Informacija

Gerai suprantamo/modeliuojamo biologinio mechanizmo pavyzdys


Aš dirbu modeliuodamas psichikos sutrikimus, kur daugialypiai laiko eilučių duomenys, kurie, mano manymu, yra būtini norint atlikti bet kokį įdomų modeliavimą, pastaruoju metu yra plačiai prieinami tik dėl to, kad apklausos yra prieinamos mobiliaisiais įrenginiais.

Norėdami patekti į dinaminių sistemų modeliavimo literatūrą, norėčiau pažvelgti į biologinį mechanizmą, kuris yra gerai sumodeliuotas, o tai reiškia, kad klaida/netinkamumas daugeliui programų yra nereikšmingas. Iš esmės ieškau (istorinio) pavyzdžio, kuriame galėčiau sekti veiksmus, kurių buvo imtasi, kad nuo stebimų (gal eksperimentinių) duomenų būtų pasiektas geras modelis, tikėdamasis, kad galėsiu išmokti pamokų savo darbui. Idealiu atveju tai būtų pavyzdys, turintis apie 5

Bet kokios užuominos ir pasiūlymai yra labai dėkingi ir atsiprašau, jei tai per menkas klausimas.


Norėčiau atkreipti dėmesį į tai, kad darant prielaidą (kaip pažymėjo kitas komentatorius), jus domina analitinis, o ne statistinis modeliavimas (o man tai atrodo mažai tikėtina, atsižvelgiant į jūsų sritį), dauguma matematinių modelių yra išvestas iš pirmųjų principų (dažnai iš fizikos) ar kitų prielaidų. Tai rodo (man), kad žiūrėti į visiškai nesusijusių sistemų modelius nėra taip naudinga; Visa tokių modelių idėja yra formalizuoti savo domeno žinias!

Bet vis tiek pateiksiu keletą pavyzdžių.

Pavyzdžiui, apsvarstykite biofizinius neuronų modelius arba nenutrūkstamus mechaninius širdies audinio modelius, kurie abu turi turtingą matematinių modelių istoriją, sukurtą per dešimtmečius, remiantis teoriniais ir empiriniais sumetimais (nors daugiausia iš fizikos). Galbūt šiek tiek labiau susiję (ar bent jau empiriškai pagrįsti) yra sistemos biologijos pasiekimai, kurie paprastai kyla iš kai kurių pagrindinių cheminės kinetikos dėsnių, tačiau montuojant naudojami didžiuliai (daugiakryptių, laiko) duomenų kiekiai (dažnai netiesiniai stochastiniai) diferencialinių lygčių sistemos. Skaičiavimo baltymų struktūros prognozavimo metodai savo modeliuose dažniausiai naudoja ad hoc taisykles (dėl skaičiavimo laiko sąnaudų) ir fizika. Evoliucinė biologija ir populiacijos dinamika taip pat turi nuostabių modelių (žr. Aukščiau esančio komentatoriaus knygą).

Mano nuomone, atsižvelgiant į tai, kad jūsų klausime nėra daug detalių, jūs mieliau renkatės statistinius, t. Y. Tikimybinius grafinius ar stochastinius procesus.

Tarkime, kad laikui bėgant turite daugybę kintamųjų (pvz., Asmens veiksmų ar būsenos), bet norite įvertinti nepastebimą kiekį (pvz., Sakyti, kiek jie yra beprotiški [ne mano sritis, atsiprašau]). Vienas paprastas tikimybinis modelis yra paslėptas Markovo modelis. Jame yra daug taikymo pavyzdžių sekos biologijoje. Tai taip pat leidžia jums tam tikru būdu išsiaiškinti, kurie kintamieji yra svarbūs, ir pakoreguosime tam tikrus parametrus (pvz., Tvarka, kuri čia apibūdina, kiek asmens būsena $ t $ veikia jo būseną $ t+ Delta t $). Kalbant apie nuspėjamąją modeliavimo galią, naujausios technologijos yra gilių mokymosi laiko eilučių modeliuose.

Bet kokiu atveju, atidžiau apsvarstyčiau, koks yra jūsų tikslas. Jei tikrai turite tvirtą idėją apie analitinį modelį (motyvuotą tam tikra jums žinoma teorija), tuomet būtinai jį įforminkite. Tačiau, jei norite, kad patys duomenys jums pasiūlytų modelį, naudokite statistinį metodą.

Pastaba: atsiprašau, jei šis atsakymas buvo per menkas, nesu tikras, ką padarėte ir nežinojau.


Svarbus tiek dirbtinio gyvenimo, tiek biologijos tikslas yra atskleisti bendriausius gyvenimo principus, kurie gali katalizuoti tiek mūsų supratimą apie gyvenimą, tiek inžinerines gyvenimo mašinas. Nors daug tokių bendrųjų principų iškėlė hipotezę, galutinai testavimas jiems sunku, nes gyvenimas Žemėje yra tik pavienis pavyzdys, iš kurio galima daryti išvadą. Siekiant apeiti šį apribojimą, šiame straipsnyje įforminamas metodas, vadinamas radikalus pakartotinis įgyvendinimas. Idėja yra ištirti abstrakčią biologinę hipotezę, tyčia iš naujo įgyvendinant jos pagrindinius principus, kad jie skirtųsi maksimaliai iš esamų gamtos pavyzdžių. Jei pakartotinis įgyvendinimas sėkmingai parodo biologiją primenančias savybes, tai gali paremti pagrindinę hipotezę, o ne alternatyvų pavyzdį, kurį įkvėpė gamta. Taigi šis požiūris yra principinė alternatyva bendrai tradicijai ginti ir sumažinti nukrypimus nuo gamtos dirbtiniame gyvenime. Šiame darbe apžvelgiami pavyzdžiai, kuriuos galima interpretuoti per radikalaus pakartotinio įgyvendinimo objektyvą, kad būtų galima įžvelgti biologiją, nepaisant sąmoningai nenatūralios eksperimentinės sąrankos. Tokiu būdu radikalus pakartotinis įgyvendinimas gali padėti atnaujinti skaičiavimo sistemų svarbą tiriant biologinę teoriją ir gali būti praktinė filosofinė priemonė, padedanti atskirti pagrindinius sausumos biologijos bruožus nuo epifenomenalumo.

Reaktyvinis variklis nėra tarp begalinės natūralios evoliucijos sukurtų formų, tačiau jo nebuvimas nenuostabu. Biologinė evoliucija nėra inžinierius, bet a tinklininkas priversti laipsniškai keisti ankstesnius dizainus, o ne juos holistiškai peržiūrėti [47]. Taigi natūralu, kad biologinio dizaino pritraukėjai, net ir skirtingose ​​linijose, skiriasi nuo labiau nukreiptų projektavimo metodikų, tokių kaip žmogaus inžinerija. Be to, nors evoliucija plečiasi ir užpildo pasiekiamas nišas [90, 13], vargu ar bus išsamiai ištirti visi galimi jų užpildymo būdai [47, 63, 13]. Tokiu būdu istorinis atsitiktinumas gali paskatinti natūralią evoliuciją priartėti prie konkrečios biologinės problemos sprendimo, o kitos tikėtinos galimybės lieka neįgyvendintos [10, 6]. Iš viso šių suvaržymų poveikis nukreipia evoliuciją į sprendimų kūrimą iš sistemingai sumažinto visų galimų pogrupių. Įdomu tai, kad dėl šio sistemingo šališkumo, kaip gamta sukuria biologiškai svarbių problemų sprendimus, savybės, kurios yra tik atsitiktinės gilesniam reiškiniui, gali pasirodyti visur. Rezultatas yra tas, kad išvados, pagrįstos tik biologinių pavyzdžių stebėjimu, gali būti klaidinančios [53, 101, 85].

Ši įžvalga yra pagrindinė dirbtinio gyvenimo srities (ALife [53, 11]) motyvacija, kurios tikslas - sintezuoti ir tyrinėti gyvenimą visais įmanomais momentais, taip nušviečiant bendrus gyvenimo dėsningumus. Įprastas požiūris yra sėklų skaičiavimo modeliavimas su paprastais savaime besikartojančiais organizmais, tikintis palengvinti vis sudėtingesnių ir įvairesnių organizmų atvirą evoliuciją [53, 86]. Tačiau tokio požiūrio pavojus yra tas, kad tiesioginis sausumos gyvenimo mechanizmų perkėlimas į skaičiavimo priemones gali nepadėti atskirti pačių bendriausių gyvenimo principų. Problema ta, kad patys persodinti mechanizmai gali būti atsitiktiniai biologinei evoliucijai, o ne universalūs galima evoliucijos formas. Kitaip tariant, dirbtinis gyvenimas kartais gali būti nepakankamai dirbtinis.

Kaip naudingą analogiją, apsvarstykite izoliuotą žmogų saloje, bandantį suprasti skrydį. Vienas būdas pasiekti tokį supratimą būtų biologija. Jei jis stebėtų tik paukščius, žmogus galėtų daryti išvadą, kad skrendantys plaukeliai turi plunksnuotus sparnus. Tačiau pamatęs skrendantį šikšnosparnį tas pats žmogus galėtų drąsiai daryti išvadą, kad šikšnosparniai neturi plunksnų, todėl plunksnos neturi būti būtinos. Vis dėlto jam vis dar gali atrodyti, kad plazdantys sparnai yra [65]. Taigi net ir turint kelis to paties reiškinio pavyzdžius, tiesioginė išvada gali likti apgaulinga.

Norėdamas patvirtinti savo supratimą apie skrydį, vyras gali susintetinti skraidantį objektą, pagamintą iš neorganinės medžiagos, iš savo dabartinio geriausio skrydžio principų supratimo (t. Y. Skrydžio dėl sparnuotų sparnų). Tačiau net jei tokia sintezė būtų sėkminga, ji nebūtų izoliuota nuo bendrųjų skrydžio principų, kurie yra gilesni už sparnus. Kad šis konkretus pavyzdys būtų logiškas, įsivaizduokite, kad žmogus sugebėjo susintetinti veikiantį sraigtasparnį. Sraigtasparnio skrydžio mechanizmas, radikaliai nukrypęs nuo anksčiau stebėtų pavyzdžių, įrodo, kad žmogus suprato skrydį giliau nei sparnai.

Šis pavyzdys iliustruoja skirtingų įgyvendinimų vertę atskirti ir patvirtinti pagrindinius principus. Svarbu tai, kad išsprendus gilesnius aerodinamikos principus, kurie yra lengvesni atsižvelgiant į sraigtasparnį, tai padeda suvienodinti supratimą apie visus dirbtinius ir biologinius skrydžio atvejus. Tuo pačiu metu sraigtasparnis taip pat padeda patvirtinti aerodinamiką, parodydamas, ką leidžia inžinerija, turinti tokias žinias: judrus varomasis skrydis žmonių transportavimui.

Grįžtant iš analogijos, galima daryti išvadą, kad gyvybės sintezė skirtingose ​​terpėse ne visada gali nušviesti bendruosius gyvenimo principus, išskyrus tai, kas iš tikrųjų buvo pastebėta Žemėje. Šios įžvalgos motyvuoja požiūrį į biologinių principų tyrimą per ALife, kurį galima pavadinti radikalus pakartotinis įgyvendinimas. Pagrindinė radikalaus pakartotinio įgyvendinimo idėja yra sukurti abstrakčią hipotezę apie tam tikro biologinio principo esmę, o tada išbandyti šią hipotezę, iš naujo įgyvendinant abstrakciją tokiu būdu, kuris maksimaliai skiriasi nuo to, kaip jis egzistuoja gamtoje, tačiau vis tiek pasižymi biologiniu savo poveikio panašumas. Kaip didelis sraigtasparnio nukrypimas nuo paukščio suteikia vertingos perspektyvos skrydžio pobūdžiui, sėkmingas radikalus bet kurio kito biologiškai reikšmingo principo įgyvendinimas taip pat gali aiškiau atskleisti pagrindinio reiškinio esmę, nei svarstant papildomus biologinius pavyzdžius, todėl reikia atlikti tyrimus už gamtos ribų.

Nors ALife yra svarbi tokių tyrimų sritis, ALife tyrinėtojams, norintiems būti svarbiems biologijai, sunku įrodyti, kad jų modeliai įtikinamai susiję su biologine tiesa [101, 11, 45]. Siekdami tokio aktualumo, mokslininkai dažnai teigia, kad jų modelių abstrakcijos yra principinės, tai yra, kad biologinės detalės, išfiltruotos abstrakcijos būdu, buvo neesminės. Kitaip tariant, ALife tyrėjai dažnai sumažina ir gina nukrypimus nuo gamtos [106, 29].

Taigi dar vienas būdas radikaliai pakartoti įgyvendinimą yra principinė alternatyva ALife of tradicijai sumažinti nukrypimus nuo gamtos. Nors modelių, gautų iš gamtos, skirtumai paprastai turi būti aiškiai motyvuoti maksimaliai skirtumai gali būti tokie pat principiniai kaip ir jų sumažinimas ir pateisinimas. Įdomu tai, kad nors neoficialus ALife šūkis yra „gyvenimas, koks jis galėtų būti“, tačiau tyrinėti ne tik „gyvenimą, koks jis yra žinomas“, šis „gali būti“ dažnai nėra radikalus nukrypimas nuo natūralių mechanizmų.

Tokiu būdu radikalaus pakartotinio įgyvendinimo metodo pranašumas yra tas, kad jis išvengia pagrindinio ribojimo bandant tiesiogiai imituoti gamtą. Nebūtina teigti, kad modelis iš esmės yra biologiškai patikimas, o idėja yra pateikti radikaliai naujus reiškinių, paprastai susijusių su biologija, pavyzdžius. Trumpai tariant, radikalus pakartotinio įgyvendinimo metodas kelia iššūkius tyrėjams, kad jie kuo labiau skirtųsi nuo sausumos biologijos veikimo, tuo pačiu parodydami kokybiškai panašią produkciją. Jei tokie pakartotiniai įgyvendinimai yra sėkmingi, jie netiesiogiai įrodo pagrindinius jų kūrimo principus.

Nors kai kurie pakartotiniai įgyvendinimai gali būti grindžiami tik konkrečios srities principais (pvz., Vaikas, sulankstantis popierinį lėktuvą, greičiausiai nebus įkvėptas pagrindinių skrydžio mechanizmų), tačiau jei tokie pagrindiniai principai yra pakankamai bendri ir apima natūralius pavyzdžius, jie gali pateikti hipotezė apie biologinio reiškinio šaknų mechanizmą. Radikalūs pakartotiniai įgyvendinimai gali pateikti įrodymų už arba prieš pagrindinę hipotezę. Tai yra, maksimaliai skirtingas tikėtino pakartotinis įgyvendinimas visiškai melas biologinė hipotezė vargu ar duos rezultatų, kurie būtų kokybiškai panašūs į biologiją vien dėl atsitiktinumo. Pavyzdžiui, mažai tikėtina, kad neteisingai padarius paukščių skrydžio taisykles, bus sukurtas keleivinis lėktuvas. Tokiu būdu ne tik pateikiame papildomą ir mažiau šališką pavyzdį, iš kurio galima daryti išvadą bendrus biologinius principus, taip pat gali būti pagrįstas radikalus pakartotinis įgyvendinimas teikti abstraktūs tam tikros biologinės hipotezės įrodymai.

Šiame straipsnyje radikalus pakartotinio įgyvendinimo metodas iliustruojamas peržiūrint keturis esamų tyrimų pavyzdžius radikalaus pakartotinio įgyvendinimo dvasia. Pavyzdžiai grindžiami abstrakcijomis, kurios yra pakankamai bendros, kad paaiškintų tiek biologinius, tiek dirbtinius tam tikro biologinio reiškinio atvejus. Tokiu būdu apžvelgti pavyzdžiai gali būti interpretuojami kaip priešiniai pavyzdžiai, skirti nustatyti pagrindinių biologinių prielaidų pagrįstumą.

Visų pirma, pavyzdžiai apžvelgia radikalų įvairių biologinių reiškinių įgyvendinimą, įskaitant intelektą, savęs dauginimąsi, vystymąsi ir evoliuciją. Kiekvienu atveju radikali pakartotinio įgyvendinimo perspektyva leidžia ištirti biologinius klausimus naudojant biologiškai neįtikėtinus modelius. Tokiu būdu pavyzdžiai parodo radikalaus pakartotinio įgyvendinimo galimybę užduoti klausimus apie iš pažiūros esminius biologinius reiškinius ir galbūt padėti nušviesti pačias bendras tiesas, kuriomis grindžiami specifiniai biologiniai procesai Žemėje. Svarbu tai, kad gilesnis mokslo supratimas ir pažanga dažnai atsiranda iš naujo įvertinus ir paneigiant plačiai pripažintas prielaidas. Taigi naujos filosofinės priemonės, leidžiančios principingai ištirti tokias prielaidas, pavyzdžiui, radikalus pakartotinis įgyvendinimas, gali palengvinti tokią pažangą.


Zebrafish (Danio rerio) modelių naudojimas siekiant suprasti svarbų socialinės sąveikos vaidmenį psichinei sveikatai ir gerovei

Socialinis elgesys yra naudinga sąveika tarp sutuoktinių, kuri yra labai svarbi norint išlaikyti sveikatą ir gerovę. Disfunkcinė ar prasta socialinė sąveika yra susijusi su padidėjusia fizinių (pvz., Kraujagyslių) ir psichikos sutrikimų (pvz., Nerimo, depresijos ir piktnaudžiavimo narkotikais) rizika. Nors neigiamos ir teigiamos socialinės sąveikos poveikis yra gerai ištirtas, jų pagrindiniai mechanizmai vis dar menkai suprantami. Zebrafish turi gerai apibūdintus socialinio elgesio fenotipus, didelę genetinę homologiją su žmonėmis, santykinį eksperimentinį paprastumą ir didelio našumo ekranų galimybes. Čia aptariame zebrafish kaip kandidatinio modelio organizmo naudojimą tiriant pagrindinius socialinės sąveikos mechanizmus, taip pat galimą socialinės izoliacijos poveikį žmonių sveikatai ir gerovei. Apskritai, augantis zebrafish modelių naudingumas gali pagerinti mūsų supratimą apie tai, kaip socialinės sąveikos buvimas ir nebuvimas gali skirtingai modifikuoti įvairius molekulinius ir fiziologinius biologinius žymenis, taip pat daugybę kitų elgesio būdų.

Raktažodžiai: Nerimas Depresija Socialinė sąveika Socialinė izoliacija Vertimo modeliai Zebrafish.


1. Įvadas

Nors eskizas yra plačiai paplitęs įvairiuose žmonių užsiėmimuose, jis vaidina ypač svarbų vaidmenį plėtojant ir skleidžiant biologijos žinias. Dvi pagrindinės užduotys daugelyje biologijos sričių yra (1) identifikuoti ir apibūdinti reiškinius ir (2) išnagrinėti už juos atsakingus mechanizmus. Nors bendri protėviai siejami su žmogaus sukurtos mašinos sąvoka, mechanizmo sąvoka gyvybės moksluose gyveno savaip bent jau nuo XVIII a., Kai ji buvo priimta paaiškinimams, gautiems analizuojant ar skaidant biologinius sistemas į sudedamąsias dalis, išsamiai aprašant jų operacijas ir nustatant, kaip šios dalys yra organizuojamos ir operacijos organizuojamos taip, kad susidarytų dominantys reiškiniai (Bechtel & Richardson, 1993 /2010). Nors kartais jie apibūdinami žodžiais, dažniau mokslininkai kuria tiek reiškinių, tiek siūlomų mechanizmų diagramas. Diagramas sudaro erdvėje išdėstyti elementai, tokie kaip figūros ir rodyklės, kurias Tversky (2011) vadina glifais. Formos, kartais ikoniškos, vaizduoja įvairius susijusius subjektus (patį mechanizmą ar jo dalis), o rodyklės rodo, kaip mechanizmas ar jo dalys veikia kitus subjektus. Puslapio erdvė kartais atspindi fizinės erdvės aspektus (pvz., Branduolys prieš ląstelės citoplazmą), tačiau dažnai naudojama tiesiog tam, kad būtų išdėstytos dalys, kad būtų parodyta, kaip jos yra sujungtos atliekant operacijas („Sheredos“, „Burnston“, „Abrahamsen“ ir kt.). Bechtel, 2013). Tais atvejais, kai diagrama pateikia aiškinamąją hipotezę, parodydami, kaip pasiūlytas mechanizmas sukeltų šį reiškinį, tyrėjai dažnai bando animuoti diagramą mintyse, repetuodami taip, kad kiekviena operacija būtų rodoma rodykle (Hegarty, 1992). Kai psichinė animacija pasirodo sudėtinga dėl siūlomo mechanizmo sudėtingumo, diagrama naudojama kaip pagrindas kuriant skaičiavimo modelius, kuriuose kintamieji, apibūdinantys kiekvieną kintantį komponentą, yra susiję su kitais kintamaisiais diferencialinėse lygtyse (Jones & Wolkenhauer, 2012). Tada šios lygtys išsprendžiamos nuosekliai, kad būtų galima nustatyti, kaip mechanizmas keičiasi laikui bėgant.

Mes sutelkiame dėmesį į tai, kaip mokslininkai sukuria eskizus, kurie sudaro galutines diagramas, kurios pateikiamos mokslinėse diskusijose ar publikacijose. Paprastai šie skaičiai atsiranda ne galutiniu formatu iš karto, bet gaunami iš eskizų kūrimo ir peržiūrėjimo istorijos. Jie gali būti sukonstruoti ant laikinų laikmenų, tokių kaip servetėlės ​​ar lentos, ir vėliau prarandami istorijoje. Tačiau kartais jie įrašomi į laboratorinius sąsiuvinius, kurie yra išsaugoti (Nersessian, 2008). Elektroninėje eroje, kai diagramos sudaromos naudojant piešimo ar grafinės programinės įrangos paketus, eskizų linija gali būti išsaugota bylose, kurias tyrėjai išsaugo kelyje į galutinį rankraštį. Mes pasinaudojame šia galimybe apibūdindami perėjimą nuo ankstyvųjų eskizų prie paskelbtų reiškinių ir mechanizmų schemų, kurios buvo pateiktos dviejuose paskelbtuose straipsniuose. Pirmieji kiekvieno darbo autoriai mums pateikė teksto ir figūrų juodraščius. Abiem atvejais pirminiai eksperimentiniai duomenys, pateikti pranešime, buvo surinkti prieš pradedant bet kokį darbą prie paties popieriaus, o tekstas ir skaičiai buvo rengiami per kelis mėnesius, per kuriuos tekstas ir skaičiai iš esmės pasikeitė. Mūsų dėmesys bus sutelktas į paskutinį kiekvieno darbo paveikslą. Pirmuoju nagrinėjamu atveju šis skaičius pateikia naują reiškinį, o kitu atveju - naują siūlomą mechanizmą. Daugiausia dėmesio skirsime juodraščiams, dėl kurių jie bus parengti.Iš visų straipsniuose ar papildomoje medžiagoje esančių skaičių šiose diagramose įvyko didžiausias pokytis, kai buvo tęsiamas darbas su dokumentais, o tai rodo, kad kurdami šiuos eskizus tyrėjai abu rengė savo pasiūlymą dėl reiškinio ar mechanizmo ir išsiaiškino, kaip ją pateikti nuosekliausiai.

Nagrinėdami tik tarpinius diagramų „produktus“, kuriuos tyrėjai eskizavo kurdami savo dokumentus, negalime tiesiogiai spręsti pažintinių procesų, kurie buvo susiję su šių eskizų kūrimu. Taip pat negalime įrodyti, kad eskizai buvo priemonė, padedanti plėtoti pačių tyrėjų supratimą apie šį reiškinį ar mechanizmą, o ne tik suprasti, kaip jie bando perteikti šį supratimą. (Taigi, pvz., Mes neteigiame, kad mokslininkų pažinimas naudoja psichines reprezentacijas, kurios pačios yra diagramos.) Paskutiniame skyriuje pateiksime keletą priežasčių manyti, kad eskizas buvo naudingas abiems tikslams, tačiau net jei to nepavyks įrodyti, mūsų tyrimas iš šių eskizų praktikų atskleidžia, kaip sudėtinga sukurti diagramas, kurios, tyrėjų nuomone, yra priimtinos. Eksperimentiniai diagramų tyrimai bandė tobulinti „kognityvinio dizaino principus“, kad būtų sukurtos geros diagramos (Hegarty, 2011 Tversky, 2011). Sutelkdami dėmesį į tai, kaip, pavyzdžiui, bakalauro studentai daro išvadas iš diagramų, kognityviniai mokslininkai siūlo tokius teiginius, kad būtų pašalinta visa su užduotimi nesusijusi informacija ir naudojama erdvė. natūralus būdu. Tačiau daugumos šių empirinių tyrimų dalykams pavestos užduotys apima gana paprastas diagramas ir neatspindi iššūkių, su kuriais mokslininkai susiduria kurdami veiksmingas diagramas (ir kiti mokslininkai, su kuriais susiduria). Kaip ir mūsų pavyzdžiuose, mokslininkai bando išsiaiškinti ir perduoti sudėtingus reiškinio ar sudėtingos sąveikos modelius mechanizme, tuo pačiu integruodami kelis informacijos šaltinius. Kurdami diagramas, jie išbando kelis metodus. Jų parengti ir atmesti eskizai atmetami ne todėl, kad jie neatitinka pagrindinių gero vizualinio atvaizdavimo normų, bet todėl, kad jie nepateikia nuoseklaus požiūrio į reiškinį ar mechanizmą, kuris atsako į turimus įrodymus. Svarbūs darnos standartai yra tie, kurie padeda mokslo tikslams suprasti ir paaiškinti: parodo komponentus, kurie sistemingai skiriasi ir sudaro reiškinį (Bogen & Woodward, 1988), arba dalis ir operacijas, kurios sąveikauja ir sukuria reiškinys (Bechtel & Abrahamsen, 2005 Machamer, Darden ir Craver, 2000). Taigi, nors metodas, kurio mes čia siekiame, neleidžia mums galutinai apibrėžti pažintinių procesų, slypinčių už sėkmingos diagramų gamybos, jis patvirtina svarbų teiginį: pažinimo projektavimo principai galutinai nenurodo gero mokslinio diagramos dizaino normų ir standartų, nes tai patvirtina mūsų nagrinėjama eskizų praktika. Mūsų filosofinis tikslas yra išsiaiškinti iš tikrųjų egzistuojančias normas ir standartus, remiantis dviem mokslininkų diagramų dizaino pavyzdžiais. Tai darydami tikimės paskatinti persiorientuoti ir iš naujo interpretuoti eksperimentinius diagramų tyrimus.

Abu mūsų pavyzdžiai apima cianobakterijų cirkadinio ritmo tyrimus.1 1 Pora vaizdo įrašų, padedančių paaiškinti cianobakterijų cirkadinę sistemą, yra laisvai prieinami internete.
Cirkadiniai ritmai yra maždaug 24 valandų endogeniniai virpesiai, reguliuojantys kitų fiziologinių ir elgesio veiksmų laiką, dažnai kontroliuojant genų ekspresiją. Laboratorija, iš kurios atsirado šie dokumentai, daugiausia dėmesio skiria cianobakterijų cirkadiniam ritmui (konkrečiai) Synechococcus elongatus), vienintelė bakterijų linija, kurioje buvo parodytas paros ritmas.

Pagrindinis mechanizmas, atsakingas už cirkadinį cianobakterijų laikmatį, buvo sukurtas pirmąjį šio amžiaus dešimtmetį ir pavaizduotas 1 pav., Kuris taip pat yra pirmasis paveikslas iš popieriaus, kuris turi būti išnagrinėtas 3 skyriuje. Mechanizmas apima tris baltymus, KaiA , KaiB ir KaiC. KaiC yra didelė makromolekulė, rodoma kaip dviguba spurga kiekvienu laiko momentu. Jis fosforilinamas ir defosforilinamas dviejose vietose: pridėtas fosfatų grupes simbolizuoja juodi apskritimai, kuriuose yra raidė P. KaiC pats inicijuoja ir savo fosforilinimą, ir defosforilinimą, tačiau kiti du Kai baltymai nustato, kuri reakcija dominuoja. Kai KaiA, pavaizduota naudojant purpurinę „zuikio ausies“ piktogramą (viršuje, dešinėje ir apačioje), prisijungia prie KaiC (žr. Viršuje), fosforilinimas pagreitėja ir KaiC greitai tampa fosforilintas abiejose vietose (žr. Du „P“) dešinėje). Kai KaiB, atstovaujamas naudojant keturis sukrautus raudonus ovalus (dešinėje ir apačioje), susieja, jis atskiria KaiA (žr. Apačią), leisdamas tęsti defosforilinimą, kol nė viena vieta nebus fosforilinta (žr. Kairėje). Kadangi ta pati vieta yra pirmoji fosforilinta ir defosforilinta, KaiC fosforilinimo būsena nedviprasmiškai numato paros laiką ir tarnauja kaip cianobakterijų „laikrodis“. Nors dar reikia išsiaiškinti detales, ši pagrindinė mechaninio pagrindinio cirkadinio laikrodžio veikimo melsvabakterėse ataskaita yra nusistovėjusi (žr. „Mackey“, „Golden“ ir „Ditty“, 2011 m.) Ir suteikia pagrindą mūsų tyrimams. du atvejo tyrimai.


Turinys

Kai kurias ankstyviausias idėjas ir matematinius aprašymus, kaip fiziniai procesai ir apribojimai veikia biologinį augimą, taigi ir natūralius modelius, tokius kaip filotaksės spiralės, parašė D'Arcy Wentworth Thompson savo 1917 m. Apie augimą ir formą [2] [3] [1 pastaba] ir Alanas Turingas savo Cheminis morfogenezės pagrindas (1952). [6] Kai Thompsonas paaiškino, kad gyvūnų kūno formos yra sukurtos dėl skirtingų augimo tempų skirtingomis kryptimis, pavyzdžiui, siekiant sukurti sraigės sraigės apvalkalą, Turingas teisingai numatė morfogenezės mechanizmą, dviejų skirtingų cheminių signalų sklaidą, vienas ir vienas deaktyvuojantis augimas, siekiant sukurti vystymosi modelius, dešimtmečius prieš pastebint tokių modelių susidarymą. [7] Norint išsamiau suprasti mechanizmus, susijusius su tikrais organizmais, reikėjo 1953 m. Atrasti DNR struktūrą ir plėtoti molekulinę biologiją bei biochemiją.

Morfogenezėje svarbios kelių tipų molekulės. Morfogenai yra tirpios molekulės, kurios gali skleisti ir perduoti signalus, kontroliuojančius ląstelių diferenciaciją per koncentracijos gradientus. Paprastai morfogenai veikia prisijungdami prie specifinių baltymų receptorių. Svarbi molekulių, dalyvaujančių morfogenezėje, klasė yra transkripcijos faktoriaus baltymai, kurie sąveikaudami su DNR lemia ląstelių likimą. Juos gali koduoti pagrindiniai reguliavimo genai, ir jie savo ruožtu suaktyvina arba išjungia kitų genų transkripciją, šie antriniai genų produktai gali reguliuoti dar kitų genų ekspresiją reguliavimo genų reguliavimo tinklų kaskadoje. Šios kaskados pabaigoje yra molekulių klasės, kurios kontroliuoja ląstelių elgesį, pvz., Ląstelių migraciją, arba, apskritai, jų savybes, tokias kaip ląstelių sukibimas ar ląstelių susitraukimas. Pavyzdžiui, gastruliacijos metu kamieninių ląstelių gumulėliai išjungia ląstelių ir ląstelių sukibimą, tampa migruojantys ir užima naujas pozicijas embrione, kur vėl aktyvina specifinius ląstelių sukibimo baltymus ir sudaro naujus audinius ir organus. Vystymosi signalizacijos keliai, susiję su morfogeneze, yra Wnt, Ežiukas ir efrinai. [8]

Audinių lygmenyje, ignoruojant kontrolės priemones, morfogenezė atsiranda dėl ląstelių proliferacijos ir judrumo. [9] Morfogenezė taip pat apima ląstelių struktūros pokyčius [10] arba tai, kaip ląstelės sąveikauja audiniuose. Šie pokyčiai gali sukelti audinių pailgėjimą, plonėjimą, lankstymą, invaziją arba vieno audinio suskaidymą į atskirus sluoksnius. Pastarasis atvejis dažnai vadinamas ląstelių rūšiavimu. Ląstelių „rūšiavimą“ sudaro ląstelės, judančios taip, kad suskirstytų į grupes, kurios maksimaliai padidintų to paties tipo ląstelių kontaktą. Buvo pasiūlyta, kad ląstelių gebėjimas tai padaryti atsiranda dėl diferencinio ląstelių sukibimo, kurį pateikė Malcolmas Steinbergas per savo diferencinės sukibimo hipotezę. Audinių atskyrimas taip pat gali atsirasti dėl dramatiškesnių ląstelių diferenciacijos įvykių, kurių metu epitelio ląstelės tampa mezenchiminėmis (žr. Mezenkiminės ląstelės paprastai palieka epitelio audinį dėl ląstelių klijų ir susitraukimo savybių pokyčių. Po epitelio-mezenchiminio perėjimo ląstelės gali migruoti nuo epitelio ir tada susieti su kitomis panašiomis ląstelėmis naujoje vietoje. [11] Augaluose ląstelių morfogenezė yra glaudžiai susijusi su ląstelių sienelės chemine sudėtimi ir mechaninėmis savybėmis. [12] [13]

Ląstelių ir ląstelių adhezija Redaguoti

Embriono vystymosi metu ląstelės yra apribotos skirtingais sluoksniais dėl skirtingų afinitetų. Vienas iš būdų, kaip tai gali įvykti, yra tai, kad ląstelės dalijasi tomis pačiomis ląstelių ir ląstelių adhezijos molekulėmis. Pavyzdžiui, homotipinis ląstelių sukibimas gali išlaikyti ribas tarp ląstelių grupių, turinčių skirtingas sukibimo molekules. Be to, ląstelės gali rūšiuoti pagal ląstelių adhezijos skirtumus, todėl net dvi ląstelių populiacijos, turinčios skirtingą tos pačios sukibimo molekulės lygį, gali išsiskirti. Ląstelių kultūros ląstelės, turinčios stipriausią sukibimą, juda į mišrių ląstelių agregatų centrą. Be to, ląstelių ir ląstelių sukibimą dažnai moduliuoja ląstelių susitraukiamumas, kuris gali paveikti ląstelių ir ląstelių kontaktus, kad galėtų išsiskirti dvi ląstelių populiacijos, turinčios vienodą tos pačios sukibimo molekulės lygį. Už sukibimą atsakingos molekulės vadinamos ląstelių sukibimo molekulėmis (CAM). Yra žinomos kelios ląstelių sukibimo molekulių rūšys ir viena iš pagrindinių šių molekulių klasių yra kadherinai. Yra dešimtys skirtingų kadherinų, kurie yra išreikšti skirtingų tipų ląstelėse. Kadherinai prisijungia prie kitų kadherinų panašiu būdu: E-kadherinas (randamas daugelyje epitelio ląstelių) pirmiausia jungiasi su kitomis E-kadherino molekulėmis. Mezenchiminės ląstelės paprastai išreiškia kitus kadherino tipus, tokius kaip N-kadherinas. [14] [15]

Ekstraląstelinė matrica Redaguoti

Ekstraląstelinė matrica (ECM) padeda išlaikyti audinius atskirtus, teikia struktūrinę paramą arba suteikia struktūrą ląstelėms migruoti. Kolagenas, lamininas ir fibronektinas yra pagrindinės ECM molekulės, išskiriamos ir surenkamos į lakštus, pluoštus ir gelius. Prisijungimui prie ECM naudojami kelių subvienetų transmembraniniai receptoriai, vadinami integrinais. Integrinai ekstraląsteliniu būdu jungiasi prie fibronektino, laminino ar kitų ECM komponentų, o ląstelėje-su mikrofilamentus surišančiais baltymais α-aktininu ir talinu, kad sujungtų citoskeletą su išorine. Integrinai taip pat tarnauja kaip receptoriai, sukeliantys signalų perdavimo kaskadas, kai jie jungiasi prie ECM. Gerai ištirtas morfogenezės, apimančios ECM, pavyzdys yra pieno liaukų latako išsišakojimas. [16] [17]

Ląstelių susitraukimas Redaguoti

Audiniai gali pakeisti savo formą ir atskirti į atskirus sluoksnius per ląstelių susitraukiamumą. Kaip ir raumenų ląstelėse, miozinas gali susitraukti įvairias citoplazmos dalis, kad pakeistų jo formą ar struktūrą. Miozino sukeltas kontraktilumas embriono audinio morfogenezėje pastebimas atskiriant gemalų sluoksnius modeliniuose organizmuose Caenorhabditis elegans, Drosophila ir zebras. Embriono morfogenezėje dažnai būna periodinių susitraukimo impulsų. Modelis, vadinamas ląstelių būsenos skirstytuvu, apima kintamą ląstelių susitraukimą ir išsiplėtimą, kurį inicijuoja bistabilios organelės kiekvienos ląstelės viršūnėje. Organelės susideda iš mikrotubulų ir mikropluoštų, kurie priešinasi mechaniškai. Jis reaguoja į vietinius mechaninius sutrikimus, kuriuos sukelia morfogenetiniai judesiai. Tada jie sukelia keliaujančias embriono susitraukimo ar išsiplėtimo bangas per tariamus audinius, kurie lemia ląstelių tipą, o po to - ląstelių diferenciaciją. Ląstelių būsenos skirstytuvas pirmą kartą buvo pasiūlytas paaiškinti nervinės plokštelės morfogenezę aksolotlo gastruliacijos metu [18], o vėliau modelis buvo apibendrintas visoje morfogenezėje. [19] [20]

Vėžys gali atsirasti dėl normalios morfogenezės sutrikimo, įskaitant naviko susidarymą ir naviko metastazes. [21] Dėl mitochondrijų disfunkcijos gali padidėti vėžio rizika dėl sutrikusios morfogenų signalizacijos. [21]

Surinkdami bakteriofago (fago) T4 virioną, fago genų koduojami morfogenetiniai baltymai sąveikauja tarpusavyje būdinga seka. Atrodo, kad norint išlaikyti normalią fago T4 morfogenezę, labai svarbu išlaikyti tinkamą pusiausvyrą tarp kiekvieno iš šių baltymų, gaminamų virusinės infekcijos metu. [22] Fazės T4 koduoti baltymai, lemiantys viriono struktūrą, apima pagrindinius struktūrinius komponentus, smulkius struktūrinius komponentus ir nestruktūrinius baltymus, kurie katalizuoja specifinius morfogenezės sekos etapus. [23] Fago T4 morfogenezė yra padalinta į tris nepriklausomus kelius: galvą, uodegą ir ilgas uodegos pluoštus, kaip aprašė Yap ir Rossman. [24]


Biologinių sistemų modeliavimas

    Peteris Kollmanas, Kalifornijos universitetas, San Franciskas, pirmininkas
    Simonas Levinas, Prinstono universitetas, pirmininkas
    Alberto Apostolico, Padovos universitetas
    Marjorie Asmussen, Džordžijos universitetas
    Bruce L. Bushas, ​​„Merck Research Labs“
    Carlosas Castillo-Chavezas, Kornelio universitetas
    Robertas Eisenbergas, „Rush“ medicinos koledžas
    Bardas Ermentroutas, Pitsburgo universitetas
    Christopheris Fieldsas, Santa Fe institutas
    John Guckenheimer, Kornelio universitetas
    Alanas Hastingsas, Kalifornijos universitetas, Deivisas
    Michaelas Hinesas, Jeilio universitetas
    Barry Honig, Kolumbijos universitetas
    Lynn Jelinski, Kornelio universitetas
    Nancy Kopell, Bostono universitetas
    Don Ludwig, Britų Kolumbijos universitetas
    Terry Lybrand, Vašingtono universitetas
    George'as Osteris, Kalifornijos universitetas, Berklis
    Alanas Perelsonas, Los Alamos nacionalinės laboratorijos
    Charlesas Peskinas, Courant matematikos mokslų institutas
    Gregas Petsko, Brandeiso universitetas
    John Rinzel, Nacionaliniai sveikatos institutai
    Robertas Silveris, Jūrų biologinė laboratorija
    Sylvia Spengler, Lawrence Berkeley Labs
    DeWitt Sumners, Floridos valstijos universitetas
    Carla Wofsy, Naujosios Meksikos universitetas

TURINYS

Bendra šios ataskaitos tema yra didžiulis matematinių ir skaičiavimo metodų potencialas, suteikiantis esminių įžvalgų ir svarbios praktinės naudos biologinių sistemų tyrimuose. Matematiniai ir skaičiavimo metodai jau seniai vertinami fizikoje ir per pastaruosius dvidešimt metų chemijoje vaidino vis didesnį vaidmenį. Mūsų nuomone, jie tik ateina į biologiją.

Šių matematinių ir skaičiavimo metodų tikslai yra išaiškinti atrodančių skirtingų reiškinių mechanizmus. Pavyzdžiui, kaip fermento atominio lygio struktūra lemia jo funkcinę fermentų katalizę? Norint suprasti šį struktūros/funkcijos santykį, reikia atlikti esminius kvantinius mechaninius ir molekulinius dinaminius skaičiavimus, tačiau sėkmingi modeliavimai gali padėti suprasti ligas ir vaistų terapiją. Žinant trimatę raumenų baltymų kinezino struktūrą, galima suprasti raumenų veikimą ir kitus ląstelių variklius. Embriono ir vaisiaus širdies modeliavimas skirtingais vystymosi etapais padeda išsiaiškinti skysčių jėgų vaidmenį formuojant besivystančią širdį. Žemės ekosistemų struktūra ir dinamika yra svarbūs jų veikimo elementai, o matematiniai/skaičiavimo metodai atlieka lemiamą vaidmenį suvokiant jų funkciją.

Šiuose ir daugelyje kitų šios ataskaitos pavyzdžių (III – V skirsniai) matematiniai/skaičiavimo metodai, pagrįsti pagrindiniais fiziniais dėsniais (pvz., Kvantine mechanika), empiriniais duomenimis arba abiejų deriniu, yra svarbiausi. biologinių tyrimų elementas. Šie metodai gali pateikti hipotezes, kurios leidžia peržengti empirinius duomenis ir gali būti nuolat tikrinamos dėl jų galiojimo diapazono.

Mūsų ataskaitoje taip pat akcentuojami (VI skyrius) skaičiavimo klausimai, būdingi visai biologijai, nuo molekulinės iki ekosistemos. Kompiuteriai tampa galingesni nepaprastu greičiu, o tuo pačiu didėja ir skaičiavimo metodų potencialas vis sudėtingesnėms sistemoms. Taigi labai svarbu, kad naujos kartos biologijos mokslininkai nuo darželio iki aukštosios mokyklos būtų gerai apmokyti matematikos ir skaičiavimo. Švietimo klausimus aptariame savo pranešimo VII skyriuje.

Šios ataskaitos tikslas-didinti biologijos mokslininkų supratimą apie vis didėjantį matematinių ir skaičiavimo metodų naudingumą biologijoje. Kartais naujai atsirandančioms ir tarpdalykinėms sritims gresia pavojus patekti tarp finansavimo agentūrų plyšių. Konkrečiai, mes tikimės, kad ši ataskaita padidins Nacionalinio mokslo fondo ir kitų finansavimo agentūrų informuotumą apie biologinių mokslų skaičiavimo ir matematinių tyrimų puoselėjimą.

Biologinių sistemų apibūdinimas pasiekė neprilygstamą detalumo lygį. Norint sutvarkyti šią detalę ir pasiekti geresnį pagrindinį gyvenimo procesų supratimą, būtina, kad galingos matematikos ir fizinių mokslų konceptualios priemonės būtų taikomos pasienio biologijos problemoms spręsti. Biologinių sistemų modeliavimas tampa svarbiu eksperimentinio darbo partneriu. Visi biologijos, aplinkos, organizmo, ląstelių ir molekulinės biologijos aspektai tampa vis labiau prieinami cheminiam, fiziniam ir matematiniam požiūriui. Ši galimybių sritis buvo pabrėžta 1992 m. Ataskaitoje, kurią remia Nacionalinis mokslo fondas „Matematika ir biologija, sąsaja, iššūkiai ir galimybės“. (MBICO)

1996 m. Kovo 14 ir 15 d. Nacionaliniame mokslo fonde (NSF) vyko seminaras, kuriame buvo remiamasi MBICO išvadomis, siekiant kritiškai įvertinti jo išvadas ir pasiūlyti, kurios sritys buvo perspektyviausios kaip tolesnių tyrimų židiniai. Į šį seminarą susirinko 25 mokslininkai, turintys patirties nuo molekulinės iki ląstelinės iki organizmo iki ekosistemos lygio, visi jie domisi matematinių/skaičiavimo metodų taikymu biologinėms sistemoms. Seminaro tikslas buvo nustatyti svarbias mokslinių tyrimų sritis, kuriose teorinės/skaičiavimo studijos galėtų būti naudingiausios pateikiant įžvalgą ir padedant susijusiam eksperimentiniam darbui. Tai daroma žemiau. Dėl mažo mūsų grupės dydžio, riboto laiko ir mūsų neribotos vizijos, toliau pateiktas tyrimų galimybių sritis reikia vertinti kaip reprezentatyvias, o ne išsamias. Tikimės, kad mūsų ataskaita gali suteikti tam tikrų gairių ir istorinį žymeklį, susijusį su naujausia biologinių sistemų modeliavimo technologija, apytiksliai. 1996 m.

Mūsų ataskaita suskirstyta į penkis skyrius. Mes vadovaujamės NSF organizacija, skirstydami tyrimų galimybių aprašymą į tris sritis: molekulinę ir ląstelinę biologiją, organizmo biologiją ir ekologiją bei evoliuciją.Po šių trijų skyrių eina skyrius, kuriame daugiausia dėmesio skiriama šių sričių ribas kertantiems klausimams, ir paskutinis skyrius švietimo klausimais.

Pagrindinė organizacinė tema molekulinėje ir ląstelinėje biologijoje yra santykis tarp molekulių struktūros ir aukšto lygio molekulių kompleksų bei jų funkcijos tiek normaliame, tiek nukrypstančiame biologiniame kontekste. Ryšys tarp struktūros ir funkcijos buvo ryškiausiai iliustruotas darbe, kuris pradėjo „Molecular Biology“ - Watsono ir Cricko išaiškinta DNR struktūra.

Šis tyrimas iš karto parodė, kaip DNR gali atkartoti ir išsaugoti jame saugomą pradinę informaciją. Taigi struktūra parodė, kaip ši molekulė veikia. Tačiau šis pavyzdys taip pat parodo svarbų matematikos, chemijos ir fizikos vaidmenį išaiškinant biologijos struktūros ir funkcijos santykius. Tiek informacija, esanti DNR dupleksuose, tiek jų aukštesnės eilės struktūros buvo naudingai išanalizuota matematikos, kaip iliustruoja žemiau esantys skyriai apie GENOMĄ ir MOLEKULINĘ HISTOLOGIJĄ, ir į svarbius klausimus buvo atsakyta, ir daugelis vis dar lieka neatsakyti šiose srityse.

Fizikos ir chemijos pokyčiai atliko esminį vaidmenį, leidžiantį nustatyti esminių biologijos molekulių - baltymų, nukleorūgščių, membranų ir sacharidų - struktūrą ir tokiu būdu padedant suprasti jų funkciją. Kai kurie šių pastangų aspektai aprašyti toliau skyriuose „BALTYMŲ STRUKTŪRA ir branduolinės rūgštys“. Simuliacijos metodų, pirmą kartą sukurtų fizikos ir chemijos bendruomenėse, naudojimas biologiškai svarbių molekulių modeliavimui aprašytas simuliacijose. Evoliucija įvyko tiek molekuliniu, tiek makroskopiniu mastu, o kai kurios molekulės ir jų savybės, kurios išsivystė, yra gana stulbinančios. Skyriuje BIOINSPIRUOTOS MEDŽIAGOS nurodomos galimybės, panaudotos kai kurioms medžiagoms, kurios išsivystė molekulinės evoliucijos procese.

Nors buvo padaryta didelė pažanga suprantant biologiškai svarbių molekulių struktūras ir naudojant tai norint nustatyti funkciją, dar reikia padaryti labai daug. Kai kurie pagrindiniai klausimai apima: kokia yra DNR struktūra branduolyje ir kaip ši struktūra reguliuoja DNR transkripciją? Atsižvelgiant į DNR seką, kas lemia RNR ir baltymų struktūras, kurias DNR koduoja? Atsižvelgiant į baltymų struktūrą, kokia jų funkcija? Kaip ši funkcija išsivystė ir ar ji optimizuota? Kaip galima naudoti šią funkciją kuriant vaistus, kurie tikrai turės įtakos ligoms, nesugadindami likusios subtiliai subalansuotos biologinės sistemos? Ko galime pasimokyti iš kitų organizmų, kai kurie auga ekstremaliomis temperatūros ir slėgio sąlygomis, apie gyvų ląstelių ir jas sudarančių molekulių pobūdį ir ribas?

Pirmiau minėti klausimai yra tik keletas pagrindinių, tačiau iš jų pobūdžio aišku, kad matematiniai ir fiziniai/cheminiai metodai bus esminiai atsakant į šiuos klausimus. Šie metodai suteikia molekulinės struktūros įrankius ir kalbą nuo mažiausių iki didžiausių molekulių ir pagrindinius įstatymus, paaiškinančius, kaip molekulės sąveikauja ir sudaro jų trimatę formą. Būtent ši trimatė forma lemia molekulinę funkciją. Mes pasiekėme neįtikėtinai jaudinantį baltymų struktūros nustatymo laiką, žinant daugiau nei 200 skirtingų tipų rutulinių baltymų struktūrų ir tikimasi, kad visoje biologijoje bus 10 ** 3. Taigi netrukus galime turėti kiekvieno rutulinio baltymo struktūros tipo pavyzdžių, taip pat įžvalgos apie jį lemiančio geno prigimtį.

Akivaizdu, kad biologinių signalizacijos kelių pobūdis yra labai sudėtingas ir apima daugybę grįžtamojo ryšio kilpų ir nesėkmingų mechanizmų. Matematikos įrankiai yra būtini norint juos suprasti. Šie signalizacijos keliai yra tik vienas pavyzdys, kai yra ryšys tarp medžiagos, pateiktos molekulinėje ir ląstelinėje bei organizmo biologijoje. Kaip šie molekuliniai signalai galiausiai perduodami į nervinius signalus ir kaip galime suprasti galimus defektus kiekviename šių kelių lygyje -tai defektai, atsirandantys dėl baltymų mutacijų, subtilių normalių molekulių koncentracijos pokyčių ar tam tikros išorinės įtakos? Tai jaudinantys ir nepaprastai svarbūs klausimai, susiję su supratimu apie ryšius nuo molekulinio iki ląstelinio iki organizmo lygio.

GENOMAS

Per šešerius metus nuo MBICO ataskaitos genomo sekos informacija toliau sparčiai augo. Sekos nustatymo technologija yra tiesiogiai taikoma sekų įvairovės analizei ir genų ekspresijos analizei naudojant didelio našumo, mikroschemų pagrindu veikiančias, automatizuotas tyrimo sistemas. Šis antplūdis pakeitė tiek užduodamus klausimus, tiek svarstomos sąveikos spektrą.

Pavyzdžiui, didelio našumo išraiškos duomenys dabar yra specifiniai audiniams ir būdingi vystymosi etapams. Dabar viešose duomenų bazėse yra daugiau nei 300 000 žmogaus išreikštos sekos žymių, atstovaujančių mažiausiai 40 000 žmogaus genų. Be to, per ateinančius 5 metus bus suskirstyta net 50 pilnų genomų. Iš tikrųjų visi paprastų organizmų genomai jau buvo suskirstyti (žr., Pvz., (Fleischman, 1995)), neseniai buvo paskelbta mielių genomo seka (žr., Pvz., Williams, 1996), ir pranešama, kad C. elegans yra už metų ar dvejų. Niekas nėra tikras, kaip geriausiai išnaudoti genominius duomenis, tačiau akivaizdu, kad netrukus įvyks precedento neturintis biologinės informacijos sprogimas.

Vis svarbiau bus lyginti ištisus genomus, o ne tik pavienius genus, kartu didinant skaičiavimo laiką. Keli palyginimai išlieka dar problemiškesni. Dabar reikia panašiai išplėsti užklausas iš vietinių dominančių regionų (tarkime, 50 000 bp) į tolimojo sekos ar išraiškos modelius, o sintetiniai regionai, kurių dydis yra apie 25 Mb, laikomi pagrįstu svarstymo ilgiu.

Biologiniai ir biocheminiai tyrimai sukuria eksponentiškai augančius duomenų rinkinius. Be aukščiau paminėtų DNR sekų pavyzdžių (šiuo metu padvigubėja maždaug kas 6 mėnesius) ir genų ekspresijos duomenų (mikroschemų, palaikančių 1000 bandymų per dieną), kombinatorinės bibliotekos ekranai (10 000 junginių prieš 1000 tikslų) gamina didžiulį kiekį sisteminiai duomenys apie funkciją. Technologijų plėtra per ateinančius kelerius metus padidins šių duomenų surinkimo greitį.

Reikia daug nuveikti kuriant duomenų valdymo sistemas, kad šie duomenys būtų ne tik atkuriami, bet ir naudojami kaip įvestis skaičiavimams ir pritaikomi sudėtingoms, ad hoc užklausoms keliuose duomenų tipuose. Taip pat reikia daug dirbti su metodais, kaip integruoti duomenis, gautus įvairiems stebimiems objektams, esant skirtingoms skalėms, esant skirtingiems neapibrėžtumams (duomenų suliejimas) ir formuluojant prasmingas užklausas dėl tokių nevienalyčių duomenų (duomenų gavyba).

Pavyzdžiui, ateityje turėtų būti įmanoma paklausti, kokių skirtumų galima tikėtis dėl signalo perdavimo kelio kinetinio efektyvumo keliems asmenims, atsižvelgiant į baltymų, dalyvaujančių kelyje, sekų skirtumus. Norint atsakyti į tokias užklausas, reikės patobulinti duomenų modelius, nevienalytes duomenų bazių valdymo sistemas, daugiamatę koreliacijos analizę, molekulinės struktūros prognozavimą, suvaržyto tinklo modeliavimą ir neapibrėžtumo valdymą.

Baltymų struktūra ir funkcijos

Didėjant genominių duomenų kiekiui, trimatė struktūra suteiks vis svarbesnę šios informacijos panaudojimo ir organizavimo priemonę. Struktūra suteikia unikalią, bet iš esmės neištirtą priemonę genų funkcijai nustatyti iš sekos duomenų. Struktūra taip pat susieja genominę informaciją su biologiniais tyrimais ir yra pagrindas racionaliam bioaktyvių junginių, įskaitant vaistus ir vakcinas, kūrimui.

Tyrimų galimybes šioje srityje galima suskirstyti į keturias atskiras kategorijas: eksperimentinė struktūra, struktūros prognozavimas, rutulinių baltymų struktūros panaudojimas ir membraninių baltymų modeliavimas, kai didelės skiriamosios gebos struktūrų nustatymas yra daug sunkesnis.

Struktūros nustatymas

Per pastarąjį dešimtmetį pažanga, susijusi su baltymų kristalų augimu, difrakcijos duomenų rinkimu ir eksperimentinės fazės nustatymu, paskatino struktūrinės informacijos sprogimą. (Ringe ir Petsko, 1996) Nepaisant tokio spartaus augimo, naujų struktūrinių duomenų paklausa išlieka didelė. Sritys, kuriose vis dar reikalingi matematiniai ir skaičiavimo metodai, norint dar labiau padidinti pralaidumą, apimant tiesioginį fazės nustatymą, patobulintą struktūros sprendimą pakeičiant molekulėmis ir automatizuotą elektronų tankio žemėlapio aiškinimą.

    Tiesioginis etapas: Difrakcinių rentgeno spindulių fazių nepastebima, jas reikia eksperimentiškai nustatyti netiesioginiais metodais. Nepaisant pastarojo meto pažangos eksperimentinėje fazėje nustatant tokius metodus kaip MADD fazavimas (Leahy ir kt., 1992), šis žingsnis dažnai yra struktūrinio sprendimo kliūtis. Tiesioginis makromolekulių kristalų struktūrų fazės problemos sprendimas sukeltų revoliuciją struktūrinėje biologijoje.

Struktūros prognozavimas

Šiuo metu prieinami efektyviausi struktūros prognozavimo metodai apima nežinomų struktūrų baltymų modelių kūrimą, remiantis šablonais, gautais iš nustatytų baltymų struktūrų (žr., Pvz., Bowie ir kt., 1991). Per pastaruosius kelerius metus padaryta nepaprasta pažanga kuriant šiuos „sulankstymo atpažinimo“ metodus ir jie suteikia naujų struktūros prognozavimo galimybių, kurių prieš keletą metų tiesiog nebuvo (žr., Pvz., 1995 m. Lapkričio mėn. )

Sulenkimo atpažinimo metodai gali būti naudojami prognozuojant baltymų, dar nenustatytų eksperimentiškai, struktūras ir ieškant baltymų homologinių ryšių, kurių negalima aptikti naudojant tradicinius sekos derinimo metodus. Dabar iškylantys iššūkiai siūlo mokslinių tyrimų galimybes daugelyje sričių. Tai apima struktūrinės informacijos integravimą į sekų derinimo metodus, patobulintų taškų skaičiavimo funkcijų kūrimą tam tikros sekos susiejimui su tam tikra struktūra (žr., Pvz., Bryant ir Lawrence, 1993), ir sulankstomų šablonų, kuriuose pagrindinis dėmesys skiriamas pagrindinėms struktūrinėms struktūroms, nustatymą. elementus, kurie turi būti suderinti su sekos fragmentais (Orengo ir kt., 1995). Visoms šioms problemoms reikės sukurti naujus skaičiavimo metodus, kurie leistų analizuoti ir integruoti didelius struktūrinių ir sekos duomenų kiekius bei naujus supaprastintus fizinius modelius, sukurtus atsižvelgiant į šios naujos srities reikalavimus.

Kai bus gautas bendras struktūrinis šablonas, reikia metodų, kaip prognozuoti trimatę struktūrą atominiu lygiu. Per pastaruosius kelerius metus buvo padaryta didelė pažanga kuriant svetainių grandinės struktūrą ant stuburo šablonų (žr., Pvz., Lee ir Subbiah, 1991), tačiau greitesni ir tikslesni šios problemos sprendimai būtų labai naudingi. Darant prielaidą, kad žinomi išsaugoti struktūriniai rėmo regionai, taip pat reikia naujų metodų, kurie modeliuotų kilpų struktūras į fiksuotus struktūrinius karkaso regionus (žr., Pvz., Levitt, 1993) - problema, kuri yra nepaprastai svarbi membraniniams baltymams. Tai gali būti naudinga dėl greito mažinimo ir konformacinės paieškos procedūrų bei patobulintų fizinių modelių, susijusių su struktūra ir laisva energija (žr., Pvz., Smith ir Honig, 1994).

Struktūros eksploatavimas

Augantis struktūrinės informacijos rinkinys suteikia naują būdą organizuoti biologinius duomenis, įskaitant programas, numatytas struktūros funkcijas, naujų baltymų ir baltymų sąveikos principų atradimą ir naujų evoliucinių santykių, kurie nebuvo akivaizdūs iš eilės, atradimą. vienas. Struktūra paprastai nustatoma siekiant išspręsti esmines ląstelių biologijos, biochemijos ar farmakologijos problemas. Konkretūs struktūros keliami klausimai apima: kur baltymų paviršiuje yra surišimo vietos? Kokios cheminės grupės nori prisijungti prie šių vietų? Kaip keičiasi baltymų ir ligandų struktūros, reaguojant į surišimą? Koks baltymų ir kofaktorių grupių vaidmuo katalizuojant? Kaip baltymų dinaminės savybės veikia baltymų funkciją?

Sukūrus naują baltymų struktūros/funkcijų duomenų bazių klasę, galima išspręsti šias problemas. Pavyzdžiui, skirtingų baltymų surišimo vietų apibūdinimas pagal fizines ir geometrines savybes bus naudingas prognozuojant naujų baltymų, kurių struktūros buvo nustatytos, funkciją ir apskritai suteikia naują būdą organizuoti ir aiškinti biologinius duomenis. Ši sritis siūlo tyrimų galimybes problemoms, įskaitant naujų metodų, skirtų trijų matmenų objektams atvaizduoti, kūrimą ir jų įtraukimą į duomenų bazes, šių duomenų bazių sujungimą su sekų ir funkcijų duomenų bazėmis ir naujų fizinių modelių, apibūdinančių funkciškai aktyvius baltymų regionus, kūrimą.

Struktūra pagrįstam vaistų dizainui reikia surasti visas tinkamas surišimo vietas, o po to suprojektuoti mažas molekules, kurios tvirtai ir konkrečiai jungiasi prie jų (Guida, 1994). Esami skaičiavimo metodai dažnai nepavyksta, nes jie nepakankamai atsižvelgia į tirpiklio poveikį (žr., Pvz., Eisenberg ir McLachlan, 1986), taip pat į galimybę pritaikyti konformaciją (Kearsley ir kt., 1994).

Fermentų katalizės tyrimams galiausiai reikia imituoti visus reakcijos kelius, įskaitant visus ryšių nutraukimo ir sujungimo etapus, taip pat atsitiktinį fermentų substrato sistemos judesį. Esami kvantinio mechaninio ir molekulinio mechaninio potencialo funkcijų derinimo metodai tokiems modeliavimams atlikti vis dar yra gana netikslūs. Tai ypač pasakytina apie metalo jonų ir klasterių, kurie randami dideliame fermentų kiekyje, sąveiką. Visose šiose srityse reikalingi patobulinti matematiniai ir skaičiavimo metodai, ir tai yra daug aktyvių tyrimų sritis (Gao, 1996).

Viena nauja eksperimentinė sritis, kuri neabejotinai turės didelį poveikį struktūrinės informacijos panaudojimui, yra kombinatorinė chemija. (Gordon ir kt., 1994) Nauji greitų lygiagrečių naujų organinių junginių sintezės metodai sukuria šimtus tūkstančių molekulių bibliotekų, iš kurių daugelis jungiasi prie svarbių biologinių tikslų. Turi būti sukurti metodai, kaip organizuoti, koreliuoti ir interpretuoti daugybę struktūros/veiklos duomenų, gautų tikrinant tokias bibliotekas. Kombinatorinės chemijos ir struktūrinės biologijos sąjunga suteikia galimybę nustatyti molekulinio atpažinimo taisykles, kurios galiausiai leis mums sukurti tikslius kelių baltymų kompleksų modelius iš jų komponentų struktūrų. Mažų molekulių ir struktūrinių duomenų bazių sujungimas šiuo atžvilgiu yra unikalus ir svarbus iššūkis.

Membraninių baltymų tyrimas kelia ypatingų iššūkių, tačiau taip pat žada gauti įdomios ir svarbios informacijos. Geresnis membranos baltymų struktūros ir funkcijos supratimas žymiai padidins mūsų supratimą apie pagrindinius biocheminius procesus, tokius kaip signalo perdavimas, ir padarys didelę pažangą biotechnologijose (pvz., Receptorių pagrindu veikiančiuose biosensoriuose) ir biomedicinos moksluose (pvz., Pagal struktūrą paremtas vaistų dizainas). Dėl techninių problemų šiuo metu sunku arba neįmanoma nustatyti daugumos membraninių baltymų didelės skiriamosios gebos struktūrų. Tačiau yra daug eksperimentinių duomenų apie daugelį membraninių baltymų, ir ši informacija dažnai gali būti naudojama kartu su skaičiavimo įrankiais, kad būtų sukurti pagrįsti trimačiai modeliai (Findlay, 1996). Modeliai savo ruožtu yra naudingi formuluojant hipotezes ir planuojant būsimus eksperimentus (Kontoyianni ir Lybrand, 1993). Siekiant pagerinti modeliavimo galimybes tiriant baltymus apskritai ir ypač membraninius baltymus, reikia išspręsti daugybę vystymosi problemų. Pavyzdžiui, šiuo metu nėra gerai suprantama, kiek „suvaržymo“ informacijos reikia, kad būtų galima sukurti pagrįstą trimatę modelio struktūrą, ar net kokios eksperimentinės informacijos rūšys yra naudingiausios modelių kūrimo pratybose. Taip pat reikalingi papildomi metodiniai patobulinimai, siekiant geriau atvaizduoti ir gydyti lipidinius dvisluoksnius sluoksnius (pvz., Efektyviai gydyti tolimojo nuotolio elektrostatines sąveikas, modifikuoti Hamiltono gyventojai, kad būtų pavaizduoti anizotropiniai slėgio tenoriai ir kt.) Ir lipidų-baltymų sąveiką. Daugelis prokariotinių membraninių baltymų dabar yra gana gerai apibūdinti (pvz., Bakterijų chemotaksio receptoriai (Bourret ir kt., 1991) ir porinai (Kreusch ir Schulz, 1994)) ir gali būti naudingi modeliai sudėtingesniems membraniniams baltymams iš aukštesnių organizmų. sistemos yra idealūs bandymų atvejai, skirti įvertinti naujas membraninių baltymų modeliavimo procedūras.

Greitai pažangai suprasti membranos baltymų struktūrą ir funkcijas trukdė daugybė aukštos skiriamosios gebos struktūrų. Rentgeno kristalografijos struktūros apsiriboja tomis kompleksinėmis medžiagomis, kurios kristalizuojasi, tuo tarpu didelės skiriamosios gebos tirpalo NMR struktūros yra tik tais atvejais, kai mazgai turi pakankamai trumpą koreliacijos laiką, kad būtų sukurtos siauros linijos. Kietojo kūno BMR metodai, įskaitant rotacinį rezonansą (RR) ir rotacinį aido dvigubą rezonansą (REDOR) bei EPR spektroskopiją (Steinhoff ir kt., 1994), suteikia ypatingų galimybių gauti labai specifinius membranos baltymų atstumo apribojimus. Daug žadantis mokslinių tyrimų būdas yra apibrėžti mažiausią atstumo informacijos, reikalingos struktūrai nurodyti, kiekį ir numatyti, kokia tvarka būtų galima atlikti mažiausiai konkrečių NMR ar EPR eksperimentų, kad būtų pasiekta struktūra.

RNR struktūros prognozavimo ir DNR bei RNR sąveikos su baltymais problema yra biologiškai svarbi. Čia reikia patobulintų fizinių modelių, apibūdinančių nukleorūgščių, kurios skiriasi nuo daugumos baltymų tuo, kad jos sukelia didelius vietinius elektrinius laukus, sąveiką. Neseniai buvo sukurti metodai, skirti gydyti labai įkrautas makromolekules, kurias supa koncentruota jonų atmosfera (žr., Pvz. (Misra ir kt., 1993 York ir kt., 1995). Šie ir susiję metodai atveria įvairias galimybes imituoti svarbius biologinius reiškinius nukleorūgštys esant atominiam lygiui.

Sprogstamas informacijos apie RNR struktūrą ir funkcijas augimas suteikia naujų galimybių, kurių prieš keletą metų nebuvo. Reikalavimai šioje srityje svyruoja nuo skaičiavimo ir matematinių metodų iki didelių fragmentų sąveikos aprašymo (žr., Pvz. (Easterwood ir kt., 1994), kurie laikomi standžiais struktūriniais vienetais, iki tikslių atominio lygio vaizdų.Panašiai turi būti sukurti metodai, skirti eksperimentiniams ir filogenetiniams duomenims integruoti į modeliavimo tyrimus (Jaeger ir kt., 1994).

SIMULIAVIMAI

Biologiškai svarbių molekulių modeliavimui naudojami skaičiavimo vaizdai, kurie svyruoja nuo paprastų gardelių modelių iki pilnų branduolių ir elektronų kvantinių mechaninių bangų funkcijų. Jei turite prieigą prie makromolekulinės struktūros, gautos iš BMR arba rentgeno kristalografijos, tuomet galite pradėti nuo visiško atomo vaizdavimo ir vaisingai ištirti „nedidelius sistemos pokyčius“, tokius kaip ligando surišimas ar specifinė vietos mutacija. Vėlgi, tikslas yra atkurti ir numatyti struktūrą, dinamiką ir termodinamiką. Tiesą sakant, modeliavimas gali suteikti jungiamąjį ryšį tarp struktūros (rentgeno ir NMR) ir funkcijos (eksperimentiniai termodinaminių savybių matavimai).

Per pastaruosius 10 metų dėl padidėjusios kompiuterinės galios molekulinės dinamikos skaičiavimai nuo trumpalaikio makromolekulės be aiškaus tirpiklio modeliavimo pereidavo prie visiško tirpiklio ir priešjonų vaizdavimo, atlikto per kelias nanosekundes (Berendsen, 1996). Svarbų vaidmenį atliko lygiagretaus skaičiavimo aparatinės ir programinės įrangos kūrimas. Tačiau ilgiausi atlikti modeliavimai vis dar yra 9 dydžių atstumu nuo tipinės eksperimentinio baltymų lankstymo laiko skalės. Supaprastinti, bet tikroviški modeliai, pavyzdžiui, naudojant nepertraukiamą tirpiklio apdorojimą (Gilson ir kt., 1995), gali padidinti laiko skalę 1–2 dydžiais. Tęstiniai vaizdai gali būti lengviau įtraukti į Monte Karlo metodus ir tokiu būdu leidžiami dideli molekulės judesiai modeliavimo metu (Senderowitz ir kt., 1996). Kai kuriais atvejais gali būti pagrįsta naudoti Langevino ir Brauno dinamiką bei kelių laiko žingsnių algoritmus (Humphreys ir kt., 1994). Biologinių molekulių modeliavimas molekuliniu lygiu sukėlė daug jaudulio ir šie metodai tapo vis svarbesniu partneriu atliekant eksperimentinius šių sudėtingų sistemų tyrimus.

Elektrostatinė sąveika yra esminis biologinių makromolekulių struktūros ir funkcijos komponentas. Pastaraisiais metais elektrostatiniai modeliai, pagrįsti Poisson-Boltzmann (PB) lygties skaitmeniniais sprendimais, buvo plačiai naudojami kaip pagrindas aiškinant eksperimentinius baltymų ir nukleorūgščių stebėjimus (Honig ir Nicholls, 1995), įskaitant, pavyzdžiui, jonizuojamų grupių pKa (žr., pvz., Bashford ir Karplus, 1990). Elektrostatinis potencialas vaidina ypatingą vaidmenį membranos reiškiniuose: dalyvaujančios energijos yra didelės, o eksperimentinis galimų pokyčių poveikis taip pat yra didelis, dažnai dominuojantis. PB metodų išplėtimas į membranas ir kanalus yra labai svarbi sritis.

BIO INSPIRUOTOS MEDŽIAGOS

Biologiškai įkvėptos medžiagos yra ypatinga galimybė kurti naujas didelio našumo inžinerines medžiagas, pagrįstas gamtos idėjomis (Tirrell ir kt., 1994). Pavyzdžiui, iš voratinklinio šilko gauti baltymai yra įkvepiantys didelio stiprumo pluoštus (Simmons ir kt., 1996), klijai iš karnizų rodo, kaip gaminti klijus, kurie gydo ir veikia po vandeniu, ir kompleksinę baltymų ir neorganinę sąveiką moliuskų kriauklėse. idėjų gaminti keramiką, kuri yra mažiau trapi nei dabartinė. Tikėtina, kad galutinės biologiškai įkvėptos medžiagos bus chimerinės, tai yra, jos bus gaminamos kaip biologinių ir sintetinių komponentų hibridas. Todėl šios medžiagos yra ypatinga baltymų lankstymo problemos ir polimero fizikos klasė. Be molekulinio lygio sąveikos, tokių medžiagų galutinės mechaninės savybės taip pat priklauso nuo tolimojo sąveikos, orientacijos ir kristalito dydžio. Modeliai iš polimerų mokslo ir baltymų lankstymo turi būti sujungti ir pritaikyti, kad būtų galima numatyti, kaip mechaninės savybės, tokios kaip modulis, stiprumas ir elastingumas, priklauso nuo šių fizinių parametrų. Kai tokie modeliai taip pat gali paaiškinti laukinio tipo biomedžiagų mechanines savybes, jie gali būti naudojami nuspėjama prasme, kad būtų galima vadovautis chimerinių medžiagų gamybai.

MOLEKULINĖ HISTOLOGIJA

Suprasti biologinių makromolekulių (DNR, RNR, baltymų) erdvinę konformaciją ir funkcinius konformacijos pokyčius yra nuolatinis iššūkis matematikai. Analitiniai ir skaičiavimo modeliai, pagrįsti geometrija ir topologija, ir toliau labai sėkmingai teikia teorinę ir skaičiavimo sistemą fermentų mechanizmo ir makromolekulinės konformacijos analizei (Rybenkov, 1993 Schlick ir Olson, 1992 White, 1992 Sumners ir kt., 1995 Lander ir Waterman , 1995).

Nauji eksperimentiniai metodai, tokie kaip krioelektroninė mikroskopija (Stasiak ir kt., 1996), optiniai pincetai (Smith ir kt., 1996), teikia erdvinius ir struktūrinius vis didėjančios skiriamosios gebos duomenis. Šiam naujam didelės skiriamosios gebos duomenų spektrui reikės atitinkamai didelės skiriamosios gebos matematinių modelių, kurie padėtų kurti ir interpretuoti eksperimentus. Esamų modelių tobulinimas bus atspirties taškas, tačiau reikia naujų idėjų ir naujų senų idėjų derinių. Vienas ypač svarbus poreikis yra sukurti veiksmingus makromolekulių aprašų erdvinės konformacijos aprašus, kurie leistų efektyviai įvesti duomenų bazę ir ją gauti, kartu koduojant biologiškai reikšmingą struktūrinę informaciją. IV. ORGANIZMINĖ BIOLOGIJA

Pagrindinė ląstelių ir ląstelių sistemų organizavimo tema yra tai, kaip elgesys ir funkcijos viename organizacijos lygmenyje atsiranda iš žemesnio lygio komponentų struktūros ir sąveikos. Šiame skyriuje aprašytų temų rinkinyje žemesnis organizacijos lygis yra tarpląstelinis arba korinis. Nors kai kurie tarpląsteliniai komponentai, kurie vaidina svarbų vaidmenį šiuose modeliuose, yra molekuliniai, pagrindinis dėmesys skiriamas ne tų molekulių struktūrai, o daliai, kurią jos atlieka ląstelių ir daugialąsčių funkcijose. Skyriuje „Ląstelių signalai“ aptariamas specifinių molekulių vaidmuo reguliuojant tokius procesus kaip ląstelių dalijimasis, ląstelių bendravimas ir genų ekspresija. MECHANIKOS IR EMBRIOLOGIJOS skyriuje daugiausia dėmesio skiriama tam, kaip molekuliniai mechaniniai cheminiai procesai gali paskatinti procesus, dėl kurių atsiranda makroskopiniai audinių ir organų formų pokyčiai. BIOFLUID DYNAMICS aptariamos problemos vėl prasideda atskirų (bakterijų) ląstelių lygiu, o substruktūros (vėliavos) mažomis skalėmis sąveikauja su hidrodinamika, kad būtų sukurtas makroskopinis elgesys (plaukimas).

IMUNOLOGIJOS IR VIROLOGIJOS ir NEUROSCIJŲ skyriuose daugiausia dėmesio skiriama mokslinėms problemoms, susijusioms su didesnėmis daugialąstelinėmis sistemomis. Norint suprasti imuninę sistemą, reikia įžvalgų apie tai, kaip ląstelių paviršiaus molekulės sukuria sudėtingus signalus, kurie lemia normalų imuninį atsaką. Šis atsakas, apimantis ankstesnės sąveikos su antigenais atmintį, yra visos imuninės sistemos, atskirų ląstelių. Panašiai nervų sistemą galima tirti atskirų ląstelių lygiu, kad suprastume, kaip ląstelių membranų biofizinės savybės prisideda prie atskirų ląstelių atsako, tačiau norint suprasti nervų sistemos funkcionavimą taip pat reikia ištirti didelių elgseną. masto neuronų tinklai.

Ląstelių signalas

Ląstelinių procesų kontrolė, kurią sukelia signalinių molekulių ir jų ląstelių paviršiaus receptorių sąveika, yra pagrindinė ir vienijanti tema dabartinėje eksperimentinėje ląstelių biologijoje. Per pastaruosius penkerius metus molekulinės biologijos metodai atskleidė daugybę kinazių, fosfatazių ir kitų molekulių, dalyvaujančių signalo perdavimo keliuose, taip pat molekulines padomenes ir sekos motyvus, kurie lemia skirtingas funkcijas. Nauji fosforilinimo, kalcio srautų ir kitų ankstyvų biocheminių reakcijų į receptorių sąveiką matavimo metodai taikomi tiriant daugelį ląstelių signalizacijos sistemų (pvz., Chemotaktines bakterijas, neuronus ir limfocitus). Genetiškai sukonstruotos eksperimentinės sistemos, susidedančios iš homogeninių ląstelių linijų, transfekuotos vienalytėmis laukinio tipo ir mutantinių receptorių bei efektorinių molekulių populiacijomis, palengvino daugumos naujos informacijos apie tarpląstelines molekules, kurios tarpininkauja signalo perdavimą, įgijimą. Patobulintas matavimas ir eksperimentinis dizainas daro matematinį modeliavimą vis labiau įmanomu įrankiu išbandyti idėjas apie šių molekulių sąveiką.

Modeliavimas padėjo mums suprasti pagrindines ląstelių paviršiaus sąveikas (pvz., Ligandų sukeltą receptorių agregaciją, ląstelių ir ląstelių sąveiką ir ląstelių sukibimą). Modeliavimas taip pat paaiškino ląstelių atsakų pobūdį ir poveikį (pvz., Baltymų internalizavimas ir sekrecija, ląstelių dalijimasis ir diferenciacija bei ląstelių judrumas). Naujausi modeliavimo ir eksperimento deriniai padėjo geriau suprasti kalcio vaidmenį reguliuojant ląstelių dalijimąsi, neuronų bendravimą, raumenų susitraukimo reguliavimą, apdulkinimą ir kitus ląstelių procesus. (Sidabras, 1996) Reprezentatyvūs bendradarbiavimo, taikant matematiką eksperimentinės ląstelių biologijos problemoms, aprašymai yra rasti Alt ir kt., 1996 Goldstein ir Wofsy, 1994 ir Lauffenburger ir Linderman, 1993. Kiti naujausi teorinio produktyvaus taikymo ląstelių signalizavimui pavyzdžiai. ir ląstelių judrumas apima Alon ir kt., 1995 Bray, 1995 Jafri ir Keizer, 1994 Naranja ir kt., 1994 Tranquillo ir Alt, 1996 ir Tyson ir kt., 1996. Per ateinančius kelerius metus galime tikėtis, kad matematinis modeliavimas vaidins pagrindinį vaidmenį kuriant ir aiškinant eksperimentus, kuriais siekiama išsamiai suprasti biochemines reakcijas, atsirandančias dėl receptorių sąveikos iki genų ekspresijos pokyčių, ląstelių dalijimosi ir kitų funkcinių atsakų.

MECHANIKA IR EMBRIOLOGIJA

Naujausi prietaisų pasiekimai leido išmatuoti judesius ir mechanines jėgas molekuliniu mastu (Svoboda ir Block, 1994). Kartu su šiais naujais mechaniniais matavimais naudojami kristalografiniai ir rentgeno spindulių difrakcijos metodai, kurie atskleidė mechanocheminių fermentų atominę struktūrą ir molekulinę geometriją pagal angstromo rezoliucijas (Rayment ir Holden, 1994). Kartu šie metodai pradėjo teikti duomenis, kurie atgaivino susidomėjimą ląstelių mechanika ir sustiprino fermentų, kaip mechanocheminių prietaisų, vaizdą. Dabar galima sukurti realius molekulinių mechanocheminių procesų modelius, kurie gali būti tiesiogiai susiję su eksperimentiškai stebimais ir kontroliuojamais parametrais (Peskin ir Oster, 1995). Ši eksperimentinės technologijos pažanga paskatino atgimti teorines pastangas iš naujo išspręsti pagrindinį klausimą: kaip veikia baltymų aparatai? Tiksliau, kaip cheminė energija paverčiama nukreiptomis mechaninėmis jėgomis, kurios skatina tiek daug ląstelių įvykių?

Embriologija taip pat peržengė aprašomąjį stebėjimą, apimdama genetinę baltymų efektorių vystymosi ir lokalizacijos kontrolę. Streso ir įtampos matavimai, kuriuos dabar galima atlikti ląstelių mastu, žada sujungti vystymosi genetiką, biochemiją ir biomechaniką (Oliver ir kt., 1995). Apibūdinant mechanines embrioninių ląstelių ir audinių savybes, galima naudoti matematinius modelius, kad būtų galima atskirti įvairius galimus morfogenezės mechanizmus (Davidson ir kt., 1995).

Pavyzdžiai apima visus reiškinius, susijusius su koordinuotu makromolekulių, ląstelių ar audinių judėjimu. Kaip ropoja embrioninės ląstelės ir plaukia bakterijos (Dembo, 1989 Berg, 1995 Mogilner ir Oster, 1996)? Kaip baltymai perkeliami į ląstelę (Scholey, 1994)? Kas skatina didelę ląstelių dalijimosi pažangą (Murray ir Hunt, 1993)? Kas skatina audinių ir organų formavimąsi embriono vystymosi metu (Murray ir Oster, 1984 Brodland, 1994) ir organų pertvarkymą po sužalojimo (Tranquillo ir Murray, 1993 Olsen ir kt., 1995)?

BIOFLUIDŲ DINAMIKA

Dėl nuolatinės kompiuterinių technologijų revoliucijos dabar galime išspręsti skysčių dinamikos problemas trimis erdviniais matmenimis ir laiku (Ellington ir Pedley, 1995). Tai atveria biologines galimybes daugelyje skirtingų dydžių. Pavyzdžiui, organų skalėje dabar galima atlikti embriono ir vaisiaus širdies skysčių dinamikos modeliavimą skirtingais vystymosi etapais. Tokie modeliai padės išsiaiškinti skysčių jėgų vaidmenį formuojant besivystančią širdį. Mikroorganizmų plaukimo mechanika taip pat prieinama kompiuteriniam modeliavimui. Ypač sudėtinga problema šioje srityje susijusi su intensyvia hidrodinamine sąveika tarp skirtingų tos pačios bakterijos vėliavų: kai vėliavos sukasi taip, kad jų sraigtinės bangos sklinda tolyn nuo ląstelės kūno, jos apsisuka viena kitą ir sudaro savotišką superflagelį. tolygiai stumia bakteriją, kai jų varikliai yra atvirkštiniai, o vėliavos sukasi į kitą pusę, superflagellum išsiskleidžia ir bakterija suklumpa vietoje. Dėl to, kad sunku išmatuoti mikroskopinius skysčių srautus, hidrodinamika ląstelėse yra daug apleistas ląstelių ir tarpląstelinės biomechanikos aspektas. Iš tiesų, skaičiavimas yra vienintelis mūsų langas į šį svarbų ląstelių fiziologijos aspektą. Vandens nesuspaudžiamumas ir klampumas sukelia judesius išilgai skirtingų ašių, o tarp objektų, esančių gana toli vienas nuo kito, biomolekulinius procesus taip pat moduliuoja būtinybė pašalinti vandenį iš kelio. Naujas šios mikro ir nano hidrodinamikos srities bruožas yra Brauno judėjimo svarba ir su ja susijusi osmosinės mechanikos (įskaitant sol-gelio transformacijas) reikšmė skysčio judesiams kontroliuoti.

Pažanga šioje srityje priklausys nuo galimybės naudotis didelio masto moksliniais skaičiavimais. Svarbu, kad geriausios technologijos būtų prieinamos mokslininkams tokiu mastu, kad būtų pakankamas tokio pobūdžio tyrimams tęsti. Tam taip pat reikės padėti žmonėms, turintiems patirties, norint efektyviai naudotis šiomis galingomis mašinomis. Universitetuose tokie žmonės dažnai eina ne fakultetines, netenktas mokslo pareigas. Mums reikia paramos, kad išlaikytume jų svarbų vaidmenį.

IMUNOLOGIJA IR VIROLOGIJA

Per pastaruosius dvejus metus matematinis modeliavimas padarė didelę įtaką imunologijos ir virusologijos tyrimams. Rimtas teoretikų ir eksperimento bendradarbiavimas suteikė proveržio, peržiūrint eksperimentus, kuriuose AIDS sergantiems pacientams buvo duodami stiprūs antiretrovirusiniai vaistai kaip dinamiškos sistemos sutrikimai. Matematinis modeliavimas kartu su klinikinių vaistų tyrimų metu gautų duomenų analize pirmą kartą nustatė, kad ŽIV greitai pašalinamas iš organizmo ir kad kasdien susidaro maždaug 10 milijardų viruso dalelių (Ho ir kt., 1995). Šis darbas turėjo didžiulį poveikį AIDS bendruomenei ir pirmą kartą suteikė jiems kiekybinį ligos proceso vaizdą. Šio tipo analizės poveikis buvo ne tik AIDS, bet ir yra galimybių sukurti realius ir naudingus daugelio virusinių ligų modelius. Iššūkiai išlieka tiriant vaistų terapiją kaip netiesinę kontrolės problemą, todėl reikia apsvarstyti klausimą, kaip greitai virusai mutuoja ir tampa atsparūs vaistams pagal skirtingus gydymo režimus. Tokie klausimai taip pat yra susiję su atsparumo antibiotikams vystymuisi sergant bakterinėmis ligomis.

Yra galimybių padaryti didelę pažangą imunologijos srityje, naudojant modeliavimo metodus. Molekulinis modeliavimas suteikia supratimą apie ląstelių paviršiaus molekulių, labai svarbių imuninei sistemai, struktūrą ir funkciją: imunoglobuliną, T ląstelių receptorių ir molekules, kurias koduoja pagrindiniai histokompatibilumo komplekso genai, taip pat molekules, kurias atpažįsta Imuninė sistema. Biocheminės molekulinio atpažinimo pasekmės yra sudėtingų biocheminių ir fermentinių signalų generavimas, kurių grynasis poveikis yra genų ekspresijos pokyčiai, daugeliu atvejų - ląstelių proliferacija, ląstelių diferenciacija ir judėjimas. Dar reikia išsiaiškinti, kaip šie pokyčiai organizuojami siekiant sukelti imuninį atsaką. Tačiau modeliavimas gali suteikti mums įžvalgų apie tai, kaip ląstelės sąveikauja tiesioginiu kontaktu ir per išskiriamas molekules, citokinus, kad sukurtų suderintą elgesį, būtiną imuninės sistemos iššūkiams įveikti.

NEUROSCIENCIJOS

Pagrindinis neurologijos iššūkis yra suprasti, kaip elgesys atsiranda iš neuronų savybių ir neuronų tinklų. Eksperimentinių metodų pažanga suteikia išsamią informaciją apie joninius kanalus, jų pasiskirstymą per dendritines ir aksonines ląstelių membranas, jų reguliavimą moduliuojančiais agentais ir sinaptinės sąveikos kinetiką. Greito skaičiavimo, sudėtingų modeliavimo įrankių ir patobulintų skaitinių algoritmų kūrimas leido sukurti išsamius biofiziškai pagrįstus skaičiavimo modelius, atkuriančius sudėtingas dinamines neuronų ir tinklų šaudymo savybes. Tokie skaičiavimai suteikia dvigubą galimybę plėsti mūsų žinias: (1) jie abu paaiškina ir skatina naujus eksperimentus, (2) jie yra pagrindas naujoms matematinėms teorijoms, leidžiančioms gauti sumažintus modelius, išlaikančius kiekybinę išsamios informacijos esmę. modeliai. Šie sumažinti modeliai, leidžiantys sujungti kelias erdvines ir laiko skales, yra aukštesnio lygio modelių pagrindas.

Modeliavimo įrankiai ir matematinė analizė leidžia mums išspręsti pagrindinį klausimą: kokie yra nervų skaičiavimų ląstelių pagrindai ir tokios užduotys kaip jutimo apdorojimas, motorinis elgesys ir pažinimas? (Koch ir Segev, 1989 Bower, 1992) Tiksliau, kaip būdingos neuronų savybės sujungiamos tinkluose su sinaptinėmis savybėmis, ryšiu ir dendritų kabelinėmis savybėmis, kad būtų sukurta mūsų sąveika su pasauliu? Neuroniniai moduliatoriai veikia tiek vidines sroves, tiek sinapsinę neuronų sąveiką. (Harris-Warrick ir kt., 1992) Šių pokyčių poveikį tinklo lygmeniu sunku išsiaiškinti net mažiems tinklams. Didžiausias iššūkis šioje srityje yra suprasti, kaip sistemos, turinčios didžiulį laisvės laipsnių skaičių ir daugybę skirtingų moduliatorių, sukuria lankstų, bet stabilų elgesį. Neuronų išsišakojusių dendritų geometrija ir elektros kabelio savybės taip pat turi įtakos tinklo veiklai. (Stuart ir Sakmann, 1994) Matematinė analizė reikalinga norint interpretuoti masinių skaičiavimų rezultatus ir įžvalgas įtraukti į tinklo modelius.

Neuroninių tinklų dinamika (Golomb ir kt., 1996 Kopell ir LeMasson, 1994) veikia tiek kognityvinį, tiek jutiminį motorinį elgesį. Norint suprasti variklio elgesį, reikia sukurti modelius, kurie apšviečia grįžtamojo ryšio tarp nervų ir mechaninių posistemių vaidmenį.Jutimo sistemoms viena iš svarbiausių problemų yra suprasti, kaip smegenys kontroliuoja gautus duomenis, įskaitant griežtesnį natūralių dirgiklių kiekybinio parametravimo/aprašymo supratimą. Šiuo metu aktyvi tyrimo sritis yra kodų, naudojamų apdorojant nervų sistemą, apibūdinimas. (Softky ir Koch, 1993 Shadlen ir Newsome, 1995 Softky, 1995) Tarp šio klausimo keliamų problemų yra tai, kaip sudėtinga žievės dinamika gali padėti formuoti atsaką į dirgiklius, įskaitant kelių, lemiančių skirtingą elgesį, parinkimą.

Modeliavimas tapo priimta ir pagrindine neurobiologijos priemone. Aukščiau išvardyti dabartiniai moksliniai tikslai kelia specifinių modeliavimo iššūkių. Kai kurie iš jų yra susiję su kur kas didesnio duomenų kiekio, kuris dabar yra arba gali būti, apdorojimu ir aiškinimu, pvz. naudojant kelių vienetų įrašymo metodus. Naudojant labai didelius ir sudėtingus modelius (Whittington ir kt., 1995), svarbūs sistemingo parametrų pasirinkimo metodai, taip pat modelių palyginimo ir jų skirtumų supratimo metodai. Tiek kompiuteriai, tiek matematinė analizė atliks svarbų vaidmenį sprendžiant technines problemas. Matematinė analizė išlieka pagrindine priemone, padedančia giliai suprasti, kaip modeliai skiriasi savo prognozėmis.
V. EKOLOGIJA IR EVOLIUCINĖ BIOLOGIJA

Evoliucija yra pagrindinė biologijos organizavimo tema (pvz., Roughgarden, 1979), o jos pasireiškimas organizmų tipų santykiuose apima organizacinius lygius ir siekia biologijos iki žemės ir socialinių mokslų. Taigi pagrindinės ekologijos ir evoliucijos problemos yra įvairios - nuo tų, kuriose sprendžiami pagrindiniai biologiniai klausimai, iki tų, kurios susijusios su mokslo vaidmeniu žmogaus reikaluose. Pagrindiniai iššūkiai, su kuriais susiduria ekologai ir evoliuciniai biologai, yra susiję su biologinės įvairovės praradimo, pasaulinių pokyčių ir darnios ateities paieškų grėsmėmis, taip pat su tolesnėmis biologinio pasaulio supratimo ir jo supratimo paieškomis. dabartinę formą. Kokiu mastu biologinio pasaulio organizavimas yra nuspėjamas ir unikalus pagrindinių jo evoliuciją reglamentuojančių taisyklių įgyvendinimas ir kiek jį suvaržė istorinė nelaimė? Kaip rūšių sąveika, pradedant nuo glaudžios šeimininko ir parazitų tarpusavio priklausomybės, iki labiau pasklidusių ryšių tarp augalų rūšių miške, pasireiškia jų koevoliuciniais modeliais ir gyvenimo istorijos raida? Kokie yra glaudžiai susijusių rūšių evoliuciniai santykiai, atsižvelgiant į jų bendrą filogenetinę istoriją? Kaip žmonių įtaka, pvz., Antibiotikų ir pesticidų naudojimas, žvejybos ir žemės naudojimas bei spartesni pasaulinių pokyčių modeliai, daro įtaką evoliucinei rūšių dinamikai ir invazijos modeliams? Kiek evoliucinė perspektyva gali mums padėti pasiruošti ateičiai, kad suprastume, kokios rūšys galėtų geriausiai tikti naujoje aplinkoje? Pastarasis yra svarbus tiek dėl natūralių pokyčių modelių, tiek dėl apgalvotų manipuliacijų per veisimą ir rūšių pristatymą.

Tarp pagrindinių klausimų yra susiję su biologine įvairove (Tilman, 1994). Kaip ji palaikoma, kaip ji remia ekosistemų paslaugas, tikėtini pokyčių modeliai ir veiksmai ją išsaugoti. Tai lemia esminių pagrindinių klausimų visumą, atsižvelgiant į jų svarbą ir pasirengimą sėkmei:

Biologijos išsaugojimas ir biologinės įvairovės išsaugojimas

Kokie veiksniai palaiko biologinę įvairovę? Kaip nauji požiūriai į filogenetinę analizę, siekiant išsiaiškinti evoliucinius ryšius rūšių viduje ir tarp jų, gali padėti mums suprasti, kaip turėtume įvertinti biologinę įvairovę? Kaip ekologiniu ir evoliuciniu požiūriu ekosistemos yra suskirstytos į funkcines grupes ir kaip ši organizacija lemia svarbiausių ekosistemos procesų, tokių kaip produktyvumas ir biogeocheminiai ciklai, palaikymą, taip pat tarpininkavimą klimatui, toksinių medžiagų sekvestravimą ir kitus žmonėms svarbius klausimus gyvybė žemėje.

Pasauliniai pokyčiai

Kokie yra ryšiai tarp fizinės ir biologinės pasaulinės biosferos dalių ir daugybės erdvės, laiko ir organizacinio sudėtingumo skalių, kuriomis žaidžiami svarbiausi procesai? (Bolker ir kt., 1995) Visų pirma, kaip atskirus augalus veikia atmosferos modelių pokyčiai ir, dar sunkiau, kaip tas poveikis atskiriems augalams veikia, kad paveiktų regioninius ir pasaulinius klimato ir biologinės įvairovės modelius? Kaip poveikis fitoplanktonui ir zooplanktonui yra susijęs vienas su kitu ir su platesniais modeliais, kuriuos galima pastebėti?

Atsirandanti liga

Kaip gyventojų skaičiaus augimo ir išteklių naudojimo modeliai bei gausus antibiotikų vartojimas prisideda prie naujų mirtinų ligų, kurių daugelis yra atsparios antibiotikams, atsiradimo ir atsinaujinimo? (Ewald, 1995) Ar yra šių ligų įvairovės valdymo metodų, pagrįstų tiek evoliucine, tiek ekosistemos perspektyva, kurie gali sumažinti grėsmę ir pasiūlyti naujų švelninimo strategijų?

Resursu valdymas

Mūsų maisto ir ląstelienos šaltinių valdymo istorija nėra sėkminga sėkmė, ir daugeliui šių esminių išteklių gresia toks lygis, kad artimiausiais dešimtmečiais jie negalės patenkinti žmonijos poreikių. Didelio masto žemės fizinių ir biologinių sistemų pakeitimų perspektyva sukuria galimą konfliktą tarp žmogaus poreikių, norų ir galimybių. (Walters ir Parma, 1996 Walters ir Maguire, 1996) Šią situaciją dar labiau apsunkina mūsų supratimo ir gebėjimo valdyti sudėtingas biologines sistemas apribojimai. Turime sukurti sprendimų priėmimo ir valdymo metodus, tinkamus neaiškiai ateičiai. (Hilborn ir kt., 1995)

Visais šiais klausimais yra įvairių kryžminių temų, kai kurios biologinės, kai kurios metodinės ar konceptualios. Biologiniu požiūriu esminis dalykas yra tai, kad visa tai, ką matome, buvo suformuota evoliucinių procesų ekologiniu požiūriu, tai yra tai, kad organizmai neegzistuoja atskirai, bet egzistuoja kitų rūšių ir abiotinė aplinka, todėl ekosistemos perspektyva yra svarbi nuo ligų valdymo iki mūsų pasaulinės aplinkos tvarkymo. Tiesą sakant, pagrindinis iššūkis yra suprasti, kaip net ekosistemų savybes, tas laisvas rūšių grupes tam tikrose buveinėse, galima suprasti atsižvelgiant į difuzinį komponentų koevoliuciją labai atvirose sistemose.

Modeliavimo požiūriu išlieka esminiai klausimai, kaip kovoti su vienetų svyravimais ir skirtumais tarp vienetų, pavyzdžiui, dėl nevienalytiškumo evoliucijos procesuose ar infekcinio perdavimo svarbos. Šių klausimų, nuo evoliucijos iki pasaulinių pokyčių, taip pat persmelkia labai skirtingo masto procesų sąveika. Galiausiai, supaprastinimo metodai ir elgesio susiejimas asmenų lygiu su makroskopiniais aprašymais suteikia esminių ryšių užmezgimo priemones.

Pažanga visose šiose tyrimų srityse bus pasiekta taikant įvairius metodus, pradedant aiškiais erdviniais ir stochastiniais modeliavimais ir baigiant kompaktiškesniais (Durrett ir Levin, 1994) matematiniais aprašymais, kurie leidžia analizuoti ir supaprastinti. Naujausi kompiuterių technologijų pasiekimai atvėrė galimybę į modeliavimo metodus įtraukti kur kas daugiau detalių nei bet kada anksčiau, o tai suteikė galimybę įtraukti daug daugiau biologinių detalių. Tačiau ši detalė kainuoja. Gebėjimas generuoti informaciją nėra lygus supratimui, o matematinis iššūkis yra sukurti metodus, kurie galėtų apimti esmines detales, skatinančias sudėtingus modelius, tuo pačiu leidžiant suprasti biologinio elgesio ypatybes giliau, kad būtų galima apibendrinti. Tam reikės atidžiai stebėti pagrindines biologines detales ir esminę matematinę pažangą nustatant tinkamas ribas ir siekiant, kad būtų galima supaprastinti sudėtingus, erdviškai aiškius, stochastinius modelius.

Žemiau mes sutelkiame dėmesį į modeliavimo galimybes kai kuriose konkrečiose srityse bendrosiose ekologijos ir evoliucijos srityse.

GYVENTOJŲ GENETIKA

Nors evoliucija yra puikus vienijantis principas, kuriuo grindžiama visa biologija, evoliucinė genetika sudaro evoliucijos pagrindą. Iššūkių keliančios matematinės ir skaičiavimo programos šioje kritinėje srityje yra įvairios - nuo teorinių sistemų kūrimo, nuo kurių daroma išvada apie evoliucinių mechanizmų, tokių kaip natūrali atranka molekuliniu lygmeniu, veikimą organizmo lygiu, iki genetinio rūšių sąveikos pagrindo supratimo.

Viena iš svarbiausių sričių, dar tik pradinėje stadijoje, yra genų, kurie atlieka pagrindinį vaidmenį rūšių ir aplinkos sąveikoje, identifikavimas ir genetinė analizė (Coyne ir kt., 1991). Tokių kiekybinių bruožų lokusų kartografavimas susideda iš trijų tarpusavyje susijusių išvadų problemų: šių lokusų poveikio aptikimo, bruožą veikiančių pagrindinių lokusų skaičiaus nustatymo ir jų nustatymo, palyginti su genominiais žymenimis. Taigi išsamus sprendimas apima testavimo, modelio pasirinkimo ir įvertinimo problemas. Kai bus baigta ekologinių ir genetinių savybių, ribojančių adaptacinius atsakus, analizė, bus galima spręsti esminius evoliucinius klausimus, tokius kaip santykinė genų srauto svarba, genetiniai kompromisai ir genetiniai apribojimai.

Antra įdomi sritis susijusi su gyvenimo istorijos evoliucija, kuri dažnai sutelkiama į gyvenimo istorijos įvykių laiką arba organizmo išteklių ir laiko paskirstymą tarp prieštaringų poreikių, tokių kaip ilgaamžiškumas ir vaisingumas. Šių bruožų evoliuciją galima tirti iš kiekybinių genetinių aprašymų, kuriuose tiriama laikina dinamika (Tuljapulkar ir Wiener, 1995), o selektyvi aplinka sumažinama iki atrankos gradiento. Arba galima ištirti pasirinkto aplinkos poveikio bruožui pobūdį optimizavimo metodais. Labai reikia sudėtingesnių formuluočių, tokių kaip modeliai, padedantys atotrūkį tarp paskirstymo ir laiko problemų, aiškiai nurodyti modeliai (Charlesworth, 1994), apimantys, kaip genai veikia skirtingu amžiumi ir laikui bėgant, modeliams, kurie yra sąsaja tarp gyvenimo istorijos raidos ir elgesį (Charlesworth, 1994), ir modeliams, nagrinėjantiems, kaip gyvenimo istorijas (Tuljapulkar, 1994) veikia aplinkos ir erdvės kitimas aplinkoje.

Be rūšių lygio, kiekybinių bruožų, dažnai susijusių su rūšių sąveika, evoliucinė dinamika kelia daug iššūkių ir galimybių teoriniams, skaičiavimo ir matematiniams biologams, apimantiems visas ekologijos ir evoliucijos sritis. Pavyzdžiui, virulentiškumo evoliucijos tyrimas (Frank, 1993, 1994) vabzdžių ir parazitoidų šeimininko sistemose bei grybelių ir virusų sąveika augaluose, specializacijos mechanizmų tyrimas ir hibridinių zonų analizė yra dalis pjovimo. moksliniai tyrimai atliekami biologijos ir matematikos mokslų sąsajoje.

Sparčiai kaupiant visų genomų sekų duomenis, dabar esame pasirengę išanalizuoti genų rinkinį, jų tvarką ir organizavimą, kodonų naudojimą ir tt įvairiuose taksonuose (Griffiths ir Tavare, 1996) ir kaip, o gal ir kodėl tai pasikeitė laikas. (Thorne ir kt., 1992) Tam reikia didesnio gebėjimo modeliuoti, kaip informacija vaizduojama ir veikiama biologinėse sistemose (Griffiths ir Tavare, 1996), remiantis įrankiais iš tokių sričių kaip diskretiškoji matematika, kombinatorika ir oficialios kalbos. Naujos, galbūt ad hoc formuluotės reikalingos genomo analizės matematiniam pagrindui sudaryti, nes klasikinės kiekybinės tokių sąvokų formuluotės, kaip informacija, panašumas ir klasifikacija - neatskiriamai susijusios su biologija - yra netinkamos. Atitinkamai, reikalingi metodai, skirti didžiulėms sekos duomenims suskirstyti į duomenų struktūras ir duomenų bazes, tinkančias efektyviausiai saugoti ir pasiekti duomenis, kartu su patobulintais sekų analizės algoritmais ir sekų homologijų nustatymu.

Gyventojų genetiniai natūralių populiacijų struktūros tyrimai yra esminė priemonė, iš kurios galima spręsti apie natūralių populiacijų evoliucijos istoriją ir evoliucines jėgas. Dabartiniai populiacijos genetinės teorijos ir duomenų analizės metodai daugiausia grindžiami vienu ar keliais genetiniais lokusais, kurių kiekvienas turi dvi alternatyvias formas (alelius). Tačiau dabartiniai duomenys paprastai apima daugelio genetinių žymenų genetinę sudėtį, kuri, atsiradus naujiems molekuliniams metodams, tokiems kaip polimerazės grandininė reakcija, vis labiau keičiasi, o kiekvienas iš jų turi daug skirtingų formų. Norint išgauti ir panaudoti visą evoliucinę informaciją, esančią šiuose sudėtinguose duomenų rinkiniuose, reikalingos naujos teorinės sistemos ir statistiniai metodai.

APSAUGOS BIOLOGIJA

Beveik visi svarbūs gamtosaugos biologijos klausimai reikalauja prognozuoti, todėl teorija ir matematiniai metodai atliko ir toliau vaidins pagrindinį vaidmenį. Nors per pastarąjį dešimtmetį buvo apibrėžta daug pagrindinių mokslinių klausimų, daug klausimų dar turi būti išspręsta. Kokios rūšys būtų prarastos po invazijos ir koks poveikis ekosistemos funkcijai? Pavyzdžiui, kokios yra vietinių žuvų rūšių pakeitimo introdukuotomis rūšimis pasekmės? Tikėtina, kad artimiausioje ateityje bus padaryta didelė pažanga (ir to reikia) suprasti besiveržiančių egzotinių rūšių dinamiką, atidžiau nustatyti genetikos vaidmenį retų ar nykstančių rūšių dinamikoje ir nykstančių rūšių ekologinėje dinamikoje.

Teoriniai tyrimai sutelkė dėmesį į populiacijos dydį ar savybes, reikalingas rūšims išlaikyti genetinę įvairovę, būtiną ilgalaikiam išlikimui. (Lande, 1993, 1994) Šie atsakymai parodė, kad reikalingas veiksmingas populiacijos dydis, tačiau reikia toliau dirbti, kad suprastume, kaip efektyvus populiacijos dydis yra susijęs su faktiniu populiacijos dydžiu ir struktūra bei gyvenimo istorijos ypatybėmis - ką iš tikrųjų galima pastebėti. Tai sukelia įdomių matematinių iššūkių, susijusių su struktūrizuotomis populiacijomis ir ekologinių bei genetinių modelių integravimu.

Invazinių egzotinių rūšių poveikis esamoms vietinėms ekologinėms bendruomenėms ir rūšims šiandien yra bene svarbiausia išsaugojimo problema (OTA, 1993). Beveik nebuvo sukurta teorijų, prognozuojančių rūšių plitimo greitį net paprastose bendruomenėse, o susijusios matematinės susietos reakcijos difuzijos lygčių problemos taip pat yra sudėtingos. Nors pagrindinius matematinius erdvinio plitimo modelius galima atsekti bent jau nuo Fišerio (1937), naujausi darbai parodė, kad padėtis yra kur kas sudėtingesnė, nes plitimo tempai, kaip modelio prielaidos, gali skirtis bent kiekiu yra pakeistos. (pvz., Lewis & amp; Kareiva, 1993 Zadocks ir Van Den Bosch, 1994) Tolesnis darbas leis sukurti patikimas kiekybines sklaidos normas.

GAMTOS SISTEMŲ VALDYMAS

Pastaraisiais metais staiga pasikeitė valdymo filosofija. (Hiborn ir kt., 1995) Seną tikslą valdyti atskiras rūšis, siekiant optimalių sąlygų ir jas išlaikyti, pakeitė naujas tikslas - išlaikyti ekosistemos funkciją ir prisitaikyti prie naujų sąlygų ar sistemos pokyčių. Šis poslinkis atspindi brandesnį požiūrį į gamtą, pripažįstantį mūsų žinių ir galimybių ribotumą, rūšių sąveikos svarbą ir vadovavimo ir valdymo būdo pavojaus suvokimą.

Šis naujas požiūris į valdymą leidžia pritaikyti mokslinio metodo elementus naujame ir reikšmingame kontekste: galime sukurti eksperimentines valdymo schemas, kad pateiktume informaciją, kurios reikia valdymo procesui tobulinti ir prisitaikyti prie pokyčių, net nenumatytų pokyčių. Šis naujas metodas kelia iššūkį mūsų matematiniams ir statistiniams įgūdžiams. Sėkmingam prisitaikymui reikia efektyviai ir laiku organizuoti duomenis, įvertinant parametrus, turinčius įtakos sistemos dinamikai, įskaitant mūsų mokymosi dinamiką. Tuomet ta informacija turi būti paversta galimų valdymo strategijų ir veiksmų pasekmių vertinimu.

Pagrindiniai iššūkiai, su kuriais susiduria žmonių rūšys, negali būti išspręsti taikant redukcinį ar dalinį požiūrį. Vietoj to turime surinkti visą savo išradingumą ir išteklius, kad sužinotume apie nepažeistų natūralių sistemų elgesį patiriant stresą ir sutrikimus, ir pritaikytume savo žmogaus institucijas prie riboto ir pažeidžiamo pasaulio.

PASAULINIAI POKYČIAI IR BIOLOGINĖ ĮVAIRUMAS

Dėl klimato kaitos ir su ja susijusių šiltnamio efektą sukeliančių dujų pokyčių būtina ištirti galimą poveikį natūralioms sistemoms ir susijusius atsiliepimus. Skaičiavimo galimybių pažanga leido sukurti išsamius individualius modelius, kuriuose atsižvelgiama į atskirų medžių reakciją į aplinkos sąlygų pokyčius ir jų tarpusavio poveikį. Tačiau tokie modeliai nepaprastai trokšta duomenų ir turi daug klaidų sklaidos galimybių. Kad jų prognozės būtų tvirtos ir kad šios prognozės būtų susietos su daug platesnio masto klimato modelių prognozėmis ir daugybe plataus masto informacijos, kuri tampa prieinama naudojant nuotolinį stebėjimą, turime rasti būdų, kaip sumažinti matmenis ir pernelyg supaprastinti išsamūs modeliai. Panašios pastabos taikomos ir kitų sistemų modeliams, pavyzdžiui, socialinių organizmų agregacijai nuo ląstelių gleivių formų iki jūrinių ir sausumos bestuburių bei stuburinių. Tokie metodai, kaip momentų uždarymas ir hidrodinaminės ribos, pasiskolinti iš kitų disciplinų, yra nepaprastai perspektyvūs, ypač kai jie derinami su eksperimentiniais metodais (Levin ir Pacala, 1996).

Tai yra vienas iš sudėtingiausių ir svarbiausių ekosistemų mokslo klausimų. Tuo pat metu visuotinės stebėjimo sistemos tampa prieinamos daugybe duomenų, o kritiniai eksperimentai leidžia suprasti sąsajas tarp ekosistemos struktūros ir funkcijos, ypač biologinės įvairovės vaidmens palaikant sistemos procesus. Ateinantys 5–10 metų turi nepaprastą integruotų teorinių, empirinių ir skaičiavimo metodų potencialą giluminiams ir svarbiems klausimams išsiaiškinti (Field, 1992 Bolker, 1995).

Infekcinių ligų dinamika

Infekcinių ligų dinamikos tema buvo viena iš seniausių ir sėkmingiausių matematinėje biologijoje šimtmetį, o pastaraisiais metais matė didžiulę pažangą matematinėje teorijoje ir šios teorijos taikyme valdymo strategijoms (žr. Anderson ir May, 1991). Didžioji literatūros dalis daro prielaidą, kad mišinys yra vienodas, todėl kiekvienas individas gali užkrėsti visus kitus asmenis, tačiau tokie modeliai nėra tinkami apibūdinti daugelio ligų, ypač lytiškai plintančių, arba kurių erdvinė ar socialinė ir ekonominė struktūra, esminius kokybinius požymius. lokalizuoja sąveiką. Klasikinis Hethcote'o ir Yorke'o (1984) darbas apie pagrindinių grupių dinamiką pabrėžė tokių efektų svarbą ir sudarė pagrindą, kuriuo remiasi daugelis naujausių darbų. Toks darbas, apimantis erdvinę struktūrą, dažnio ir tankio priklausomybę bei elgesio veiksnius, ne tik privertė mus peržiūrėti senas paradigmas, bet ir iš naujo sustiprino netiesinės dinamikos, ekologijos ir epidemiologijos sąveiką.

MATEMATINIAI IR Skaičiavimo klausimai, apimantys visus domenus

Kompiuterinių technologijų revoliucija leidžia atlikti sudėtingus modeliavimus, apie kuriuos svajojo tik prieš dešimtmetį. Norint veiksmingai naudoti šią technologiją, reikia iš esmės panaudoti matematiką visuose modeliavimo proceso etapuose: kiekybinį (arba kokybinį) modelių formulavimą, tinkamų duomenų tipų ir algoritmų kūrimą, modelių vertimą į efektyvias kompiuterines priemones, parametrų reikšmių įvertinimą, išvesties vizualizacija ir modeliavimo rezultatų palyginimas su tolesnių eksperimentų rezultatais. Matematika taip pat yra svarbi atliekant svarbų žingsnį kuriant algoritmus, kurie apskaičiuoja svarbias modelių savybes, nenaudojant skaitinio modeliavimo.

Be to, matematika gali žymiai pagerinti mūsų supratimą apie procesus, kurie tiriami imituojant. Pavyzdžiui, dinaminių sistemų teorijose aprašomi plačiai paplitę modeliai, todėl jie buvo vadinami „universaliais“. Tokių pasikartojančių modelių išaiškinimas yra pagrindinė matematikos dalis. Matematika svarsto bendrą kalbą, kontekstą, įprasminantį modeliavimo rezultatus, ir tvirtą modeliavimo algoritminės infrastruktūros pagrindą. Toks pagrindas užtikrina, kad modeliavimo metodai yra apibendrinami ir gali generuoti prognozes. Be to, teorija gali būti pagrindas mažinant modelius neprarandant informacijos, taip padidinant didelio masto modeliavimo efektyvumą.

PAGRINDINIAI IŠŠŪKIAI KLAUSIMAI, KURIUOSE VISOS MODELIAVIMO SISTEMŲ SRITYS

  • masto santykiai ir susiejimas
  • laiko sudėtingumas ir kodavimas
  • parametrų įvertinimas ir neapibrėžtumo gydymas
  • statistinė analizė ir duomenų gavimas
  • modeliavimas ir prognozavimas.
  • didelės ir mažos nukleorūgštys
  • baltymai
  • membranos sistemos
  • bendrieji makromolekuliniai mazgai
  • ląstelių, audinių, organizmo sistemos
  • ekologinės ir evoliucinės sistemos.
  • vaizdo aiškinimas ir duomenų sintezė
  • atvirkštinės problemos
  • 2, 3 ir aukštesnės dimensijos vizualizacija bei virtuali realybė
  • erdvinio ir laiko kodavimo formalizmai
  • sudėtinga geometrija
  • tinklo architektūros ir dinamikos santykiai
  • kombinatorinis sudėtingumas
  • teorija sistemoms, kurios sujungia stochastinius ir netiesinius efektus, dažnai dalinai paskirstytose sistemose.
  • duomenų modeliavimas ir duomenų struktūros projektavimas
  • užklausų algoritmus, ypač skirtinguose duomenų tipuose
  • duomenų serverio komunikacija, ypač tarpusavio replikacija
  • paskirstytos atminties valdymas ir procesų valdymas.

Kaip minėta aukščiau, matematinė analizė ir kompiuterinis modeliavimas pastaraisiais metais tapo nepakeičiamomis biologijos priemonėmis. Šie metodai turėjo didelį poveikį įvairiose srityse, pradedant ekologija ir populiacijos biologija, baigiant neuromokslais, baigiant genų ir baltymų sekų analize ir trimatiu molekuliniu modeliavimu. Matematiniai ir modeliavimo metodai leidžia analizuoti ir interpretuoti didžiulius duomenų kiekius, gaunant informaciją ir atskleidžiant modelius bei ryšius, kurie kitu atveju liktų paslėpti.

Atsižvelgiant į esminį vaidmenį, kurį matematikos ir modeliavimo metodai atlieka daugelyje skirtingų biologijos sričių, akivaizdu, kad reikia atitinkamų mokymosi galimybių skaičiavimo, matematinės ir teorinės biologijos srityse. Tinkami ir praktiški skaičiavimo biologijos mokymo skatinimo ir puoselėjimo mechanizmai galėtų apimti 1) magistrantūros studijų stipendijų programas, kuriose dalyvauja fakultetai, dirbantys tiek skaičiavimo, tiek eksperimentiniuose metoduose, 2) podoktorantūros stipendijos, skatinančios matematikus ir skaičiavimo mokslininkus tęsti biologijos tyrimus ir sudaryti sąlygas biologams įgyti skaičiavimo ir modeliavimo įgūdžių ir 3) vasaros seminarus ir trumpus kursus, kurie padės praktikuojantiems biologams, matematikams ir skaičiavimo mokslininkams pradėti įveikti atotrūkį tarp šių gana skirtingų disciplinų.

Be kompiuterinės biologijos specialistų rengimo, yra aiškus ir dramatiškas poreikis patobulinti matematikos ir skaičiavimo metodų mokymą biologijos mokslų studentams ar kitiems, kurie gali įsitraukti į bet kurios mokslo disciplinos darbą. Sistemingas požiūris, pradedant K-12 lygiu, pabrėžiantis matematikos ir modeliavimo svarbą biologijos veikloje (kaip nurodyta Nacionaliniuose mokslo standartuose), padėtų užtikrinti, kad studentai būtų geriau pasirengę panaudoti matematinius metodus biologijos bakalauro programose, ir mažiau linkę vengti matematiškai griežtų bakalauro studijų kursų dėl silpnos matematikos patirties ar „matematikos fobijos“. Patobulintas matematikos mokymas ankstyviausiais lygiais taip pat greičiausiai padidins studentų, norinčių tęsti studijas tarpdisciplininėse matematinės ir skaičiavimo biologijos srityse, skaičių. Didesnis dėmesys matematikai ir skaičiavimo studijoms K-12 ir bakalauro lygmenyse taip pat gali būti veiksmingai susietas su programomis, skatinančiomis moteris ir nepakankamai atstovaujamas mažumas siekti mokslo karjeros, ypač tarpdisciplininėse srityse, jungiančiose biologinius, matematinius ir skaičiavimo mokslus.

Galiausiai reikėtų pripažinti, kad kompiuteriniai modeliavimai ir matematinio modeliavimo priemonės gali būti veiksmingos mokymo priemonės biologijos moksluose. Tokios temos kaip baltymų struktūros ir funkcijų santykiai labai naudingos iš interaktyvių, trimatės grafikos demonstracijų. Kompiuteriniai modeliavimai ir animacijos, pagrįstos matematiniais modeliais, gali būti labai efektyvus būdas iliustruoti sudėtingų sistemų elgesį ir savybes, pradedant baltymų ir ligandų sąveika ir baigiant didelių gyvūnų populiacijų migracijos elgesiu. Todėl matematinio ir skaičiavimo kursinio darbo įtraukimas į logišką ir nuoseklią temą, suformuluotą K-12 ir bakalauro programose, greičiausiai turės daug naudos biologijos mokslui.

Alon, R., Hammer, D. A. ir Springer, T. A. (1995). P-selektino-angliavandenių jungties gyvavimo laikas ir jo reakcija į tempimo jėgą hidrodinaminiame sraute. Gamta 374, 539-542.

Alt, W., Deutsch, A. ir Dunn, G., red., (1996). Ląstelių ir audinių judėjimo mechanizmai. Birkhaeuser Verlag, Bazelis.

Andersonas, R. M. ir May, R. M. (1991) Žmonių infekcinės ligos. Oksfordo univ. Paspauskite.

Arnoldas, B. ir Rossmannas, M.G. (1986). Klaidų, pertekliaus ir tirpiklio turinio poveikis atliekant molekulinio pakeitimo procedūrą, nustatant biologines makromolekules. Proc. Natl. Akad. Sci. JAV 83, 5489-5493.

Asilomaras (1995). Baltymai 23, 295-460.

Bashford, D. ir Karplus, M. (1990). pKa iš jonizuojamų baltymų grupių - atominė detalė iš nuolatinio elektrostatinio modelio. J. Mol. Biol. 29, 10219-10225.

Berendsenas, H. J. C. (1996). Bio-molekulinė dinamika ateina su amžiumi. Mokslas 271, 954-955.

Bergas, H. (1995). Sukamojo momento sukimas naudojant „Flagella“ sukamąjį variklį. Biofizai. 68 (4 priedai), 163S-166S.

Bolker, B. M., Pacala, S. W., Bazzaz, F. A. ir Canham, C. D. (1995) Rūšių įvairovė ir ekosistemų atsakas į tręšimą anglies dioksidu -Išvados iš vidutinio klimato miškų modelio. Pasaulinių pokyčių biologija 1, 373-381.

Bolker, B. M., Pacala, S.W., Canham, C., Bazzaz, F. and Levin, S.A. (1995) Rūšių įvairovė ir ekosistemų atsakas į tręšimą anglies dioksidu: išvados iš vidutinio klimato miškų modelio. Pasaulinių pokyčių biologija 1, 373-381.

Bourret, R. B., Borkovitch, K. A. ir Simon, M. I. (1991). Signalo perdavimo keliai, apimantys baltymų fosforilinimą prokariotuose. Ann. Rev. Biochem. 60, 401-441.

Bower, J. M., svečių redaktorius (1992). Speciali problema: nervų sistemos modeliavimas. Neurologijos tendencijos 15, #11.

Bowie, J. U., Luthy, R. ir Eisenberg, D. (1991). Baltymų sekų, susidarančių į žinomą trimatę struktūrą, nustatymo metodas. Mokslas 253, 164-170.

Brodlandas, G. (1994). Vystymosi biologijos baigtinių elementų metodai. In International Review of Cytology, 150, Academic Press, Inc., p. 95-118.

Bray, D. (1995). Baltymų molekulės kaip skaičiavimo elementai gyvose ląstelėse. Gamta 376, 307-312.

Bryantas, S. H. ir Lawrence, C. E. (1993). Empirinė energijos funkcija, skirta sriegti baltymų seką per sulankstomą motyvą. Baltymai 16, 92-112.

Charlesworth, B. (1994). Evoliucija pagal amžių struktūrizuotose populiacijose. Kembridžo universiteto leidykla, 2 leidimas.

Coyne, J. A., Aulard, S. ir Berry, A. (1991). Nepakankamas natūraliai vykstantis pericentrinis poslinkis Drosophila-Melanogaster ir jo pasekmės chromosomų evoliucijai. Genetika 129, 791-802.

Coyne, J. A., Charlesworth, B. ir Orr, H. A. (1991). Haldane'o taisyklė peržiūrėta. Evoliucija 45, 1710–1714 m.

Davidson, L., Koehl, M., Keller, A. ir Oster, G. (1995). Kaip jūrų ežiai gastrituoja? Pirminės invaginacijos mechanizmo atskyrimas naudojant biomechaniką. Vystymas 121, 2005-2018 m.

Dembo, M. (1989). Amoeba proteus citoskeleto mechanika ir kontrolė. Biofizai. J. 55, 1053-1080.

Doering, C., Ermentrout, B. ir Oster, G. (1995). Rotaciniai DNR varikliai. Biofizai. J. 69, 2256-2267.

Durrett, R. ir Levin, S.A. (1994) Stochastiniai erdviniai modeliai: vartotojo vadovas ekologinėms reikmėms. Fil. Trans. Soc. Lond. B. 343, 329-350.

Easterwood, T. R., Majoras, F., Malhotra, A. ir Harvey, S. C. (1994). Perkėlimo RNR orientacijos ribosominėse A ir P vietose. Nucl. Rūgštis. Res. 22, 3779-3789.

Ewaldas, P.W. (1995). Virulentiškumo raida - vienijantis ryšys tarp parazitologijos ir ekologijos. J. Parazitologija 81, 659-669.

Eisenberg, D. ir McLachlan, A. D. (1986). Solvacijos energija sulankstant ir surišant baltymus. Gamta 319, 199-203.

Ellingtonas, C.P. ir Pedley, T. J., red. (1995). Biologinė skysčių dinamika. Įmonė of Biologists Limited, Cambridge UK

Field, C.F., Chapin III, F. S., Matson, P. A. ir Mooney, H. A. (1992) „Sausumos ekosistemų atsakas į besikeičiančią atmosferą: ištekliais pagrįstas metodas“. Ann. Ecol. Syst. 23, 201-235.

Findlay, J. B. C. (1996). Membraniniai baltymų modeliai. BIOS, Oksfordas

Fišeris, R. A. (1937). Palankių genų pažangos banga. Ann. Eugenas. (Lond.) 7, 355-369.

Fleischmann, R. D., Adams, M. D., White, O., Clayton, R. A. (1995) Haemophilus influenzae Rd. Atsitiktinis viso genomo sekos nustatymas ir surinkimas. Mokslas 269, 496-512.

Frank, S.A. (1993). Šeimininkų ir parazitų įvairovės raida. Evoliucija 47, 1721–1732 m.

Frank, S.A. (1994). Koevoliucinė šeimininko ir parazitų genetinė genetika, turinti kiekybinį paveldėjimą. Evoliucinė ekologija 8, 74-94.

Gao, J. (1996). Hibridiniai kvantiniai ir molekuliniai mechaniniai modeliavimai - alternatyvus būdas tirpiklių poveikiui organinėje chemijoje. Pask. Chem. Res. 29, 298-305.

Gilsonas, M. K., McCammonas, J. A. ir Madura, J. D. (1995). Molekulinės dinamikos modeliavimas naudojant nuolatinį tirpiklio elektrostatinį modelį. J. Comput. Chem. 16, 1081-1095.

Goldstein, B., ir Wofsy, C., red. (1994). Paskaitos apie matematiką gyvybės moksluose 24: Ląstelių biologija. Amerikos matematikos draugija, Providence, RI.

Golomb, D., Wang, X-J ir Rinzel, J. (1996) „Spindle Waves“ sklaida „Thalamic Slice Model“. J. Neurophys 75, 750-769.

Griffiths, R. C. ir Tavare, S. (1996). Sujungimo skaičiavimo metodai. IMA tomas, P. Donnelly ir S. Tavare, red. Spaudoje.

Guida, W. C. (1994). Programinė įranga, skirta vaistų struktūrai pagrįsti. Curr. Nuomonė. Struc. Biol. 4, 777-781.

Harris-Warrick, R., Marder, E., Selverston, A. ir Moulins, M., red. (1992). Dinaminiai biologiniai tinklai: Stomatogastric nervų sistema, MIT Press

Hethcote, H.W. ir Yorke, J.A. (1984) Gonorėja: perdavimo dinamika ir kontrolė. Lekt. Pastabos „Biomath“. 56, 1-105.

Hilborn, R., Walters, C. J. ir Ludwig, D. (1995) Sustainable Exploitation of Renewable Resources. Metinė ekologijos ir sistematikos apžvalga 26, 45-67.

Ho, D. D., Neumann, A. U., Perelson, A. S., Chen, W., Leonard, J. M. ir Markowitz, M. (1995). Greitas plazmos virionų ir CD4 limfocitų apyvartumas užsikrėtus ŽIV-1. Gamta 373, 123-126.

Honig, B. ir Nicholls, A. (1995). Klasikinė biologija ir chemija. Mokslas 268, 1144-1149.

Humphreysas, D. D., Freisneris, R. A. ir Bernas, B. J. (1994). Kelių laiko žingsnių molekulinės dinamikos algoritmas makromolekulėms. J. Phys. Chem. 98, 6884-6892.

Jaeger, L., Michel, F. ir Westhof, E. (1994). „GRNA Tetraloop“ įtraukimas į tolimojo tretinio lygio sąveiką. J. Mol. Biol. 236, 1271-1276.

Jafri, S. M. ir Keizer, J. (1994) Inozitolio 1,4,5-trisfosfato, bet ne Ca2+ difuzija yra būtina inozitolio 1,4,5-trisfosfato sukeltoms Ca2+ bangoms. Proc. Natl. Akad. Sci. 91, 9485-9489.

Johnsonas, B. A. ir Blevinsas, R. A. (1994). NMRView: kompiuterinė programa, skirta vizualizuoti ir analizuoti NMR duomenis. J. Bimolecas. BMR 4, 603-614.

Kearsley, S. K., Underwood, D. J., Sheridan, R. P. ir Miller, M. D. (1994). Lanksčiosios bazės - būdas pagerinti molekulinio prijungimo metodų naudojimą. J. Comp. Asist. Mol. Dizainas 8, 565-582.

Koch, C. ir Segev, I., red. (1989). Neuronų modeliavimo metodai: nuo sinapsių iki tinklų, MIT Press, Cambridge MA. 2 -asis leidimas, spaudoje 1996 m.

Kontoyianni, M. ir Lybrand, T. P. (1993). Trijų matmenų integruotų membraninių baltymų modeliai: galimybės ir spąstai. Perspektyva, vaistų diskas. 1 dizainas, 291-300.

Kopell, N. ir LeMasson, G. (1994) Rhytmogenesis, Amplitude Modulation, and Multiplexing in a cortical Architecture, Proc. Natl. Akad. Sci, JAV 91, 10586-10590.

Kreusch, A. ir Schulz, G. E. (1994) Rafinuota Porin struktūra iš Rhodopseudomonas blastica. Palyginimas su Porin iš Rhodobacter capsulatus. J. Mol. Biol. 243, 891-905.

Lande, R. (1993). Gyventojų išnykimo rizika dėl demografinio ir aplinkos stochastiškumo. Esu. Nat. 142, 011-927.

Lande, R. (1994). Gyventojų išnykimo rizika dėl naujų žalingų mutacijų. Evoliucija 48, 1460-1469.

Landeris, E.S. ir Watermanas, M.S. (1995). „Gyvenimo paslapčių skaičiavimas“, „National Academy Press“, Vašingtonas, D.C.

Lauffenburger, D. A. ir J. J. Linderman (1993). Receptoriai: įrišimo, prekybos ir signalizavimo modeliai. Oksfordo universiteto leidykla, Oksfordas.

Leahy, D.J., Hendrickson, W.A., Aukhil, I. ir Erickson, H.P. (1992). Trečiojo tipo fibronektino domeno struktūra iš Tenascino, laipsniškai atliekama pagal selenometionilo baltymo MAD analizę. Mokslas 158, 987-991.

Lee, C. ir Subbiah, S. (1991). Baltymų šoninės grandinės konformacijos prognozavimas optimizuojant pakuotę. J. Mol. Biol. 217, 373-388.

Levitt, M. (1993). Tikslus baltymų konformacijos modeliavimas naudojant automatinį segmentų derinimą. J. Mol. Biol. 226, 507-533.

Levinas, S. A. ir Pacala, S. W. (1996). Erdviniu būdu paskirstytų procesų supaprastinimo ir mastelio teorijos. Spaudoje, 1997. In Spatial Ecology: The Role of Space in Population Dynamics and Interspecific Interactions. D. Tilman ir P. Kareiva, red., Prinstono universiteto leidykla, Princeton NJ.

Lewis, M. A., Kareiva, P. (1993). Allee dinamika ir invazinių organizmų plitimas. Teorinė populiacijos biologija 43, 141-158.

Lyubchenko, Y. Shlyakhtenko, L., Harrington, R., Oden, P. ir Lindsay, S. (1993). Ilgos DNR atominės jėgos mikroskopija: vaizdavimas ore ir po vandeniu. Proc. Natl. Akad. Sci. JAV 90, 2137-2140.

Misra, V. K., Hecht, J. L., Sharp, K. A., Friedman, R. A. ir Honig, B. (1993). Druskos poveikis baltymų ir DNR sąveikai-Lambda-CI represorius ir EcoRI endonukleazė. J. Mol. Biol. 238, 264-280.

Mogilner, A. ir Oster, G. (1996). Ląstelių judrumą skatina aktino polimerizacija. Biofizai. J., spaudoje.

Murray, A. ir Hunt, T. (1993). Ląstelių ciklas: įvadas. Niujorkas, W.H. Freemanas.

Murray, J. ir Osteris, G. (1984). Ląstelių traukos modeliai modelio ir formos generavimui morfogenezėje. J. Math. Biol 19, 265-80.

Naranjo, D., Latorre, R., Cherbavaz, D., McGill, P. ir Schumaker, M. F. (1994). Paprastas paviršinio įkrovimo jonų kanaluose modelis. Biophysical J. 66, 59-70.

OTA (Office of Technology Assessment), (1993 m. Rugsėjis). Kenksmingos nevietinės rūšys JAV. OTA-F-565. JAV vyriausybė. Spausdinimo biuras, Vašingtonas

Oliver, T., Dembo, M. ir Jacobson, K. (1995). Traukos jėgos lokomotyvuose. Ląstelė Motil. Cytoskel. 31, 225-240.

Olsen, L., Sherratt, J. ir Maini, P. (1995). Suaugusiųjų odos žaizdų susitraukimo ir sutrumpinto audinio poslinkio profilio mechanocheminis modelis. J. Teoras. Biol. 177 (2), 113-128.

Orengo, C. A., Swindell, M. B., Michie, A. D., Zvelebil, M. J., Driscoll, P. C., Waterfield, M. D. ir Thornton, J. M. (1995). Pleckstrin homologijos domeno ir verotoksino struktūrinis panašumas: struktūrinio panašumo matavimo ir įvertinimo problema. Prot. Sci. 4, 1977-1983.

Peskin, C. ir Oster, G. (1995). Koordinuota hidrolizė paaiškina mechaninį kinesino elgesį. Biofizai. J. 68 (4), 202–210.

Rayment, I. ir H. Holden (1994). Trimatė molekulinės variklio struktūra. TIBS 19, 129-134.

Ringe, D. ir Petsko, G.A. (1996). Baltymų kristalografijos vartotojo vadovas. In Protein Engineering and Design, P.R. Carey, red. Akademinė spauda, ​​San Diegas.

Roughgarden, J. (1979). Populiacijų teorija Genetika ir evoliucinė ekologija: įvadas. Macmillan, Niujorkas.

Rybenkovas, V. V., Cozzarelli, N. R. ir Vologodskii, A.V. (1993). DNR mazgų tikimybė ir efektyvus DNR dvigubo sraigto skersmuo, Proc. Nat. Akad. Sci. 90, 5307-5311.

Schlick, T. ir Olsonas, W. K. (1992). Superspiralinė DNR energija ir dinamika kompiuteriniu modeliavimu, J. Mol. Biol. 223, 1089-1119.

Scholey, J. (1994). „Kinezino“ organelių transportas. Šiuolaikinėje ląstelių biologijoje: mikrotubuliai. J. S. Hyams ir C. W. Lloyd, red. Niujorkas, Wiley-Liss. 13: p.343-365.

Senderowitz, H., Guanieri, F. ir Still, W. C. (1996), „Smart Monte Carlo Technique for Free Energy Simulation of Multiconformational Molecules“, tiesioginis organinių molekulių konformacinių populiacijų skaičiavimas. J. Amer. Chem. Soc. 117, 8211-8219.

Shadlen, M. ir Newsome, W. (1994), Noise, Neural Codes and Cortical Organization. Curr. Nuomonė. Neurobiolis. 4, 569-579.

Silver, R. B. Kalcis, BOB, mikrodomenai ir ląstelinis sprendimas: mitozinių ląstelių dalijimosi kontrolė smėlio dolerio blastomeruose, ląstelė (spaudoje).

Simmons, A. H., Michal, C. A. ir Jelinski, L. W. (1996). Spider Dragline Silk molekulinė orientacija ir dviejų komponentų kristalinė frakcija, mokslas 271, 84-87.

Smith, K. C. ir Honig, B. (1994). Konformacinės laisvosios kilpų baltymų energijos įvertinimas. Baltymai: struktūra, funkcija ir genetika 18, 119-132.

Smith, S. B., Cui, Y. ir Bustamante, C. (1996). B-DNR pertempimas: atskirų dvigubų ir viengubų DNR molekulių elastingas atsakas, mokslas 271, 795-799.

Softky, W. R. (1995). Paprasti kodai ir efektyvūs kodai. (Komentaras) Curr. Nuomonė. Neurobiolis. 5, 239-247.

Softky, W. R. ir Koch, C. (1993). Labai nereguliarus žievės ląstelių šaudymas neatitinka atsitiktinių EPSP laikinos integracijos. J. Neuroscience 13, 334-350.

Stasiak, A. ir kt. (1996). DNR sraigtinio kartojimo ir superspiralinės DNR struktūros nustatymas krioelektronine mikroskopija. In Mathematical Approaches to Biomolecular Structure and Dynamics, IMA Proceedings 82, Springer Verlag, Niujorkas, p. 117.

Steinhoff, H. J., Mollaaghabada, R., Altenbach, C., Khorana, H. G. ir Hubbell, W. L. (1994). Vietos nukreipti sukimosi ženklinimo tyrimai, susiję su bakteriorodopsino struktūra ir dinamika. Biofizai. Chem. 56, 89-94.

Stuartas, G.J. ir Sakmann, B. (1994). Aktyvus somatinių veiksmų potencialo skleidimas į neokortikinius piramidinius ląstelių dendritus. Gamta 367, 69-72.

Sumners, D.W., Ernstas, C., Spengleris, S.J. ir Cozzarelli, N. R. (1995). DNR rekombinacijos mechanizmo analizė naudojant raizginius, ketvirtinės biofizikos apžvalgos 28, 253-313.

Svoboda, K. ir S. Block (1994). Jėga ir greitis, išmatuotas atskiroms kinesino molekulėms. Ląstelė 77, 773-84.

Thorne, J. S., Kishino, H. ir Febenstein, J. (1992). Pasiekimas realybės link: patobulintas sekos evoliucijos tikimybės modelis. J. Mol. Evoliucija 34, 3-16.

Tilman, D. (1994) Konkurencija ir biologinė įvairovė erdviškai struktūrizuotose buveinėse. Ekologija 75, 2-16.

Tirrell, J. G., Fournier, M. J., Mason, T. L. ir Tirrell, D. A. (1994). Biomolekulinės medžiagos. Chem. Inž. Naujienos, gruodžio 19 d., 40–51.

Tranquillo, R. T. ir Alt, W. (1996). Stochastinis receptorių sukeltos citomechanikos modelis ir leukocitų dinaminė morfologija. J. Math. Biol. 34, 361-412.

Tranquillo, R. ir J. D. Murray (1993). Mechaninis žaizdų susitraukimo modelis. J. Surg. Res 55, 233-47.

Tuljapurkar, S. ir Wiener, P. (1994). Migracija kintamajame: gyvenimo istorijos raidos tyrimas naudojant struktūrizuotus populiacijos modelius. J. Teoras. Biol. 166 75-90.

Tuljapurkar, S. (1994). Stochastinė demografija ir gyvenimo istorijos. In Frontiers in Mathematical Biology, S.A. Levin, red. Springer-Verlag, Berlynas, p. 254-262.

Tyson, J. J., Novak, B., Odell, G. M., Chen, K. ir Thron, C. D. (1996). Cheminė kinetinė teorija: ląstelių ciklo reguliavimo supratimas. Biocheminių mokslų tendencijos 21, 89-96.

Walters, C. ir Maguire, J.J. (1996). Šiaurės menkės žlugimo atsargų vertinimo pamokos. Apžvalgos žuvų biologijoje ir žuvininkystėje 6, 125-137.

Walters, C. ir Parma, R. M. (1996). Fiksuotos eksploatacijos normos strategijos kovojant su klimato kaitos padariniais. Kanados žvejybos ir vandens mokslų žurnalas 53, 148-158.

Williams, N. (1996). Mielių genomo seka skatina naujus tyrimus, mokslas 272, 481-481.

White, J. H., (1992). Geometrija ir topologija. In Proceedings of Symposio in Applied Mathematics 45, Amerikos matematikos draugija, Providence, R.I., 17.

Whittingtonas, M. A., Traubas, R. D. ir Jefferysas, J. G. R. (1995). Sinchronizuoti svyravimai „Interneuron“ tinkluose, kuriuos skatina metabotropinis glutamato receptorių aktyvavimas. Gamta 373, 612-615.

Wofsy, C., Kent, U. K., Mao, S-Y., Metzger, H. ir Goldstein, B. (1995). Tirozino fosforilinimo kinetika, kai IgE dimeriai prisijungia prie veido receptorių žiurkių bazofilinėse leukemijos ląstelėse. J. Biol. Chem. 270, 20264-20272.


Tinklai ir informacija

Inžinieriai ir matematikai pateikė vertingos informacijos apie informaciją, ypač susijusią su ryšiais, pobūdžio, o biologai kai kurias iš šių įžvalgų pritaikė biologinių sistemų tyrimui. Didelė biologijos tyrimų sritis yra susijusi su klausimu, ar aukštesnės eilės biologiniai procesai gali būti vaizduojami informaciniu požiūriu. Konceptualios biologinių reiškinių pažinimo priemonės yra pagrįstos matematinėmis idėjomis apie informaciją ir skaičiavimą, tačiau prieš įgyvendinant patenkinamą teorinį pagrindą reikia tolesnio tobulėjimo. Pavyzdžiui, pagrindinis biologinės informacijos aprašymo ir matavimo aspektas yra informacijos veikimo kontekstas, kurį buvo sunku aiškiai ir naudingai pavaizduoti. Iššūkių, su kuriais susiduria mokslininkai, pavyzdys yra genų ekspresijos procesas, apimantis specifinės baltymų molekulės gamybą iš genetinės informacijos. Vieno geno ekspresijai įtakos turi daugybė veiksnių - nuo dalyvaujančios ląstelės tipo iki išorinių gaunamų signalų ir ląstelės metabolinės būklės iki esamų genų ekspresijos būsenų. Pastangos suprasti šiuos veiksnius yra pagrindinė šiuolaikinės biologijos tyrimų sritis.

Nors kai kurie maži tinklai, tokie kaip tam tikri medžiagų apykaitos tinklai bakterijose ar mielėse, yra gana gerai apibūdinami, sudėtingesni tinklai, tokie kaip vystymosi tinklai, lieka tik iš dalies suprantami. Buvo sukurtos ir įgyvendintos abiejų tipų tinklų studijoms aktualios matematinės koncepcijos. Vis dėlto mažai biologinių sistemų buvo pakankamai apibūdintos, kad mokslininkai galėtų jas modeliuoti kaip tinklus. Pavyzdžiai yra laktozės ir galaktozės panaudojimo sistemos tam tikrose bakterijose, pvz Escherichia coli ir Streptokokas. Tačiau platesnė šių tinklų sąveika yra palyginti prastai suprantama. Ankstyvas jūrų ežių embriono vystymasis yra dar viena veiksmingai modeliuojama sistema. Modeliai suteikia unikalią biologinės raidos ir fiziologijos įžvalgą, o mokslininkai numatė ateitį, kai modeliai bus prieinami daugumai biologinių sistemų. Iš tiesų kiekybiniai modeliai galiausiai galėtų įkūnyti hipotezes apie bet kurios aptariamos biologinės sistemos struktūrą ir funkciją.

Idėjos apie biologines sistemas gali pakeisti žemės ūkį, gyvulininkystę, mitybą, energetiką ir kitas pramonės šakas bei tyrimų sritis. XXI amžiaus pradžioje medicinos praktika buvo pradėta pereiti nuo reaktyvaus pacientų simptomų gydymo prie iniciatyvios ir individualizuotos priežiūros, nes buvo geriau suprantamos sudėtingų sistemų, kurios yra žmogaus ląstelės ir organai, funkcijos.


Ahlborg, H., Johnell, O., Jeppsson, S., Nilsson, B., Rannevik, G., & amp; Karlsson, M. (2001). Kaulų netekimas, susijęs su menopauze: perspektyvus tyrimas per 16 metų. Kaulai, 28, 327–331.

Ahlborg, H., Johnell, O., Turner, C., Rannevik, G., & amp; Karlsson, M. (2003). Kaulų praradimas ir kaulų dydis po menopauzės. Naujosios Anglijos medicinos žurnalas, 349, 327–334.

Brown, J., & amp; Kerns, V. (1985). Jos geriausiame amžiuje. South Hadley, MA: Berginas ir Garvey.

Bogin, B. (1999). Žmogaus augimo modeliai. Kembridžas: ​​Kembridžo universiteto leidykla.

Cao, J., Venton, L., Sakata, T., & amp; Halloran, B. (2003). RANKL ir OPG ekspresija koreliuoja su su amžiumi susijusiu kaulų praradimu patinų C57BL/6 pelėse. Kaulų mineralų tyrimų žurnalas, 18, 270–277.

Day, L., Fildes, B., Gordon, I., Fitzharris, M., Flamer, H., & amp. Lord, S. (2002). Atsitiktinis faktinis kritimo prevencijos tyrimas tarp vyresnio amžiaus žmonių, gyvenančių savo namuose. Britų medicinos žurnalas, 325, 128–133.

De Laet, C., van Hout, B., Burger, H., Hofman, A., & amp; Pols, H. (1997). Kaulų tankis ir klubo lūžių rizika vyrams ir moterims: skerspjūvio analizė. Britų medicinos žurnalas, 315, 221–225.

Derry, P. (2002). Ką turime omenyje sakydami „menopauzės biologija“? Sekso vaidmenys, 46, 13–23.

Deimantas, J. (1996). Kodėl moterys keičiasi. Atrasti, 17, 130–137.

Gosden, R. (1996). Sukčiavimo laikas. Niujorkas: Freemanas.

Hawkes, K., O'Connell, J., Burton Jones, N. (1997). „Hadza“ moterų laiko paskirstymas, palikuonių aprūpinimas ir ilgos gyvenimo po menopauzės raida. Dabartinė antropologija, 38, 551–577.

Hawkes, K., O'Connell, J., Burton Jones, N., Alvarez, H., & amp; Charnov, E. (1998). Močiutė, menopauzė ir žmogaus gyvenimo istorijos raida. Nacionalinės mokslų akademijos darbai, 95, 1336–1339.

Helson, R., & amp. Wink, P. (1992). Moterų asmenybės kaita nuo 40 -ųjų iki 50 -ųjų pradžios. Psichologija ir senėjimas, 7, 46–55.

Kanis, J. (1993). Klubo lūžių dažnis Europoje. Tarptautinė osteoporozė, Tiekimas. 1, S10 – S15.

Lee, R. (1985). Darbas, seksualumas ir senėjimas! Kung moterys. J. Brown, ir V. Kerns (red.), Jos geriausiame amžiuje (23–35 psl.). South Hadley, MA: Berginas ir Garvey.

Nacionaliniai sveikatos institutai (2000). Osteoporozės prevencija, diagnostika ir gydymas. NIH sutarimo pareiškimas. (2000, kovo 27–29 d.). Gauta 2003 m. Sausio 20 d. Iš http: //consensus.nih. gov/cons/111/111_statement.htm.

Šiaurės Amerikos menopauzės draugija (2000). Klinikiniai perimenopauzės iššūkiai: Šiaurės Amerikos menopauzės draugijos sutarimas. Menopauzė, 7, 5–13.

Notman, M. (1990). Menopauzė ir suaugusiųjų vystymasis. Niujorko mokslų akademijos metraštis, 592, 149–155.

Pavelka, M., & amp; Fedigan, L. (1991). Menopauzė: lyginamoji gyvenimo istorijos perspektyva. Fizinės antropologijos metraštis, 34, 13–38.

Pfaff, D. (1999). Vairavimas: neurobiologiniai ir molekuliniai seksualinės motyvacijos mechanizmai. Kembridžas, MA: MIT.

Richardson, S., Senikas, V., & amp; Nelson, J. (1987). Folikulų išeikvojimas menopauzės metu: įrodymai apie pagreitintą praradimą ir galutinį išsekimą. Klinikinės endokrinologijos ir metabolizmo žurnalas, 65, 1231–1237.

Sarker, S., Mitlak, B., Wong, M., Stock, J., Black, D., & amp; Harper, K. (2002). Gydant raloksifenu, ryšys tarp kaulų mineralų tankio ir atsitiktinės slankstelių lūžių rizikos. Kaulų mineralų tyrimų žurnalas, 1, 1–10.

Siris, E., Miller, P., Barrett-Connor, E., Faulkner, K., Wehren, L., Abbott, T. ir kt. (2001). Nenustatyto kaulų mineralinio tankio nustatymas ir rezultatai moterims po menopauzės. Amerikos medicinos asociacijos žurnalas, 286, 2815–2822.


Biologinio požiūrio esė pavyzdys

Biologijos psichologai taiko biologijos principus tiriant psichinius procesus ir elgesį. Jie mano, kad protas ir smegenys yra tas pats ir kad mąstymo procesai ir elgesys negali įvykti be centrinės nervų sistemos (CNS) veiklos. Ši psichologinė teorija sako, kad cheminių medžiagų disbalansas smegenyse gali sukelti psichikos sutrikimus, tokius kaip bipolinis sutrikimas. Mąstymo procesas ir žmogaus elgesys turi biologinį pagrindą ir yra įtakojami tiek mūsų genetinio paveldėjimo, tiek sudėties. Šie psichologai mano, kad žmogaus savybes, tokias kaip intelektas, lemia mūsų DNR ir jos yra įgimtos, taip pat mano, kad mūsų genai išsivystė, kad padėtų mums pritaikyti savo elgesį aplinkai. Smegenys ir CNS yra pagrindinės biologinio požiūrio dalys. CNS sudaro smegenys ir nugaros smegenys. Smegenys turi tris pagrindines smegenų kamieno dalis, smegenėles ir smegenų pusrutulius. Dešinysis smegenų pusrutulis valdo kairės pusės variklio koordinavimą, o kairysis-dešinės pusės variklio koordinavimą.

Genetika vaidina svarbų vaidmenį biologiniame požiūryje. Genetika yra organizmų genetinės sudėties ir genų įtakos fizinėms ir elgesio savybėms tyrimas. Genai sąveikauja su aplinka ir daro įtaką kūno funkcijai ir struktūrai. Yra daug skirtingų genų tyrimų tipų, tokių kaip genetinis kartografavimas, kuriame sekami už kiekvieną elgesį ir funkciją atsakingi genai, genų inžinerija, kai genetinis kodas keičiamas siekiant pakeisti ar panaikinti funkciją arba įvertinti poveikį elgesiui ir atrankiniam veisimui. manipuliuojant genetiniu kodu, gaunamas pagrindinis rūšies egzempliorius. Genai prisideda prie individo genotipo. Genotipas yra asmens genetinė sudėtis. Individo charakteristikas ar fenotipą labai veikia jų genotipas. Tačiau fenotipą taip pat veikia aplinka. Tomas.


Išvados

Pateikiame moduliavimo metodą, kuris apibrėžia analoginius modulius, pagrįstus referenciniais fiziologiniais mechanizmais. Tai palengvina atskirų komponentų patvirtinimą, palengvina komponentų mainus simuliacijų metu arba tarp jų ir leidžia analogams tapti vis skaidresniems, lankstesniems ir biomimetiškesniems. ISHC parodo PMM įgyvendinamumą ir jų naudingumą įvairiais modelio naudojimo atvejais. Čia sukurtas farmakodinaminio atsako modulis yra atsparus modelio konteksto pokyčiams ir lankstus, kad galėtų pasiekti patvirtinimo tikslų, esant dideliam eksperimentiniam neapibrėžtumui. Tikimasi, kad čia pateikti moduliavimo metodai palengvins modelio pakartotinį naudojimą ir integraciją, taip paspartindami biomedicinos tyrimų tempą.


Žiūrėti video įrašą: Компьютер и Мозг. Биология Цифровизации. 002 (Sausis 2022).