معلومة

هل النمو القابل للتطوير هو السبب الرئيسي وراء اختيار الأنظمة الداروينية لتسلسلات فيبوناتشي؟

هل النمو القابل للتطوير هو السبب الرئيسي وراء اختيار الأنظمة الداروينية لتسلسلات فيبوناتشي؟


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.

في اليوم الآخر كنت أفكر في تطور الكائنات متعددة الخلايا ، ولماذا منذ البداية المبكرة لتطور بناء البنية الخلوية المشتركة ، ربما تكون الحياة قد اختارت أبسط استراتيجية ممكنة لبناء هياكل قابلة للتوسيع.

نحن البشر نستخدم رياضيات معقدة نسبيًا وقياس الأشرطة لهندسة الهياكل ، ونقوم ببنائها بالحجم الكامل ، أو وحدات بحيث يتم تجميعها. نحن نحب التناسب ، وهناك اعتبارات قوة ووزن مرتبطة به ، لكن هذه الاعتبارات لا تحكمنا بالكامل. لكن ربما تكون الحياة أكثر اعتمادًا على اعتبارات التناسب. تنمو الحياة بالتتابع من خلية واحدة ، وتمتلك كل خلية آلية البناء ، وما يجب أن يكون برنامجًا جينيًا بسيطًا نسبيًا للتحكم في النمو. نظرًا لأن البرمجة العامة تعمل على أساس الخلايا الفردية ، فمن الممكن تصور وجود حد لتعقيد البرنامج الذي يمكن أن تتوقع أن تستخدمه الحياة. وحتى لو كان الترميز الجيني قادرًا على التعقيد الهائل ، فلا تزال الحياة تختار أبسط نهج وأكثر فاعلية. إذن كيف يحقق نظام نمو الحياة هذه النتائج المتناسبة باستمرار؟

قد تكشف الإجابة عن نفسها ، عندما تحاول تصور طريقة بناء تحقق نفس النتيجة التي تحققها الحياة. وهذا يعني ، بناء هيكل صغير الحجم ، والذي سيتم توسيعه لاحقًا إلى الحجم الكامل من خلال دورة النمو ، والحفاظ على التناسب. على سبيل المثال ، إذا قمت ببناء مبنى صغير الحجم من الطوب ، حيث يمكن للقرميد أن يتكاثر وينقسم مثل الخلايا الحية. بعد ذلك ، طالما أن كل لبنة تفعل ذلك بمعدل تزامن إجمالي ، يبدأ بنسب محددة ويتبع برنامجًا بسيطًا للغاية يحكم النمو الذي يحافظ على التناسب الذي يظل ثابتًا في جميع المقاييس. مثل مستطيل سلسلة فيبوناتشي. ثم يمكن توسيع المبنى من خلال دورة نمو سلسة مع الحفاظ على التناسب الهيكلي. ما تبدأ به سيحدد النتيجة النهائية. والأهم من ذلك ، استخدام نظام تشفير بسيط.

إذن ما هو مثير للاهتمام ، هو أنه من المحتمل أن يكون هذا سببًا سليمًا لظهور سلسلة فيبوناتشي من مثل هذا المستوى الأساسي في الحياة الداروينية. عاشت الحياة في المحيطات ككائنات وحيدة الخلية ، ولكن بمجرد أن بدأت في تجربة الهياكل متعددة الخلايا ، احتاجت إلى حل هذه القضايا المتعلقة بالنمو القابل للتوسع.

إذا كان هذا صحيحًا ، فإنه يفتح نافذة رائعة على عملية الحياة المبكرة. من يدري ما هي أنواع الرؤى التطورية البيولوجية التي يمكن اشتقاقها منها.

هل يبدو هذا السيناريو معقولاً لعدد أكبر من الناس مني؟


أردت حقًا أن أضع أفكاري في كلمات حول سبب توافق الأنظمة البيولوجية مع سلسلة فيبوناتشي.

ما تقوله معقول تمامًا وهو منطقي. لكن ما أردت أن أتحدث عنه هو لماذا تتوافق هذه الأنظمة معها.

إنه بسبب التفاعلات مع البيئة

يتطلب شرح هذا المفهوم على الكائن متعدد الخلايا أولاً الإجابة على نفس السؤال في البكتيريا. لتحقيق هذه الغاية ، أود توجيهك نحو صفحة الويكي هذه

يتعلق الأمر بالمعلمات مثل التركيز المتوسط ​​والصلابة ، المعلمات التي يمكننا التأثير عليها. إذا تمكنا من استقراء تلك الخلايا ، فإن أي خلايا ستتبع دائمًا تدرجًا كيميائيًا / تغذويًا ، ثم يمكننا البدء في فهم سبب توافق النظام مع تسلسل فيبوناتشي.

بعد ذلك ، تحقق من هذا الفيديو الخاص بمقايسة التئام الجروح ، ما أود إحضاره إلى ملاحظتك هو أنك ستجد الخلايا تتكاثر وتتحرك بنفس المعدل.

إذا اتبعت تدرجًا كيميائيًا ، وتحركت بنفس معدل 2 مليار تقريبًاذ ابن عم ، ألا ينتهي بك الأمر حتمًا إلى إنشاء بنية متماثلة؟

أخيرًا ، أود أن أوجهك إلى هذا المقال ، حيث يشرحون ظاهرة تسمى هجرة الخلايا. هذا مسؤول بشكل خاص عن إنشاء التناظر الذي تراه. وهذا مقال مشابه للمقال الأول ولكنه يجب أن يكون مفتوح الوصول. كلاهما يدعم فكرة تمت ملاحظتها ، حاولت البحث عن الفيديو لكن لم أجدها. الفكرة هي أن الخلايا تهاجر بشكل جماعي ، ولكن هناك بعض الخلايا التي هي قادة وبعض الأتباع. يقود القادة الهجرة الجماعية (إنشاء نوع من التدرج الكيميائي) بينما يتبع المتابعون هذا التدرج.

حضرت ندوة العام الماضي من قبل D Gilmour من EMBL. أظهر لنا هذا الفيديو الخاص حول الهجرة الجماعية للخلايا وترسب مجموعات صغيرة من الخلايا التي تستمر في إنشاء الخط الجانبي في الزرد. ستجد أن هناك دورية في نمط الترحيل هذا. لقد ربطها بتنشيط يجند. يجب أن تكون المقالة ذات الصلة بالفيديو هي هذه (اعتقدت ذلك بعد قراءة الملخص)


الحياه الحقيقيه

بالطبع ، بما أن الطبيعة لا تستطيع التمييز بين تسلسلين وراثيين لا معنى لهما ، فلا يمكنها الاختيار بينهما ، مما يجعل الانتقاء الطبيعي أعمى عن مثل هذه التغييرات المحايدة. نظرًا لعدم وجود "نقاط انطلاق" يمكن التعرف عليها في الجوار ، فإن كل ما تبقى من الطبيعة ، للعثور على متواليات مفيدة جديدة ، هو السير العشوائي الأعمى عبر أكوام هائلة من التسلسلات غير المرغوب فيها. بالطبع ، تستغرق هذه المسيرة العشوائية المتعرجة وقتًا أطول بكثير مما تستغرقه المشي المباشر ، ويزداد الوقت المتضمن بشكل كبير مع كل زيادة في الحد الأدنى من متطلبات التسلسل والنوعية لوظيفة معينة. لا يتمتع الاختيار العشوائي للتسلسلات داخل مساحة التسلسل بدءًا من جزيرة مفيدة (مثل رمي السهام في لوحة السهام) بأي ميزة إحصائية عندما يتعلق الأمر بالعثور على متواليات مفيدة جديدة على المشي العشوائي المحايد. ينعكس هذا التنبؤ في الحياة الواقعية من خلال التدهور الأسي في قدرة العمليات التطورية الطائشة على تطوير أي شيء يتجاوز أدنى مستويات التعقيد الوظيفي.

العديد من الوظائف البسيطة ، مثل من جديد مقاومة المضادات الحيوية ، من السهل أن تتطور لأي مستعمرة بكتيرية في وقت قصير. بالانتقال إلى مستوى التعقيد ، هناك عدد أقل بكثير من الأمثلة على إنزيمات بروتينية مفردة تتطور حيث يلزم بضع مئات من الأحماض الأمينية على الأقل للعمل معًا في نفس الوقت (والعديد من أنواع البكتيريا لا يمكن أن تتطور حتى في هذا المستوى). ومع ذلك ، لا توجد على الإطلاق أمثلة في الأدبيات العلمية لأي وظيفة تتطلب أكثر من ألف أو نحو ذلك من الأحماض الأمينية التي تعمل في نفس الوقت (كما هو الحال في أبسط نظام حركي بكتيري) تتطور باستمرار - فترة. إن الأحجار المفيدة & quotsteppingstones & quot هي متباعدة جدًا نظرًا لجميع الخردة التي تفصل بين الجزر القليلة المفيدة للوظيفة عن كل جزيرة أخرى في الكون الواسع لتسلسلات البريد غير الهام في مثل هذه المستويات من التعقيد المعلوماتي. متوسط ​​الوقت اللازم للفرز العشوائي للتسلسلات غير المرغوب فيها الكافية للعثور على أي وظيفة مفيدة أخرى في مثل هذا المستوى من التعقيد ، تشق طريقها بسرعة إلى تريليونات على مدى تريليونات السنين - حتى بالنسبة لعدد هائل من البكتيريا (جميع البكتيريا الموجودة على الأرض:

1e30) بمعدل طفرة مرتفع (طفرة واحدة لكل 100000 زوج أساسي لكل فرد كل 20 دقيقة). (وصلة)

في هذه المرحلة ، تصبح عمليات التطور الطائشة ببساطة غير مقبولة كأي نوع من التفسير القابل للتطبيق للمستويات العالية من التعقيد المتنوع الذي نراه داخل جميع الكائنات الحية. العملية الوحيدة المتبقية التي يُعرف عنها أنها تؤدي إلى ظهور أنظمة وظيفية بمستويات مماثلة من التعقيد تتضمن الذكاء البشري أو ما بعده. لا يوجد ذكاء أقل ، وبالتأكيد لا توجد عمليات طائشة معروفة أخرى ، اقتربت من إنتاج شيء مثل التعقيد المعلوماتي الموجود في أبسط نظام حركي بكتيري. (وصلة)

ميلر ، كينيث ر. إيجاد إله داروين ، دار نشر هاربر كولينز ، 1999.

بيهي ، مايكل ج. الصندوق الأسود لداروين، فري برس ، 1996.

أناند سوخان ، وتوموكو كوبوري ، وجيمس ويلسون ، وخورخي إي غالان. 2001. التحليل الجيني لجمعية السالمونيلا المعوية مركب الإبرة المرتبط بالإفراز المصلي التيفيموريوم من النوع الثالث. J. علم الجراثيم 183: 1159-1167.

Macnab، R. M.، 1999. السوط البكتيري: دافع دوار عكسي وجهاز تصدير من النوع الثالث. J علم الجراثيم. 181 (23), 7149-7153.

هي ، S. Y. ، 1998. النوع الثالث إفراز البروتين في البكتيريا المسببة للأمراض النباتية والحيوانية. المراجعات السنوية في علم الأمراض النباتية. 36, 363-392.

Kim، J.F، 2001. إعادة النظر في نظام إفراز بروتين الكلاميديا ​​من النوع الثالث: أدلة على أصل إفراز البروتين من النوع الثالث. اتجاهات الجينات. 17 (2), 65-69.

Plano، G. V.، Day، J.B and Ferracci، F.، 2001. Type III export: new use for old pathway. مول ميكروبيول. 40 (2), 284-293.

Nguyen، L.، Paulsen، I. T.، Tchieu، J.، Hueck، C.J and Saier، M.H، Jr.، 2000. تحليلات علم الوراثة لمكونات أنظمة إفراز البروتين من النوع الثالث. J Mol Microbiol Biotechnol. 2 (2), 125-144.

Johnson GR ، Jain RK ، إسبانيا JC. & quot أصول مسار 2،4-ثنائي نيتروتولوين. & quot J باكتيريول. 2002 أغسطس 184 (15): 4219-32. (رابط النص الكامل للمقالة مجانًا)

إميكو ماتسوزاكا ، نوبوهيكو نومورا ، هيدياكي ماسيدا ، هيروشي أوتاغاكي ، توشياكي ناكاجيما-كامبي ، تادااتسو ناكاهارا وهيرو أوشياما مشاركة اختزال النتريت في تحويل NO2 - لا3 - في نيتروجين غير متجانسة التغذية ، بوركولديريا سيباسيا NH-17 ، مع نشاط نزع النتروجين ، الميكروبات والبيئات، المجلد. 18 (2003) ، رقم 4 ، ص 203-209 (رابط)

مناظرة Talk Origins ، 16 فبراير 2007 (رابط)

ج. هول ، تطور على طبق بتري. نظام B-Galactosidase المتطور كنموذج لدراسة التطور الاكتساب في المختبر ، علم الأحياء التطوري ، 15 (1982): 85-150.

بيهي ، مايكل ج. & quotA اختبار الحمض الحقيقي & quot - رد على كينيث ميلر، معهد ديسكفري ، مايو 2002. (رابط)

يوكي ، هـ. 1992. نظرية المعلومات والبيولوجيا الجزيئية. مطبعة جامعة كامبريدج ، ص 255 ، 257.

يوكي ، إتش بي ، على محتوى المعلومات من السيتوكروم ج ، مجلة علم الأحياء النظري ، 67 (1977) ، ص. 345 - 376.

مجهول. اختصار الثاني. الكون. المرصد الوطني للطاقة الشمسية ، قمة ساكرامنتو. http://www.nso.edu/sunspot/pr/answerbook/universe.html/ [ إد. ملاحظة: يقدر عدد الذرات وفقًا لهذا المرجع بـ 10 79.]

، و تطور الفئات الهيكلية للبروتين وعائلات تسلسل البروتين، PNAS | 19 سبتمبر 2006 | المجلد. 103 | لا. 38 | 14056-14061 (رابط)

إريك بورنبرغ باور ، كيف يتم توزيع الهياكل البروتينية النموذجية في مساحة التسلسل؟ المجلة الفيزيائية الحيوية ، المجلد 73 ، نوفمبر 1997 ، 2393-2403 (رابط)

Susumu Ohno ، & quot؛ ولادة إنزيم فريد من إطار قراءة بديل لتسلسل الترميز المتكرر داخليًا والموجود مسبقًا & quot ، بروك. ناتل. أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية، المجلد. 81، pp.2421-2425، April 1984. (Link) انظر أيضًا: New Mexicans for Science and Reason

Seiji Negoro و Shinji Kakudo و Itaru Urabe و Hirosuke Okadam & quotA New Nylon Oligomer Degradation Gene (nylC) على Plasmid pOAD2 من Flavobacterium sp. ، & quot مجلة علم الجراثيم1992 ، ص. 7948-7953. ( وصلة )

Negoro S ، Ohki T ، Shibata N ، وآخرون. (يونيو 2007). & quot؛ نايلون-أوليغومير إنزيم / مجمع الركيزة: آلية تحفيزية لـ 6-aminohexanoate-dimer hydrolase & quot. جيه مول. بيول. 370 (1): 142-56. ( وصلة )

Okamura K ، Feuk L ، Marquès-Bonet T ، Navarro A ، Scherer SW (ديسمبر 2006). & quot؛ الظهور المتكرر لتسلسلات ترميز البروتين الجديدة عن طريق ترجمة Frameshift & quot. علم الجينوم 88 (6): 690–7.

كريستينا توفت وماريو إيه فارس ، تطور مسار التجميع الفوطي في الجينوم البكتيري التكافلي الداخلي ، البيولوجيا الجزيئية والتطور 2008 25 (9): 2069-2076

انظر أيضًا: محاضرة ميلر في جامعة كيس ويسترن: رابط يوتيوب


سؤال لعلماء حقيقيين

أنا عالم إخواني آمل أن أتواصل مع بعض العلماء الحقيقيين منكم ربما لفهم ما يتطلبه تطوير لقاح للنباتات. أنا أعمل في صناعة القنب وأكبر ضرر على المحصول الجيد هو أحد مسببات الأمراض الشائعة المعروفة باسم البياض الدقيقي. ينمو هذا العفن على الأوراق وينتشر عن طريق الجراثيم في الهواء. إذا تمكن العلم من تطوير لقاح نباتي للقضاء على هذا ، فسيكون لذلك آثار تجارية ضخمة. أعلم أن العالم يواجه حاليًا مشاكل مع ثقافات الموز الأحادية التي تعاني من الأمراض ، لذا ربما ليس من السهل تطوير لقاحات نباتية. أفكار؟ آسف إذا كنت في المكان الخطأ.

كما قال آخرون ، فإن النباتات المعدلة بتقنية CRISPR هي على الأرجح أفضل رهان لك. ربما يكون من الصعب إقناع العملاء بأن الكائنات المعدلة وراثيًا ليست كلها سيئة ، لكنهم على الأرجح لا يفهمون أيضًا أن معظم الأشياء التي يضعونها في أجسامهم تحتوي على نوع من مكونات الكائنات المعدلة وراثيًا. الكائنات المعدلة وراثيًا لا تعني سيئًا أو شريرًا.

كانت هناك بعض الأوراق البحثية المتعلقة بالنباتات المعدلة وراثيًا بنجاح لمقاومة الجسيمات ، لذا يمكنني القول إن هذا ممكن بالتأكيد. ومع ذلك ، فهي ليست رخيصة وسيتطلب الأمر أفرادًا لديهم خبرة في هذا الأمر. قد يكون أفضل رهان لك هو التعاقد مع شركة تكنولوجيا حيوية لهندسة هذا من أجلك ، ولكن مرة أخرى ، هذا يكلف الكثير من المال. علاوة على ذلك ، ابتعدت الكثير من شركات التكنولوجيا الحيوية عن المشاريع المتعلقة بالقنب - حتى في الولايات التي يكون فيها قانونيًا لأنها تخلق تعقيدات في تلقي الجوائز المالية المتعلقة بالبحوث أو التعاون من المؤسسات الحكومية ذات الصلة. الاهتمام موجود بالتأكيد ، هناك الكثير من الحذر.

هذا منطقي جدا بالنسبه لي.

شكرا لتوجيهي في هذا الاتجاه. يسعدني أن أسمع أن بعض الأشخاص يعملون على حل هذه المشكلة.

قد يتسبب التخلص من الجينات عبر تقنية crispr في حدوث مشكلات أخرى أيضًا

لا تمتلك نباتات البئر جهازًا مناعيًا كما تفعل الحيوانات

لا توجد خلايا دم بيضاء ، لذا فإن اللقاح ليس الأداة الصحيحة. ولكن إذا كنت تريد محصولًا مقاومًا لبعض العوامل الممرضة أو الآفات ، فيمكنك إما اختيار العينة الأكثر مقاومة من كل جيل ، أو إجراء العلاج الجيني للوصول إلى هناك دفعة واحدة. صعوبة العلاج الجيني هي أن المستهلكين لن يرغبوا في تدخينه لأنه معدّل وراثي ، وسيتعين عليك أيضًا تحديد الجين الناجح مسبقًا ، والذي يواجه صعوباته الخاصة.

في الواقع ، تعمل مناعتهم الفطرية بشكل مشابه للمناعة الفطرية للحيوان ، لكن ليس لديهم مناعة تكيفية لذلك لا توجد طريقة لصنع لقاح في حد ذاته.

سيكون التعديل الجيني من خلال crispr هو السبيل للذهاب. لسوء الحظ ، أظن أن عميل MJ النموذجي لن يسعد بتدخين الحشائش المعدلة وراثيًا ، بغض النظر عن مدى أمانها أو مدى ارتفاع THC.

أنت محق في أن الكثير من مدخني الحشيش يشعرون بجنون العظمة بشأن ما هو موجود في منتجاتهم ولكن معظمها يأتي من الاشتباه في أن شيئًا ما قد تم رشه عليهم لعلاج PM. هم مشروطون الآن لفهم أن مبيدات الفطريات القائمة على myclobutinol هي الملوث الرئيسي في الأعشاب الضارة. وهذا صحيح. يدخل فقط في الحشائش بسبب PM. قد يخفف استبعاد رئيس الوزراء من مخاوفهم ، ولكن حتى لو تسبب في قلق جديد مع هؤلاء المدخنين المعينين ، فسيكون من السهل بيعه للمزارعين الذين سئموا خسارة الأموال بسبب المحاصيل المريضة. ناهيك عن ذكر الحشيش في نهاية اليوم وهو سلعة ولا تحركه الجودة بقدر ما تدفعه سعر التجزئة. أعتقد أن زراعة الأصناف المقاومة للجراثيم ستكون أقل تكلفة لأنها ستتطلب معالجة أقل. انقل المدخرات إلى المستهلك. وأخيرًا أعتقد أن مخاوف الكائنات المعدلة وراثيًا ربما تكون مجموعة أصغر مما تعتقد. بعد كل واحدة من السلالات الأكثر شعبية التي يتم بيعها حاليًا تسمى حرفيًا "GMO" ولا أحد يشكك في أنها تركيبة وراثية. إنهم يريدون فقط رؤية نتائج الاختبار التي تم إنتاجها بشكل نظيف.


بيانات البيولوجيا التركيبية كسلعة موضعية

الدافع وراء الابتكارات في أعقاب وباء COVID-19 هو السعي وراء الفوائد المجتمعية والأسباب الاقتصادية. إن السعي الحالي لتقصير الجداول الزمنية لتطوير اللقاح بشكل كبير (ثان لو وآخرون. 2020) يشهد على ذلك. إن تطوير لقاح COVID-19 جزء لا يتجزأ من واقع اقتصادي مهم ، حيث يلزم استثمارات كبيرة لتقديم لقاح إلى السوق (Gouglas et al. 2018). CEPI هي منظمة تستثمر في برامج تطوير اللقاحات ، يذهب جزء من تمويلها إلى شركات البيولوجيا التركيبية (CEPI 2020).

بالنظر إلى هذا السياق ، من المفيد تحليل البيانات البيولوجية المستخدمة في البيولوجيا التركيبية من حيث سلع المعلومات التي لها قيمة سوقية. تشير "سلع المعلومات" إلى السلع التي يتم تحديد قيمتها السوقية من خلال محتواها من المعلومات وليس من خلال خصائصها المادية. يمكن أن تعتمد الأساليب الهندسية في البيولوجيا التركيبية على مجموعة متنوعة من سلع المعلومات (التسلسل الجيني ، والتعليقات التوضيحية المتسلسلة ، وخصائص الإنزيم ، والنماذج الأيضية ، وما إلى ذلك) ، غالبًا من مجموعة متنوعة من الأنواع. تعتمد هذه السلع أيضًا على بروتوكولات المختبر والخوارزميات والمعرفة العلمية والمعرفة الفنية. وبالتالي ، فإن سلع المعلومات التي تغذي الابتكارات في مجال البيولوجيا التركيبية غير متجانسة للغاية. فيما يتعلق بالاستجابة لـ COVID-19 ، تعد بيانات التسلسل الجينومي الفيروسي وشروحه وبيانات التسلسل الجيني البشري والبيانات السريرية والوبائية مدخلات حاسمة للابتكارات في مجال الوقاية والتشخيص والعلاج.

ما نوع البضائع التي تعتبر سلع معلومات؟ للنظرية الاقتصادية طرق مختلفة لتصنيف السلع. بشكل عام ، يتم تصنيف البضائع على محورين: وفقًا لاستبعادها وتنافسها. البضائع مستبعدة إذا كان من الممكن منع الأطراف من الوصول إليها. السلع قابلة للطرح (أو منافسة) إذا كان الاستهلاك من قبل طرف يقلل من الاستهلاك المحتمل من قبل طرف آخر. البيانات البيولوجية هي سلع غير قابلة للطرح لأن استهلاك البيانات من قبل طرف واحد لن يجعل البيانات غير متاحة لأطراف أخرى. ومع ذلك ، فإن إنتاجها يتطلب سلعًا قابلة للطرح ، مثل الوقت والمال والأنظمة البيولوجية (مثل النظم البيئية أو السكان). ويمكن أن ينتج عن البيانات البيولوجية نفسها سلع قابلة للطرح (Strandburg et al. 2017) ، مثل العلاجات الطبية الجديدة أو إنزيمات مسحوق الغسيل. غالبًا ما يتم تصنيف سلع المعلومات البيولوجية على أنها سلع عامة ، وهي غير قابلة للاستبعاد وغير قابلة للطرح. الأساس المنطقي لهذا التصنيف هو أنها شكل من أشكال المعرفة العلمية ، والتي هي مثال أصلي لمصلحة عامة عالمية. النظريات العلمية ، مثل نظرية النسبية لأينشتاين ، متاحة للجميع ، واستخدام النظريات لا يقلل من قيمتها للآخرين. يمكن استخدام هذا الأسلوب الملائم باعتباره منفعة عامة عالمية كاستراتيجية لغرس الديناميكيات المفضلة أخلاقياً من خلال تحفيز مشاركة البيانات عبر الحدود الوطنية والدولية (تشادويك وويلسون 2004). علاوة على ذلك ، من حيث المبدأ ، يجب أن تؤدي الأسواق الجيدة عبر الإنترنت التي تسمح بتحديد الأسعار بكفاءة إلى سلع معلوماتية لا تكلف شيئًا تقريبًا. يمكن نسخ القطع الأثرية الرقمية بسرعة عالية وبتكلفة منخفضة بمجرد صنع القطعة الأثرية الأولى (Quah 2003). يميل مجتمع البيولوجيا التركيبية إلى تعزيز روح الابتكار المفتوح (Torrance 2017) ، والذي يتعارض ، للوهلة الأولى ، مع الطابع الموضعي لبيانات البيولوجيا التركيبية. على هذا المنوال ، غالبًا ما يستخدم تطوير البرمجيات مفتوحة المصدر كمصدر إلهام عند تشكيل المجال (Urquiza-Garcia et al. 2019). أثبتت حركة البرمجيات مفتوحة المصدر أنها مكمل قابل للتطبيق للغاية لمخططات البرمجيات الاحتكارية ، وقد حفزت الابتكار بشكل كبير (Boyle 2008). يُترجم إلى مجال البيولوجيا التركيبية ، ويجد هذا القياس في المخططات التي تسمح بالبناء بحرية على الوظائف المشفرة وراثيًا التي يتقاسمها المجتمع ، مثل BioBricks Public Agreement ™ [BioBricks Public Agreement (™) 2020]. وبالمثل ، تقدم حركة العلم المفتوح نموذجًا يتم فيه إتاحة النتائج العلمية ومجموعات البيانات ذات الصلة للجمهور دون عقبة تكاليف الاشتراك (Levin et al. 2016 Burgelman et al. 2019). أظهرت استجابة مجتمع البيولوجيا التركيبية لوباء كورونا أن المعلومات المتاحة للجمهور يمكن أن تسرع الابتكار بشكل كبير.

من الناحية العملية ، تكون فئات سلع المعلومات البيولوجية أكثر سخونة. بدلاً من أن تكون منفعة عامة ، فإن العديد من مجموعات البيانات ليست متاحة للجمهور ولكنها موجودة في قواعد بيانات خاصة ، أو تعاني من تأخيرات أو عدم اكتمال في إصدار البيانات ، أو لا يمكن الوصول إليها إلا في حالة العضوية الصحيحة. تزيد أنظمة الملكية الفكرية من تعقيد الصورة من خلال توفير احتكارات مؤقتة للتطبيقات الملموسة للمعرفة المسجلة. إن غموض البيولوجيا التركيبية في هذا الصدد يدل على ذلك. غالبًا ما يتم تعريف البيولوجيا التركيبية على أنها تخصص هندسي ، بجانب كونها تخصص علمي. هذا يلمح إلى حقيقة أن البيولوجيا التركيبية لا تؤدي فقط إلى النظريات العلمية المتاحة بشكل مقارب للجميع. في كثير من الحالات ، تتعلق المخرجات بالتصاميم والأنظمة الهندسية التي توفر ميزة تنافسية في السوق ، وبالتالي فهي مرتبطة بطبيعتها بعدم تناسق المعلومات. من الناحية الاقتصادية ، تدل هذه الملاحظات على فشل السوق الذي يؤدي إلى ميل بعض المعلومات لتصبح حصرية بدلاً من أن تكون مجانية ومفتوحة (Zinnbauer 2018). تعتمد قيمة بعض سلع المعلومات على ما إذا كان الآخرون لا يمتلكونها ، على حصريتها. إن الحصول على أولوية الوصول إلى البيانات البيولوجية يجعل المرء في وضع يمكنه من استخراج البيانات أولاً وإنتاج السلع المشتقة ، مثل الأوراق العلمية ، والمستحضرات الصيدلانية الجديدة ، والعلاجات الطبية ، وما إلى ذلك. تكون سلع المعلومات هذه أكثر قيمة إذا لم يكن لدى الآخرين وصول متساوٍ إليها أو هم أقل قدرة على استخدام هذه البيانات. لذلك ، لا تؤدي سلع المعلومات الرقمية ، بحكم تعريفها ، إلى بيانات مفتوحة أو سعر مقاصة للسوق يقترب من الصفر. يمكنهم تجربة ندرة إما مصطنعة أو نتيجة للقيود الاجتماعية والتقنية في نقل البيانات.


مناقشة

كان أصل الحياة وتطورها من بين أكثر الأسئلة العلمية إثارة للاهتمام ، مع المفهوم الحالي المعتمد على نطاق واسع وهو نظام المجالات الثلاثة: البكتيريا ، والعتائق ، و Eukaryota 2. أشارت دراسات علم الوراثة الحديثة بشكل نموذجي إلى مسافة طويلة بين البكتيريا والعتائق ، مع Eukaryota باعتبارها مجموعة من Archaea clade 10،11. في هذا العمل ، قمنا ببناء سلالة مرجعية لأكثر من 10000 جينوم جرثومي وأثري ، تغطي نسبة كبيرة من التنوع البيولوجي المعروف ببيانات الجينوم المتاحة. توفر النتيجة عرضًا محدثًا للتطور الميكروبي ، مما يدل على أن البكتيريا والأركيا ، وهما المجالان الميكروبيان اللذان تم تجميعهما بشكل تقليدي ولكن مثيرًا للجدل حسب مصطلح "بدائيات النوى" 39 ، أقرب كثيرًا في التقارب التطوري من التقديرات التي تستخدم عددًا أقل من الجينات "الأساسية" ، مثل بروتينات الريبوسوم. تم دعم هذه الملاحظة بشكل أكبر من خلال تحليلات مكثفة باستخدام طرق متعددة لبناء الأشجار ، مع مراعاة التصنيف وأخذ عينات الموقع ، وعدم تجانس استبدال الأحماض الأمينية والتشبع ، والتطور غير الرأسي ، وكانت قوية ضد استبعاد أصناف CPR. ومن المثير للاهتمام ، أن تطبيق ساعة جزيئية عالمية بسيطة بالإضافة إلى معدلات الساعة المريحة حتى الآن ، أدت أشجارنا إلى تقديرات وقت الاختلاف للأنساب الرئيسية التي تتوافق مع الجدول الزمني الجيولوجي فقط عند استخدام العلامات العالمية ، ولكن ليس عندما تقتصر الأشجار على البروتينات الريبوسومية ( الشكل 6 الأشكال التكميلية .25 ، 26 ، الجداول التكميلية 8-10 ، انظر التفاصيل الكاملة في الملاحظة التكميلية 6). تشير هذه المقارنات إلى تطور متسارع في بروتينات الريبوسوم أثناء الفصل بين البكتيريا والعتائق. تُظهر القيود المفروضة على استخدام الجينات الأساسية وحدها لنمذجة تطور الجينوم بأكمله ، وتسليط الضوء على القيمة في استخدام مجموعة جينات واصمة أكثر تنوعًا.

الأعمار المقدرة للتنوعات القاعدية. تم إجراء تقدير وقت التباعد باستخدام أقصى احتمالية استنادًا إلى طوبولوجيا شجرة ASTRAL مع أطوال الفروع المقدرة باستخدام معظم المواقع المحفوظة أو المختارة عشوائيًا من 381 جينًا للعلامة العالمية ، أو باستخدام 30 بروتينًا ريبوسوميًا. تم افتراض ساعة عالمية. تم تقييد تقسيم البكتيريا الزرقاء / البكتيرية إلى 2.5-2.6 Ga. يتم عرض أفضل التقديرات من عشرة مكررات تقنية لكل إعداد (انظر الجدول التكميلي 8). التفاصيل والنتائج البديلة لتقدير وقت الاختلاف موضحة بالتفصيل في الملاحظة التكميلية 6. يتم توفير بيانات المصدر كملف بيانات مصدر.

يسلط عملنا الضوء على قيمة حتى أخذ عينات الأصناف ، ومجموعة جينات واصمة عالمية تمثل متوسطًا أكبر لمحتوى الجينوم ، وتحليلات نسجية مقارنة. قللت هذه الإجراءات إلى حد كبير من تحيز اختيار الجين في استكشاف تطور الجينوم ، وسمحت لنا بتوصيف التناقضات التطورية للعائلات الجينية الفردية. على الرغم من هذه الجهود ، لا تزال بعض السلالات ممثلة تمثيلاً ناقصًا في أخذ العينات لدينا ، مثل DPANN 4 ، الذي يحتوي على جينومات غالبًا ما تفتقد العديد من جينات العلامة 381 (بالتفصيل في الملاحظة التكميلية 5). علاوة على ذلك ، أدى النمو السريع للبيانات الجينومية إلى غياب بعض المجموعات المكتشفة حديثًا من شجرتنا. في حين أنه من غير العملي تكرار جميع تحليلاتنا لتشمل جميع الجينومات الجديدة ، فمن المهم تقييم ما إذا كان التنوع الميكروبي المكتشف حديثًا قد يؤثر على نتائجنا. قبل تقديم هذه المقالة ، قمنا بتحديث مجموعة الجينوم من NCBI في 23 مايو 2019 ، واخترنا 187 جينومًا جديدًا يمثل phyla كما هو محدد في أحدث تصنيفات NCBI و GTDB الغائبة أو الممثلة تمثيلاً ناقصًا في المجموعة الحالية المكونة من 10575 جينومًا (انظر قسم الأساليب). استمرت الأشجار التطورية التي تم إنشاؤها باستخدام مجموعة الجينوم الموسعة في دعم العلاقات على مستوى المجال في كل من الطوبولوجيا والمسافة التطورية كما تم استردادها بواسطة التحليل الرئيسي (الشكل التكميلي 27 ، الجدول التكميلي 11 ، انظر الملاحظة التكميلية 7 للحصول على التفاصيل الكاملة). أخيرًا ، نلاحظ أن تضمين حقيقيات النوى يمثل تحديًا مع مجموعة جين العلامة الحالية بسبب التباين الكلي للتماثل القابل للاكتشاف. مزيد من التحسينات في المنهجية مهمة من أجل تقديم نسالة قوية تشمل جميع أشكال الحياة.


مناقشة

نقدم هنا نموذجًا عشوائيًا متعدد المقاييس للتركيز النباتي مدفوعًا بالمجالات المثبطة والتركيز على مكان القرارات الخلوية. تصمم العملية العشوائية تصور الحقول المثبطة من قبل الخلايا الفردية للمجال الوراثي العضوي ، وعلى نطاق أعلى ، بدء البريمورديا (الشكل 8 أ). هذه العملية مستمرة في جوهرها ونتائجها مستقلة عن الوقت التقديري المختار للمحاكاة. على عكس النماذج السابقة ، لا يستخدم النموذج العشوائي أي عتبة تثبيط لتقرير إما إنتاج بدء أم لا. بدلاً من ذلك ، يوجد في كل لحظة احتمال غير صفري لبدء البدء في أي خلية ولكن هذا الاحتمال يعتمد على مستوى التثبيط في تلك الخلية ، مما يوفر تجريدًا واقعيًا لآلية الإشارة الأساسية (الشكل 8 أ).

هيكل النموذج العشوائي.

(أ) الحقول المثبطة (باللون الأحمر) ، التي ربما تكون ناتجة عن مجموعة من العمليات الجزيئية ، يتم إنشاؤها بواسطة Primordia. في المنطقة المحيطية للمنطقة المركزية (تشيكوسلوفاكيا ، أخضر) ، يمارسون شدة تثبيط E (t) التي تعتمد على الزاوية السمتي α (منحنى أزرق). في أي وقت ر وعند كل حد أدنى من الشدة لهذا المنحنى ، يمكن بدء البريمورديوم خلال فترات زمنية t مع احتمال p k (δ t) الذي يعتمد على مستوى شدة التثبيط في هذا الموضع. (ب) العلاقة بين متغيرات النموذج الكلاسيكي ومتغيراته التي يمكن ملاحظتها. تتحكم معلمة واحدة في كل من زاوية التباعد و plastochron. (ج) العلاقة بين معلمات النموذج العشوائي ومتغيراته التي يمكن ملاحظتها. يتم تعريف النموذج العشوائي للتركيز النباتي من خلال 3 معلمات Γ ، β ، E ∗. يتم التحكم في المتغيرات التي يمكن ملاحظتها α و T و و 2 و π 3 ... من خلال مجموعتين متميزتين من هذه المعلمات: Γ D = Γ 1 / s β 1/6 E ∗ 1/2 يتحكم في زاوية التباعد و plastochron بينما Γ P = Γ β E ∗ يتحكم في النسبة المئوية العالمية للأعضاء المتناوبة π ، والتي بدورها تتحكم في توزيع تعقيدات التقليب: π 2 ، π 3….

الضوضاء على التوقيت كخاصية جوهرية للتنظيم الذاتي مدفوعة بالمثبطات الجانبية

في حين أن النموذج العشوائي قادر على إعادة إنتاج الأنماط الحلزونية و phyllotaxis الرئيسية ، فإن العشوائية يؤدي إلى تغييرات في عملية الزخرفة التي تؤثر بشكل أساسي على plastochron أي توقيت بدء العضو. تأخذ هذه التعديلات شكل التباديل لترتيب بدء العضو في النسيج الإنشائي. إذا كان plastochron صغيرًا كما لوحظ بشكل متكرر في التسلسل الحقيقي للأعضاء المخترقة ، فيمكن اعتبار التباديل في النموذج مكافئًا لعمليات البدء المشتركة التي تم تحديدها في أرابيدوبسيس meristem كمصدر رئيسي للتبديلات التي لوحظت على جذع الإزهار. في كثير من الأحيان ، يمكن أن تحتوي التباديل المحاكاة على بلستوكرونات أطول. في هذه الحالة ، يمكن تفسيرها على أنها تباديل حقيقي لترتيب بدء العضو في النسيج الإنشائي ، بما يتوافق مع التردد المنخفض لمثل هذه التباديل الإنشائي الذي لوحظ أيضًا في أرابيدوبسيس (بيسنارد وآخرون ، 2014). تتوافق هذه النتائج مع محاولة سابقة لإدخال العشوائية في النموذج الحتمي الكلاسيكي الذي يمكن أن يؤدي أيضًا إلى التباديل (Mirabet et al. ، 2012). ومع ذلك ، في هذا العمل الأخير ، يمكن فقط إحداث تواتر محدود من العيوب (حتى عندما تم تثبيت الضوضاء على مستويات عالية) ، مع الحاجة إلى تحديد الوقت والعشوائية اللاحقة لترتيب العضو عند اكتشاف أكثر من عضو في نفس المحاكاة خطوة زمنية. على النقيض من ذلك ، فإن قدرة النموذج العشوائي على إعادة إنتاج التسلسلات المضطربة بأمانة كما لوحظ في Arabidopsis تشير إلى أن النموذج يلتقط بدقة ديناميكيات نظام phyllotactic. بالنظر إلى حقيقة أن التباديل لوحظ في مجموعة متنوعة من الأنواع والأنماط الجينية من نوع معين ، فإن نتائجنا النظرية تحدد الضوضاء على plastochron كخاصية شائعة لأنظمة phyllotaxis التي قد تولد اضطرابات في هذه النظم التنموية.

من المهم أن نلاحظ أن عملنا يشير إلى الاستوكاستك في آليات الإشارة التي تسمح بإدراك الحقول المثبطة باعتبارها المصدر الأكثر احتمالية لهذه الضوضاء التنموية ولكن لا يستبعد تمامًا فكرة أن ظاهرة أخرى قد تساهم (انظر الملحق 6). يتم دعم مساهمة كبيرة من العشوائية في الإشارة من خلال متانة النموذج للتغييرات في الافتراضات والمعلمات المختلفة. ومع ذلك ، فقد لاحظنا أن التقدير المكاني على سبيل المثال يمكن أن يعدل وتيرة التباديل في النموذج ، على الرغم من أن هذا التأثير محدود (انظر الملحق القسم 6.2). التفسير المحتمل هو أن التغييرات في حجم الخلايا يمكن أن تسهم أيضًا في نقطة معينة للضوضاء على plastochron ، وهي فكرة يمكن استكشافها بشكل أكبر.

الأهم من ذلك ، أن ديناميكيات الانجذاب النباتي في النموذج العشوائي لا تعتمد فقط على هندسة الحقول المثبطة التي تم التقاطها بواسطة المعلمة كما في النماذج القطعية السابقة (Douady and Couder ، 1996b Richards ، 1951) (الشكل 8B) ، ولكن أيضًا على معلمتين جديدتين E ∗ و β (الشكل 8C). يصف E ∗ و على التوالي حساسية الخلايا للإشارة المثبطة و حدة إدراكها ، أي قدرتها على التمييز بين قيم الإشارة القريبة. Our work thus suggests that a robust self-organization of a 3D developmental system driven by lateral inhibition depends both on the geometr of inhibitory fields in a tissue but also on the signaling capacities of cells in tissues. These theoretical observations are consistent with the key role of signaling in phyllotaxis (Vernoux et al., 2011), and with the setting of patterning dynamics in animal systems, downstream of morphogenetic signals (Kutejova et al., 2009). This pinpoints the interplay between global information provided by signal distribution and local interpretation of the information as a general principle for patterning emergence. In addition, we predict that due to pre-specification of initiation sites, noise in phyllotaxis is expected mainly on the timing of patterning. This might explain the selection through evolution of genetic mechanisms, such as the one recently described implicating the AHP6 protein (Besnard et al., 2014), to diminish noise on plastochron and disorders in phyllotaxis.

Developmental disorders reveal biological watermarks

In biological systems, disorders are frequently viewed as a result of biological or environmental noise that mainly alters systems function or development. It is in this sense for instance that noise on phyllotaxis patterns had previously been analyzed (Itoh et al., 2000 Jeune and Barabé, 2006 Peaucelle et al., 2008). Here we show that biological noise at microscopic scale may be revealed at macroscopic scale in the form of organ disorders, the permutations. Our stochastic model of phyllotaxis suggests that these disorders bear information on the more profound, hidden variables that control the phyllotaxis patterning. Much like digital watermarks that represent a copyright or any information to be hidden in images or audio signals, the actual variables ( Γ , β , E ∗ ) representing the state of the phyllotaxis system are not directly apparent in the plant phenotype (i.e. in the sequence of lateral organ angles and its dynamics). However, by scrutinizing carefully the image or, here, the phyllotaxis pattern and their perturbations with adequate decoding algorithms, it is possible to reveal the hidden information that was “watermarked” in the original signal. In this way, permutations together with divergence angle α and plastochron T reveal key information about the state of the system that has produced them, as their knowledge drastically reduces the set of possible Γ , β and E ∗ values. Reciprocally, any experimental alteration of these values modifies the biological watermark. Our model suggests that this change is reflected in macroscopic alterations of the phyllotaxis patterns that convey information about their possible molecular origin.

To illustrate this, we used our stochastic model to confirm that changes in permutation frequencies due to changes in growth conditions are most likely explained by a specific modulation of Γ , as previously proposed (Landrein et al., 2015) (Appendix section 4.1.5). Such a biological watermarking also suggests a different interpretation of the function of AHP6 in phyllotaxis (Besnard et al., 2014). Movement of AHP6 from organs has been proposed to generate secondary inhibitory fields that filter co-initiation at the meristem, decreasing the frequency of permutations. Based on permutation modifications, our theoretical framework suggests that AHP6 effect on the phyllotactic system does not need to be viewed as an additional specific mechanism acting on plastochron robustness but could be simply interpreted as a mechanism increasing Γ slightly. As no differences in auxin-based inhibitory fields could be detected between ahp6 mutant and wild-type plants (Besnard et al., 2014) (Appendix section 4.2), our model thus leads to a vision with composite inhibitory fields resulting at least from the combined effect of auxin-based and AHP6-based subfields. Conversely, this predicts that inhibitory fields in general cannot be explained only by auxin-based mechanisms as previously proposed.

Combined with data on divergence angles and on the plastochron, we further predict that the phyllotactic disorders could be used to identify mutants affected in biological mechanisms that controls β and/or E*. The model indicates that such mutations would have an opposite effect on frequency of permutations and on plastochron. Mutants behaving accordingly would allow not only to test this prediction of the model but also to dissect the molecular mechanisms at work. Precise and automated quantifications of the permutation, divergence angles and plastochron would allow for screening for such mutants and should become feasible with the fast development of phenotyping tools (Dhondt et al., 2013 Granier and Vile, 2014).

Using stochastic models to understand multicellular development at multiple scales

Our model only takes into account stochasticity in the perception of inhibitory fields by cells and is based on two biologically plausible assumptions: that this perception is mostly cell autonomous and that it only depends on the local level of the inhibitory signal. This provides a reasonable abstraction of local stochastic fluctuations in أنا) hormonal concentrations related to inhibition produced by each primordium ثانيا) in the activity of the signal transduction pathway leading to initium creation. The detailed molecular mechanisms controlling organ initiation are for the moment only partially known. However the capacity of the stochastic model to capture accurately phyllotaxis suggests that it also captures plausible emergent properties of the underlying molecular mechanisms. This model thus not only provides a framework to understand the dynamics of patterning in the meristem but also the properties of the signaling mechanisms that process the different signals involved. Note also that the predictive capacities of our model suggest that noise on perception could be the most influential source of noise in the system. However demonstrating this would require further exploration of other potential sources of stochasticity acting at different scales, such as growth variations, spatial discretization of the peripheral zone (to account for the real size of plant cells), in order to assess their relative contribution to disorders. Moreover, similarly to the classical deterministic model of phyllotaxis, our stochastic model does not explicitly account for the cascade of molecular processes that participate to the establishment of new inhibitory fields at the location of incipient primordia. This might limit the ability of these models to fully capture the dynamics of the self-organization of the system. To do so, more mechanistic versions of this stochastic model could be developed in the future, combining more detailed cellular models of hormone-based fields, e.g. (Jönsson et al., 2006 Smith et al., 2006a Stoma et al., 2008), and stochastic perception of these hormonal signals in 2D or 3D models with cell resolution.

Heterogeneity of biological systems at all scale has attracted an ever-growing attention in the recent years (Oates, 2011). Deterministic models do not account for the high variability that can be observed in systems behaviors, indicating that they fail to capture some key characteristics of biological systems (Wilkinson, 2009). While more demanding computationally, stochastic models are required in such cases, e.g. (Greese et al., 2014 Uyttewaal et al., 2012 Wennekamp et al., 2013), and our work illustrates how dynamic stochastic modeling can help understanding quantitatively self-organization and more broadly patterning in higher eukaryotes.


Is scalable growth the main reason why Darwinian systems select Fibonacci sequences? - مادة الاحياء

a Department of Biochemistry and Molecular Biology, University of Arkansas for Medical Sciences, 4301 West Markham Street (slot 516), Little Rock, AR 72205-7199, USA
بريد الالكتروني: [email protected]
الفاكس: +1 501 526 7008
الهاتف: +1 501 686 5783

b Arkansas Children's Research Institute, 13 Children's Way, Little Rock, AR 72202, USA

c Department of Biomedical Informatics, University of Arkansas for Medical Sciences, Little Rock, AR 72205, USA
بريد الالكتروني: [email protected]
الفاكس: +1 501 526 5964
الهاتف: +1 501 526 4242

الملخص

With the advancement of next-generation sequencing and mass spectrometry, there is a growing need for the ability to merge biological features in order to study a system as a whole. Features such as the transcriptome, methylome, proteome, histone post-translational modifications and the microbiome all influence the host response to various diseases and cancers. Each of these platforms have technological limitations due to sample preparation steps, amount of material needed for sequencing, and sequencing depth requirements. These features provide a snapshot of one level of regulation in a system. The obvious next step is to integrate this information and learn how genes, proteins, and/or epigenetic factors influence the phenotype of a disease in context of the system. In recent years, there has been a push for the development of data integration methods. Each method specifically integrates a subset of omics data using approaches such as conceptual integration, statistical integration, model-based integration, networks, and pathway data integration. In this review, we discuss considerations of the study design for each data feature, the limitations in gene and protein abundance and their rate of expression, the current data integration methods, and microbiome influences on gene and protein expression. The considerations discussed in this review should be regarded when developing new algorithms for integrating multi-omics data.


الملخص

Evolutionary theory is primed to synthesize microevolutionary processes with macroevolutionary divergence by taking advantage of multilocus multispecies genomic data in the molecular evolutionary analysis of biodiversity. While coalescent theory bridges across timescales to facilitate this integration, it is important to appreciate the assumptions, caveats, and recent theoretical advances so as to most effectively exploit genomic analysis. Here I outline the connections between population processes and phylogeny, with special attention to how genomic features play into underlying predictions. I discuss empirical and theoretical complications, and solutions, relating to recombination and multifurcating genealogical processes, predictions about how genome structure affects gene tree heterogeneity, and practical choices in genome sequencing and analysis. I illustrate the conceptual implications and practical benefits of how genomic features generate predictable patterns of discordance of gene trees and species trees along genomes, for example, as a consequence of how regions of low recombination and sex linkage interact with natural selection and with the accumulation of reproductive incompatibilities in speciation. Moreover, treating population genetic parameters as characters to be mapped onto phylogenies offers a new way to understand the evolutionary drivers of diversity within and differentiation between populations. Despite a number of challenges conferred by genomic information, the melding of phylogenetics, phylogeography and population genetics into integrative molecular evolution is poised to improve our understanding of biodiversity at all levels.


Structural Diversity and Functional Implications

An emerging feature of the structural analysis of oligosaccharides in human milk is the diversity among and within women. Approximately 200 molecular species have been identified in pooled human milk samples. These structures consist of neutral and acidic oligosaccharides containing a high degree of fucosylation, and to a lesser extent, sialylation (8). HMOs are terminated by fucose and sialic acid, and even in this aspect vary in the range of 50–70% fucosylated and 5–15% sialylated. Daily profiles of HMOs reflect the fluctuations between and within lactation in individual mothers (8). These results were supported by reports from other laboratories that showed similarly large heterogeneity in milk oligosaccharides using other methods, including HPLC and HPAEC methods but monitoring less than 20 oligosaccharide components (33, 34). This description of the basic composition of HMOs in humans will need to be broadened to an equally detailed understanding of the relationship between the levels of specific milk oligosaccharides and the specific functions these biomolecules contribute to maternal and infant health and development.

Several characteristic oligosaccharides (Fig. 2) illustrate the variation among individual mothers. For some mothers, the most dominant component lacto-ن-neotetraose (LNnT mass 709.3) can be 10× more intense than the next most abundant lacto-ن-fucopentaose I/V (LNFP I/V mass 855.3). For others, the three most abundant components—LNnT, lacto-ن-tetraose (LNT mass 709.3), and LNFP I/V—make up over 50% of the total. Among all samples analyzed to date, a neutral oligosaccharide with neutral mass 709.3 Da (3Hex, 1HexNAcLNnT) is the most prominent. Importantly, this specific molecule was found to be preferentially consumed by several bifidobacterial strains (13). The next most common structures consist of fucosylated oligosaccharides with masses of 855.3 Da and 1220.4 Da (found in all five donors), and 1511.6 Da, a fucosylated species with a sialic acid residue. These specific HMOs are likely candidates for the important biological roles of milk in maintaining a healthy gut microbiota and in the prevention of pathogenic diseases among infants, as previously reported (6, 11, 18, 35).

The reasons for variation in HMOs among women have not yet been fully explored, and could be related to diet, lifestyle, ethnicity, and other factors. One factor that appears to be related to the variation among mothers is secretor status. Secretors have oligosaccharides that are more common to other secretors and different from those that are nonsecretors. Secretors produce Fuc1-2 motifs in secreted oligosaccharides. Nonsecretors do not have the gene that produces this motif. Although the secretor status of mothers has not been associated with infant outcomes, the ability of individuals to resist viral and bacterial infection has been correlated with their secretor status (36, 37). Kobata suggested a close relationship between the structures of milk oligosaccharides and the Lewis blood group systems (38). Thurl et al. (39) further observed that HMOs can be used to separate the subjects into four human milk groups corresponding to the presence of Lewis A and B. Lewis group blood types are named because of the fucose-containing glycans found on the surfaces of erythrocytes and in glycoproteins of secreted fluids. Lewis motifs are found on the surfaces of cells and have been implicated in many diseases, from cancer to infection. It has been shown, for example, that Lewis B exhibits preferential binding to pathogens, specifically هيليكوباكتر بيلوري (40). Lewis-related antigens have been shown to have prognostic value for diseases as diverse as cancer and celiac disease (41). The Lewis structures are not synthesized in erythroblasts but are believed to be produced in the gut epithelium where they are shed into the digestive tract, digested, reabsorbed, and transported as glycolipids into the plasma where they are absorbed onto red blood cells (42). Lewis groups are not present on the erythrocytes of newborns, but appear between 3 and 6 mo and stabilize in concentration between 3 and 6 y (41). It is perhaps no coincidence that the mother administers large doses of Lewis structures to the infant during breast-feeding.

Fucosylation and sialylation are involved in structural motifs such as those belonging to the Lewis groups, specifically A, B, X, Y, and sialyl Lewis X. Many of these motifs are found in HMOs. Fucose and sialic acids both have distinct masses that can be readily obtained from the accurate mass. A mass profile of the mixture therefore provides a rapid method for determining the extent of fucosylation in HMO. The possibility that these differences relate to variations in the consequences of different human milks to the colonization, development, and net health properties of individual infants’ microbiota is compelling from these data. With these new analytical techniques in hand it will be possible to address important biological questions related to the fundamental functions of HMO: How do they affect the basic microbial ecology of the human infant intestine?


The Pleasures of Counting

تم الاستشهاد بهذا الكتاب من قبل المنشورات التالية. يتم إنشاء هذه القائمة بناءً على البيانات المقدمة من CrossRef.
  • الناشر: مطبعة جامعة كامبريدج
  • Online publication date: May 2014
  • Print publication year: 1996
  • Online ISBN: 9781107050563
  • DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9781107050563
  • Subjects: Mathematics (general), Mathematics, Physics and Astronomy, General and Classical Physics

أرسل بريدًا إلكترونيًا إلى أمين المكتبة أو المسؤول للتوصية بإضافة هذا الكتاب إلى مجموعة مؤسستك & # x27s.

شرح الكتاب

What is the connection between the outbreak of cholera in Victorian Soho, the Battle of the Atlantic, African Eve and the design of anchors? One answer is that they are all examples chosen by Dr Tom Körner to show how a little mathematics can shed light on the world around us, and deepen our understanding of it. Dr Körner, an experienced author, describes a variety of topics which continue to interest professional mathematicians, like him. He does this using relatively simple terms and ideas, yet confronting difficulties (which are often the starting point for new discoveries) and avoiding condescension. If you have ever wondered what it is that mathematicians do, and how they go about it, then read on. If you are a mathematician wanting to explain to others how you spend your working days (and nights), then seek inspiration here.

المراجعات

‘This is real mathematics, not the watered down versions served in ‘maths for liberal arts’ courses … Not just maths lovers, but a much larger audience, should enjoy Körner’s witty prose and enlightening comments, numerous historical passages and anecdotes. I would particularly recommend the book to all maths teachers.’

Arturo Sangalli Source: New Scientist

‘… a glorious celebration of mathematics as a way of getting to grips with the world around us, employing a seamless mix of history, abstract thought and applications.’

Ian Stewart Source: New Scientist

‘… a real gem of a book … I don’t recommend a book this strongly very often - if you have any interest in maths at whatever level and for any reason go out and buy a copy!’

Douglas Quadling Source: The Magazine of the Cambridge Society

‘This is a marvelous book which I commend to all mathematicians and students of mathematics.’

C. M. Elliott Source: Mathematics Today

‘If you have ever wondered what it is that mathemeticians do and why they do it then this may be the book for you.’

Source: L’Enseignement Mathématique

‘ … well-researched book … It is aimed at anyone who is willing to remember school mathematics. A cracking good tale: buy it for your children and read it yourself.’


شاهد الفيديو: الداروينية الجديدة. السيد كمال الحيدري (شهر فبراير 2023).