MetaBeeAI: an AI pipeline for structured evidence extraction from biological literature
本文介绍了 MetaBeeAI,这是一个开源、模块化的 AI 流程,通过结合多轮提取与专家人工审核机制,实现了从生物文献中透明、可审计且可扩展的结构化证据提取,显著提升了大规模生物研究数据合成的准确性与一致性。
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本文介绍了 MetaBeeAI,这是一个开源、模块化的 AI 流程,通过结合多轮提取与专家人工审核机制,实现了从生物文献中透明、可审计且可扩展的结构化证据提取,显著提升了大规模生物研究数据合成的准确性与一致性。
该研究利用巴尔的摩生态系统研究和哈伯德布鲁克实验森林长达数十年的数据,否定了降水驱动扩散限制导致森林土壤甲烷吸收下降的假设,并指出长期生物退化(如氮抑制和入侵蚯蚓活动)可能是更主要的原因。
该研究表明,仅暴露于单种绿叶挥发物(Z)-3-己烯醇即可诱导烟草植物产生更强的防御反应以抵御害虫侵害,且不会对其生长和繁殖造成负面影响,反而能增加种子产量。
该研究通过统计分析六种蚂蚁和十种白蚁的运动与振动特征,揭示了白蚁与蚂蚁之间基于步态振动信号的捕食与防御机制,并发现共栖白蚁通过模仿宿主振动信号实现声学拟态,从而突显了振动线索在社会性昆虫生态与进化中的关键作用。
该研究结合群落生态学与统计物理,揭示了在多样化微生物群落中,通过群落介导的间接反馈产生的涌现均等化与稳定化机制,能够促进近缘菌株的共存并逆转其丰度相关性,使其在竞争中表现出正相关。
该研究利用濒危卷羽鹈鹕种群的监测数据,揭示了 2022 年以来 H5N1 高致病性禽流感因病毒适应性增强(传播力更高、排毒时间更长)而引发大规模死亡,并指出传统的 carcass 清理措施效果有限且现有注射疫苗难以在野生动物中建立群体免疫。
该研究评估了古巴淡水生物多样性在现有保护区内的覆盖情况,发现其保护严重不足,特别是针对特有和受威胁物种,并指出需通过优化空间保护规划(如优先保护上游流域)来显著扩大保护区范围以满足全球保护目标。
这项对 124 项实验研究的荟萃分析证实,升温总体上显著增加了寄生虫感染风险,从而支持“更温暖的世界更不健康”的假说,但不同宿主与寄生虫类群间的响应存在显著差异。
该研究首次利用生命周期评估方法,对印度东北部喜马拉雅地区肉鸡养殖从摇篮到农场大门的环境影响进行了全面评估,发现饲料(尤其是玉米生产)是主要的环境热点,并提出了提升环境效率的改进建议。
该研究通过整合风险评估与物种分布模型,发现底格里斯河下游(特别是沙赫甘国际湿地)的 15 种非本地鱼类面临极高的入侵风险,其中红腹罗非鱼等物种在气候变化情景下适宜分布区将进一步扩大,亟需跨国协调管理以加强监测与防控。
该研究利用 TPS-ISK 评估工具,结合当前及未来气候情景,对欧洲大陆 34 种非本地城市树木的入侵风险进行了全面筛查,发现气候变化将显著增加高风险物种数量,从而强调了对其实施早期监测和主动管理的紧迫性。
该研究利用全球 10,400 种蚂蚁的图像数据,首次证实了昆虫的体色并非由单一宏观生态法则决定,而是由紫外线辐射、降水、温度及林冠高度等环境因素独立驱动,分别影响其黑暗度和红色度。
该研究通过实证分析证实,物种的扩散能力仅在低于气候变迁速度时才会限制其分布区扩张速率,表明评估物种对气候变化的响应需将扩散能力与气候暴露程度进行相对比较。
该研究利用英国萨里斯伯里平原长达 143 年的土地利用演替序列发现,尽管植被多样性在恢复初期迅速回升,但土壤微生物群落表现出“分类收缩与功能扩张”的解耦特征,且受历史遗留效应影响,即便经过 67 年被动恢复,土壤生态系统仍未达到完全的功能平衡。
该研究发现,纽芬兰福戈岛上的驯鹿通过夏季选择高氮植物积累肌肉、冬季转向地衣并排泄氮素,利用季节性栖息地分离实现了氮元素在景观间的跨季运输,从而形成了一种缓解冬季营养匮乏的适应性循环策略。
该研究通过建立基于专性(单宿主)与泛性(多宿主)共生生物独立行为的数学模型,揭示了专性共生生物不仅塑造了生态网络架构并驱动全球尺度下共生生物多样性的积累,同时也是导致其面临极高共灭绝风险及构成地球受威胁物种主体的关键因素。
本文建立了ROPME海区域首个综合海洋生物安全基线,通过系统审查和验证192个物种,修正了以往数据的不一致,并识别出39种在当前及未来气候条件下的高风险入侵物种,为该地区跨境生物入侵的协调管理提供了科学依据。
这篇“启发思考”型论文介绍了长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)及强化学习等神经网络工具在渔业科学中预测种群体重、标准化时空丰度指数以及优化捕捞政策方面的应用潜力,并通过模拟示例探讨了其与传统方法的权衡及未来研究方向。
该研究利用基于个体的模拟模型发现,干扰强度和生境总量显著增加了群落的平均扩散距离,而景观破碎化影响较小,表明在预测生态系统对景观改变的响应时,必须综合考虑群落层面的动态机制。
该研究利用无人机遥感与深度学习技术,揭示了红海沿岸泻湖中两种 sympatric 魟鱼(蓝点魟与鞭魟)在亚公里尺度上通过占据不同微生境(浅水区与藻礁)及采取差异化觅食策略来实现生态位分化的机制。