Информация

Идентификация на необичайно дърво

Идентификация на необичайно дърво


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Местоположение: Лион, Франция

Мисля, че това е едно от най-мързеливите дървета, които съм виждал XD


Както Судачи коментира, той е бил подрязван, вероятно в продължение на много години, за да приеме тази форма. Не е естествена форма.

Бих казал, че не е възможно да се идентифицира точният вид дърво без листата в близък план. От увеличаване на мащаба изглежда, че може да е Lawson Cypress (Chamaecyparis lawsoniana), въпреки че може да е Leyland Cypress (x Cupressocyparis leylandii), или редица други възможности.

Един от начините да проучите това допълнително, ако искате да знаете със сигурност, освен да публикувате близък план на листата, което може да ви помогне, е да намерите някои екземпляри от кипариси, на които можете да намерите името. Може би в градински център или дендрариум, след което сравнете миризмата на листата, когато я щипнете и смачкате между пръстите си. Различните видове имат характерна миризма, която е полезен метод за идентифициране.


Бързата и надеждна идентификация на насекомите е важна в много контексти, от откриване на вектори на болести и инвазивни видове до сортиране на материал от инвентаризацията на биологичното разнообразие. Поради недостига на адекватен опит отдавна съществува интерес към разработването на автоматизирани системи за тази задача. Предишни опити се основаваха на трудоемко и сложно ръчно извличане на характеристики на изображението, но през последните години беше показано, че сложните конволюционни невронни мрежи (CNN) могат да се научат да извличат съответните характеристики автоматично, без човешка намеса. За съжаление, достигането на точност на експертно ниво при идентификациите на CNN изисква значителна изчислителна мощност и огромни набори от данни за обучение, които често не са налични за таксономични задачи. Това може да бъде решено чрез трансфер на функции: CNN, който е бил предварително обучен за обща задача за класификация на изображения, е изложен на таксономичните изображения, които представляват интерес, и информацията за неговото възприемане на тези изображения се използва за обучение на по-проста, специална система за идентификация. Тук ние разработваме ефективен метод за трансфер на характеристики на CNN, който постига точност на експертно ниво при таксономична идентификация на насекоми с обучителни набори от 100 изображения или по-малко на категория, в зависимост от естеството на набора от данни. По-конкретно, ние извличаме богати представяния на характеристики на изображения от средно до високо ниво от архитектурата на CNN VGG16, предварително обучена върху набора от данни на ImageNet. Тази информация се предава на машинен класификатор на линеен опорен вектор, който се обучава за целевия проблем. Тествахме ефективността на нашия подход върху два вида предизвикателни таксономични задачи: 1) идентифициране на насекоми към по-високи групи, когато е вероятно да принадлежат към подгрупи, които не са били виждани преди, и 2) идентифициране на визуално сходни видове, които са трудни за отделяне дори за експерти. За първата задача нашият подход достигна

Бързата и надеждна идентификация на насекомите, било то по видове или по-високи таксономични групи, е важна в много контексти. Насекомите формират голяма част от биологичното разнообразие на нашата планета и напредъкът в разбирането на състава и функционирането на екосистемите на планетата отчасти зависи от способността ни ефективно да намираме и идентифицираме насекомите, които ги обитават. Има също така необходимост от лесно и точно идентифициране на насекомите при решаване на проблеми, свързани с храната и здравето на хората. Такива приложения включват откриване на насекоми, които са вредители по културите (FAO 2015), вектори на болести (WTO 2014) или инвазивни видове (GISD 2017).

Идентифицирането на насекомите е трудно поради тяхното огромно разнообразие от видове [повече от 1,02 милиона вида, описани към днешна дата (Zhang 2011)] и значителните вариации в рамките на видовете, дължащи се на пола, цвета на цвета, етапа на живот и т.н. С известно обучение човек може да научи как за разграничаване на по-високи таксономични групи, като разредите, но вече на семейно ниво задачата става доста предизвикателна, дори за експерти, освен ако не ограничим проблема до определен етап от живота, географски регион или разред на насекоми. Най-общо казано, колкото по-ниско е таксономичното ниво, толкова по-предизвикателна става задачата за идентификация (фиг. 1). На ниво вид, надеждната идентификация може да изисква години обучение и специализация по един конкретен таксон на насекомите. Такива експертни таксономисти често са малко търсени, особено за групи, които не са ефектни и привлекателни и времето им може да бъде по-добре изразходвано, отколкото за рутинни идентификации.

Схематична илюстрация на таксономията на насекомите. Пълното дърво е организирано в йерархични редове, което съдържа приблизително 1,02 милиона известни видове и няколко милиона, които остават да бъдат описани. Класифицирането на екземпляр в група с по-висок ранг, като ред, обикновено е сравнително лесно със скромно количество обучение. Предизвикателството и количеството на необходимия опит се увеличава значително (преход от зелено към червено), тъй като таксономичният ранг се понижава.

Схематична илюстрация на таксономията на насекомите. Пълното дърво е организирано в йерархични редове и съдържа приблизително 1,02 милиона известни видове и няколко милиона, които остават да бъдат описани. Класифицирането на екземпляр в група с по-висок ранг, като ред, обикновено е сравнително лесно със скромно количество обучение. Предизвикателството и количеството на необходимия опит се увеличава значително (преход от зелено към червено), тъй като таксономичният ранг се понижава.

Поради тези причини отдавна съществува интерес към разработването на автоматизирани системи, базирани на изображения за идентификация на насекоми (Schröder et al. 1995 Weeks et al. 1997, 1999a, 1999b Gauld et al. 2000 Arbuckle et al. 2001 Watson et al. 2003 Тофилски 2004, 2007 ONeill 2007 Steinhage et al. 2007, Francoy et al. 2008 Yang et al. 2015 Feng et al. 2016 Martineau et al. 2017). Общото за всички подобни системи, проектирани до момента, е, че те зависят от ръчно изработено извличане на функции. „Ръчно изработени“ или „ръчно проектирани“ са стандартни термини в машинното обучение и компютърното зрение, отнасящи се до прилагането на някакъв процес, като алгоритъм или ръчна процедура, за извличане на съответните функции за идентификация от необработените данни (изображения в нашия случай) . Примери за характеристики, които са били използвани за таксономична идентификация, включват модела на жилка на крилата, относителното положение на връзките на вените на крилата и очертанията на крилото или на цялото тяло. Въпреки че много от тези системи постигат добра производителност на идентификация, необходимостта от извличане на специални характеристики, съобразени с всяка задача, ограничава използването им на практика.

През последните години дълбокото обучение (DL) и конволюционните невронни мрежи (CNN) се очертаха като най-ефективните подходи към редица проблеми в автоматизираната класификация (LeCun et al. 2015 Schmidhuber 2015), а компютърното зрение е една от областите, в които тези техники са имали трансформиращо въздействие. Основните идеи съществуват от дълго време (Fukushima 1979, 1980 Fukushima et al. 1983), но значително увеличаване на сложността и размера на невронните мрежи и огромното увеличаване на обема на данните, използвани за обучение, генерират грандиозен напредък в последните години. Тези разработки от своя страна не биха били възможни без допълнителната изчислителна мощност, донесена от съвременните графични процесори (GPU).

За разлика от традиционните подходи за машинно обучение, изискващи ръчно извличане на функции, DL и CNN позволяват обучение от край до край от набор от данни за обучение. При обучението от край до край входът се състои от етикетирани необработени данни, като изображения, нищо друго. Изображенията може дори да представляват различни изгледи, части от тялото или етапи от живота - CNN автоматично намира съответния набор от функции за съответната задача. CNN са били особено успешни в задачите за класификация на изображения, където са налични големи етикетирани набори за обучение за контролирано обучение. Първото свръхчовешко представяне на CNN, задвижвани от GPU (Cireşan et al. 2011), беше докладвано през 2011 г. в състезание за пътни знаци (Stallkamp et al. 2011). Пробивът дойде през 2012 г., когато архитектурата на CNN, наречена AlexNet (Krizhevsky et al. 2012), изпревари всички други системи в предизвикателството ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (Russakovsky et al. 2015), по това време включващо 1,3 милиона изображения, разделени в 1000 категории , като „лъв“, „чаша“, „колело на кола“ и различни породи котки и кучета. Оттогава производителността на CNN се е подобрила значително благодарение на разработването на по-дълбоки, по-сложни архитектури на невронни мрежи и използването на по-големи набори от данни за обучение. Лицензирането с отворен код на рамки за разработка на DL доведе до по-нататъшен методологически напредък чрез привличане на огромна общност от разработчици.

Обучението на сложна CNN от нулата до нива на производителност, които са равни с хората, изисква огромен набор от етикетирани изображения и консумира значително количество изчислителни ресурси, което означава, че в момента не е реалистично да се обучава специална CNN за повечето задачи за класификация на изображения. Въпреки това, през последните няколко години беше открито, че човек може да се възползва от CNN, който е бил обучен за обща задача за класификация на изображения за решаване на по-специализиран проблем, използвайки техника, наречена трансфер на обучение ( Caruana 1995 Bengio 2011 Yosinski et al. 2014 Azizpour et al. 2016). Това намалява изчислителната тежест и също така дава възможност да се възползвате от мощността на сложна CNN, дори когато наборът за обучение за съответната задача е умерен до малък.

Изпробвани са два варианта на трансферно обучение. В първия, фина настройка, предварително обучената CNN е леко модифицирана чрез фина настройка на параметрите на модела, така че CNN да може да реши специализираната задача. Фината настройка има тенденция да работи добре, когато специализираната задача е подобна на оригиналната задача (Yosinski et al. 2014), но може да изисква доста обучителни данни и изчислителна мощност. Той също така е податлив на прекомерно монтиране на специализираната задача, когато наборите от данни са малки, тъй като може неправилно да свърже рядка категория с неподходяща характеристика, като например специален тип фон, който просто присъства в малкото изображения от тази категория в тренировъчния комплект.

Вторият вариант на трансферно обучение е известен като прехвърляне на функциии включва използването на предварително обучената CNN като автоматизиран екстрактор на характеристики (Donahue et al. 2014 Oquab et al. 2014 Razavian et al. 2014 Zeiler и Fergus 2014 Azizpour et al. 2016 Zheng et al. 2016). Предварително обучената CNN е изложена на набора за обучение за специализираната задача и след това информацията се извлича от междинните слоеве на CNN, улавяйки характеристики на изображение от ниско до високо ниво, вижте описанието на архитектурата на слоя CNN по-долу). След това информацията за функциите се използва за обучение на по-проста система за машинно обучение, като например машина за поддържащ вектор (SVM) ( Cortes and Vapnik 1995), за по-специализирана задача. Прехвърлянето на функции в комбинация със SVM има тенденция да работи по-добре от фината настройка, когато специализираната задача е различна от оригиналната задача. Той е изчислително по-ефективен, работи за по-малки набори от изображения и SVM са по-малко податливи на прекомерно монтиране при работа с небалансирани набори от данни, тоест набори от данни, където някои категории са представени с много малко примери (He and Garcia 2009).

Усъвършенстваните CNN и трансферното обучение се използват успешно през последните години за подобряване на класификацията на някои набори от биологични изображения, като например „Caltech-UCSD Birds-200-2011“ (Birds-200-2011) (Wah et al. 2011) ( 200 вида, 40–60 изображения на вид) и „102 Category Flower Data set“ (Flowers-102) (Nilsback and Zisserman 2008) (102 вида цветя, често срещани в Обединеното кралство, 40–258 изображения на вид) (Таблица 1) . Подобни, но по-големи набори от данни, предоставени от граждански учени, се изследват в няколко текущи проекта, като Merlin Bird ID (Van Horn et al. 2015), [email protected] ( Joly et al. 2014) и iNaturalist (уеб приложение, достъпно на http:/ /www.inaturalist.org). Тези набори от данни включват външни изображения на видове, които обикновено са лесни за отделяне за хората, поне с известно обучение, а автоматизираните системи за идентификация все още не се конкурират по точност с човешките експерти.

Сравнение на производителността на някои автоматизирани системи за идентификация на изображения преди CNN и някои скорошни методи, базирани на CNN, върху два популярни набора от фини данни (т.е. набори от данни с категории, които са подобни една на друга), Bird-200-2011 (Wah et al. 2011) и Flower-102 (Nilsback and Zisserman 2008)

Методи . птица . Цвете . Препратки .
Методи преди CNN
Цвят+ПРЕСЯВАНЕ 26.7 81.3 (Khan et al., 2013)
GMaxPooling 33.3 84.6 (Мъри и Перонин, 2014)
Техники, базирани на CNN
CNNaug-SVM 61.8 86.8 (Разавиан и др., 2014)
MsML 67.9 89.5 (Qian et al., 2014)
Fusion CNN 76.4 95.6 (Zheng et al., 2016)
Билинеен CNN 84.1 (Лин и др., 2015 г.)
Изискан CNN 86.4 (Zhang et al., 2017)
Методи . птица . Цвете . Препратки .
Методи преди CNN
Цвят+ПРЕСЯВАНЕ 26.7 81.3 (Khan et al., 2013)
GMaxPooling 33.3 84.6 (Мъри и Перонин, 2014)
Техники, базирани на CNN
CNNaug-SVM 61.8 86.8 (Разавиан и др., 2014)
MsML 67.9 89.5 (Qian et al., 2014)
Fusion CNN 76.4 95.6 (Zheng et al., 2016)
Билинеен CNN 84.1 (Лин и др., 2015 г.)
Изискан CNN 86.4 (Zhang et al., 2017)

Забележка: Всички базирани на CNN методи са използвали предварително обучени VGG16 и трансферно обучение (Simoyan and Zisserman 2014). Числата показват процента на правилно идентифицираните изображения в предварително определения тестов набор, който не е бил използван по време на обучението.

Сравнение на производителността на някои автоматизирани системи за идентификация на изображения преди CNN и някои скорошни методи, базирани на CNN, върху два популярни набора от фини данни (т.е. набори от данни с категории, които са подобни една на друга), Bird-200-2011 (Wah et al. 2011) и Flower-102 (Nilsback and Zisserman 2008)

Методи . птица . Цвете . Препратки .
Методи преди CNN
Цвят+ПРЕСЯВАНЕ 26.7 81.3 (Khan et al., 2013)
GMaxPooling 33.3 84.6 (Мъри и Перонин, 2014)
Техники, базирани на CNN
CNNaug-SVM 61.8 86.8 (Разавиан и др., 2014)
MsML 67.9 89.5 (Qian et al., 2014)
Fusion CNN 76.4 95.6 (Zheng et al., 2016)
Билинеен CNN 84.1 (Лин и др., 2015 г.)
Изискан CNN 86.4 (Zhang et al., 2017)
Методи . птица . Цвете . Препратки .
Методи преди CNN
Цвят+ПРЕСЯВАНЕ 26.7 81.3 (Khan et al., 2013)
GMaxPooling 33.3 84.6 (Мъри и Перонин, 2014)
Техники, базирани на CNN
CNNaug-SVM 61.8 86.8 (Разавиан и др., 2014)
MsML 67.9 89.5 (Qian et al., 2014)
Fusion CNN 76.4 95.6 (Zheng et al., 2016)
Билинеен CNN 84.1 (Лин и др., 2015 г.)
Изискан CNN 86.4 (Zhang et al., 2017)

Забележка: Всички базирани на CNN методи използват предварително обучени VGG16 и трансферно обучение (Simonyan and Zisserman 2014). Числата показват процента на правилно идентифицираните изображения в предварително определения тестов набор, който не е бил използван по време на обучението.

Основната цел на настоящата статия е да проучи степента, до която трансферът на функции на CNN може да се използва при разработването на точни диагностични инструменти, като се имат предвид набори от изображения с реалистичен размер и изчислителни бюджети, достъпни за систематиците. Статията представлява едно от първите приложения на трансфера на функции на CNN към предизвикателни и реалистични таксономични задачи, където се очаква високо ниво на точност на идентификация. За разлика от предишни проучвания, всички независими идентификации, използвани тук за обучение и валидиране, са предоставени от таксономични експерти с достъп до изобразените екземпляри. По този начин експертите са успели да изследват знаци, които са критични за идентифициране, но които не се виждат на изображенията, като детайли от вентралната страна на екземпляри, изобразени отгоре. Експертите също са имали достъп до данни за събиране, което често улеснява идентифицирането.

Разгледахме два вида предизвикателни таксономични задачи: 1) идентифициране към по-високи групи, когато има вероятност много екземпляри да принадлежат към подгрупи, които не са били виждани преди, и 2) идентифициране на визуално подобни видове, които са трудни за разделяне дори за експерти. За първата задача събрахме два набора от данни, състоящи се от различни изображения на лицата на Diptera и съответно на гръбния хабитус на Coleoptera. За втората задача използвахме изображения на три тясно свързани вида от рода Coleoptera Окситирея, и от девет вида ларви на Plecoptera (Lytle et al. 2010). Обучението на автоматизираната система за идентификация се основава изцяло на оригиналните изображения, без предварителна обработка, за да помогне на компютъра да идентифицира характеристики, важни за идентификацията.

Във всички наши експерименти използвахме архитектурата на CNN VGG16 с тегла, предварително обучени в набора от данни на ImageNet (Simoyan and Zisserman 2014) за извличане на характеристики и линеен SVM (Cortes and Vapnik 1995) за класификация. Нашата работа се фокусира върху оптимизиране на техниките за извличане на характеристики за постигане на високи нива на точност на идентификация. Анализирахме и грешките, допуснати от автоматизираната система за идентификация, за да разберем ограниченията на нашия подход. И накрая, за да потвърдим общото на нашите открития, тествахме нашата оптимизирана система върху няколко други задачи за класификация на биологични изображения, проучени в скорошната литература за автоматизирана идентификация.


Странният организъм има уникални корени в Дървото на живота

Говорете за разширено семейство: Едноклетъчен организъм в Норвегия е наречен „най-далечният роднина на човечеството“. Толкова е далеч от организмите, които познаваме, че изследователите твърдят, че принадлежи към нова основна група, наречена царство, на дървото на живота.

"Намерихме неизвестен клон на дървото на живота, което живее в това езеро. Уникално е! Досега не знаем за друга група организми, които се спускат от по-близо до корените на дървото на живота освен този вид", проучването изследователят Камран Шалчиан-Табризи от университета в Осло, Норвегия, се казва в изявление.

Организмът, вид протозои, е открит от изследователи в езеро близо до Осло. Протозоите са известни на науката от 1865 г., но тъй като те са трудни за култивиране в лабораторията, изследователите не са успели да се сдобият с техния генетичен състав. Те са били поставени в царството на протистите върху дървото на живота най-вече въз основа на наблюдения на техния размер и форма.

В това проучване, публикувано на 21 март в списанието Molecular Biology Evolution, изследователите успяха да отгледат достатъчно от протозоите, наречени колодикция, в лабораторията, за да анализира нейния геном. Те открили, че генетично не се вписва в нито едно от по-рано откритите царства на живота. Това е организъм с мембранно обвързани вътрешни структури, наречен еукариот, но генетично не е животно, растение, гъби, водорасли или протисти (петте основни групи еукайоти). [Екстремен живот на Земята: 8 странни същества]

"Микроорганизмът е сред най-старите живи в момента еукариотни организми, за които познаваме. Той еволюира преди около един милиард години, плюс или минус няколкостотин милиона години. Той ни дава по-добро разбиране за това как е изглеждал ранният живот на Земята", Шалчиан- каза Табризи.

Смес от функции

Това, което изглеждаше, беше малко. Организмът, който изследователите откриха, е дълъг около 30 до 50 микрометра (около ширината на човешка коса). Храни се с водорасли и не обича да живее на групи. Освен това е уникален, защото вместо един или два флагела (клетъчни опашки, които помагат на организмите да се движат) има четири.

Организмът също има уникални характеристики, обикновено свързани с протисти и амеби, два различни клона. Това накара изследователите да се чудят къде се вписва микроорганизмът в дървото на живота. Те анализираха генетичния му код, за да видят колко е подобен на организмите, които вече са генетично каталогизирани.

„Изненадани сме“, каза изследователят Даг Клавенес, също от Университета в Осло, защото видът е уникален. Те сравняват генома му с тези в стотици бази данни по целия свят, с малко късмет. При всичко това те "са открили само частично съвпадение с генна последователност в Тибет."

Изследователите смятат, че този организъм принадлежи към нова група на дървото на живота. Изследователите не могат да кажат със сигурност дали други организми, класифицирани преди като протозои, са в същия клон без тяхната генетична информация. Неговият най-близък известен генетичен роднина е протистът Diphylleia, въпреки че други организми, които не са анализирани генетично, може да са по-близки роднини.

"Възможно е само няколко други вида да съществуват в този семеен клон на дървото на живота, който е оцелял през всичките много стотици милиони години, откакто видът еукариот се появи на Земята за първи път“, каза Клавенес.

Тъй като има характеристики на две отделни царства на живот, изследователите смятат, че предците на тази група може да са организмите, които са довели до тези други царства, амебите и протистите. Ако това е вярно, те биха били едни от най-старите еукариоти, даващи началото на всички други еукариоти, включително хората.

Можете да следвате щатната писателка на LiveScience Дженифър Уелш Twitter, На Google+ или на Facebook. Следвайте LiveScience за най-новите научни новини и открития на Twitter и нататък Facebook.

Бележка на редактора: Тази статия е актуализирана, за да коригира факта, че в нея се посочва, че амебите и протистите са две царства, докато всъщност те са само два различни клона в рамките на еукариотите.


Биология на вида на степта на полин

БИОЛОГИЯ НА ВИДОВЕ НА СТЕПНАТА СТЕПКА:
Биологията на вида може да бъде описана чрез житейските стратегии на вида. Жизнените стратегии са как един организъм разпределя енергия и материали, за да може да се конкурира в околната среда, да оцелее и да се възпроизвежда. Развивайки се чрез естествен подбор, разработването на компромиси от жизнените стратегии за растеж/оцеляване/възпроизвеждане е сбор от морфологията на вида, физиологията, реакциите на околната среда, изискванията за ресурси, придобиването, съхранението и разпределението на енергията, стратегията за възпроизвеждане и жизнения цикъл. Основните житейски стратегии на видовете от полин, степни растения, са еволюирали, за да бъдат адаптации към топлина и засушаване (суша).

Растения
Фотосинтезата е основата на хранителната верига, осигуряваща енергия за всички трофични нива. Слънчевата радиация се използва за превръщане на H20 и C20 във въглехидрати, които произвеждат енергия за растенията и животните. Има три фотосинтетични пътя, които се развиват/адаптират и процъфтяват в различни среди: C3, C4 и CAM. Растенията са първични производители, тъй като произвеждат енергия чрез използване на слънчева светлина за синтезиране на вода и въглероден диоксид във въглехидрати за всички горни трофични нива на хранителната верига.
С3 пътят произвежда 3-въглеродна киселина. Има едноетапен процес на фиксиране на въглерода, при който CO2 се фиксира от Rubisco директно в хлоропластите на растението. C3 растенията имат най-древния път, защото са се развили първи, през период от време на висока концентрация на CO2 и ниска концентрация на O2. Следователно растенията C3 могат да бъдат инхибирани от високи нива на O2, проблем, наречен фотодишане: където O2 се свързва с Rubisco вместо CO2. Те са хладни сезонни растения, чувствителни към топъл и сух климат (виреят при температури 65-75 градуса F).
С4 пътят произвежда 4-въглеродна киселина. Той може да изпълнява едноетапната функция на пътя на С3 или може да използва АТФ като енергия за двуетапен процес, който намалява фотодишането. Този двуетапен процес включва PEPcase, действащ като първоначален рецептор на CO2, а не Rubisco. PEPcase има висок афинитет към CO2 и никакъв към кислорода. Температурите варират от 90-95 градуса F, така че те са растения за топъл сезон. С4 растенията се развиват след С3, по време на период с висока концентрация на О2.
CAM растенията са развили адаптации, които запазват вода в горещи и сухи среди, с висока евапотранспирация. Устицата се отварят през нощта (тъмно), вместо през деня (светло), когато CO2 навлиза в растението. CAM растенията започват фотодишането с PEPcase без слънчева радиация и продължават през деня, когато има светлина. CAM растенията са най-тясно свързани с пътя С4, най-скоро разработения път.
Доминиращите видове растения в екосистемата на полиновата степ са храстите и тревите, включително храстовият голям полин, антилопата горчивка, власатка в Айдахо, синя житна трева, каучукова заешка четка, зелена заешка четка, читграс, вентената, синя трева на пясъка, дива трева. Общите адаптации са към суша (суха) и горещина, с изобилна растителност в райони с достатъчно валежи, за да поддържат храсти и треви, но не и дървета. Те оцеляват в системата, като издържат през снежни зими и горещо сухо лято. Доминиращата растителност са растения, които могат да оцелеят в полусуха среда. Адаптациите към топлина и суша включват механизми за оцеляване при ниски валежи, ниска температура, силни ветрове и висока соленост на полусухите среди. Екосистемата на полиновата степ включва растителни видове, адаптирани за опрашване на семена от вятъра. Качеството на почвата включва струпвания от бактерии, водорасли, мъхове и растеж на лишеи. Тези характеристики на почвата са устойчиви на топлина и засушаване, както и фиксират собствен азот. Това влияе върху стабилността на почвата и контрола на ерозията, инфилтрацията на водата, фиксирането на азота, улеснява покълването на семената и кръговрата на хранителните вещества. Независимо дали са адаптации на избягване (зависими от валежите) или толерантност (полиморфизъм на листата, фотосинтеза на стъблото и фреатофити за намаляване на транспирацията/фотосинтезата) или устойчивост (много CAM растения, устойчиви на топлина и засушаване), растенията са еволюирали, за да оцелеят в различни различни среди от жега и суша.


Нови прозрения в биологията на дърветата и еволюцията на генома, разкрити чрез геномиката

Референтните геномни последователности са ключът към откриването на гени и генни семейства, които определят интересни черти. Последният напредък в технологиите за секвениране позволи бързо увеличаване на секвенирането на генома на дървесните видове, позволявайки дисекцията на сложни характеристики от икономическо значение, като качество на плодовете и дървесината и устойчивост на биотични и абиотични стресове. Въпреки че броят на референтните геномни последователности за дърветата изостава от този за други растителни видове, не е твърде рано да се придобие представа за уникалните характеристики, които отличават дърветата от недървесните растения. Нашият преглед на публикуваните данни предполага, че въпреки че много генни семейства са запазени сред тревисти и дървесни видове, някои генни семейства, като тези, които участват в устойчивостта на биотични и абиотични стресове и в синтеза и транспорта на захари, често се разширяват в дърветата. геноми. Тъй като геномите на повече дървесни видове са секвенирани, сравнителната геномика допълнително ще изясни сложността на дървесните геноми и как това се отнася до черти, уникални за дърветата.


Признания

Благодарим на J. Cate и S. Moore за приноса в анализа на рибозомния протеин, J. Doudna и E. Nawrocki за предложенията относно анализа на вмъкване на rRNA и M. Markillie и R. Taylor за помощ при секвенирането на РНК. Изследванията бяха подкрепени от Министерството на енергетиката на САЩ (DOE), Службата на науката, Службата за биологични и екологични изследвания под номер на награда DE-AC02-05CH11231 (Научна фокусна област за устойчиви системи и DOE-JGI) и номер на награда DE-SC0004918 (Системи Фокусна област на базата знания по биология). L.A.H. беше частично подкрепен от постдокторантска стипендия на Съвета за естествени науки и инженерни изследвания. Секвенирането на ДНК беше проведено в Обединения геномен институт на DOE, център за потребители на DOE Office of Science, чрез научната програма на Общността. РНК секвенирането беше извършено в поддържаната от DOE лаборатория за молекулярни науки за околната среда в Тихоокеанската северозападна национална лаборатория.


Хоризонтален трансфер на ген

Хоризонталният генен трансфер (HGT) е предаването на генетичен материал между видовете по механизми, различни от родителя към потомството.

Цели на обучението

Обяснете как хоризонталният трансфер на гени може да затрудни разрешаването на филогениите

Ключови изводи

Ключови точки

  • Смята се, че HGT е по-разпространен при прокариотите, отколкото при еукариотите, но само около 2% от прокариотния геном може да бъде прехвърлен чрез този процес.
  • Много учени смятат, че HGT и мутацията изглеждат (особено при прокариотите) значителен източник на генетични вариации, които са суровината за процеса на естествен подбор.
  • HGT в прокариотите се осъществява чрез четири различни механизма: трансформация, трансдукция, конюгация и чрез агенти за генен трансфер.
  • HGT се среща в растенията чрез транспозони (скачащи гени), които се прехвърлят между различни видове растения.
  • Пример за HGT при животни е прехвърлянето (чрез консумация) на гъбични гени в насекоми, наречени листни въшки, което позволява на листните въшки способността да произвеждат каротеноиди сами.

Ключови условия

  • трансформация: промяната на бактериална клетка, причинена от трансфера на ДНК от друга, особено ако е патогенна
  • трансдукция: хоризонтален механизъм за трансфер на гени при прокариоти, където гените се пренасят с помощта на вирус
  • спрежение: временното сливане на организмите, особено като част от половото размножаване

Хоризонтален трансфер на ген

Хоризонтален генен трансфер (HGT) е въвеждането на генетичен материал от един вид към друг вид чрез механизми, различни от вертикалното предаване от родител(и) към потомство. Тези трансфери позволяват дори далечно свързани видове (използвайки стандартна филогенеза) да споделят гени, влияейки върху техните фенотипове. Смята се, че HGT е по-разпространен при прокариотите, но само около 2% от прокариотния геном може да бъде прехвърлен чрез този процес. Някои изследователи смятат, че тези оценки са преждевременни, че действителното значение на HGT за еволюционните процеси трябва да се разглежда като работа в ход. Тъй като явлението се изследва по-задълбочено, може да се окаже, че е по-често срещано. Много еволюционисти постулират основна роля на този процес в еволюцията, като по този начин усложняват простия модел на дърво. Редица учени смятат, че HGT и мутацията изглежда (особено при прокариотите) са значителен източник на генетични вариации, които са суровината за процеса на естествен подбор. Тези трансфери могат да се осъществят между всеки два вида, които споделят интимна връзка, като по този начин добавят слой сложност към разбирането или разрешаването на филогенетичните взаимоотношения.

Механизми на прокариотен и еукариотен хоризонтален генен трансфер: Хоризонтален трансфер на ген е въвеждането на генетичен материал от един вид в друг вид чрез механизми, различни от вертикалното предаване от родител(и) към потомство. Тези трансфери позволяват дори далечно свързани видове (използвайки стандартна филогенеза) да споделят гени, влияейки върху техните фенотипове. Примери за механизми на хоризонтален генен трансфер са изброени както за прокариотните, така и за еукариотните организми.

HGT в прокариотите

Доказано е, че механизмът на HGT е доста често срещан в прокариотните домейни на бактерии и археи, което значително променя начина, по който се разглежда тяхната еволюция. Тези трансфери на гени между видовете са основният механизъм, чрез който бактериите придобиват резистентност към антибиотици. Класически се смяташе, че този тип трансфер се осъществява чрез три различни механизма:

  • Трансформация: голата ДНК се поема от бактерия.
  • Трансдукция: гените се пренасят с помощта на вирус.
  • Конюгиране: използването на куха тръба, наречена пилус, за прехвърляне на гени между организмите.

Съвсем наскоро беше открит четвърти механизъм на трансфер на гени между прокариотите. Малки вирусоподобни частици, наречени агенти за генен трансфер (GTAs), прехвърлят произволни геномни сегменти от един вид прокариоти на друг. Доказано е, че GTA са отговорни за генетичните промени, понякога с много висока честота в сравнение с други еволюционни процеси. The first GTA was characterized in 1974 using purple, non-sulfur bacteria. These GTAs, which are thought to be bacteriophages that lost the ability to reproduce on their own, carry random pieces of DNA from one organism to another. The ability of GTAs to act with high frequency has been demonstrated in controlled studies using marine bacteria. Gene transfer events in marine prokaryotes, either by GTAs or by viruses, have been estimated to be as high as 10 13 per year in the Mediterranean Sea alone. GTAs and viruses are thought to be efficient HGT vehicles with a major impact on prokaryotic evolution.

HGT in Eukaryotes

Although it is easy to see how prokaryotes exchange genetic material by HGT, it was initially thought that this process was absent in eukaryotes. After all, prokaryotes are only single cells exposed directly to their environment, whereas the sex cells of multicellular organisms are usually sequestered in protected parts of the body. It follows from this idea that the gene transfers between multicellular eukaryotes should be more difficult. Indeed, it is thought that this process is rarer in eukaryotes and has a much smaller evolutionary impact than in prokaryotes. In spite of this fact, HGT between distantly-related organisms has been demonstrated in several eukaryotic species. It is possible that more examples will be discovered in the future.

In plants, gene transfer has been observed in species that cannot cross-pollinate by normal means. Transposons or “jumping genes” have been shown to transfer between rice and millet plant species. Furthermore, fungal species feeding on yew trees, from which the anti-cancer drug TAXOL® is derived from the bark, have acquired the ability to make taxol themselves a clear example of gene transfer.

In animals, a particularly interesting example of HGT occurs within the aphid species. Aphids are insects that vary in color based on carotenoid content. Carotenoids are pigments made by a variety of plants, fungi, and microbes, which serve a variety of functions in animals who obtain these chemicals from their food. Humans require carotenoids to synthesize vitamin A and we obtain them by eating orange fruits and vegetables: carrots, apricots, mangoes, and sweet potatoes. On the other hand, aphids have acquired the ability to make the carotenoids on their own. According to DNA analysis, this ability is due to the transfer of fungal genes into the insect by HGT, presumably as the insect consumed fungi for food. A carotenoid enzyme called a desaturase is responsible for the red coloration seen in certain aphids. Furthermore, it has been shown that when this gene is inactivated by mutation, the aphids revert back to their more common green color.

HGT within the aphid species: (a) Red aphids get their color from red carotenoid pigment. Genes necessary to make this pigment are present in certain fungi. Scientists speculate that aphids acquired these genes through HGT after consuming fungi for food. If genes for making carotenoids are inactivated by mutation, the aphids revert back to (b) their green color. Red coloration makes the aphids much more conspicuous to predators, but evidence suggests that red aphids are more resistant to insecticides than green ones. Thus, red aphids may be more fit to survive in some environments than green ones.


One in Four Tree Deaths in Blue Ridge Mountains Linked to Invasive Species

New research from the Smithsonian Conservation Biology Institute (SCBI) and Shenandoah National Park finds that invasive species of forest insects and pathogens contributed to about a quarter of the tree deaths in Virginia’s Blue Ridge Mountain forests in the past three decades.

According to the authors, this is the first study to evaluate the long-term impact of the multiple invasive species affecting forests. The results, published today in the journal Ecosystems, have implications for the protection of forest health and mitigation of climate change.

“As the world struggles with COVID-19, we are becoming increasingly aware that health is globally interconnected—that a disease agent accidentally transferred to a new host can have devastating consequences,” said Kristina Anderson-Teixeira, forest ecologist at SCBI and the Smithsonian Tropical Research Institute and lead author of the study. “We expect more exotic tree disease agents to arrive in the future, and how we handle that threat will have important consequences for the health and diversity of our forests, along with their ability to help sequester carbon dioxide from the atmosphere and slow climate change.”

Non-native insects and pathogens can cause significant harm when brought to a new environment by human activity. In the Blue Ridge Mountain region alone, invasive species have led to the classification of seven tree species as threatened or endangered.

Beyond individual types of trees, however, scientists have not previously studied how invasive species affect entire forests in the long term. For this research, Anderson-Teixeira and her co-authors studied decades of data from forest plots at Shenandoah National Park and the neighboring SCBI. At SCBI, this includes a plot from the Smithsonian’s Forest Global Earth Observatory (ForestGEO), a worldwide network of forest monitoring sites.

The research plots are distributed across an 80-mile stretch of the Blue Ridge Mountains in Virginia. According to the authors, these plots are by no means unusual among forests of the eastern United States, which have all been subjected to multiple invasive species. Scientists have monitored the plots for years to measure the growth, death, abundance and diversity of tree species present. Combined, the records total more than 350,000 tree observations dating from 1987 to 2019.

Anderson-Teixeira and her team focused on the impact of eight invasive species, including insects like the gypsy moth and emerald ash borer, as well as fungi that cause disease in trees. They found that these eight species contributed to substantial increases in tree mortality over the past three decades. Their findings attribute about 25% of tree deaths to non-native insects and pathogens, with at least 22 tree species affected.

The study also reveals the resilience of these forests, however. Despite significant losses to individual tree species, the total number of species present remained relatively constant, and there was no overall reduction in the number and size of the trees. Other tree species compensated for the losses, making the forests stable over the past several decades.

“Insect and fungal pathogens are continually reshaping the forest composition in Shenandoah National Park, and it is reassuring to know that park forests are demonstrating resilience to these pressures by maintaining tree diversity and abundance,” said Wendy Cass, botanist at Shenandoah National Park and co-author of the study. “Shenandoah National Park is pleased that data from the park's ongoing long-term forest-monitoring program has supported this study.”

This long-term forest data demonstrates how invasive species have shaped entire ecosystems over time. Despite past resilience, invasive species continue to pose a growing threat to forests, and limiting their spread is important to maintaining the health and diversity of these forests.

Trees also play an important role in climate regulation because they absorb carbon from the atmosphere. The authors say that efforts to limit the spread of invasive species will not only protect the health of forests worldwide, but also aid efforts to slow climate change.

This research received grant funding from the Virginia Native Plant Society and Shenandoah National Park Trust.


The Life Story of The Oldest Tree on Earth

Revered for its beauty and its longevity, the ginkgo is a living fossil, unchanged for more than 200 million years. Botanist Peter Crane, who has a written what he calls a biography of this unique tree, talks to Йейлска среда 360 about the inspiring history and cultural significance of the ginkgo.

Millions of urban dwellers know the ginkgo primarily as a street tree, with elegant, fan-shaped leaves, foul-smelling fruits, and nuts prized for their reputed medicinal properties. But botanist Peter Crane sees the ginkgo as much more — an oddity in nature because it is a single species with no known living relatives a living fossil that has been essentially unchanged for more than 200 million years and an inspiring example of how humans can help a species survive.

Crane, who is dean of the Yale School of Forestry & Environmental Studies, has written what he describes as a biography of the oldest tree on earth, a living link to the age of the dinosaurs. Новата му книга, Гинко, tells the story of a tree that over centuries has made its way from China across Asia and around the world and today is found along streets everywhere from Seoul to New York.

В интервю с Йейлска среда 360, Crane explains what makes the ginkgo unique and what makes it smell, how its toughness and resilience has enabled it to thrive, and what the tree’s long history says about human life on earth. The ginkgo, which co-existed with the dinosaurs, “really puts our own species — let alone our individual existence — into a broader context,” says Crane.

Yale Environment 360: You’ve been studying ginkgo trees for a long time. How did you come to develop an interest in them?

Peter Crane: I think that anyone who is seriously interested in plants inevitably comes across ginkgo pretty early in their training, because there are only five living groups of seed plants, and ginkgo is one of them. And ginkgo is the only one that consists of just one species. So it’s an important plant in any botanist’s view of the plant world — you inevitably run across it early in your training. The other thing is that it has such a distinctive leaf — once you see it, you don’t forget it. It’s thoroughly memorable.

e360: You’ve mentioned that ginkgo is something of a biological oddity in that it’s a single species with no living relatives. That’s somewhat unusual in the plant and animal world, isn’t it?

Crane: да. When we think about flowering plants, there are about 350,000 living species. And in an evolutionary sense, they’re equivalent to that one species of ginkgo. They’re all more closely related to each other than they are to anything else. But the ginkgo is solitary and unique, not very obviously related to any living plant. One of the points I wanted to draw out in the book is that in the past there were a variety of ginkgo-like plants, but this is the only one surviving.

e360: You describe the ginkgo as a “living fossil,” in the sense that in many ways it’s unchanged in more than 200 million years. откъде знаем това?

Crane: If you look at fossils from more than 200 million years ago, you can see leaves that are very very similar to modern ginkgo leaves. But you have to look more closely to really assess whether those leaves were produced by plants that are identical to modern ginkgo. And that work has been done now, by my colleague [Chinese paleobotanist] Zhou Zhiyan, who has worked on fossil material from China. And what he’s noticed is that there are some differences in the ways that the seeds are attached in these fossil plants — but in the grand scheme of things, they’re not very different.

With the fossils that I’ve worked on myself, from about 65 million years ago, we were able to determine exactly how the seeds were attached to the plant, and they were attached in an identical way to modern ginkgo. If we could go back in a time machine, maybe we would find some differences, but I suspect not.

e360: And the oldest fossil record?

Crane: A little over 200 million years old. So it is a good example of a living fossil, like the coelacanth, which has also changed very little over millions of years.

Ginkgo leaves in the autumn. AJYI/Ko.Yo

e360: Most of us know ginkgo from its very distinctive, fan-shaped leaves, and also from its very distinctive smell. What is with the smell?

Crane: It’s the outer part of the seed that produces the smell, and it smells, to put it bluntly, like vomit. More than likely, it reflects some sort of adaptation or modification in its dispersal biology. Probably either now or in the past the smell has been attractive to animals. You hear stories of dogs, for example, eating ginkgo seeds — sometimes with not a terribly happy outcome in that they don’t feel so good afterward. But it must be part of a dispersal system. The interesting question is, are the things that adapted to disperse it still around? Or are they extinct?

There’s this wonderful idea that [Daniel] Janzen and [Paul] Martin published about how many neo-tropical fruits don’t appear to have any dispersers in the contemporary fauna. And their idea was that as many large mammals went extinct about 10,000 years ago, many plants actually lost their most important dispersal agents. So in a sense, the plants have continued to live on, while the dispersers themselves have already gone extinct.

e360: So their theory would say that the ginkgo smell would have attracted dinosaurs to eat it?

Crane: Yes, or more likely some mammals that died out much more recently. But the idea is that the tree now could be out of phase with its dispersal agents. There are records of the seeds being eaten by badgers and so on, and as I talk to people it’s clear that the seeds do still move around. So something’s moving them. And you know, the seeds are very attractive — once that smell’s gone, they look a bit like a pistachio. And they have a nice nutritious meat in them, so they would attract animals like squirrels.

e360: When are the seeds on the ground? Is that the late fall?

Crane: They’re usually on the ground in the late fall here in temperate North America. So the trees are dropping their seeds in late November, December. And then often, what saves us from the smell is that they all freeze.

e360: When was the ginkgo first cultivated by humans?

Crane: Our best estimate is about 1,000 years ago in China, which is somewhat late for the cultivation of many plants in China. There’s a lot of Chinese literature from before 1,000 years ago, and it doesn’t mention ginkgo, while it does mention a lot of other plants. The evidence points to the fact that ginkgo was probably always a rather rare tree, and that it first attracted the attention of people about a thousand years ago. Probably originally as a nut — a rather unusual nut tree. And then it was moved around and grown for its nuts in China, before eventually — maybe in the 14th or 15th centuries — making its way up the coastal trade routes into Korea and Japan.

e360: And how and when did it appear in the West?

Crane: The first Westerner to encounter ginkgo — or at least the first Westerner to encounter it and write about it — was Engelbert Kaempfer, who was with the Dutch East India Company at their trading station in southern Japan in 1692. When he returned, he wrote his account of his time in Japan. He is the one who first uses the word in the Western literature — ginkgo — and he provides an illustration of it. But probably living plants weren’t introduced into Europe until a few decades after that — perhaps in the 1730s, but I think more likely in the 1750s.

e360: Ginkgoes have long been valued for their healing properties, their medicinal properties, particularly for helping memory. And we see today ginkgo being sold pretty widely in health food stores. Did the medicinal use of ginkgo emerge in China, and if so, how recent is its move to the West?

Crane: That’s a very interesting question, because if you look and see how ginkgo is used medicinally in China, it’s mainly the seeds that are used. Yet, the Гинко билоба that you buy in health food stores here is an extract of the leaves. And this is pretty much a Western phenomenon. So this is a use that we’ve invented for it in the West, rather than a use that has come to us from China. The medicinal uses in the East and the supposed medicinal uses in the West have gone in different directions, using two different parts of the plant — mainly the seeds in the East, and mainly the leaves in the West.

e360: Are there any scientific studies that looked at the efficacy of the medicinal properties, like for memory enhancement — either for the leaves or the seeds?

Crane: The most work’s been done on the leaves in the West. And I think it’s true to say the results are equivocal. I don’t think there’s really strong evidence for its efficacy, but on the other hand, there are conflicting results. There’s some evidence that it’s helpful in some ways, but the large-scale trials that we expect from our drugs these days have been unable to be really definitive about that. It’s a bit of an enigma in that respect — it’s difficult to prove its value.

e360: You write in the book about how the ginkgo’s resilience has enabled it to become quite a popular street tree — it can take a lot of abuse. What makes the ginkgo so resilient as a tree?

Crane: It’s hard to put a finger on what exactly does it. But the leaves are particularly unattractive to pests, so it doesn’t suffer from the pest problems that some trees do. And it seems to survive in a street setting: its roots aren’t getting much oxygen, they’re getting a lot of salt and goodness knows what else is getting poured on them, and it seems relatively resistant to those problems. So it’s just a good old tough tree, and it is incredibly widely planted.

e360: How widely, and in what places is it most common?

Crane: Well, it’s particularly widespread in the East: you see it all over Tokyo, you see it all over Seoul. But you also see it all over Manhattan. Once you start to recognize ginkgo trees in the urban landscape, you start to see them everywhere.

An early Western botanical illustration of Гинко билоба, published in Europe in 1835.

e360: You mentioned in the book that the female seeds are the ones that smell. In New York City, the parks department has a policy of planting only males?

Crane: да. I think today most people would plant males. Most reputable nurseries will sell only males.

e360: One of the things you get into in the book is the broader discussion of the importance of street trees. One of the benefits, which I had never thought about before, is how trees along a street make it feel narrower and cause drivers to go more slowly. It makes sense, but I had never thought of it. Can you describe some of the other benefits that street trees bring to a city or an urban setting?

Crane: I think most obviously they help reduce the urban heat island effect. They provide shade they make the place a lot more comfortable. But I think there are a lot of intangible benefits too: people want to walk in the shade, they want to be out in the shade. And so trees create a less sterile environment and encourage people to want to be outside, with all the benefits that come from people being out and about — from having kids playing outside, to having neighbors keep an eye on each other’s houses, to encouraging people to linger in a shopping area that they would otherwise walk right through.

e360: You certainly see ginkgos everywhere, especially in New York City. You tell a story about a Harlem homeowner who has a ginkgo tree in front of her house and finds people in it regardless of the smell. Можеш ли да обясниш?

Crane: Yes, in many places where ginkgo is planted in the West, people who’ve known ginkgo or know about ginkgo through their cultural background, will often seek out the trees in the fall and collect the seeds. Particularly with people from Korea or China or Japan, it’s quite common. You see them in Central Park [in New York]. I’ve seen them in Chicago. You see them all over. And I’m sure none of those seeds are sold into commerce. I’m sure those seeds are used locally because people enjoy eating them. And sometimes people won’t wait for the seeds to fall. They’ll take sticks and bang them up into the branches to try to get the seeds to come down.

e360: I was surprised to learn from your book that the ginkgo nut is potentially toxic?

Crane: Yes, it does have some toxicity to it. It’s generally recommended that people don’t eat too many of these seeds. A small proportion of the population seems to have a bad reaction to ginkgo, but it’s a very small proportion. I’ve eaten ginkgo seeds many times.

e360: You actually have an ancient species of ginkgo, Ginkgo cranei, named after you, right?

Crane: Well, yes, that’s the fossil ginkgo from North Dakota that I worked on as a researcher, which a colleague quite recently very kindly named after me. But in a way it’ll be interesting to see if the name survives, because giving it a separate name implies that it’s actually different from modern ginkgo. And the study did point out a few very subtle differences. However, it remains to be seen whether those differences hold up. So I wouldn’t be surprised to see my name get synonymized back into Гинко билоба в някакъв момент.

e360: By distributing ginkgo around the planet, humans have, unlike with many other species, helped ensure the ginkgo’s survival. Is that the right way to look at it?

Crane: Yes, I think that’s right. I think by cultivating plants like ginkgo that are very rare in the wild, we’ve sort of taken out insurance for their long-term survival. In China, for a long time there was a lot of discussion about whether there were any native ginkgos at all, or whether all of them had the hand of people in their past. I think the consensus now is that probably a couple of wild, original populations still exist in China. But it’s very difficult to exclude the possibility that even those have been aided by people.

That is another message in the book. Obviously we should try to preserve animals and plants in their native habitats, where they’re part of a functioning integrated ecosystem. But in the same way that we’ve used ex situ methods for conserving large mammals, charismatic animals, I think conservation through cultivation is an important part of the toolkit for preserving plant diversity for the future.

e360: You’ve talked about how one of the things that drew you to learn more about the ginkgo was the sense of timelessness that its history gives you and how that helps us think about our place in the world.

Crane: Obviously, we’re evolved to live in the present, so we’re very focused on the short-term. One of our biggest shortcomings is that we can’t see the long-term, and we see that in the way we respond to all kinds of environmental issues. So reflecting on a plant like ginkgo that was around in very different ecosystems when the dinosaurs were on the planet, that has been around for hundreds of millions of years, really puts our own species — let alone our own individual existence — into a broader context.

It’s a bit like those diagrams that you see, where there’s a picture of the Milky Way and there’s a little sign that says, “You are here.” Well, it’s the same idea. Познай какво? We’re not at the center of everything. И познай какво? The universe doesn’t revolve around us. И познай какво? We’re only here for a short time, whereas some things have been here for a really long time. That ought to encourage us to take the long view as we think about our relationship to the natural world.


Significance to Wildlife

One interesting aspen poplar fact is their importance to beavers. Both kinds of aspens are a principal food of beavers throughout their range. The mammals will eat the bark, leaves and the twigs of these trees, and use the branches to construct dams. Other mammals that depend on the aspen tree for food include deer, moose and elk, which browse the leaves and twigs. Rabbits and muskrats will eat the bark, and birds such as the ruffed grouse will consume the seeds and the flower buds. The yellow-bellied sapsucker and the hairy woodpecker frequently hollow out parts of the tree to create a nesting cavity.


Гледай видеото: Ağaçlar, Ahlat, Ardıç, Meşe, Çam, Çatal Çam, Dut, Ceviz Ve Çınar Define İşareti Ve Anlamı (Юни 2022).


Коментари:

  1. Alec

    Мисля, че не си прав. Влезте ще обсъдим. Пиши ми на ЛС.

  2. Anders

    Съгласен е, забележително парче

  3. Moogubar

    I apologize, but it doesn't quite come close to me. Кой друг може да каже какво?

  4. Cliftun

    В него нещо е. Благодаря за информацията, мога ли да ви помогна синоним на нещо?

  5. Charly

    Мисля, че правя грешки. Аз съм в състояние да го докажа.Пишете ми на ЛС, обсъдете го.

  6. Anis

    .Рядко. Можете да кажете това изключение :) от правилата

  7. Luki

    Извинявам се, не мога да ви помогна, но съм сигурен, че ще ви помогнат да намерите правилното решение.



Напишете съобщение