法一样,神经符号人工智能也能在推理中纳入不同模式的专家知识,而这些知识并不总是以数据的形式呈现。与其他人工智能方法相比,神经符号人工智能还具有更强的适应性和鲁棒性,并能提供可解释的输出结果,从而提供机理上的洞察力,而这正是生态学研究的指导原则。        2. 生态系统模拟      生态系统的预测是复杂系统建模困难的缩影,复杂系统的定义是由跨越时间、空间和社会等多个尺度的反馈和依赖关系所产生的非线性动态。由于生态系统科学是多个成熟分支学科的交叉学科,许多物理和生物原理都可以指导我们对这些系统的理解--例如,水文学、生物地球化学和景观生态学的物理学原理,或种群动力学中的适应性原理。从对生态系统的观测中提取信息时,最好考虑到生态系统固有的随机性和环境依赖性。生态学家们采用了大量建模方法来应对这一挑战,其中一些方法侧重于系统的组成部分(例如,有限资源的分布和丰度受哪些生物物理因素控制等问题),而另一些方法则侧重于全局建模(例如,在快速变化的景观中,生态群落将如何发挥不同的功能?) 改进生态学中的系统级预测也可能对新型人工智能的发展大有裨益,而且这些创新可能比过去更快实现。在生态建模中,新计算方法的采用通常会滞后多年(图 2)。这方面的例子包括图论(如食物网建模)、线性回归(如遗传建模)、偏微分方程(如种群增长建模)、专家系统(如环境决策管理)、分层贝叶斯方法(如估算树木繁殖力)和深度学习(如评估生物多样性)。从发明一种计算方法到将其融入生态建模之间的历史滞后期似乎正在缩短(图 2),人工智能在生态建模中的应用大大增加(图 3)。在水文学、人畜共患病生态学和森林生态学等领域,基于 ML 的预测已开始补充理论驱动的预测。然而,人工智能的应用范围在很大程度上仍局限于模式识别和预测,人工智能作为一种工具仍未得到充分利用,例如,用于生态学大数据的综合或用于确定生态功能的新假说并确定其优先级以进行进一步研究。▲图3 | 关键词为((TS=("artificial intelligence" OR "machine learning"))) AND WC=(Ecology OR "environmental sciences")的Web of Science上的论文数量。      与深度学习中受大脑启发而取得的突破类似,生物学的自组织特性和过程很可能隐藏着人工智能系统设计的灵感,人工智能研究与生态问题的紧密结合将揭示这些灵感。扩展这种生物学灵感提供了一个新的视角,突出了人工智能创新的机会,这些创新借鉴了从简单生物体(如粘菌)中经验观察到的智能决策,这些生物体违背了我们目前对 "智能 "的概念。同样,作为生物学和生态学基础的进化原理也为人工智能研究提供了灵感。进化计算是受生态学启发的人工智能分支,它应用遗传算法来指导系统进化,以实现应用目标,其进展源自硅学研究,如微生物的定向进化。符号回归是进化计算的另一种形式,目前通过在生态学中的应用得到了发展,从而产生了人类可解释的复杂生态系统函数方程模型,这些模型是由更原始的方程组成的。生态学中的生物多样性测量通常是生态系统复杂性的代用指标,它激励人工智能研究人员开发新的方法来测量训练数据中不必要的偏差。本文看好人工智能和生态研究之间的协同进步--生态理论有可能推动人工智能研究的前沿;现有的人工智能方法被注入复杂系统的生态建模中;人工智能和生态研究的共同成果有望实现关键的共同进步。        3. 人工智能生态学:复原力理论      在生态学中,复原力是指系统抵御干扰或从干扰中恢复的能力。生态系统之所以具有复原力,是因为其生态功能或系统成员所扮演的角色既是冗余的,又与环境有关。了解生态系统的恢复力是现代科学面临的最关键问题之一。我们在测量和预测系统恢复能力方面取得的进展,将决定我们能在多大程度上为全球气候变化和土地使用影响生物过程和高阶相互作用(生态系统恢复能力的基础)所带来的反响做好准备,并对这些影响做出响应。生态学中的复原力理论可为人工智能研究人员提供线索,帮助他们建立更稳健、适应性更强的系统,这些系统涉及反馈回路、冗余途径和满足行为,可确定系统的哪些基本原则最好能被量化和捕捉,以便再现复原力。这些人工智能系统本身可用于模拟和研究生态复原力。分布外泛化和对分布转移的复原力是人工智能研究的一个活跃领域。未来的人工智能技术可以模拟这种依赖于环境的行为,可能会受益于复杂的非线性互动和内置的鲁棒性。人工智能研究与生态学之间有目的的联合进展有可能扩展一般系统理论,受生态系统复杂性启发和制约的新型人工智能可作为通往其他领域(如心理学或经济学)的途径,在这些领域中,由于跨越多个相互作用尺度的复杂性,预测同样困难重重。        4. 生态学人工智能:知识引导的 ML      现有的深度学习算法都是数据饥渴型的,而且由于其架构不包含对所建模现象的先验知识,可能会产生与现实不一致的预测结果。不断发展的知识引导的 ML(KGML)领域是推动人工智能和生态学发展的一种方法,尤其是在数据稀缺的条件下,这在许多生态学领域仍然很常见。KGML 试图将科学知识注入 ML 算法的基础结构中,以帮助生成的模型做出更符合物理规律的预测。这种想法与贝叶斯统计方法中的先验知识是一致的,贝叶斯统计方法在生态学研究中也被用于类似目的,但往往受到数据需求和计算成本的限制。将知识指导注入 ML 模型的例子包括:定制损失函数以遵守物理定律;使用现有的 ML 架构(如长短期记忆(LSTM))或开发新的架构以更好地表示现实(如质量守恒-LSTM、递归图网络);使用基于过程的模型输出作为 ML 模型的输入或作为预训练数据集;在 ML 模型中使用偏微分方程表示系统;或将神经网络嵌入分层模型。展望未来,生态建模可能会激发更先进的架构,其中包括与层次结构、物理和生物定律以及微分方程相结合的先验本体知识,以及分散和新兴的训练范例。        5. 通过人工智能与生态学的协同作用加速发现      人工智能系统正开始从模式识别扩展到假设生成和发现,部分是通过揭示代表复杂系统的高维网络中变量之间缺失的联系。这些缺失的环节代表了跨越多个尺度的系统组件中未曾预料到的相互作用或依赖关系。生态系统中状态和过程的多样性和广度为提高人工智能能力提供了令人兴奋的潜力,以识别这些缺失环节并提出新的假设。人工智能与生态学之间的一个协同机会是在人工智能研究中被称为模式崩溃的问题,即算法无法捕捉多模式分布的全部多样性,因为建模必然集中在少数观察到的模式上。生态学和人工智能交替解决了这一长期存在的问题--扩散模型是生态学的起点,目前在生成式人工智能中成功解决了这一问题;但自那时以来,生态建模取得了巨大进步,电报模型、反应扩散模型和种群循环模型在解决生态系统的模式坍塌问题上不断取得进展。在这里,共同生成的研究对人工智能和生态学都有好处--一个相关的例子是,人工智能生成的关于多模式分布的假设有可能阐明是什么驱动了埃博拉病毒从野生动物宿主溢出传播的双峰。这种生成式人工智能将受益于先进的生态建模技术。与许多人工智能系统不同,生态系统是通过基于理论的规则来理解的。例如,我们对生物地球化学的理解建立在物理和化学、地质学、水文学以及生物学规则的基础之上。我们对种群如何随时间变化的理解建立在支持适应性概念的进化规则之上,而适应性是捕食者与猎物之间的相互作用、生物之间的竞争以及食物网结构的基础。然而,尽管基于理论的方法提供了对机制的理解,但可能不足以应对我们面临的生态危机。在人工智能研究中,基础建模也采用了类似的理念--即模式和预测的基础是规则,但与生态学不同的是,基础模型是通过利用大量可用数据,而不是通过数十年的科学方法,以算法的方式学习规则。强化学习是人工智能研究中另一个活跃的前沿领域,在这一领域中,这些规则被明确纳入,以生成关于系统如何随时间演变和稳定的假设。因此,尽管生态系统非常复杂,看似混乱不可预测,但管理规则,无论是源自理论还是数据,都为我们观察、解释和预测复杂生态系统的突发特性提供了锚点。这种方法尤其有望将复杂系统的社会维度纳入其中,因为社会维度对生态系统的影响历来未得到充分认识,而且仍然是一个跨学科的前沿领域。        6. 负责任的人工智能与生态学      行业在人工智能研究中日益占据主导地位,导致产品和平台不断改进,从而提供了有用的方法,而有关人工智能伦理和其他社会因素的研究却相对被忽视。然而,对安全、合乎伦理和负责任的人工智能的呼吁以及对减少偏见的方法的研究正在不断增加。本土、女权主义、非殖民主义和其他批判性视角为此类人工智能研究提供了基础,但这些视角仍处于人工智能的边缘,面临着认识论上的障碍,需要加以克服才能纳入主流人工智能研究。同样,生态学的历史根植于殖民主义;生态保护主义经常被用来为控制环境辩护;排斥性做法继续产生只对社会中享有特权的子集有利的推论。最近,生态学家正在努力发展将各种知识联系起来的做法,以更好地理解社会生态系统。例如,在获得知情同意并了解对社区的明确互惠利益的情况下获得的本土知识(又称传统生态知识)加强了生态学的研究方向,扩展到保护、负责任的管理、监管以及人与自然之间的关系伦理。例如,土著知识对北极积雪和海冰状况的细微了解被用来指导无人驾驶飞行器和卫星数据收集。这些信息被用来更好地了解和管理环斑海豹,这是一个在不断变化的气候中具有重要文化价值的物种。社会和文化结构的细微差别及其融合对于获得有关复杂系统的知识和智慧以及负责任地影响其未来至关重要。例如,系统性种族主义深刻影响了城市环境的社会、生态和进化特征,这对于确保社会公正和加强这些系统对气候变化的适应能力非常重要。至关重要的是,人工智能和生态学都要继续扩大认识论的界限,承认不同的认识方式在科学上是有效的,并尊重本土数据主权。为了成功做到这一点,两者都可以从社会科学的定性研究方法中学习,特别是要捕捉 "与土著认识论密不可分的背景,同时保持标准化的时间和表示参数,使其与其他数据集保持一致,以便进行整合和分析"(图 1 的层次图在各种认识论下都有争议)。此外,对土著数据遵循 CARE 原则(集体利益、控制权、责任和道德)有助于确保这些数据对土著人民有用,并始终处于他们的控制之下,同时还能促进人工智能和生态学知识的发展。        7. 展望融合      研究事业一直沿着学科轨迹前进,人工智能与生态系统科学之间的重要融合正在快速接近。生物医学领域的融合研究凸显了人工智能在实现以往被称为 "登月计划 "的目标方面尚未实现的潜力--对尚未出现的传染性疾病和由多组相互作用因素引起的非传染性疾病的治疗。多方面的投资将有助于加速这种融合性突破:正视并改善目前存在的数据和认知方式中的偏见和局限性,考虑跨学科思维和实践以弥合知识构成中的哲学和伦理差异,以及在探索新的学科语言和视角的同时建立信任。对这种有意识的融合进行投资,有可能产生变革性的观点和解决方案,就像最近在聊天机器人和生成式深度学习方面取得的突破一样,具有超乎想象的颠覆性。在环境快速变化带来生存风险的时代,生态系统科学与人工智能之间的战略协同作用有助于推动我们更好地理解并有可能恢复我们赖以生存的生态系统的复原力。      论文信息      标题:A synergistic future for AI and ecology      期刊:PNAS      类型:Perspective       作者:Barbara A. Han, Kush R. Varshney, ..... ,  & Jacob Zwart【University of Vienna】      时间:2023-10-10      DOI:https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2023.109205 

Grass Res 精选2023 | 罗格斯大学黄炳茹团队揭示形态素在热胁迫下抑制匍匐翦股颖叶绿素降解的调节作用

Grass Res 精选2023 | 罗格斯大学黄炳茹团队揭示形态素在热胁迫下抑制匍匐翦股颖叶绿素降解的调节作用        热胁迫会通过改变植物叶片中叶绿素的合成或降解速率来阻断叶绿素代谢,从而诱导和加速植物叶片衰老。开发延缓叶绿素流失以延长叶片绿叶性状的策略,对于提高植物对热胁迫耐受性十分重要。先前的研究发现,形态素(morphactin)在调控植物叶片衰老(提高叶绿素含量)和植物生长中扮演着重要作用。匍匐翦股颖(Agrostis stolonifera L.)是全球广泛种植的草坪草之一,这种耐旱植物在热胁迫条件下叶片衰老的现象已有报道。而形态素能否通过调控叶绿素代谢来延缓热胁迫下匍匐翦股颖叶片的衰老尚不清楚。2023年7月,Grass Research期刊在线发表了罗格斯大学黄炳茹团队题为Regulatory roles of morphactin on suppressing chlorophyll degradation under heat stress in creeping bentgrass 的研究文章。该研究揭示了形态素在热胁迫下抑制匍匐翦股颖叶片中叶绿素降解的作用。        该研究通过测量胁迫和非胁迫条件下形态素甲酯(CM)处理后草坪质量(TQ)、叶绿素含量和电解质渗漏(EL)等指标,评估了热胁迫对匍匐剪股颖的影响。在非胁迫条件下,CM处理组和未处理组中TQ、EL和叶绿素含量无显著差异。而热胁迫条件下,两组样本中TQ和叶绿素含量均有所下降,同时EL有所增加;CM的应用在热胁迫25天后显著改善了植物状态,具体表现为TQ提升和EL下降(图1)。CM处理组的植物叶绿素含量也有所提高,尤其是叶绿素b,这些有益效果在胁迫期间较早出现(图2)。此外,非胁迫条件下CM并没有改变叶绿素合成或降解酶的活性。然而,CM的处理可以延缓热胁迫处理下植物叶绿素合成酶(PBGD)的活性下降和叶绿素降解酶活性的增加。这些结果表明,CM可以作为一种有效的工具,通过维持TQ、降低EL和维持叶绿素含量来缓解热胁迫对匍匐剪股颖的影响。           图1. 在(a)非胁迫最佳温度或(b)热胁迫条件下,用CM处理的匍匐翦股颖或未经处理的对照组的叶片电解质泄漏(EL)      图2. 在非胁迫最佳温度或热胁迫条件下,用CM处理的匍匐翦股颖或未经处理的对照组的叶绿素a ,叶绿素b 和总叶绿素      图3. 热胁迫下经CM处理的匍匐剪股颖叶绿素合成和降解的路径图         总之,这项研究在进一步理解匍匐剪股颖对热胁迫的反应方面取得了突破,揭示了形态素在抑制叶绿素降解中的调控作用,强调了研究植物生长调节剂作为增强植物应对全球温度升高的抵抗力工具的重要性。      原文链接:      https://doi.org/10.48130/GR-2023-0011 

我心中永远的大先生-任继周先生—任先生教书育人楷模的学习

我心中永远的大先生-任继周先生—任先生教书育人楷模的学习  源自:董世魁   林草新闻 编者按:为贯彻落实习近平总书记关于教育工作和典型宣传工作的重要指示批示精神,发挥教育领域先进典型示范引领作用,经中央领导同志批准,中宣部、教育部共同组织开展2023年度全国教书育人楷模学习宣传活动。今年,共评选出12位全国教书育人楷模,其中,兰州大学教授、北京林业大学草业与草原学院名誉院长任继周先生入选。今天,在全校举行庆祝第39个教师节的盛大日子,非常感谢学校党委教师工作部给我这样一个交流分享的机会,让我作为先生的学生给大家分享“2023年全国教书育人楷模”、百岁高龄的草业大先生任继周先生的故事。任继周,男,汉族,1924年10月生,中共党员,兰州大学教授、北京林业大学草业与草原学院名誉院长,中国工程院院士。 ​任先生是我国草业科学的奠基人之一,建立了现代草业科学的理论与方法论,创建了草业科学的学科框架和教学体系,创办了第一个草业科研教学机构和第一本学术刊物,建立第一个草原野外台站,培养了大批草业科学人才,综合提炼出黄土高原草地农业系统的发展模式,有效控制了水土流失。他在九十多岁高龄时,开创了中国农业伦理学研究的先河,主持编写《中国农业伦理学概论》等教材和专著。他主导设立了6个奖学金项目,个人累积捐资助学600余万元。曾获全国优秀共产党员、新中国成立70周年“最美奋斗者”、国家级教学成果特等奖、甘肃省科技功臣奖等荣誉。任先生作为北京林业大学草业与草原学院名誉院长,时刻关心关注着学院的发展。2018年曾为学院名称专门致信沈国舫院士与安黎哲校长提出建议,学院最终定名为“草业与草原学院”,并确定“立志立学,立草立业”的院训。每年新学期他都会寄语新生讲话,鼓励学生志学草业。2023年3月任先生捐资50万、北京林业大学配套100万,设立“伏羲草业科学奖励基金”,用以奖励品学兼优的草业学生和立德树人的草学教师。这是任先生自己捐资设立的第五个奖助学金。作为种子基金,先生不仅是物质上给予北林草学人莫大的支持与鼓励,更加体现了对后辈学子的无限关怀与影响,默默为后人铺设学术阶梯,这种崇高情怀必将激励一代代中国草业学子砥砺前行,成长成才。 ​七十三载从教路,师者情怀依旧。在我的印象中,他一直以一个草业教育开荒人的姿态,在教育沃土中春风化雨,奋力前行。身教胜于言传,作为先生的学生,在与任先生相识相知的三十多年间,先生谦逊的仪态、严谨的作风、渊博的学识、和善的言语,为我树立了做人、做事、为学、为师的标杆;先生更是从理想信念、道德情操、扎实学识、仁爱之心等“立德树人”的基本准则上,为我标立了“四有好老师”的典范。在我心中,他一直是教书育人楷模,更是伟大的科学家精神和教育家精神的践行者。今天,让我来分享任先生教书育人楷模的点滴故事,我感到无比光荣和自豪。下面我从学生视角,谈谈我心目中的大先生—任继周先生。任先生有扎根于心的崇高理想。2010年以来,我有幸陪新华社、人民日报、农民日报等媒体的记者采访任先生,零距离听他讲述求学时的不凡经历与艰苦抉择,深感任先生从小就树立了保家卫国、改善民生、振兴中华的崇高理想信念。上中学的时候,看到国人吃不饱饭、肉类摄入不足、营养严重不良,他立志大学报考畜牧专业以改善国民的营养状况;上大学的时候,看到同龄人上前线以血肉之躯抗日救国,他在后方立志要学好专业知识以实业救国;走上工作岗位后,他扎根西北70余年,为推进我国草业现代化发展、改善国民营养和生计状况、促进农牧区脱贫致富和乡村振兴奉献一生。任先生立志高远、胸怀天下的家国情怀和远大的报国志向值得我们致敬学习。  ​任先生有练功于底的扎实学识。2016年,在先生耄耋之年,在他倡导组织下,我与清华大学、国家图书馆、中国农业大学等单位的学者一起编写《中国农业伦理学导论》一书,受学科背景限制我们或多或少表现出了畏难情绪,任先生提前将自己从2002年开始整理的资料《中国草业系统发展史》《中国农业伦理学史料汇编》等分享给我们,又从“时、地、度、法”四个维度,用哲学思想回应学科的方向问题,启发我们用“时之维”、“地之维”、“度之维”和“法之维”来统领整个书稿的主线,及时为我们指点迷津,保证了《中国农业伦理学导论》的编写工作顺利完成和出版。这既是中国农业伦理学研究的开山之作和纲领性著作,也填补了国内“农业伦理学”研究与教学的空白。任先生高瞻远瞩的学术思想、渊博的学识不断启发和提升我的认知,他的这种开创精神值得我终身学习。任先生有不露于表的仁爱之心。2017年秋季的一个凌晨我应邀去见先生,我本以为他要跟我谈学术问题,但他说一直非常担心我的身体,已经有好几个学生先他而去,令他伤心、痛惜,他告诉我早餐营养一定要全面、充足,才能保持旺盛的精力投入全天的工作。接着他从抽屉中拿出一个装有6000元钱的信封,让我提高早餐营养水平。我感动得热泪盈眶,这不仅是一个老师对学生的关心,更像是一个家长对子女的关爱。这个沉甸甸的“信封”让我永远记住了任先生对晚辈、对学生的仁爱之心,也让我感到了作为师者将任先生仁爱之心的“信封”传递下去的责任与担当。2019年底,我从北京师范大学调到北京林业大学担任草业与草原学院负责任人后,任先生每次谈话定会告诫我不能让过重的工作负担搞垮身体。任先生德与爱融合一体的师心,始终暖化我、感染我、激励我,让我倍感赓续中华师道、做涵养仁爱之师责任之重。 ​任先生有外化于行的道德情操。2023年5月,受任先生“无我”的捐资助学精神的启发和鼓舞,我用自己的积蓄在中学母校和政一中设立了以父母名义命名的“智·兰助学基金”,以资助家庭贫困、品学兼优的学子完成学业。任先生获悉后,给我回信肯定了我关怀乡里、饮水思源、延续中华文脉的朴素情怀:“你对故乡的联系密切,这是良好的社会品德,是一大长处。至于你提到我的帮助,表达了我们师徒薪火相传的深情,使我感动”。任先生在跟我的多次谈话或邮件交流中,始终强调“做胜于说”、“行胜于思”。他始终秉持“从社会取一瓢水,就还社会一桶水”的崇高信念,将自己所学、所思、所得无偿回馈给社会作为毕生追求。作为草业后学我们要继承发扬先生这种外化于行的高尚道德情操,让先生精神永存不息、薪火相传。 ​百岁高龄的任先生,仍在践行师者“传道授业解惑”的神圣使命,每天工作6个小时进行“学术养生”,不时给我来电问寒喧暖。回顾往昔,与任先生相识、相知、相处的漫长岁月里,这种点滴成河的故事不胜枚举,正是在任先生春风化雨、润物无声的言传身教中,让我悟到了如何成为“大先生”的言、行、思。展望未来,传承任先生“为天地立心,为生民立命;与牛羊同居,与鹿豕同游”的“草人精神”,学习任先生“扎根于心的崇高理想、练功于底的扎实学识、不露于表的仁爱之心、外化于行的道德情操”的大先生精神,牢固树立“躬耕讲坛,强国有我”的志向与抱负,将是我这一生的修炼。

祁连山生态安全的相关建议

  草人说话 2023-01-01 13:09 发表于甘肃 祁连山生态安全的相关建议 任继周因我视力和听力都已失去参加视频会议的能力,也失去到会学习,特别失去与许多老朋友见面的机会,深感遗憾。会议(2022年气候变化与祁连山生态学术会议)日程安排我做有关“祁连山生态安全”的发言。我就对祁连山生态问题说一点粗浅想法。河西走廊是亚欧两大洲之间链接锁钥地段。古人用双脚踏出了丝绸之路,现代更用高铁和航空强化了它的“一带一路”历史使命。1950年解放初期我一到兰州就参加西北军政委员会考察团,考察了甘肃全省。其中河西走廊的特色令人震惊。干旱、流沙和社会问题综合压迫下,竟出现了无人村。几十年来我一直为河西走廊的发展揪心。现在有机会应邀在会上发言,感到由衷的高兴,也充满希望。这将是祁连山的生态问题难得的名医会诊。河西走廊的基质是祁连山及其山麓冲积扇-绿洲-荒漠三者的耦合。河西走廊生命之源在祁连山稳定的水源和沙漠这个优质的保水层。因此在山地与沙漠之间出现了一串绿洲。祁连山保育了河西走廊的多种生态系统。 我有幸会前阅读了会议筹备组为本会准备的一份很好的基础文件,对祁连山及河西走廊作了全面的历史回顾和瞻望。河西走廊就是依靠祁连山这个生态系统之母提供喂养河西走廊的乳汁。祁连山创造了石羊河、黑河、疏勒河三个内陆河水资源和流域生态。不幸的是这三条河的开发利用率分别高达150%、110%、146%,远远超过40%的生态系统健康生存的警戒线。祁连山的乳汁不够它所养育的生态系统。我们处于生态危机状态。这是历史留给我们的遗产,大量生态赤字,需要我们偿还。我们正在迈入生态文明时代。生态危机就是人类文明危机。这是更为根本的危机,关乎河西走廊将置身于什么时代文明的大命题。我们这次会议,以祁连山为主轴展开讨论,抓住了问题的核心。在会议召开以前,各位筹备会议的专家提出了一个建议书。建议书中提出了会议的总目标。(一)构建祁连山天-空-地一体化生态系统综合监测预警体系,为强化协同创新提供基础平台(二)加强气候变化对祁连山生态安全影响研究,为绿色低碳示范区建设提供科技支撑(三)打造绿色低碳示范区,构建人与自然和谐共生新典范。最终实现冰冻圈-森林-草地-绿洲-荒漠生态子系统之间的正向耦合,促进系统良性耦合效应,实现人与自然和谐共生新局面。这次会议,不妨就在 “建议书”提供的总目标的框架下,各抒己见,展开充分讨论,一定会取得丰硕成果。我在这里必须坦诚地说,河西走廊的生态赤字主要来自农业,农业的规模过大,农业结构的不够合理,应对这笔赤字负主要责任,我是农业科学领域的人,其中有我的一份责任。还有为农业辛勤服务的水利工程,他们为我们不恰当的农业行为背了锅,把某些局部“水利工程”变成了“水害工程”。我也向农业水利工作者表示歉意。祁连山孕育的是山地-绿洲-荒漠生态系统,绵延于欧亚大陆内部,其中的河西走廊,是丝绸之路的主体。从史前时代直到现代,对人类文明做出了无可取代的独特贡献。随着人类文明的发展,贡献必将越来越大。祁连山从气候调节、水源涵养、生态安全、生物多样性等多面,养育了河西走廊的山地-绿洲-荒漠带。这是一个完整的生态系统。近年来这个生态系统,出现的雪线上移、森林萎缩、草地退化、生物种群数量减少、水源涵养功能减退、水土流失加剧等问题,令人心惊。很幸运,气象学家判断,地球已经进入暖湿期,去年克拉玛依荒漠居然出现洪灾,今年塔克拉玛干沙漠涌现了许多小水泊(附图)。不论其前因后果如何,目前我们面临难得的历史战略机遇期,应抓紧用好,建成可持续生存与发展的生态系统。但所谓生态系统,既包括自然生态系统,也包含社会生态系统。现在地球已进入“人类世”,社会生态系统的份量越来越重。70多年前,我们就出现被流沙淹没的无人户、无人村,出现罗布泊缩影。后来启动的“宜垦荒地调查”,竟发现在荒漠中还有24%的宜垦荒地。在“宜垦荒地”的思想指导下,最近有两个空前大型的水利工程完工,即疏勒河农耕开发工程和的民勤红崖山水库工程,号称亚洲最大的沙漠水库。我盼望这次会议对这两大工程再做论证,力求补充完善,必要时做专题考察。根据我的肤浅体会,建议祁连山的生态保护工作,首先应监测祁连山不同地段的蓄水量、径流量、生物量以及资源承载能力。设定社会耗水量红线,明确各项耗水配额,严格制订节水规范。在这个红线之内做出长远规划,不得随意改动。在现有行政区划基础上,整合分散力量,像长江、黄河流域那样,构建整体的生态治理规划。在河西走廊建成以“三河一园四景区”为主体的建设格局。其中“三河”是指石羊河、黑河、疏勒河三大内陆河在内的33条大小支流,其90%的水资源都出自祁连山。“一园”则是祁连山国家公园。在已经建成的基础上,加强管理措施。“三河”流域生态系统自身健康需求以外,还滋养武威、张掖、金昌、酒泉和嘉峪关等绿洲城市,河西地区500多万各族人民,承担了现代化及生态文明建设任务。请允许我逐一简略陈述,供会议参考。一是石羊河。石羊河发源位于祁连山脉东段,流经武威凉州区、民勤县等地,汇入白亭海(后干涸称青土湖),全长250多公里,是河西走廊内陆水系的第三大河。据统计,全流域100万立方米以上水库超过15座,其中红崖山水库更是以亚洲最大沙漠水库而闻名。武威的民勤地区曾为举国关注的荒漠化焦点,前国务院总理温家宝曾十一次表示,绝不能使民勤成为第二个罗布泊,可见这是个引起全国关注的大问题。近年来开展了石羊河流域生态保护补偿试点,尤其是在凉州区和民勤县之间,建成了石羊河国家湿地公园,签订了《石羊河流域上下游横向生态补偿协议》,健全了地表水断面生态补偿机制。我们建议,可否将红崖山水库改建为地下水库,把地上水面隐藏于沙漠保水层之下。其次,应特别关注苏武牧羊故地北海,据笔者考证,应为石羊河尾闾民勤白亭海(后干涸称青土湖)。但被讹传为俄罗斯贝加尔湖,历史久远,积非成是,已成定论。我盼望尽快纠正这一千年错案,在已经启动建设的民勤湿地荒漠景区中,建立“苏武牧羊北海故地纪念公园”。二是黑河。黑河发源于祁连山中麓,流经张掖市境内,全长821公里,是中国第二大内陆河。后因传统农业结构浪费水资源,导致下游河道枯竭,原有绿色廊道丧失,汉代著名的居延海一度干涸变为沙钵。近年来,提出了建设绿色健康的“林水生态体系”。现在全市林草覆盖率近30%。已建成黑河国家湿地公园、张掖国家城市湿地公园、甘州滨河生态新区、高台黑河湿地公园等项目,成效很大。我们建议依据“山水林田湖草沙”综合治理原则,发展为生态系统整体建设。在已经取得效益的基础上,建议建立居延海古荒漠湖泊边塞景区。另有山丹的祁连山-焉支山之间的山间台地,原为匈奴盘踞的良好牧场,后为汉代霍去病断匈奴右臂后建立的著名养马场。有“失我祁连山使我六畜不繁衍,失我焉支山使我妇女无颜色”匈奴民歌传唱,历史蕴涵丰富。山丹马场是起于汉代直到现今,两千多年从未中断的古养马场。实为举世无双的珍贵历史遗产,现在养马业显出新发展势头,应依托其历史背景,在大马营及其周边建立草地养马业,串联沿黑河两岸自然资源和人文资源,发展为古养马场旅游景区。三是疏勒河。疏勒河流经酒泉市的敦煌、玉门、肃北县、阿克塞县、瓜州县的134万亩耕地,是甘肃第二大内陆河和最大的自流灌区。从2011年开始,国务院批复了《敦煌水资源合理利用与生态保护综合规划》,投入资金治理疏勒河水系,阻止库姆塔格沙漠东侵。同时,通过上百公里的人工河道、水上长城,将疏勒河水输送到敦煌西湖国家级自然保护区,其间名胜古迹不胜枚举。甘肃省疏勒河流域是水利部确定的全国7个水权试点之一,确定了农业用水面积和灌区用水指标。我们建议,疏勒河流域应坚持生态优先、绿色发展,尽可能的发挥胡杨、红柳、枸杞、罗布麻、骆驼刺等“前植物生产层”的生态功能,发展“后生物生产层(旅游、加工流通等产业)”多元化农业生产功能,加强对世界闻名的敦煌莫高窟和月牙泉的生态保护,以敦煌为中心,建成美丽富足的内陆河流域新农村示范区。“一园”是祁连山国家公园。2017年,国家已经启动了《祁连山国家公园体制试点方案》,公园总面积为 5.02万平方公里,其中甘肃省有3.44万平方公里,涉及酒泉、张掖、武威、金昌、兰州5市、阿克塞、肃北、肃南、民乐等11个县(区)及山丹马场。区域内共有耕地2901公顷、占片区总面积的0.8%,林地 50.06万公顷、占片区总面积的14.55%,草地189.66万公顷、占片区总面积的55.13%,湿地19.44万公顷、占片区总面积的5.65%,冰储量844.8亿立方米。它们是一个生态系统整体。以保护大尺度生态过程和该区域的物种和生态系统特征为目的,构建整流域、整片区的生态建设格局,防治长期以来的区域重叠、多头管理的碎片化问题,建立权威统一的生态监管制度与资金保障机制。但我们有部门分割管理的习惯,往往失去协调发展的优势。例如林区与牧区,牧区与湿地,它们之间有合理耦合的关联,不要互相封闭。美国的优质牧场1/3就在林区,林区放牧,林牧两利,不是把“育林禁牧”捆在一起。从经济效益看,树木生产周期长,牧业生产周期短,可林牧结合可以短养长。从生态健康看,林下植被适当放牧可减少凋落物过多积累,有利于防火、防虫、抑制啮齿类动物过分繁殖。湿地在冷季冰冻期适当放牧,有利于湿生植被健康发育。野生或家养食草动物,在合理管理下都是自然生态系统的保姆。但保姆也不能太多,即使受保护的野生动物也不能无限繁殖,如我国的贺兰山盘羊、美国黄石公园的麝牛、澳大利亚的袋鼠保护,都曾有此教训。因此需在自然保护区严格管理下设立“狩猎牧场”,规定允许淘汰的动物的季节、种类、性别、年龄、产品限量收获。如鹿茸、羚羊角、羚羊毛都不妨通过合理渠道使其资源化。不要把动物生产挡在生态系统大门之外。同样,林木的合理间伐,野生药材的合理采摘,居民合理分布都是允许的。因此国家公园应该担负整体生态系统的监测、调控、维持系统内组分结构合理,持续健康发展的任务。这类看似不管理的管理,含有更严密,更深入的科学研究内涵。既需自然科学,也需社会科学的支撑。国家公园应该是一个巨型研究系统的中枢。他除了自我必备的研究手段以外,还要与有关大学和研究单位订立合作协议,取得全社会科学力量的支撑。那种把国家公园交给旅游部门管理的想法是不可取的。“四景区”已如前所述,即居延海古荒漠湖泊边塞景区;民勤苏武牧羊湿地荒漠景区;古山丹-焉支山为主的丝路国际化旅游景区;以敦煌为中心内陆河流域新农村示范区。不再赘述。当然,在各个流域内的著名历史遗迹,难以计数。至于关于具体的保护措施的相关建议,冰川、气候、林业、草业、农业、生态、经济、法律等各方面的专家多有论述,也是本次会议的焦点,一定会提供更充分正确论述,我就不多说了。谢谢! 【本文由林慧龙教授,赵安博士协助完成】 附图:塔克拉玛干2022年夏出现罕见的水泊(截自央视屏幕) 

“气候智慧型草地管理”项目创新科研组织模式 把固碳减排技术送到牧民家(创新故事)

   “气候智慧型草地管理”项目创新科研组织模式把固碳减排技术送到牧民家(创新故事)李 鹏《 人民日报 》( 2022年11月18日   第 18 版)  “跟着中国农业大学草业学院的专家参加项目,每年节省饲草支出1.2万元,牲畜高效养殖增收1.4万元,加上项目生态奖补绩效资金,每年增加的收益超过3万元。邻居们看到我们家草场长得好,牛羊膘肥体壮,都跟着我们学技术,排着队申请加入项目呢!”盘算这几年的丰收账本,青海省海北藏族自治州祁连县默勒镇海浪村的牧民万东主才高兴不已。  万东主才说的项目,是由全球环境基金(GEF)支持、世界银行与农业农村部共同实施的“气候智慧型草地管理”项目,这是我国目前草地领域资助额度最大的国际合作项目。项目一改过去以科研单位为主的传统模式,采用牧民提问题、专家出方案、牧民去实践、专家再评估、科研再创新、应用再提升的新型科研组织模式,产学研教推融为一体,让草原变得更美、牧民收入变得更多。  我国天然草地面积近40亿亩,是我国面积最大的陆地生态系统,是草原畜牧业发展和牧区乡村振兴的关键,在维护国家生态安全和促进农牧民增收等方面具有基础性、战略性作用。同时,草地生态系统碳库占全国自然生态系统总碳库的31%,草地生态系统碳汇功能在实现“双碳”目标中具有不可替代的作用。  “我们聚焦草地固碳减排、草地生产力提升、牧民生计改善和应对气候变化能力增强4个方面进行设计。”农业农村部生态总站首席专家王全辉表示,项目的实施既保护了草原生态安全,又提升了草原生产力水平,为在牧区开展乡村振兴提供了新思路。  据介绍,该项目目标主要是在高寒草地试点开展气候智慧型和牧民参与式草地生态系统管理技术示范,并进行基于实证的生态补偿政策试点研究,以提高草地生产力和草牧业生产效益,增加农牧民收入。同时保护草原生物多样性,提升草地固碳减排等生态服务功能,实现人—草—畜系统协调发展等。项目由国家牧草产业技术体系首席科学家、中国农业大学草业科学与技术学院院长张英俊担任首席科学家,带领相关专家从牧民生产实际出发凝练技术措施,提出春季休牧、免耕补播、圈窝种草和健康养殖等项目活动。  “以免耕补播为例,我们选用青藏高原乡土草种,春季土壤解冻后,在退化草地上通过免耕播种机一次完成开沟、施肥、播种、覆土、镇压等联合作业方式进行改良,尽可能减轻对草地原生植被的破坏,从而提高牧草产量和土壤固碳能力。”张英俊介绍。项目由牧户担当执行主体,同时从草地生产力、生物多样性、固碳减排、环境评估和牧民增收等多方面对实施效果进行综合评估,根据结果再对应用技术进行优化,始终围绕需求侧实际,不断提升技术供给的精准性、有效性。  技术负责人、中国农业大学草业学院教授黄顶从基线调研、技术方案设计到实施组织,至今已在平均海拔超过3500米的青藏高原上工作了5年。“我们将室内控制试验、野外小区试验研究结果熟化成轻简化实用技术,将在草原上取得的科研成果留在了牧民家里,既让牧民感受了科技带来的实惠,也增强了牧民保护生态的自觉性。”  默勒镇瓦日尕村党支部书记郭永光介绍,自2020年开始,瓦日尕村共有35户牧民主动参与该项工作,通过3年技术应用,平均每户每年减少外购饲草料6吨,草地生产力提高为草食家畜安全越冬提供了保障。牧民也惊奇地发现,草地植被高度的增加降低了草原鼠害发生的风险,高原鼠兔洞口平均密度由每公顷2000多个下降至50多个。连续3年碳汇监测结果表明,项目实施区草—畜系统每年固碳减排近10万吨,为草地实现“双碳”目标创新了途径。

科研 |重磅!5篇Science文章同时阐述被忽视的草学研究, 草学研究迎来的最好时代

  蛋白质组 2022-08-09 14:00 发表于广东   草是高度多样化的,但只有六七种草提供了人类消耗的大部分卡路里。草作为作物的驯化始于大约 10,000 年前,并一直持续到今天。除了耕地和牧场外,草地生态系统(禾本科和泽泻目)覆盖了地球的大片地区,形成了陆地草原和海底草甸。草原创造并稳定了肥沃的土壤、储存碳、产生氧气、并提供动物栖息地、建筑材料和食物。即便如此,这些物种和系统往往被低估。土地利用转变和气候变化构成威胁,减缓气候变化的努力也是如此,优先考虑储存在树木中的碳而不是储存在草原中的碳。然而,草可以为我们的许多社会挑战提供解决方案,只要我们能充分认识到它们的多样性和价值。 2022年8月5日,Science杂志在线发表关于草类专题报道,其中包括1篇Perspective文章和4篇review文章,重点介绍了草类忽视的价值。具体如下:  我们公众号转载了两篇文章,以供大家学习和交流:  第一作者:Caroline A. E. Strömberg通讯作者:Caroline A. E. Strömberg 和 A. Carla Staver期刊:Science, 2022, 377: 592-593发表日期:2022年8月5日影响因子:IF2021= 63.714文章类型:PERSPECTIVE作者单位:美国华盛顿大学、耶鲁大学草地生物群系的历史与挑战 草地生物群系至今已超过2000万年,但其价值却被低估并正在遭受威胁  从蒙古草原到坦桑尼亚的稀树干草原所构成的草地生物群系,人们预测其受到目前气候和土地利用危机影响最剧烈的一类生态系统。人类历史与草地生物群系深刻地交织在一起。200万年前人类在稀树干草原的进化,伴随的农业社会兴起是通过草类驯化,例如1万年前的小麦和大麦。这些草类作物,包括玉米和水稻,依然是全球的主要食物。在曾经的(有些仍然是)天然草地区域也是以家畜生产为中心。草地生物群系庇护独特且多样的动植物通过千百万年的进化从而适应环境。它们的生物多样性和经济地位被逐步认识,迫切需要更好地理解其过去和现在的功能便于制定政策和管理。 草地生物群系具有广泛的生物地理分布,超过地球陆地面积的1/4,包括热带和亚热带区域的35%。距今6600万年的新生代草地系统的出现是由气候、土壤和火复杂地形成的,而且食草作用尚未得到充分理解。阐述这些机理对于掌控人类活动所驱动的环境变化所影响的草地生物群系当前与将来的命运极其关键。 草定义为禾本科的植物种,起源于距今1亿年的晚白垩世,但是直到7000万年前的晚新生代才展现出其生态优势。此超乎寻常的时间间隔促使广大进化生物学家和考古学家寻找使得草类处于当今全球优势地位的驱动力。如今大部分的草与开阔冠层的生境相关联,这源于禾本科植物进化历程中距今6千万到1亿年的相对早期所获得的一些性状。草可能快速进化出较短的生命周期和多年生芽,受到干旱、霜冻、或者火烧和放牧等干扰之后能快速再生长。某些草类在5500万年进化出所谓的C4光合作用(与C3光合作用相反),这在一定程度上能够使得它们在干热地区繁盛。较冷气候下,开阔生境的C3草类在3000万年前左右逐渐形成了霜冻中幸存的耐受性。但是,尽管进化性状适合早期出现的开阔生境,直到新生代晚期开阔生境草类依然具有生态稀缺性。一旦草类开始在全球扩张,它们非同步的发展轨迹遵从大陆特异性。直到几百万年前之后热带开阔生境的C4草类在低中纬度地区扩张形成了草地和稀树干草原,大致与较高纬度地区的冻害耐受草种的扩张同时发生。由此可见,新生代的草地生物群系不同时间不同地点至少是部分地源于不同原因。现代草地生物群系研究认为,季节性的干旱与降水、火烧与放牧能够使得草类优于树木,甚至在较低大气CO2浓度的具有更大优势。 草类在不同大陆出现的非同步性说明,尽管全球因子例如较低的CO2状况可能促进多样化和向开阔生境的扩张,特别是C4草类,CO2变化并不足以典型地使得草类成为优势。地球化学和考古工具的迅猛拓展使得人们能够更多细节性的深刻见解。研究表明气候和火与现存植被互作的区域变化影响草类展现优势地位的发展轨迹,这在不同大陆各有差异。除了环境状况,食草动物可能直接贡献于草地植被扩张,尽管其机理尚未得到充分理解。稀树干草原的树木对于食草动物的防御策略,例如长刺或者针叶,与距今1700万年前的非洲大陆草类扩张和牛科动物多样化同时发生,但是这远在火频发之前。受全球冰期(260万年之前)冰盖进退的影响,草地生物群系自出现伊始不断地在分布范围、结构和组成方面发生变化。如今,他们已经广泛分布到除南极洲外的每块大陆,一定程度上与干旱和降雨季节性的分布相关。 鉴于60%的草地生态系统接收 <750 mm 年降水,大部分具有干旱季从而塑造了其植物生理。这给大家提供了干旱度驱动了晚新生代草地扩张的理论依据。但是,40%的草地生态系统扩张到年降雨量>750 mm的较高降雨区域,拥有了能够支撑森林生长的降雨条件。这些适度湿润或者“中湿”草地生态系统在生物地理分布上完全不同于半干旱区,但是二者均从远古进化而来。尽管人们普遍认为半干旱热带稀树草原是全球大部分地区植被的“原貌”,中湿热带稀树草原则被认为是退化的森林。直到最近,中湿热带稀树草原才因其独特的生物多样性和生态系统功能而被认可。 火灾可能在稳定中湿热带稀树草原方面发挥着重要作用,其通过防止树木建植或者杀死树木来排除森林,从而有利于草的生长。总体而言,草地生物群系占到了全球每年被烧毁面积的80%以上。热带稀树草原的植物性状与火灾史是一致的。独特的、多样的、古老的乔木和灌木群落很好地适应了不断的火灾,因为它们具有厚厚的树皮、大量的地下非结构性碳水化合物储备和促进重新发芽的芽库。除了耐火烧,许多草还能传播火。这些火灾适应对草地生物群落的生态系统功能具有重大影响。 以草和树叶的为食的食草动物也会影响草地的功能,尤其是在半干旱的热带稀树草原,食草动物的存在会减少草的生物量积累和阻止树木建植。草原植物在进化过程中积累了丰富的食草相关性状,包括树木的食草性防御(例如:刺)和能够承受强烈放牧的草形态(例如:从基部而不是从芽尖和芽库生长)。然而,相对于气候和土壤条件等其他因素,草地生物群落分布的重要性仍然是未知的。 总之,所有证据表明草地生态系统是复杂的,其生态属性不仅基于气候还取决于与火灾和食草动物的互作和反馈。这些复杂性使得预测草地生物群系对全球变化响应成为一项特殊的挑战,但研究表明CO2施肥效应、抑制火烧和牲畜扩张的综合影响导致了广布木本植物的扩张以及草地生物群系的退化,这一趋势可能会持续到不远的将来。 草地生物群系受到持续的土地利用转变和退化的威胁,然而在全球来说受到的保护最少。例如90%的温带草原已经转变为农田或城镇,土地开发中仅有不到1%的残存者受到保护。造林、防火和土地利用转变对热带稀树草原造成的持续威胁也没有引起人们的关注,尤其是在非洲、南美洲和亚洲,这对热带稀树草原和草原生物多样性的影响将会是毁灭性的。预计到2070年,约有40%的草原脊椎动物将会消失。因此,从远古走来的草地生物群系的命运将变得岌岌可危,最终后果将是对功能和进化迥异的生物群的持久性影响。   草地生物群系的历史和遗产。从寒冷到炎热,干旱到湿润,草地生物群系存在于广泛气候区域中。沧海桑田,斗转星移,持续变化的环境塑造了它们分布的前世今生,但干扰模式(火烧、植食)和植被历史也塑造了其进化历程以及今生来世的功能。 来源:Glassland Research 2. 世界草地总面积52.5亿公顷,占地球陆地总面积的40.5%(不包括格陵兰岛和南极)。草地具有极其重要的生态功能和生产功能,储存了全球陆地生态系统有机碳总量的34%,其中约90%的碳储存在植物根系和土壤中。因此,厘清草地土壤有机碳形成、周转和稳定性维持与调控机制,提出基于自然的气候变化解决方案,提升生态系统保碳增汇能力,对于保障全球生态安全和食物安全,实现“双碳”目标具有重要的意义。   植物所白永飞研究员和美国科罗拉多州立大学的M. Francesca Cotrufo教授合作发表研究综述,综述基于微生物在土壤有机碳形成和持久性中起关键作用这一新范式,提出了植物多样性通过影响地上和地下生物量分配、凋落物和根系分泌物碳输入,调控土壤微生物体内转化、体外修饰和微生物残体续埋过程,进而调控矿物结合态有机质和颗粒态有机质的形成、积累和持久性的概念框架。  科研人员整合分析了大陆尺度不同草地类型微生物残体碳对土壤总有机碳的相对贡献,以及全球尺度真菌、细菌和总微生物残体碳与降水量的关系,系统梳理了气候变化、火烧和放牧对草地土壤矿物结合态有机质、颗粒态有机质和碳储量的影响及其环境依赖性,定量分析了恢复生物多样性、轮牧、长期施肥、种植豆科牧草、退耕还草等管理措施对增加土壤碳固存的贡献。在全球和区域尺度,估算了退化草地恢复、优化放牧地管理和牧场中种植豆科植物的增汇潜力。在此基础上,综述提出了未来草地生态系统保碳增汇基础研究与技术研发的重点领域和行动方案。  草地土壤有机碳形成、周转和稳定性维持与调控机制  未来研究中,需要进一步厘清各种草地管理措施的碳固存潜力及其不确定性和环境依赖性,揭示这些措施在生物多样性保护、气候变化减缓和食物生产方面产生的协同效应和权衡。需要采取行动包括:1)恢复各类退化草地;2)改进放牧地管理;3)合理配置草地的生态-生产功能;4)保护草地生物多样性;5)牧场和人工草地中种植豆科植物;6)改善草地施肥管理;7)避免草地转化为农田、林地和其它用地。  转载自 iPlants原文链接:  https://www.science.org/doi/10.1126/science.abo2380 

Grass Res 专刊征稿 | 外源施加小分子或微生物诱导提高草本植物抗逆性

  Maximum学术出版 2022-10-18 15:20 发表于江苏以下文章来源于草学研究 ,作者草学研究www.maxapress.com/grares/specials/50 小分子,包括植物天然代谢物、化学合成物质及微生物 (真菌或细菌)等,通过种子处理、叶面喷洒、土壤浸润等外施的方式,能够激活植物的防御机制,提高其对环境胁迫的耐受性。这种技术被称为“分子、化学或生物诱导”技术,已成为提高植物的生物 (病虫害) 和非生物胁迫耐受性有效的手段。随着分子和基因组技术的迅速发展,为全面了解该技术对提高植物生长和抗逆性的机制提供了可能。 本期专刊将为“分子、化学或生物诱导”技术提高草本植物品质、产量和非生物和生物胁迫的耐受性机制和功能的跨学科研究提供一个交流平台。专刊接收通过外源施用小分子(氨基酸、糖类、有机酸、激素、人工合成的植物生长调节剂及化学营养元素)和促进植物生长的微生物 (真菌或细菌)来揭示草坪草、牧草、观赏园林绿化材料和生物能源草等抗逆性机制的相关研究。专刊鼓励提交研究性、综述、方法、 前瞻性及观点性论文。 01征稿主题 包括但不限于以下主题:1. 生理和代谢调控 2. 分子机制 3. 全基因组响应 (如组学研究)4. 遗传多样性和自然变异5. 生理和代谢调控 6. 栽培管理实践 02专刊详情 www.maxapress.com/grares/specials/50 03投稿截止日期 2022年12月31日所有论文接受后将在线发表。 04提交说明 请通过在线投稿系统(mc03.manuscriptcentral.com/grares)将稿件提交至Grass Research。提交时请选择Special Issue: Molecular and Microbial Priming for Improving Stress Tolerance of Grass Plants,并在投稿信(Cover Letter)中注明所投稿专刊。 如需进一步了解相关信息,请联系客座编辑: 姜亦巍,美国普渡大学,yjiang@purdue.edu About Grass ResearchGrass Research是一本开放获取的期刊,致力于发表关于广泛用途的草类植物的研究论文和综述性观点文章。主题范围包括但不限于草坪草,饲草,牧草,观赏草,生物燃料原料和天然草地。本刊由Maximum Academic Press出版,期刊主编由美国罗格斯大学黄炳茹教授担任。 期刊官网:www.maxapress.com/grares投稿链接:mc03.manuscriptcentral.com/grares