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배울 수 있는 가장 단순한 유기체는?

배울 수 있는 가장 단순한 유기체는?


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학습하는 것으로 관찰된 가장 단순한 유기체는 무엇입니까? 어떤 사건/자극에 반응하여 그 사건이 다시 일어나지 않더라도 이 변화가 지속되는 방식으로 행동을 영구적으로 변경합니까?


가장 단순한 것인지는 모르겠지만 신경계를 가진 가장 단순한 유기체는 광범위하게 연구되어 온 아마도 C. elegans일 것입니다. 이것은 분명히 배울 수 있습니다.

일부 기본 학습 능력은 아메바에서도 나타났습니다.


참조:

  • Ardiel, E. L., & Rankin, C. H. (2010). 우아한 마음: Caenorhabditis elegans의 학습과 기억. 학습 및 기억, 17(4), 191-201.

  • Saigusa, T., Tero, A., Nakagaki, T., & Kuramoto, Y. (2008). 아메배
    주기적 이벤트를 예상합니다. 물리적 검토 서신, 100(1), 018101.


고등학교 및 대학을 위한 100대 생물학 연구 주제

생물학 에세이를 쓰는 것은 그다지 어려운 일이 아닌 것처럼 들릴 수도 있습니다. 사실, 대부분의 학생들은 이 과목을 정말 좋아합니다. 문제는 생물학 주제에 대해 좋은 논문을 쓸 수 없다는 것이 아닙니다. 문제는 우수한 생물학 연구 주제를 찾는 데 있습니다. 이제 훌륭한 생물학 연구 논문 주제를 찾는 데 왜 그렇게 많은 시간을 투자하고 싶은지 궁금할 것입니다. 결국, 에세이에 쓰는 것이 주제보다 더 중요하지 않습니까? 잘못된! 우리는 교수들이 흥미롭고 독특한 주제를 매우 높이 평가한다는 것을 알려드리고자 합니다.

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킹덤 프로티스타

원생생물은 균류, 동물 또는 식물이 아닌 모든 진핵생물의 그룹입니다. 결과적으로 그것은 매우 다양한 유기체 그룹입니다. 이 왕국, Kingdom을 구성하는 진핵생물 원생 생물, 비교적 단순한 조직 외에 공통점이 많지 않습니다. Protists는 서로 매우 다르게 보일 수 있습니다. 일부는 작고 단세포입니다. 아메바, 일부는 다음과 같이 크고 다세포입니다. 해초. 그러나 다세포 원생생물은 고도로 전문화된 조직이나 기관을 가지고 있지 않습니다. 이 단순한 세포 수준의 조직은 원생생물을 균류, 동물 및 식물과 같은 다른 진핵생물과 구별합니다. 원생생물 종은 60,000~200,000종으로 추정되며 많은 종은 아직 확인되지 않았습니다. 원생생물은 액체 상태의 물을 포함하는 거의 모든 환경에서 삽니다. 와 같은 많은 원생주의자들은 조류, 광합성을 하고 생태계에서 중요한 1차 생산자입니다. 다른 원생생물은 다음과 같은 다양한 심각한 인간 질병에 책임이 있습니다. 말라리아 그리고 수면병.

원생생물이라는 용어는 1866년 Ernst Haeckel에 의해 처음 사용되었습니다. 원생생물은 전통적으로 식물, 동물 또는 곰팡이와의 유사성에 따라 여러 그룹 중 하나로 분류되었습니다.원생 동물문, 식물 같은 원형 (대부분 조류), 그리고 곰팡이 같은 점액 곰팡이 그리고 물 곰팡이. 주로 비과학적 특성에 기반한 이러한 전통적인 세분화는 다음을 기반으로 한 분류로 대체되었습니다. 계통발생학 (유기체 간의 진화적 관련성). 그러나 더 오래된 용어는 여전히 다양한 원생생물의 일반적인 특성을 설명하기 위해 비공식적인 이름으로 사용됩니다.

원생생물은 단세포 아메바에서 다세포 해초까지 다양합니다. 원생생물은 동물, 식물 또는 균류와 유사할 수 있습니다.


내용물

Tree of Life 프로젝트는 생명체 간의 관계에 대한 작업입니다. LUCA(마지막 보편적 공통 조상)를 식별하는 것이 주요 목표 중 하나입니다. LUCA는 약 38억 년 전(때때로 고고세 시대)에 살았던 것으로 추정됩니다. [1] [2]

보편적 공통 조상은 여러 조상을 가질 확률보다 최소 10 2860배 더 높습니다. [3] 하나의 공통 조상을 가지고 있지만 종 간에 일부 유전자 교환을 허용하는 모델이 있었습니다. 10 최고의 다중 조상 모델보다 확률이 3489배 높습니다. [삼]

아이디어는 Charles Darwin의 종의 기원에 대하여, "그러므로 아마도 이 땅에 살았던 모든 유기체는 하나의 원시 형태에서 유래했을 것입니다."


과학자들은 차세대 살아있는 로봇을 만듭니다

작년에 Tufts University와 University of Vermont(UVM)의 생물학자와 컴퓨터 과학자 팀은 개구리 세포에서 "Xenobots"라고 불리는 새롭고 작은 자가 치유 생물학적 기계를 만들었습니다. 다른 제노봇 떼 앞에서의 행동.

Xenobots 2.0을 준비하십시오.

같은 팀은 이제 단일 세포에서 몸을 자가 조립하고 근육 세포가 움직일 필요가 없으며 기록 가능한 기억 능력을 입증하는 생명체를 만들었습니다. 차세대 Xenobot은 또한 더 빠르게 움직이고 다른 환경을 탐색하며 첫 번째 버전보다 수명이 더 길며 여전히 그룹으로 함께 작업하고 손상되면 스스로 치유할 수 있습니다. 새로운 연구 결과가 오늘(20일) 에 발표되었습니다. 사이언스 로보틱스.

밀리미터 크기의 자동 장치가 수동으로 조직을 배치하고 움직임을 생성하기 위해 개구리 피부와 심장 세포의 외과적 성형을 통해 "하향식" 접근 방식으로 구성된 Xenobots 1.0과 비교하여 Xenobots의 다음 버전은 "하향식" 방식을 취합니다. 접근하다. Tufts의 생물학자들은 아프리카 개구리 Xenopus laevis(따라서 "Xenobots"라는 이름)의 배아에서 줄기 세포를 채취하여 자가 조립 및 회전 타원체로 자라도록 했으며, 며칠 후 세포 중 일부가 섬모를 생성하도록 분화되었습니다. 특정 방식으로 앞뒤로 움직이거나 회전하는 작은 머리카락 모양의 돌기. 자연스러운 리듬 수축으로 인해 원래의 제노봇이 이리저리 뛰어다닐 수 있도록 하는 수동으로 조각된 심장 세포를 사용하는 대신 섬모는 새로운 회전 타원체 로봇에게 표면을 가로질러 빠르게 이동할 수 있는 "다리"를 제공합니다. 개구리 또는 인간의 경우 섬모는 일반적으로 폐와 같은 점액 표면에서 발견되어 병원체 및 기타 이물질을 밀어내는 데 도움이 됩니다. Xenobots에서는 빠른 이동을 제공하도록 용도가 변경되었습니다.

마이클 레빈(Michael Levin) 저명 교수는 "우리는 완전히 정상적인 게놈을 가지고 있음에도 불구하고 기본(이 경우 개구리)과 완전히 다른 초보적인 새로운 '몸'을 만드는 세포 집단의 놀라운 가소성을 목격하고 있다"고 말했다. 생물학 박사이자 터프츠 대학의 알렌 디스커버리 센터 소장이자 연구 교신 저자입니다. "개구리 배아에서 세포는 협력하여 올챙이를 만듭니다. 이러한 맥락에서 제외하면 세포가 운동과 같은 새로운 기능을 위해 섬모와 같이 유전적으로 암호화된 하드웨어를 재사용할 수 있음을 알 수 있습니다. 세포가 자발적으로 이러한 기능에 대한 진화적 선택의 오랜 기간 없이 새로운 역할을 수행하고 새로운 신체 계획과 행동을 생성합니다."

"어떤 면에서 Xenobot은 기존 로봇과 매우 유사하게 구성됩니다. 우리는 인공 구성 요소가 아닌 세포와 조직을 사용하여 모양을 만들고 예측 가능한 동작을 만듭니다." 연구 기술자 Emma Lederer와 함께 이 연구를 공동 최초로 저술한 선임 과학자 Doug Blackiston이 말했습니다. "생물학적 측면에서 이 접근 방식은 발달 중에 세포가 서로 상호 작용할 때 세포가 통신하는 방법과 이러한 상호 작용을 더 잘 제어할 수 있는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다."

Tufts 과학자들이 물리적 유기체를 만드는 동안 UVM의 과학자들은 Xenobot의 다른 모양을 모델링한 컴퓨터 시뮬레이션을 실행하여 개별적으로 또는 그룹으로 다른 행동을 보일 수 있는지 확인하느라 바빴습니다. 컴퓨터 과학자와 로봇 공학 전문가인 Josh Bongard가 이끄는 팀은 UVM의 Vermont Advanced Computing Core에 있는 Deep Green 슈퍼컴퓨터 클러스터를 사용하여 진화 알고리즘을 사용하는 수십만 개의 임의 환경 조건에서 사용합니다. 이러한 시뮬레이션은 떼에서 가장 잘 협력하여 입자 필드에 큰 파편 더미를 모을 수 있는 Xenobot을 식별하는 데 사용되었습니다.

"우리는 작업을 알고 있지만 사람들에게 성공적인 디자인이 어떤 모습이어야 하는지는 전혀 분명하지 않습니다. 바로 여기에서 슈퍼컴퓨터가 들어와 작업을 수행하는 무리를 찾기 위해 가능한 모든 Xenobot 떼의 공간을 검색합니다. 최고입니다."라고 Bongard는 말합니다. "우리는 제노봇이 유용한 일을 하기를 원합니다. 지금 우리는 그들에게 간단한 작업을 제공하고 있지만 궁극적으로 우리는 예를 들어 바다의 미세 플라스틱이나 토양의 오염 물질을 청소할 수 있는 새로운 종류의 생활 도구를 목표로 하고 있습니다."

새로운 Xenobot은 작년 모델보다 쓰레기 수거와 같은 작업에서 훨씬 빠르고 더 나은 것으로 나타났습니다. 페트리 접시를 쓸고 더 큰 산화철 입자 더미를 모으기 위해 떼를 지어 함께 일합니다. 그들은 또한 넓고 평평한 표면을 덮거나 좁은 모세관을 통해 이동할 수 있습니다. 이러한 연구는 또한 인실리코 시뮬레이션이 미래에 보다 복잡한 행동을 위해 생물학적 봇의 추가 기능을 최적화할 수 있음을 시사합니다. Xenobot 업그레이드에 추가된 중요한 기능 중 하나는 정보를 기록하는 기능입니다.

이제 메모리와 함께

로봇 공학의 핵심 기능은 메모리를 기록하고 해당 정보를 사용하여 로봇의 동작과 행동을 수정하는 기능입니다. 이를 염두에 두고 Tufts 과학자들은 일반적으로 녹색으로 빛나는 EosFP라는 형광 리포터 단백질을 사용하여 1비트의 정보를 기록할 수 있는 읽기/쓰기 기능을 갖춘 Xenobot을 설계했습니다. 그러나 390nm 파장의 빛에 노출되면 단백질이 대신 빨간색 빛을 방출합니다.

개구리 배아의 세포에 EosFP 단백질을 코딩하는 전령 RNA를 주입한 후 줄기 세포를 절제하여 제노봇을 만들었습니다. 성숙한 Xenobots에는 이제 390nm 주변의 청색광에 대한 노출을 기록할 수 있는 내장형 형광 스위치가 있습니다.

연구원들은 10개의 Xenobot이 390nm 광선으로 한 지점을 비추는 표면 주위를 헤엄치게 하여 메모리 기능을 테스트했습니다. 2시간 후, 그들은 3개의 봇이 빨간불을 방출한다는 것을 발견했습니다. 나머지는 원래 녹색을 유지하여 봇의 "여행 경험"을 효과적으로 기록했습니다.

분자 기억의 원리 증명은 미래에 빛뿐만 아니라 방사성 오염, 화학 오염 물질, 약물 또는 질병 상태의 존재를 감지하고 기록하도록 확장될 수 있습니다. 메모리 기능의 추가 엔지니어링은 다중 자극(더 많은 정보 비트)의 기록을 가능하게 하거나 봇이 화합물을 방출하거나 자극의 감각에 따라 행동을 변경할 수 있게 합니다.

Bongard는 "봇에 더 많은 기능을 추가하면 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 더 복잡한 동작과 더 정교한 작업을 수행할 수 있는 기능으로 봇을 설계할 수 있습니다."라고 말했습니다. "우리는 잠재적으로 환경의 조건을 보고할 뿐만 아니라 환경의 조건을 수정하고 복구하도록 설계할 수 있습니다."

제노봇, 스스로를 치유하라

레빈은 "우리가 사용하고 있는 생물학적 물질은 언젠가 봇에서 구현하고 싶은 많은 기능을 갖고 있다. 세포는 센서, 운동용 모터, 통신 및 계산 네트워크, 정보를 저장하는 기록 장치처럼 작동할 수 있다"고 말했다. "제노봇과 생물학적 로봇의 미래 버전이 할 수 있는 한 가지는 금속 및 플라스틱 대응 로봇이 하기 어려운 일 중 하나는 세포가 성장하고 성숙함에 따라 자체 신체 계획을 구성한 다음 손상되면 스스로 복구하고 복원하는 것입니다. 치유는 자연스러운 것입니다. 살아있는 유기체의 특징이며 Xenobot 생물학에서 보존됩니다."

새로운 제노봇은 치유에 놀라울 정도로 능숙했으며 부상 후 5분 이내에 두께의 절반인 심각한 전체 길이 열상의 대부분을 닫을 것입니다. 부상당한 모든 봇은 궁극적으로 상처를 치유하고 모양을 복원하며 이전과 같이 작업을 계속할 수 있었습니다.

생물학적 로봇의 또 다른 장점은 신진대사라고 Levin은 덧붙입니다. 금속 및 플라스틱 로봇과 달리 생물학적 로봇의 세포는 화학 물질을 흡수 및 분해할 수 있으며 화학 물질과 단백질을 합성 및 배설하는 작은 공장처럼 작동합니다. 유용한 분자를 생산하기 위해 단세포 유기체를 재프로그래밍하는 데 주로 초점을 맞춘 합성 생물학의 전체 분야는 이제 이러한 다세포 생물에서 이용될 수 있습니다.

오리지널 제노봇과 마찬가지로 업그레이드된 봇은 초기 에너지 저장소에서 최대 10일 동안 생존하고 추가 에너지원 없이 작업을 실행할 수 있지만 영양소 "수프"에 보관하면 몇 달 동안 전속력으로 수행할 수도 있습니다.

과학자들이 실제로 추구하는 것

생물학적 봇에 대한 매력적인 설명과 그로부터 배울 수 있는 내용은 Michael Levin의 TED 강연에서 제공됩니다.

TED Talk에서 Levin 교수는 환경이나 잠재적으로 치료 응용 분야에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 작은 생물학적 로봇의 놀라운 잠재력을 설명할 뿐만 아니라 이 연구의 가장 가치 있는 이점이 무엇인지도 지적합니다. 봇은 개별 세포가 어떻게 모여서 의사 소통하고 더 큰 유기체를 만들기 위해 전문화되는지 이해하기 위해 자연에서 개구리나 인간을 만드는 것과 같습니다. 재생의학의 기반을 제공할 수 있는 새로운 모델 시스템입니다.

제노봇과 그 후계자들은 고대 단세포 유기체에서 다세포 유기체가 어떻게 생겨났는지, 그리고 생물학적 유기체에서 정보 처리, 의사 결정 및 인지의 기원에 대한 통찰력을 제공할 수도 있습니다.

이 기술의 엄청난 미래를 인식한 터프츠 대학교와 버몬트 대학교는 ICDO(컴퓨터 설계 유기체 연구소)를 설립하여 앞으로 공식적으로 출범할 예정입니다. 점점 더 정교한 기능을 가진 로봇.


로버트 로젠(이론생물학자)

로젠은 1934년 6월 27일 뉴욕의 브라운스빌(브루클린의 한 구역)에서 태어났습니다. 그는 생물학, 수학, 물리학, 철학, 특히 역사, 특히 과학사를 공부했습니다. 1959년에 그는 시카고 대학의 Nicolas Rashevsky 교수의 지도 아래 더 넓은 수학 생물학 분야의 전문화인 관계 생물학 박사 학위를 취득했습니다. 그는 1964년까지 시카고 대학교에 머물렀다. [2] 나중에 센터에서 공동 임명을 유지하면서 전임 부교수로 버팔로의 버팔로 대학교(현재는 뉴욕 주립 대학교(SUNY)의 일부)로 이사했습니다. 이론 생물학.

1970년 캘리포니아 산타바바라에 있는 로버트 허친스의 민주 제도 연구 센터에서 방문 연구원으로 1년 동안 안식년을 보낸 것은 훗날 그가 예측 시스템 이론(Anticipatory Systems Theory)이라고 부른 개념과 발전으로 이어졌습니다. 관계형 복잡성에 대한 더 큰 이론적 작업. 1975년에 그는 버팔로에서 SUNY를 떠나 노바스코샤주 핼리팩스에 있는 댈하우지 대학교에서 생리학 및 생물 물리학과의 킬람 연구 교수로 임명되어 1994년 조기 퇴직할 때까지 그곳에서 일했습니다. [3] 그는 유족으로는 아내, 딸 Judith Rosen, 그리고 두 아들이 있습니다.

그는 1980-81년에 현재 국제 시스템 과학 학회(ISSS)로 알려진 일반 시스템 연구 학회 회장을 역임했습니다.

Rosen의 연구는 생물학의 가장 기본적인 측면, 특히 "생명이란 무엇인가?"라는 질문에 관한 것이었습니다. 그리고 "왜 살아있는 유기체가 살아있는가?". 그의 작업에서 몇 가지 주요 주제는 다음과 같습니다.

  • 자율 생물의 범주 이론 모델을 기반으로 복잡성에 대한 특정 정의 개발
  • 관계 생물학 및 양자 유전학의 관점에서 복합 시스템 생물학 개발
  • "예측 시스템"으로서 살아있는 유기체에 대한 엄격한 이론적 토대 개발

Rosen은 메커니즘의 세계를 설명하는 데 적합한 데카르트 및 뉴턴 형식주의에 기반을 둔 현대 물리학 모델이 ​​생물학적 시스템의 거동을 설명하거나 설명하는 데 부적절하다고 믿었습니다. Rosen은 근본적인 질문 "삶이 란 무엇인가?" 환원주의적 과학적 토대 내에서 적절하게 언급될 수 없습니다. 환원주의적 과학적 방법과 관행으로 유기체에 접근하면 부분을 연구하기 위해 생명체 시스템의 기능적 조직이 희생됩니다. Rosen에 따르면 전체는 생물학적으로 일단 회복될 수 없습니다. Rosen은 생물학적 조직을 연구하기 위한 건전한 이론적 토대를 제안함으로써 생물학이 이미 알려진 물리학의 단순한 부분 집합이 아니라 물리학과 일반 과학에 대한 심오한 교훈을 제공할 수 있다고 주장했습니다. [4]

Rosen의 작업은 정교한 수학과 살아있는 시스템 및 과학의 본질에 대한 잠재적으로 급진적인 새로운 관점을 결합합니다. 그는 "생물학의 뉴턴"으로 불렸다. [5] 집합 이론을 바탕으로 그의 작업은 논란의 여지가 있는 것으로 간주되어 그가 사용한 수학적 방법 중 일부가 적절한 증거가 부족할 수 있다는 우려를 불러일으켰습니다. 로젠의 유작 삶 자체에 대한 에세이 (2000) 뿐만 아니라 Rosen의 학생인 Aloisius Louie의 최근 논문 [6] [7]은 Rosen 작업의 수학적 내용을 명확하게 하고 설명했습니다.

관계 생물학

Rosen의 연구는 분자생물학자들이 과학에 대한 현재 환원주의적 접근에 추가하여 개발해야 할 방법론을 제안했습니다. 그는 이 방법론을 관계생물학. 관계형 이 주제에 대한 Rosen의 첫 보고서 이전에 생물학에서 집합-이론적 관계의 중요성에 대한 여러 논문을 발표한 그의 멘토 Nicolas Rashevsky에게 정확히 귀속되는 용어입니다. 생물학에 대한 Rosen의 관계적 접근은 Nicolas Rashevsky의 N-생물학적 및 사회적 "유기체"의 표현으로서 그가 20년에 걸쳐 발전시킨 유기체적 집합 내의, 그리고 그 사이의 관계.

Rosen의 관계 생물학은 유기체와 실제로 모든 시스템이 조직 이것은 시스템 생물학에서 점점 더 많이 사용되기는 하지만 분자 생물학에서와 같이 환원주의의 언어의 일부가 아닙니다. 그것은 순전히 구조적 또는 물질적 측면 이상과 관련이 있습니다. 예를 들어, 조직에는 물질적 부분 간의 모든 관계, 물질적 부분의 상호 작용 효과 간의 관계, 시간 및 환경과의 관계가 포함됩니다. 많은 사람들이 복잡한 시스템[9]의 이 측면을 다음과 같이 요약합니다. 전체는 부분의 합보다 크다. 부품 간의 관계 및 상호 작용 효과 간의 관계는 어떤 의미에서 추가적인 '관계형' 부품으로 간주되어야 합니다.

Rosen은 조직은 겉보기에 살아있는 시스템을 구성하는 물질적 입자로부터 독립해야 한다고 말했습니다. 그가 말했듯이 :

인체는 대략 8주에 한 번씩 신진대사, 복제, 수리를 통해 구성 물질을 완전히 변화시킵니다. 그러나 당신은 여전히 ​​당신입니다. 당신의 모든 기억과 성격을 가지고 있습니다. 과학이 입자를 쫓는다고 주장한다면, 그들은 유기체를 통해 입자를 추적하고 유기체를 완전히 그리워할 것입니다.

Rosen의 추상적 관계 생물학 접근 방식은 살아있는 유기체와 모든 복잡한 시스템의 정의에 초점을 맞추고 있습니다. 조직 유기체의 복잡한 생체 역학을 지배하는 대사, 복제 및 복구 구성 요소 간의 다중 관계로 인해 상호 작용하는 구성 요소로 환원될 수 없는 개방형 시스템으로서.

그는 이 선택을 가장 일반적이고 덜 제한적인 것으로 생각하면서 집합의 개별 "효율적인" 토폴로지만 부여된 작은 범주의 집합에서 대사-수리 시스템을 표현하기 위해 '가장 단순한' 그래프와 범주를 의도적으로 선택했습니다. 그러나 ( M , R ) R)> 시스템의 효율적인 함의는 "효율적인 원인에 가깝다", [10] 또는 간단한 용어로 촉매(대사의 "효율적인 원인" , 일반적으로 효소로 식별됨)은 그 자체가 신진대사의 산물이며, 따라서 엄격한 수학적 의미에서 순차적 기계 또는 자동 장치 범주의 하위 범주로 간주되지 않을 수 있습니다. 정교한 기계 또는 메커니즘. 로젠은 "나는 그러한 문제에 대한 유일한 해결책이 [주체-객체 경계와 객관성을 구성하는 것] 인과관계의 닫힌 고리가 '객관적', 즉 과학적 조사의 정당한 대상이라는 인식에 있습니다. 이는 모든 기계 또는 메커니즘에서 명시적으로 금지되어 있습니다." [11] "효율적인 폐쇄"에 대한 로젠의 증명은 기계학에서 이러한 명백한 역설을 제시하는 것이었습니다. 즉, 한편으로는 유기체가 그러한 인과적 폐쇄에 의해 정의되고 다른 한편으로는 메커니즘이 이를 금지하므로 우리는 자연에 대한 우리의 이해를 수정해야 합니다. 1970년대 초반부터 환원주의적 접근이 실패하고 인기를 잃게 된 사회학과 심리학에서는 일부 사람들이 더 이상 주장하지 않지만 대부분의 일반 생물학과 대부분의 과학에서 기계론적 견해가 오늘날에도 우세합니다. 살아있는 시스템과 복잡한 시스템에 대한 "기계적 은유"의 다양한 측면을 유지하기 위해 고군분투하는 대부분의 다른 분야에서도 마찬가지입니다.

복잡성과 복잡한 과학적 모델

단순 과학적 모델과 복잡한 과학적 모델 사이의 구분을 명확히 하는 것은 나중에 Rosen이 발표한 보고서의 주요 목표가 되었습니다. Rosen은 모델링이 과학과 사고의 핵심이라고 주장했습니다. 그의 책 예측 시스템 [12] 그가 말한 것을 자세히 설명합니다. 모델링 관계. 그는 실제 모델링 관계와 시뮬레이션 사이의 깊은 차이를 보여주었습니다. 후자는 그러한 모델링 관계에 기반하지 않았습니다.

그러나 그는 복잡한 시스템을 연구할 때 "문제는 버리고 조직을 연구할 수 있다" 일반적으로 전체 시스템 클래스를 정의하는 데 필수적인 것들을 배우기 위해. 그러나 이것은 로버트 로젠(Robert Rosen)의 이론의 필요성에 대한 명령을 완전히 동화시키지 않은 그의 이전 제자들에 의해 너무 문자 그대로 받아들여졌습니다. 동적 실현 모델링 루프를 닫기 위해 특정 분자 형태의 추상 구성 요소 [ 설명 필요 ] 가장 단순한 기능 유기체(예: 단세포 조류 또는 미생물). [13] 그는 살아있는 유기체가 매우 광범위한 물질 "성분", 다른 구조, 다른 서식지, 다른 생활 방식 및 재생산, 그러나 우리는 어떻게든 그것들을 모두 다음과 같이 인식할 수 있습니다. 생활, 또는 기능적 유기체, 그러나 활력주의자.

그의 접근 방식은 Rashevsky의 최신 유기체 집합 이론과 마찬가지로 [14] [15] 분자 구조보다 생물학적 조직을 강조하여 우회하려는 시도입니다. 구조-기능 관계 생리학자를 포함한 모든 실험 생물학자들에게 중요합니다. 대조적으로, 주어진 유기체 또는 유기체 유형의 특정 물질적 세부 사항에 대한 연구는 해당 유형의 유기체가 "그것을 수행"하는 방법에 대해서만 알려줄 것입니다. 그러한 연구는 모든 기능적 유기체, 즉 "생명"에 공통적인 것에 접근하지 않습니다. 따라서 이론적 생물학에 대한 관계적 접근은 우리가 배우려고 하는 본질적인 특성을 보존하는 방식으로 유기체를 연구할 수 있게 해 줍니다. 기능의 유기체.

Robert Rosen의 접근 방식은 개념적으로 현재 기능 생물학 및 복합 시스템 생물학으로 알려진 것에 속합니다. 그래도 매우 추상적이고 수학적 형태로.

양자 생화학 및 양자 유전학

로젠은 또한 생화학과 유전학에 대한 주류 해석의 많은 측면이 무엇이라고 믿었는지에 대해 의문을 제기했습니다. 그는 생물학적 시스템의 기능적 측면이 물질적 초점을 통해 조사될 수 있다는 생각에 반대합니다. 한 가지 예: Rosen은 생물학적으로 활성인 단백질의 기능적 능력이 유전적으로 암호화된 아미노산 서열을 사용하여 순수하게 조사될 수 있다고 주장합니다. 이것은 단백질이 시스템에서 기능적으로 활성화되기 전에 특징적인 3차원 모양을 얻기 위해 접히는 과정을 거쳐야 하기 때문이라고 그는 말했다. 그러나 아미노산 서열만이 유전적으로 코딩되어 있다. 단백질이 접히는 메커니즘은 완전히 알려져 있지 않습니다. 그는 이와 같은 예에 기초하여 표현형이 항상 유전형에 직접적으로 기인할 수는 없으며 생물학적으로 활성인 단백질의 화학적 활성 측면은 그것이 구성되는 아미노산의 서열 이상에 의존한다고 결론지었습니다. 그는 직장에서 다른 중요한 요소를 지정하거나 고정하려고 시도하지 않았습니다.

Rosen의 수학적 논증에 대한 몇 가지 질문은 Christopher Landauer와 Kirstie L. Bellman[16]이 작성한 논문에서 제기되었으며 Rosen이 사용하는 일부 수학적 공식은 논리적인 관점에서 문제가 있다고 주장했습니다. 그러나 이러한 문제는 오래 전에 Bertrand Russell과 Alfred North Whitehead에 의해 제기된 유명한 프린키피아 수학 집합 이론의 이율배반과 관련하여. 이전 논문에서 Rosen의 수학적 공식은 집합 이론을 기반으로 하고 집합의 범주에 따라 이러한 문제는 자연스럽게 다시 나타납니다. 그러나 이러한 문제는 이제 Robert Rosen의 최근 저서에서 해결되었습니다. 삶 자체에 대한 에세이, 사후 2000년에 출판되었다. 또한, 의 수학적 공식화의 이러한 기본적인 문제는 ( M , R ) <디스플레이 스타일 (M<,>R)> --시스템은 이미 1973년에 범주 이론에서 요네다 보조정리를 활용하고 (수학적) 구조를 가진 범주에서 관련 기능 구성을 활용하여 다른 저자에 의해 해결되었습니다. [17] [18] 이러한 일반 범주 이론 확장 ( M , R ) <디스플레이 스타일 (M<,>R)> - 집합 이론의 역설을 피하는 시스템은 William Lawvere의 범주적 접근 방식과 고차원 대수학으로의 확장에 기반합니다. 의 수학적, 논리적 확장 대사 복제 시스템 일반화하다 ( M , R ) <디스플레이 스타일 (M<,>R)> -시스템, 또는 G-MR, 또한 1967-1980년대에 Robert Rosen과 후자의 저자 사이에 교환된 일련의 인정된 편지와 1972년까지 Nicolas Rashevsky와 교환된 편지가 관련되어 있습니다.

Rosen의 아이디어는 이론 생물학에서 점점 더 수용되고 있으며 현재 몇 가지 논의가 있습니다. [19] [20] [21] [22]

에르빈 슈뢰딩거(Erwin Schrödinger)는 1945년 그의 유명한 책에서 양자 유전학 문제를 논의했습니다. 삶이 란 무엇인가? 이것은 Rosen에 의해 비판적으로 논의되었습니다. 삶 그 자체 그리고 그의 후속 책에서 삶 자체에 대한 에세이. [23]

Rosen은 여러 책과 많은 기사를 썼습니다. 그가 출판한 책을 선별하면 다음과 같다.


생명이 시작된 방법: 새로운 연구는 단순한 접근 방식을 제안합니다

약 40억 년 전 지구 어딘가에서 일련의 분자 반응이 스위치를 뒤집어 생명이 되었습니다. 과학자들은 생물을 특징짓는 과정을 단순화하여 이 생기 있는 사건을 상상하려고 노력합니다.

새로운 연구는 단순화가 더 필요하다고 제안합니다.

현재 알려진 모든 유기체는 복제를 위해 DNA에 의존하고 세포 기계를 작동하기 위해 단백질에 의존하지만 수천 개의 원자로 구성된 복잡한 조직인 이러한 큰 분자는 최초의 유기체가 사용하기 위해 주변에 없었을 가능성이 큽니다.

"생명은 자연이 제공한 작은 분자에서 시작될 수 있었습니다."라고 New York 대학의 화학자인 Robert Shapiro는 말합니다.

Shapiro와 다른 사람들은 최초의 생명체는 우리가 지금 알고 있는 생물학을 정의하는 복잡한 분자가 필요 없이 성장, 재생산, 심지어 진화한 독립적인 화학 실험이었다고 주장합니다.

원시 수프

흔히 말하는 생명의 기원 이야기는 복잡한 생물학적 화합물이 초기 지구 표면의 유기물에서 우연히 조합되었다는 것입니다. 이 프리바이오틱 합성은 이러한 생체 분자 중 하나가 자신을 복제할 수 있게 하는 것으로 절정에 달했습니다.

원시 수프에서 나온 생명에 대한 이 아이디어에 대한 첫 번째 지지는 Stanley Miller와 Harold Urey의 유명한 1953년 실험에서 나왔습니다. 메탄, 암모니아, 물.

아미노산이 원료 성분에서 함께 나올 수 있다면 충분한 시간이 주어지면 더 크고 복잡한 분자가 형성될 수 있을 것입니다. 생물학자들은 이 집합이 조수 웅덩이, 수중 화산 분출구 근처, 점토 퇴적물 표면 또는 심지어 우주 공간에서 발생하는 다양한 시나리오를 고안했습니다.

그러나 최초의 복잡한 분자는 단백질이었습니까, DNA였습니까? 아니면 다른 것이었습니까? 생물학자들은 단백질이 DNA를 복제하는 데 필요하지만 DNA가 단백질 생성을 지시하는 데 필요하다는 점에서 닭과 달걀의 문제에 직면해 있습니다.

따라서 많은 연구자들은 DNA의 사촌인 RNA가 생명체의 기반이 된 최초의 복잡한 분자였을 것이라고 생각합니다. RNA는 DNA와 같은 유전 정보를 전달하지만 단백질처럼 화학 반응을 지시할 수도 있습니다.

신진대사 우선

그러나 Shapiro는 소위 "RNA 세계"가 여전히 생명의 기원에 너무 복잡하다고 생각합니다. RNA와 같은 정보 전달 분자는 분자 "비트"의 서열입니다. 원시 수프는 유용할 만큼 충분히 길어지기 전에 이러한 시퀀스를 종료하는 것으로 가득 차 있을 것이라고 Shapiro는 말합니다.

Shapiro는 "초기에는 그 당시 화학자들이 당신을 대신해 복제하지 않았다면 스스로 복제할 수 있는 유전 물질을 가질 수 없었습니다."라고 말했습니다. 라이브사이언스.

복잡한 분자 대신에 생명은 닫힌 반응 주기를 통해 상호 작용하는 작은 분자로 시작되었다고 Shapiro는 6월호에서 주장합니다. 생물학의 분기별 검토. 이러한 반응은 계속 성장하는 반응 네트워크를 생성하여 주기에 피드백되는 화합물을 생성합니다.

상호 관련된 모든 화학 물질은 단순한 막 또는 물리학자인 Freeman Dyson이 "쓰레기 봉투"라고 부르는 막에 포함될 수 있습니다. 이들은 세포가 하는 것처럼 분열할 수 있으며, 각각의 새로운 백에는 화학 물질을 운반하여 원래 주기를 다시 시작하거나 복제할 수 있습니다. 이러한 방식으로 "유전적" 정보가 전달될 수 있습니다.

더욱이 시스템은 작은 분자보다 반응을 더 잘 수행할 수 있는 더 복잡한 분자를 생성함으로써 진화할 수 있습니다. "시스템은 약간 더 큰 분자를 만드는 법을 배울 것"이라고 Shapiro는 말합니다.

작은 분자에 기초한 생명의 기원은 때때로 "대사 우선"("유전자 우선" RNA 세계와 대조하기 위해)이라고 합니다. To answer critics who say that small-molecule chemistry is not organized enough to produce life, Shapiro introduces the concept of an energetically favorable "driver reaction" that would act as a constant engine to run the various cycles.

Driving the first step in evolution

A possible candidate for Shapiro's driver reaction might have been recently discovered in an undersea microbe, Methanosarcina acetivorans, which eats carbon monoxide and expels methane and acetate (related to vinegar).

Biologist James Ferry and geochemist Christopher House from Penn State University found that this primitive organism can get energy from a reaction between acetate and the mineral iron sulfide. Compared to other energy-harnessing processes that require dozens of proteins, this acetate-based reaction runs with the help of just two very simple proteins.

The researchers propose in this month's issue of 분자생물학과 진화 that this stripped-down geochemical cycle was what the first organisms used to power their growth. "This cycle is where all evolution emanated from," Ferry says. "It is the father of all life."

Shapiro is skeptical: Something had to form the two proteins. But he thinks this discovery might point in the right direction. "We have to let nature instruct us," he says.


This is the place to learn about cells with a nucleus and all sorts of organelles. 진핵생물 are what you think of when you think of a classic "cell." There are cells without organized nuclei or organelles that are called prokaryotes, but not on this page.

The possibilities are endless. Eukaryotes are cells that can do anything. They are the cells that have helped organisms advance to new levels of specialization beyond imagination. You wouldn't be here if eukaryotic cells did not exist. What makes a eukaryotic cell? Let's watch.

(1) Eukaryotic cells have an organized nucleus핵 봉투. They have a "brain" for the cell. They have a discreet area where they keep their DNA. It is also said that they have a "true nucleus." Can we say it any other way?

(2) Eukaryotic cells usually have 소기관. They might have mitochondria, maybe a 엽록체, or some endoplasmic reticulum. They have parts that work to make the cell a self-sufficient organism.

(3) Although limited in size by the physics of diffusion, eukaryotic cells can get very large. There are even some extreme examples called plasmodial slime molds that can be a meter wide. The cell is multinucleated (many nuclei) and it gets huge. Generally, eukaryotic cells are a couple hundred times the size of a prokaryotic cell.

(4) Eukaryotic cells have extra stuff going on and extra parts attached. Since they have organelles and organized DNA they are able to create parts. One example is the 편모 (a tail-like structure to help it move). They could also create cilia (little hairs that help scoot the cell through the water). In the invertebrate section, we talk about nematocysts that are cells with little harpoons for catching prey. The list is endless.


Effective Use of Lesson Plans

Lesson plans can be a helpful guide for delivering engaging and thought-provoking lessons that help students understand the material and take an interest in the subject matter. A well thought out lesson plan also has the ability to serve as a reference to make sure a lecture stays on track and within a preset time limit.

Using a lesson plan template effectively can be a bit more of a challenge since it is likely that you’ll be working with formatting done by another person who may think differently about how to put together an engaging lesson for students.

However, there are many benefits to using a lesson plan template, including:

There’s no shame in managing your own time by using a lesson template, and frequently it can help you assess how reliable or efficient different templates can be in a real-world scenario. Lesson plans also can limit the amount of multi-tasking that you’ll be doing while trying to teach students which can simplify and space out learning opportunities.

Clear lesson plans also include enough time for questions, reflection, and opportunities to encourage in-depth student thinking to enhance learning. Assignments can then be coordinated to be purposeful instead of becoming just busy work that doesn't reinforce the essentials discussed in class.


The simplest organism that can learn? - 생물학

I'd like to introduce you to an organism: a slime mold, Physarum polycephalum. It's a mold with an identity crisis, because it's not a mold, so let's get that straight to start with. It is one of 700 known slime molds belonging to the kingdom of the amoeba. It is a single-celled organism, a cell, that joins together with other cells to form a mass super-cell to maximize its resources. So within a slime mold you might find thousands or millions of nuclei, all sharing a cell wall, all operating as one entity. In its natural habitat, you might find the slime mold foraging in woodlands, eating rotting vegetation, but you might equally find it in research laboratories, classrooms, and even artists' studios.

I first came across the slime mold about five years ago. A microbiologist friend of mine gave me a petri dish with a little yellow blob in it and told me to go home and play with it. The only instructions I was given, that it likes it dark and damp and its favorite food is porridge oats. I'm an artist who's worked for many years with biology, with scientific processes, so living material is not uncommon for me. I've worked with plants, bacteria, cuttlefish, fruit flies. So I was keen to get my new collaborator home to see what it could do. So I took it home and I watched. I fed it a varied diet. I observed as it networked. It formed a connection between food sources. I watched it leave a trail behind it, indicating where it had been. And I noticed that when it was fed up with one petri dish, it would escape and find a better home.

I captured my observations through time-lapse photography. Slime mold grows at about one centimeter an hour, so it's not really ideal for live viewing unless there's some form of really extreme meditation, but through the time lapse, I could observe some really interesting behaviors. For instance, having fed on a nice pile of oats, the slime mold goes off to explore new territories in different directions simultaneously. When it meets itself, it knows it's already there, it recognizes it's there, and instead retreats back and grows in other directions. I was quite impressed by this feat, at how what was essentially just a bag of cellular slime could somehow map its territory, know itself, and move with seeming intention.

I found countless scientific studies, research papers, journal articles, all citing incredible work with this one organism, and I'm going to share a few of those with you. For example, a team in Hokkaido University in Japan filled a maze with slime mold. It joined together and formed a mass cell. They introduced food at two points, oats of course, and it formed a connection between the food. It retracted from empty areas and dead ends. There are four possible routes through this maze, yet time and time again, the slime mold established the shortest and the most efficient route. Quite clever. The conclusion from their experiment was that the slime mold had a primitive form of intelligence. Another study exposed cold air at regular intervals to the slime mold. It didn't like it. It doesn't like it cold. It doesn't like it dry. They did this at repeat intervals, and each time, the slime mold slowed down its growth in response. However, at the next interval, the researchers didn't put the cold air on, yet the slime mold slowed down in anticipation of it happening. It somehow knew that it was about the time for the cold air that it didn't like. The conclusion from their experiment was that the slime mold was able to learn. A third experiment: the slime mold was invited to explore a territory covered in oats. It fans out in a branching pattern. As it goes, each food node it finds, it forms a network, a connection to, and keeps foraging. After 26 hours, it established quite a firm network between the different oats. Now there's nothing remarkable in this until you learn that the center oat that it started from represents the city of Tokyo, and the surrounding oats are suburban railway stations. The slime mold had replicated the Tokyo transport network — (Laughter) — a complex system developed over time by community dwellings, civil engineering, urban planning. What had taken us well over 100 years took the slime mold just over a day. The conclusion from their experiment was that the slime mold can form efficient networks and solve the traveling salesman problem.

It is a biological computer. As such, it has been mathematically modeled, algorithmically analyzed. It's been sonified, replicated, simulated. World over, teams of researchers are decoding its biological principles to understand its computational rules and applying that learning to the fields of electronics, programming and robotics.

So the question is, how does this thing work? It doesn't have a central nervous system. It doesn't have a brain, yet it can perform behaviors that we associate with brain function. It can learn, it can remember, it can solve problems, it can make decisions. So where does that intelligence lie? So this is a microscopy, a video I shot, and it's about 100 times magnification, sped up about 20 times, and inside the slime mold, there is a rhythmic pulsing flow, a vein-like structure carrying cellular material, nutrients and chemical information through the cell, streaming first in one direction and then back in another. And it is this continuous, synchronous oscillation within the cell that allows it to form quite a complex understanding of its environment, but without any large-scale control center. This is where its intelligence lies.

So it's not just academic researchers in universities that are interested in this organism. A few years ago, I set up SliMoCo, the Slime Mould Collective. It's an online, open, democratic network for slime mold researchers and enthusiasts to share knowledge and experimentation across disciplinary divides and across academic divides. The Slime Mould Collective membership is self-selecting. People have found the collective as the slime mold finds the oats. And it comprises of scientists and computer scientists and researchers but also artists like me, architects, designers, writers, activists, you name it. It's a very interesting, eclectic membership. Just a few examples: an artist who paints with fluorescent Physarum a collaborative team who are combining biological and electronic design with 3D printing technologies in a workshop another artist who is using the slime mold as a way of engaging a community to map their area. Here, the slime mold is being used directly as a biological tool, but metaphorically as a symbol for ways of talking about social cohesion, communication and cooperation. Other public engagement activities, I run lots of slime mold workshops, a creative way of engaging with the organism. So people are invited to come and learn about what amazing things it can do, and they design their own petri dish experiment, an environment for the slime mold to navigate so they can test its properties. Everybody takes home a new pet and is invited to post their results on the Slime Mould Collective. And the collective has enabled me to form collaborations with a whole array of interesting people. I've been working with filmmakers on a feature-length slime mold documentary, and I stress feature-length, which is in the final stages of edit and will be hitting your cinema screens very soon. (Laughter)

It's also enabled me to conduct what I think is the world's first human slime mold experiment. This is part of an exhibition in Rotterdam last year. We invited people to become slime mold for half an hour. So we essentially tied people together so they were a giant cell, and invited them to follow slime mold rules. You have to communicate through oscillations, no speaking. You have to operate as one entity, one mass cell, no egos, and the motivation for moving and then exploring the environment is in search of food. So a chaotic shuffle ensued as this bunch of strangers tied together with yellow ropes wearing "Being Slime Mold" t-shirts wandered through the museum park. When they met trees, they had to reshape their connections and reform as a mass cell through not speaking. This is a ludicrous experiment in many, many ways. This isn't hypothesis-driven. We're not trying to prove, demonstrate anything. But what it did provide us was a way of engaging a broad section of the public with ideas of intelligence, agency, autonomy, and provide a playful platform for discussions about the things that ensued. One of the most exciting things about this experiment was the conversation that happened afterwards. An entirely spontaneous symposium happened in the park. People talked about the human psychology, of how difficult it was to let go of their individual personalities and egos. Other people talked about bacterial communication. Each person brought in their own individual interpretation, and our conclusion from this experiment was that the people of Rotterdam were highly cooperative, especially when given beer. We didn't just give them oats. We gave them beer as well.

But they weren't as efficient as the slime mold, and the slime mold, for me, is a fascinating subject matter. It's biologically fascinating, it's computationally interesting, but it's also a symbol, a way of engaging with ideas of community, collective behavior, cooperation. A lot of my work draws on the scientific research, so this pays homage to the maze experiment but in a different way. And the slime mold is also my working material. It's a coproducer of photographs, prints, animations, participatory events. Whilst the slime mold doesn't choose to work with me, exactly, it is a collaboration of sorts. I can predict certain behaviors by understanding how it operates, but I can't control it. The slime mold has the final say in the creative process. And after all, it has its own internal aesthetics. These branching patterns that we see we see across all forms, scales of nature, from river deltas to lightning strikes, from our own blood vessels to neural networks. There's clearly significant rules at play in this simple yet complex organism, and no matter what our disciplinary perspective or our mode of inquiry, there's a great deal that we can learn from observing and engaging with this beautiful, brainless blob.


비디오 보기: Хит орамал. Вязание крючком. Вязание шальknitting shawl so easy #вязание#вязаниекрючком# (칠월 2022).


코멘트:

  1. Douktilar

    이 게시물을 인용문에 가져 가려는 욕구가있어서 매우 기쁩니다!

  2. Abel

    나는 당신이 틀렸다고 믿습니다. 확실해. 논의할 것을 제안합니다. PM에 이메일을 보내주시면 상담해 드리겠습니다.

  3. Dutaur

    나는 너무 오래 기다렸다가 지금 - =)

  4. Keilah

    옳은 말은 ... 슈퍼, 좋은 생각

  5. Adolf

    당신은 매우 재능있는 사람입니다



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