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2025-11-03 23:46 7,523次浏览北京8月5日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業學術期刊《自然-生態與演化》最新發表一篇生態學研究論文稱，2013年以來，海星消融病已造成數十億的海星死亡以及海藻生境的大規模消失。研究人員通過實驗研究，將一種細菌——病原體Vibrio pectenicida鑑定為海星消融病的一個病因。 這項研究成果，有望幫助受海星消融病影響的近海生態系統制定修復策略。 向日葵海星是海帶食草動物(如海膽)的天敵，因此該物種的減少導致海膽數量激增和海帶大面積消失(圖片來自Hakai研究所Grant Callegari)。施普林格·自然 供圖 該論文介紹，海星消融病會導致海星解體，影響向日葵海星等20多個物種。自2013年出現以來，海星消融病已成為非商業物種中記錄的最大規模的海洋流行病，破壞著從墨西哥到阿拉斯加的北美洲太平洋沿岸海星種群。海星的消失還會導致它們的捕食種群海膽在海帶林的快速擴張和過度啃食，而這些海帶林是許多海洋物種的關鍵生境。 然而，對海星消融病病因的十餘年調查一直存在阻礙，因為受感染海星體內缺乏可見病原體以及缺少來自野生種群的完全未暴露和健康個體。 研究人員在檢查一隻成年向日葵海星(圖片來自Hakai研究所Kristina Blanchflower)。施普林格·自然 供圖 在本項研究中，論文共同通訊作者、加拿大不列顛哥倫比亞大學Melanie B. Prentice和Alyssa-Lois M. Gehman與同事及合作者一起，利用野生和圈養的經檢疫的向日葵海星開展7項對照暴露實驗，提示一個活的非病毒病原體參與海星消融病。 隨後，研究團隊通過基因測序分析了來自這些海星的染病和健康組織的微生物群，從而鑑定出病原體Vibrio pectenicida是該疾病的一個病因，將海星暴露在該細菌純樣品中的實驗室實驗也證實了這一鑑定結果。 這隻餅乾海星展示了海星消融病發病的一個階段(圖片來自Hakai研究所Grant Callegari)。施普林格·自然 供圖 《自然-生態與演化》同期發表專家的「新聞與觀點」文章認為，該研究結果或能實現海星消融病的跨環境和物種檢測，這將幫助人們理解該疾病的傳播方式以及如何更好地管理以應對野生種群中的暴發。(完)
本報訊(記者張月朦)依法依規有序開放公共數據，鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用，鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品……日前，《中共北京市委辦公廳北京市人民政府辦公廳關於加快北京市公共數據資源開發利用的實施意見》(以下簡稱《實施意見》)在首都之窗發布。《實施意見》從夯實公共數據資源開發利用基礎、暢通公共數據資源開發利用渠道、加強公共數據資源開發利用服務能力、釋放數據要素市場創新活力等方面提出20條措施。 《實施意見》提出，要夯實公共數據資源開發利用基礎。完善公共數據目錄並實行統一目錄管理，動態更新數據的共享、開放屬性。遵循「一數一源一標準」原則，各區各部門強化公共數據源頭治理，提升公共數據質量。制定公共數據資源登記制度，對納入授權運營範圍的公共數據資源實行登記管理。 公共數據資源開放利用渠道要進一步暢通。《實施意見》提出，高效開展政務數據共享，有序推動公共數據開放。在維護國家數據安全、保護個人信息和商業秘密的前提下，依法依規有序開放公共數據。優先在與民生緊密相關、社會需求迫切的行業和領域推動全量數據目錄和樣例數據開放。規範管理公共數據授權運營，探索建立公共數據分類分級授權機制，加快建設一批公共數據專區，積極推動分領域授權、依場景授權，逐步探索整體授權運營。 為提高公共數據資源開發利用服務能力，《實施意見》提出，公共數據運營服務費實行政府指導價管理，用於公共治理、公益事業的有條件無償使用；用於產業發展、行業發展的，可收取公共數據運營服務費。同時，要布局新型數據基礎設施，打造公共數據訓練基地，推動語料庫共建共享，賦能人工智慧應用。建設智慧城市協同創新仿真實驗平臺，加大場景開放和數據開放，賦能創新資源聚合和價值釋放。 《實施意見》要求，釋放數據要素市場創新活力。進一步豐富數據應用場景，鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用。鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品，提供便民利民服務。加強央地協同，推動與國家部委、央企總部、平臺企業等建立數據合作機制，探索央地共建服務載體等方式，打造國家數據資源中心。 公共數據資源開發利用要統籌發展和安全。明確公共數據管理和運營的責任邊界，圍繞強化管理職責優化機構編制資源配置。強化數據安全和個人信息保護，網信、公安、數據、密碼、保密等部門按照職責加強對數據資源生產、加工使用、產品經營等開發利用全過程的監督和管理。鼓勵先行先試，鼓勵和保護幹部擔當作為，營造鼓勵創新、包容創新的幹事創業氛圍，在數據產權、市場交易、權益分配、利益保護等領域開展先行先試。充分認識數據規模利用的潛在風險，堅決防止以數謀私等「數據上的腐敗」。
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