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原核微生物群落随机性和确定性装配过程的计算方法
Calculation Method for Stochastic and Deterministic Assembly Processes of Prokaryotic Communities
Authors:  赵维王兴彪, 侍浏洋, 朱婉瑜, 马磊, 王敬敬, 徐松, 杨榕, 张小霞, 韩一凡, 黄志勇 and date: 03/25/2021, view: 8624, Q&A: 0
关于样品采样深度对该方法计算结果的影响，目前尚无系统性的报道，根据已有报道基于该方法进行的研究显示Stegen等 (Stegen et al.，2012) 研究随机和确定性过程对不同深度的沉积物样品的相对影响时 次计算得到的βMNTD值的标准差 mt.sd βNTI<-(comdist.result-mt)/mt.sd 最终，得到的βNTI值为4.93，说明S1和S2两个样方的群落之间的变化主要由确定性过程影响 NTI和βNTI计算过程已经排除了物种数量对系统发育的影响。 针对多个样本
群落构建过程的定量指标——扩散-生态位连续体指数
Dispersal-niche Continuum Index: A Quantitative Metric of Community Assembly Processes
Authors:  孟凡凡Annika Vilmi, Corentin Gibert, 王建军 and date: 04/29/2021, view: 8792, Q&A: 0
现有的研究表明，确定性过程和随机性过程在群落构建中均发挥作用，二者是相容互补而不是绝对对立的。 因此，越来越多的研究开始整合生态位理论和中性理论，并探究群落构建中确定性过程和随机性过程的相对贡献大小。 生态位理论和中性理论是目前较为成熟的两种群落构建理论，分别代表了群落构建中的确定性过程(如生态位分化等)和随机性过程(如扩散作用等)。 但是，由于多数生物群落的构建往往同时受到确定性过程和随机性
利用R软件在GBIF网站下载和筛选物种分布记录并提取气候数据进行分析
Exploring GBIF Database and Extracting Climate Data from Georeferenced Localities with R Software
Authors:  Anderson Feijó葛德燕, 温知新, 程继龙, 夏霖, 杨奇森 and date: 05/28/2021, view: 18258, Q&A: 3
... 在这里，将简单地删除不确定性超过100公里的记录。但如果有更精确的坐标信息便可以减少这种不确定性。 需要注意的是，因为数据库一直在更新，这个数字可能会变动，因此使用本流程过程中可能会有部分数值有一些小范围的变动。 它们可用于预测生物入侵、物种对全球变暖的敏感性、生态位进化对物种多样性的影响、气候驱动的物种形成和灭绝过程等。关于历史、现在和未来环境下的温度和降水的详细信息现在也可以在线获得。 数据过滤过程需要更仔细地查看整个数据集。使用R包的自动检测应该是检测和删除不准确记录的步骤之一，而不是唯一的
微生物生物地理学研究方法
Research Methods of Microbial Biogeography
Authors:  彭子恒焦硕, 韦革宏 and date: 06/01/2021, view: 4660, Q&A: 1
... 生态群落构建过程分析结果 确定性过程 (50%) 和随机性过程 (50%) 共同解释了细菌群落的分布。