DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 贝叶斯理论 首先考虑如下非线性动力系统的资料同化问题： { x ˙ ( t ) = F [ x ( t ) ， t ] + w ，       t ∈ [ 0 ， T ] x | t = 0 = x 0 ， 其中， x = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) T ∈ R n 表示随时间变化的状态向量， w = ( w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w n ) T ∈ R n 表示不随时间变化的常数型模式误差向量， x 0 是初始状态向量，同时在 [ 0 ， T ] 时间段内分布有一系列观测量 y ∈ R m 。资料同化的目标是利用非线性动力预报模式(1)提取和融合观测信息，从而有效地估计由初始状态和模式误差参数构成的未知参数向量 m = ( x 0 ， w ) T 。 贝叶斯推理方法的基本思想是：认为整体分布中未知参数 m 本身就是随机向量，在对 m 进行统计推断时，除了使用样本信息外，还需要对 m 设置一个先验分布 p ( m ) 。先验分布是在采集观测前就已存在的关于未知参数信息的概率表示。在获取观测资料以后，通过利用观测信息和贝叶斯公式可将未知参数的先验分布改进为后验分布。根据贝叶斯理论，参数的先验分布、观测样本信息和后验分布具有如下关系： p ( m | y ) = p ( y | m ) p ( m ) p ( y ) (2) 其中 m T = ( m 1 ， m 2 ， ⋯ ， m N ) 表示维数为N的未知随机向量， y T = ( d 1 ， d 2 ， ⋯ ， d M ) 是包含M个观测量的列向量。 p ( m ) 表示未知随机向量的先验概率密度， p ( y | m ) 是条件概率密度， p ( m | y ) 是后验概率密度。因为观测量已经给出，所以 p ( y ) 是一个与 m 无关的常数，于是(2)式可以写成： p ( m | y ) ∝ p ( y | m ) p ( m ) (3) (3)式是进行贝叶斯推理的基础，各项的物理或统计意义解释如下：先验概率分布 p ( m ) 包含了观测获取前就存在的未知随机向量先验信息，它是在进行贝叶斯推理时的一种必要信息。从反问题的角度，先验信息的引入增加了信息容量、减小了不确定性范围，从而可以部分克服反问题不适定性。先验信息主要来源于历史观测资料、经验和主观判断等，例如：变分资料同化中的背景场及其误差协方差矩阵就是一种典型先验信息。条件概率密度 p ( y | m ) 又称似然(Likelihood)函数，也可以写作 L ( y | m ) ，包含了观测信息，即在有观测条件下未知参数的似然度信息。通俗地说，其表示了所估计的模式初始状态和模式误差与观测量之间的拟合程度，值越大表明拟合程度越好，反之越差。通过融合先验信息和观测信息后，就得到反映未知随机向量 m 整体信息的后验概率密度函数 p ( m | y ) ，它定义在初始状态和模式误差的整个解空间，表示问题的“完全”解。 在资料同化中，通过贝叶斯公式导出初始状态和模式误差等未知随机向量的后验分布表达式后，理论上可以获得未知参数的统计特征，例如：边缘分布、均值和方差等。但在实际应用中除了极简单情形，后验概率密度函数都无明确的数学表达式。另外，采用一般的数值积分方法(例如，Monte Carlo方法)也存在极大困难：必须对整个未知向量空间进行随机抽样以获得代表性样本，计算量将随向量维数增加而呈指数增长。上述原因使得直接利用贝叶斯方法无法解决复杂的实际问题，但是随着马尔可夫链蒙特卡洛算法的新发展，该情形不断被改善。本文结合贝叶斯理论和MCMC算法对资料同化问题中的初始状态和模式误差参数进行估计。
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user: 3. MCMC算法 通过上面的分析易知，虽然利用贝叶斯公式可以导出资料同化中初始状态和模式误差等未知参数的后验概率密度函数公式，但仍然无法求解资料同化问题。另外，考虑到观测误差和模式误差等不确定性因素的影响，单一“最可能”解存在巨大的局限性；而利用后验分布函数对解进行整体推断更具有合理性。换言之，研究重点不应该是通过最优化获得单一解，而是对解空间中最可能区域进行重要性抽样(importance sampling) [ 16 ] 后，然后基于参数样本集合计算解的估计值和置信区间。马尔可夫链蒙特卡洛算法是一种直接模拟后验概率密度函数的方法 [ 16 ] ，通过自动搜索概率大值区域而对未知向量进行随机抽样，然后由所得抽样序列对每个未知参数进行各种整体性推断。 MCMC (Markov chain Monte Carlo)方法是现代统计计算中最重要的算法之一，通过MCMC方法可以得到复杂模型中众多物理参数的有效范围。MCMC算法基于马尔科夫链的采样机制，可以对定义在高维随机向量空间 M 上无明确数学表达式的概率分布 π 进行有效抽样，基本思想是产生大量服从分布 π 的随机向量序列 { m 1 ， m 2 ， ⋯ ， m I } ，其中I为抽样数。如果向量序列满足马尔可夫性质：向量 m i + 1 的产生仅依赖于前一个向量 m i ，而与过去时刻 i − 1 ， i − 2 ， ⋯ ， 1 的状态向量 m i − 1 ， m i − 2 ， ⋯ ， m 1 都无关，则该向量序列称为马尔可夫链。马尔可夫性质的另一种表述是：若抽样算法当前访问的是 m j 点，则下一步访问另一点 m i 的概率只依赖于 m j ，而与先前访问的点无关。马尔科夫性质意味着抽样算法完全可由转移概率矩阵 π 描述，矩阵元素 π i j 表示算法在当前访问 m j 的条件下接着将要访问 m i 的条件概率。按照构造Markov链所用转移概率矩阵的不同，MCMC方法的主要抽样算法有：Gibbs抽样器算法、Metropolis-Hastings算法和自适应Metropolis算法 [ 17 ] 。 本文采用自适应Metropolis算法以非线性动力预报系统初始状态和模式误差参数的后验分布为不变极限分布来构造Markov链。与传统的Metropolis-Hastings算法相比，自适应Metropolis算法不需要预先确定参数的推荐分布，而是由后验参数的协方差矩阵来估算参数分布 [ 17 ] ，从而大大提高计算效率。后验参数的协方差矩阵在每一次迭代后需要自适应地调整。如此，第i步参数的推荐分布就是均值为 m ¯ i 、协方差矩阵为 C i 的多元正态分布 [ 17 ] 。协方差的计算公式如下面(4)式所示，在初始 i 0 次迭代中，协方差矩阵 C i 取固定值 C 0 ，之后进行自适应更新。 m ^ i 是未知模式参数向量 m 中某个元素在第i次迭代的估计值。 C i = { C 0 ，                                                                             i ≤ i 0 s d C o v ( m ^ 0 ， ⋯ ， m ^ i − 1 ) + s d ε I d ，       i ≥ i 0 (4) 其中， ε = 10 − 6 ，其引入是为了确保 C i 不成为奇异矩阵； s d 是比例因子，依赖于未知随机向量空间的维数d，目的是保证接受率在一个合适范围内，在本文中 s d = ( 2.4 ) 2 / d 。 I d 为d维单位矩阵。当进行第 i + 1 次迭代时，由公式(4)可导出协方差的计算公式(5)。 C i + 1 = i − 1 i C i + s d i ( i m ¯ i − 1 m ¯ i − 1 T − ( i + 1 ) m ¯ i m ¯ i T + m i m i T + ε I d ) (5) 其中， m ¯ i − 1 和 m ¯ i 是前面 i − 1 次和i次迭代的参数均值。自适应Metropolis算法的计算流程 [ 17 ] 如下： 1) 设定 i = 0 ，对所有未知参数变量进行初始化； 2) 随机量的生成和接受，构造Markov链： a) 利用公式(4)计算协方差矩阵 C i ； b) 产生服从高斯正态分布的推荐参数值 m ∗ ~ N ( m i ， C i ) ； c)计算接受概率 α = min { 1 ， p ( d | m ∗ ) p ( m ∗ ) p ( d | m i ) p ( m i ) } ； d) 产生服从均匀分布的随机数 u ~ U ( 0 ， 1 ) ； e) 若 u < α ，则接受 m i + 1 = m ∗ ，否则 m i + 1 = m i 。 3) 重复上面的步骤(a)~(e)，直到产生预先指定数量的样本为止。
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user: 4. 资料同化问题求解 下面以典型的海洋生物种群动力学模型为例，说明利用贝叶斯MCMC方法对资料同化问题进行求解的有效性。该非线性动力系统由如下的常微分方程组表示： { d N 1 / d t = a N 1 − c N 1 N 2 + w 1 ， d N 2 / d t = b N 2 + d N 1 N 2 − e N 2 2 + w 2 ， ( N 1 ， N 2 ) | t = 0 = ( N 1 ( 0 ) ， N 2 ( 0 ) ) ， (6) 系统(6)表示了海洋生物二种群动力学模型，主要模拟种群之间捕食与被捕食的相互作用，刻画的是两个种群数量密度 N 1 、 N 2 随时间t的演化，其中 ( a ， b ， c ， d ， e ) 为已知的模型参数。数值试验中采用四阶龙格-库塔算法求解微分方程组，步长设置为h。观测量仿真过程如下：首先设置模式状态初值，然后任其演化至 T h 时刻，从而得到系统在离散时间序列 { 0 ， h ， 2 h ， ⋯ ， T h } 上的状态量序列 ( N 1 ( t i ) ， N 2 ( t i ) ) ， i = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， T 。状态量可直接作为观测量 ( y 1 ( t i ) ， y 2 ( t i ) ) ，也可加入随机噪声得到更真实的模拟观测资料。本文资料同化的目标是在已知部分观测资料的条件下，采用贝叶斯MCMC方法估计非线性动力系统(6)的初始状态和模式误差参数。 下面利用第1部分中的贝叶斯公式推导系统(6)中未知参数的后验概率密度函数公式。由于系统(6)中影响模式状态量的四个参数 ( N 1 ( 0 ) ， N 2 ( 0 ) ， w 1 ， w 2 ) 都是未知的，即需要对多参数进行联合反演，且只使用部分观测资料。根据贝叶斯公式(3)，且不考虑分母表示的常数项，则未知参数的后验分布 p ( m | y ) = p [ N 1 ( 0 ) ， N 2 ( 0 ) ， w 1 ， w 2 | y ] 可以通过下式进行计算： p [ N 1 ( 0 ) ， N 2 ( 0 ) ， w 1 ， w 2 | y ] = p [ y | N 1 ( 0 ) ， N 2 ( 0 ) ， w 1 ， w 2 ] p [ N 1 ( 0 ) ， N 2 ( 0 ) ， w 1 ， w 2 ] (7) 公式(7)已经假设 y = M ( x 0 ， w ) + ω ，其中 M ( x 0 ， w ) 表示系统(6)的离散数值模式， ω 为包含观测误差的独立分布随机噪声。假定随机噪声 ω 服从均值为零、标准偏差为 σ o 的正态分布，即 ω ~ N ( 0 ， σ o 2 ) 。同时假设由数值模式M引进的离散等模拟误差包含在模式误差向量 w 中。通过上述假设，可以得到以下形式的似然函数： L ( y | m ) = L ( y | x 0 ， w ) = 1 ( 2 π σ o 2 ) n / 2 exp [ − ‖ y − M ( x 0 ， w ) ‖ 2 / ( 2 σ o 2 ) ] (8) 式中n表示观测数量， ‖ ⋅ ‖ 表示欧几里得范数。 在贝叶斯推理中，认为未知向量 m 是随机向量，首先需要设定未知参数的先验分布。在本文中设定所有先验分布都是独立的均匀分布，初始状态和模式误差参数分别满足均匀分布： U [ N 1 ( 0 ) ] 、 U [ N 2 ( 0 ) ] 、 U ( w 1 ) 和 U ( w 2 ) ，则总的先验分布表示为： p ( m ) = U [ N 1 ( 0 ) ] U [ N 2 ( 0 ) ] U ( w 1 ) U ( w 2 ) (9) 均匀分布是一种最简单的先验分布，虽然只能指定未知参数变化的上下界，但是可以缩小对参数随机抽样的目标区域，有利于提高参数的估计精度。一般来说，可以通过经验知识和历史统计确定更复杂和准确的先验分布。自适应Metropolis算法的一个优点是对于 m 的任何先验分布都能够收敛于目标分布。由式(7)、(8)和(9)可得，在给定观测条件下资料同化问题未知参数的后验概率密度函数表示为： p ( x 0 ， w | y ) = 1 ( 2 π σ o 2 ) n / 2 exp [ − ‖ y − M ( x 0 ， w ) ‖ 2 2 σ o 2 ] U [ N 1 ( 0 ) ] U [ N 2 ( 0 ) ] U ( w 1 ) U ( w 2 ) (10)
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user: 5. 数值试验结果 在数值试验中，首先设定海洋生物种群动力模式初始状态量 ( N 1 ( 0 ) ， N 2 ( 0 ) ) 、模式误差参数和时间积分区间 [ 0 ， 4 ] ，取积分步长 h = 0.01 和利用四阶龙格-库塔算法对模式进行积分，就可以得到系统在离散时间序列 0 h ， 1 h ， 2 h ， ⋯ ， 400 h 上的标准状态值。试验中只抽取 0 h ， 20 h ， 40 h ， ⋯ ， 400 h 时刻的状态量作为 n = 21 个观测数据，同时在所选状态量上叠加高斯型观测噪声 N ( 0 ， σ o ) 。噪声的均值和标准偏差分别取为0和 σ o 。未知参数 N 1 ( 0 ) 、 N 2 ( 0 ) 、 w 1 和 w 2 的先验分布分别取如下形式： U [ N 1 ( 0 ) ] = { 1 / 30           − 15 < N 1 ( 0 ) < 15 0                             o t h e r w i s e ， (11) U [ N 2 ( 0 ) ] = { 1 / 30                 − 15 < N 2 ( 0 ) < 15 0                                     o t h e r w i s e ， (12) U ( w 1 ) = { 1 / 20                 − 10 < w 1 < 10 0                               o t h e r w i s e ， (13) U ( w 2 ) = { 1 / 20             − 10 < w 2 < 10 0                             o t h e r w i s e 。 (14) 针对(10)式表示的后验概率密度函数，利用MCMC方法中的自适应Metropolis算法按照其计算流程中的步骤(a)~(e)构造每个未知参数的Markov链。未知参数初始值取对应先验均匀分布中的随机值，为了提高准确性，采用两次重要性采样，首先利用样本数为1000的Markov链获得一个比较准确的参数估计值。然后执行第二次重要性采样，进一步提高参数估计值。构造Markov链的过程实际上是在由先验分布界定的区间内对未知参数进行随机最优搜索。抽样过程中未知参数的每次更新，都要对非线性动力系统(6)式进行一次数值积分，以便计算后验概率密度函数的大小。图1~图3显示了初始状态和第一个模式误差参数的Markov链，可以看出经过第一次重要性采样后马尔科夫链基本上达到收敛；取Markov链中序号2000~5000之间的样本值计算数学期望，从而得到各个参数的估计值。 表1给出了在不同观测噪声水平条件下，新同化方法对海洋生物种群非线性动力系统(6)式初始状态和模式误差的估计值。从表中可知，在不存在观测误差时，未知初始状态的估计精度最高，初始状态量可以精确到小数点后第3位，表明了基于贝叶斯MCMC的资料同化方法估计非线性物理系统未知初始状态的有效性。另外，随着观测误差增加，资料同化结果的精度下降，但迭代估计结果仍然收敛到真实值附近；即使当观测误差的标准偏差为 σ o = 0.2 时，虽然模式误差参数的估计误差较大，但是初始状态估计值仍然较接近真实值，可以精确到小数点后1位，说明基于贝叶斯MCMC的资料同化方法具有较强的抗噪声性能。图1、图2和图3分别给出了初始状态 N 1 ( 0 ) 、 N 2 ( 0 ) 和第一个模式误差参数 w 1 的Markov链。从图中可以看出，经过第一阶段马尔科夫链1000次迭代后，第二阶段初始状态的马尔科夫链变化幅度较小，基本达到收敛。取2000~5000步的样本序列并采用后验均值方法计算参数估计值，分别得到 N 1 ( 0 ) = 8.0010 和 N 2 ( 0 ) = 1.0023 。分析图中所示的试验结果可得如下结论：采用贝叶斯MCMC方法估计非线性动力模式初始状态值具有较高的准确性和稳定性。对于模式误差参数，从图3中可知，相对于初始状态的Markov链，变化幅度增大，但基于2000~5000步Markov链值计算的后验均值非常接近真实值(见表1)。模式误差参数 w 2 的Markov链情形与 w 1 类似，受篇幅所限不再给出。采用贝叶斯MCMC方法估计出初始状态和模式误差值后，代入海洋生物种群非线性动力系统(6)的数值模式后可以计算出状态量 ( N 1 ， N 2 ) 的预报轨迹。图4和图5分别显示了 N 1 和 N 2 的预报轨迹、观测值和离散时间点上的真实值，从图中可知，预报轨迹与观测结果、真实值吻合得很好，验证了用贝叶斯MCMC同化方法对多个未知参数进行联合估计的正确性。 Table 1 The results of data assimilation for nonlinear dynamical system (6) under different levels of observation nois N 1 ( 0 ) N 2 ( 0 ) w 1 w 2 真实值 8.0 1.0 2.0 1.0 σ o = 0.0 8.0010 1.0023 7.9946 1.0017 σ o = 0.1 7.9260 0.9943 2.0687 0.9193 σ o = 0.2 8.0218 1.0129 2.1173 1.1769 表1. 不同观测噪声水平情况下非线性动力系统(6)的资料同化结果 图1. 初始状态 N 1 ( 0 ) 的Markov链 图2. 初始状态 N 2 ( 0 ) 的Markov链 图3. 模式误差参数 w 1 的Markov链 图6展示了在观测误差标准偏差取 σ o = 0.1 时初始状态和模式误差等4个自由参数的边缘后验分布。从图中可以看出所有参数的一维后验分布(对角线位置)都是类高斯分布，参数样本分布在一定的置信区间，没有出现发散情形，而且频率曲线的最高峰位置对应横坐标上参数真实值，这种情况说明观测资料对初始状态和模式误差具有很强的限制和约束作用，也就是贝叶斯MCMC资料同化算法能很好地将观测信息传递给未知自由参数，在逐次重要性采样中不断调整未知参数值，最终收敛到真实值附近。一维后验分布给出了资料同化问题的“完整解”，即各个参数的概率分布数值，通过后验均值方法能计算出准确的初始状态和模式误差(如表1第三行所示)。图6下三角每个二维后验分布子图表示了不同参数之间的相关关系，从图中可知：任意两个参数之间都具有较大的相关性，即初始状态和模式误差存在显著的相关作用，说明在资料同化过程中模式误差对初始状态值有重大的影响；任意两个未知参数之间的相关形态都不相同，即两个参数之间的相互影响和作用不相同；显示的相关函数呈现出近似椭圆状，即是类二维高斯分布，说明观测信息也对二维后验分布具有很强的限制和约束作用。 图4. 状态变量 N 1 的比较图 图5. 状态变量 N 2 的比较图 图6. 模式误差和初始状态的边缘后验分布
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user: 6. 结束语 本文在贝叶斯理论框架下，提出了一种基于Bayesian MCMC算法 [ 16 ] [ 17 ] 从观测信息中同时估计非线性模型初始状态和模式误差等未知变量的新同化方法。主要结论如下：1) 贝叶斯MCMC方法在不需要切线性/伴随模式的情况下，能准确地估计出模式初始状态和模式误差参数，验证了新方法的有效性。2) 与确定性同化(例如：变分资料同化)方法只能获得单一最优解不同，贝叶斯MCMC同化方法不但能获得作为分析场的后验均值，而且能定量计算出估计参数的一/二维后验分布。其中一维后验分布给出了同化结果的分布范围和取值频率，而二维后验分布定量刻画了不同参数之间的相关关系。3) 新同化方法获得的收敛初始状态样本序列之间是平等关系，因此能提供给集合预报系统作为初始场集合。综上所述，与基于伴随模式的变分资料同化等确定性方法 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 一样，Bayesian MCMC方法具有求解资料同化问题的能力：能准确地估计出初始状态和模式误差，同时具有较好的抗噪声性能。
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user: 摘 要 白粉病是一种具有广泛宿主的病害，每年给农业生产造成巨大损失。植物对白粉病的抗性主要由水杨酸途径介导，而水杨酸途径的激活常伴随严重的生长缺陷及作物减产。拟南芥pmr5突变体是一个不依赖于水杨酸途径的抗白粉病突变体，pmr5，ps8为其回复突变体，表现为感病表型。为了解析pmr5突变体抗病机制，寻找下游关键基因，我们采用传统图位克隆与全基因组测序辅助的图位克隆的方法克隆ps8突变，发现一个阿罗酸脱水酶ADT2 (Arogenate Dehydratase 2)的突变造成了pmr5;ps8的感病表型。前人报道ADT2作为苯丙氨酸合成途径的一个重要基因，调控植物对盐胁迫响应和花青素的积累等多个生物学过程。本研究首次发现ADT2也参与抗病调控。找到不依赖于水杨酸途径的抗白粉病关键基因，有助于培育不依赖于水杨酸途径的抗病作物，力争在抗病的前提下避免作物减产，同时培育多抗作物。 关键词 :白粉病，全基因组测序辅助的图位克隆，阿罗酸脱水酶，盐胁迫 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 白粉病是一种常见病害，其病原菌的宿主包括小麦这种主粮作物，也包括橡胶、油菜、葡萄、黄瓜、花卉等重要的经济作物，每年给农业生产造成巨大损失 [ 1 ] 。白粉菌是一种强制性的活体营养型病原，只侵染活体植物的表皮细胞，从寄主细胞汲取营养，抑制寄主细胞抗病途径的激活，从而完成自己的生长周期 [ 2 ] 。 MLO (MILDEW LOCUS O)基因编码，一类高度保守的蛋白，定位于细胞质膜上，可能参与抗白粉病早期反应。大麦MLO基因对大麦白粉病的抗性具有广谱性，这种抗性可能与植物体内囊泡运输过程有关 [ 3 ] 。小麦MLO蛋白在抗白粉病中的机理与大麦极为相似 [ 4 ] 。程鸿克隆了甜瓜同源基因CmMlo2，并发现该基因的表达受到白粉病侵染影响，而转Mlo2的转基因甜瓜则具有抗白粉病表型 [ 5 ] 。此外，使用一些诱导剂处理作物，可诱导抗病性的生理生化机制，从而达到抗病高产的目的。如使用低聚糖素可以提高橡胶树对白粉病的抗性 [ 6 ] ；而大黄酚和矽处理都可以激活黄瓜对白粉病的抗性 [ 7 ] [ 8 ] 。 Col-0对白粉菌(G. cichoracearum)的侵染十分敏感 [ 9 ] 。白粉菌是一类强制性活体营养型病原菌，植物体内的水杨酸途径介导了对这一类白粉菌的抗性 [ 10 ] 。然而水杨酸途径的激活，通常伴随各种生长缺陷、细胞死亡、产量降低等表型，在很多情况下不适合作为植物抗病育种的首选策略。植物对病原菌的抗性是一个复杂的过程，不依赖于水杨酸的白粉菌抗性研究仍然很少。前期各国研究人员对拟南芥突变体进行筛选，获得了一系列抗病突变体。一类是以edr (enhanced disease resistance)系列突变体为代表，白粉菌的侵染激活水杨酸途径，从而产生抗性 [ 11 ] 。另一类以pmr (powdery mildew resistance)系列突变体为代表，其抗性不依赖与水杨酸途径。这一类突变体由加州大学伯克利分校的Shauna Somerville实验室获得。通过对Col-0进行EMS诱变，获得了一系列不依赖于水杨酸途径的抗白粉病的突变体 [ 12 ] 。其中一个突变体为pmr5，其对白粉病对抗性不仅不依赖于水杨酸途径，同时也不依赖于另一传统的抗病途径茉莉酸/乙烯途径。因此，pmr5介导了一个新的抗病途径 [ 13 ] 。为了解析这个途径，前期Shauna Somerville教授实验室对pmr5进行了二次EMS诱变，获得了一系列回复突变体，称为ps (pmr5 suppressor)突变体，这些回复突变体回复了野生型Col-0对白粉病的敏感表型，且同时具有两个突变，一个是pmr5突变，另一个是未知的ps突变。这些ps突变可能是影响pmr5抗性的关键。克隆这些ps突变，可能找到调控pmr5中对白粉病抗性起关键作用的基因，从而解析这一抗病新途径。 ps突变体ps8，发现一个阿罗酸脱水酶ADT2 (Arogenate Dehydratase 2)的突变，使得pmr5; ps8呈现对白粉病的感病表型，说明一个正常功能的ADT2是pmr5突变体呈现抗病表型的必要条件，因此ADT2是调控植物抗白粉病途径的一个关键的正调控因子。之前有报道发现作为苯丙氨酸合成途径的关键基因 [ 14 ] 及花青素合成的重要因子 [ 15 ] ，ADT2也参与了植物对盐胁迫的响应，一个adt2-D显性突变造成了植物对盐胁迫的抗性 [ 16 ] 。有趣的是，ps8单突变体以及pmr5; ps8双突变体都对盐胁迫敏感，而这里ps8包含一个adt2的隐性突变，其结果与前人报道可以互相印证。综上所述，ADT2作为一个抗白粉病途径的正调控因子，同时也是抗盐途径的正调控因子，可以作为多抗作物育种的候选基因。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 实验材料 本实验所用拟南芥野生型有突变体的野生型Col-0和做图位克隆的Ler。突变体有pmr5，pmr5; ps8，pad4-1 (CS3806)和adt2 (CS853046)。所有拟南芥均生长于21℃，16小时光照8小时黑暗的环境。健康的4周大植株浇灌250 mM NaCl水溶液用于盐处理。白粉菌为Golovinomyces cichoracearum，在生长条件相同但隔离的生长箱培养，在4周大的Col-0或pad4-1叶片上生长，每周继代一次。 2.2. 白粉菌侵染 白粉菌在4周大小健康的Col-0或者pad4-1植株上生长7~10天左右，作为菌源接种需要检测的4周大健康植株。若仅是观察感、抗病表型，可以直接取带有菌源的叶片摩擦待接种的叶片，7~10天后观察感、抗病表型。若需要定量分析，则将待接种的植株放在高约1.2米的接种箱底部，用吹风机将菌源植物叶片的孢子吹到箱体内，静置30分钟即可。 2.3. 利用基因组测序的图位克隆Mapping by sequencing (MBS) 运用混合分组分析(BSA， bulk segregant analysis)的原理，对混合的168株图位克隆群体样品提取总基因组DNA，进行全基因组测序(X)，测序结果与原Col-0基因组对比，根据孟德尔遗传定律，进行BSA分析，找到与性状紧密连锁的突变区域，并对整个区域所有的突变点在原pmr5中测序，找到仅存在于pmr5; ps8但不存在于pmr5中的突变点，作为候选突变。候选突变中在基因编码区且造成氨基酸突变、可变剪切等突变的基因作为首选的候选基因，用于后续验证。 2.4. 台盼蓝染色 取接种白粉菌5天后的叶片，加入台盼蓝染液，沸水煮2分钟，室温静置30分钟后倒掉染色液，再用清水漂洗2~3次。倒干水分，加入水合氯醛脱色液，室温脱色12小时，使用清水漂洗3次，加入50%甘油浸没过叶片，可用于白粉菌的镜检及定量分析。 取染色后的叶片，腹面向上压片，显微镜下观察，统计12个以上分生孢子梗所产生的孢子。每个样品进行至少3个生物学重复。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. pmr5的回复突变体pmr5; ps8 pmr5具有对白粉病极强的抗性，且有生长缺陷表型，表现为植株矮小 [ 13 ] 。加州大学伯克利分校的Shauna Somerville教授课题组对pmr5突变体进行了EMS二次诱变，找到一系列回复突变体，其中一个隐性回复突变体pmr5; ps8不仅仅回复了对白粉病的敏感，且同时回复了pmr5突变体的生长缺陷表型，其生长形态更接近Col-0野生型(图1)。后来我们分离了ps8单突变体，并对其一并进行表型检测。由于许多抗病相关突变体同时参与了抗非生物胁迫，因此我们测试了干旱胁迫和盐胁迫。干旱胁迫处理未发现明显表型(数据未显示)。我们分别用150 mM、200 mM和250 mM氯化钠处理植株，发现ps8和pmr5; ps8突变体都呈现敏感表型，以250 mM氯化钠处理表型最为明显。使用250 mM的氯化钠处理植株，4天后即可观察到ps8单突变体和pmr5; ps8都对盐的胁迫非常敏感，ps8单突变体叶片开始变黄，而pmr5; ps8已经接近死亡。同时我们发现pmr5对盐胁迫不敏感，其表型与野生型一致，因此该盐敏感表型可能来自于ps8基因突变(图2)。 图1. 各种突变体的生长表型 图2. 盐胁迫测试 3.2. 图位克隆的群体构建 取纯合的pmr5; ps8突变体(Col-0背景)，将其与Ler杂交，F2后代提取DNA，鉴定为pmr5纯合子的植株90株，自交后获得F3代植株，选取其中生长表型接近野生型的植株共168株，并做白粉菌抗性检测，发现全部对白粉菌敏感，因此这168棵植株即为pmr5; pm8双突变体，可用于图位克隆。 3.3. 传统图位克隆结合全基因组测序辅助的图位克隆 利用这168株图位克隆群体，我们对pmr5; ps8突变体进行了传统的图位克隆。BSA (bulk segregant analysis)分析表明该突变点位于三号染色体长臂。在此区域选取不同的多态性标记进行基因型检测，将ps8突变点粗略定位于GAPC和nga126之间(图3)。 运用混合分组分析(BSA， bulk segregant analysis)的原理，随机选取150株图位克隆群体样品提取总基因组DNA，进行全基因组测序(平均测序深度30X)，测序结果与原Col-0基因组对比，根据孟德尔遗传定律，进行BSA分析，找到与性状紧密连锁的突变区域，与传统图位克隆所得区域完全一致(图3)，且全基因组测序给出了该区域所有可能的突变位点。 3.4. 候选基因检测 由于pmr5突变体也来源于EMS诱变，其本身可能含有大量的无关突变点，这些无关突变点，也同样存在于pmr5; ps8双突变体中。在pmr5单突变体内对候选区域所有的突变点进行测序检测，找到只存在于pmr5; ps8突变体而不存在于pmr5单突变体内的突变点。候选突变点中在基因编码区且造成氨基酸突变、可变剪切等突变的基因作为首选的候选基因，用于后续验证。其中有一个符合要求的突变点位于 图3. ps8的图位克隆 图4. 互补实验验证候选基因ADT2即为PS8 ADT2基因编码区，将257位氨基酸由丙氨酸突变为缬氨酸(图4A)。将ADT2蛋白序列放到pfam软件分析，蛋白结构示意图见图4A。pfam预测ADT2蛋白有一个PDT (Prephenate dehydratase)结构域(图4A绿色部分)，红点标注ps8中的突变位点，位于该结构域中，可能破坏了该结构域的正常功能，造成功能缺失。已经发表的该基因的研究表明，adt2-D突变体(一个功能增强型突变体)能抗盐胁迫，与ps8突变体(一个功能缺失型突变体)表型相反。因此将ADT2列为ps8候选基因。由于正常的ps8基因功能应该是pmr5突变体呈现抗病表型的关键，因此pmr5; ps8双突变体呈现感病表型。如果ADT2就是ps8，那么pmr5; adt2双突变体也应该呈现感病表型。我们在ABRC (Arabidopsis Biological Resource Center)购买了adt2突变体，与pmr5杂交，获得pmr5; adt2纯合双突变体，白粉菌侵染7天后，对其进行台盼蓝染色，结果显示在图4B中。图中可见大量孢子生长，pmr5; adt2纯合双突变体呈感病表型(图4B)。因此证实ADT2即为ps8。 综上所述，我们克隆了一个pmr5的回复突变体ps8，编码ADT2的基因在此突变体中发生突变，将pmr5的抗病表型回复为同野生型类似的感病表型。ADT2是一个阿罗酸脱水酶，本研究为第一个证实该基因参与抗病的报道。 ADT2参与原生代谢(苯丙氨酸的合成)，表明其对植物正常生长发育的重要性。ADT2同时参与次生代谢(花青素合成)，而花青素作为一种抗氧化剂，在植物应答各种胁迫中起重要作用。相应的，该基因的功能获得型突变体adt2-D呈现抗盐表型，而功能缺失型突变体则呈现盐敏感表型，说明该基因参与了植物的盐胁迫响应。本研究则首次证实ADT2是植物不依赖于水杨酸的抗白粉病途径的一个关键基因。因此，ADT2可以作为候选基因，筛选抗病、抗盐的多抗作物。
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user: 摘 要 基于Mie光散射原理设计便携式的扬尘粒子在线监测系统，结合最小二乘多元线性回归方法对数据精度偏差进行线性修正补偿，解决了监测PM 2.5/10颗粒质量浓度灵敏度低的问题，为环境监管执法、评价提供数据证据及决策建议。 关键词 :Mie光散射，最小二乘多元回归，扬尘粒子，偏差修正，光电探测 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来PM 2.5/10带来的雾霾天气不断加重，城市施工带来的扬尘是重要来源，人类呼吸系统对粒径小于2.5微米的颗粒几乎没有阻挡效果，此类微小颗粒进入人体会引起呼吸系统炎症，如何对扬尘粒子进行监测和预警是一大难题。 现有的测量方法分为两类，一类是测量单位体积内颗粒物的数量，另一类是测量颗粒物质量大小。目前广泛采用的方法有：滤膜称重法 [ 1 ] 、β射线吸收法 [ 2 ] 、超声波法 [ 3 ] 、压电晶体振荡法和光散射法 [ 4 ] 。 美国Sensor公司采用压电振动法开发的SEMTECH QCM颗粒物质量检测仪器，用于研究测试发动机中排放的颗粒物浓度；荷兰Detaki公司用空气动力学原理开发RIPI质量浓度检测仪，可用于测量颗粒物直径；美国TSI公司研发粒径测量仪器、粒子颗粒浓度测量仪器、气溶胶发生器等系列产品。 综上所述(指对前人研究进展情况综述后)，扬尘粒子颗粒监测技术及监测设计，目前，其低成本、精准监测研究仍处于起步阶段；如化学方法等虽较准确，但成本高、实时性差、监测实施极易受环境条件限制。 因此，研究设计出高性价比、容操作实施的便携式扬尘颗粒监测仪器设备系统，是目前监测执法及应用急需。本设计基于Mie光散射检测的扬尘粒子检测系统能够通过灵敏度较低的实验数据，通过采用最小二乘等方法对数据进行修正，使得PM 2.5/10扬尘粒子测量值更加准确，为监测及评价提供更高的标准。
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user: 2. 设计方案 该项目设计出一种能够全方位，全时段，实时显示预警扬尘粒子浓度的便携式监测装置，使得传感器采集的数据经过单片机处理数字化显示 [ 5 ] 。 该系统通过PM 2.5/10扬尘粒子传感器对环境污染物颗粒进行监测，通过A/D电路模块转换后输出数字信号，采用串口通信实现传感器与单片机之间的数据传输，融合湿度温度传感器，对监测值进行湿温度补偿，将监测数值实施显示在LCD1602液晶上，通过按键切换显示湿温度值和PM 2.5/10粒子浓度值 [ 6 ] ，也可加入蜂鸣器使得系统监测数值超出设定上限，环境污染大，则蜂鸣器实现报警功能。
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user: 3. 工作原理 3.1. 基本原理简介 3.1.1. SDS011激光传感器原理 本系统主要由信号采集、信号处理、终端处理、数据显示四部分组成。其中Mie散射原理简介如下： 当N个颗粒物构成颗粒群通过光敏区时，与红外发光二极管发出一定强度的光相遇后而发生光散射。光电探测器通过光电转换方式，将收集光通量大小转换成电压大小。 光通量大小 [ 7 ] 为： F = N λ 2 8 π 2 ∫ D = w ¯ D = w ¯ ∫ θ = ϕ − β θ = ϕ + β [ i 1 ( D ， θ ， m ) + i 2 ( D ， θ ， m ) ] w ( θ ， ϕ ) F N ( D ) d D d θ (1) 式中： i 1 ( D ， θ ， m ) 和 i 2 ( D ， θ ， m ) 为通过Mie散射理论计算得出的强度函数式；N为颗粒物的数目； F N ( D ) 为颗粒物数目分布函数。 w ( θ ， ϕ ) 为光散射探测立体角。 通过分析现有的光散射传感器，针对扬尘粒子的具体特性，应用光学仿真软件研究得到的Mie散射参数，确定传感器采光立体角、采光中心角、颗粒折射率的最佳数值，并据此针对参数误差修正取样数据。 3.1.2. 采用最小二乘和多元回归分析 [ 8 ] 修正后的测量结果校准方程 1) 相对湿度 DHT11可以通过DATA数据总线直接输出数字量湿度值。该湿度值称为“相对湿度”，需要进行线性补偿和温度补偿后才能得到较为准确的湿度值，湿度的非线性补偿如图1所示。为获得较为准确的测量数值，可以采用式(2)进行信号转换。 RH l i n e a r = C 1 + C 2 ⋅ S O R H + C 3 ⋅ S O RH 2 ( %RH ) (2) 式中， RH l i n e a r 为经过线性补偿后的湿度值： S O RH 为相对湿度测量值； C 1 、 C 2 、 C 3 为线性补偿系数，参数如表1所示。 2) 温度 由能隙材料PTAT (正比于绝对温度)研发的温度传感器具有极好的线性，可用式2将数字输出( S O T )转换为温度值，温度转换系数如表2所示。 T = d 1 + d 2 ⋅ S O T (3) 图1. STC 89C 52引脚图 Table 1 Humidity compensation coefficient of temperature signa SO RH C 1 C 2 C 3 12 bit −2.0468 0.0367 −1.5955E−6 8 bit −2.0468 0.5872 −4.0845E−4 表1. 温度信号的湿度补偿系数 3) 湿度信号的温度补偿 由于温度对湿度的影响十分明显，而实际温度和测试参考温度250 ℃有所不同，所以对线性补偿后的湿度值进行温度补偿很有必要，补偿公式如式(4)所示。 RH t u r e = ( T − 25 ) ( t 1 + t 2 S O RH ) + RH l i n e a r (4) 式中， RH t u r e 为经过线性补偿后的湿度值，T为测试湿度值时的温度(0 ℃)； t 1 和 t 2 为温度补偿系数，湿度信号的温度补偿系数如表3所示。 4) 湿温度信号对PM 2.5浓度补偿 由于温度、湿度对PM 2.5浓影响较大，所以对线性补偿后的浓度值进行温度补偿很有必要，补偿公式如式(5)所示，该公式在控制光照以及高度一定条件下测得： C PM 2.5 t u r e = C PM2 .5 − 1.662 T + 2.431 RH l i n e a r + 89.49 (5) 3.2. 电路原理图 3.2.1. 扬尘粒子信号采集装置 本系统采用的信号采集为PM 2.5/10传感器 [ 9 ] ，该模块采用基于红外光线散射吸收的处理模式，接受模块根据光信号强弱；能够输出数字信号(高低电平)，数字输出高低范围可调；也能够输出模拟信号(电压信号)；采用电脑插口USB供电，可以兼容大部分的单片机系统。 5001-S03D是一款激光数字式粒子传感器，其采用光散射原理，激光在颗粒物上产生散射光，由光电接收器件转变为电信号，再通过特定算法计算得出PM 2.5和PM 10质量浓度、PM 0.3~PM 2.5粒子个数、PM 2.5~PM 10粒子个数。 3.2.2. 温度湿度信号采集装置 DHT11数字温湿度传感器是一款含有已校准数字信号输出的温湿度复合传感器。它应用专用的数字模块采集技术和温湿度传感技术，确保产品具有极高的可靠性与卓越的长期稳定性。传感器包括一个电阻式感湿元件和一个NTC测温元件，并与一个高性能8位单片机相连接。因此该产品具有品质卓越、超快响应、抗干扰能力强、性价比极高等优点。每个DHT11传感器都在极为精确的湿度校验室中进行校准。 3.2.3. 控制终端电路 本系统采用8位的STC 89C 52单片机作为控制终端，此类芯片40引脚及对应编号图1。 3.2.4. 功能实现原理 本系统采用的PM 2.5/10数值采集装置通过红外光线的散射来实现。平行单色光入射到被测颗粒场时，受周围颗粒散射及吸收影响，光线衰减率可求 [ 10 ] ，并可近线性反映颗粒浓度，电信号可以反映衰减率。A/D转换模块将信号输入单片机，液晶显示模块显示当前实时PM 2.5/10浓度，结合湿度温度数据对PM值进行湿温度补偿(图2)。 Table 2 Temperature conversion coefficient tabl VDD d 1 /℃ d 1 /˚F SO T d 2 /℃ D 2 /˚F 5 V −40.1 −40.2 14 bit 0.01 0.018 4 V −39.8 −39.6 12 bit 0.04 0.072 3 V −39.7 −39.5 - - - 2 V −39.6 −39.3 - - - 1 V −39.4 −38.9 - - - 表2. 温度转换系数表 Table 3 Temperature compensation coefficient table of humidity signa SO RH t 1 t 2 12 bit 0.01 0.00008 8 bit 0.01 0.00128 表3. 湿度信号的温度补偿系数表 图2. 检测显示原理图 3.2.5. 系统误差分析 对影响结果比较大的几个量进行灵敏性分析，考虑PM 2.5/10湿度参数作为灵敏性分析。原因空气湿度的大小会影响光电传感器信号接收效果，因此分析湿度变化PM 2.5值的变化是具有实际意义的。 对周围环境加湿，取不同的湿度，进行PM 2.5/10浓度值的测量，得到如表4所示。 取不同的湿度进行灵敏度分析，将灵敏度数据表示成相对改变量或百分比改变的形式，计算结果表明相对湿度对粒子浓度的影响较小，说明该系统对浓度的测量结果对外界的灵敏度较好。 控制湿度温度不变，研究系统在同一时间段内所测不同地点PM 2.5在平均值范围内波动情况及误差范围，如图3所示。 可见系统误差在15%以内，该系统具有良好的灵敏性，可应用于环境监测中。
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user: 4. 技术关键 本设计融合物理上的光散射技术 [ 1 ] 、多传感器检测 [ 2 ] 、数据处理分析以及光电检测等技术，研发可便携式携带的环境扬尘粒子自动监测系统，结合湿温度数据，建立最小二乘模型对PM 2.5和PM 10粒子进行数据补偿修正，以实现精确测量环境目的。 光散射法测量颗粒质量浓度是一种非接触式颗粒物质量浓度检测方法。该设计研究内容包括光散射法的理论研究和光学数值仿真研究，传感器的光学结构研究设计，微弱信号放大电路设计以及传感器实验结果数据研究和分析等。
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user: 5. 产品参数结果 如表5。 图3. PM 2.5浓度误差图 Table 4 Sensitivity tes 相对湿度 0.4 (减少20%) 0.6 0.8 (增加20%) PM 2.5 67.8 μg/m 3 69.3 μg/m 3 69.6 μg/m 3 PM 10 172.8 μg/m 3 173.4 μg/m 3 172.4 μg/m 3 表4. 灵敏度检验表 Table 5 Product parameter result test tabl 序号 项目 参数 1 测量输出 PM 2.5/PM 10 2 量程 0.0~999.9 mg/m 3 3 供电电压 5 V 4 最大工作电流 100 mA 5 休眠电流 2 mA 6 工作温度范围 −20℃~50℃ 7 响应时间 1 s 8 颗粒物直径分辨率 0.3 μm 9 相对误差 15% 10 产品尺寸 160 *130 *100 mm 表5. 产品参数结果测试表
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user: 6. 创新点及应用 6.1. 创新点 1) 监测装置较小便于携带，可用来监测不同高度不同条件下的扬尘粒子，提高数据采集可靠性和系统的可扩展性 2) 基于物理上的Mie散射理论，实现不同条件下粒子含量测量，探析扬尘粒子的分布规律。 3) 应用最小二乘算法和多元线性回归，结合湿温度数据，对监测结果进行线性补偿，提高监测结果的准确性，使得低成本的监测技术更加准确。 6.2. 应用 该项目设计出一种能够全方位，全时段，实时显示预警扬尘粒子浓度的便携式监测装置，使得传感器采集的数据经过单片机处理数字化显示。能够用作户外环境监测以及工地扬尘监测。
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user: 摘 要 环及其它代数系统的根理论研究是代数研究中一个热门与较成熟的领域，Puczylowski建立了一般代数正规类的根理论。本文首先给出点态化的完备代数正规类概念，然后研究点态化完备代数正规类中的亚直既约代数类及其确定的上根——反单根的结构性质。 关键词 :点态化完备代数正规类，亚直既约代数，根，反单根，特殊根 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 环及其它代数系统的根理论研究是代数研究中一个热门与较成熟的领域 [ 1 ] - [ 11 ] 。1993年，Puczylowski建立了一般代数正规类的根理论，把环的根理论推广到更广泛的范围及更高的层面，在一定程度上统一了已有的各种代数系统的根理论 [ 12 ] 。在此基础上，王尧、任艳丽、张爱华对一般代数正规类上的根理论进行了研究 [ 13 ] [ 14 ] 。但是由于一般代数正规类的结构性质太少，未能引进子代数、右理想及左理想概念、链条件、及乘积公理等概念。杨宗文等对一般代数正规类引入理想及子代数乘积公理从而引入了可积代数正规类及完备代数正规类，进一步扩大了一般代数正规类根理论的研究范围，也使环的根理论的研究能在不计元素的具体乘法规则的基础上进行更进一步的讨论 [ 15 ] - [ 23 ] 。但在完备代数正规类中，由于每个代数都是抽象的，没有元素性质，从而使得诣零性质无法进行研究，为此本文对完备代数正规类进行点态化，以进一步研究根的各类诣零性质。 本文首先给出点态化的完备代数正规类的公理概念，然后研究点态化完备代数正规类中有幂等心的亚直既约代数类及其确定的上根——反单根的结构性质。
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user: 5. 小结 本文首先给出点态化的完备代数正规类的公理化定义，然后研究点态化完备代数正规类中的亚直既约代数类及其确定的上根——反单根的结构性质。在点态化的完备代数正规类中，由于具有了类似代数系统元素的点的性质，就可以进一步研究根的各类诣零性质，如遗传幂等根、补根、对偶根、子幂等根、诣零代数、幂零代数、局部幂零代数、可数局部幂零代数。
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user: 摘 要 人类以往的哲学和文明总体上和根本上是“人道主义”的，其基本世界观、思想范式和生活形式都是根本错误的。《物道主义形而上下学》所阐述的“物道主义”是对它们的革命性否定，由此实现了哲学与文明从传统人道主义向未来物道主义的革命性转向。 关键词 :人道主义，物道主义，哲学，革命性转向 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 既往哲学从世界观及思想范式都是“人道主义”的，《物道主义形而上下学》所阐释的“物道主义”则是对它们的颠覆性革命。从“人道主义”到“物道主义”，体现为哲学领域的革命性转向。
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user: 2. “人道主义”及其哲学、科学、艺术与文明 人类自进入所谓的文明社会后，便逐渐走上了以人类这一物种为中心的“人道主义”的生存-生活道路，其基本的世界观或思想核心是“人类中心主义”，其具体的生活实践形式是“人种文明”，其本质就是“人道主义”。 所谓“人道主义”，简言之就是人的生存方式至上主义。其中的“人道”，即指人的生存或生活方式，其中的“主义”，表明它(人道)是人类活动的最高原则。 作为人类的生活道路，“人道主义”最基本的特点就是：第一，它只是为了人类生存目的的实现而毫不顾及自然界自身存在的价值和利益；第二，它绝对地以人种的需要和尺度去裁剪、宰制和改变自然物种的存在尺度和形态。 这种“人道主义”，实际上就是传统人类文明社会中的基本原则和生活道路。 这一道路的观念原则和形态就是人类中心主义的世界观、价值观、伦理观、科学观、艺术观与文明观，其核心和基石是人类中心主义的哲学世界观和价值观。它孕育和诞生于古代的哲学与宗教观念中，成熟于近代的主体性哲学与科学观念中，泛滥于现、当代的各种哲学、科学与文化观念中。 迄今为止的一切文化，从总体上看，就是关于人类自身如何生存或生活的文化，即人类中心主义的人道主义文化。哲学是关于如何实现人类自身生存(生活自由)的一般方法论，即人道主义哲学。科学是实现人类如何有效地改造自然来获得生存与生活保障的具体方法论，即人道科学。艺术是以自然为绿叶来肯定、烘托和赞美人类自身存在价值与方式的方式，即人道艺术。文明被看作是合理化的人类生存与生活方式，即人道文明。 这一道路的实践原则和形态就是由其观念原则和形态所引领的“人种文明”的生活形式，其实质就是“人道文明”，体现为以人为中心不平等、不科学、不道德地与自然界交往的人类生活形式。无论是古代的农业文明，还是近代以来的工业文明，都是这样的生活实践形式。文艺复兴时期的“人道主义”，也是这种人道主义的一种形态，因为它本身即是要求否定和摆脱神道而按人道生活的以人为本从而以人为中心的世界观和生存–生活形式。
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user: 3. “人道主义”是根本错误的哲学原则和生活原则 人道主义尽管构成了传统哲学最基本的思想原则，但却是根本错误的世界观和价值观。 迄今为止的哲学，作为关于人类生存与生活的一般方法论，是极端片面、错误的人类中心主义世界观。物道主义哲学 [ 1 ] 已经阐明，人类这一物种从来不是宇宙万物的目的中心、价值中心、地位中心、尺度中心、权利(力)中心，人类与万物都是平等的存在者，因此，以人为中心的人类中心主义是根本错误的世界观。 迄今为止的科学，包括人文、自然、社会科学在内，都以变造自然事物满足人类生存需要作为人类的基本生活形式，而否定和破坏自然事物的自身存在，这完全违背了人类与世界万物相形而生、互惠而成、一体共存、平等存在的客观法则，而以破坏自然物种存在尺度的方式来片面地支持人种存在的尺度，则是其非科学性的根本表现。 迄今为止的艺术，是以人类为红花以自然为绿叶完全否定自然客观之美的片面、错误的艺术。人类与自然万物各有其自身之美，彼此相映，但无主从，更非以人类为美之根据。 迄今为止的文明，是人类不平等、不道德、非科学地对待自然物种的人种文明生活形式。人类与万物是平等的存在者，但迄今为止的文明却是人类不平等地宰制和破坏物种存在价值和尺度的不道德、非科学从而是非文明的生活形式。
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user: 4. “物道主义”理念及其哲学与文明之形态 世界本来是物道主义地存在着的世界，人类也是物道主义地存在着的人类。全面地揭示了人类与世界万物的物道主义存在逻辑的哲学，就是“物道主义哲学” [ 2 ] 。 人类与世界万物的物道主义存在逻辑内容恢弘，如下内容是其基本点：人类与世界万物是宇宙中平等的存在主体和成员，彼此是相互构成和一体存在的关系，都有着自己平等的存在目的、价值、地位、尊严、尺度和权利(力)，平等地存在和交往是客观的自然法则。这些思想构成物道主义哲学的基本理念之一——“物种平等主义”世界观。 奠基于物道主义存在逻辑的科学，理应是正确地反映和支持万物平等存在尺度的既为人类服务又为万物服务的全面科学或真正科学的科技，即“物种科学”或“物道科学”。 奠基于物道主义存在逻辑的艺术，是全面反映和表达人类与万物存在之美的全面而真正的艺术，而非完全以人类形态为根据的片面而非科学的艺术，即“物种艺术”或“物道艺术”。 奠基于物道主义存在逻辑的文明，就是人类以物道主义逻辑为根据与自然万物进行平等、道德、科学地交往的生活实践形式。这种物道主义的人类生活实践形式就是“物种文明” [ 3 ] ，也即“物道文明”。
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user: 5. “物道主义”生活形式是唯一正确合理的人类生活道路 世界是按物道主义原则与逻辑构造、运行的世界，从而，物道主义的原则与逻辑是人类和一切事物必须和应当遵循的。 物道主义是人类与万物及整个自然界一体共存的康庄大道，是人类唯一正确、合理的生存-生活之道。 物道主义的生活道路，就是不以某一物种为中心而按照人、物共有的物道交往万物的人类生活实践形式。 作为人类的生活道路，“物道主义”最基本的特点就是：第一，它不只是为了人类生存目的的实现而毫不顾及自然界自身存在的价值和利益，而是同时实现人类与自然万物的一体存在；第二，它不是绝对地以人种的需要和尺度去裁剪、宰制和改变自然物种的存在尺度和形态，而是平等地尊重和遵循人与万物的所有尺度。 这一道路的观念原则和形态，是物种平等存在主义的世界观、价值观、伦理观、科技观和文明观。阐释它们的是全新的物道主义哲学体系(参见高懿德：《物道主义形而上下学》，北京燕山出版社，2017)和物种文明理论系统(参见高懿德：《物种文明哲学革命丛书》，内蒙古人民出版社，2009)。 这一道路的实践原则和形态，是人类与万物进行平等、道德、科学地交往的生活实践形式。这种生活实践形式，就是全新的物种文明生活形式。 人类与万物的互生共存，是物道主义的基本原则。人类与万物平等交往，是物道主义的基本要求和物种文明的基本原则。人类做到了与万物的平等交往，自然便会实现与万物的互生共存。 人类与万物的互生共存，其结果必然是彼此的和谐与“幸福”地长久共存。 所以，物道主义的生活形式，即物种文明，是人类与万物和谐相生与长久共存的生活道路。
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user: 6. 从“人道主义”转向“物道主义”是人类生活必由之路 人道主义哲学是人道主义的生活形式——物种文明——的世界观根基。人种文明必然体现为人类对自然的统治、奴役、宰制、摧残和破坏，从而必然又会遭到自然界的毁灭性报复。所以，建立于人道主义基础上的人种文明，必然造成生态环境危机和人类生存危机，从而，它们是人类与万物的绝路和死途。 只有物道主义世界观才是正确合理的世界观，才能引导人类走出根本错误的人道主义世界观。只有物道主义的物种文明生活形式才是科学合理的生活形式，才能引导人类走出根本错误的人道主义的人种文明生活形式。 所以，要想从根本上走出上述危机，摆脱人类与万物的绝路和死途，就必须从根本上走出人道主义哲学世界观及相应的人种文明生活形式，而走向物道主义的哲学世界观及相应的物种文明生活形式。 这是必由之路。此外别无选择！