معلومة

نظام بيولوجي لقياس الوقت

نظام بيولوجي لقياس الوقت


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

بادئ ذي بدء ، أنا فيزيائي ، لذلك أعتذر عن فهمي غير الموجود لعلم الأحياء الأساسي. ومع ذلك ، لدي ما أعتقد أنه سؤال مثير للاهتمام ويبدو أنه مكان جيد لطرحه ...

لقد فكرت مؤخرًا فيما إذا كانت هناك طريقة لقياس الوقت باستخدام العمليات البيولوجية. بعبارة أخرى ، بعض الأنظمة ، يمكن ربط صفة مميزة لها بالوقت المنقضي. أحد الأمثلة التي يمكنني التوصل إليها هو حساب عدد أقسام الخلية. أعتقد أنه يمكن القيام بذلك ، ولكن على الأرجح سيكون غير دقيق للغاية ...

إذن هذا هو سؤالي: هل تعرف أي أوراق مرتبطة بشكل عرضي بفكرة النظام البيولوجي الذي يمكن استخدامه كساعة؟

أي أفكار ستكون محل تقدير كبير!


هناك الكثير من الساعات البيولوجية ، أو الساعات المصنوعة من مكونات بيولوجية. الساعة اليومية مثال مهم ، وإن كان معقدًا. هناك ساعات هندسية ممتازة تشكل بعضًا من أفضل الأمثلة على الأنظمة / البيولوجيا التركيبية. انظر على سبيل المثال "repressilator" Elowitz & Leibler (رابط ، رابط). الفكرة الأساسية في كل هذه هي أن يكون لديك دوائر تنظيم الجينات مع ردود الفعل التي تؤدي إلى تذبذب ديناميكيات التعبير الجيني. كتب عن بيولوجيا الأنظمة ، أو فيليب نيلسون النماذج الفيزيائية للأنظمة الحية (تستهدف الفيزيائيين) ، أماكن جيدة لقراءة المزيد.


بيولوجيا المدرسة الثانوية: فهم اللياقة البيولوجية

تعتمد اللياقة البيولوجية للكائن الحي على قدرته على البقاء والتكاثر في بيئة معينة. إذا زادت الصفات أو الأليلات المختلفة من ملاءمة الكائن الحي ، فإن هذه الأليلات ستزيد بالتالي في تجمع الجينات ، وستزداد هذه السمة في عدد السكان. هذه هي الطريقة التي يؤثر بها الانتقاء الطبيعي على السكان.

هناك مقايضة متأصلة في اللياقة البيولوجية. السمة التي تزيد من القدرة على البقاء ، ولكنها تجعل الفرد عقيمًا ، تقلل من اللياقة لأن الكائن الحي لا يستطيع إنتاج ذرية لمواصلة هذه السمة. وبالمثل ، إذا زادت إحدى السمات من القدرة على التكاثر ، ولكنها تجعل من الصعب على الكائن الحي البقاء على قيد الحياة ، فقد يموت قبل أن يتمكن من إنجاب النسل. كل من البقاء والتكاثر ضروريان لتحديد ملاءمة الكائن الحي.

مثال السؤال رقم 1: فهم اللياقة البيولوجية

أي مما يلي يصف بشكل أفضل اللياقة البيولوجية؟

القدرة على التنافس ضد الكائنات الحية الأخرى

القدرة على النمو لأكبر حجم

القدرة على التفكير والتفكير المنطقي

القدرة على امتلاك قوة بدنية فائقة

اللياقة البيولوجية بالمعنى التطوري مرتبطة فقط باللياقة من حيث التكاثر. نظرًا لأن الهدف الأساسي لجميع الكائنات الحية هو التكاثر ، أو تمرير الحمض النووي الخاص بهم إلى الأبناء ، يتم تعريف اللياقة على أنها القدرة على التكاثر وإنشاء ذرية قابلة للحياة.

قد تزيد السمات "المواتية" ، مثل الذكاء أو الحجم أو القوة ، من قدرة الفرد على البقاء والتكاثر ، وبالتالي زيادة اللياقة البيولوجية ، ولكن لا يمكن استخدامها لتحديد لياقة الفرد بشكل مباشر.

مثال السؤال رقم 3: فهم اللياقة البيولوجية

اللياقة الداروينية هي مقياس __________.

قدرة الكائن الحي على قتل كائن حي آخر

قدرة الكائن الحي على استخدام الأدوات

قدرة الكائن الحي على الجري لفترات طويلة من الزمن

قدرة الكائن الحي على تكوين نسل

قدرة الكائن الحي على حماية صغاره

قدرة الكائن الحي على تكوين نسل

مصطلح "اللياقة" في علم الأحياء التطوري يعني قدرة الكائن الحي على نقل مادته الجينية إلى نسله. اللياقة البيولوجية أو "الداروينية" هي القدرة على العيش لفترة كافية للتكاثر والحفاظ على السكان أو الأنواع على قيد الحياة. يخلط معظم الطلاب بين اللياقة البيولوجية واللياقة البدنية لأن هذا هو السياق الأكثر ارتباطًا بالكلمة.

مثال السؤال رقم 2: فهم اللياقة البيولوجية

في دراسة التطور ، من المفيد أحيانًا تقييم اللياقة البيولوجية للفرد. ما هو أفضل معيار لاستخدامه لقياس الملاءمة البيولوجية لإغوانا معينة كبيرة وقوية؟

عدد نسل الإغوانا الذين يعيشون أيضًا للتكاثر

قدرة الصيد للإغوانا

عدد الحيوانات المفترسة التي تمتلكها الإغوانا في بيئتها

عدد نسل الإغوانا الذين يعيشون أيضًا للتكاثر

يتم تعريف اللياقة البيولوجية أو الداروينية بناءً على قدرة العينة على التكاثر وتوليد ذرية قابلة للحياة. أساسًا ، تعتمد لياقة الفرد على قدرته على نقل المعلومات الجينية إلى الجيل التالي ، بدلاً من أي خاصية أو سمة جسدية.

يعد قياس عدد النسل الذين يساهمون في تجمع الجينات هو أفضل طريقة لتحديد مدى ملاءمة الإغوانا وراثيًا. مهما كان الحيوان قويًا أو كبيرًا أو قديمًا أو خاليًا من الافتراس ، إذا لم يستطع التكاثر ، فإنه لا يعتبر لائقًا.

مثال السؤال رقم 2: فهم اللياقة البيولوجية

أي مما يلي هو مثال على ميزة تطورية؟

أرنب أبيض يعيش في بيئة مغطاة بالثلوج

طائر بمنقار يمكنه كسر المكسرات في بيئة تكون فيها المكسرات هي المصدر الرئيسي للغذاء

فهد يمكنه الجري أسرع من بقية قطيعه

عثة سوداء تعيش بالقرب من موقع صناعي ينتج عنه الكثير من السخام

توفر جميع الأمثلة المقدمة ميزة تطورية. الأرنب الأبيض في بيئة مغطاة بالثلج لديه تمويه يحميه من الحيوانات المفترسة. وينطبق الشيء نفسه على الفراشة السوداء التي تعيش في منطقة صناعية مغطاة بالسخام. يمتلك الشيتا الذي يمكنه الجري بشكل أسرع فرصة أكبر لاصطياد الفريسة وإطعام نفسه / نفسها وذريته / صغارها. وينطبق الشيء نفسه على الطيور التي يمكن أن تكسر الجوز في منطقة حيث المكسرات هي المصدر الرئيسي للغذاء.

مثال السؤال رقم 3: فهم اللياقة البيولوجية

أنثى الفهد في أفريقيا لديها أربعة أطنان من الأشبال على مدار حياتها. تحتوي فضلاتها الأولى على ستة أشبال تنمو حتى تصل إلى سن الرشد وولدها الذكر الأكثر رصدًا في المنطقة. فضلاتها الثانية لها أربعة أشبال تنمو حتى تصل إلى سن الرشد وولدها أسرع ذكر في المنطقة. فضلاتها الثالثة لها شبلان يعيشان حتى سن الرشد وينجبهما أقوى ذكر في المنطقة. فضلاتها الرابعة لديها خمسة أشبال تعيش حتى سن الرشد وولدها أذكى ذكر في المنطقة. ما هو ذكر الفهد الأكثر لياقة بيولوجية؟

لا أستطيع أن أقول من المعلومات المقدمة

يشير مصطلح اللياقة البيولوجية إلى النجاح الإنجابي ويختلف عن اللياقة البدنية. نظرًا لأن الذكور الأكثر رصدًا قد أنجبوا معظم الأشبال الذين نجوا حتى سن الرشد لتكاثر أنفسهم ، فسيتم اعتباره الأكثر لياقة بيولوجيًا. من المهم أيضًا ملاحظة تضمين جانب "البقاء على قيد الحياة حتى سن الرشد" نظرًا لأن النجاح الإنجابي يعتمد على قدرة ذرية الكائن الحي على التكاثر والمساهمة في تجمع الجينات أيضًا. على سبيل المثال ، إذا كان الذكر الأكثر رصدًا قد أنجب فضلات كان لديها في البداية تسعة أشبال ، لكن واحدًا منهم فقط نجا حتى سن البلوغ لامتلاك أشبال خاصة به ، فلن يعد يعتبر الأكثر لياقة بيولوجيًا.

جميع موارد الأحياء في المدرسة الثانوية

الإبلاغ عن مشكلة مع هذا السؤال

إذا وجدت مشكلة تتعلق بهذا السؤال ، فيرجى إخبارنا بذلك. بمساعدة المجتمع يمكننا الاستمرار في تحسين مواردنا التعليمية.


نظام بيولوجي لقياس الوقت - علم الأحياء

احصل على أحدث معلومات الصحة العامة من CDC: https://www.coronavirus.gov
احصل على أحدث المعلومات البحثية من المعاهد الوطنية للصحة: ​​https://www.nih.gov/coronavirus

مارثا هوتز فياتيرنا ، دكتوراه ، جوزيف س. تاكاهاشي ، دكتوراه ، وفريد ​​دبليو توريك ، دكتوراه.

مارثا هوتز فياتيرنا ، دكتوراه ، باحث مشارك أول في مركز علم الجينوم الوظيفي ، جامعة نورث وسترن ، إيفانستون ، إلينوي.

جوزيف إس تاكاهاشي ، دكتوراه ، هو مدير مركز الجينوم الوظيفي ، وأستاذ والتر وماري إي. الزجاج في قسم علم الأعصاب وعلم وظائف الأعضاء ، ومحقق في معهد هوارد هيوز الطبي ، جامعة نورث وسترن ، إيفانستون ، إلينوي.

فريد دبليو توريك ، حاصل على درجة الدكتوراه ، هو مدير مركز النوم والبيولوجيا الجارديان ، وهو أستاذ تشارلز تي وإيما إتش موريسون في قسم علم الأعصاب وعلم وظائف الأعضاء ، جامعة نورث وسترن ، إيفانستون ، إلينوي.

تتحكم دورة الضوء والظلام اليومية في التغيرات الإيقاعية في سلوك و / أو فسيولوجيا معظم الأنواع. لقد وجدت الدراسات أن هذه التغييرات تحكمها ساعة بيولوجية ، والتي تقع في الثدييات في منطقتين من الدماغ تسمى نوى suprachiasmatic. تحدث الدورات اليومية التي أنشأتها هذه الساعة في جميع أنحاء الطبيعة ولها فترة تقارب 24 ساعة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن مزامنة هذه الدورات اليومية مع إشارات الوقت الخارجية ولكن يمكن أن تستمر أيضًا في حالة عدم وجود مثل هذه الإشارات. لقد وجدت الدراسات أن الساعة الداخلية تتكون من مجموعة من الجينات ومنتجات البروتين التي تقوم بتشفيرها ، والتي تنظم العمليات الفسيولوجية المختلفة في جميع أنحاء الجسم. يمكن أن تؤدي اضطرابات النظم البيولوجية إلى إضعاف صحة ورفاهية الكائن الحي. الكلمات الرئيسية: إيقاع الساعة البيولوجية وقت اليوم التنظيم البيولوجي التكيف البيولوجي درجة الحرارة الخفيفة ما تحت المهاد التعبير الجيني للخلايا العصبية اضطراب النوم الطفري الفسيولوجي AODE (آثار تعاطي الكحول أو غيره من المخدرات وإساءة الاستخدام والاعتماد)

واحدة من أكثر السمات الدرامية للعالم الذي نعيش فيه هي دورة الليل والنهار. في المقابل ، تُظهر جميع الأنواع تقريبًا تغيرات يومية في سلوكها و / أو فيزيولوجيا. هذه الإيقاعات اليومية ليست مجرد استجابة للتغيرات على مدار 24 ساعة في البيئة المادية التي يفرضها دوران الأرض حول محورها ، ولكنها ، بدلاً من ذلك ، تنشأ من نظام ضبط الوقت داخل الكائن الحي. يسمح نظام ضبط الوقت هذا ، أو الساعة البيولوجية & # 147 ، & # 148 للكائن بالتوقع والاستعداد للتغييرات في البيئة المادية المرتبطة بالنهار والليل ، وبالتالي ضمان أن الكائن الحي سيفعل الشيء الصحيح & # 148 في الوقت المناسب من اليوم. توفر الساعة البيولوجية أيضًا تنظيمًا زمنيًا داخليًا وتضمن حدوث التغييرات الداخلية بالتنسيق مع بعضها البعض.

يعد تزامن الكائن الحي مع بيئته الخارجية والداخلية أمرًا بالغ الأهمية لرفاهية الكائن الحي وبقائه على قيد الحياة ، وقد يؤدي عدم التزامن بين الكائن الحي والبيئة الخارجية إلى الزوال الفوري للفرد. على سبيل المثال ، إذا كان على القوارض الليلية أن تغامر بالخروج من جحرها خلال وضح النهار ، فإن القوارض ستكون فريسة سهلة للغاية للحيوانات الأخرى. وبالمثل ، قد يؤدي عدم وجود التزامن داخل البيئة الداخلية إلى مشاكل صحية في الفرد ، مثل تلك المرتبطة بإرهاق السفر ، والعمل بنظام الورديات ، وفقدان النوم المصاحب (على سبيل المثال ، ضعف الوظيفة الإدراكية ، والوظيفة الهرمونية المتغيرة ، والشكاوى المعدية المعوية) .

تعد الآليات الكامنة وراء أنظمة ضبط الوقت البيولوجية والعواقب المحتملة لفشلها من بين القضايا التي تناولها الباحثون في مجال علم الأحياء الزمني. 1 (1 لتعريف هذا المصطلح وغيره من المصطلحات الفنية المستخدمة في هذه المقالة وطوال هذا العدد من المجلة ، يرجى الاطلاع على المسرد ، ص 92). - دورات التردد (على سبيل المثال ، إفراز الهرمون الذي يحدث في نبضات مميزة طوال اليوم) ، والدورات اليومية (على سبيل المثال ، دورات النشاط والراحة) ، والدورات الشهرية أو السنوية (على سبيل المثال ، دورات التكاثر في بعض الأنواع). من بين هذه المجالات المترابطة في علم الأحياء الزمني ، تركز هذه المقالة على مجال تردد واحد - الدورات اليومية المعروفة بإيقاعات الساعة البيولوجية. (المصطلح & # 147circadian & # 148 مشتق من العبارة اللاتينية & # 147circa diem ، & # 148 والتي تعني & # 147 عن اليوم. & # 148) على الرغم من أن جميع أشكال الحياة تقريبًا - بما في ذلك البكتيريا والفطريات والنباتات وذباب الفاكهة والأسماك والفئران والبشر - يعرضون إيقاعات الساعة البيولوجية ، وتقتصر هذه المراجعة في المقام الأول على نظام الثدييات. تتم مناقشة الحيوانات الأخرى فقط في الحالات التي ساهمت فيها في فهم نظام الثدييات ، لا سيما في دراسات التركيب الجيني الجزيئي لنظام حفظ الوقت. (للمناقشات المقارنة لأنظمة النماذج غير الثديية الأخرى التي ساهمت في تعميق فهم إيقاع الساعة البيولوجية في الثدييات ، تتم إحالة القارئ إلى Wager-Smith and Kay 2000.) بشكل عام ، تحتوي هذه المقالة على الأهداف الرئيسية التالية: (1) تقديم نظرة عامة تاريخية انتقائية للغاية للمجال ، (2) لمراجعة الخصائص المميزة لإيقاعات الساعة البيولوجية ، (3) لتحديد المكونات الهيكلية والآليات الجينية الجزيئية التي تشتمل على الساعة البيولوجية ، و (4) لاستكشاف الآثار الصحية للإيقاعات البيولوجية إيقاعات.

لمحة تاريخية عن علم الأحياء الزمني

بدأ الباحثون في دراسة الإيقاعات البيولوجية منذ حوالي 50 عامًا. على الرغم من عدم وجود تجربة واحدة بمثابة الحدث المحدد حتى تاريخ بداية البحث الحديث في علم الأحياء الزمني ، إلا أن الدراسات التي أجريت في الخمسينيات من القرن الماضي حول الإيقاع اليومي في ذباب الفاكهة بواسطة كولين بيتندري وعلى البشر بواسطة يورجن أشوف يمكن اعتبارها أساسها. تطور مجال أبحاث النوم ، الذي يندرج أيضًا تحت مجال علم الأحياء الزمني ، بعضًا - ما بشكل مستقل ، مع تحديد مراحل النوم المختلفة بواسطة Nathaniel Kleitman في نفس الوقت تقريبًا (Dement 2000). يستمر إرث هؤلاء الرواد اليوم مع تقدم الحقول التي أسسوها.

ومع ذلك ، تعود جذور دراسة الإيقاعات البيولوجية إلى أبعد من ذلك ، إلى القرن الثامن عشر الميلادي وعمل العالم الفرنسي دي ميران ، الذي نشر دراسة تصف حركات الأوراق اليومية للنبات. لاحظ دي ميران أن رفع الأوراق وخفضها يوميًا استمر حتى عندما تم وضع النبات في غرفة داخلية وبالتالي لم يتعرض لأشعة الشمس. تشير هذه النتيجة إلى أن الحركات تمثل شيئًا أكثر من مجرد استجابة بسيطة للشمس ويتم التحكم فيها بواسطة ساعة داخلية.

الخصائص المميزة للإيقاعات اليومية

توضح الملاحظات الملائمة De Mairan & # 146s إحدى السمات الحاسمة لإيقاعات الساعة البيولوجية - طبيعتها ذاتية الاكتفاء. وبالتالي ، فإن جميع الإيقاعات اليومية تقريبًا التي تحدث في ظل الظروف الطبيعية تستمر في الدوران في ظل ظروف معملية خالية من أي إشارات خارجية لإعطاء الوقت من البيئة المادية (على سبيل المثال ، في ظل ضوء ثابت أو ظلام مستمر). الإيقاعات اليومية التي يتم التعبير عنها في غياب أي إشارات على مدار 24 ساعة من البيئة الخارجية تسمى الجري الحر. هذا يعني أن الإيقاع لا يتزامن مع أي تغيير دوري في البيئة المادية. بالمعنى الدقيق للكلمة ، لا ينبغي تسمية الإيقاع النهاري بالساعة البيولوجية حتى يثبت أنه يستمر في ظل ظروف بيئية ثابتة ، وبالتالي يمكن تمييزه عن تلك الإيقاعات التي هي مجرد استجابة للتغيرات البيئية على مدار 24 ساعة. ومع ذلك ، ولأغراض عملية ، لا يوجد سبب كاف للتمييز بين الإيقاعات اليومية والإيقاعات اليومية ، لأنه تم العثور على جميع الإيقاعات اليومية تقريبًا على أنها كل يوم. ولا يوجد تمييز في المصطلحات بين إيقاعات الساعة البيولوجية بناءً على نوع المحفز البيئي الذي يزامن الدورة.

يبدو أن استمرار الإيقاعات في غياب دورة الضوء الداكن أو إشارة زمنية خارجية أخرى (مثل Zeitgeber) يشير بوضوح إلى وجود نوع من آلية ضبط الوقت الداخلية ، أو الساعة البيولوجية. ومع ذلك ، فقد أشار بعض الباحثين إلى أن استمرار الإيقاع لا يستبعد بالضرورة احتمال أن تكون الدورات الأخرى غير المنضبطة التي تولدها ثورة الأرض على محورها هي التي تقود الإيقاع (انظر Aschoff 1960).

يمكن دحض الفرضية القائلة بأن مثل هذه الإشارات المغناطيسية الأرضية غير المنضبطة قد تلعب دورًا في استمرار الإيقاع من خلال السمة المميزة الثانية للإيقاعات اليومية: تستمر هذه الدورات لمدة تقترب من 24 ساعة ، ولكن ليس بالضبط. إذا كانت الإيقاعات مدفوعة من الخارج ، فيجب أن تستمر لمدة 24 ساعة بالضبط. ومع ذلك ، فإن عدم الدقة الظاهر هو سمة مهمة من سمات الإيقاع. كما أوضح Pittendrigh (1960) ، فإن الانحراف عن دورة مدتها 24 ساعة يوفر في الواقع وسيلة لنظام حفظ الوقت الداخلي بحيث يتماشى باستمرار مع البيئة المظلمة الفاتحة ويتماشى معها. ينتج عن هذا الضبط المستمر دقة أكبر في التحكم في توقيت ، أو طور ، الإيقاعات المعبر عنها ، لأنه يُسمح بحدوث انحراف ضئيل قبل إعادة ضبط الإيقاع & # 147 & # 148 إلى المرحلة الصحيحة.

الخاصية المميزة الثالثة للإيقاعات اليومية هي قدرتها على أن تكون متزامنة أو مغروسة بواسطة إشارات زمنية خارجية ، مثل دورة الضوء والظلام. وهكذا ، على الرغم من أن الإيقاعات اليومية يمكن أن تستمر في غياب إشارات زمنية خارجية (بمعنى أنها ليست مدفوعة بالبيئة) ، عادة ما تكون هذه الإشارات موجودة والإيقاعات تتماشى معها. وفقًا لذلك ، إذا حدث تحول في الإشارات الخارجية (على سبيل المثال ، بعد السفر عبر المناطق الزمنية) ، فسيتم محاذاة الإيقاعات مع الإشارات الجديدة. تسمى هذه المحاذاة بالانسجام.

في البداية ، لم يكن من الواضح ما إذا كان الالتفاف قد تحقق من خلال تعديل معدل التدوير (أي ما إذا كانت الدورة تقصر أو تطول حتى تمت محاذاة الإشارات الجديدة ثم عادت إلى طولها الأصلي) أو ما إذا كان الالتفاف قد تحقق عن طريق منفصل & # 147 إعادة ضبط & # 148 حدثًا. أدت التجارب الناتجة عن هذا النقاش إلى اكتشافات أساسية. على سبيل المثال ، اكتشف الباحثون أن استجابة الكائن الحي & # 146s للضوء (أي ما إذا كانت الدورة تتقدم أو تتأخر أو تظل دون تغيير) تختلف باختلاف المرحلة في الدورة التي يتم تقديمها فيها (Pittendrigh 1960). وبالتالي ، فإن التعرض للضوء أثناء الجزء الأول من الفترة المظلمة للفرد & # 146s & # 147 عادي & # 148 يؤدي عمومًا إلى تأخير المرحلة ، في حين أن التعرض للضوء خلال الجزء المتأخر من الفترة المعتمة العادية للفرد & # 146 يؤدي عمومًا إلى تقدم المرحلة . يمكن تمثيل هذا الاختلاف في الاستجابات من خلال منحنى استجابة الطور (انظر الشكل 1 للحصول على توضيح تخطيطي للدورة اليومية وكذلك منحنى استجابة الطور). يمكن لمثل هذا المنحنى أن يتنبأ بالطريقة التي ينجذب بها الكائن ليس فقط إلى التحولات في دورات الضوء والظلام ولكن أيضًا إلى دورات الضوء غير العادية ، مثل الدورات التي لا تعمل لمدة 24 ساعة أو الضوء المختلف: نسب الظلام. يشير وجود منحنى استجابة الطور أيضًا إلى أن الالتفاف يتحقق من خلال أحداث إعادة الضبط المنفصلة بدلاً من التغييرات في معدل الدوران.

بالإضافة إلى توقيت التعرض للضوء ، يمكن أن تعدل شدة الضوء فترات الدوران عندما تترك الكائنات الحية في ضوء ثابت. وبالتالي ، فإن التعرض لشدة الضوء الأكثر إشراقًا يمكن أن يطيل الفترة في بعض الأنواع ويقصرها في الأنواع الأخرى. أُطلق على هذه الظاهرة اسم & # 147Aschoff & # 146s rule & # 148 (Aschoff 1960).في نهاية المطاف ، يبدو أن كلا آليتي الانغماس هما جوانب من الشيء نفسه ، لأن عواقب قاعدة Aschoff & # 146s يمكن التنبؤ بها أو تفسيرها من خلال منحنيات استجابة الطور للضوء.

على الرغم من أن دورة الضوء والظلام من الواضح أنها الحل الرئيسي لجميع الكائنات الحية ، إلا أن هناك عوامل أخرى - مثل التفاعلات الاجتماعية ، والنشاط أو التمرين ، وحتى درجة الحرارة - يمكنها أيضًا تعديل مرحلة الدورة رقم 146. يعد تأثير درجة الحرارة على إيقاعات الساعة البيولوجية أمرًا مثيرًا للاهتمام بشكل خاص من حيث أن التغيير في درجة الحرارة يمكن أن يؤثر على مرحلة الدورة دون تغيير كبير في معدل ركوب الدراجات. هذا يعني أن الدورة قد تبدأ في وقت سابق أو متأخر عن المعتاد ولكن لا يزال لها نفس الطول. من ناحية أخرى ، فإن قدرة الساعة الداخلية وجهاز تنظيم ضربات القلب # 146s على تعويض التغيرات في درجة الحرارة أمر بالغ الأهمية لقدرته على التنبؤ بالتغيرات البيئية والتكيف معها ، لأن الساعة التي تتسارع وتبطئ مع تغير درجات الحرارة لن تكون مفيدة . من ناحية أخرى ، فإن تعويض درجة الحرارة أمر محير إلى حد ما ، لأن معظم أنواع العمليات البيولوجية (على سبيل المثال ، التفاعلات الكيميائية الحيوية في الجسم) يتم تسريعها أو إبطائها بسبب تغيرات درجة الحرارة. في النهاية ، قدم هذا اللغز دليلًا على طبيعة الساعة الداخلية - أي حقيقة أن إيقاعات الساعة البيولوجية لها أساس وراثي. سيكون مثل هذا البرنامج للتعبير الجيني أكثر مقاومة لتغيير درجة الحرارة من ، على سبيل المثال ، تفاعل كيميائي حيوي بسيط.

توفر خاصيتان أخيرتان للإيقاعات اليومية أيضًا تلميحات مهمة عن الإيقاعات والمكياج # 146. إحدى هذه الخصائص هي الإيقاعات & # 146 في كل مكان في الطبيعة: الإيقاعات اليومية موجودة في مجموعة واسعة من العمليات البيولوجية والكائنات الحية ، مع خصائص مماثلة وحتى منحنيات استجابة طورية مماثلة للضوء. الخاصية الأخرى هي أن إيقاعات الساعة البيولوجية تبدو وكأنها تتولد على المستوى الخلوي ، لأن إيقاعات الكائنات أحادية الخلية (مثل الطحالب أو دينوفلاجيلات) جونياولاكس) تشبه إلى حد كبير إيقاعات الثدييات شديدة التعقيد. تشير كلتا هاتين الملاحظتين إلى أن دورة في التنشيط (أي التعبير) لجينات معينة قد تكمن وراء آلية ضبط الوقت.

شكل 1 استجابات الإيقاع اليومي للضوء.

A. معلمات الإيقاع اليومي

يُصوَّر إيقاع الساعة البيولوجية التمثيلي الذي يختلف فيه مستوى مقياس معين (على سبيل المثال ، مستويات هرمون الدم ومستويات النشاط) وفقًا للوقت. الفرق في المستوى بين قيم الذروة والقيعان هو السعة من الإيقاع. توقيت نقطة مرجعية في الدورة (على سبيل المثال ، الذروة) بالنسبة لحدث ثابت (على سبيل المثال ، بداية المرحلة الليلية) هو مرحلة. يُطلق على الفاصل الزمني بين النقاط المرجعية للطور (على سبيل المثال ، قمتان) فترة. يستمر الإيقاع الموضح حتى في الظلام المستمر (أي الجري الحر).

ب. إعادة ضبط الإيقاع اليومي

يمكن أن تؤدي تأثيرات إشارة إعادة ضبط الإيقاع ، مثل التعرض للضوء من قبل الحيوانات - بخلاف ذلك المحفوظة في الظلام المستمر ، إلى تغيير الإيقاع إما للخلف (اللوحة العلوية) أو للأمام (اللوحة السفلية) ، اعتمادًا على الوقت الذي تكون فيه الإشارة أثناء الدورة قدم. في حالة تأخر الطور ، يتم الوصول إلى مستويات الذروة في وقت متأخر عما يمكن أن تكون عليه لو لم يتم تغيير الإيقاع. في حالة تقدم المرحلة ، يتم الوصول إلى مستويات الذروة في وقت أبكر مما كانت عليه لو لم يتم تغيير الإيقاع. يوضح الخط الأسود كيف سيظهر ركوب الدراجات إذا ظل الإيقاع دون تغيير.

ج- تغيرات في إيقاع الساعة البيولوجية استجابة للتغيرات في التعرض للضوء

تُظهر جميع الأنواع تقريبًا استجابات مماثلة للضوء تعتمد على الطور ، والتي يمكن التعبير عنها كمنحنى استجابة طور. يتسبب التعرض للضوء خلال الجزء الأول من ليلة الحيوان # 146s في تأخير الطور ، بينما يؤدي التعرض للضوء في الجزء الأخير من ليلة الحيوان # 146s إلى تقدم طور. ينتج عن التعرض للضوء خلال فترة النهار المعتادة للحيوان & # 146 ثانية تحول طوري ضئيل أو معدوم.


الجاذبات ومخطط فضاء الطور

يمكن التفكير في تنظيم وظائف الخلية على أنها منظم جسديا وطوبولوجيا التفاعلات الجزيئية والقوى الفيزيائية الموجودة على مستويات هرمية مختلفة. في الأنظمة التبديدية ، مثل الكائنات الحية ، يتصرف النظام العام وفقًا لديناميات غير خطية 31. ديناميات مثل هذا النظام هو التغيير المنسق في مستويات الحادي عشر (ر) [قيمة العقدة أنا ] لجميع العقد أنا من الشبكة (شبكة استقلابية أو جينية) ويمكن تمثيلها بالبعد N متجه الحالة: S (t) = [ x1 (t) ، x2 (t) ، & # x02026.xN (t)]. بينما يمثل الهيكل الشبكة بواسطة رسم بياني ، بالنسبة للشبكة ذات العقد N ، يمكن وصف الديناميكيات بشكل أفضل في مساحة المرحلة (مع البعد N أو درجة الحرية) فيها شارع) يغير موقعه على طول تنسيق الوقت ر حسب تعريف مكوناته [ x1 (t) ، x2 (t) ، & # x02026.xN (t)]. يتم وصف الشكلية الرياضية لمخطط مساحة الطور للأنظمة التبديدية من خلال نظرية أنظمة عدم التوازن الديناميكي 32. كما اقترح Kauffman 33 ، تصف مساحة الطور منظرًا طبيعيًا يتميز بجاذبات (& # x0201cvalleys & # x0201d) & # x02013 محاط بأحواض & # x02013 مفصولة بـ & # x0201chills & # x0201d: يكمن الاختلاف في الإمكانات السلوكية بين الخلايا في موقع على المناظر الطبيعية وإمكانية الوصول المرتبطة بها للجاذبين (الشكل 1). من وجهة النظر هذه ، يعتمد تنظيم مصير الخلية على الاختيار بين المصائر الموجودة مسبقًا والمحدودة والقوية جوهريًا. يجب التأكيد على أن ناقل الدولة الخاص شارع) هو الدولة الثابتة التي لا توجد فيها قوة دافعة صافية. المسارات المنبثقة من الحي & # x0201c جذابة & # x0201d وتتقارب إلى شارع). هذه الحالة الجاذبة المستقرة قوية للعديد من الاضطرابات: & # x0201cattractors & # x0201d هي بالفعل هياكل ذاتية التنظيم ويمكنها & # x0201capture & # x0201d ملفات تعريف التعبير الجيني المرتبطة بمصائر الخلية 34.

يوجد عدد محدود منفصل من فئات الجاذب. عموما، جاذبات غريبة (أي الديناميكيات التي لا تتبع مسارًا دوريًا بسيطًا) تنشأ من أنظمة ديناميكية غير خطية. ال الصفات المظهرية من الكائن الحي جزء لا يتجزأ من الجاذبات الديناميكية لشبكته التنظيمية الأساسية. 35،36 حالة وظيفية تم تصويرها على أنها جاذبات تم تصورها على أنها محددة بشكل أساسي بواسطة شبكة تنظيم الجينات 34. ومع ذلك ، من الواضح أن استقرار الحالات الوظيفية يعتمد أيضًا على الإشارات الخارجية & # x0201d 37. وبالتالي ، لا يمكن أن تكون ديناميكيات النظام في فضاء الطور & # x0201creduced & # x0201d إما إلى مخطط الأسلاك الجينية أو حتى للتشغيل المتكامل لشبكة الجينوم-البروتين-الأيض. التأثيرات الإضافية & # x02013i. ، تلك الخاصة بالطوبولوجيا داخل الخلايا التي تجعل التفاعلات الكيميائية لـ & # x0201cnetworks & # x0201d ممكنة ، بالإضافة إلى تلك الناتجة عن نظام تفاعل الحمة-السدى & # x02013 يجب أن تؤخذ في الاعتبار من أجل إعطاء تعريف أكثر موثوقية للجاذب. يمكن أن يتلاءم هذا التصور المنقح لـ & # x0201cattractors & # x0201d مع العديد من الملاحظات حول ديناميات الأنسجة ، ووجود أنظمة ديناميكية مختلفة ، فضلاً عن التحولات بينها 38. علاوة على ذلك ، فإن هذا التنظيم الهرمي يخلق سببية نزولية 39 مكملاً للسببية الصاعدة المعروفة ، وبالتالي تشكيل السلوك المعقد للنظام 40.


أساليب

إثبات المعادلة (1)

أين & # x003c1ريال سعودى(ر0) هي حالة خزان النظام و يو(& # x003c4) هو مشغل تطوير مكامن النظام لـ & # x003c4 = ر & # x02013 ر0. لو & # x003c1ريال سعودى(ر0) هي حالة كلاسيكية بدون مكونات متماسكة ، إذن لدينا

أين صن(ر0) هو احتمال قياس حالة النظام ن في الوقت ر0 للخليط الكلاسيكي & # x003c1ريال سعودى(ر0)، و ص(ر0) هي حالة الخزان في الوقت المناسب ر0 (والتي تعتمد من حيث المبدأ على نتيجة القياس سن إذا كان النظام والخزان مرتبطين بشكل كلاسيكي ، أي أنهما يمكن فصلهما ولكن في خليط من حالات المنتج). إذن لدينا

أين . من المفترض أن تكون حالة الخزان ص(ر0) = & # x003a3ك صrk |صك& # x03009 & # x03008صك|. ومن هنا جاءت العلاقة & # x03008سم(ر)سن(ر0) & # x03009س لمزيج خزان النظام الكلاسيكي في ذلك الوقت ر0 يكون

أين هو الناشر ، أي احتمال العثور على الدولة م في الوقت ر عندما كانت الدولة في وقت سابق ر0 تمت تهيئة في ن.

نموذج التسلسل الهرمي لـ FMO

تم تطوير نموذج التسلسل الهرمي في الأصل بواسطة Tanimura و Kubo 41 ، وتم تطبيقه على نطاق واسع على مجمعات حصاد الضوء 7 ، 8. لن نعطي وصفًا كاملاً هنا ، لكننا سنلخص فقط المعادلة والمعلمات الرئيسية. من المفترض دائمًا أن في ر = 0 النظام والحمام قابلان للفصل ، وأن الحمام في حالة توازن حراري . من المفترض أن يكون للحمام كثافة طيفية درود

أين & # x003b3ي هو & # x0201cDrude اضمحلال ثابت & # x0201d وكل موقع ي يفترض أن يكون لها حمام مستقل خاص بها. بالإضافة الى، & # x003bbي هي طاقة إعادة التنظيم ، وتتناسب مع قوة اقتران النظام والحمام. ثم يتم إعطاء وظيفة الارتباط للحمام بواسطة ،

أين & # x000b5ي,0 = & # x003b3ي، و متي م & # x02265 1. المعاملات هي

في ظل هذه الافتراضات ، يتم إعطاء معادلات التسلسل الهرمي للحركة ،

المشغل سي = |ي& # x03009 & # x03008ي| هو جهاز العرض على الموقع ي، وبالتالي هناك سبعة مواقع لـ FMO ن = 7. Liouvillian إل يصف التطور الهاميلتوني لمركب FMO. الملصق ن هي مجموعة من الأعداد الصحيحة غير السالبة تحدد بشكل فريد كل معادلة ن = <ن1, ن2, ن3، & # x02026 ، نن> = <<ن10, ن11, . ن1ك>, . <نن0, نن1, . نNK>>. مصفوفة الكثافة المسمى بـ ن = 0 = << 0 ، 0 ، 0. & # x02026 >> يشير إلى مصفوفة كثافة النظام ، وجميع المصفوفات الأخرى عبارة عن مصفوفات كثافة غير مادية ، يطلق عليها & # x0201 مصفوفات كثافة مساعدة & # x0201d. مصفوفات الكثافة في المعادلة المسمى بـ تشير إلى أن مصفوفة الكثافة هذه هي المصفوفة المحددة بزيادة أو إنقاص العدد الصحيح في الملصق ن، في الموقع المحدد بواسطة ي و م، بمقدار 1.

يجب اقتطاع معادلات التدرج الهرمي ، ويتم ذلك عادةً عن طريق اقتطاع أكبر عدد إجمالي للمصطلحات في التسمية . تسمى هذه القيمة طبقة التدرج الهرمي. خيار نج يجب تحديده عن طريق التحقق من تقارب ديناميكيات النظام. هنا نستخدم أيضًا شرط الحدود & # x0201cIshizaki-Tanimura & # x0201d 42


مجلة النظم البيولوجية

كانت هناك موجة جديدة من المنشورات للمقالات التي تمثل جائحة COVID-19 الذي يدمر العالم حاليًا. لتعزيز المناهج متعددة التخصصات في علم الأحياء والطب التي تتناول القضايا ذات الصلة وفي الوقت المناسب فيما يتعلق بهذا التحدي الخطير للبشر في القرن الحادي والعشرين والمساهمة في تقدم العلم ، نقبل تقديم الأوراق التي تمثل الوباء ودوره الزمني في البلدان الفردية و المناطق. تعتبر النمذجة الجيدة القائمة على العلم مع البيانات الموثوقة التي تتناول قضايا مهمة مثل تأثير الصحة العامة وسياسات الاحتواء والتخفيف والعلاج واللقاح ، فضلاً عن التنبؤ بالنتائج والآثار الاقتصادية ذات أهمية رئيسية. ورحب بشكل خاص بالأوراق التي تركز على نمذجة التوازن الصعب بين النمو الاقتصادي وتدابير الصحة العامة لهذا الوباء ، أي الحفاظ على صحة الناس والاقتصاد مفتوحًا في نفس الوقت.

ستتلقى الطلبات المقدمة مراجعة سريعة من الأقران ، مع قرار أولي في غضون أسبوع ومراجعة الأقران اللاحقة في الوقت المناسب. نهدف إلى التوصل إلى قرار نهائي في غضون شهرين كحد أقصى ، مع أوراق الجودة المقبولة بنسخة جاهزة عبر الإنترنت لتظهر على الإنترنت في غضون أسبوع واحد من القبول ويتم طباعتها لاحقًا في عام 2020. يرجى ملاحظة أننا لا نقبل التقديمات المكررة.

مقالات مميزة:
مجاني للقراءة: سجّل الدخول إلى حسابك الحالي أو تسجيل للحصول على حساب مجاني للاستمتاع بهذا.


كشف السلوك العالمي في النظم البيولوجية

إن فك رموز أنماط الطبيعة هو أمر شغل عقول فضولية لأجيال لا حصر لها ، من أسراب من الحشرات إلى هروب الطيور إلى حركة خلايا أجسامك.

يقود البروفيسور أندريا كافاجنا من معهد الأنظمة المعقدة مجموعة بحثية تجمع بين الفيزياء النظرية للعالمين وعلم الأحياء التجريبي ، وبناء نماذج رياضية للأنظمة الطبيعية وكشف النقاب عن القوانين العالمية التي يقوم عليها الهيكل التنظيمي للحياة.

هذا هو نص يتم إنشاؤه تلقائيًا.

مرحبًا ، أنا & # 8217 م ويل. مرحبًا بك في Researchpod.

إن فك رموز أنماط الطبيعة هو أمر شغل عقول فضولية لأجيال لا حصر لها من الفهم الأفضل للقوانين الرياضية. تكمن وراء هذه الأنماط شيء لم يتوفر إلا مؤخرًا وشهد نموًا متسارعًا باستخدام الأدوات والتكنولوجيا الجديدة.

يقود البروفيسور أندريا كافاجنا من معهد الأنظمة المعقدة مجموعة بحثية تجمع بين عوالم الفيزياء النظرية والبيولوجيا التجريبية ، وبناء نماذج رياضية للأنظمة الطبيعية ، من الحشرات إلى الطيور إلى خلايا الجسم الخاصة بك ، وكشف النقاب عن القوانين العالمية التي تكمن وراءها الهياكل التنظيمية للحياة.

من أجل مصلحتنا ومن أجل كل شخص يستمع في المنزل ، هل يمكننا أن نبدأ بسماع ما أنت & # 8217re تعمل عليه حاليًا؟

أنا & # 8217m حاليًا مدير الأبحاث في معهد الأنظمة المعقدة ، وهو جزء من المجلس الوطني الإيطالي للبحوث هنا في روما.

أنا & # 8217m فيزيائي. لديّ دكتوراه في الفيزياء العملية وقضيت السنوات العشر الأولى من مسيرتي المهنية بين روما وأكسفورد ومانشستر ثم عدت إلى روما مرة أخرى لأعمل على حل مشاكل في الفيزياء الإحصائية والمواد المكثفة.

وهل يمكنك إخبارنا بالمزيد عن ذلك؟ نأمل باستخدام بعض المصطلحات المألوفة من الحياة اليومية.

بشكل عام ، تدرس الفيزياء الإحصائية نظامًا يتكون من عدد كبير من الجسيمات ، وعدد كبير من الوحدات التي تتفاعل مع بعضها البعض من خلال بعض القوانين الفيزيائية البسيطة نسبيًا.

إنها تؤدي إلى سلوك ناشئ مجهري لا يمكن تخمينه ببساطة من خلال التفاصيل المجهرية للجسيمات.

أحد هذه السلوكيات الناشئة هو السلوك الجماعي ، لذلك هناك حالات يتفاعل فيها عدد كبير جدًا من الوحدات مع بعضها البعض مما يؤدي إلى ظهور أنماط ماكروسكوبية على نطاقات كبيرة ، وهذا ما نسميه السلوك الجماعي. لقد كنت & # 8217 مهتمًا بالسلوك الجماعي أساسًا لحياتي ، على الرغم من أنني في الجزء الأول من مسيرتي ركزت على السلوك الجماعي أو النظام المادي.

وهذا ما أقنع مارتن بالدراسات بدلاً من السلوك الجماعي للنظام البيولوجي ، وهو في الواقع ما أفعله الآن.

عندما يتعلق الأمر بالجمع بين الفيزياء والبيولوجيا مثل هذا ، أو هل تقول ما هو الاهتمام أو الدافع الذي لديك في هذا الموضوع؟

لكن كما تعلم ، انتقلنا من الفيزياء النظرية التي كنت أفعلها قبل 2 علم الأحياء التجريبي كان تغييرًا كبيرًا للغاية بالطبع ، وكان خطوة كانت أيضًا مشكلة إلى حد ما في مسيرتي المهنية.

من ناحية أخرى ، كان هناك شيء طبيعي في هذا التغيير ، بسبب بحثي.

الذي كان نظريًا إلى حد كبير لسنوات عديدة ، وفي وقت ما ربما شعرت أن الاتجاه الذي كنت أسير فيه ربما يكون مجرّدًا للغاية ، نوعًا من الانفصال المفرط عن أي شيء يمكنني رؤيته أو تجربته في حياتي.

لكنني حقًا أحب المفهوم المتضمن في السلوك الجماعي والظواهر الناشئة بشكل عام ، لذلك ربما كنت أتوق للتغيير ، لكنني غيرت ذلك لم يجعلني بعيدًا جدًا من الناحية المفاهيمية عن هذا الموضوع.

ثم كانت هناك قطعان ، لذا فإن قطعان ستارلينج هي حقًا. مذهلة وفيرة هنا في روما. فرض للغاية خلال أشهر الشتاء بأكملها.

وأنماط تطورهم جميلة حقًا.

أقضي أنا والجميع في روما أفضل جزء من دقائق غروب الشمس من خلال النظر إليهم برقبتك إلى السماء. لذلك مع بعض الزملاء الآخرين الذين كنت أعمل معهم في ذلك الوقت ، وخاصة جورجيا ، Breezy وهم & # 8217re مصابين.

اعتقدنا أنه ربما يمكننا استخدام بعض المعرفة أو الأدوات التي طورناها لدراسة السلوك الجماعي في النظام المادي.

لكن لدراسة المساعدة البيولوجية ، على وجه الخصوص ، هذه القطعان الرائعة التي كانت أمام أعيننا كل يوم عند غروب الشمس. وهذا ما فعلناه في 2005. طلبنا بعض المنح المالية للمفوضية الأوروبية لبدء مشروع الدراسة التجريبية والنظرية للسلوك الجماعي في قطعان ستارلينج.

منحتنا المفوضية الأوروبية بلطف المعجبين ، وفي الواقع كانت تمول بحثنا حول هذا الموضوع منذ ذلك الحين ، لذلك أعطانا المشروع الأول الموارد اللازمة للقيام بذلك ، وكان المشروع ناجحًا للغاية. وعلى مدار الخمسة عشر عامًا الماضية ، وسعت حدودها كثيرًا. لذلك بدأنا الآن سلوكًا جماعيًا ليس فقط في قطعان الزرزور ، ولكن أيضًا في أسراب الحشرات ، ونبدأ تجارب جديدة. أيضا على إرسال المستعمرات وأنظمة أخرى. لكن كل هذا يتم من خلال نهج يستخدم بشكل كبير الأدوات ومفهوم الفيزياء الإحصائية.

بهذا المعنى ، بعد كل شيء ، لم أغير كثيرًا موضوعي البحثي.

وهو ما يقودنا بدقة إلى مجموعة RG BIO اليوم.

نعم فعلا. لذلك عندما بدأنا هذه الدراسة منذ 15 عامًا ، ما كان يدور في خلدنا هو في الغالب عمل نماذج ونظريات للسلوك الجماعي في نظام.

لكننا أدركنا على الفور شيئين.

أول شيء كان مخيبا للآمال نوعا ما. أدركنا أن علماء الأحياء والفيزيائيين وعلماء الكمبيوتر.

لقد قاموا بالفعل بالكثير من العمل على السلوك الجماعي الحديث ، لا سيما قطعان الطيور والثدييات ، لذلك لم نكن بالتأكيد أول من لديه هذه الفكرة. على سبيل المثال ، كان Craig Reynolds عالم كمبيوتر يقوم بعمل رسوم متحركة على الكمبيوتر أو قطيع في وقت مبكر من عام 1986.

بالنسبة لعام 1985 ، أعتقد أن بعض هذه الرسوم المتحركة كانت في الواقع جميلة جدًا وكانت تستخدم في صناعة السينما كذلك.

حسنًا ، ربما كنا أذكياء ، لكن بالتأكيد تأخرنا كثيرًا في الانضمام إلى مجال نمذجة نموذج الكمبيوتر للسلوك الجماعي. لكن الشيء الثاني الذي اكتشفناه كان أكثر تشجيعًا.

أيضًا ، غريب بعض الشيء لأننا اكتشفنا أن هناك مجموعة كبيرة ومتنوعة من النماذج والنظريات ، ولكن القليل جدًا من البيانات التجريبية.

خاصة في ثلاثة أبعاد ، حيث يتدفقون بالفعل بالطبع وكان هذا أنت بالطبع. تحديات تقنية كبيرة اليوم لأخذ بيانات ثلاثية الأبعاد لأسراب كبيرة من الطيور في البرية.

لذلك كانت هناك بعض الدراسات الرائدة في أعتقد أن وقت متأخر يعود إلى السبعينيات ، خاصةً بواسطة فرانك هيبنر.

لكنهم شاركوا في قطعان صغيرة جدًا ، تصل إلى 810 حمامًا. بينما كان الفيزيائيون الإحصائيون مهتمون بالمجموعات الكبيرة ، هناك مقال مبجل بقلم فيل أندرسون ، حصل على جائزة نوبل في فيزياء المادة المكثفة ، والتي اشتهرت بعنوان أكثر مختلف.

المزيد مختلف ، مما يعني أن الظواهر الناشئة تتطلب حقًا عددًا كبيرًا من الجسيمات أو الوحدات أو الحيوانات لتكون مختلفة نوعيًا عن نظيراتها الفردية.

إذن ما قررناه بعد ذلك هو الخروج إلى الميدان وجمعنا. أقسم البيانات العقلية على قطعان كبيرة من ستارلينج.

اختر ما فعلناه بهذه الطريقة لقد تحولت من الفيزياء النظرية إلى علم الأحياء التجريبي ، نوعًا ما بين عشية وضحاها.

وقد استغرق جمع هذه البيانات عن قطعان Starling وقتًا طويلاً جدًا ، على الرغم من أنه يمكننا استخدام التصوير الرقمي مقارنة بالأشخاص في السبعينيات ، إلا أنه لا يزال أمامنا بعض التحديات الكبيرة جدًا. الطريقة التي نستخدمها هي في الأساس التنظير المجسم وهو ما تفعله أعيننا إلى حد ما لتقدير الوضع ثلاثي الأبعاد للأشياء أمامنا. نلتقط صورًا متزامنة لأهدافنا.

في هذه الحالة ، الطيور داخل القطيع من وجهة نظر مختلفة ، لذلك من الكاميرات المختلفة لدينا مجموعة من ثلاث كاميرات ثم نستخدم هذه الصور لإعادة بناء الوضع ثلاثي الأبعاد الكامل لكل طائر. هناك سرعات وأي شيء آخر نريد قياسه.

حسنًا ، قول هذا أسهل من فعله ، ويتطلب منا تطوير بعض تقنيات الرؤية الحاسوبية الجديدة غير التافهة. لكن الأمر كان يستحق ذلك لأنه.

كانت البيانات التجريبية أو ما أحدث الاختلاف حقًا في السنوات الأولى من دراستنا وتجربتنا هو ما وضعنا حقًا على الخريطة في مجال السلوك الجماعي. ومع ذلك ، على مر السنين بدأنا أيضًا في عمل بعض النظريات الجديدة ، بناءً على يومنا التجريبي.

وهكذا توسع نهجنا النظري ، وفي النهاية حصلت قبل عامين على منحة متقدمة من مجلس البحوث الأوروبي.

بالنسبة لمشروع يسمى RG Bio ، نطبق في سياقه بينما نحاول تطبيق واحدة من أكثر أدوات الفيزياء الإحصائية الرائعة ، والتي تسمى مجموعة إعادة التطبيع لدراسة الأنظمة البيولوجية الجماعية.

لذا ، فإن الفيزياء والأحياء والرياضيات وجزءًا من تصوير الحياة البرية يجتمعون معًا لجعل نظرية التطبيع المجانية هذه مثل أين يمكن أن يتلاءم هذا مع ما قد يختبره الآخرون أو يفهمونه في البحث والأوساط الأكاديمية؟

لفهم ما هي مجموعة إعادة التطبيع ، أو RG ، وبالتالي فهم ماهية RG وكيف يمكن استخدامها للكشف عن بعض الظاهرة الجماعية المهمة.

هنا يوضح المرء أولاً جانبين أساسيين لمفهوم المخلوق وهما مشتركان في الأطروحة الإحصائية أيضًا وهما التفاعل والارتباط.

لذا فإن الارتباط التفاعلي هو في الحقيقة الركيزتان الأساسيتان لرسوم الإحصاء والمادة المكثفة ، وأعتقد أيضًا أنهما الركيزتان الأساسيتان للسلوك الجماعي في النظام البيولوجي.

لذلك بمجرد أن نحصل على تاريخ البيانات التجريبية ، كان السؤال الأول الذي طرحناه هو كيف تتفاعل Starling & # 8217 مع بعضها البعض داخل قطيع؟ من الواضح أنهم يتفاعلون بسبب حركتهم. هذا الرجل منسق بشكل رائع وبعيد جدًا عن العشوائية. فكيف يفعلون ذلك؟

لذا من خلال التفاعل هنا ، أعني حقًا نوع القواعد التي يستخدمونها عند إبقاء بعضهم البعض تحت السيطرة للالتفاف معًا بشكل جيد.

بالنسبة للنماذج والنظريات السابقة ، كان لديها افتراض أنه في الواقع كانت هناك بعض القواعد البسيطة جدًا في العمل. القواعد البسيطة التي يمكن أن تكون كافية لمنح رمزها الجماعي عبثيًا مبدئيًا والقواعد هي الأكثر بديهية. وهي محاذاة اتجاه حركتك مع موت جيرانك حتى لا تصطدم بالآخرين. حافظ على مسافة ، ولكن ليس كثيرًا ، وإلا ستبتعد كثيرًا عن المجموعة ، لذا فهذه قواعد بسيطة جدًا. المحاذاة والحفاظ على مسافة ليست صغيرة جدًا وليست كبيرة جدًا.

لذلك أظهرت بياناتنا أن هذه القواعد كانت سليمة جدًا في الأساس ، لكننا اكتشفنا أيضًا شيئًا جديدًا تمامًا ، شيء نسميه الآن التفاعل الطوبولوجي بدلاً من التفاعل المتري.

الحقيقة هي أن جميع أنواع التفاعلات في الطبيعة وخاصة في الفيزياء تتحلل مع جسيمات المسافة أو الكواكب أو أيًا كان ما هو على مسافة كبيرة جدًا ، وتتفاعل أسبوعيًا أكثر ، وإذا كانت أقرب.

لذا حدث هذا الاضمحلال أيضًا داخل قطيع من Starling & # 8217s. يكون التفاعل أقوى كلما اقترب الجيران من بعضهم البعض.

لكن النقطة الحاسمة هي أنه بينما في الفيزياء ، يعتمد اضمحلال التفاعل هذا على المسافة الفعلية الفعلية للمسافة المترية بين الجسيمات ، وبالتالي ما إذا كانت المسافة بينهما مترًا واحدًا ، والفصل بينهما بمقدار 10 أمتار مسافة 100 متر.

ما اكتشفناه في Flock هو أنه ليس كذلك إذا تخيلت أنك طائر واحد في القطيع ، فأنت & # 8217re لا تتفاعل مع جميع الجيران ضمن مسافة محددة.

ولكن ما تفعله هو أنك & # 8217re تتفاعل مع عدد ثابت من الجيران.

وهذا الرقم يتراوح بين 7 و 10 في المتوسط. لذلك هذا شيء غريب جدًا ولا يحدث في الفيزياء.

لذلك ، مثل الطيور كانت تقيس المسافة بين الأفراد ، ليس بوحدة متر ، ولكن بوحدة أفراد آخرين وهذا ما نسميه المسافة الطوبولوجية. وبالتالي فإن التفاعل الطوبولوجي يعتمد على هذا النوع من المسافة.

على الرغم من أن هذا بالتأكيد ليس شيئًا تجده في النظرية الفيزيائية لأنه يتطلب بعض النشاط العصبي من قبل جزء من الحيوان الذي يفعل ذلك لأنه يحافظ على عدد ثابت من الجيران تحت السيطرة أمر طبيعي تمامًا. عندما نفكر في المساعدة البيولوجية أو حتى الاجتماعية.

على سبيل المثال ، عندما نكون في مترو الأنفاق ، عندما نستخدم مترو الأنفاق ، لا نقيس المسافة التي يتعين علينا قطعها بوحدة الأمتار ، ولكن بوحدة التوقف. لذلك نحسب عدد نقاط التوقف بين هذا المكان وهذا المكان الآخر ، وليس عدد الكيلومترات الموجودة أو إذا كنت تفكر في شبكة هناك مسافات ذات صلة ، عدد العقد بين ملاحظتين معينتين.

لذا فإن مفهوم المسافة الطوبولوجية هذا طبيعي تمامًا عندما تخرج عن الفيزياء ، ولذا كان من المضحك أن النماذج البيولوجية السابقة التي حاولت وصف هذا النظام المنطقي كانت مبنية.

على مفهوم مادي صارم للتفاعل الذي كان يتلاشى مع المسافة المادية. في حين أن ما أظهرته بياناتنا هو أن الأمر ليس كذلك.

يبدو أقل شبها بالفيزياء والمزيد من الشبكات الاجتماعية.

نعم ، بالضبط هؤلاء الجيران السبعة الذين يتعاملون معهم. أنا حقا الجار الأقرب. الأقرب إلى الطائر البؤري ، لذلك لا يعني أنهم يتفاعلون مع سبعة رجال يمكن أن يكونوا أينما يريدون في القطيع. الآن هم & # 8217re يتفاعلون مع عدد ثابت من الجيران ، وهم الجيران الأقرب وأقرب الجيران.

لكن المسافة الفعلية بينهما لا تهم & # 8217t. لذلك إذا كان لديك قطيع يتوسع ، فإن المسافات النسبية المتبادلة تتزايد.

تظل قوة التفاعل كما هي تمامًا لأنها لا تعتمد على المسافة الفعلية بيني وبين جيراني لأنني فقط أبقى تحت السيطرة. إذا كان هناك عدد من الرجال.

أول صدفة من الجيران حولي بغض النظر عن بعدنا.

وبهذا المعنى ، فإن هذا التفاعل ليس متريًا. ومع ذلك ، هل ما زالت الطوبولوجية محلية جدًا في الفضاء؟

أعلم أن القطعان يمكن أن تكون ضخمة مكونة من 200000 طائر ، لذلك ليس ذلك في قطيع من 100000 زرزور ، لذا فهم يتفاعلون مع الجميع مع أي شخص آخر ، لا ، على الإطلاق.

يتفاعل كل طائر فقط مع عدد صغير نسبيًا من الجيران ، مقابل شيء يتراوح بين 7 و 10.

إذن ، كان سؤالنا التالي هو كيف يمكن تحقيق هذا التنسيق بعيد المدى؟ مثل هذا التنسيق الضخم والعياني من خلال تفاعل محلي قصير النطاق؟

هذا هو المكان الذي يلعب فيه الارتباط ، وهو المفهوم الثاني الحاسم في طريقنا.

لذلك بينما التفاعل هو نقل مباشر للمعلومات بين شخصين أو أكثر.

الارتباط هو نقل غير مباشر للمعلومات.

لذلك قد يرتبط عصفوران ببعضهما البعض وبالتالي قد يكون سلوكهما مشابهًا لبعضهما البعض على الرغم من أنهما لم يتفاعلا مع بعضهما البعض.

ببساطة لأن هناك سلسلة من التفاعل بين هذين الطائرين مما يجعلهما يتصرفان بشكل مشابه على الرغم من أنهما لم يتفاعلا مع كل منهما.

وهذا شيء يحدث بالطبع طوال الوقت. أيضا في النظم الاجتماعية وكذلك في النظام المادي. لذا فإن الارتباط يرجع إلى النقل غير المباشر للمعلومات من خلال سلسلة التفاعل هذه.

وخير مثال على ذلك لعبة الهاتف التي يلعبها الأطفال ، فيهمس كل طفل برسالة في عام الطفل القريب ، وهذا تفاعل مباشر. لذا يتفاعل كل طفل مع طفل آخر ، ثم تنتقل الرسالة عبر سلسلة الأطفال بأكملها. في مرحلة ما يتلف بسبب وجود ضوضاء في قناة الاتصال هذه.

لكن المسافة التي تنتقل بها الرسائل يمكن أن تكون أكبر من نطاق تفاعل الطفل الواحد لمجتمع التواصل المباشر. لذا فإن هذا الامتداد الأكبر من السفر بالمعلومات هو ما نسميه طول الارتباط. إذن ، الامتداد الإضافي للعلاقة. الارتباط يرجع إلى التفاعل المرتبط بالتفاعل ، ولكنه شيء مختلف.

لذلك يمكن أن يكون لديك تفاعل قصير المدى للغاية ، ولكن نطاق ارتباط أكبر قليلاً ،

ما فعلناه ببياناتنا كان في الواقع قياس دالة الارتباط في Real Flock of Starlings. لذلك نقيس حقًا مدى تصرفهم ، حيث يتأثر اتجاه حركة طائر واحد عند نقطة ما بالتغير في اتجاه حركة طائر آخر على بعد 20 مترًا.

لقد أكملنا ذلك وما وجدناه كان شيئًا مفاجئًا تمامًا ، لذلك وجدنا أن هذا النطاق من الارتباط كان كبيرًا مثل القطيع بأكمله.

إذن هذا ما نسميه في مقياس الارتباط الفيزيائي ، لأنه يعني أنه لا يوجد طول ارتباط فعلي وأن مقياس الارتباط هو حجم النظام نفسه ، لذلك يصبح أكبر ما يمكن. لا يمكن أن يكون أكبر من ذلك لأنه لا يوجد شيء أكبر من النظام نفسه داخل القطيع.

لا حدود أو حدود عليا ، بقدر نطاقات مدى الوصول.

بالضبط ، هذا شيء يمكن أن يحدث أيضًا في النظام المادي ، لكنه شيء نادر جدًا.

يجب عليك عادةً ضبط العديد من المعلمات في نظامك من أجل الحصول على طول ارتباط ، وهو كبير مثل النظام بأكمله.

كان هذان هما الجزءان العظيمان من الظواهر التجريبية التي حصلنا عليها من بياناتنا ، تفاعل قصير المدى للغاية ولكن ارتباط طويل المدى للغاية.

من ناحية ، أوضح هذا النوع كيف يمكنهم الحصول على هذا التنسيق الرائع للمقياس المجهري. على أي حال ، إنه & # 8217s a it & # 8217s تعريفًا تقنيًا لما نعنيه بالقول إن الكل أكثر من مجموع أجزائه ، وهو شيء.

العبارة اللطيفة التي تستمع إليها كثيرًا عندما تدرس السلوك الجماعي ، لكنها & # 8217s لا توضح تمامًا ما تعنيه.

حسنًا ، بالنظر إلى ما اكتشفناه ، فهذا يعني حقًا أنه نظرًا لأن الارتباط كبير مثل النظام بأكمله ، فإن أجزاء النظام البعيدة جدًا عن بعضها البعض لا تزال مرتبطة ببعضها البعض. إذا قمت الآن بتقسيم النظام إلى جزء فرعي أصغر ، وإذا كنت تفصل بينهما حقًا بعيدًا عن بعضها البعض ، فهناك اختلاف لأنك & # 8217re تقتل هذا الارتباط.

إذن في هذا الصدد ، هو مقياس المدى الطويل للارتباط ، مما يجعل النظام بأكمله أكثر من مجرد جزء منه.

من ناحية أخرى ، يغطي هذا التفاعل قصير المدى المصحوب بمدى طويل. كان الارتباط هو ما بررنا حقًا لاتخاذ الخطوة التالية ، وهو ما يدور حوله مشروعنا الحالي. إنه الذهاب إلى شيء أكثر طموحًا. هل فرضية التحجيم هناك إعادة تطبيع المجموعة وأخيرا إلى عالمية.

وعندما تقول العالمية هي أن مجموعة القوانين العالمية هي نمذجة عالمية للسلوك.

من خلال الشمولية ، يعني أنه يمكن أن يكون لديك حالات يمكن أن تنتهي فيها مجموعة قواعد مجهرية مختلفة بالتسبب في نفس السلوك العياني للنظام.

وهذا شيء عميق جدًا تم اكتشافه بواسطة فيزياء القرن الماضي ، وهو حقًا ما نود تصديره إلى النظام البيولوجي. السيناريو الموصوف من قبل ، والذي تؤدي فيه التفاعلات قصيرة المدى إلى ارتباط طويل المدى يفضلونه.

في ذلك الوقت ، اكتشفنا أنه في قطيع من الستايلات كان أيضًا نموذجًا رائعًا في الفيزياء الإحصائية. في آخر إرسال.

لقد كان حقًا عمود فيزياء المادة المكثفة.

وبعض العلماء العظماء في ذلك الوقت دفعهم هذا السيناريو إلى صياغة فرضية جريئة جدًا لتلك السنوات ، والتي تسمى عادةً إزالة الترسبات ipadis. إذن هذا جزء من هذا ينص على أنه كلما كانت أنظمة التكييف بحيث تظهر ارتباطات طويلة المدى من تفاعل قصير المدى ، فإن التفاصيل الميكروسكوبية ، لم تعد التفاصيل الصغيرة مهمة بعد الآن.

وكان هذا شيئًا ثوريًا حقًا في ذلك الوقت ، لأنه بعد كل شيء ، التفاصيل المجهرية هي التي تحدد في الواقع تمايز النظام فيما يتعلق ببعضها البعض. فكيف لا يهمهم بعد الآن عندما تكون العلاقات طويلة المدى؟ وهكذا عندما امتدت العلاقة بين المجموعات؟

يشبه النظام التحرر من مكوناته المجهرية وسلوكه عندئذٍ يعتمد فقط على عدد قليل من الأشياء العامة جدًا مثل مساحة الأبعاد ، وتماثلات النظام ، وأحمال الحفظ ، ولكن ليس التفاصيل الصغيرة الفعلية التي تحدد الديناميكيات.

هذه هي النقطة المهمة. إن فرضية القتل ليست فقط شيئًا جميلًا جدًا من الناحية النظرية.

لكنها أيضًا مفيدة وعملية بشكل لا يصدق من وجهة النظر التجريبية ، لأنه إذا لم تعد التفاصيل المجهرية مهمة.

ثم تختلف الأنظمة على ما يبدو عن بعضها البعض. ينتهي بهم الأمر بالحصول على نفس المجهر ، نفس السلوك على نطاق واسع.

وهذا ما يحدث بالفعل في الأنظمة الفيزيائية وهو ما يسمى بالعالمية.

و RG كانت مجموعة الإدراك الخاصة بهم هي الطريقة التي تم بها إثبات هذه الفرضية في الواقع كانت رياضية وفيزيائية أثبتت صحتها؟

حسنًا ، بالإشارة إلى لعبة الهاتف التي ذكرتها ، هل هناك فرصة للتآكل أو الاضمحلال في الرسالة التي تفيد بأن الإشارة الواردة قد تتعطل بحلول الوقت الذي تصل فيه إلى مرحلة الظهور في السلوك؟ أفكر في ما قد يعتقده الأشخاص الذين يستمعون في المنزل على أنه نظرية فوضى أنه حتى في ظل الظروف المستنسخة بشكل مثالي ، قد يكون هناك بعض التغيير أو التغيير الخفي أو غير المكتشف في الظروف التي تؤدي إلى نهاية مختلفة ، ولكن.

لن & # 8217t أقول أن هذا هو أن نموذج الفوضى وثيق الصلة بهذا النظام بعينه ، في الواقع العكس تمامًا. أود أن أقول إنهم من السمات العظيمة للنظام اللاهوتي الجماعي هو قوتهم العظيمة.

حتى النظام هناك ضوضاء. هناك جميع أنواع الضوضاء التي تحدث بسبب البيئة الخارجية. هناك ضوضاء لأنه لا يوجد كائن بيولوجي قادر على تنفيذ مجموعة من قواعد السلوك بشكل مثالي. لذلك هناك كل نوع من الضوضاء.

ومع ذلك ، فإن السلوك المجهري العام للنظام مستقر للغاية ضد هذه الضوضاء ، لذلك أود أن أقول إن التطور ربما عمل على جعل هذا النوع من النظام مستقرًا للغاية ضد الفوضى.

لذلك على الرغم من وجودها بالتأكيد ، هناك بالتأكيد مجال لعدم وجود فيزياء خطية وغير خطية في هذه الأنظمة. لن أقول إن الفوضى هي النموذج الصحيح.

فكيف ننتقل من هذه التفاصيل المجهرية أحيانًا إلى قانون عالمي؟

الفكرة المركزية لـ RG هي ، بالطبع ، دمج الحبيبات مع المحو. على أي حال ، معلومات عن نظام على نطاقات قصيرة.

وانظر كيف يؤدي هذا التكامل إلى تعديل سلوك النظام في أكبر حالة.

إنها عملية تغيير المقاييس بشكل متكرر ، والانتقال من المناظر الطبيعية الأقصر إلى المناظر الطبيعية الأكبر بشكل متزايد ، مما يؤدي إلى زيادة المسافات الأكبر.

يتم تنظيم ذلك من قبل مجموعة التطبيع الخاصة بهم. لذا فإن الفكرة هي أنه في البداية عندما تكون على مستوى التفاصيل الدقيقة الصغيرة ، فإنها في الحقيقة قواعد تفاعل قصيرة النطاق.

ثم يقومون بإعادة القياس ، ويغيرون سلوك النظام والكثير. بمجرد وصول هذا التدريب إلى المستوى العياني ، لن يتغير السلوك بعد الآن. وبهذا المعنى ، فإن النظام هو ما نسميه نقطة ثابتة لمجموعة التوزيع العشوائي.

والشيء الحاسم هو أنه من خلال هذه العملية ، النظام الفيزيائي الذي تدرسه ، والذي يعد نوعًا من أساس الجاذبية الذي ينتمي إليه نظام آخر بحيث كان هذا الموسم يحتوي على تفاصيل مجهرية مختلفة تمامًا بدأت في هذا؟

تمريرة عرضية من مركز مختلف تمامًا ، أقل من ذلك. مساحة المعلمة. كل هذا النظام يتدفق في الواقع نحو نفس أساس الجاذبية ، لذلك يطفو نحو نفس السلوك الجسدي من خلال مجموعة التطبيع الخاصة بهم.

حقيقة أن العديد من الأنظمة المجهريّة المختلفة والتي كانت على ما يبدو مختلفة جدًا عن بعضها البعض.

إن التدفق إلى نفس الفيزياء المجهرية لنفس السلوك المجهري هو ما نسميه العالمية ، والتي كانت مفهومًا قويًا للغاية. كانت هذه أداة.

بفضل كل شخص فهم لماذا في 22nd لماذا يختلف النظام مثل انتقال بخار السائل أو وصفه بالفعل بنفس القوانين الفيزيائية التي كانت تصف المغناطيسات الحديدية.

لم يكن هناك اتصال على الإطلاق في النظام المجهري بين ، كما تعلمون انتقال بخار السائل. إذن عالم المادة المكثفة والسائلة ، وهكذا واحد. وفيزياء المغناطيسات الحديدية ، لكن الناس حصلوا تجريبياً على نفس الإجابات على Andover مرة أخرى.

وأخيرًا ، أوضح RG ما كان يحدث لأن تلك الأنظمة عندما تبدأ في دمج تفاصيل على نطاق قصير عن طريق إعادة قياس النظام الذي يراقب النظام على نطاق أكبر وأكبر.

ينتهي بك الأمر في نفس أساس الجاذبية مع نفس السلوك الجسدي الدقيق في الحالة الأكبر. RG ليس فقط كونستابل هو أيضًا أداة عملية يمكنك من خلالها حساب الكميات المادية التي تميز المساعد.

ومن الواضح إذن لماذا يمكن أن يكون مفيدًا للغاية. لذلك في النظام البيولوجي وجدنا أن هذه الظواهر لها ارتباطات واسعة النطاق. ليس كل شيء في حالة تغير مستمر.

لا أرى نظامًا مختلفًا تمامًا على ما يبدو مثل الأسراب وأسراب الحشرات في هذه الحالة ، لأن لديك تفاعل قصير المدى ولكن ارتباط طويل المدى وأشخاص آخرين. وجدت مجموعات أخرى أنا & # 8217 أن سلوكًا مشابهًا هو ظواهر مماثلة. في مجموعات بكتيرية نظام آخر. والعديد من الأنظمة المختلفة في علم الأحياء.

لذلك إذا كان بإمكان المرء تطبيق نفس أدوات الشمولية ومجموعة التطبيع الخاصة بهم في علم الأحياء ، فسيكون ذلك مفيدًا للغاية ، لأن تنوع الفيزياء لا شيء مقارنة بالتنوع المذهل في علم الأحياء ، لذا فإن دور التفاصيل الصغيرة هو حقًا .

حقًا يلقى القبض عليه في علم الأحياء ، ولكن إذا كان شيء مثل الشائعات هو مجموعة العمل.

يمكن استخدامها أيضًا في علم الأحياء. ثم ربما يمكننا أن نسلم القليل من كل هذه التفاصيل المجهرية المختلفة ونصنف الأنظمة البيولوجية ربما إلى فئات عالمية قليلة لها نفس السلوك.

لمزيد من المعلومات حول هذا البحث في العمل.لقد تحدثت مع الدكتورة جوليا بيسينيا من مجموعة argie bio عن ورقة من رسائل المراجعة المادية تبحث في نهج مجموعة إعادة التطبيع لسلوك السرب في الحشرات وبدأوا بسؤال جوليا عما حصلت عليه من العمل في البحث والذي هي تفعل.

في الأساس ، ما يثيرني للقيام بخط بحثنا هو ذلك بالطبع. تبدأ بمشكلة والمشكلة هنا دليل يأتي من البيانات التجريبية.

وبعد ذلك تحاول أن تصنع الأفضل ، ولكن أيضًا الخيار الأبسط من وجهة نظر نظرية لمعرفة ما إذا كانت النظرية يمكن أن تتعلق بالبيانات التجريبية.

لكن على أي حال ، في البداية مجرد مؤقت ، لذلك لديك نوع من الحدس ، لكنك لا تعرف ما إذا كان هذا الحدس سيكون صحيحًا.

إذن النتيجة التي أوضحناها الآن في هذه الورقة بدءًا من حقيقة أن أندريا وكبار السن الآخرين أيضًا حاولوا تطبيق هذا النموذج المحدد على المشكلة مثل الديدان ، لكنهم لم يكونوا مقتنعين حقًا بأن هذا النموذج كان سيعمل على تعطي حقًا قيمة تتفق مع القيمة التجريبية.

في البداية ، قمت ببعض المحاكاة العددية لهذا النموذج ، لذلك بعض الاستقصاءات حول هذا النموذج ووجدت قيمة كانت مفاجأة إلى حد ما بالنسبة لي ، ولكن أيضًا لجميع الأشخاص الآخرين الذين شاركوا في البحث.

وكان الأمر مثيرًا حقًا لأن هذه النتيجة كانت تؤكد أن الحدس في البداية كان كذلك.

تحطمت وتمسك حتى كنا على الطريق الصحيح لنسمع حقا. لقد جربت تفسيرًا جذريًا للظواهر الحية التي تبدو بعيدة جدًا عن وصف هيني الرياضي والفيزيائي ، لذلك كنت أشعر بإحساس جيد جدًا لأقول ، حسنًا ، أنا أفعل شيئًا صحيحًا وشيءًا يمكن حقًا أن يفسر شيئًا غير واضح تمامًا للجميع وهكذا.

مليئة بالغموض ، لأنها ظاهرة في الأساس.

أحد أكثر الأشياء إثارة في هذا المجال هو أن علماء الفيزياء الآن يحاولون نقل معرفتهم ومنهجيتهم إلى دراسة الأنظمة الحية والأنظمة البيولوجية.

من ناحية ، اعتدنا جميعًا على التفكير في فيزياء المادة غير الحية ، على سبيل المثال الجسيمات الأولية أو الحالات الجديدة للمادة.

ومن ناحية أخرى ، من غير المعتاد بعض الشيء التفكير في فيزياء الحشرات أو الديدان أو قطعان الطيور. ومع ذلك ، فإن أبحاثهم لمجموعتنا.

كشفت أن هذا النظام الحي الطبيعي ، الذي يمكن للمرء أن يرى كل يوم يطير في السماء أو يحتشد في المتنزهات ، وهذا يبدو أيضًا بعيدًا جدًا عن أي نوع من الوصف المادي والرياضي.

في الواقع يمكن دراستها باستخدام نفس الأدوات الرياضية والفيزيائية للفيزياء الإحصائية الكلاسيكية.

ما يشبه هذا النوع من البحث هو النهج العام للفيزياء الحيوية الجديدة والحديثة ، والتي تحاول أن تقول أنه كما هو موجود ، تعال إلى قوانين رياضية لوصف الظواهر ، لديها حركة الكواكب أو الموجات الكهرومغناطيسية. يمكن أن يكون هناك أيضًا بنية رياضية تحتها.

نعم ، في الظواهر الطبيعية الحية التي لم يتم اكتشافها بعد ، تعد أسراب الحشرات أحد النظام البيولوجي الذي نركز عليه بحثنا.

كانت مجموعتنا قادرة على جمع العديد من البيانات التجريبية في السنوات الماضية لهذه الأنظمة التي تكون دافئة في بيئتها الطبيعية من حزم الغرف.

باستخدام نفس التكنولوجيا لتسجيل مسار & # 8217s لكل فرد في المجموعة تم تطبيقه بالفعل على المرونة.

ما اكتشفناه ، بدءًا من هذه البيانات هو أن حركة النظام ليست عشوائية بحتة أو منظمة DIS. في الواقع ، تُظهر أسراب الحشرات نفس المكونات الأساسية للسلوك الجماعي التي وجدناها أيضًا في حالة تدفق ، أي تفاعل قصير المدى لمحاذاة اتجاه حركتهم. وأيضًا هناك ارتباط قوي طويل المدى يمتد عبر كل الحجم الخطي لهذه المجموعات.

هذا يعني بشكل أساسي أنه حتى بالنسبة للأسراب المحايدة ، يمكن أن يتأثر سلوك عنصر من المجموعة بسلوك عنصر آخر يمكن الاحتفاظ به بعيدًا جدًا عنه.

ومع هذا النظام يختلف تمامًا عن النظام المرن.

أولاً ، لأننا نتحدث عن فئات مختلفة من الحيوانات ، ولكن أيضًا لأن الفينومينولوجيا الخاصة بهم مختلفة تمامًا.

بمعنى أن الأسراب لا تظهر حركة عالمية منسقة كما تفعل الطيور.

لكن اضطراب الطقس واحد حول نقطة معينة من هذا الفضاء.

على أي حال ، على الرغم من هذا الاختلاف ، يبدو أن النظامين يعرضان نفس الخصائص التي تحدد السلوك الجماعي.

ونعتقد أن هذه الحقيقة يمكن أن تشير حقًا إلى وجود نظرية مشتركة محتملة قادرة على وصف كلاهما.

إذن كيف بدأت الأبحاث الحديثة من الدليل التجريبي؟

تتبع الأسراب الطبيعية قانوننا الأساسي لأنظمة الفيزياء الكلاسيكية الذي نسميه القياس الديناميكي. لذلك تقول هذه الخاصية أنه إذا نظرنا إلى انتقال السلطة في وقت يكون نظامًا مترابطًا بشدة.

التفاصيل المجهرية للنظام نفسه لا تحسب. أيضا في تحديد السلوك العياني الديناميكي لهذا النظام.

حقيقة أن هذه الأنظمة تعرض سلوكًا جماعيًا ، فهذا يعني أنه يمكننا أن ننسى التفاصيل الدقيقة لهذه الحيوانات والجسيمات التي يتكون منها هذا النظام. على سبيل المثال ، إذا كنا ننظر إلى الصور أو.

أو إذا كنت تنظر إلى الطيور ، فيمكننا إهمال حقيقة أنها ذات شكل معين أو أنها تطير بطريقة معينة.

يمكننا إهمال الاحتفاظ بهذا النوع أيضًا اسمحوا لي أن أقول تفاصيل بيولوجية ولكن مهمة جدًا لتبسيط قدر ما نستطيع وصف هوارد ، وبالتالي حاول استخدام نفس النموذج للأنظمة التي يبدو أنها بعيدة جدًا عن بعضها البعض. لذلك نحن مهتمون فقط بكيفية تحرك هذه العناصر في هذا الفضاء ، لكن ليس كيف تتحرك بيولوجيًا.

افعل هذا كيف تطير أو كيف ترى المساحة المحيطة وما إلى ذلك.

ما يحدث هو أن المدى الهائل للارتباط الذي يمكن قياسه في الفضاء مع طول الارتباط.

الانعكاس أيضًا في علاقة منطقية في الوقت ، موصوفة بكمية نسميها مقياس الوقت المميز.

تتميز الأنظمة الفيزيائية القوية المترابطة بحقيقة أن هاتين الكميتين ، وبالتالي فإن طول الارتباط وميزتهما الزمنية المميزة مرتبطة بقانون القوة والملعقة الإلكترونية ، وهذا يصف هذه العلاقة.

نتيجة لذلك ، فهذا يعني أنك تحتاج فقط إلى المعلومات حول قيمة هذا الأس لتوصيف الديناميكيات واسعة النطاق لنظامك بشكل كامل.

ويمكن للمرء أن يثبت أن الأنظمة الفيزيائية المختلفة بتفاصيل ميكروسكوبية مختلفة إذا كانت ترضي هذه الخبرة.

يشتركون في نفس قيمة الأس وفي هذه الحالة ، نقول إنهم ينتمون إلى نفس فئة العالمية بشكل مفاجئ. لقد أظهروا التاريخ حول الطبيعة كما أظهرت الديدان أن هذا النظام يتحقق حقًا من هذه الخاصية ، ولكن بقيمة غير تافهة للأس.

التي نعتقد أنها يمكن أن تحدد حقًا فئة الشمولية المعروفة لهذا النوع من النظام البيولوجي المترابط القوي.

وفي ورقتنا البحثية الأخيرة ، نقترح بالتالي دراسة نظرية من أجل إعادة إنتاج قيمة الأس والخصائص الديناميكية للنظام الطبيعي للديدان.

لذلك درسنا النموذج الذي تم تقديمه سابقًا لأسراب الطيور ، لأن هذين النظامين ، على ما يبدو يبدو أنهما بعيدان جدًا عن بعضهما البعض ، يبدو أنهما يشتركان في ميزة أخرى مهمة وهي آلية انتشار المعلومات في المجموعة.

أننا قادرون على وصف بدون مجموعة محددة من القوانين الديناميكية. تحديد النموذج بشكل صحيح.

ولفهم ما إذا كان هذا مفيدًا حقًا لنظامها البيولوجي ، أجرينا حسابًا تحليليًا على هذا النموذج باستخدام الإدراك باستخدام التقنية.

من أجل ربط قيمة الأس لهذه النظرية بالقيمة الطبيعية.

نحصل على نتيجة مقنعة للغاية وواعدة والتي تتطلب على أي حال الكثير من العمل الإضافي لنكون يدًا متقنة ولكن ثقيلة في تحليلنا. وجدنا أسًا ذا قيمة ، يتوافق تقريبًا مع التجارب.

مما يؤكد أن حدسنا حول الخسارة الديناميكية التي تصف النظام كانت صحيحة. وأيضًا يجب أن يفهم هذا الحساب الذي تم إجراؤه أيضًا أن هذا النظام بحجم نظام مترو يعرض سلوكًا جماعيًا ليس مجرد ميزة عشوائية لهذا النظام.

يجب أن تكون مجموعات الحيوانات كبيرة لتجمع الخصائص ، ولكنها صغيرة بما يكفي لضمان عرض المعلومات الأكثر كفاءة وإظهار الكميات الفيزيائية الصحيحة كقيمة الأس.

نعتقد أيضًا أنه من خلال هذا العمل يمكننا القول أنه لا توجد مجموعة Magician Group هي نظرية يمكن توسيعها واستخدامها بنجاح أيضًا لتطبيق Heather في علم الأحياء.

حقيقة أننا نستخدم نفس النموذج والمعادلات الرياضية لأسراب الطيور وديدان الصور. ويبدو أنها تعمل أيضًا لأنها تناسب البيانات التجريبية حقًا.

قد يكون من المثير للاهتمام للغاية من وجهة النظر العثور على تفسير مشترك ووصف لمجموعة كبيرة ومتنوعة من النظام المنطقي. ولذا فنحن نحب هذا حقًا ونود المضي قدمًا على طول هذا الخط من البحث. في هذا المفهوم يكمن مفهوم العالمية. أيضا جميع النماذج التي نستخدمها.

يجب أن يكون لديك إلهام في فيزياء المادة المكثفة التي يمثل فيها المرء العناصر ، على سبيل المثال ، لعنصر معين من المادة ، لديه مجرد إشارات أو مجرد دوران يمكن أن يتماشى مع يدور أخرى على حاتم الآخر & # 8217s للتفاعل. لذلك نحاول في الأساس ترجمة هذا التبسيط للنظرية. أيضا للنظم البيولوجية.

أنه في كل فرد يمكنك التعرف على مستوى التعقيد لأنه بالطبع أنظمة حية ، ولكن إذا نظرت إلى النظام بعيدًا بما فيه الكفاية بمعنى يمكنك وصف ذلك مرة أخرى. للجسيمات أبطال يتحركون في الفضاء وبالتالي يحاولون استخدام نفس النماذج التي يمكنك استخدامها في فيزياء المادة المكثفة.

وبالعودة الآن مع البروفيسور كافاجنا ، يمكنني أن أرى بالفعل أنه قد يكون هناك بعض المخاطرة في أن يتم تفسير هذا البحث بشكل خاطئ أو تحريفه على أنه يحتوي على صيغة لأقدام كرة بلورية ، أو التنبؤ من خلال أبحاث مجموعة إعادة التطبيع التي سيكون لها إجابة لكل شيء ، وأنا يمكن أن تتخيل أن هذا شيء قد يكون لديك مخاوف بشأنه.

نعم ، بالطبع ، لأنه من ناحية ، هناك أمل في استخدام وتطبيق تصدير هذه الأدوات الرائعة. الفيزياء الإحصائية إلى علم الأحياء ، من ناحية أخرى ، عليك أن تكون حذرا للغاية.

لذا ، من ناحية ، تريد أن تكون قادرًا على نسيان بعض التفاصيل التي تجعل علم الأحياء **** ** ومن ناحية أخرى ، عليك أن تتذكر أنه يجب عليك تذكر ذلك.

إلى حد ما ، علم الأحياء يدور حول التفاصيل ، لذا نعم ، إنه ليس شيئًا معجزة ، لذلك نحن بحاجة إلى توخي الحذر.

على سبيل المثال ، أجرينا تجارب حول Starling & # 8217s وحصلنا على بعض النتائج.

الآن Starling & # 8217s هي مجرد نوع واحد وأكثر من ذلك. لقد جربنا في مكان واحد فقط هنا في روما. لذا تخيل أننا نذهب الآن إلى أنواع أخرى من الطيور تقوم بعمل أسراب مثل الوصلات الهابطة على سبيل المثال ، هناك قطعان جميلة وتوازن.

هل نتوقع أن يكون السلوك الجماعي لهذا النظام مختلفًا تمامًا؟

أول بئر للجميع. يجب على المرء أن يقوم بالتجربة وليس لدينا بيانات عن العديد من الأنواع المختلفة من الطيور. لدينا فقط Starling & # 8217s ، لكن.

توقعاتي ، كفيزيائي ، ربما تكون ، حسناً ، السلوك الجماعي أن السلوك على نطاق واسع في الحقيقة ليس مختلفًا إلى هذا الحد. بالطبع ، هذا الآن مجرد أمل من اليأس والعقلي من وجهة النظر النظرية.

ولكن هذا بطريقة ما هو السبب في أنني أقوم بهذا النوع من الدراسات. إذا قلت أن كل ما اكتشفته على المستوى الجماعي في نظام معين ، فإن التغيير الكبير في نظام ما يكون فقط لأنني لم أعد أدرس الأنماط في روما ، ولكني أدرس الزرزور & # 8217s في ميلانو.

حسنًا ، أولاً وقبل كل شيء ، هذا هو الدافع معي قليلاً. ولكن أيضًا لأنني عندما أقوم بالتجربة وأدرس النظريات التي تربط هذه التجربة معًا ، أرى حقًا أن التفاصيل المجهرية تفقد بعضًا من ملاءمتها عندما أتكامل مع نطاق أكبر.

أنا & # 8217m لست متفائلًا جدًا لأن أكون قادرًا على تصنيف النظام البيولوجي في فئات قليلة جدًا كما نفعل مع الأنظمة الفيزيائية. لذا من المؤكد أن التعقيد الكبير وتنوع الحياة سينعكس على قيود أقوى لتطبيق مجموعة التأمل الحقيقي في علم الأحياء ، حسنًا؟

علاوة على ذلك ، لم يثق المرء أبدًا في الآليات النظرية التي نطورها ، أو يجب دائمًا التحقق من ذلك. لذلك علينا على أي حال إجراء المزيد من التجارب لمقارنة.

التنبؤ النظري بالفاكهة ذات القلب.

وبغض النظر عن التنوع في التعقيد الهائل للحياة ، هناك قضية أخرى ، وهي أن فيزياء مجموعة التوزيع العشوائي قد تم تطويرها بشكل أساسي فيما نسميه أنظمة التوازن في الفيزياء ، في حين أن علم الأحياء هو جوهر علم التوازن. لذلك هناك حقن مستمر وتبديد للطاقة. لذا فإن النظام البيولوجي هو كل شيء.

كل ذلك خارج التوازن.

لذلك على الرغم من وجود بعض الخطوات إلى الأمام في الفيزياء الخاصة بأنظمة الخروج من التوازن ، يمكننا أن نقول بأمان أن هذا الأمر أقل بكثير من فيزياء أنظمة التوازن.

لذلك في هذا الصدد ، أعتقد أنه ليس علينا فقط دفع حدود علم الأحياء ، ولكن مجموعة الفيزياء.

لذا فإن كل هذه التحديات من بيولوجيا النظام الجماعي هي في الواقع تحفز الفيزيائي لتوسيع نطاق وقدرات الفيزياء النظرية.

نحن لا نطبق ببساطة الأساليب القديمة الجيدة للفيزياء الإحصائية على علم الأحياء ، على الإطلاق ، لأنها ليست متطورة بما فيه الكفاية. ما نقوم به هو أننا نحاول تطبيق نفس المفهوم.

ولكن للقيام بذلك ، يتعين علينا توسيع الأدوات التي استخدمناها حتى الآن في الفيزياء.

الآن ، للعودة لفترة وجيزة إلى شيء ذكرته حول سلوكيات Swarm سابقًا ، تذكرت للتو رؤية مقاطع فيديو لعرض Micro Copter بدلاً من الألعاب النارية التي يتم بيعها بشكل مفرط باستخدام طائرات الهليكوبتر الصغيرة بدون طيار للتنقل في رسائل لامعة في السماء. كنت أتساءل عما إذا كان لديك أي أفكار حول تطبيق نتائج مجموعة إعادة التطبيع حول سلوك السرب في الهندسة أو طرق صناعية مثل هذه أو ربما تأتي من زاوية مختلفة لأخذ نتائج سلوك السكان والتوصل إلى نوع من وسائل التواصل الاجتماعي طريقة برمجية في الفهم أو ربما حتى التأثير على السلوك.

أعتقد حقًا أنه يجب أن يكون هناك متسع. يجب أن يكون هناك تمويل ويجب أن يكون هناك تشجيع للعلم ، وهو ليس مدفوعًا بالتطبيقات ولكن فقط & # 8230. بدافع الفضول.

وأعتقد أن هذا مفيد أيضًا للتقدم التكنولوجي للبشرية ، لأنني أعتقد أن معظم ، إن لم يكن من الآلات ، هو ما نستخدمه اليوم لإجراء هذه المقابلة. يوجد ميكروفون كمبيوتر في كل مكان.

تم تطوير الشيء في الأصل من خلال البناء على أفكار الأشخاص الذين لم يهتموا تمامًا بتطبيقات أفكارهم.

كل هذا يعني انت. يمكنك ببساطة التفكير في مبدأ التحديد بحلول ذلك الوقت الذي كان فيه أيزنبرغر شيئًا نظريًا وتجريديًا بشكل لا يصدق ، والذي انتهى به الأمر إلى تمويل ميكانيكا الكم بأكملها والأجهزة الرقمية التي كانت تستخدم اليوم.

لذا نعم ، يمكنني الإجابة عن هذا ليس شيئًا. ومع ذلك ، قد تبحث هذه الدوافع ، ولكن هذا قيل.

في الواقع ، هناك اهتمام تقني كبير لبحث السلوك الجماعي في علم الأحياء والاهتمام واضح تمامًا. هل هذا السلوك الموزع هكذا.

نعم ، هناك شبكات اصطناعية لكل شيء من طائرات بدون طيار لأجهزة من جميع السيوف ، وستزداد بشكل متزايد في المستقبل.

المشكلة هي كيفية السيطرة على هذه الأسراب. نعم ، يمكنك تسميتها بجعات اصطناعية الآن. الطريقة الكلاسيكية للتحكم في ذلك هي نوع من التحكم من أعلى إلى أسفل حيث لديك بعض التحكم المركزي الذي يتحكم في جميع الأذرع الطرفية للنظام.

هذا النوع من التحكم سهل التنفيذ نوعًا ما ، ولكن لديه مشكلة في أن يكون هشًا للغاية لأنه إذا ذهبت وألحقت الضرر بطريقة ما بالتحكم المركزي ، فستواجه مشكلة في النظام بأكمله.

لهذا السبب يتجه الناس بشكل متزايد إلى الطبيعة للحصول على الإلهام ، لأنه في النظام البيولوجي الجماعي عادةً ما يكون لديك سيطرة موزعة ، لذلك نوع من التحكم من أسفل إلى أعلى.

في النظام الذي ندرسه في Starling ، أسراب أسراب وما إلى ذلك. ليس لديك أي رئيس للنظام.

كقائد ، قد يكون لديك قادة في نوع آخر من السلوك ، مثل عندما تهاجر الطيور من مكان إلى آخر ، ولكن في العرض المذهل الذي قامت به Starling & # 8217s في المساء خلال فصل الشتاء مع عدم وجود قائد مركزي على الإطلاق ينسقهم. لذلك هذا نوع من التوزيع.

التحكم ، والذي من الواضح أنه أكثر قوة لأنه بغض النظر عن عدد الوحدات التي تعرضت للتلف ، لا يزال بإمكانك الحصول على تنسيق أقوى جدًا لنظام SIS.

الآن التطبيق المحتمل لهذه كثيرة من الطبيعة العسكرية اللطيفة والمرغوبة إلى غير المرغوب فيها من الطبيعة العسكرية.

أوه نعم ، هناك تقني كبير مهتم بأنني & # 8217m لست متأكدًا من مدى مساهمة مجموعة الإنجاز RG في هذا التقدم التكنولوجي. ما يهمني هو فقط محاولة العثور على أقل قدر ممكن من العموم لوصف الأنظمة البيولوجية التي تم جمعها كميًا.


التعقيد والخصائص الناشئة

ينتج العديد من الجوانب الأكثر أهمية لكيفية عمل الخلية عن السلوك الجماعي للعديد من الأجزاء الجزيئية ، وكلها تعمل معًا. هذه الخصائص الجماعية - التي يطلق عليها غالبًا "الخصائص الناشئة" - هي سمات حرجة للأنظمة البيولوجية ، لأن فهم الأجزاء الفردية وحدها لا يكفي لفهم سلوك النظام أو التنبؤ به. وبالتالي ، فإن الخصائص الناشئة تأتي بالضرورة من تفاعلات أجزاء النظام الأكبر. على سبيل المثال ، الذاكرة المخزنة في الدماغ البشري هي خاصية ناشئة لأنه لا يمكن فهمها على أنها خاصية لخلايا عصبية واحدة أو حتى العديد من الخلايا العصبية التي تعتبر واحدة في كل مرة. بدلاً من ذلك ، إنها خاصية جماعية لعدد كبير من الخلايا العصبية التي تعمل معًا.

إن أحد أهم جوانب الأجزاء الجزيئية الفردية والأشياء المعقدة التي تشكلها هي المعلومات التي تحتوي عليها الأجزاء وتنقلها. في علم الأحياء في الهياكل الجزيئية - الخصائص الكيميائية للجزيئات التي تمكنها من التعرف على بعضها البعض والارتباط ببعضها البعض - هي مركزية لوظيفة جميع العمليات. توفر مثل هذه المعلومات إطارًا لفهم الأنظمة البيولوجية ، والتي تم التعرف على أهميتها بعمق من قبل الكيميائي الفيزيائي الأمريكي النظري لينوس بولينج وعالم الأحياء الفرنسي إميل زوكيركاندل ، اللذان صرحا في ورقة مشتركة ، "الحياة هي علاقة بين الجزيئات وليست خاصية لأي جزيء واحد ". بمعنى آخر ، يتم تعريف الحياة من حيث التفاعلات والعلاقات والخصائص الجماعية للعديد من الأنظمة الجزيئية وأجزائها.

يمكن رؤية الحجة المركزية المتعلقة بالمعلومات في علم الأحياء من خلال النظر في وراثة المعلومات ، أو نقل المعلومات من جيل إلى آخر. بالنسبة إلى نوع معين ، يجب أن تستمر المعلومات الموجودة في جينومها من خلال التكاثر من أجل ضمان بقاء النوع. يتم تمرير الحمض النووي بأمانة ، مما يمكّن المعلومات الجينية للأنواع من التحمل ، ومع مرور الوقت ، يتم التصرف بناءً عليها من قبل القوى التطورية.المعلومات الموجودة في الكائنات الحية اليوم تراكمت وتشكلت على مدار أكثر من 3.4 مليار سنة. نتيجة لذلك ، فإن التركيز على المعلومات الجزيئية في الأنظمة البيولوجية يوفر ميزة مفيدة لفهم كيفية عمل الأنظمة الحية.

إن الخصائص الناشئة المستمدة من الوظيفة الجماعية للعديد من الأجزاء هي الخصائص الرئيسية للأنظمة البيولوجية معروفة منذ النصف الأول من القرن العشرين على الأقل. لقد تم النظر فيها على نطاق واسع في بيولوجيا الخلية وعلم وظائف الأعضاء وعلم الأحياء التطوري والبيئة. في علم البيئة ، على سبيل المثال ، بدأ النقاش حول أهمية التعقيد في النظم البيئية والعلاقة بين التعقيد والاستقرار البيئي في الخمسينيات من القرن الماضي. منذ ذلك الحين ، أدرك العلماء أن التعقيد هو خاصية عامة للبيولوجيا ، وقد تم تطوير تقنيات وطرق لفهم الأجزاء وسلوكياتها التفاعلية على المستوى الجزيئي. أدى التغيير الكمي في علم الأحياء ، استنادًا إلى البيانات البيولوجية والأساليب التجريبية ، إلى إحداث تغيير نوعي عميق في كيفية عرض الأنظمة البيولوجية وتحليلها وفهمها. كانت تداعيات هذا التغيير هائلة ، مما أدى إلى تحولات في كيفية إجراء البحث وفي كيفية فهم علم الأحياء.

يمكن أن توفر المقارنة مع هندسة الأنظمة نظرة ثاقبة مفيدة لطبيعة بيولوجيا الأنظمة. عندما يصمم المهندسون الأنظمة ، فإنهم يستكشفون المكونات المعروفة التي يمكن تجميعها معًا بطريقة لإنشاء نظام يتصرف بطريقة محددة ، وفقًا لمواصفات التصميم. من ناحية أخرى ، عندما ينظر علماء الأحياء إلى نظام ما ، فإن مهامهم الأولية هي تحديد المكونات وفهم خصائص المكونات الفردية. ثم يحاولون تحديد كيف أن التفاعلات بين المكونات تخلق في النهاية السلوكيات البيولوجية التي يمكن ملاحظتها للنظام. تتماشى العملية بشكل وثيق مع مفهوم "الهندسة العكسية للأنظمة" مقارنة بهندسة تصميم الأنظمة.

ساهم مشروع الجينوم البشري على نطاق واسع في تلك الثورة في علم الأحياء بثلاث طرق مختلفة على الأقل: (1) من خلال الحصول على "قائمة أجزاء" علم الوراثة لجميع الجينات في الجينوم البشري (2) عن طريق تحفيز تطوير منصات تقنية عالية الإنتاجية من أجل توليد مجموعات كبيرة من البيانات للحمض النووي ، والحمض النووي الريبي ، والبروتينات و (3) من خلال إلهام والمساهمة في تطوير الأدوات الحسابية والرياضية اللازمة لتحليل وفهم مجموعات البيانات الكبيرة. يمكن القول أن المشروع كان المحفز الأخير الذي أدى إلى التحول إلى وجهة نظر الأنظمة في علم الأحياء.


بيولوجيا الأنظمة على النحو المحدد من قبل المعاهد الوطنية للصحة

كان الأمر بسيطًا مثل "عظم الركبة المتصل بعظم الفخذ". يستخدم العلماء الآن مناهج بيولوجيا الأنظمة لفهم الصورة الكبيرة لكيفية تفاعل جميع القطع في الكائن الحي. الرسم التوضيحي أعلاه يصور التفاعل ، مجموعة كاملة من التفاعلات الجزيئية في الخلايا. يعتبر التفاعل أحد موارد بيولوجيا الأنظمة الأساسية.

اطلب من خمسة علماء فلك مختلفين تحديد الثقب الأسود ، كما يقول المثل ، وستحصل على خمس إجابات مختلفة. لكن اطلب من خمسة باحثين في الطب الحيوي تحديد بيولوجيا الأنظمة ، وستحصل على 10 إجابات مختلفة. . . أو ربما أكثر.

بيولوجيا الأنظمة هو نهج في البحث الطبي الحيوي لفهم الصورة الأكبر - سواء كانت على مستوى الكائن الحي أو الأنسجة أو الخلية - من خلال تجميع أجزاءها معًا. إنه في تناقض صارخ مع عقود من البيولوجيا الاختزالية ، والتي تتضمن تفكيك القطع.

ومع ذلك ، من خلال مخططات التدفق المعقدة التي يمكن (على حد تعبير تي إس إليوت) "اتباع مثل حجة مملة للنوايا الخبيثة" ، فإن بيولوجيا الأنظمة قد أخافت أكثر من عدد قليل من الباحثين. لا يزال البعض الآخر يفشل في تقدير فائدته تمامًا لأنه يفتقر إلى تعريف موجز وموحد.

قال رون جيرمان ، رئيس مختبر NIAID الجديد لبيولوجيا الأنظمة ، وهو أول غزو منظم للمعاهد الوطنية للصحة في بيولوجيا الأنظمة ، "هناك [] عدد لا حصر له من التعريفات" ، والتي استغرق صنعها ما يقرب من عقد من الزمان. "إنه حتى أسوأ من الفيل" ، ذلك الفيل سيئ السمعة الذي يحبط محاولات الرجال المكفوفين لوصفه لأن كل منهم يشعر بجزء واحد فقط.

قال جيرمان: "يعتقد بعض الناس في الأمر على أنه معلوماتية بيولوجية ، يأخذون قدرًا هائلاً من المعلومات ويعالجونها". "المدرسة الفكرية الأخرى تفكر فيه على أنه بيولوجيا حسابية ، حوسبة حول كيفية عمل الأنظمة. أنت بحاجة إلى كلا الجزأين ".

يعكس مختبر NIAID الجديد رحلة فكرية بدأها جيرمان وبعض زملائه في المعاهد الوطنية للصحة حيث كان مشروع الجينوم البشري على وشك الانتهاء.

إذا كان مختبر بيولوجيا أنظمة NIAID عبارة عن أوركسترا سيمفونية ، فسيكون رئيس المختبر رون جيرمان هو قائدها الموسيقي. كقائد ، يوفر Germain الهيكل الضروري للإيقاع والتناغم. كموسيقي ، فهو يوفر قاعدة علم المناعة ، وبشكل أساسي دراسة الضامة. لقد قام بتجنيد أعضاء "الأوركسترا" للمختبر ممن لديهم المهارات اللازمة للعمل بمفردهم ولكنهم قادرون أيضًا على العمل معًا باسم بيولوجيا الأنظمة.

في ذلك الوقت ، حوالي عام 2001 ، كان علم الأحياء غنيًا ببيانات الجينوم ، وقد بلغت البروتينات البروتينية مرحلة النضج ، وحدد علماء المناعة العديد من المكونات الخلوية وحتى الجزيئية لجهاز المناعة. ومع ذلك ، فإن التنبؤ بسلوك الجهاز المناعي ظل بعيد المنال كما كان دائمًا.

ما إذا كان يمكن لمختبر بيولوجيا الأنظمة أن يستخلص الإجابات لم يكن واضحًا على الإطلاق. ولكن على الرغم من المخاطر ، فقد خصص مدير NIAID أنتوني فوسي والمديرة العلمية كاثي زون تدفقًا ثابتًا من الموارد. وبالتعاون مع جيرمان ، كانا يأملان ، وألقيا طاقتهما في ، طريقة جديدة لفهم الجهاز المناعي من شأنها أن تتبنى بشكل أفضل التقنيات التجريبية والحاسوبية لاستكشاف الروابط في كل مجدها المعقد.

يتكون المختبر الجديد ، الذي تم تشكيله في أوائل عام 2011 من برنامج أنظمة المناعة ونمذجة الأمراض المعدية (PSIIM) ، من مارتن ماير شيلرسهايم ، رئيس وحدة البيولوجيا الحاسوبية إيان فريزر ، رئيس وحدة أنظمة الإشارات ، أليكساندرا نيتا-لازار ، رئيس قسم وحدة بروتيوميات الشبكات الخلوية ، جون تسانغ ، رئيس وحدة علم الجينوم والمعلوماتية الحيوية ، ورئيس قسم بيولوجيا الخلايا الليمفاوية في NIAID ، جيرمان ، يوفران قاعدة المناعة لهذه العملية.

بشكل مستقل ، يتفاعل رؤساء الوحدات مع المعامل في المعاهد الوطنية للصحة وخارجها لإنشاء طرق بيولوجيا الأنظمة ودمجها. بروح الفريق الحقيقية ، يعملون معًا لمهاجمة العناصر الأساسية لعلم المناعة مثل الاستجابة للعدوى أو التطعيم.

ومن المفارقات ، لفهم هذا المختبر الجديد بشكل أفضل ، يجب أن نتبع نهجًا اختزاليًا لتحديد أجزائه. يبدو أن النظام أكثر من مجموع أجزائه.

ابدأ بالنمذجة الحاسوبية

تمثل النماذج والمحاكاة الحاسوبية المتطورة أجزاءً لا يتجزأ من بيولوجيا الأنظمة. في علم المناعة ، هناك حاجة لفهم الشبكات الكيميائية الحيوية المعقدة التي تنظم التفاعلات بين خلايا الجهاز المناعي وبين هذه الخلايا والكائنات المعدية.

أدخل Martin Meier-Schellersheim ، عالم فيزياء عن طريق التدريب. كان أول من انضم إلى مشروع NIAID في عام 2001 ، حتى قبل إطلاق PSIIM. لقد كان أكثر نجاحًا في تمكين علماء الأحياء غير الحسابيين للقيام بعلم الأحياء الحسابي. في الواقع ، لقد ساعد في تعزيز مفهوم الفريق ذاته الذي يقوم عليه المختبر الجديد ، حيث يجلب برنامجه قدرة حسابية متقدمة لمجموعة واسعة من علماء الأحياء.

هذه المشاركة الطوعية لعلماء الأحياء أمر بالغ الأهمية لأن النماذج تحتاج إلى بيانات تجريبية قوية كمدخل وكمرجع لضمان التحقق من الواقع. خلاف ذلك ، من المحتمل أن تكون النماذج البيولوجية مبسطة بشكل مفرط إما بسبب نقص البيانات أو لأن تطورها يعاني من ضعف التواصل بين التجريبيين والمنظرين.

تُسهل أداة البرمجيات الأساسية من Meier-Schellersheim ، والتي تسمى Simmune ، بناء ومحاكاة العمليات البيولوجية الواقعية متعددة النطاقات. وهو يشارك أيضًا في التطوير المستمر للغة ترميز بيولوجيا الأنظمة ، SBML3 ، التي يمكنها ترميز النماذج المتقدمة لمسارات الإشارات الخلوية.

أضف بعض بيولوجيا الخلية

وصل Iain Fraser ، عالم الكيمياء الحيوية وعالم الأحياء الجزيئية المهتم بآليات إشارات الخلايا ، إلى المعاهد الوطنية للصحة في عام 2008. بصفته العضو الرائد في المختبر ، لديه العديد من الأدوات القوية في متناول اليد لإنشاء مجموعات البيانات الرئيسية. تغذي مجموعات البيانات هذه في النهاية برنامج Meier-Schellersheim لإنتاج نماذج كمية.

تشتمل أدوات فريزر على شاشات RNAi على مستوى الجينوم الداخلي لتوصيف علاقات شبكة الإشارات في الخلايا المكونة للدم. بدأت هذه الشاشات في تحديد المكونات الرئيسية في شبكات استشعار مسببات الأمراض المناعية الفطرية. إنه يتفاعل عن كثب مع مجموعة فحص RNAi على مستوى المعاهد الوطنية للصحة في مركز NIH Chemical Genomics وأيضًا مع اتحاد RNAi العالمي.

قال فريزر إن شبكات إشارات الجهاز المناعي يمكن أن تتفكك باستخدام أساليب منهجية مناسبة لتفسير مجموعات البيانات المعقدة. يقدم مثالًا على المستقبلات الشبيهة بالرموز TLRs ، والتي تؤدي إلى استجابة خلوية معقدة تنشط مسارات إشارات متعددة داخل الخلايا.

يمكن أن يؤدي التنشيط المفرط إلى اضطرابات التهابية مزمنة. يمكن أن تساعد أساليب الفحص غير المتحيزة في تحديد المكونات التي تسمح لجهاز المناعة بالحفاظ على توازن الاستتباب في مواجهة التحديات الميكروبية.

كان أحد نجاحات فريزر المبكرة ، باستخدام منهج بيولوجيا الأنظمة ، هو توضيح كيف يمكن لبروتين كيناز واحد أن يتوسط التأثيرات المضادة للالتهابات للأدينوزين أحادي الفوسفات الدوري في الحديث المتبادل مع TLR4.

يلخص فريزر وقته في المعاهد الوطنية للصحة على أنه "إنشاء البنية التحتية للفحص لتشريح استجابة البلاعم لمجموعة واسعة من المحفزات المسببة للأمراض".

يشمل أعضاء "الأوركسترا" في مختبر بيولوجيا الأنظمة الجديد التابع لـ NIAID (في اتجاه عقارب الساعة من أعلى اليسار) مارتن ماير شيلرسهايم ، رئيس وحدة البيولوجيا الحاسوبية إيان فريزر ، رئيس وحدة أنظمة الإشارة ألكساندرا نيتا لازار ، رئيس وحدة البروتينات الخلوية للشبكات وجون تسانغ ، رئيس وحدة علم الجينوم والمعلوماتية الحيوية.

حصة واحدة سخية من البروتينات

تعمل Aleksandra Nita-Lazar على تطوير طرق جديدة للحصول على البيانات الكمية التي تعمل على تحسين فهمنا لبيولوجيا الخلية وأيضًا تحويل المعلومات الأساسية إلى بناء النموذج. مجالها هو التحليل على مستوى النظام للبروتيوم ، والذي تخلف عن تحليل الحمض النووي جزئيًا بسبب نقص الأدوات اللازمة.

ينبع الاختلاف من الطبيعة الملائمة للحمض النووي. يمكن التعرف على الحمض النووي بسهولة وقابل للتكرار ومستقر نسبيًا ، بينما لا يمكن تضخيم البنية المطوية للبروتينات. قالت نيتا لازار إن دراسات البروتين ضرورية في تطوير نماذج مفيدة لأسباب عديدة. يمكن أن تكشف مثل هذه الدراسات عن المكونات الجزيئية للخلية التي توفر معلومات حول الحالة الكيميائية الحيوية للبروتينات وتحدد معدلات التحفيز ومعدلات الارتباط والتفكك للأزواج الجزيئية.

تستخدم Nita-Lazar مقياس الطيف الكتلي للتحقيق في فسفرة البروتين ، وهي عملية الارتباط بمجموعة الفوسفات ، وهي واحدة من أكثر الأساليب شيوعًا لتنظيم وظيفة البروتين. يمكنها استخدام نفس البروتوكولات التي ساعدت فريزر في تطويرها ، ونفس أنواع الخلايا ، لتحديد البروتينات التي يتم فسفرتها استجابةً لمحفز معين ، عندما يتم فسفرتها ، وكيف تتلاءم هذه البيانات مع ما هو معروف عن استجابة النسخ.

كانت مجموعة Nita-Lazar ، مع مجموعة Fraser ، تجمع من هذه الشاشات المكونات الرئيسية المطلوبة لتدفق الإشارة عبر المسار وأيضًا لتحريض الحمض النووي الريبي المرسال للسيتوكين الالتهابي الذي ينشأ. قالت نيتا-لازار: "كان يتم رفض هذا النوع من النهج باعتباره رحلة صيد". والهدف ليس صيد تلك التونة الكبيرة ، مهما كان ذلك لطيفًا ، بل رؤية مجموعة الأسماك بأكملها ، والنظام البيئي بأكمله.

تخلط جيدا مع علم الجينوم

يتطلب الكم الهائل من البيانات التي يتم جمعها معالجة وتحليل - أدوات حسابية بالإضافة إلى علم الوراثة وعلم الجينوم "لبناء الأشياء من أعلى إلى أسفل" ، كما قال جيرمان.

أدخل John Tsang ، أحدث عضو في مختبر Germain والعنصر الذي حول PSIIM إلى مختبر بيولوجيا أنظمة متكامل.

من ناحية علم الجينوم ، يجمع تسانغ ويحلل البيانات المتعلقة بالتعبير الجيني ، و miRNAs ، والتعديلات اللاجينية ، والميكروبات المتعايشة ، ويُجري تجارب لربط الإشارات بالتعبير الجيني. من ناحية المعلوماتية الحيوية ، يطور ويطبق أدوات إحصائية لمجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة ، مثل البيانات من المصفوفات الدقيقة وعمليات الفحص عالية الإنتاجية ، مع التركيز على نماذج الشبكة التي تتضمن الجينات والبروتينات و miRNAs والحالات اللاجينية.

يرأس تسانغ أيضًا المعلوماتية الحيوية في مركز المعاهد الوطنية للصحة للمناعة البشرية (CHI) ، باستخدام مناهج الجينوم التكاملية المماثلة لدراسة جهاز المناعة البشري ، مثل ردود الفعل المناعية للقاح الإنفلونزا لدى المرضى.

يتمثل أحد الموضوعات الأساسية لبناء نماذج الشبكة في الاستفادة من الاضطرابات المنهجية والتقنيات الوراثية لقياس الاستجابات على مستوى الجينوم. قال تسانغ ، من تحفيز TLR التي يدرسها فريزر إلى اللقاحات والتغيرات الجينية الطبيعية لدى البشر ، "كلها اضطرابات قيّمة لمساعدتنا في معرفة الأسلاك ووظيفة النظام الأساسي".

أوه ، صحيح ، علم المناعة أيضًا

"إذن ، ما الذي أفعله في كل هذا عدا عن جمع الأموال والعطاء؟" مازح جيرمان.

إذا كان من الممكن اعتبار مختبر بيولوجيا أنظمة NIAID بمثابة أوركسترا سيمفونية ، فسيكون جيرمان هو قائدها الموسيقي. كقائد ، فهو يوفر الهيكل الضروري للإيقاع والانسجام. كموسيقي ، فهو يوفر قاعدة علم المناعة ، وبشكل أساسي دراسة الضامة.

لقد شاهد جيرمان مختبرات بيولوجيا الأنظمة التي تكون فيها عمليات التعاون انتهازية أكثر من الروتينية ، وهي نتيجة قصيرة النظر لبناء مبنى ، وإضافة أشخاص أذكياء ، وتأمل أن ينجح كل شيء. كانت استراتيجيته بدلاً من ذلك هي تجنيد الأفراد ذوي المهارات اللازمة للعمل بمفردهم ولكن أيضًا للعمل معًا باسم بيولوجيا الأنظمة.

قال فريزر: "لدينا جميعًا مصالح مختلفة قليلاً ، لكن هناك تداخلًا كافيًا بين هذه المصالح بالنسبة لنا لتطوير تلك المشاريع الأساسية ولكي نستثمر فيها".

دون دبليو فوسيت ، إيما شيلتون

تتفاعل الخلايا الضامة والخلايا الليمفاوية ، وهما نوعان من الخلايا المناعية في الصورة أعلاه ، مع محيطها بطرق معقدة. يستخدم باحثو المعاهد الوطنية للصحة مناهج بيولوجيا الأنظمة لفهم مجمل هذه التفاعلات.

كلنا معا الآن

لفهم الاستجابة للعدوى أو التطعيم على مستوى متكامل ، يدرس المعمل تقاطع المسارات الفطرية والتكيفية المعتمدة على المستقبلات وسيطرتها على شبكات الجينات. الباحثون لديهم مشاريع من أسفل إلى أعلى لفهم ونمذجة الإشارات داخل أنواع خلايا محددة على مستوى دقيق الحبيبات.

ولديهم نهج من أعلى إلى أسفل يستخدم الاستدلالات من تحليلات الاضطراب لاستكشاف البنية واسعة النطاق للتفاعلات ليس فقط على المستوى الخلوي ، ولكن أيضًا على مستوى الأنسجة وحتى على مستوى الكائن الحي.

لتحقيق هذا الهدف الكبير ، قال جيرمان ، يعمل المختبر في أجزاء قابلة للهضم ، مع التركيز على استشعار العوامل الممرضة في الخلايا الفطرية الرئيسية ، مثل البلاعم ، وتقاطع الإشارات بواسطة مستقبلات المستضد ، السيتوكينات ، والمستقبلات TLRs في تحديد ما إذا كانت الخلايا البائية تصبح خلايا ذاكرة. أو خلايا البلازما طويلة العمر.

هذه العملية حاسمة لتطوير اللقاح. في المستوى التنازلي ، يستخدم المختبر الجينات المضيفة وتنوع الجراثيم لاستكشاف كيفية تحديد نقطة ضبط الجهاز المناعي للاستجابات للعدوى واللقاحات.

هذا في وقت مبكر من المطاردة ، لم ينشر المختبر حتى الآن نتائج حول هذه المساعي ، على الرغم من وجود ورقة معلقة حول عمل المختبر مع CHI والإنفلونزا.

نحو نهج عبر المعاهد الوطنية للصحة

يأمل جيرمان أن يكون مختبر بيولوجيا الأنظمة بمثابة "مصدر فكري للأشخاص الذين يفكرون في وضع الأنظمة ولديهم أيديهم على هذه التقنيات [ويريدون] ليروا كيف يمكن تطبيقها على عملهم."

أطلق على المختبر اسم مختبر بيولوجيا الأنظمة دون ذكر علم المناعة أو التفاعل بين المضيف والممرض لتحديد سبب وجوده. مستوحاة من جهود NIAID ، تعمل NCI و NHLBI بنشاط على تجنيد الباحثين لإنشاء برامج بيولوجيا الأنظمة. عين NHLBI للتو كيجي تشاو ، كبير الباحثين ، كمدير لمركز بيولوجيا الأنظمة الجديد.

وفي الوقت نفسه ، فإن جهود المعاهد الوطنية للصحة العابرة لمركز بيولوجيا الأنظمة لم تمت. لقد انتهى البحث عن عالم أحياء أنظمة كبير جدًا لتطوير وقيادة المركز ، والآن أدت ضغوط الميزانية إلى تعليق البحث. لكن معظم باحثي المعاهد الوطنية للصحة يدركون أن الأساليب الاختزالية البحتة في علم الأحياء لم تعد كافية لحل المشكلات البيولوجية المعقدة وأن هناك حاجة إلى مناهج متكاملة. يواصل David Levens (NCI) ، و Dan Camerini (NIDDK) ، و Alan Michelson (NHLBI) ، جنبًا إلى جنب مع جيرمان ، قيادة الجهود من أجل هذه المبادرة العابرة للمعاهد الوطنية للصحة.

قال جيرمان إن مختبر NIAID لبيولوجيا الأنظمة هو "نموذج أصغر لما يمكن أن تكون عليه المؤسسة الأكبر". المعمل الجديد "جيد جدًا للمعاهد الوطنية للصحة. نحصل على متقدمين من أفضل الجامعات الذين يرغبون في القدوم إلى المختبر كزملاء ".

كما أن برنامج البحث الداخلي المعاصر للمعاهد الوطنية للصحة مناسب تمامًا لبيولوجيا الأنظمة ، من منظور طويل الأمد وعملية مراجعة بأثر رجعي لا تتطلب كتابة منح.

ساعد جيرمان في تغيير عملية تولي المعاهد الوطنية للصحة ، أيضًا ، للتأكد من أن علم الفريق ، وليس بالضرورة التدفق المستمر للأبحاث المنشورة ، معترف به ومكافأته.

وأضاف: "لا شيء يحدث إذا لم تبذل جهدًا في ذلك".

ملاحظة المراسل:

لدى رون جيرمان تعريفه الخاص لبيولوجيا الأنظمة الذي يلتزم به: نهج علمي يجمع بين مبادئ الهندسة والرياضيات والفيزياء وعلوم الكمبيوتر مع البيانات التجريبية الشاملة لتطوير فهم كمي بالإضافة إلى فهم مفاهيمي عميق للظواهر البيولوجية ، مما يسمح بالتنبؤ والمحاكاة الدقيقة للسلوكيات البيولوجية المعقدة (الناشئة).


نظام بيولوجي لقياس الوقت - علم الأحياء

معهد بيولوجيا الأنظمة (SBI) هو مؤسسة بحثية خاصة غير ربحية تأسست عام 2000 بهدف تعزيز أبحاث بيولوجيا الأنظمة وتطبيقها على الطب والاستدامة العالمية. يركز SBI على الترجمة السريعة للبحوث الأساسية إلى نتائج عملية لكل من التطبيقات التجارية والسريرية.
بيولوجيا الأنظمة هو تخصص أكاديمي يهدف إلى فهم مستوى النظام للأنظمة البيولوجية. الرغبة في فهم الكائنات الحية كنظم ليست جديدة. يمكن إرجاعه إلى أكثر من نصف قرن عندما تابع نوربرت وينر علم التحكم الآلي واقترح والتر كانون مفهوم التوازن. ومع ذلك ، فإن معظم المناقشات في ذلك الوقت كانت ظاهرية لأن البيولوجيا الجزيئية كانت على وشك الظهور.مع التقدم المذهل في البيولوجيا الجزيئية وعلوم الكمبيوتر ونظرية التحكم والتصنيع الدقيق وتقنيات القياس ، أصبح من الممكن الآن تحدي الفهم المتعمق للكائنات الحية على مستوى النظام مع التأريض بقوة على الأساس الجزيئي.

إنه إدراكنا أن بيولوجيا الأنظمة تؤدي إلى ثورة في علم الأحياء في المستقبل القريب وستؤثر في النهاية على الممارسات الطبية. وبالتالي ، فإن تعزيز هذا المجال من الدراسة أمر بالغ الأهمية لتوسيع المعرفة البشرية بالكائنات الحية ولصحة العالم. في الوقت نفسه ، يحتضن بيولوجيا الأنظمة إمكانات هائلة لتوفير حل أساسي لمشكلة الاستدامة العالمية من خلال توفير وسائل لتوليد الطاقة المتجددة من خلال العمليات البيولوجية ومن خلال تقديم رؤى من أجل الحفاظ على النظم البيئية المهددة بالانقراض واستعادتها بشكل أفضل.


شاهد الفيديو: Leer om tyd te lees in afrikaans - Oefentyd (قد 2022).


تعليقات:

  1. Arazragore

    في وجهي موقف مماثل. دعنا نناقش.

  2. Meldrick

    حق تماما! ومن المستحسن. أنا أدعمك.

  3. Donat

    شكرا ، ترك للقراءة.

  4. Akigar

    أنت ترتكب خطأ. يمكنني إثبات ذلك. اكتب لي في رئيس الوزراء ، سنناقش.

  5. Tobar

    يبدو جيدًا جدًا بالنسبة لي



اكتب رسالة