【神经科学】Nature 历年网络科学文集:网络层次与结构( 六 )


15.物种间的交互网络在空间上的幂律性质
原题:The spatial scaling of species interaction networks
类型:Perspective
时间:2018 年 4 月 16 日
期刊:Nature Ecology & Evolution
作者:Nuria Galiana, Miguel Lurgi ? José M. Montoya
网址:https://www.nature.com/articles/s41559-018-0517-3
评价:生物间的相互作用 , 是如何随空间尺度不同而变化的 , 并没有被较好的描述 。 本文提出的理论框架 , 可探索多层次(multitrophic )群落的空间幂律现象 , 并给出关于网络区域关系的可检验预测 。
摘要:物种——区域关系(Species–area relationships SAR)对理解空间尺度的生物多样性分布至关重要 。 然而 , 对于生物多样性在空间层面的改变会如何影响生物互动网络的改变 , 我们却知之甚少 。 本文提出的理论框架 , 可以让我们探索跨空间生态网络的不同的组织机制如何影响其多种性质 。 本文提出一组在多层次群落上 , 关于网络区域关系(network–area relationships NAR)可检验的预测 。 由于不同NAR在跨越食物链层级( trophic levels)上的存在 , 网络的结构会发生改变 , 从而使自然选择在较小的空间层面 , 偏向于更加一般化的物种 , 物种散开(dispersal limitation)促进了该地的beta多样性 。 对NAR的理解 , 可以作为我们对SAR的相关知识的补充 , 并在生态保护中有潜在应用 。 特别是 , 当结合实际数据后 , NAR能够预测在一个栖息地消失或区域化的世界中 , 上述变化会对生态学群落的潜在影响 。
16.通过物种特征和网络结构预测授粉者入侵是否成功及其影响
原题:Identifying a common backbone of interactions underlying food webs from different ecosystems
类型:Article
时间:2018 年 7 月 4 日
期刊:Nature Communications
作者:Bernat Bramon Mora, Dominique Gravel ? Daniel B. Stouffer
网址:https://www.nature.com/articles/s41467-018-05056-0
评价:生态网络的结果可以有显著的不同 , 但在不远类型的生态系统中 , 都存在共同的特征 。 本文Bramon Mora用网络对齐(network alignment )说明 , 在真实的捕食网络背后存在一个共同的核心(backbone)互动 。
摘要:尽管真实的捕食网络会随着生态系统的不同而不同 , 越来越多的证据指出 , 不同的捕食网络展示出相同的拓扑结构 。 为使上述的两种观察相统一 , 本文推测是否存在一种位于任何生态网络之下的一组核心互动 , 即一种共同的子结构 。 这意味着对于任何生态网络都包含实现一组相似生态学角色的功能的物种 , 以及各不相同的边缘物种 , 其解释了网络之间的差异 。 为了验证该假设本文引入了一种新的方法 , 去研究来自多个环境的411个捕食网络的结构相似性 。 研究首先发现不同生态系统中物种间相互互动的方式有显著的区别 。 尽管存在这些不同 , 研究接着指出 , 存在强有力的证据来说明:在所有捕食网络中 , 存在一个共同的核心互动群组 。 我们希望通过指出这种核心互动 , 能够说明促成不同生态群落产生的规律 。
17.通过物种特征和网络结构预测授粉者入侵是否成功及其影响
原题:Construction of arbitrarily strong amplifiers of natural selection using evolutionary graph theory
类型:Article
时间:2018 年 8 月 14 日
期刊:Nature Communications Biology
作者:Andreas Pavlogiannis, Josef Tkadlec ? Martin A. Nowak
网址:https://www.nature.com/articles/s42003-018-0078-7
评价:Andreas Pavlogiannis 等提出了一个基于进化图论、关于如何构建自然选择中的强放大器(amplifer)的学说 。 本文还指出了对于群体结构需要具有怎样的特征才能促进其在进化中被放大 , 并指出了一种能够在模拟中用于构建放大器的算法 。


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