Məlumat

Darvinist sistemlərin Fibonaççi ardıcıllığını seçməsinin əsas səbəbi miqyaslana bilən artımdırmı?

Darvinist sistemlərin Fibonaççi ardıcıllığını seçməsinin əsas səbəbi miqyaslana bilən artımdırmı?


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.

Keçən gün mən çoxhüceyrəli orqanizmlərin təkamülü haqqında düşünürdüm və niyə kommunal hüceyrə quruluşunun inkişafının ən erkən başlanğıcından həyat miqyaslı strukturların qurulması üçün mümkün olan ən sadə strategiyanı seçmiş ola bilərdi.

Biz insanlar, strukturları hazırlamaq üçün nisbətən mürəkkəb riyaziyyat və ölçmə lentlərindən istifadə edirik və biz onları tam ölçüdə və ya modul şəklində qururuq ki, onlar yığılsın. Biz mütənasibliyi sevirik və bununla bağlı güc və çəki mülahizələri var, lakin biz bu mülahizələrlə tamamilə idarə olunmuruq. Amma ola bilsin ki, həyat mütənasiblik mülahizələrindən daha çox asılıdır. Həyat bir hüceyrədən ardıcıl olaraq böyüyür və hər bir hüceyrə həm tikinti mexanizminə, həm də böyüməni idarə etmək üçün nisbətən sadə bir genetik proqrama sahibdir. Ümumi proqramlaşdırma fərdi hüceyrələr əsasında fəaliyyət göstərdiyinə görə, həyatda istifadə edəcəyini gözləyə biləcəyiniz proqramın mürəkkəbliyinə bir məhdudiyyət var. Genetik kodlaşdırma böyük mürəkkəbliyə qadir olsa belə, həyat yenə də ən sadə və effektiv yanaşmanı seçəcək. Bəs, həyatın böyümə sistemi bu qədər ardıcıl mütənasib nəticələrə necə nail olur?

Cavab, həyatın əldə etdiyi eyni nəticəyə nail olan bir tikinti metodunu təsəvvür etməyə çalışdığınız zaman özünü göstərə bilər. Yəni, daha sonra böyümə dövrü ilə tam ölçüyə çatacaq və mütənasibliyi qoruyub saxlayacaq kiçik miqyaslı struktur qurmaq. Məsələn, kiçik ölçülü kərpic bina tiksəniz, kərpiclər canlı hüceyrələr kimi təkrarlana və bölünə bilər. Sonra hər bir kərpic bunu ümumi sinxron sürətdə etdiyi müddətcə, seçilmiş nisbətlərlə başlayır və bütün miqyaslarda sabit qalan mütənasibliyə riayət edən böyüməni idarə edən çox sadə proqrama əməl edir. Fibonacci seriyası düzbucaqlı kimi. Daha sonra bina struktur olaraq mütənasib qalaraq hamar bir böyümə dövrü ilə böyüyə bilər. Başladığınız şey son nəticənizi müəyyən edəcək. Və ən əsası, minimalist kodlaşdırma sistemindən istifadə etməklə.

Maraqlısı odur ki, bu, Fibonaççi seriyasının niyə Darvinin həyatında belə fundamental səviyyədən çıxması üçün potensial olaraq sağlam bir əsaslandırmadır. Okeanlarda həyat təkhüceyrəli orqanizmlər kimi mövcud idi, lakin çoxhüceyrəli strukturlarla təcrübə aparmağa başlayan kimi miqyaslı böyümə ilə bağlı bu məsələləri həll etməli oldu.

Əgər bu düzgündürsə, o zaman erkən həyat prosesinə maraqlı bir pəncərə açır. Kim bilir, ondan hansı növ bioloji təkamül anlayışları əldə edilə bilər.

Bu ssenari məndən daha çox insana inandırıcı gəlirmi?


Bioloji sistemlərin Fibonaççinin seriyasına niyə uyğun gəldiyinə dair fikirlərimi həqiqətən sözlə ifadə etmək istəyirdim.

Dedikləriniz tamamilə inandırıcıdır və məntiqlidir. Amma müraciət etmək istədiyim bu idi niyə bu sistemlər buna uyğun gəlir.

Bunun səbəbi ətraf mühitlə qarşılıqlı əlaqədir

Bu anlayışı çoxhüceyrəli orqanizm haqqında izah etmək üçün əvvəlcə eyni sualı bakteriyalarda cavablandırmaq lazımdır. Bu məqsədlə sizi bu viki səhifəyə yönəltmək istərdim

Orta konsentrasiya və sərtlik kimi parametrlərə, təsir edə biləcəyimiz parametrlərə aiddir. Əgər bu hüceyrələrdən ekstrapolyasiya edə bilsək, hər hansı bir hüceyrə həmişə kemokin/qidalanma qradientini izləyəcək, onda sistemin niyə Fibonaççi ardıcıllığına uyğun gəldiyini anlamağa başlaya bilərik.

Sonra, yaraların sağalması təhlili ilə bağlı bu videoya baxın, diqqətinizə çatdırmaq istədiyim odur ki, hüceyrələrin çoxaldığını və eyni sürətlə hərəkət etdiyini görəcəksiniz.

Əgər kemokin gradientinə əməl edirsinizsə və 2 milyardınızla təxminən eyni sürətlə hərəkət edirsinizsəci əmioğlu, sonda istər-istəməz simmetrik bir quruluş yaratmazdınız?

Nəhayət, sizi hüceyrə miqrasiyası adlı bir fenomeni izah etdikləri bu məqaləyə yönəltmək istərdim. Bu, gördüyünüz simmetriyanın yaradılması üçün xüsusilə məsuliyyət daşıyır. Və bu, yuxarıdakı kimi oxşar məqalədir, lakin açıq giriş olmalıdır. Hər ikisi müşahidə olunan ideyanı dəstəkləyir, mən videonu axtarmağa çalışdım, amma tapa bilmədim. İdeya budur ki, hüceyrələr kollektiv şəkildə miqrasiya edirlər, lakin liderlər və bəzi ardıcıllar olan bəzi hüceyrələr var. Liderlər kollektiv miqrasiyaya rəhbərlik edir (bir növ kimyakin qradiyenti yaradır), ardıcıllar isə bu gradienti izləyirlər.

Keçən il EMBL-dən D Gilmourun seminarında iştirak etdim. O, bizə bu xüsusi videonu kollektiv hüceyrə miqrasiyası və zebra balığında yanal xətt qurmağa davam edən kiçik hüceyrə qruplarının çökməsi haqqında göstərdi. Bu miqrasiya modelində dövriliyin mövcud olduğunu görəcəksiniz. O, bunu liqand aktivləşməsi ilə əlaqələndirir. Video ilə əlaqəli məqalə bu olmalıdır (xülasəni oxuduqdan sonra belə düşündüm)


Həqiqi həyat

Təbii ki, təbiət iki mənasız genetik ardıcıllığı bir-birindən ayıra bilmədiyi üçün onlar arasında seçim edə bilmir və təbii seçməni belə neytral dəyişikliklərə kor edir. Yaxınlıqda heç bir tanınan "pilləkən daşları" olmadığından, təbiətin yeni faydalı ardıcıllıqlar tapmaq üçün tərk etdiyi hər şey nəhəng zibil ardıcıllıqları yığınları arasında kor təsadüfi bir gəzintidir. Əlbəttə ki, bu təsadüfi, əyri gediş birbaşa yerişdən xeyli uzun çəkir və müəyyən funksiya üçün minimum ardıcıllıq və spesifiklik tələblərinin hər artması ilə əlaqədar vaxt eksponent olaraq artır. Faydalı bir adadan başlayaraq ardıcıllıq məkanı daxilində ardıcıllığın təsadüfi seçilməsi (dart taxtasına dart atmaq kimi) neytral təsadüfi gedişlə müqayisədə yeni faydalı ardıcıllıqların tapılmasına gəldikdə statistik üstünlüyü yoxdur. Bu proqnoz real həyatda ağılsız təkamül proseslərinin funksional mürəkkəbliyin ən aşağı səviyyələrindən kənara çıxan hər hansı bir şeyi təkamül etmək qabiliyyətinin eksponensial azalması ilə əks olunur.

kimi bir çox sadə funksiyalar de novo antibiotik müqaviməti, qısa müddətdə hər hansı bir bakteriya koloniyası üçün inkişaf etdirmək asandır. Mürəkkəblik səviyyəsini yüksəltməklə, ən azı bir neçə yüz amin turşusunun eyni vaxtda birlikdə işləməsi tələb olunduğu (və bir çox bakteriya növləri bu səviyyədə belə təkamül edə bilməyəcək) tək zülal fermentlərinin təkamül edən nümunələri çox azdır. Bununla belə, elmi ədəbiyyatda mindən çox amin turşusunun eyni vaxtda (ən sadə bakteriya hərəkətliliyi sistemində olduğu kimi) təkamül edən - dövr işləməsini tələb edən hər hansı bir funksiyanın nümunəsi qətiyyən yoxdur. Faydalı "addım daşları" bir neçə faydalı funksiya adasını bu cür informasiya mürəkkəbliyi səviyyələrində lazımsız sıraların geniş kainatındakı hər bir digər adadan ayıran bütün lazımsız şeylərə görə bir-birindən çox uzaqdır. Belə bir mürəkkəblik səviyyəsində hər hansı digər faydalı funksiyanı tapmaq üçün kifayət qədər lazımsız sıraları təsadüfi şəkildə çeşidləmək üçün lazım olan orta vaxt sürətlə trilyonlarla trilyonlarla ilə işləyir - hətta nəhəng bakteriya populyasiyası üçün (Yerdəki bütün bakteriyalar:

1e30) yüksək mutasiya dərəcəsi ilə (hər 20 dəqiqədən bir fərd üçün 100.000 əsas cütə bir mutasiya). (Link)

Bu nöqtədə, təkamülün ağılsız prosesləri, bütün canlılarda gördüyümüz yüksək səviyyəli müxtəlif mürəkkəbliyin hər hansı bir həyati izahı kimi sadəcə olaraq qeyri-mümkün olur. Müqayisə edilə bilən mürəkkəblik səviyyələrində funksional sistemlərin yaranmasına səbəb olduğu bilinən yeganə proses insan zəkasını və ya daha çoxunu əhatə edir. Heç bir az intellekt və şübhəsiz ki, başqa heç bir bilinən ağılsız proseslər, ən sadə bakteriya hərəkətliliyi sistemində tapılan informasiya mürəkkəbliyi kimi bir şey istehsal etməyə heç vaxt yaxınlaşmamışdır. (Link)

Miller, Kennet R., Darvinin Tanrısını tapmaq, HarperCollins Publishers, 1999.

Behe, Michael J. Darvinin qara qutusu, Azad Mətbuat, 1996.

Anand Sukhan, Tomoko Kubori, James Wilson və Jorge E. Galan. 2001. Assambleyasının Genetik Analizi Salmonella enterica Serovar Typhimurium Tip III ifrazatla əlaqəli iynə kompleksi. J. Bakteriologiya 183: 1159-1167.

Macnab, R. M., 1999. Bakterial flagellum: geri dönən fırlanan propeller və tip III ixrac aparatı. J Bakteriologiya. 181 (23), 7149-7153.

He, S. Y., 1998. Bitki və heyvan patogen bakteriyalarında III tip zülal ifrazı. Fitopatologiyada İllik Baxışlar. 36, 363-392.

Kim, J. F., 2001. Xlamidiya tip III zülal ifrazat sisteminə yenidən baxılması: III tip zülal ifrazının mənşəyinə dair ipuçları. Trendlər Genet. 17 (2), 65-69.

Plano, G. V., Day, J. B. və Ferracci, F., 2001. Tip III ixrac: köhnə yol üçün yeni istifadələr. Mol mikrobiol. 40 (2), 284-293.

Nguyen, L., Paulsen, I. T., Tchieu, J., Hueck, C. J. və Saier, M. H., Jr., 2000. Tip III zülal sekresiya sistemlərinin tərkib hissələrinin filogenetik analizləri. J Mol Microbiol Biotechnol. 2 (2), 125-144.

Johnson GR, Jain RK, İspaniya JC. "2,4-dinitrotoluen yolunun mənşəyi." J Bakteriol. 2002 Avqust 184(15):4219-32. (Pulsuz tam mətnli məqalə linki)

Emiko Matsuzaka, Nobuhiko Nomura, Hideaki Maseda, Hiroşi Otaqaki, Toshiaki Nakajima-Kambe, Tadaatsu Nakahara və Hiroo Uchiyama Nitrit Reduktazanın NO çevrilməsində iştirakı2 - YOX3 - Heterotrof Nitrifikatorda, Burkholderia cepacia NH-17, Denitrifikasiya Fəaliyyəti ilə, Mikroblar və Mühitlər, Cild. 18 (2003) , № 4 səh.203-209 (Əlaqə)

Talk Origins Debat, 16 fevral 2007 (Link)

B.G. Hall, Petri qabında təkamül. Laboratoriyada Acquisitiv Təkamülün Öyrənilməsi Modeli kimi Təkamül Edilmiş B-Qalaktosidaza Sistemi, Evolutionary Biology, 15(1982): 85-150.

Behe, Michael J., "A Həqiqi Turşu Testi" - Kennet Millerə cavab, Discovery Institute, May 2002. (Link)

Yockey, H.P. 1992. İnformasiya nəzəriyyəsi və molekulyar biologiya. Cambridge University Press, səh. 255, 257.

Yockey, HP, Sitokrom C-nin məlumat məzmunu haqqında, Theornal of Theorical Biology , 67 (1977), səh. 345-376.

Anonim. n.d. Kainat. Milli Günəş Rəsədxanası, Sakramento zirvəsi. http://www.nso.edu/sunspot/pr/answerbook/universe.html/ [ Ed. Qeyd: Bu istinada görə atomların sayının 10 79 olduğu təxmin edilir.]

, və Zülal struktur siniflərinin və zülal ardıcıllığı ailələrinin təkamülü, PNAS | 19 sentyabr 2006-cı il | cild. 103 | yox. 38 | 14056-14061 ( Link )

Erich Bornberg-Bauer, Model zülal strukturları ardıcıllıq məkanında necə paylanır? Biofizika jurnalı, cild 73, noyabr 1997, 2393-2403 ( Link )

Susumu Ohno, "Əvvəlcədən mövcud, daxili təkrarlanan kodlaşdırma ardıcıllığının alternativ oxu çərçivəsindən unikal fermentin doğulması", Proc. Natl. akad. Sci. ABŞ, Cild. 81, səh. 2421-2425, aprel 1984. ( Link ) Həmçinin bax: Elm və Səbəb üçün Yeni Meksikalılar

Seiji Negoro, Shinji Kakudo, Itaru Urabe və Hirosuke Okadam, "A Flavobacterium sp.-dən Plazmid pOAD2-də Yeni Neylon Oliqomer Deqradasiya Geni (nylC)," Bakteriologiya jurnalı, dekabr 1992, səh. 7948-7953. ( Link )

Negoro S, Ohki T, Shibata N, və b. (iyun 2007). "Neylon-oliqomeri parçalayan ferment/substrat kompleksi: 6-aminoheksanoat-dimer hidrolazanın katalitik mexanizmi". J. Mol. Biol. 370 (1): 142–56. ( Link )

Okamura K, Feuk L, Marquès-Bonet T, Navarro A, Scherer SW (dekabr 2006). "Framshift tərcüməsi ilə yeni protein kodlaşdırma ardıcıllığının tez-tez görünüşü". Genomika 88 (6): 690–7.

Christina Toft və Mario A. Fares, Endosimbiotik Bakterial Genomlarda Bayraqlı Assambleya Yolunun Təkamülü, Molekulyar Biologiya və Təkamül 2008 25(9):2069-2076

Həmçinin baxın: Millerin Case Western Universitetində mühazirəsi: YouTube Linki


Əsl alimlər üçün sual

Mən bitkilər üçün peyvənd hazırlamaq üçün nə lazım olduğunu başa düşmək üçün bəzi həqiqi elm adamları ilə əlaqə qurmağa ümid edən bir elm adamıyam. Mən sirr sənayesində işləyirəm və yaxşı məhsulun ən böyük zərəri toz küf kimi tanınan ümumi bir patogendir. Bu küf yarpaqlarda böyüyür və havada sporlar vasitəsilə yayılır. Elm bunu aradan qaldırmaq üçün bitki peyvəndi hazırlaya bilsəydi, bunun böyük biznes təsiri olardı. Bilirəm ki, hazırda dünya xəstəliklərdən əziyyət çəkən banan monokulturaları ilə bağlı problemlərlə üzləşir, ona görə də bitki vaksinlərini hazırlamaq o qədər də asan deyil. Düşüncələr? Səhv yerdə oldumsa üzr istəyirəm.

Başqalarının dediyi kimi, CRISPR dəyişdirilmiş bitkilər, ehtimal ki, ən yaxşı seçiminizdir. Müştəriləri GMO-nun heç də pis olmadığına inandırmaq yəqin ki, çətindir, lakin onlar yəqin ki, bədənlərinə daxil etdikləri və ya daxil etdikləri əşyaların çoxunda GMO komponentinin bir növ olduğunu başa düşmürlər. GMO pis və ya pisliyə bərabər deyil.

Bitkilərin PM-ə davamlı olması üçün uğurla genetik modifikasiya edilməsi ilə bağlı bir neçə sənəd var, buna görə də bunun mütləq mümkün olduğunu söyləyərdim. Bununla belə, ucuz deyil və bununla bağlı təcrübəsi olan şəxsləri götürəcək. Ən yaxşı seçiminiz bunu sizin üçün mühəndis etmək üçün bir biotexnoloji şirkətlə müqavilə bağlamaq ola bilər, amma yenə də bu, çox pula başa gəlir. Üstəlik, bir çox biotexnoloji şirkətlər sirrlə əlaqəli layihələrdən qaçdılar - hətta qanuni olduğu ştatlarda belə, tədqiqatla bağlı maliyyə mükafatları almaq və ya hökumətlə əlaqəli qurumlardan əməkdaşlıq etməkdə çətinliklər yaradır. Maraq mütləq var, sadəcə bir çox ehtiyatlılıq var.

Bu mənə çox məna verir.

Məni bu istiqamətə yönəltdiyiniz üçün təşəkkür edirəm. Bəzi insanların bu problem üzərində işlədiyini eşitməkdən məmnunam.

Crispr texnikası ilə genləri sındırmaq başqa problemlərə də səbəb ola bilər

Yaxşı bitkilərin immun sistemi heyvanlar kimi yoxdur

ağ qan hüceyrələri yoxdur, buna görə də peyvənd düzgün vasitə deyil. Ancaq bəzi patogen və ya zərərvericilərə davamlı məhsul istəyirsinizsə, ya hər nəsildən ən davamlı nümunəni seçirsiniz, ya da bir anda oraya çatmaq üçün gen terapiyası edirsiniz. Gen terapiyasının çətinliyi odur ki, istehlakçılar onu siqaret çəkmək istəməzlər, çünki o, gmodur və siz də öz çətinlikləri olan uğurlu geni əldən əvvəl müəyyən etməli olacaqsınız.

Əslində onların fitri toxunulmazlığı heyvanların anadangəlmə toxunulmazlığına çox bənzəyir, lakin onların adaptiv toxunulmazlığı yoxdur, ona görə də peyvənd etmək üçün heç bir yol yoxdur.

Crispr vasitəsilə genetik modifikasiya getmək üçün yol olardı. Təəssüf ki, tipik MJ müştərisinin nə qədər təhlükəsiz olmasından və ya THC-nin nə qədər yüksək olmasından asılı olmayaraq, GMO alaq otunu çəkməyə həvəslənməyəcəyindən şübhələnirəm.

Siz haqlısınız ki, bir çox sirr çəkənlər məhsullarında olanlar haqqında paranoyadadırlar, lakin bunun çoxu PM-ni müalicə etmək üçün onlara nəyinsə səpilməsi şübhəsindən irəli gəlir. Onlar indi başa düşməyə hazırdırlar ki, miklobutinol əsaslı funqisidlər pis alaq otlarında əsas çirkləndiricidir. Və doğrudur. Yalnız PM səbəbiylə alaq otuna düşür. Baş nazirin aradan qaldırılması onların narahatlıqlarını yüngülləşdirə bilər, lakin bu, bu xüsusi siqaret çəkənlərə qarşı yeni narahatlıq doğursa belə, xəstə məhsullara pul itirməkdən yorulan əkinçilər üçün asan bir satış olardı. Günün sonunda sirr bir əmtəədir və pərakəndə satış qiymətindən daha çox keyfiyyətə görə idarə olunmur. Düşünürəm ki, PM-ə davamlı olan sortların böyüməsi daha az başa gələcək, çünki onlar daha az müalicə tələb edəcəklər. Əmanətləri istehlakçıya köçürün. Və nəhayət, məncə, GMO narahatlıqları, ehtimal ki, düşündüyünüzdən daha kiçik bir qrupdur. Hal-hazırda satılan ən məşhur ştammlardan birinin sözün əsl mənasında “GMO” adlanır və heç kim onun genetik quruluşunu şübhə altına almır. Onlar sadəcə onun təmiz istehsal olunduğu sınaq nəticələrini görmək istəyirlər.


Sintetik biologiya məlumatları mövqe yaxşılığı kimi

COVID-19 pandemiyasından sonra innovasiyalara tələskənlik həm ictimai faydaların, həm də iqtisadi əsaslandırmaların arxasınca gedir. Peyvəndin inkişaf müddətlərini kəskin şəkildə qısaltmaq üçün hazırkı axtarış (Thanh Le et al. 2020) buna sübutdur. COVID-19 peyvəndinin inkişafı vaksini bazara çıxarmaq üçün yüksək sərmayələrin tələb olunduğu əhəmiyyətli iqtisadi reallığa daxil edilmişdir (Gouglas et al. 2018). CEPI, vaksinlərin hazırlanması proqramlarına sərmayə qoyan bir təşkilatdır, maliyyəsinin bir hissəsi sintetik biologiya şirkətlərinə gedir (CEPI 2020).

Bu kontekstdə sintetik biologiyada istifadə olunan bioloji məlumatları təhlil etmək daha məqsədəuyğundur. məlumat malları bazar dəyəri olan. “İnformasiya malları” dedikdə, bazar dəyəri maddi xassələri ilə deyil, informasiya məzmunu ilə müəyyən edilən əmtəələrə aiddir. Sintetik biologiyada mühəndislik yanaşmaları müxtəlif məlumat mallarından (genomik ardıcıllıqlar, ardıcıllıq annotasiyaları, fermentlərin xüsusiyyətləri, metabolik modellər və s.), çox vaxt müxtəlif növlərdən asılı ola bilər. Bu mallar həmçinin laboratoriya protokollarından, alqoritmlərdən, elmi biliklərdən və texniki nou-haudan asılıdır. Sintetik biologiyada innovasiyalara təkan verən informasiya məhsulları buna görə də çox heterojendir. COVID-19-a reaksiya baxımından viral genomik ardıcıllıq məlumatları və annotasiyalar, insan genomik ardıcıllığı məlumatları və klinik və epidemioloji məlumatların hamısı profilaktika, diaqnostika və terapiyada yeniliklər üçün mühüm girişlərdir.

İnformasiya malları hansı növ mallardır? İqtisadi nəzəriyyədə malların təsnifatının müxtəlif üsulları vardır. Bir qayda olaraq, mallar iki ox üzrə təsnif edilir: xaric olunma qabiliyyətinə və rəqabət qabiliyyətinə görə. Tərəflərin onlara girişi qadağan edilə bilərsə, mallar istisna edilir. Bir tərəfin istehlakı digər tərəfin mümkün istehlakını azaldırsa, mallar çıxarıla bilər (və ya rəqibdir). Bioloji məlumatlar çıxarıla bilməyən mallardır, çünki məlumatların bir tərəf tərəfindən istifadəsi digər tərəflər üçün məlumatı əlçatmaz etməyəcək. Bununla belə, onların istehsalı üçün vaxt, pul və bioloji sistemlər (məsələn, ekosistemlər və ya populyasiyalar) kimi çıxarıla bilən mallar tələb olunur. Və bioloji məlumatların özləri yeni tibbi müalicələr və ya yuyucu toz fermentləri kimi çıxarıla bilən mallarla nəticələnə bilər (Strandburg et al. 2017). Bioloji məlumat malları çox vaxt istisna olunmayan və çıxarılmayan ictimai mallar kimi təsnif edilir. Bu təsnifatın əsas səbəbi onların qlobal ictimai sərvətin arxetipik nümunəsi olan elmi bilik forması olmasıdır. Eynşteynin nisbilik nəzəriyyəsi kimi elmi nəzəriyyələr hamı üçün əlçatandır və nəzəriyyələrdən istifadə başqaları üçün onların dəyərini azaltmır. Qlobal ictimai sərvət kimi bu tipləmə milli və beynəlxalq sərhədlər boyunca məlumatların paylaşılmasını stimullaşdırmaqla etik cəhətdən üstünlük verilən dinamikanı aşılamaq üçün strategiya kimi istifadə edilə bilər (Chadwick and Wilson 2004). Üstəlik, prinsipcə, səmərəli qiymət təyin etməyə imkan verən yaxşı yağlanmış onlayn bazarlar, faktiki olaraq heç bir dəyəri olmayan informasiya malları ilə nəticələnməlidir. Rəqəmsal artefaktlar ilk artefakt hazırlanan kimi yüksək sürətlə və aşağı qiymətlə kopyalana bilər (Quah 2003). Sintetik biologiya icması ilk baxışdan sintetik biologiya məlumatlarının mövqe xarakteri ilə ziddiyyət təşkil edən açıq innovasiya etosunu (Torrance 2017) təşviq etməyə meyllidir. Bu xətlərlə yanaşı, açıq mənbəli proqram təminatının inkişafı sahəni formalaşdırarkən tez-tez ilham mənbəyi kimi istifadə olunur (Urquiza-Garcia et al. 2019). Açıq mənbəli proqram təminatı hərəkatı özəl proqram təminatı sxemlərinə çox uyğun bir tamamlayıcı olduğunu sübut etdi və bu, innovasiyaları geniş şəkildə stimullaşdırdı (Boyle 2008). Sintetik biologiya sahəsinə tərcümə edilən bu, BioBricks Public Agreement™ [BioBricks Public Agreement (™ ) 2020] vasitəsilə cəmiyyət tərəfindən paylaşılan genetik kodlaşdırılmış funksiyaları sərbəst şəkildə qurmağa imkan verən sxemlərdə öz analojisini tapır. Eynilə, açıq elm hərəkatı elmi tapıntıların və əlaqəli məlumat dəstlərinin abunə xərclərinə maneə olmadan ictimaiyyətə təqdim edildiyi bir model təqdim edir (Levin et al. 2016 Burgelman et al. 2019). Sintetik biologiya cəmiyyətinin korona pandemiyasına reaksiyası göstərdi ki, ictimaiyyətə açıq olan məlumatlar innovasiyaları xeyli sürətləndirə bilər.

Təcrübədə bioloji məlumat mallarının kateqoriyaları daha rəngarəngdir. İctimai sərvət olmaq əvəzinə, bir çox məlumat dəsti ictimaiyyətə açıq deyil, lakin mülkiyyət verilənlər bazalarında yaşayır, məlumatların buraxılmasında gecikmələr və ya natamamlıq yaşanır və ya yalnız düzgün üzvlük şərti ilə əldə edilə bilər. Əqli mülkiyyət rejimləri patentləşdirilmiş biliyin konkret tətbiqləri üzərində müvəqqəti inhisarları təmin etməklə mənzərəni daha da çətinləşdirir. Bu baxımdan sintetik biologiyanın qeyri-müəyyənliyi göstəricidir. Sintetik biologiya çox vaxt mühəndislik fənni kimi müəyyən edilir, onun yanında elmi bir intizamdır. Bu, sintetik biologiyanın yalnız hamı üçün asimptotik olaraq mövcud olan elmi nəzəriyyələrlə nəticələnməyəcəyinə işarə edir. Bir çox hallarda, nəticələr bazarda rəqabət üstünlüyü təmin edən dizayn və dizayn sistemlərinə aiddir və beləliklə, informasiya asimmetriyası ilə bağlıdır. İqtisadi baxımdan, bu müşahidələr bazar uğursuzluğunun göstəricisidir ki, bu da bəzi məlumatların azad və açıq olmaqdan daha çox eksklüziv olma tendensiyasına gətirib çıxarır (Zinnbauer 2018). Bəzi informasiya mallarının dəyəri başqalarının onlara sahib olub-olmamasından, yəni eksklüzivliyindən asılıdır. Bioloji məlumatlara prioritet giriş əldə etmək insanı ilk növbədə məlumatları əldə etmək və elmi məqalələr, yeni əczaçılıq vasitələri, tibbi müalicələr və s. kimi əldə edilmiş məhsullar istehsal etmək mövqeyinə qoyur. Bu cür məlumat malları başqalarının onlara bərabər çıxışı yoxdursa və ya daha qiymətlidir. bu məlumatları istifadə etmək qabiliyyəti daha azdır. Buna görə də rəqəmsal informasiya malları, tərifinə görə, açıq məlumat və ya sıfıra yaxın olan bazar klirinq qiyməti ilə nəticələnmir. Onlar ya süni şəkildə qurulmuş, ya da məlumatların hərəkətində sosial-texniki məhdudiyyətlərin nəticəsi olan çatışmazlıqlarla qarşılaşa bilərlər.


Müzakirə

Həyatın mənşəyi və təkamülü ən maraqlı elmi suallardan biri olmuşdur, hal-hazırda geniş qəbul edilən anlayış üç sahəli sistemdir: Bakteriyalar, Arxeya və Eukaryota 2 . Son filogenomik tədqiqatlar adətən Bakteriyalar və Arxeya arasında uzun bir məsafəni göstərdi, Eukaryota isə Arxeya qrupunun bir qrupu kimi 10,11 . Bu işdə biz mövcud genom məlumatları ilə məlum biomüxtəlifliyin əhəmiyyətli hissəsini əhatə edən 10.000-dən çox bakterial və arxeal genomun istinad filogeniyasını yaratdıq. Nəticə mikrobların təkamülünün yenilənmiş görünüşünü təqdim edərək, şərti olaraq, lakin mübahisəli şəkildə “prokaryotlar” termini ilə qruplaşdırılan iki mikrob sahəsi olan Bakteriyalar və Arxeyaların daha az sayda “əsas” gendən istifadə etdiyi təxminlərə nisbətən təkamül yaxınlığına daha yaxın olduğunu göstərir. məsələn, ribosom zülalları. Bu müşahidə daha sonra takson və ərazi nümunəsi, amin turşularının əvəzedici heterojenliyi və doyması və şaquli olmayan təkamül nəzərə alınmaqla çoxsaylı ağac düzəltmə metodlarından istifadə edərək geniş təhlillərlə dəstəkləndi və CPR taksonlarının istisna edilməsinə qarşı möhkəm idi. Maraqlıdır ki, bu günə qədər sadə universal molekulyar saatı, eləcə də rahat saat sürətlərini tətbiq edərək, ağaclarımız yalnız qlobal markerlərdən istifadə edərkən geoloji vaxt qrafikinə uyğun gələn əsas nəsillərin fərqli vaxt təxminləri ilə nəticələndi, lakin ağaclar ribosom zülalları ilə məhdudlaşdıqda deyil ( Şəkil 6 Əlavə Şəkillər 25, 26, Əlavə Cədvəllər 8-10, tam təfərrüatlara Əlavə Qeyd 6-da baxın). Bu müqayisələr, Bakteriyalar və Arxeya arasında ayrılma zamanı ribosom zülallarında sürətlənmiş təkamülü təklif edir. Onlar bütün genomun təkamülünü modelləşdirmək üçün tək əsas genlərdən istifadənin məhdudiyyətini göstərir və daha müxtəlif marker gen dəstindən istifadənin dəyərini vurğulayır.

Bazal diversifikasiyaların təxmini yaşları. Divergensiya vaxtının qiymətləndirilməsi 381 qlobal marker genindən ən çox qorunan və ya təsadüfi seçilmiş saytlardan və ya 30 ribosom zülalından istifadə etməklə təxmin edilən budaq uzunluqları ilə ASTRAL ağac topologiyasına əsaslanan maksimum ehtimaldan istifadə etməklə həyata keçirilmişdir. Universal saat nəzərdə tutulurdu. Siyanobakteriyalar/Melainabakteriyaların bölünməsi 2,5-2,6 Ga ilə məhdudlaşdırılmışdır. Hər bir parametr üçün on texniki təkrardan ən yaxşı qiymətləndirmələr göstərilir (Əlavə Cədvəl 8-ə baxın). Təfərrüatlar və fərqlilik vaxtının qiymətləndirilməsinin alternativ nəticələri Əlavə Qeyd 6-da verilmişdir. Mənbə məlumatı Mənbə Məlumat faylı kimi təqdim edilmişdir.

Bizim işimiz hətta takson nümunəsinin, genom məzmununun daha böyük ortalamasını təmsil edən qlobal marker gen dəstinin və müqayisəli filogenetik analizlərin dəyərini vurğulayır. Bu prosedurlar genom təkamülünün tədqiqində gen seçiminin qərəzliliyini əhəmiyyətli dərəcədə azaltdı və fərdi gen ailələrinin təkamül uyğunsuzluğunu xarakterizə etməyə imkan verdi. Bu səylərə baxmayaraq, nümunə götürməmizdə bəzi nəsillər hələ də az təmsil olunur, məsələn, 381 marker geninin çoxunu itirən genomları olan DPANN 4 (Əlavə Qeyd 5-də ətraflı təsvir edilmişdir). Üstəlik, genomik məlumatların sürətli böyüməsi ağacımızda yeni kəşf edilmiş bəzi qrupların olmamasına səbəb oldu. Bütün yeni genomları daxil etmək üçün bütün təhlillərimizi təkrarlamaq qeyri-mümkün olsa da, yeni aşkar edilmiş mikrob müxtəlifliyinin nəticələrimizə təsir edib-etmədiyini qiymətləndirmək maraqlıdır. Bu məqaləni təqdim etməzdən əvvəl biz 23 may 2019-cu ildə NCBI-dən genom kolleksiyasını yenilədik və mövcud 10,575 genom dəstində olmayan və ya kifayət qədər təmsil olunmayan ən yeni NCBI və GTDB taksonomiyaları tərəfindən müəyyən edilən filanı təmsil edən 187 yeni genomu seçdik (bax). Metodlar bölməsi). Genişləndirilmiş genom dəstindən istifadə edərək qurulan filogenetik ağaclar, əsas analizlə bərpa edilən həm topologiyada, həm də təkamül məsafəsində domen səviyyəli əlaqələri dəstəkləməyə davam etdi (Əlavə Şəkil 27, Əlavə Cədvəl 11, tam təfərrüatlar üçün Əlavə Qeyd 7-yə baxın). Nəhayət, qeyd edirik ki, eukaryotların daxil edilməsi aşkar edilə bilən homologiyanın ümumi seyrəkliyinə görə mövcud marker gen dəsti ilə çətinləşir. Metodologiyada əlavə təkmilləşdirmələr həyatın bütün formalarını əhatə edən möhkəm bir filogeniya təqdim etmək üçün vacibdir.


Müzakirə

Biz burada inhibitor sahələr tərəfindən idarə olunan və hüceyrə qərarlarının lokalizasiyasına diqqət yetirən çox miqyaslı stoxastik fillotaksis modelini təqdim edirik. Stokastik proses orqanogenetik sahənin ayrı-ayrı hüceyrələri tərəfindən tormozlayıcı sahələrin qavranılmasını və daha yüksək miqyasda primordiyanın başlamasını modelləşdirir (Şəkil 8A). Bu proses mahiyyətcə davamlıdır və onun nəticələri simulyasiya üçün seçilmiş vaxtın diskretləşdirilməsindən asılı deyildir. Əvvəlki modellərdən fərqli olaraq, stoxastik model bir başlanğıc yaratmaq və ya etməmək barədə qərar vermək üçün heç bir inhibə həddindən istifadə etmir. Bunun əvəzinə, hər an hər hansı bir hüceyrədə başlanğıcın başlaması üçün sıfırdan fərqli bir ehtimal var, lakin bu ehtimal əsas siqnal mexanizminin real abstraksiyasını təmin edərək, həmin hüceyrədəki inhibə səviyyəsindən asılıdır (Şəkil 8A).

Stokastik modelin strukturu.

(A) İnhibitor sahələr (qırmızı), ehtimal ki, molekulyar proseslərin birləşməsindən yaranır, primordia tərəfindən yaradılır. Mərkəzi zonanın periferik bölgəsində (CZ, yaşıl) onlar azimut bucağından α (mavi əyri) asılı olan E ( t ) inhibə intensivliyi tətbiq edirlər. İstənilən vaxt t, və bu əyrinin hər bir minimum intensivliyində, bu mövqedə inhibə intensivliyinin səviyyəsindən asılı olan p k ( δ t ) ehtimalı ilə δ t zaman dövrələrində primordium başlana bilər. (B) Klassik model parametrləri ilə onun müşahidə olunan dəyişənləri arasında əlaqə. Tək parametr Γ həm divergensiya bucağını, həm də plastoxronu idarə edir. (C) Stokastik model parametrləri ilə onun müşahidə olunan dəyişənləri arasında əlaqə. Fillotaksisin stoxastik modeli 3 parametrlə müəyyən edilir Γ , β , E ∗ . Müşahidə edilə bilən dəyişənlər α , T və π , π 2 , π 3 … bu parametrlərin iki fərqli kombinasiyası ilə idarə olunur: Γ D = Γ Γ 1 / s β 1 / 6 E ∗ 1/2 Γ ikən ayrışma bucağını və plastoxronu idarə edir. = Γ β E ∗ dəyişdirilmiş orqanların qlobal faizinə nəzarət edir π, bu da öz növbəsində permutasiya mürəkkəbliklərinin paylanmasına nəzarət edir: π 2, π 3 ….

Yanal maneələrlə idarə olunan özünütəşkilatın daxili xüsusiyyəti kimi vaxtla bağlı səs-küy

Stokastik model əsas spiral və burulğan filotaksis nümunələrini təkrarlaya bilsə də, stokastiklik əsasən plastoxrona, yəni orqanın başlama vaxtına təsir edən modelləşdirmə prosesində dəyişikliklərə səbəb olur. Bu dəyişikliklər meristemdə orqan başlama sırasının dəyişməsi şəklində olur. Əgər plastoxron, dəyişdirilmiş orqanların real ardıcıllığında tez-tez müşahidə edilən kiçikdirsə, modeldəki permutasiyalar müəyyən edilmiş birgə təşəbbüslərə ekvivalent hesab edilə bilər. Ərəbidopsis meristem inflorescence gövdəsində müşahidə edilən dəyişmələrin əsas mənbəyi kimi. Daha az tez-tez, simulyasiya edilmiş permutasiyalar daha uzun plastoxronlara malik ola bilər. Bu halda, onlar meristemdə orqan başlama sırasının həqiqi dəyişmələri kimi şərh oluna bilər, ardıcıl olaraq belə meristematik dəyişmələrin aşağı tezliyi ilə də müşahidə olunur. Ərəbidopsis (Besnard və başqaları, 2014). Bu nəticələr klassik deterministik modeldə stoxastikliyin tətbiqi cəhdinə uyğundur ki, bu da permütasyonlara səbəb ola bilər (Mirabet et al., 2012). Bununla belə, bu sonuncu işdə, eyni simulyasiyada birdən çox orqan işə salınması aşkar edildikdə, zamanın diskretləşdirilməsi və orqan sırasının post-meristematik təsadüfiləşdirilməsi tələb olunmaqla, qüsurların yalnız məhdud bir tezliyi (küs-küy yüksək səviyyədə sabit olduqda belə) induksiya edilə bilər. zaman addımı. Bunun əksinə olaraq, stokastik modelin Arabidopsisdə müşahidə edildiyi kimi sədaqətlə pozulmuş ardıcıllıqları bərpa etmək qabiliyyəti modelin fillotaktik sistemin dinamikasını dəqiq tutduğunu göstərir. Müəyyən bir növün müxtəlif növlərində və genotiplərində permutasiyaların müşahidə edildiyini nəzərə alaraq, nəzəri nəticələrimiz plastoxrondakı səs-küyü bu inkişaf sistemlərində pozğunluqlar yarada bilən filotaksis sistemlərinin ümumi xüsusiyyəti kimi müəyyən edir.

Qeyd etmək vacibdir ki, bizim işimiz bu inkişaf səs-küyünün ən çox ehtimal olunan mənşəyi kimi tormozlayıcı sahələrin qavranılmasına imkan verən siqnal mexanizmlərində stoxastikliyə işarə edir, lakin başqa fenomenin də töhfə verə biləcəyi fikrini tamamilə istisna etmir (Əlavə bölmə 6-ya baxın). Siqnalizasiyada stoxastikliyin əsas töhfəsi modelin müxtəlif fərziyyələr və parametrlərdəki dəyişikliklərə davamlılığı ilə dəstəklənir. Bununla belə, biz müşahidə etdik ki, məsələn, məkan diskretizasiyası modeldə permutasiyaların tezliyini dəyişdirə bilər, baxmayaraq ki, bu təsir məhduddur (bax. Əlavə bölmə 6.2). Mümkün bir şərh, hüceyrələrin ölçüsündə dəyişikliklərin plastoxronda səs-küyün müəyyən bir nöqtəsinə də kömək edə biləcəyidir, bu fikir daha da araşdırıla bilər.

Əhəmiyyətli olan odur ki, stoxastik modeldə fillotaksis dinamikası təkcə əvvəlki deterministik modellərdə (Douady and Couder, 1996b Richards, 1951) (Şəkil 8B) olduğu kimi Γ parametri tərəfindən tutulan inhibitor sahələrin həndəsəsinə deyil, həm də iki yeni E parametrinə əsaslanır. ∗ və β (Şəkil 8C). E ∗ və β müvafiq olaraq hüceyrələrin inhibitor siqnala həssaslığını və onların qavrayışının kəskinliyini, yəni yaxın siqnal qiymətlərini fərqləndirmək qabiliyyətini təsvir edir. 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 və/və ya 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 i) hormonal concentrations related to inhibition produced by each primordium ii) 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, məs. (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? - Biologiya

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
E-poçt: [email protected]
Faks: +1 501 526 7008
Tel: +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
E-poçt: [email protected]
Faks: +1 501 526 5964
Tel: +1 501 526 4242

Mücərrəd

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.


Mücərrəd

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-N.-neotetraose (LNnT mass 709.3) can be 10× more intense than the next most abundant lacto-N.-fucopentaose I/V (LNFP I/V mass 855.3). For others, the three most abundant components—LNnT, lacto-N.-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 Helicobacter pylori (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

Bu kitab aşağıdakı nəşrlər tərəfindən istinad edilmişdir. Bu siyahı CrossRef tərəfindən verilən məlumatlar əsasında yaradılmışdır.
  • Nəşriyyat: Cambridge University Press
  • 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

Bu kitabı təşkilatınıza və#x27s kolleksiyanıza əlavə etməyi tövsiyə etmək üçün kitabxanaçıya və ya idarəçinizə e -poçt göndərin.

Kitabın təsviri

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.

Rəylər

‘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.’