Информације

Идентификација необичног дрвета

Идентификација необичног дрвета



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.

Локација: Лион, Француска

Мислим да је то једно од најлењих дрвећа које сам икада видео КСД


Као што је Судацхи коментарисао, орезивање је, вероватно током много година, да би попримило овај облик. Није природног облика.

Рекао бих да није могуће идентификовати тачну врсту дрвета без крупног плана лишћа. Од зумирања изгледа као да би могао бити Лавсон Ципресс (Цхамаеципарис лавсониана) иако би то могао бити Леиланд Ципресс (к Цупрессоципарис леиландии), или низ других могућности.

Један од начина да ово додатно истражите ако желите да знате са сигурношћу, осим објављивања крупног плана лишћа које би могло помоћи, био би да пронађете неке примерке чемпреса за које можете пронаћи име. Можда у баштенском центру или арборетуму, а затим упоредите мирис лишћа када га уштипнете и згњечите међу прстима. Различите врсте имају карактеристичан мирис који је корисна метода за идентификацију.


Брза и поуздана идентификација инсеката је важна у многим контекстима, од откривања вектора болести и инвазивних врста до сортирања материјала из инвентара биодиверзитета. Због недостатка адекватне стручности, већ дуго постоји интересовање за развој аутоматизованих система за овај задатак. Претходни покушаји су били засновани на напорном и сложеном ручном екстракцији карактеристика слике, али последњих година се показало да софистициране конволуционе неуронске мреже (ЦНН) могу научити да аутоматски издвајају релевантне карактеристике, без људске интервенције. Нажалост, постизање тачности на нивоу стручњака у ЦНН идентификацијама захтева значајну рачунарску снагу и огромне скупове података за обуку, који често нису доступни за таксономске задатке. Ово се може решити коришћењем преноса карактеристика: ЦНН који је претходно обучен за задатак генеричке класификације слика изложен је таксономским сликама од интереса, а информације о његовој перцепцији тих слика се користе у обучавању једноставнијег, наменског система идентификације. Овде развијамо ефикасан метод преноса карактеристика ЦНН-а, који постиже тачност на нивоу стручњака у таксономској идентификацији инсеката са скуповима за обуку од 100 слика или мање по категорији, у зависности од природе скупа података. Конкретно, издвајамо богате приказе карактеристика слике средњег до високог нивоа из ЦНН архитектуре ВГГ16 унапред обучене на ИмагеНет скупу података. Ове информације се достављају линеарном машинском класификатору вектора подршке, који је обучен за циљни проблем. Тестирали смо учинак нашег приступа на два типа изазовних таксономских задатака: 1) идентификовање инсеката у вишим групама када је вероватно да припадају подгрупама које раније нису виђене и 2) идентификовање визуелно сличних врста које је тешко раздвојити чак и за стручњака. За први задатак, наш приступ је стигао

Брза и поуздана идентификација инсеката, било по врстама или вишим таксономским групама, важна је у многим контекстима. Инсекти чине велики део биолошке разноврсности наше планете, а напредак у разумевању састава и функционисања екосистема планете делимично зависи од наше способности да ефикасно пронађемо и идентификујемо инсекте који их насељавају. Такође постоји потреба за лаком и тачном идентификацијом инсеката у решавању проблема везаних за храну и здравље људи. Такве примене укључују откривање инсеката који су штеточине усева (ФАО 2015), вектора болести (ВТО 2014) или инвазивних врста (ГИСД 2017).

Препознавање инсеката је тешко због њихове огромне разноликости врста [више од 1,02 милиона врста описаних до данас (Зханг 2011)] и значајних варијација унутар врста због пола, облика боје, животног стадија, итд. Уз одређену обуку, може се научити како да се разликују више таксономске групе, као што су редови, али већ на нивоу породице задатак постаје прилично изазован, чак и за стручњаке, осим ако проблем ограничимо на одређени животни стадиј, географски регион или ред инсеката. Уопштено говорећи, што је нижи таксономски ниво, задатак идентификације постаје изазовнији (Слика 1). На нивоу врсте, поуздана идентификација може захтевати године обуке и специјализације на једном одређеном таксону инсеката. Такви стручни таксономисти су често тражени, посебно за групе које нису упадљиве и привлачне, а њихово време би било боље потрошити него на рутинске идентификације.

Шематски приказ таксономије инсеката. Пуно стабло је организовано у хијерархијске редове и садржи приближно 1,02 милиона познатих врста и неколико милиона које треба описати. Сврставање примерка у групу вишег ранга, као што је ред, обично је релативно лако уз скромну количину обуке. Изазов и количина потребне експертизе се значајно повећава (прелазак из зелене у црвену) како се таксономски ранг снижава.

Шематски приказ таксономије инсеката. Пуно стабло је организовано у хијерархијске редове и садржи приближно 1,02 милиона познатих врста и неколико милиона које треба описати. Сврставање примерка у групу вишег ранга, као што је ред, обично је релативно лако уз скромну количину обуке. Изазов и количина потребне експертизе се значајно повећава (прелазак из зелене у црвену) како се таксономски ранг снижава.

Из ових разлога, дуго постоји интересовање за развој аутоматизованих система заснованих на сликама за идентификацију инсеката (Сцхродер ет ал. 1995 Веекс ет ал. 1997, 1999а, 1999б Гаулд ет ал. 2000 Арбуцкле ет ал. 2001 Ватсон ет ал. 2003. Тофилски 2004, 2007 ОНеилл 2007 Стеинхаге и сарадници 2007, Францои и сарадници 2008 Јанг и сарадници 2015 Фенг и сарадници 2016 Мартинеау и сарадници 2017). Заједничко свим таквим системима који су до сада дизајнирани је да зависе од ручно израђеног издвајања карактеристика. „Ручно израђени“ или „ручно пројектовани“ су стандардни термини у машинском учењу и компјутерској визији који се односе на примену неког процеса, као што је алгоритам или ручна процедура, за издвајање релевантних карактеристика за идентификацију из необрађених података (слике у нашем случају) . Примери карактеристика које су коришћене за таксономску идентификацију укључују узорак венације крила, релативни положај спојева вена крила и обрис крила или целог тела. Иако многи од ових система постижу добре перформансе идентификације, потреба за издвајањем посебних карактеристика прилагођеним сваком задатку је ограничила њихову употребу у пракси.

Последњих година, дубоко учење (ДЛ) и конволуционе неуронске мреже (ЦНН) су се појавиле као најефикаснији приступи низу проблема у аутоматизованој класификацији (ЛеЦун ет ал. 2015 Сцхмидхубер 2015), а компјутерски вид је једно од области где је ове технике су имале трансформативни утицај. Основне идеје постоје већ дуже време (Фукушима 1979, 1980 Фукушима и др. 1983), али значајно повећање сложености и величине неуронских мрежа и огромно повећање обима података који се користе за обуку довели су до спектакуларног напретка. у последњих неколико година. Овај развој, заузврат, не би био могућ без додатне рачунарске снаге коју доносе модерне графичке процесорске јединице (ГПУ).

За разлику од традиционалних приступа машинском учењу, који захтевају ручно рађено издвајање карактеристика, ДЛ и ЦНН омогућавају учење од краја до краја из скупа података за обуку. У учењу од краја до краја, улаз се састоји од означених сирових података, као што су слике, ништа друго. Слике могу чак представљати различите погледе, делове тела или животне фазе - ЦНН аутоматски проналази релевантан скуп функција за задатак који је при руци. ЦНН-и су били посебно успешни у задацима класификације слика, где су за учење под надзором доступни велики означени сетови за обуку. Прва супер-људска изведба ЦНН-а са ГПУ-ом (Циресан ет ал. 2011) пријављена је 2011. године у такмичењу у саобраћајним знаковима (Сталкамп ет ал. 2011). Пробој је уследио 2012. године, када је ЦНН архитектура под називом АлекНет (Кризхевски ет ал. 2012) надмашила све друге системе у изазову ИмагеНет Ларге Сцале Висуал Рецогнитион Цхалленге (Руссаковски ет ал. 2015), у то време је укључивало 1,3 милиона слика подељених у 1000 категорија , као што су „лав“, „шоља“, „точак аутомобила“ и различите расе мачака и паса. Од тада, перформансе ЦНН-а су се значајно побољшале захваљујући развоју дубљих, сложенијих архитектура неуронских мрежа и коришћењу већих скупова података за обуку. Отворено лиценцирање ДЛ развојних оквира покренуло је даљи методолошки напредак привлачењем велике заједнице програмера.

Обука сложеног ЦНН-а од нуле до нивоа перформанси који је једнак људима захтева огроман скуп означених слика и троши значајну количину рачунарских ресурса, што значи да тренутно није реално обучити наменски ЦНН за већину задатака класификације слика. Међутим, у последњих неколико година откривено је да се ЦНН који је обучен за генеричку класификацију слика може искористити за решавање специјализованијег проблема користећи технику која се зове трансфер учења ( Царуана 1995 Бенгио 2011 Иосински ет ал. 2014 Азизпоур ет ал. 2016). Ово смањује рачунарско оптерећење и такође омогућава да се искористи моћ софистицираног ЦНН-а чак и када је скуп обуке за задатак умерен до мали.

Испробане су две варијанте трансферног учења. У првом, фино подешавање, унапред обучени ЦНН је мало модификован финим подешавањем параметара модела тако да ЦНН може да реши специјализовани задатак. Фино подешавање има тенденцију да добро функционише када је специјализовани задатак сличан оригиналном задатку (Иосински ет ал. 2014), али може захтевати приличну количину података за обуку и рачунарске снаге. Такође је подложан преоптерећењу на специјализованом задатку када су скупови података мали јер може погрешно да повеже ретку категорију са неважном карактеристиком, као што је посебна врста позадине, која је случајно присутна на неколико слика те категорије у комплету за обуку.

Друга варијанта трансферног учења је позната као пренос карактеристика, и укључује употребу претходно обученог ЦНН-а као аутоматизованог екстрактора карактеристика (Донахуе ет ал. 2014 Окуаб ет ал. 2014 Разавиан ет ал. 2014 Зеилер анд Фергус 2014 Азизпоур ет ал. 2016 Зхенг ет ал. 2016). Претходно обучени ЦНН је изложен скупу за обуку за специјализовани задатак, а информације се затим издвајају из средњих слојева ЦНН-а, хватајући карактеристике слике ниског до високог нивоа, погледајте опис архитектуре слоја ЦНН испод). Информације о карактеристикама се затим користе за обуку једноставнијег система машинског учења, као што је машина вектора подршке (СВМ) (Цортес и Вапник 1995), на специјализованијем задатку. Пренос функција у комбинацији са СВМ-овима има тенденцију да ради боље од финог подешавања када се специјализовани задатак разликује од оригиналног задатка. Рачунски је ефикаснији, ради за мање скупове слика, а СВМ-ови су мање подложни преоптерећењу када раде са неуравнотеженим скуповима података, односно скуповима података где су неке категорије представљене са врло мало примера (Хе и Гарциа 2009).

Софистицирани ЦНН и трансферно учење су успешно коришћени последњих година за побољшање класификације неких скупова биолошких слика, као што је „Цалтецх-УЦСД Бирдс-200-2011” (Бирдс-200-2011) (Вах ет ал. 2011) ( 200 врста, 40–60 слика по врсти) и „102 Цатегори Фловер Дата сет“ (Фловерс-102) (Нилсбацк и Зиссерман 2008) (102 врсте цвећа које се обично јављају у УК, 40–258 слика по врсти) (Табела 1) . Слични, али већи скупови података које доприносе научници грађани истражују се у неколико текућих пројеката, као што су Мерлин Бирд ИД (Ван Хорн ет ал. 2015), Пл@нтНет ( Јоли ет ал. 2014) и иНатуралист (веб апликација доступна на хттп:/ /ввв.инатуралист.орг). Ови скупови података укључују спољашње слике врста које је обично лако одвојити за људе, барем уз одређену обуку, а аутоматизовани системи идентификације се још увек не такмиче у прецизности са стручњацима за људе.

Поређење перформанси неких аутоматизованих система за идентификацију слика пре ЦНН-а и неких најновијих метода заснованих на ЦНН-у на два популарна фино зрнаста скупа података (тј. скупови података са категоријама које су сличне једна другој), Бирд-200-2011 (Вах ет ал. 2011) и Фловер-102 (Нилсбацк и Зиссерман 2008)

Методе . Бирд . Фловер . Референце .
Пре-ЦНН методе
Боја+СИФТ 26.7 81.3 (Кхан ет ал., 2013)
ГМакПоолинг 33.3 84.6 (Мареј и Перонин, 2014)
Технике засноване на ЦНН-у
ЦННауг-СВМ 61.8 86.8 (Разавијан ет ал., 2014)
МсМЛ 67.9 89.5 ( Киан ет ал., 2014.)
Фусион ЦНН 76.4 95.6 (Зхенг ет ал., 2016)
Билинеар ЦНН 84.1 (Лин ет ал., 2015)
Рафинирани ЦНН 86.4 (Зханг ет ал., 2017)
Методе . Бирд . Фловер . Референце .
Пре-ЦНН методе
Боја+СИФТ 26.7 81.3 (Кхан ет ал., 2013)
ГМакПоолинг 33.3 84.6 (Мареј и Перонин, 2014)
Технике засноване на ЦНН-у
ЦННауг-СВМ 61.8 86.8 (Разавијан ет ал., 2014)
МсМЛ 67.9 89.5 ( Киан ет ал., 2014.)
Фусион ЦНН 76.4 95.6 (Зхенг ет ал., 2016)
Билинеар ЦНН 84.1 (Лин ет ал., 2015)
Рафинирани ЦНН 86.4 (Зханг ет ал., 2017)

Белешка: Све методе засноване на ЦНН-у су користиле претходно обучени ВГГ16 и трансферно учење (Симониан и Зиссерман 2014). Бројеви означавају проценат тачно идентификованих слика у унапред дефинисаном скупу тестова, који није коришћен током тренинга.

Поређење перформанси неких аутоматизованих система за идентификацију слика пре ЦНН-а и неких најновијих метода заснованих на ЦНН-у на два популарна фино зрнаста скупа података (тј. скупови података са категоријама које су сличне једна другој), Бирд-200-2011 (Вах ет ал. 2011) и Фловер-102 (Нилсбацк и Зиссерман 2008)

Методе . Бирд . Фловер . Референце .
Пре-ЦНН методе
Боја+СИФТ 26.7 81.3 (Кхан ет ал., 2013)
ГМакПоолинг 33.3 84.6 (Мареј и Перонин, 2014)
Технике засноване на ЦНН-у
ЦННауг-СВМ 61.8 86.8 (Разавијан ет ал., 2014)
МсМЛ 67.9 89.5 ( Киан ет ал., 2014.)
Фусион ЦНН 76.4 95.6 (Зхенг ет ал., 2016)
Билинеар ЦНН 84.1 (Лин ет ал., 2015)
Рафинирани ЦНН 86.4 (Зханг ет ал., 2017)
Методе . Бирд . Фловер . Референце .
Пре-ЦНН методе
Боја+СИФТ 26.7 81.3 (Кхан ет ал., 2013)
ГМакПоолинг 33.3 84.6 (Мареј и Перонин, 2014)
Технике засноване на ЦНН-у
ЦННауг-СВМ 61.8 86.8 (Разавијан ет ал., 2014)
МсМЛ 67.9 89.5 ( Киан ет ал., 2014.)
Фусион ЦНН 76.4 95.6 (Зхенг ет ал., 2016)
Билинеар ЦНН 84.1 (Лин ет ал., 2015)
Рафинирани ЦНН 86.4 (Зханг ет ал., 2017)

Белешка: Све методе засноване на ЦНН-у су користиле претходно обучени ВГГ16 и трансферно учење (Симониан и Зиссерман 2014). Бројеви означавају проценат тачно идентификованих слика у унапред дефинисаном скупу тестова, који није коришћен током тренинга.

Главна сврха овог чланка је да истражи у којој мери се пренос функција ЦНН-а може користити у развоју тачних дијагностичких алата с обзиром на скупове слика реалне величине и прорачуне за прорачун који су доступни систематичарима. Чланак представља једну од првих примена преноса карактеристика ЦНН-а на изазовне и реалистичне таксономске задатке, где се очекује висок ниво тачности идентификације. За разлику од претходних студија, све независне идентификације које се овде користе за обуку и валидацију обезбедили су таксономски стручњаци са приступом снимљеним примерцима. Тако су стручњаци били у могућности да испитају ликове који су критични за идентификацију, али који нису видљиви на сликама, као што су детаљи вентралне стране примерака снимљених одозго. Стручњаци су такође имали приступ подацима из збирке, што често олакшава идентификацију.

Испитивали смо две врсте изазовних таксономских задатака: 1) идентификација вишим групама када је вероватно да ће многи примерци припадати подгрупама које раније нису виђене и 2) идентификација визуелно сличних врста које је тешко раздвојити чак и стручњацима. За први задатак, саставили смо два скупа података која се састоје од различитих слика лица Диптера и дорзалног хабитуса Цолеоптера, респективно. За други задатак користили смо слике три блиско сродне врсте рода Цолеоптера Окитхиреа, и од девет врста ларви Плецоптера (Литле ет ал. 2010). Обука аутоматизованог система идентификације била је у потпуности заснована на оригиналним сликама, није коришћена претходна обрада да би се помогло рачунару да идентификује карактеристике значајне за идентификацију.

У свим нашим експериментима користили смо ЦНН архитектуру ВГГ16 са тежинама унапред обученим на скупу података ИмагеНет (Симониан и Зиссерман 2014) за екстракцију карактеристика, и линеарни СВМ (Цортес и Вапник 1995) за класификацију. Наш рад се фокусирао на оптимизацију техника издвајања обележја како би се постигао висок ниво тачности идентификације. Такође смо анализирали грешке које је направио аутоматизовани систем идентификације како бисмо разумели ограничења нашег приступа. Коначно, да бисмо потврдили општост наших налаза, тестирали смо наш оптимизовани систем на неколико других задатака класификације биолошких слика проучаваних у недавној литератури о аутоматизованој идентификацији.


Чудан организам има јединствене корене на Дрвету живота

Разговор о проширеној породици: Једноћелијски организам у Норвешкој је назван „најдаљим рођаком човечанства“. Толико је удаљен од организама које познајемо да истраживачи тврде да припада новој основној групи, званој царство, на дрвету живота.

"Пронашли смо непознату грану дрвета живота које живи у овом језеру. Јединствено је! За сада не знамо ни за једну другу групу организама који се спуштају из ближе коренима дрвета живота осим ове врсте", студија Истраживач Камран Шалчијан-Табризи, са Универзитета у Ослу, у Норвешкој, рекао је у саопштењу.

Истраживачи су пронашли организам, врсту протозоа, у језеру у близини Осла. Протозое су познате науци од 1865. године, али пошто их је тешко култивисати у лабораторији, истраживачи нису успели да савладају њихов генетски састав. Они су постављени у протиистичком царству на дрвету живота углавном на основу посматрања њихове величине и облика.

У овој студији, објављеној 21. марта у часопису Молецулар Биологи Еволутион, истраживачи су успели да узгајају довољно протозоа, тзв. колодикција, у лабораторији да анализира свој геном. Открили су да се генетски не уклапа ни у једно од раније откривених краљевстава живота. То је организам са унутрашњим структурама везаним за мембрану, назван еукариот, али генетски није животиња, биљка, гљиве, алге или протисти (пет главних група еукајота). [Екстремни живот на Земљи: 8 бизарних створења]

"Микроорганизам је међу најстаријим тренутно живим еукариотским организмима за које знамо. Еволуирао је пре око милијарду година, плус или минус неколико стотина милиона година. Даје нам боље разумевање како је изгледао рани живот на Земљи", Шалчијан- рекао је Табризи.

Комбинација карактеристика

Оно што је изгледало било је мало. Истраживачи су пронашли организам дугачак око 30 до 50 микрометара (око ширине људске косе). Једе алге и не воли да живи у групама. Јединствена је и по томе што уместо једне или две флагеле (ћелијски реп који помажу организмима да се крећу) има четири.

Организам такође има јединствене карактеристике које се обично повезују са протистима и амебама, две различите гране. Ово је оставило истраживаче да се питају где се микроорганизам уклапа у дрво живота. Анализирали су његов генетски код како би видели колико је сличан организмима који су већ генетски каталогизовани.

„Изненађени смо“, рекао је истраживач студије Даг Клавенес, такође са Универзитета у Ослу, јер је врста јединствена. Упоредили су његов геном са онима у стотинама база података широм света, уз мало среће. У свом том погледу они су „на Тибету пронашли само делимично подударање са секвенцом гена“.

Истраживачи сматрају да овај организам припада новој групи на дрвету живота. Истраживачи не могу са сигурношћу рећи да ли су други организми који су претходно класификовани као протозое у овој истој грани без својих генетских информација. Његов најближи познати генетски сродник је протиста Дипхиллеиа, иако други организми који нису генетски анализирани могу бити ближи рођаци.

"Могуће је да постоји само неколико других врста у овој породичној грани дрвета живота, која је преживела све стотине милиона година од када се врста еукариота први пут појавила на Земљи“, рекао је Клавенес.

Пошто има карактеристике два одвојена царства живота, истраживачи сматрају да би преци ове групе могли бити организми који су дали почетак и ова друга царства, амебе и протисте. Ако је то тачно, они би били једни од најстаријих еукариота, што је довело до настанка свих других еукариота, укључујући и људе.

Можете пратити писцу особља ЛивеСциенце Џенифер Велш на Твиттер, на Гоогле+ или на Фејсбук. Пратите ЛивеСциенце за најновије вести о науци и открића на Твиттер и на Фејсбук.

Напомена уредника: Овај чланак је ажуриран како би се исправила чињеница да је наведено да су амебе и протисти два краљевства док су у ствари само две различите гране унутар еукариота.


Биологија врста у степи шибља

БИОЛОГИЈА ВРСТЕ САГЕБРУСС СТЕППЕ:
Биологија врсте може се описати животним стратегијама врсте. Животне стратегије су начин на који организам распоређује енергију и материјале да би могао да се такмичи у окружењу, да преживи и репродукује. Развијајући се кроз природну селекцију, развијање компромиса животних стратегија раста/опстанка/репродукције је збир морфологије врсте, физиологије, одговора животне средине, потреба за ресурсима, стицања, складиштења и алокације енергије, стратегије репродукције и животног циклуса. Главне животне стратегије степских врста Сагебрусх Степпе су еволуирале у прилагођавање топлоти и сушности (суши).

Биљке
Фотосинтеза је основа ланца исхране, обезбеђујући енергију за све трофичке нивое. Сунчево зрачење се користи за претварање Х20 и Ц20 у угљене хидрате који производе енергију за биљке и животиње. Постоје три фотосинтетичка пута који су еволуирали/прилагођавали и напредовали у различитим срединама: Ц3, Ц4 и ЦАМ. Биљке су примарни произвођачи, по томе што производе енергију користећи сунчеву светлост за синтетизацију воде и угљен-диоксида у угљене хидрате, за све горње трофичке нивое ланца исхране.
Ц3 пут производи 3-карбонску киселину. Постоји једностепени процес фиксације угљеника у коме се ЦО2 фиксира од стране Рубисцо-а директно у хлоропласте биљке. Ц3 биљке имају најстарији пут јер су еволуирале прве, током временског периода високе концентрације ЦО2 и ниске концентрације О2. Због тога биљке Ц3 могу бити инхибиране високим нивоима О2, проблем који се зове фотореспирација: где се О2 везује за Рубисцо уместо ЦО2. То су биљке хладне сезоне, осетљиве на топлу и суву климу (успевају на температурама од 65-75 степени Ф).
Ц4 пут производи 4-угљеничну киселину. Може да обавља функцију у једном кораку Ц3 пута или може да користи АТП као енергију за процес у два корака који смањује фотореспирацију. Овај процес у два корака укључује ПЕПцасе која делује као почетни рецептор ЦО2, а не Рубисцо. ПЕПцасе има висок афинитет за ЦО2 и никакав за кисеоник. Температура се креће од 90-95 степени Ф, тако да су биљке топле сезоне. Ц4 биљке су еволуирале након Ц3, током периода са високом концентрацијом О2.
ЦАМ биљке су развиле адаптације које чувају воду у врућим и сушним срединама, са високом евапотранспирацијом. Стомати се отварају ноћу (мрак) уместо дању (светло), када ЦО2 уђе у биљку. ЦАМ биљке започињу фотореспирацију са ПЕПцасе-ом без сунчевог зрачења и настављају дању када је светло доступно. ЦАМ биљке су најближе повезане са Ц4 стазом, најновијим путем.
Доминантне врсте биљака у екосистему степског екосистема су жбуње и траве, укључујући шљунковиту грмљу, антилопу, вијук из Ајдаха, пшеничне траве, гумене зечеве четке, зелене зечеве четке, читграс, вентената, читлуке и пешчане траве. Опште адаптације су на сушу (аридност) и топлоту, са обилном вегетацијом у областима са довољно падавина да подрже жбуње и траву, али не и дрвеће. Они преживљавају у систему тако што трају кроз снежне зиме и топла, сува лета. Доминантна вегетација су биљке које могу да преживе у полусушном окружењу. Адаптације на топлоту и сушу укључују механизме да преживе ниске падавине, ниске температуре, јаке ветрове и висок салинитет полусушних средина. Степски екосистем сагебрусх обухвата биљне врсте прилагођене за опрашивање семена распршеним ветром. Квалитет земљишта укључује раст бактерија, алги, маховине и лишајева. Ове карактеристике тла су отпорне на топлоту и сушу, као и фиксирају сопствени азот. Ово утиче на стабилност земљишта и контролу ерозије, инфилтрацију воде, фиксацију азота, олакшава клијање семена и кружење хранљивих материја. Било да се ради о прилагођавању избегавања (зависно од падавина) или толеранције (полиморфизам листова, фотосинтеза стабљике и фреатофити за смањење транспирације/фотосинтезе) или отпорности (многе ЦАМ биљке отпорне на топлоту и аридност), биљке су еволуирале да преживе у различитим окружењима врућине и суше.


Нови увиди у биологију дрвета и еволуцију генома откривени кроз геномику

Референтне секвенце генома су кључ за откривање гена и породица гена које одређују особине од интереса. Недавни напредак у технологијама секвенцирања омогућио је брзо повећање секвенцирања генома врста дрвећа, омогућавајући дисекцију сложених карактера од економског значаја, као што су квалитет воћа и дрвета и отпорност на биотичке и абиотичке стресове. Иако број референтних секвенци генома за дрвеће заостаје за онима за друге биљне врсте, није прерано да се стекне увид у јединствене карактеристике које разликују дрвеће од биљака које нису дрвеће. Наш преглед објављених података сугерише да, иако су многе породице гена очуване међу зељастим врстама и врстама дрвећа, неке породице гена, као што су оне које су укључене у отпорност на биотичке и абиотске стресове и у синтези и транспорту шећера, често су проширене у дрвету. геноми. Како се геноми више врста дрвећа секвенцирају, упоредна геномика ће додатно разјаснити сложеност генома дрвећа и како се то односи на особине јединствене за дрвеће.


Признања

Захваљујемо Ј. Цате и С. Мооре на доприносу у анализи рибосомских протеина, Ј. Доудна и Е. Навроцки на сугестијама за анализу уметања рРНА, и М. Маркиллие и Р. Таилор за помоћ у секвенцирању РНК. Истраживање је подржало Министарство енергетике САД (ДОЕ), Канцеларија за науку, Канцеларија за биолошка истраживања и истраживања животне средине под бројем награде ДЕ-АЦ02-05ЦХ11231 (Сустаинабле Системс Сциентифиц Фоцус Ареа и ДОЕ-ЈГИ) и број награде ДЕ-СЦ0004918 (Системс Област фокуса базе знања из биологије). Л.А.Х. је делимично подржан од постдокторске стипендије Савета за природне науке и инжењерска истраживања. Секвенцирање ДНК је спроведено у Заједничком институту за геном ДОЕ, канцеларији ДОЕ за науку, преко Програма науке заједнице. Секвенцирање РНК је изведено у Лабораторији за еколошке молекуларне науке коју подржава ДОЕ у Националној лабораторији Пацифиц Нортхвест.


Хоризонтални трансфер гена

Хоризонтални трансфер гена (ХГТ) је преношење генетског материјала између врста другим механизмима осим са родитеља на потомство.

Циљеви учења

Објасните како хоризонтални трансфер гена може отежати решавање филогенија

Кључне Такеаваис

Кључне тачке

  • Сматра се да је ХГТ заступљенији код прокариота него код еукариота, али да се само око 2% прокариотског генома може пренети овим процесом.
  • Многи научници верују да су ХГТ и мутације (посебно код прокариота) значајан извор генетске варијације, која је сировина за процес природне селекције.
  • ХГТ код прокариота се јавља помоћу четири различита механизма: трансформација, трансдукција, коњугација и путем агенаса за пренос гена.
  • ХГТ се јавља у биљкама преко транспозона (гена за скакање), који се преносе између различитих врста биљака.
  • Пример ХГТ-а код животиња је пренос (путем конзумирања) гљивичних гена у инсекте зване лисне уши, што омогућава лисним ушима способност да саме праве каротеноиде.

Кључни појмови

  • трансформација: промена бактеријске ћелије узрокована преносом ДНК из друге, посебно ако је патогена
  • трансдукција: хоризонтални механизам преноса гена код прокариота где се гени преносе помоћу вируса
  • коњугација: привремено стапање организама, посебно као део полне репродукције

Хоризонтални трансфер гена

Хоризонтални пренос гена (ХГТ) је уношење генетског материјала са једне врсте на другу врсту механизмом који није вертикални пренос са родитеља(а) на потомство. Ови трансфери омогућавају чак и удаљеним врстама (користећи стандардну филогенију) да деле гене, утичући на њихове фенотипове. Сматра се да је ХГТ заступљенији код прокариота, али да се само око 2% прокариотског генома може пренети овим процесом. Неки истраживачи верују да су ове процене преурањене да се стварна важност ХГТ-а за еволуционе процесе мора посматрати као рад у току. Како се овај феномен детаљније истражује, може се открити да је чешћи. Многи еволуционисти постулирају главну улогу овог процеса у еволуцији, компликујући тако једноставан модел стабла. Бројни научници верују да су ХГТ и мутације (посебно код прокариота) значајан извор генетске варијације, која је сировина за процес природне селекције. Ови трансфери се могу десити између било које две врсте које деле интимни однос, додајући тако слој сложености разумевању или решавању филогенетских односа.

Механизми хоризонталног трансфера гена прокариота и еукариота: Хоризонтални трансфер гена је уношење генетског материјала са једне врсте на другу врсту механизмом који није вертикални пренос са родитеља(а) на потомство. Ови трансфери омогућавају чак и удаљеним врстама (користећи стандардну филогенију) да деле гене, утичући на њихове фенотипове. Примери механизама хоризонталног трансфера гена су наведени и за прокариотске и за еукариотске организме.

ХГТ у Прокариотима

Показало се да је механизам ХГТ прилично уобичајен у прокариотским доменима бактерија и археја, значајно мењајући начин на који се посматра њихова еволуција. Ови трансфери гена између врста су главни механизам којим бактерије стичу отпорност на антибиотике. Класично, сматрало се да се овај тип преноса дешава помоћу три различита механизма:

  • Трансформација: голу ДНК преузима бактерија.
  • Трансдукција: гени се преносе помоћу вируса.
  • Коњугација: употреба шупље цеви која се зове пилус за пренос гена између организама.

Недавно је откривен четврти механизам преноса гена између прокариота. Мале честице сличне вирусу зване агенси за пренос гена (ГТА) преносе насумичне геномске сегменте са једне врсте прокариота на другу. Показало се да су ГТА одговорни за генетске промене, понекад на веома високој фреквенцији у поређењу са другим еволуционим процесима. 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 Јејлско окружење 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. Његова нова књига, Гинкго, 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.

У интервјуу са Јејлско окружење 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. Како то знамо?

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. Можете ли објаснити?

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 at some point.

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 ек ситу 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. Погоди шта? We’re not at the center of everything. И погодите шта? The universe doesn’t revolve around us. И погодите шта? 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.