• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

生物动力学:用于在Dinamica-EGO建模平台上分析生物多样性和生物地理学的工具包。

BioDinamica: a toolkit for analyses of biodiversity and biogeography on the Dinamica-EGO modelling platform.

作者信息

Oliveira Ubirajara, Soares-Filho Britaldo, Leitão Rômulo Fernandes Machado, Rodrigues Hermann O

机构信息

Centro de Sensoriamento Remoto, Instituto de Geociências, Universidade Federal de Minas Gerais-UFMG, Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil.

出版信息

PeerJ. 2019 Jul 12;7:e7213. doi: 10.7717/peerj.7213. eCollection 2019.

DOI:10.7717/peerj.7213
PMID:31338256
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6628879/
Abstract

Biogeography and macroecology are at the heart of the debate on ecology and evolution. We have developed the BioDinamica package, a suite of user-friendly graphical programs for analysing spatial patterns of biogeography and macroecology. BioDinamica includes analyses of beta-diversity, species richness, endemicity, phylo-diversity, species distribution models, predictive models of biodiversity patterns, and several tools for spatial biodiversity analysis. BioDinamica consists of a sub-library of Dinamica-EGO operators developed by integrating EGO native functions with R scripts. The BioDinamica operators can be assembled to create complex analytical and simulation models through the EGO graphical programming interface. In addition, we make available "Wizard" tutorials for end users. BioDinamica can be downloaded free of charge from the Dinamica EGO submodel store. The tools made available in BioDinamica not only facilitate complex biodiversity analyses, they also help develop state-of-the-art spatial models for biogeography and macroecology studies.

摘要

生物地理学和宏观生态学是生态学与进化领域争论的核心内容。我们开发了BioDinamica软件包,它是一套用户友好的图形程序,用于分析生物地理学和宏观生态学的空间格局。BioDinamica包括对β多样性、物种丰富度、特有性、系统发育多样性、物种分布模型、生物多样性模式预测模型的分析,以及一些用于空间生物多样性分析的工具。BioDinamica由一个Dinamica-EGO算子子库组成,该子库通过将EGO原生函数与R脚本集成而开发。BioDinamica算子可以通过EGO图形化编程接口进行组装,以创建复杂的分析和模拟模型。此外,我们还为终端用户提供了“向导式”教程。BioDinamica可以从Dinamica EGO子模型库免费下载。BioDinamica中提供的工具不仅便于进行复杂的生物多样性分析,还有助于为生物地理学和宏观生态学研究开发先进的空间模型。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/bcaf/6628879/a249bdcc7011/peerj-07-7213-g002.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/bcaf/6628879/207afb8cdd0d/peerj-07-7213-g001.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/bcaf/6628879/a249bdcc7011/peerj-07-7213-g002.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/bcaf/6628879/207afb8cdd0d/peerj-07-7213-g001.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/bcaf/6628879/a249bdcc7011/peerj-07-7213-g002.jpg

相似文献

1
BioDinamica: a toolkit for analyses of biodiversity and biogeography on the Dinamica-EGO modelling platform.生物动力学:用于在Dinamica-EGO建模平台上分析生物多样性和生物地理学的工具包。
PeerJ. 2019 Jul 12;7:e7213. doi: 10.7717/peerj.7213. eCollection 2019.
2
Patterns and causes of species richness: a general simulation model for macroecology.物种丰富度的模式与成因:宏观生态学的一个通用模拟模型
Ecol Lett. 2009 Sep;12(9):873-86. doi: 10.1111/j.1461-0248.2009.01353.x.
3
SDMtoolbox 2.0: the next generation Python-based GIS toolkit for landscape genetic, biogeographic and species distribution model analyses.SDMtoolbox 2.0:用于景观遗传学、生物地理学和物种分布模型分析的新一代基于Python的地理信息系统工具包。
PeerJ. 2017 Dec 5;5:e4095. doi: 10.7717/peerj.4095. eCollection 2017.
4
PhyloNext: a pipeline for phylogenetic diversity analysis of GBIF-mediated data.PhyloNext:一个用于分析 GBIF 介导数据的系统发育多样性的分析工具。
BMC Ecol Evol. 2024 Jun 11;24(1):76. doi: 10.1186/s12862-024-02256-9.
5
Mistaking geography for biology: inferring processes from species distributions.将地理误认为生物学:从物种分布推断过程。
Trends Ecol Evol. 2014 Oct;29(10):572-80. doi: 10.1016/j.tree.2014.08.003. Epub 2014 Aug 26.
6
SpeciesGeoCoder: Fast Categorization of Species Occurrences for Analyses of Biodiversity, Biogeography, Ecology, and Evolution.物种地理编码器:对物种出现情况进行快速分类,以用于生物多样性、生物地理学、生态学和进化分析。
Syst Biol. 2017 Mar 1;66(2):145-151. doi: 10.1093/sysbio/syw064.
7
Global reef fish richness gradients emerge from divergent and scale-dependent component changes.全球珊瑚礁鱼类丰富度梯度的出现源于不同的和尺度相关的组成部分变化。
Proc Biol Sci. 2017 Nov 29;284(1867). doi: 10.1098/rspb.2017.0947.
8
Global patterns and determinants of lake macrophyte taxonomic, functional and phylogenetic beta diversity.全球湖泊大型水生植物分类学、功能和系统发育β多样性的格局和决定因素。
Sci Total Environ. 2020 Jun 25;723:138021. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138021. Epub 2020 Mar 19.
9
An integrated high-resolution mapping shows congruent biodiversity patterns of Fagales and Pinales.一项综合的高分辨率图谱显示,壳斗目和松柏目具有一致的生物多样性模式。
New Phytol. 2022 Jul;235(2):759-772. doi: 10.1111/nph.18158. Epub 2022 May 5.
10
The multidimensionality of soil macroecology.土壤宏观生态学的多维度性。
Glob Ecol Biogeogr. 2021 Jan;30(1):4-10. doi: 10.1111/geb.13211. Epub 2020 Nov 11.

引用本文的文献

1
Spatial patterns of congruence or mismatch between taxonomic, functional, and phylogenetic diversity and endemism of perennial flora along the aridity gradient of Chile.智利干旱梯度上多年生植物区系的分类、功能和系统发育多样性与特有性之间的一致性或不匹配的空间格局。
Front Plant Sci. 2024 Aug 30;15:1418673. doi: 10.3389/fpls.2024.1418673. eCollection 2024.
2
A near real-time web-system for predicting fire spread across the Cerrado biome.用于预测热带稀树草原生物群大火蔓延的近实时网络系统。
Sci Rep. 2023 Mar 24;13(1):4829. doi: 10.1038/s41598-023-30560-9.
3
Systematics of the sensu stricto clade of (Melastomataceae, Lavoisiereae).

本文引用的文献

1
Modelling Highly Biodiverse Areas in Brazil.巴西高生物多样性地区建模。
Sci Rep. 2019 Apr 23;9(1):6355. doi: 10.1038/s41598-019-42881-9.
2
Biogeography of Amazon birds: rivers limit species composition, but not areas of endemism.亚马逊鸟类的生物地理学:河流限制了物种组成,但没有限制特有物种的分布区。
Sci Rep. 2017 Jun 7;7(1):2992. doi: 10.1038/s41598-017-03098-w.
3
Synthesis of phylogeny and taxonomy into a comprehensive tree of life.将系统发育学和分类学整合为一个全面的生命之树。
(野牡丹科,拉沃西埃族)狭义分支的系统学。
PhytoKeys. 2022 Dec 20;216:1-101. doi: 10.3897/phytokeys.216.91032. eCollection 2022.
4
DBSCAN and GIE, Two Density-Based "Grid-Free" Methods for Finding Areas of Endemism: A Case Study of Flea Beetles (Coleoptera, Chrysomelidae) in the Afrotropical Region.DBSCAN和GIE:两种基于密度的“无网格”特有区域发现方法——以非洲热带地区的跳甲(鞘翅目,叶甲科)为例
Insects. 2021 Dec 13;12(12):1115. doi: 10.3390/insects12121115.
Proc Natl Acad Sci U S A. 2015 Oct 13;112(41):12764-9. doi: 10.1073/pnas.1423041112. Epub 2015 Sep 18.
4
A network approach for identifying and delimiting biogeographical regions.一种用于识别和界定生物地理区域的网络方法。
Nat Commun. 2015 Apr 24;6:6848. doi: 10.1038/ncomms7848.
5
Delimiting areas of endemism through kernel interpolation.通过核插值法划定特有区域。
PLoS One. 2015 Jan 22;10(1):e0116673. doi: 10.1371/journal.pone.0116673. eCollection 2015.
6
Prediction of phylogeographic endemism in an environmentally complex biome.环境复杂生物群落中系统发育地理学特有性的预测
Proc Biol Sci. 2014 Oct 7;281(1792). doi: 10.1098/rspb.2014.1461.
7
Phylogenetic endemism: a new approach for identifying geographical concentrations of evolutionary history.系统发育特有性:一种识别进化历史地理集中区域的新方法。
Mol Ecol. 2009 Oct;18(19):4061-72. doi: 10.1111/j.1365-294X.2009.04311.x. Epub 2009 Sep 15.
8
Phylogenetic beta diversity: linking ecological and evolutionary processes across space in time.系统发育β多样性:在时空上连接生态与进化过程
Ecol Lett. 2008 Dec;11(12):1265-77. doi: 10.1111/j.1461-0248.2008.01256.x.
9
The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve.接受者操作特征(ROC)曲线下面积的意义及应用。
Radiology. 1982 Apr;143(1):29-36. doi: 10.1148/radiology.143.1.7063747.