Informatie

Wat zijn enkele voorbeelden van schaalwetten in de biologie?

Wat zijn enkele voorbeelden van schaalwetten in de biologie?


We are searching data for your request:

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

Ik heb gezien dat de stofwisseling voor veel dieren logaritmisch schaalt als functie van de massa over een extreem groot aantal parameters. Welke andere schaalwetten bestaan ​​er op individueel niveau?


Hier zijn er een paar uit mijn hoofd.

  • De hoogte die een dier kan springen hangt af van de spierdoorsnede ($l^2$) en zijn massa ($l^3$). Massa groeit sneller met lichaamsgrootte ($l$) dus kleine dieren kunnen daarom hoger springen ten opzichte van hun lichaamsgrootte ($l$) dan grote dieren. Er bestaat een zeer vergelijkbare schaal voor sterkte van ledematen versus massa, vermogen om te vliegen versus massa, enz.

  • In pinhole-ogen (zoals gevonden in mosselen en nautilus) hangt de gevoeligheid voor licht af van de grootte van de pupil ($l^2$), hoe groter het gaatje, hoe meer licht er binnenkomt. Het vermogen om scherp te stellen hangt echter af van de reciproke van de grootte van het gat (maar ik ken de schaal niet, dus $l^{-n}$). Daarom is er een afweging tussen gevoeligheid en concentratievermogen.

  • Er zijn enkele recente modellen over foerageergedrag in een 2D-terrestrische omgeving (waarbij de voorkant van het dier een lengte van $l$ is) versus foerageren in een 3D-mariene omgeving (waarbij de voorkant van het dier een oppervlakte is $l^2$ ). Het model voorspelt verschillende gedragingen voor de grootte van prooidieren waarnaar moet worden gestreefd.

  • De snelheid waarmee geluid verzwakt, komt overeen met de frequentie van het geluid als $1/f^2$. De frequentie van een resonator schaalt met het omgekeerde van volume $1/l^3$. Kleine dieren maken dus hoge tonen die snel verzwakken en niet ver reizen.

  • Ten slotte veranderen de eigenschappen van vloeistoffen met de grootte. Het Reynoldsgetal beschrijft de viscositeit en is afhankelijk van de lineaire schaal $l$. Daarom ervaren kleine dieren vloeistoffen als stroperig en kunnen ze door water "kruipen", terwijl grote dieren door water moeten "zwemmen".

Elke direct fysieke of chemisch-fysische eigenschap van de biologie zal echter schaalwetten ervaren.


Wat zijn enkele voorbeelden van schaalwetten in de biologie? - Biologie

Als je nooit had gedacht dat sex-appeal wiskundig kon worden berekend, denk dan nog eens goed na.

Mannelijke vioolkrabben (Uca pugnax) beschikken over een vergrote grote klauw voor het vechten of bedreigen van andere mannetjes. Bovendien trekken mannetjes met grotere klauwen meer vrouwelijke partners aan.

De sexappeal (klauwgrootte) van een bepaalde soort vioolkrab wordt bepaald door de volgende allometrische vergelijking:

waar mC vertegenwoordigt de massa van de grote klauw en mB staat voor de lichaamsmassa van de krab (neem aan dat de lichaamsmassa gelijk is aan de totale massa van de krab minus de massa van de grote klauw) [1] . Voordat we deze vergelijking in detail bespreken, zullen we allometrie en allometrische vergelijkingen definiëren en bespreken.

  • een organisme van 10 kg heeft mogelijk een skelet van 0,75 kg nodig,
  • een organisme van 60 kg heeft misschien een skelet van 5,3 kg nodig, en toch
  • een organisme van 110 kg heeft mogelijk een skelet van 10,2 kg nodig.

Zoals je kunt zien door deze aantallen te inspecteren, hebben zwaardere lichamen relatief stevigere skeletten nodig om ze te ondersteunen. Er is geen constante toename van de skeletmassa voor elke toename van de lichaamsmassa met 50 kg. De skeletmassa neemt niet in verhouding toe met de lichaamsmassa [2].

Allometrische schaalwetten zijn afgeleid van empirische gegevens. Wetenschappers die geïnteresseerd zijn in het blootleggen van deze wetten, meten een gemeenschappelijk kenmerk, zoals de lichaamsmassa en de hersengrootte van volwassen zoogdieren, in veel taxa. De gegevens worden vervolgens gedolven voor relaties waaruit vergelijkingen worden geschreven.

F (s) = c s d ,

  • Indien NS > 1, het attribuut gegeven door F (s) stijgt buiten proportie met het attribuut gegeven door s. Bijvoorbeeld, als s staat voor lichaamsgrootte, dan F (s) is relatief groter voor grotere lichamen dan voor kleinere lichamen.
  • Als 0 < NS < 1, het attribuut F (s) neemt toe met attribuut s, maar doet dit langzamer dan evenredigheid.
  • Indien NS = 1, dan attribuut F (s) verandert als een constant aandeel van attribuut s. Dit speciale geval wordt isometrie genoemd in plaats van allometrie.

Allometrische vergelijkingen gebruiken

Merk op dat (1) een machtsfunctie is en geen exponentiële vergelijking (de constante NS staat in de exponentpositie in plaats van de variabele s). In tegenstelling tot andere toepassingen waarbij we logaritmen nodig hebben om de vergelijking op te lossen, gebruiken we hier logaritmen om de allometrische vergelijking te vereenvoudigen tot een lineaire vergelijking.

We herschrijven (1) als a logaritmische vergelijking van de vorm,

Als we variabelen veranderen door te laten,

Daarom geeft het transformeren van een allometrische vergelijking in zijn logaritmische equivalent aanleiding tot een lineaire vergelijking.

Door de allometrische vergelijking te herschrijven in een logaritmische vergelijking, kunnen we eenvoudig de waarden van de constanten berekenen C en NS uit een reeks experimentele gegevens. Als we log plotten s op de x-as en log F op de ja-as, we zouden een lijn moeten zien met een helling gelijk aan NS en ja-onderscheppen gelijk aan log C. Onthoud, de variabelen x en ja zijn echt op een logaritmische schaal (aangezien x = log s en ja = log F). We noemen zo'n plot a log-log plot.

Omdat allometrische vergelijkingen zijn afgeleid van empirische gegevens, moet men voorzichtig zijn met gegevens verspreid over a lijn van beste pasvorm in de xy-vlak van een log-log plot. Kleine afwijkingen van een lijn met de beste pasvorm zijn in werkelijkheid groter dan ze lijken. Onthoud, aangezien de x en ja variabelen zijn op de logaritmische schaal, lineaire veranderingen in de outputvariabelen (x en ja) corresponderen met exponentiële veranderingen in de invoervariabelen (F (s) en s). Omdat we uiteindelijk geïnteresseerd zijn in een relatie tussen: F en s, moeten we ons zorgen maken over zelfs kleine afwijkingen van een lijn die het beste past.


Integratie in ecologische en biologische stoichiometrie

Stoichiometrie is de toepassing van wetten van het behoud van materie en van bepaalde proporties op het begrip van de snelheden en opbrengsten van chemische reacties gegeven een reeks reactanten. Ecologische stoichiometrie erkent dat organismen zelf het resultaat zijn van chemische reacties en dat hun groei en reproductie dus kunnen worden beperkt door de toevoer van belangrijke chemische elementen [vooral koolstof (C), stikstof (N) en fosfor (P)] [8]. Veel stoichiometrische werk ligt in de karakterisering van de elementaire samenstelling van organismen en in het begrijpen hoe nauw hun chemische samenstelling wordt gereguleerd ("stoichiometrische homeostase"), en dus de mate waarin hun groei voldoet aan een wet van bepaalde proporties.

Terwijl het opsplitsen van organismen en ecosystemen in hun elementaire samenstellingen reductief van aard is, houdt ecologische stoichiometrie daar niet op. Neem bijvoorbeeld de toepassing van stoichiometrie om waarnemingen in zoetwaterecologie te verklaren die aantonen dat veranderingen in de structuur van het voedselweb de relatieve beschikbaarheid van de belangrijkste beperkende nutriënten N en P in meren kunnen beïnvloeden [9]. Deze veranderingen zijn het gevolg van trapsgewijze effecten van de voedselwebstructuur, die de relatieve overvloed aan herbivore zoöplanktonsoorten in de gemeenschap veranderen [10]. In het bijzonder worden meren met vier dominante trofische niveaus (fytoplankton, zoöplankton, planktivore vissen en piscivore vissen) over het algemeen gedomineerd door de grote en P-rijke (lage C: P, lage N: P) schaaldier Daphnia [11], terwijl meren met drie dominante trofische niveaus (gebrek aan viseters) worden gedomineerd door lage P (hoge C:P, hoge N:P) roeipootkreeftjes. Veranderingen in de structuur van het voedselweb zorgen er dus voor dat de zoöplanktongemeenschappen N en P differentieel sekwestreren en recyclen [12], wat op zijn beurt het nutriëntenregime beïnvloedt dat door de fytoplanktongemeenschap wordt ervaren.

Zo geeft ecologische stoichiometrie inzicht in hoe de voedselwebstructuur de nutriëntenbeperking van fytoplankton kan beïnvloeden als gevolg van verschuivingen tussen dominant zoöplankton die verschillen in C:N:P-verhoudingen. Maar op dit punt is het niet meer dan normaal om te vragen waarom de C:N:P-verhoudingen tussen zoöplanktonsoorten zo verschillend zijn. Elser en collega's [13] stelden de "groeisnelheidshypothese" (GRH) voor om deze vraag te beantwoorden, in een stap in de richting van een bredere theorie van biologische, in plaats van ecologische, stoichiometrie. Specifiek stelden ze een groeisnelheidsafhankelijkheid van C:P- en N:P-verhoudingen in levende wezens voor, omdat organismen hun toewijzing aan P-rijk ribosomaal RNA moeten verhogen om te voldoen aan de verhoogde eiwitsynthese-eisen van snelle groei. Al snel verscheen er steun voor de GRH in zoöplankton [14,15]. De GRH verklaart niet alleen de elementaire samenstelling in termen van zijn biochemische basis, maar biedt ook een duidelijk evolutionair verband (zoals sommige voorstanders van een nieuwe biologie hebben aangedrongen): evolutionaire veranderingen in de groei of ontwikkeling van organismen hebben fysiologische en ecologische gevolgen vanwege de veranderingen die ze veroorzaken in de elementaire eisen van het organisme. Evolutionaire verandering vereist een genetisch mechanisme, dus stelden Elser en collega's [16] voor dat selectie voor veranderingen in groei of ontwikkelingssnelheid werkt op beschikbare genetische variatie in transcriptionele capaciteit van de genen die coderen voor ribosomaal RNA, het rDNA. Voorlopige ondersteuning voor dergelijke mechanismen in Daphnia is geproduceerd [17,18].

Hoewel een bevredigende reductionistische verklaring in de maak lijkt, heeft de inspanning meerdere wegen geopend voor brede integratie waarin verbindingen worden gelegd, niet door verder te graven naar mechanismen op een lager niveau, maar door nieuwe verbindingen van twee soorten te zoeken. Eén soort verband is horizontaal: het doel is om de resultaten van reductionistisch graven uit te breiden naar andere taxa en systemen op ongeveer hetzelfde organisatieniveau. Verticale verbindingen daarentegen proberen "opnieuw op te duiken" door de resultaten van mechanistische verklaring in één veld toe te passen om voorspellingen te doen en te testen over nog niet gedocumenteerde verschijnselen op hogere niveaus en in andere velden.

In ecologische stoichiometrie is geprobeerd horizontale integratie toe te passen door stoichiometrische analyse toe te passen op trofische interacties buiten meren en zoetwaterzoöplankton. Stoichiometrische analyse wordt gemakkelijk gebruikt voor vergelijkingen tussen ecosystemen, zoals in vergelijking met de stoichiometrische structuur van voedselwebben van meren en zee [19] en voedselwebben van meren en land [20]. Evenzo werden al snel gegevens geproduceerd die een sleutelrol aantonen van op P gebaseerde stoichiometrische onbalans bij het beïnvloeden van de groei van terrestrische insecten [21,22], zoals eerder was aangetoond voor zoöplankton [23,24]. Bovendien moet de GRH van toepassing zijn op een verscheidenheid aan biota, niet alleen op zoetwaterzoöplankton. Elser en collega's [25] toonden aan dat zoöplankton, bacteriën, fruitvliegen en andere insecten vergelijkbare groei-RNA-P-relaties vertonen, terwijl Weider en collega's [26] bewijs presenteerden dat de functionele betekenis van rDNA-variatie bij het verklaren van dergelijke relaties in grote lijnen vergelijkbaar is. over verschillende taxa, die voorbeelden zijn van horizontale integratie binnen biologische stoichiometrie.

Verticale integratie heeft enigszins anders gewerkt in biologische stoichiometrie. Neem bijvoorbeeld de verbanden die worden gelegd door de GRH toe te passen op het onderzoek naar kanker [27]. Elser en collega's merkten op dat veel bekende oncogenen de expressie van ribosomale RNA-genen beïnvloeden, waardoor de productie van ribosomaal RNA toeneemt. Dit suggereert dat snelgroeiende tumorweefsels ongebruikelijk hoge P-behoeften kunnen hebben en dus P-beperkte groei kunnen ervaren. Hoewel klinische gegevens suggereren dat prolifererende tumoren de lichaams P-voorraden kunnen uitputten, is het moeilijk gebleken om deze ideeën met bestaande informatie te testen. Er worden nieuwe pogingen ondernomen om de C:N:P-stoichiometrie van tumor- en normale weefsels direct te vergelijken. Deze bevestigen dat colon- en longtumoren inderdaad meer P-rijk zijn dan normale weefsels (JJ Elser et al., niet-gepubliceerde gegevens), informatie die kan worden opgenomen in simulatiemodellen om te beoordelen of dergelijke verschillen de tumorprogressie kunnen beïnvloeden [28].

Verticale integratie werkt hier door mechanisch te denken in plaats van direct in evolutionaire termen: nieuwe relaties op hogere niveaus worden voorspeld op basis van bekende mechanismen op lager niveau. In het voorbeeld van kanker treden deze fenomenen op een hoger niveau op in gebieden van de biologie die ver buiten de reikwijdte van het eerste onderzoek vallen. Een belangrijk kenmerk van de opwaartse integratiebeweging die in dit geval is gemaakt, is dat het vragen oproept die op het hogere niveau misschien nooit zijn gesteld. Of tumorweefselgroei al dan niet P-beperkt is, wordt pas een probleem als men reden heeft om aan te nemen dat groeisnelheid en P-vereisten met elkaar verbonden zijn.

We moeten er rekening mee houden dat het zoeken naar integratieve verbanden - met name opwaartse over organisatieniveaus vanuit mechanismen die in andere taxa zijn geïdentificeerd - in de meeste gevallen waarschijnlijk niet zo zuiver zal verlopen als het reductionistische deel van het verklaringsproces. Dit komt deels doordat de sterkte en het aantal causale factoren voor verschillende systemen variëren, ook al moeten alle systemen ook worden beperkt door dezelfde fundamentele thermodynamische regels. Het vermogen van de GRH om de C:P- en N:P-verhoudingen van dieren te verklaren, neemt bijvoorbeeld af met toenemende lichaamsgrootte, omdat de groeisnelheid negatief schaalt met de variatie in grootte [29] in plaats daarvan wordt aangedreven door toewijzing aan P-rijke botten, met daaropvolgende verbindingen tot nutriëntencyclusprocessen aangedreven door gewervelde dieren [30]. We denken dat dit relatieve gebrek aan precisie eerder een kenmerk dan een fout is van opwaartse integratie, omdat het de aandacht vestigt op mogelijkheden om de unieke niveau-, taxon- of systeemspecifieke causale processen te identificeren die in een bepaalde context operationeel zijn. .


Wat zijn enkele voorbeelden van schaalwetten in de biologie? - Biologie

Definitie en voorbeelden

Logaritmen komen we tegen in alle biologische wetenschappen. Enkele voorbeelden zijn het berekenen van de pH van een oplossing of de verandering in vrije energie die gepaard gaat met een biochemische reactie. Om te begrijpen hoe we deze vergelijkingen kunnen oplossen, moeten we eerst de definitie van een logaritme bekijken.

Definitie- De formele definitie van een logaritme is als volgt:

De basis een logaritme van een positief getal x is de exponent die je krijgt als je schrijft x als een kracht van een waar een > 0 en een &ne 1. Dat is,

logeen x = k als en alleen als een k = x.

De sleutel tot het nemen van de logaritme van x > 0 is om te herschrijven x basis gebruiken een. Bijvoorbeeld,

Wie heeft zoiets uitgevonden?

John Napier, een Schotse wiskundige, wordt gecrediteerd met de uitvinding van logaritmen. Zijn boek, Een beschrijving van de wonderbaarlijke wet van logaritmen, werd gepubliceerd in 1614. Napier bedacht een methode om berekeningen te vergemakkelijken door optellen en aftrekken te gebruiken in plaats van vermenigvuldigen en delen. Tegenwoordig gebruiken we gewoonlijk logaritmen met grondtal 10, gewone logaritmen of logaritmen met grondtal e, of natuurlijke logaritmen. In de publicatie van Napier beschrijft hij logboeken naar de basis 2.

Enkele voorbeelden van logaritmen

Logaritmen kunnen, net als exponenten, verschillende basen hebben. In de biologische wetenschappen zul je waarschijnlijk de logaritme met grondtal 10 tegenkomen, bekend als de gewone logaritme en eenvoudigweg aangeduid als log en het grondtal e logaritme, bekend als de natuurlijke logaritme en aangeduid als ln. De meeste rekenmachines kunnen deze veelgebruikte logaritmen gemakkelijk berekenen.

B as 10 logaritme De gemeenschappelijke logaritme van een positief getal x , is de exponent die je krijgt als je schrijft x als een macht van 10. Dat wil zeggen,

log x = k als en slechts als 10 k = x

Het met de hand berekenen van de gemeenschappelijke logaritme van x > 0 kan alleen onder speciale omstandigheden, en die zullen we eerst onderzoeken. Laten we beginnen met het berekenen van de waarde van,

logboek 10.

Volgens onze definitie van de gemeenschappelijke logaritme, moeten we herschrijven: x = 10 met grondtal 10. Dit is gemakkelijk te doen omdat 10 = 10 1 . Dus de exponent, k, krijgen we bij het herschrijven van 10 met basis 10 is, k = 1. Dus, we concluderen,

stam 10 = stam 10 1 = 1.

Hoewel dit voorbeeld vrij eenvoudig is, is het een goede gewoonte om deze oplossingsmethode te volgen. Probeer nu de volgende oefeningen.

Heb je tijdens het uitvoeren van deze oefeningen opgemerkt dat de uitgangen van logaritmen nemen lineair toe als de invoer exponentieel toeneemt?

Natuurlijke logaritmen

De natuurlijke logaritme van een positief getal x , is de exponent die je krijgt als je schrijft x als een kracht van e. Herhaal dat

loge x = ln x

daarom

ln x = k als en alleen als e k = x .

Logaritmische berekeningen die u niet met de hand kunt doen.

Stel nu dat u wordt gevraagd om de waarde van te berekenen logboek 20. Wat zou je doen (of proberen te doen) om een ​​antwoord te krijgen? Merk je iets anders aan dit probleem?

Zoals je waarschijnlijk hebt gemerkt, is er geen geheel getal k, zodanig dat 10 k = 20. In dit geval moet u dus op uw rekenmachine vertrouwen voor hulp. Met behulp van uw rekenmachine vindt u,

log 20 &asympto 1.30.

Onthoud dat dit waar is, want

10 1.30 &asympto 20.

Na het voltooien van deze oefeningen zul je merken dat je antwoorden (outputs) klein zijn in verhouding tot je grote inputs. Onthoud dat logaritmen exponentieel toenemende inputs omzetten in lineair stijgende outputs. Dit is best handig voor biologen die over vele orden van grootte en op veel verschillende schalen werken.

Aangezien exponentiële en logaritmische functies inverse zijn, is het domein van logaritmen het bereik van exponentiëlen (d.w.z. positieve reële getallen) en is het bereik van logaritmen het domein van exponentiëlen (d.w.z. alle reële getallen). Dit geldt voor alle logaritmen, ongeacht het grondtal.

Bedenk dat een exponentieel functie met basis een is geschreven als F (x) = een x . De inverse van deze functie is een grondtal een logaritmische functie geschreven als,

F &min1 (x) = G (x) = logeen x.

Wanneer er geen expliciet subscript is een geschreven, wordt aangenomen dat de logaritme gebruikelijk is (d.w.z. grondtal 10). Er is een speciale uitzondering op deze notatie voor grondtal e &asymp 2.718 , genaamd de natuurlijk logaritme,

G (x) = loge x = ln x.

Om de basis te berekenen een logaritme van x > 0 , herschrijven x basis gebruiken een (net zoals we deden voor basis 10). Stel bijvoorbeeld dat een = 2 en we willen berekenen,

log2 8.

Om deze waarde met de hand te vinden, zetten we het getal 8 om met basis 2 als,

log2 8 = log2 2 3 = 3,

net zoals we deden voor basis 10.

In de volgende sectie zullen we de eigenschappen van logaritmen beschrijven.


Endergonische en exergonische reacties

Als er tijdens een chemische reactie energie vrijkomt, is de resulterende waarde van de bovenstaande vergelijking een negatief getal. Met andere woorden, reacties waarbij energie vrijkomt, hebben een ∆G < 0. Een negatieve ∆G betekent ook dat de producten van de reactie minder vrije energie hebben dan de reactanten omdat ze tijdens de reactie wat vrije energie afgaven. Reacties die een negatieve ∆G hebben en daardoor vrije energie vrijgeven, worden exergonische reacties genoemd. Exergonic betekent dat energie het systeem verlaat. Deze reacties worden ook wel spontane reacties genoemd omdat ze kunnen optreden zonder toevoeging van energie aan het systeem. Begrijpen welke chemische reacties spontaan zijn en vrije energie vrijgeven, is uiterst nuttig voor biologen, omdat deze reacties kunnen worden gebruikt om werk in de cel uit te voeren. Er moet een belangrijk onderscheid worden gemaakt tussen de term spontaan en het idee van een chemische reactie die onmiddellijk plaatsvindt. In tegenstelling tot het alledaagse gebruik van de term, is een spontane reactie niet een reactie die plotseling of snel optreedt. Het roesten van ijzer is een voorbeeld van een spontane reactie die langzaam, beetje bij beetje, in de loop van de tijd optreedt.

Als een chemische reactie een invoer van energie vereist in plaats van energie vrij te geven, dan is de ∆G voor die reactie een positieve waarde. In dit geval hebben de producten meer vrije energie dan de reactanten. De producten van deze reacties kunnen dus worden gezien als energie-opslaande moleculen. Deze chemische reacties worden endergonische reacties genoemd en zijn niet-spontaan. Een endergonische reactie zal niet vanzelf plaatsvinden zonder de toevoeging van vrije energie.

Afbeelding (PageIndex<1>): Exergonische en endergonische reacties: Exergonische en endergonische reacties resulteren in veranderingen in de vrije energie van Gibbs. Bij exergonische reacties komt energie vrij. Endergonale reacties hebben energie nodig om door te gaan.


Innovaties die ten grondslag liggen aan schaling in uitlijningsalgoritmen

Uitlijningstools zijn samen met sequencing-technologie geëvolueerd om te voldoen aan de eisen die worden gesteld aan de verwerking van sequentiegegevens. De afname van hun looptijd volgt ongeveer de wet van Moore (figuur 3a). Deze verbeterde prestatie wordt aangedreven door een reeks discrete algoritmische vooruitgang. In het vroege Sanger-sequencingtijdperk gebruikten de algoritmen Smith-Waterman [19] en Needleman-Wunsch [20] dynamische programmering om een ​​lokale of globale optimale uitlijning te vinden. Maar de kwadratische complexiteit van deze benaderingen maakt het onmogelijk om sequenties toe te wijzen aan een groot genoom. Na deze beperking werden veel algoritmen met geoptimaliseerde datastructuren ontwikkeld, waarbij gebruik werd gemaakt van hash-tabellen (bijvoorbeeld Fasta [21], BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) [22], BLAT (BLAST-like Alignment Tool) [23] , MAQ [24] en Novoalign [25]) of suffix-arrays met de Burrows-Wheeler-transformatie (bijvoorbeeld STAR (Spliced ​​Transcripts Alignment to a Reference) [26], BWA (Burrows-Wheeler Aligner) [27] en Bowtie [28]).

een Meerdere vorderingen in uitlijningsalgoritmen hebben de afgelopen 40 jaar bijgedragen aan een exponentiële afname van de looptijd. We hebben een miljoen single-ended reads van 75 bp gesynthetiseerd voor zowel mens als gist. De vergelijking houdt alleen rekening met de datastructuur, algoritmen en snelheden. Er zijn veel andere factoren, zoals nauwkeurigheid en gevoeligheid, die hier niet worden besproken, maar die elders worden behandeld [25]. Initiële uitlijningsalgoritmen op basis van dynamisch programmeren waren toepasbaar op de uitlijning van individuele eiwitsequenties, maar ze waren te traag voor efficiënte uitlijning op genoomschaal. Vooruitgang in indexering hielp de looptijd te verkorten. Aanvullende verbeteringen in index- en scorestructuren stelden de volgende generatie aligners in staat om de uitlijntijd verder te verbeteren. Er wordt ook een negatieve correlatie waargenomen tussen de initiële constructie van een index en de marginale afbeeldingstijd per uitlezing. B Piekgeheugengebruik uitgezet tegen de looptijd voor verschillende genoom-assemblers op een log-logplot. De prestaties van de assembler zijn getest met behulp van meerdere genomen, waaronder: Staphylococcus aureus, Rhodobacter sphaeroides, menselijk chromosoom 14, en Bombus impatiens. Gegevens werden verkregen van Kleftogiannis et al. [33]

Naast deze geoptimaliseerde datastructuren hebben algoritmen verschillende zoekmethoden toegepast om de efficiëntie te verhogen. In tegenstelling tot Smith-Waterman en Needleman-Wunsch, die twee sequenties rechtstreeks vergelijken en uitlijnen, hanteren veel tools (zoals FASTA, BLAST, BLAT, MAQ en STAR) een tweestaps seed-and-extend-strategie. Hoewel deze strategie niet kan worden gegarandeerd om de optimale uitlijning te vinden, verhoogt het de snelheden aanzienlijk door sequenties niet base voor base te vergelijken. BWA en Bowtie optimaliseren verder door alleen te zoeken naar exacte overeenkomsten met een seed [25]. De inexact match- en extension-aanpak kan worden omgezet in een exacte match-methode door alle combinaties van mismatches en hiaten op te sommen.

Naast het wijzigen van zoekstrategieën, werden algoritmen aangepast aan grotere datasets door eerst de zoekopdracht, de database of beide te ordenen. Dit vereist een initiële investering in rekenkracht, maar levert een hogere snelheid op naarmate de datasets groter worden. Sommige algoritmen (BLAST, FASTA en MAQ) bouwen bijvoorbeeld eerst indexen voor queryreeksen voordat de database wordt gescand. Aan de databasekant formatteren sommige algoritmen (zoals BLAST en MAQ) de database in compacte binaire bestanden, terwijl andere (zoals BLAT, Novoalign, STAR, BWA en Bowtie) een offline index bouwen. Met name STAR, BWA en Bowtie kunnen de marginale mappingtijd (de tijd die nodig is om een ​​enkele read in kaart te brengen) aanzienlijk verminderen, maar vereisen een relatief lange tijdsperiode om een ​​vaste index op te bouwen. Over het algemeen vinden we een negatieve correlatie tussen de marginale mappingtijd en de tijd om de vaste index te construeren, waardoor BWA, Bowtie en STAR beter geschikt zijn om steeds grotere NGS-datasets te verwerken (figuur 3a). Net zoals de expansiefase die wordt waargenomen in de S-curve-trajecten die de wet van Moore produceren, zijn veel van deze algoritmen verfijnd om de prestaties te verbeteren. BLAST is bijvoorbeeld sterk geoptimaliseerd voor verschillende datasets en heeft HyperBLAST [29], CloudBLAST [30], DynamicBlast [31] en mBLAST [32] geproduceerd, om er maar een paar te noemen. In het geval van mBLAST hebben onderzoekers die betrokken zijn bij het Human Microbiome Project de opdracht gegeven om het algoritme te optimaliseren, zodat de analyses op een redelijke tijdschaal konden worden uitgevoerd. Desalniettemin zijn veel van deze uitlijningsalgoritmen niet geschikt voor langere uitlezingen vanwege het schaalgedrag van hun seed-zoekstrategieën. Naarmate long-read-technologieën blijven verbeteren, zal er een steeds grotere behoefte zijn om nieuwe algoritmen te ontwikkelen die in staat zijn om snelheidsverbeteringen te leveren die vergelijkbaar zijn met die verkregen voor short-read-uitlijning [25].

Onlangs zijn er nieuwe benaderingen ontwikkeld die assemblage vervangen door mapping. Deze zijn niet direct vergelijkbaar met de bovenstaande mappers, maar ze bieden in bepaalde contexten aanzienlijke snelheidswinsten en kunnen de volgende technologische innovatie in afstemming vertegenwoordigen. Deze benaderingen, waaronder Salmon en Kallisto [29, 30], zijn voornamelijk gericht op identificatie en kwantificering van RNA-seq-transcripten, en ze gebruiken gehashte k-mers en een De Bruijn-grafiek voor de taak van RNA-Seq-kwantificering. Bovendien identificeren deze benaderingen, in plaats van een uitlijning van de basenpaarresolutie te ontwikkelen, een 'pseudo-uitlijning' die bestaat uit de set transcripten die compatibel zijn met een bepaalde read.

Naast de uitlijning van het lezen, is het andere belangrijke rekenintensieve algoritmische probleem dat verband houdt met de analyse van sequencing-uitlezingen de de novo assemblage van een genoomsequentie. Er zijn veel tools ontwikkeld voor assemblage met behulp van short-read sequencing-technologie [31, 32]. De tijd- en geheugenvereisten zijn tot op zekere hoogte gerelateerd aan de genoomgrootte, maar variëren aanzienlijk tussen algoritmen (Fig. 3b) [33]. De komst van langgelezen sequencing-technologieën zoals Pacific Biosciences, Oxford Nanopore en Moleculo [34] beloven hoogwaardige sequentie-assemblages met mogelijk lagere rekenkosten. Hogere sequencing-foutpercentages voor langere uitlezingen vereisen echter nieuwe assemblage-algoritmen [35-38]. Het belangrijkste voordeel is dat het mogelijk is om contigs samen te stellen die 10-100 × groter zijn dan die welke zijn samengesteld met traditionele short-read-technologieën, zelfs met een lagere dekking (zie [39] voor een vergelijking in het genoom van zoogdieren).


Biologie van gewervelde dieren in de 21e eeuw brengt enige tijd in de makerspace met zich mee

Verkiezingsdag, 2018. Bill Storm en Ekaterina Mashanova keken naar computerschermen en overwogen de beschikbare opties.

Ze keken elkaar aan en wisselden wrange blikken. Hoe te kiezen tussen zoveel slangen?

Storm '821720 en Mashanova '821720 keken naar kandidaten die de onderorde vertegenwoordigden Slangen — slangen. Letterlijke slangen. Ze waren vooral geïnteresseerd in de schubben van de slang en ze begrepen dat verschillende slangensoorten verschillende soorten schubben hebben.

De twee, samen met teamgenoot Ian Wilenzik '821720, begonnen een diep begrip van een slangenschub na te streven. Het idee is om de vorm en functie van de schaal te onderzoeken en vervolgens hun eigen schaal of set schalen te vervaardigen, met behulp van de tools en expertise in William & Mary's 8217s makerspace-faciliteiten in Swem Library en Small Hall.

Het slangenteam was slechts één groep in de les Vertebrate Biology van Laurie Sanderson. Sanderson wil haar BIOL 456-studenten kennis laten maken met 21e-eeuwse concepten, vaardigheden en technieken.

Sanderson is een professor in de afdeling Biologie van William & Mary's8217. Ze doceert sinds 1992 Vertebrate Biology aan de universiteit. De op makerspace gebaseerde projecten zijn een verbetering van het lab-onderdeel van de klas. Het traditionele biolab voor gewervelde dieren is gebaseerd op onderzoek van geconserveerde exemplaren en botten.

'Maar nu zijn de beschikbare biologische exemplaren diverser', zei ze. “Het hele vakgebied is meer interdisciplinair.”

Traditionele dissecties vinden nog steeds plaats

De studenten van Sanderson doen nog steeds traditionele dissecties in het laboratorium, bijvoorbeeld vissen, vaak exemplaren die zijn verkregen uit de bemonstering van het Virginia Institute of Marine Science. In voorgaande jaren zijn er ook excursies geweest. Maar ze besteden een groot deel van de eerste twee derde van het laboratoriumwerk van het semester aan het leren over computer-aided design (CAD), beeldanalyse, 3D-scanning en andere geavanceerde technieken die beschikbaar zijn voor anatomen van de 21e eeuw.

'De studenten kiezen projecten als een soort sluitstuk van het lab', zegt Sanderson. “Een element van de biologie van gewervelde dieren dat ze samen kunnen ontwerpen, onderzoeken en uitvoeren.”

Sandersons eigen experimenten met CAD en 3D-geprinte modellen van vissenbekken leidden tot een patent dat in 2016 aan William & Mary werd verleend voor een nieuw filtratieapparaat. Drie jaar geleden introduceerde ze geavanceerde productieconcepten in het Vertebrate Biology-lab, toen het Bioengineering Lab in het Integrated Science Center twee 3D-printers verwierf. Maar de uitbreiding van de makerspace-omgeving op de campus opent een breder scala aan mogelijkheden voor studenten van Sanderson.

De ronde tafel van Makerspace Student Engineers

Elk team van Vertebrate Biology kreeg het voordeel van makerspace-begeleiding van MSE's '8212 Makerspace Student Engineers. “Ik ben er vrij zeker van dat ik gemachtigd ben om ridderorden toe te kennen,” zei Jonathan Frey tegen de borst bij de introductie van MSE's John Garst 󈧙 en Jacob Brotman-Krass 󈧚, “dus deze jongens zijn beide heren.'8221

Frey is ver in zijn eerste jaar als directeur van William & Mary's 8217s makerspace-omgeving in Small Hall. Sir John en Sir Jacob zijn slechts twee van de leden van de MSE Round Table die Frey heeft samengesteld, een gemeenschap die zich toelegt op het bieden van hulp aan de zoekende pelgrims die op zoek zijn naar geheimzinnige kennis, zoals hoe je een slangenschub kunt reverse-engineeren.

 “De rol van de makerspace is het faciliteren van het leren van student tot student, intracommunautair leren,”, legt Frey uit.

Garst zegt dat hij wordt betaald voor zijn diensten in de makerspace en 10 uur per week in de boeken staat.

'Maar ik heb hier waarschijnlijk twee keer zoveel tijd doorgebracht', zei hij. “Gewoon aan mijn eigen projecten en ander huiswerk werken. Ik vind het heerlijk om hier te zijn.”

Op de verkiezingsdag waren Garst en Brotman-Krass op de klok, luisterend naar Storm en Mashanova, die uitlegden dat hun team geïnteresseerd was in het onderzoeken van de variatie in de anatomie van slangenschubben.

“Slangenschubben zijn anders,” Storm zei. “Ventrale en dorsale schalen zijn verschillend. En ze zijn ook verschillend tussen slangensoorten

Een ander team was op de verkiezingsdag aan het werk in de Kleine Zaal Makerspace. Noem ze Team Turtle. Hun plan was om het ontwerp van drie soorten schildpadden te testen op weerstand tegen barsten wanneer ze door roofvogels worden gedropt.

'Er zullen geen schildpadden worden geschaad bij het nastreven van dit project', zei Angie Pak '821720, terwijl ze de online beschikbare scans van schildpadden bekeek. Haar teamgenoot Cameron Staubs zei dat het de bedoeling was om de granaten in een 3D-printer te repliceren en ze uit een drone te laten vallen.

“Heeft u een draadje?” vroeg Staubs aan Garst.

“Draad? We hebben draad genoeg!', zei Garst, terwijl hij een van de kasten langs de muur van de makerspace opende om een ​​ruime voorraad geïsoleerd koper in spruitstukmeters te onthullen.

'Nee, ik bedoel als een kleerhanger,' zei Staubs. Ze legde uit dat ze online instructies had gevonden voor het bouwen van een mechanisme voor het vrijgeven van de lading van een drone, waarvoor gewone, oude hangerdraad nodig was.

Beginnen op internet

Net als de drone-hack 8217 van Staubs, begon het instructiegedeelte van de meeste projecten op internet. Het derde lid van Team Turtle, Evan Broennimann '821720, legde uit dat ze op zoek waren naar driedimensionale scans van schildpadden die konden worden gebruikt om 3D-weergaven voor experimenten te maken.

“We hebben er een paar gevonden die we leuk vonden, maar er waren kosten aan verbonden,” Broennimann. “We hadden open source- of Creative Commons-afbeeldingen nodig.”

Eind november waren de projecten in een vergevorderd stadium. Het snake-scale-team toonde een weegschaal, een product van de 3D-printer in de makerspace van de Swem Library. De weergaven van de schubben waren gebaseerd op anatomische scans van een Mexicaanse pitadder, Atropoides nummifer.

Een van hun schubben had een kiel, de andere was aan beide kanten glad. Ze maakten een computersimulatie die laat zien hoe alle schalen samenwerken als een roosternetwerk.

“We weten nu hoe we een netwerk van schalen moeten maken — en hoe we het moeten analyseren,” Mashanova. “Veel studies bekijken slangenschubben in de context van beweging, maar nu kunnen we ze ook analyseren in de context van bepantsering.”

The turtle group ended up with three turticular species for their drop test and lined them up for inspection.

“This is the leopard tortoise. This is a box turtle and this is a sea turtle,” Broennimann said. “The idea was to see which shell shape was most resistant to being dropped by a bird.”

He said the team predicted the box turtle shell would be most resistant, as box turtles are more likely than the other two species to be the object of bird predation. “The leopard tortoise is very big,” Broennimann explained. “And the sea turtle is…in the ocean!”

Their observations supported their hypothesis. “You can look at the box turtle shell and you can see it doesn’t have any fractures to the shell, ” Staubs said.

The locomotion specialists

In addition to the snake scale and turtle shell teams there was a third group of individual projects, all involving locomotion. For example, ChiChi Ugochukwu 󈧘 took her interest in horses into a deep dive into horseshoes.

“My original idea, which was a bit ambitious, was to look at how different styles of horseshoes affect the way in which horses move,” she said. “It’s hard to do a project like that without actual, live horses at my disposal. ”

Ugochukwu was horseless but not recourseless, as she figured out a way to adapt her project to available resources. Many projects were similarly revised. For instance, the turtle team abandoned their drone plan in favor of dropping their printed shells in the high bay laboratory in Small Hall.

Ugochukwu embarked on a study of the anatomy of the equine leg and hoof. She found that there’s an enormous artisanal quality to the shoeing of a horse.

“One of the things I’ve run into is that when a farrier shoes a horse, there’s not any established guidelines,” she said. “It seems more like an art that he's perfected over time: “When you look at different horses each of them will have shoes to fit their need,” she said.

Charnae Holmes 󈧗 is a biology major and art minor. She combined her two areas of study in an investigation of cartilage, that often-troublesome connective tissue that serves as padding in joints.

“I’m interested in evolution,” she said. “I am studying how cartilage evolved in modern humans, starting with our closest relatives, chimpanzees and then Lucy and on to Homo sapiens.”

Holmes is tracing the development of cartilage in the knee and she is especially interested in the shift from quadrupedalism to bipedalism. She said she is using her studio art background to fill in gaps that science leaves.

“Cartilage doesn't fossilize,” she said. “So I’m using my artistic skills to infer the changes that have occurred.”

As humans grow, they turn most of their cartilage into bone, but some cartilage remains, especially in knees, Holmes said. “A little bit of cartilage in the knee has to support a lot of weight,” she added. “A lot of the problems we have with joints — osteoporosis and things like that — happen because of problems in that area. So, learning about the evolution of cartilage will possibly have some implications in helping people with knee issues.”

Jessica Fleury 󈧘 would like to improve the state of the art when it comes to prosthetic limbs. The best replacement leg, she said, is one that most closely matches your own gait.

“With a better limb, there would be less need for physical therapy and overall better quality of walking,” she said.

Fleury videotaped people walking, using a camera borrowed from the Reeder Media Center in Swem Library. She recorded their gaits in socks and in sneakers. Then she uploaded the files to her computer and took screen shots, paying close attention to the frames that showed the subject’s heels hitting the floor.

“Then I uploaded the pictures to ImageJ,” she said. Many of the students used ImageJ, a versatile image-processing program developed by the National Institutes of Health.

Fleury used ImageJ to take a set of measurements for each subject: the angles created when the feet hit the floor, stride length and so on. She found that the mechanics of walking has interesting variations.

“Everyone has a different walk,” she said. “Some people hit the floor more flat footed. Some people have a higher elevation when they hit the floor. You’d think some people who are taller would have a longer stride. Usually they do, but that’s not always the case.”


Abstract

A common reductionist assumption is that macro-scale behaviors can be described “bottom-up” if only sufficient details about lower-scale processes are available. The view that an “ideal” or “fundamental” physics would be sufficient to explain all macro-scale phenomena has been met with criticism from philosophers of biology. Specifically, scholars have pointed to the impossibility of deducing biological explanations from physical ones, and to the irreducible nature of distinctively biological processes such as gene regulation and evolution. This paper takes a step back in asking whether bottom-up modeling is feasible even when modeling simple physical systems across scales. By comparing examples of multi-scale modeling in physics and biology, we argue that the “tyranny of scales” problem presents a challenge to reductive explanations in both physics and biology. The problem refers to the scale-dependency of physical and biological behaviors that forces researchers to combine different models relying on different scale-specific mathematical strategies and boundary conditions. Analyzing the ways in which different models are combined in multi-scale modeling also has implications for the relation between physics and biology. Contrary to the assumption that physical science approaches provide reductive explanations in biology, we exemplify how inputs from physics often reveal the importance of macro-scale models and explanations. We illustrate this through an examination of the role of biomechanical modeling in developmental biology. In such contexts, the relation between models at different scales and from different disciplines is neither reductive nor completely autonomous, but interdependent.


The Easiest Science Majors

1. Psychology

Psychology majors study how people behave along with the influence their motivations and desires have on their behavior. The study of psychology further investigates the behavior of the individual within culture and society.

Psychology is commonly thought of as the easiest of the science majors thanks to its relative lack of complex math, although psych majors can still expect to do a fair amount of statistical analysis on their way to a degree. More social than many other science classes, psychology puts an emphasis on working with people and prioritizes skills such as critical thinking, problem solving, and communication.

While it is one of the easiest science fields to major in as an undergrad, students who want to work as a psychologist will need to continue on and earn an advanced degree like a Master’s or Doctorate—and the coursework for an advanced degree in psychology is considerably more challenging.

2. Biology

A biology major studies living organisms, including their origins, characteristics, and habits. Through their pursuit of a biology degree, students will learn how living organisms work.

Because biology is a broad field, it lacks the intensity and specific skill sets required of other science majors. It also features less math than other types of sciences, focusing on concepts, theories, and memorization rather than hard math. Perhaps this is why biology is one of the most popular science majors: in 2017-2018, nearly 6% of all undergrad degrees were granted to people studying biological and biomedical sciences.

The flexibility needed in biology also makes it less singularly focused than other science majors. Students will work both independently and in teams coursework also takes place in the classroom, lab, and field.

3. Environmental Science

Students studying environmental science will explore how the physical and biological worlds interact. Degree holders often transition to careers focused on conservation, in positions varying from activism to consulting to research. Students might work for governmental agencies in policymaking, or go into the private sector to assess a company’s environmental impact.

Environmental science is commonly thought of as one of the easier science degrees to obtain. One of the reasons for this perception is that it is very hands-on and requires a minimal amount of complex math, at least by science major standards. Despite environmental science’s reputation, it’s still a comparatively challenging major that requires an understanding of core sciences such as chemistry, physics, biology, and geology, as well as scientific methodology.

Environmental science is popular with students who enjoy learning outside of the classroom. Although fieldwork attracts many, there are also plenty of administrative opportunities in the area for those who prefer life in an office or lab.

As you consider a career in science, you might also wonder what your chances are of getting into the best schools for science. To help you answer those tough questions, CollegeVine offers a free Chancing Engine that lets you know your chances of acceptance at the schools of your choice, plus how to improve your profile. Sign up for a free CollegeVine account to get started today.


Bekijk de video: . Examples of Laws in Biology and Psychology (Mei 2022).


Opmerkingen:

  1. Melbyrne

    Als er een verlangen is, zal de rest stijgen. De secretaresse moet de drie commando's goed kennen en opvolgen - "zitten", "liggen" en "faxen". Kinderen op de achterbank leiden tot een ongeluk, een ongeluk op de achterbank leidt tot kinderen. Sommige taal brengt naar Kiev, en sommige - tot een orgasme ... Waar de primeur - er is onzin.

  2. Mosho

    Ik kan nu niet deelnemen aan de discussie - er is geen vrije tijd. Ik zal vrij zijn - ik zal zeker mijn mening uiten.

  3. Eadburt

    Je hebt geen gelijk. Ik kan het bewijzen. Schrijf in PM, we zullen het bespreken.

  4. Kajirg

    Naar mijn mening vergist u zich. Ik kan de positie verdedigen. Schrijf me in PM, we zullen praten.

  5. Tayyib

    Onvergelijkbaar onderwerp, ik vind het erg leuk))))

  6. Ximon

    Echt zelfs als ik nog niet eerder heb geraden

  7. Lyfing

    Onvergelijkbaar onderwerp, ik vind het erg leuk))))



Schrijf een bericht