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Der einfachste Organismus, der lernen kann?

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Was ist der einfachste Organismus, von dem beobachtet wurde, dass er lernt: sein Verhalten als Reaktion auf ein Ereignis/einen Reiz dauerhaft so zu ändern, dass diese Änderung auch dann anhält, wenn das Ereignis nicht erneut auftritt?


Ich weiß nicht, ob es definitiv der einfachste ist, aber der einfachste Organismus mit einem ausgiebig untersuchten Nervensystem ist wahrscheinlich C. elegans, der definitiv lernfähig ist.

Einige grundlegende Lernfähigkeiten wurden auch bei Amöben gezeigt.


Verweise:

  • Ardiel, E. L. & Rankin, C. H. (2010). Ein eleganter Geist: Lernen und Gedächtnis bei Caenorhabditis elegans. Lernen & Gedächtnis, 17(4), 191-201.

  • Saigusa, T., Tero, A., Nakagaki, T. und Kuramoto, Y. (2008). Amöben
    antizipieren periodische Ereignisse. Physische Überprüfungsschreiben, 100(1), 018101.


Top 100 Biologieforschungsthemen für High School und College

Einen Biologieaufsatz zu schreiben klingt vielleicht nicht sehr schwierig. Tatsächlich mögen die meisten Studenten dieses Fach sehr. Das Problem ist nicht, dass man über ein Thema in der Biologie keine gute Arbeit schreiben kann. Das Problem besteht darin, exzellente biologische Forschungsthemen zu finden. Jetzt fragen Sie sich vielleicht, warum Sie so viel Zeit in die Suche nach großartigen Themen aus der Biologieforschung investieren möchten. Schließlich ist das, was Sie in dem Aufsatz schreiben, wichtiger als das Thema, oder? Falsch! Wir sind hier, um Ihnen zu sagen, dass Professoren interessante und einzigartige Themen sehr schätzen.

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Königreich Protista

Protisten sind eine Gruppe aller Eukaryoten, die keine Pilze, Tiere oder Pflanzen sind. Daher handelt es sich um eine sehr vielfältige Gruppe von Organismen. Die Eukaryoten, aus denen dieses Königreich besteht, Kingdom Protista, haben außer einer relativ einfachen Organisation nicht viel gemeinsam. Protisten können sehr unterschiedlich aussehen. Einige sind winzig und einzellig, wie ein Amöbe, und einige sind groß und vielzellig, wie Seetang. Vielzellige Protisten haben jedoch keine hochspezialisierten Gewebe oder Organe. Diese einfache Organisation auf zellulärer Ebene unterscheidet Protisten von anderen Eukaryoten wie Pilzen, Tieren und Pflanzen. Es wird angenommen, dass es zwischen 60.000 und 200.000 Protistenarten gibt, und viele müssen noch identifiziert werden. Protisten leben in fast jeder Umgebung, die flüssiges Wasser enthält. Viele Protisten, wie die Algen, sind photosynthetische und lebenswichtige Primärproduzenten in Ökosystemen. Andere Protisten sind für eine Reihe schwerwiegender menschlicher Krankheiten verantwortlich, wie z Malaria und Schlafkrankheit.

Der Begriff Protista wurde erstmals 1866 von Ernst Haeckel verwendet. Traditionell wurden Protisten aufgrund von Ähnlichkeiten mit einer Pflanze, einem Tier oder einem Pilz in eine von mehreren Gruppen eingeteilt: die tierähnlichenProtozoen, die pflanzenähnliche protophyta (meist Algen) und die pilzähnlichen Schleimpilze und Wasserformen. Diese traditionellen Unterteilungen, die größtenteils auf nichtwissenschaftlichen Merkmalen beruhten, wurden durch Klassifikationen ersetzt, die auf Phylogenetik (evolutionäre Verwandtschaft zwischen Organismen). Die älteren Begriffe werden jedoch immer noch als informelle Namen verwendet, um die allgemeinen Eigenschaften verschiedener Protisten zu beschreiben.

Protisten reichen von einzelligen Amöben bis hin zu mehrzelligen Algen. Protisten können Tieren, Pflanzen oder Pilzen ähneln.


Inhalt

Das Tree of Life-Projekt arbeitet an den Beziehungen zwischen Lebewesen. Die Identifizierung eines LUCA (letzter universeller gemeinsamer Vorfahre) ist eines seiner Hauptziele. Es wird geschätzt, dass die LUCA vor etwa 3,8 Milliarden Jahren gelebt haben (irgendwann in der paläoarchäischen Zeit). [1] [2]

Ein universeller gemeinsamer Vorfahr ist mindestens 10.2860-mal wahrscheinlicher als mehrere Vorfahren zu haben. [3] Ein Modell mit einem einzigen gemeinsamen Vorfahren, das jedoch einen gewissen Genaustausch zwischen den Arten ermöglichte, war. 10 3489-mal wahrscheinlicher als das beste Modell mit mehreren Vorfahren. [3]

Die Idee kam von Charles Darwins Zur Entstehung der Arten"Deshalb sind wahrscheinlich alle organischen Wesen, die jemals auf dieser Erde gelebt haben, von einer Urform abgekommen."


Wissenschaftler entwickeln lebende Roboter der nächsten Generation

Letztes Jahr hat ein Team von Biologen und Informatikern der Tufts University und der University of Vermont (UVM) aus Froschzellen namens "Xenobots" neuartige, winzige selbstheilende biologische Maschinen entwickelt, die sich bewegen, eine Nutzlast schieben und sogar ein Kollektiv zeigen können Verhalten in Gegenwart eines Schwarms anderer Xenobots.

Machen Sie sich bereit für Xenobots 2.0.

Dasselbe Team hat nun Lebensformen geschaffen, die einen Körper aus einzelnen Zellen selbst zusammenbauen, keine Muskelzellen benötigen, um sich zu bewegen, und sogar die Fähigkeit eines aufzeichnungsfähigen Gedächtnisses demonstrieren. Die Xenobots der neuen Generation bewegen sich auch schneller, navigieren in verschiedenen Umgebungen und haben eine längere Lebensdauer als die erste Ausgabe, und sie haben immer noch die Fähigkeit, in Gruppen zusammenzuarbeiten und sich bei Beschädigung selbst zu heilen. Die Ergebnisse der neuen Forschung wurden heute in . veröffentlicht Wissenschaft Robotik.

Im Vergleich zu Xenobots 1.0, bei dem die millimetergroßen Automaten in einem "Top-Down"-Ansatz durch manuelles Platzieren von Gewebe und chirurgisches Formen von Froschhaut und Herzzellen zur Erzeugung von Bewegung konstruiert wurden, geht die nächste Version von Xenobots "von unten nach oben" sich nähern. Die Biologen von Tufts entnahmen Stammzellen aus Embryonen des afrikanischen Frosches Xenopus laevis (daher der Name "Xenobots") und ließen sie sich selbst zusammensetzen und zu Sphäroiden heranwachsen, wobei sich einige der Zellen nach einigen Tagen zu Flimmerhärchen differenzierten -- winzige haarähnliche Vorsprünge, die sich auf eine bestimmte Weise hin und her bewegen oder drehen. Anstatt manuell geformte Herzzellen zu verwenden, deren natürliche rhythmische Kontraktionen es den ursprünglichen Xenobots ermöglichten, herumzuhuschen, geben Zilien den neuen kugelförmigen Bots "Beine", um sie schnell über eine Oberfläche zu bewegen. Bei einem Frosch oder Menschen finden sich normalerweise Flimmerhärchen auf Schleimhautoberflächen, wie in der Lunge, um Krankheitserreger und andere Fremdkörper zu vertreiben. Auf den Xenobots werden sie umfunktioniert, um eine schnelle Fortbewegung zu ermöglichen.

„Wir erleben die bemerkenswerte Plastizität von Zellkollektiven, die einen rudimentären neuen ‚Körper‘ aufbauen, der sich von ihrem Standard – in diesem Fall einem Frosch – ziemlich unterscheidet, obwohl sie ein völlig normales Genom haben“, sagte Michael Levin, Distinguished Professor für Biologie und Direktor des Allen Discovery Center an der Tufts University und korrespondierender Autor der Studie. "In einem Froschembryo kooperieren Zellen, um eine Kaulquappe zu erschaffen. Hier sehen wir, dass Zellen ihre genetisch codierte Hardware wie die Zilien für neue Funktionen wie die Fortbewegung umfunktionieren können. Es ist erstaunlich, dass Zellen spontan können" übernehmen neue Rollen und erstellen neue Körperpläne und Verhaltensweisen ohne lange Zeiträume der evolutionären Auswahl für diese Merkmale."

"In gewisser Weise sind die Xenobots ähnlich wie ein herkömmlicher Roboter konstruiert. Nur verwenden wir Zellen und Gewebe anstelle von künstlichen Komponenten, um die Form zu bilden und vorhersehbares Verhalten zu erzeugen." sagte der leitende Wissenschaftler Doug Blackiston, der die Studie gemeinsam mit der Forschungstechnikerin Emma Lederer verfasst hat. "Auf biologischer Ebene hilft uns dieser Ansatz zu verstehen, wie Zellen während der Entwicklung miteinander kommunizieren und wie wir diese Interaktionen besser kontrollieren können."

Während die Tufts-Wissenschaftler die physikalischen Organismen schufen, waren die Wissenschaftler am UVM damit beschäftigt, Computersimulationen durchzuführen, die verschiedene Formen der Xenobots modellierten, um zu sehen, ob sie sowohl einzeln als auch in Gruppen unterschiedliche Verhaltensweisen zeigen könnten. Mit dem Deep Green Supercomputer-Cluster am Vermont Advanced Computing Core von UVM hat das Team unter der Leitung von Informatikern und Robotik-Experten Josh Bongard und unter Hunderttausenden von zufälligen Umgebungsbedingungen einen evolutionären Algorithmus verwendet. Diese Simulationen wurden verwendet, um Xenobots zu identifizieren, die am besten in der Lage sind, in Schwärmen zusammenzuarbeiten, um große Trümmerhaufen in einem Partikelfeld zu sammeln.

„Wir kennen die Aufgabe, aber es ist – für die Leute – überhaupt nicht offensichtlich, wie ein erfolgreiches Design aussehen sollte. Hier kommt der Supercomputer ins Spiel und durchsucht den Raum aller möglichen Xenobot-Schwärme, um den Schwarm zu finden, der die Aufgabe erledigt.“ am besten", sagt Bongard. „Wir wollen, dass Xenobots nützliche Arbeit leisten. Im Moment geben wir ihnen einfache Aufgaben, aber letztendlich streben wir nach einem neuartigen lebenden Werkzeug, das zum Beispiel Mikroplastik im Meer oder Schadstoffe im Boden beseitigen könnte.“

Es stellte sich heraus, dass die neuen Xenobots bei Aufgaben wie der Müllabfuhr viel schneller und besser sind als das Modell aus dem letzten Jahr. Sie arbeiten in einem Schwarm zusammen, um durch eine Petrischale zu fegen und größere Haufen von Eisenoxidpartikeln zu sammeln. Sie können auch große ebene Flächen bedecken oder durch enge Kapillaren wandern. Diese Studien legen auch nahe, dass die In-silico-Simulationen in Zukunft zusätzliche Funktionen biologischer Bots für komplexere Verhaltensweisen optimieren könnten. Eine wichtige Funktion, die beim Xenobot-Upgrade hinzugefügt wurde, ist die Möglichkeit, Informationen aufzuzeichnen.

Jetzt mit Gedächtnis

Ein zentrales Merkmal der Robotik ist die Fähigkeit, Speicher aufzuzeichnen und diese Informationen zu verwenden, um die Aktionen und das Verhalten des Roboters zu ändern. Vor diesem Hintergrund haben die Tufts-Wissenschaftler die Xenobots mit einer Lese-/Schreibfähigkeit entwickelt, um ein Bit an Information aufzuzeichnen, wobei ein fluoreszierendes Reporterprotein namens EosFP verwendet wird, das normalerweise grün leuchtet. Wenn es jedoch Licht mit einer Wellenlänge von 390 nm ausgesetzt wird, emittiert das Protein stattdessen rotes Licht.

Den Zellen der Froschembryonen wurde Boten-RNA injiziert, die für das EosFP-Protein kodiert, bevor Stammzellen ausgeschnitten wurden, um die Xenobots zu erzeugen. Die ausgereiften Xenobots verfügen jetzt über einen eingebauten Leuchtstoffschalter, der die Exposition gegenüber blauem Licht um 390 nm aufzeichnen kann.

Die Forscher testeten die Speicherfunktion, indem sie 10 Xenobots um eine Oberfläche schwimmen ließen, auf der ein Punkt mit einem Lichtstrahl von 390 nm beleuchtet wurde. Nach zwei Stunden stellten sie fest, dass drei Bots rotes Licht aussendeten. Der Rest blieb in seinem ursprünglichen Grün und zeichnete das "Reiseerlebnis" der Bots effektiv auf.

Dieser Proof of Principle des molekularen Gedächtnisses könnte in Zukunft erweitert werden, um nicht nur Licht, sondern auch das Vorhandensein von radioaktiver Kontamination, chemischen Schadstoffen, Medikamenten oder einem Krankheitszustand zu erkennen und aufzuzeichnen. Eine weitere Entwicklung der Gedächtnisfunktion könnte die Aufzeichnung mehrerer Reize (mehr Informationsbits) ermöglichen oder es den Bots ermöglichen, Verbindungen freizusetzen oder das Verhalten bei der Wahrnehmung von Reizen zu ändern.

"Wenn wir den Bots mehr Fähigkeiten verleihen, können wir die Computersimulationen verwenden, um sie mit komplexeren Verhaltensweisen und der Fähigkeit, komplexere Aufgaben auszuführen, zu entwerfen", sagte Bongard. "Wir könnten sie möglicherweise so entwickeln, dass sie nicht nur Bedingungen in ihrer Umgebung melden, sondern auch Bedingungen in ihrer Umgebung ändern und reparieren."

Xenobot, heile dich selbst

„Die biologischen Materialien, die wir verwenden, haben viele Funktionen, die wir eines Tages in den Bots implementieren möchten – Zellen können wie Sensoren, Motoren für Bewegungen, Kommunikations- und Rechennetzwerke und Aufzeichnungsgeräte zum Speichern von Informationen fungieren“, sagte Levin. „Eine Sache, die die Xenobots und zukünftige Versionen biologischer Bots können, was ihre Gegenstücke aus Metall und Kunststoff nur schwer tun können, ist, ihren eigenen Körperplan zu konstruieren, während die Zellen wachsen und reifen, und sich dann selbst zu reparieren und wiederherzustellen, wenn sie beschädigt werden Merkmal lebender Organismen, und es wird in der Xenobot-Biologie erhalten."

Die neuen Xenobots waren bemerkenswert gut in der Heilung und konnten den Großteil einer schweren, über die gesamte Länge verlaufenden Schnittwunde innerhalb von 5 Minuten nach der Verletzung um die Hälfte ihrer Dicke schließen. Alle verletzten Bots konnten die Wunde letztendlich heilen, ihre Form wiederherstellen und ihre Arbeit wie bisher fortsetzen.

Ein weiterer Vorteil eines biologischen Roboters, fügt Levin hinzu, ist der Stoffwechsel. Im Gegensatz zu Metall- und Kunststoffrobotern können die Zellen eines biologischen Roboters Chemikalien aufnehmen und abbauen und arbeiten wie winzige Fabriken, die Chemikalien und Proteine ​​synthetisieren und ausscheiden. Das gesamte Gebiet der synthetischen Biologie – das sich hauptsächlich auf die Umprogrammierung einzelliger Organismen konzentriert hat, um nützliche Moleküle zu produzieren – kann jetzt in diesen vielzelligen Kreaturen genutzt werden.

Wie die ursprünglichen Xenobots können die aufgerüsteten Bots bis zu zehn Tage mit ihren embryonalen Energiespeichern überleben und ihre Aufgaben ohne zusätzliche Energiequellen erledigen, aber sie können auch viele Monate mit voller Geschwindigkeit weitermachen, wenn sie in einer "Suppe" aus Nährstoffen aufbewahrt werden.

Was die Wissenschaftler wirklich wollen

Eine spannende Beschreibung der biologischen Bots und was wir von ihnen lernen können, wird in einem TED-Talk von Michael Levin präsentiert.

Professor Levin beschreibt in seinem TED-Talk nicht nur das bemerkenswerte Potenzial winziger biologischer Roboter, nützliche Aufgaben in der Umwelt oder potenziell in therapeutischen Anwendungen zu erfüllen, sondern weist auch auf den möglicherweise wertvollsten Nutzen dieser Forschung hin – die Verwendung der Bots, um zu verstehen, wie einzelne Zellen zusammenkommen, kommunizieren und sich spezialisieren, um einen größeren Organismus zu schaffen, wie sie es in der Natur tun, um einen Frosch oder einen Menschen zu erschaffen. Es ist ein neues Modellsystem, das eine Grundlage für die regenerative Medizin bilden kann.

Xenobots und ihre Nachfolger können auch Einblicke in die Entstehung vielzelliger Organismen aus alten einzelligen Organismen und die Ursprünge der Informationsverarbeitung, Entscheidungsfindung und Kognition in biologischen Organismen geben.

In Anerkennung der enormen Zukunft dieser Technologie haben die Tufts University und die University of Vermont das Institute for Computer Designed Organisms (ICDO) gegründet, das in den kommenden Monaten offiziell gegründet werden soll und Ressourcen von jeder Universität und externen Quellen zusammenführen wird, um Leben zu schaffen Roboter mit immer ausgefeilteren Fähigkeiten.


Robert Rosen (theoretischer Biologe)

Rosen wurde am 27. Juni 1934 in Brownsville (einem Stadtteil von Brooklyn) in New York City geboren. Er studierte Biologie, Mathematik, Physik, Philosophie und Geschichte, insbesondere Wissenschaftsgeschichte. 1959 promovierte er in relationaler Biologie, einer Spezialisierung auf dem breiteren Gebiet der mathematischen Biologie, unter der Leitung von Professor Nicolas Rashevsky an der University of Chicago. Er blieb bis 1964 an der University of Chicago, [2] wechselte später als Full Associate Professor an die University of Buffalo – heute Teil der State University of New York (SUNY) – in Buffalo, während er eine gemeinsame Berufung am Center innehatte für Theoretische Biologie.

Sein einjähriges Sabbatical im Jahr 1970 als Visiting Fellow am Robert Hutchins' Center for the Study of Democratic Institutions in Santa Barbara, Kalifornien, war wegweisend und führte zur Konzeption und Entwicklung dessen, was er später Anticipatory Systems Theory nannte, selbst eine Folge seiner größere theoretische Arbeiten zur relationalen Komplexität. 1975 verließ er SUNY in Buffalo und nahm eine Stelle an der Dalhousie University in Halifax, Nova Scotia, als Killam Research Professor im Department of Physiology and Biophysics an, wo er bis zu seiner vorzeitigen Pensionierung im Jahr 1994 blieb. [3] He hinterlässt seine Frau, eine Tochter Judith Rosen und zwei Söhne.

1980-81 war er Präsident der Society for General Systems Research, heute bekannt als International Society for the Systems Sciences (ISSS).

Rosens Forschung beschäftigte sich mit den grundlegendsten Aspekten der Biologie, insbesondere mit den Fragen "Was ist Leben?" und "Warum leben Lebewesen?". Einige der Hauptthemen seiner Arbeit waren:

  • Entwicklung einer spezifischen Komplexitätsdefinition basierend auf kategorietheoretischen Modellen autonomer lebender Organismen
  • Entwicklung der Komplexen Systembiologie aus Sicht der Relationalen Biologie sowie der Quantengenetik
  • Entwicklung einer rigorosen theoretischen Grundlage für lebende Organismen als "antizipatorische Systeme"

Rosen glaubte, dass das zeitgenössische Modell der Physik – von dem er zeigte, dass es auf einem kartesischen und Newtonschen Formalismus beruhte, der zur Beschreibung einer Welt von Mechanismen geeignet war – nicht ausreichte, um das Verhalten biologischer Systeme zu erklären oder zu beschreiben. Rosen argumentierte, dass die grundlegende Frage "Was ist Leben?" kann innerhalb einer reduktionistischen wissenschaftlichen Grundlage nicht angemessen behandelt werden. Die Annäherung an Organismen mit reduktionistischen wissenschaftlichen Methoden und Praktiken opfert die funktionale Organisation lebender Systeme, um die Teile zu studieren. Das Ganze, so Rosen, könnte nicht wiedererlangt werden, wenn die biologische Durch den Vorschlag einer soliden theoretischen Grundlage für das Studium der biologischen Organisation vertrat Rosen die Ansicht, dass die Biologie nicht nur eine Untermenge der bereits bekannten Physik sei, sondern sich als tiefgreifende Lehren für die Physik und auch für die Wissenschaft im Allgemeinen erweisen könnte [4]

Rosens Arbeit kombiniert anspruchsvolle Mathematik mit potenziell radikal neuen Ansichten über die Natur lebender Systeme und Wissenschaft. Er wurde "der Newton der Biologie" genannt. [5] Basierend auf der Mengenlehre wurde seine Arbeit auch als umstritten angesehen, was Bedenken aufkommen ließ, dass einige der von ihm verwendeten mathematischen Methoden keine ausreichenden Beweise haben könnten. Rosens posthumes Werk Essays über das Leben selbst (2000) sowie neuere Monographien [6] [7] des Rosen-Schülers Aloisius Louie haben den mathematischen Inhalt von Rosens Werk verdeutlicht und erläutert.

Relationale Biologie Bearbeiten

Rosens Arbeit schlug eine Methodik vor, die zusätzlich zu den gegenwärtigen reduktionistischen Wissenschaftsansätzen der Molekularbiologen entwickelt werden muss. Er nannte diese Methodik Relationale Biologie. relational ist ein Begriff, den er zu Recht seinem Mentor Nicolas Rashevsky zuschreibt, der vor Rosens ersten Berichten zu diesem Thema mehrere Arbeiten über die Bedeutung mengentheoretischer Beziehungen [8] in der Biologie veröffentlichte. Rosens relationaler Ansatz zur Biologie ist eine Erweiterung und Erweiterung von Nicolas Rashevskys Behandlung von n-äre Beziehungen in und zwischen organismischen Sets, die er über zwei Jahrzehnte als Repräsentation sowohl biologischer als auch sozialer "Organismen" entwickelt hat.

Rosens relationale Biologie behauptet, dass Organismen und tatsächlich alle Systeme eine bestimmte Eigenschaft haben, die als bezeichnet wird Organisation die nicht zur Sprache des Reduktionismus gehört, wie beispielsweise in der Molekularbiologie, obwohl sie zunehmend in der Systembiologie verwendet wird. Dabei geht es nicht nur um rein strukturelle oder materielle Aspekte. Organisation umfasst zum Beispiel alle Beziehungen zwischen materiellen Teilen, Beziehungen zwischen den Auswirkungen von Interaktionen der materiellen Teile und Beziehungen zu Zeit und Umwelt, um nur einige zu nennen. Viele Leute fassen diesen Aspekt komplexer Systeme zusammen [9] indem sie sagen: das Ganze ist mehr als die Summe der Teile. Beziehungen zwischen Teilen und zwischen den Auswirkungen von Interaktionen müssen in gewisser Weise als zusätzliche „relationale“ Teile betrachtet werden.

Rosen sagte, dass die Organisation unabhängig von den materiellen Partikeln sein muss, die scheinbar ein lebendes System bilden. Wie er es ausdrückte:

Der menschliche Körper verändert die Materie, aus der er besteht, etwa alle 8 Wochen vollständig durch Stoffwechsel, Replikation und Reparatur. Dennoch bist du immer noch du – mit all deinen Erinnerungen, deiner Persönlichkeit. Wenn die Wissenschaft darauf besteht, Teilchen zu jagen, werden sie ihnen direkt durch einen Organismus folgen und den Organismus völlig verfehlen.

Rosens abstrakter relationaler Biologieansatz konzentriert sich auf eine Definition lebender Organismen und aller komplexen Systeme im Hinblick auf ihre inneren Organisation als offene Systeme, die aufgrund der vielfältigen Beziehungen zwischen Stoffwechsel-, Replikations- und Reparaturkomponenten, die die komplexe Biodynamik des Organismus bestimmen, nicht auf ihre interagierenden Komponenten reduziert werden können.

Er wählte bewusst die „einfachsten“ Graphen und Kategorien für seine Darstellungen von Stoffwechsel-Reparatur-Systemen in kleinen Kategorien von Mengen, die nur mit der diskreten „effizienten“ Topologie von Mengen ausgestattet sind, und betrachtete diese Wahl als die allgemeinste und weniger restriktiv. Es stellt sich jedoch heraus, dass die effizienten Folgerungen von ( M , R ) R)> -Systemen "nahe der effizienten Ursache" sind, [10] oder vereinfacht ausgedrückt die Katalysatoren ("effiziente Ursachen" des Stoffwechsels , die üblicherweise als Enzyme bezeichnet werden) sind selbst Stoffwechselprodukte und können daher im strengen mathematischen Sinne nicht als Unterkategorien der Kategorie der sequentiellen Maschinen oder Automaten angesehen werden: im direkten Widerspruch zu der Annahme des französischen Philosophen Descartes, dass alle Tiere nur aufwendige Maschinen oder Mechanismen. Rosen sagte: „Ich behaupte, dass die einzige Lösung für solche Probleme [von der Subjekt-Objekt-Grenze und was Objektivität ausmacht] liegt in der Erkenntnis, dass geschlossene Kausalitätsschleifen „objektiv“ sind, d. h. legitime Objekte wissenschaftlicher Prüfung. Diese sind in jeder Maschine oder jedem Mechanismus ausdrücklich verboten." [11] Rosens Demonstration der "effizienten Schließung" sollte dieses klare Paradox in der mechanistischen Wissenschaft darstellen, dass Organismen einerseits durch solche kausalen Schließungen definiert sind und andererseits der Mechanismus sie verbietet, so dass wir unser Naturverständnis revidieren müssen Die mechanistische Sichtweise herrscht auch heute noch in den meisten Bereichen der allgemeinen Biologie und der meisten Wissenschaften vor, obwohl einige in der Soziologie und Psychologie nicht mehr behaupten, dass reduktionistische Ansätze seit den frühen 1970er Jahren versagt und in Ungnade gefallen sind was die neue Sichtweise sein sollte, wie dies auch in den meisten anderen Disziplinen der Fall ist, die Schwierigkeiten haben, verschiedene Aspekte der "Maschinenmetapher" für lebende und komplexe Systeme beizubehalten.

Komplexität und komplexe wissenschaftliche Modelle Bearbeiten

Die Klärung der Unterscheidung zwischen einfachen und komplexen wissenschaftlichen Modellen wurde in späteren Jahren zu einem Hauptziel von Rosens veröffentlichten Berichten. Rosen behauptete, dass das Modellieren der Kern der Wissenschaft und des Denkens ist. Sein Buch Vorausschauende Systeme [12] beschreibt ausführlich, was er als Modellierungsbeziehung. Er zeigte die tiefen Unterschiede zwischen einer echten Modellierungsbeziehung und einer Simulation auf, wobei letztere nicht auf einer solchen Modellierungsbeziehung basiert.

Er ging jedoch noch weiter in diese Richtung, indem er behauptete, dass man beim Studium eines komplexen Systems "kann die Sache wegwerfen und die Organisation studieren" die Dinge zu lernen, die für die allgemeine Definition einer ganzen Klasse von Systemen wesentlich sind. Dies wurde jedoch von einigen seiner ehemaligen Studenten zu wörtlich genommen, die Robert Rosens Aufforderung zur Notwendigkeit einer Theorie der dynamische Umsetzungen solcher abstrakter Komponenten in spezifischer molekularer Form, um die Modellierungsschleife zu schließen [ Klärung nötig ] für einfachste funktionelle Organismen (wie zB einzellige Algen oder Mikroorganismen). [13] Er stützte diese Behauptung (die er eigentlich Nicolas Rashevsky zuschrieb) aufgrund der Tatsache, dass lebende Organismen eine Klasse von Systemen mit einer extrem breiten Palette von materiellen "Zutaten", unterschiedlichen Strukturen, unterschiedlichen Lebensräumen, unterschiedlichen Lebensweisen und Reproduktion, und doch sind wir irgendwie in der Lage, sie alle als Leben, oder funktionelle Organismen, ohne jedoch zu sein Vitalisten.

Sein Ansatz betont ebenso wie Rashevskys neueste Theorien zu organismischen Mengen [14] [15] die biologische Organisation gegenüber der molekularen Struktur, um die Struktur-Funktions-Beziehungen die für alle experimentellen Biologen, einschließlich Physiologen, wichtig sind. Im Gegensatz dazu wird uns eine Untersuchung der spezifischen materiellen Details eines bestimmten Organismus oder sogar einer Art von Organismen nur darüber sagen, wie diese Art von Organismus es "macht". Eine solche Studie nähert sich nicht dem, was allen funktionellen Organismen gemeinsam ist, also dem "Leben". Relationale Ansätze in der theoretischen Biologie würden es uns daher ermöglichen, Organismen auf eine Weise zu untersuchen, die die wesentlichen Eigenschaften bewahrt, über die wir zu lernen versuchen und die nur uns gemeinsam sind funktional Organismen.

Der Ansatz von Robert Rosen gehört konzeptionell sowohl zur Funktionalen Biologie als auch zur Komplexen Systembiologie. obgleich in einer sehr abstrakten, mathematischen Form.

Quantenbiochemie und Quantengenetik Bearbeiten

Rosen hinterfragte auch, was er für viele Aspekte der Mainstream-Interpretationen von Biochemie und Genetik hielt. Er wendet sich gegen die Vorstellung, dass funktionale Aspekte in biologischen Systemen über einen Materialfokus untersucht werden können. Ein Beispiel: Rosen bestreitet, dass die Funktionsfähigkeit eines biologisch aktiven Proteins allein anhand der genetisch kodierten Aminosäuresequenz untersucht werden kann. Denn ein Protein müsse einen Faltungsprozess durchlaufen, um seine charakteristische dreidimensionale Form zu erreichen, bevor es im System funktionell aktiv werden könne. Allerdings ist nur die Aminosäuresequenz genetisch kodiert. Die Mechanismen, nach denen sich Proteine ​​falten, sind nicht vollständig bekannt. Er schloss anhand von Beispielen wie diesem, dass der Phänotyp nicht immer direkt dem Genotyp zugeordnet werden kann und dass der chemisch aktive Aspekt eines biologisch aktiven Proteins auf mehr beruht als auf der Aminosäuresequenz, aus der es konstruiert wurde: Es muss einige geben andere wichtige Faktoren bei der Arbeit, die er jedoch nicht zu spezifizieren oder festzunageln versuchte.

Bestimmte Fragen zu Rosens mathematischen Argumenten wurden in einem von Christopher Landauer und Kirstie L. Bellman [16] verfassten Artikel aufgeworfen, in dem behauptet wurde, dass einige der von Rosen verwendeten mathematischen Formulierungen aus logischer Sicht problematisch seien. Es ist jedoch vielleicht erwähnenswert, dass solche Fragen vor langer Zeit auch von Bertrand Russell und Alfred North Whitehead in ihren berühmten Principia Mathematica in Bezug auf Antinomien der Mengenlehre. Da Rosens mathematische Formulierung in seinen früheren Arbeiten auch auf der Mengentheorie und der Kategorie der Mengen beruhte, sind solche Fragen natürlich wieder aufgetaucht. Allerdings hat sich Robert Rosen nun in seinem aktuellen Buch mit diesen Fragen beschäftigt Essays über das Leben selbst, posthum im Jahr 2000 veröffentlicht. Darüber hinaus sind solche Grundprobleme mathematischer Formulierungen von ( M , R ) R)> --Systeme wurden bereits 1973 von anderen Autoren durch die Verwendung des Yoneda-Lemmas in der Kategorientheorie und der damit verbundenen funktoriellen Konstruktion in Kategorien mit (mathematischer) Struktur aufgelöst. [17] [18] Solche allgemeinen kategorietheoretischen Erweiterungen von ( M , R ) R)> -Systeme, die mengentheoretische Paradoxien vermeiden, basieren auf dem kategorialen Ansatz von William Lawvere und seinen Erweiterungen auf die höherdimensionale Algebra. Die mathematische und logische Erweiterung von Stoffwechsel-Replikationssysteme verallgemeinern ( M , R ) R)> -Systeme, oder G-MR, umfasste auch eine Reihe anerkannter Briefe, die zwischen 1967 und 1980 zwischen Robert Rosen und den letztgenannten Autoren ausgetauscht wurden, sowie Briefe, die bis 1972 mit Nicolas Rashevsky ausgetauscht wurden.

Rosens Ideen werden in der theoretischen Biologie zunehmend akzeptiert, und es gibt mehrere aktuelle Diskussionen [19] [20] [21] [22]

Erwin Schrödinger diskutierte in seinem berühmten Buch von 1945 Fragen der Quantengenetik, Was ist Leben? Diese wurden von Rosen in . kritisch diskutiert Das Leben selbst und in seinem nachfolgenden Buch Essays über das Leben selbst. [23]

Rosen schrieb mehrere Bücher und viele Artikel. Eine Auswahl seiner veröffentlichten Bücher ist wie folgt:


Wie das Leben begann: Neue Forschung schlägt einen einfachen Ansatz vor

Irgendwo auf der Erde, vor fast 4 Milliarden Jahren, legte eine Reihe molekularer Reaktionen einen Schalter um und wurde Leben. Wissenschaftler versuchen, sich dieses animierende Ereignis vorzustellen, indem sie die Prozesse vereinfachen, die Lebewesen charakterisieren.

Neue Forschungsergebnisse legen nahe, dass die Vereinfachung noch weiter gehen muss.

Alle derzeit bekannten Organismen verlassen sich auf DNA, um sich zu replizieren, und Proteine, um die Zellmaschinerie zu betreiben, aber diese großen Moleküle – komplizierte Gewebe aus Tausenden von Atomen – sind wahrscheinlich nicht für die ersten Organismen vorhanden gewesen.

"Das Leben hätte aus den kleinen Molekülen entstehen können, die die Natur zur Verfügung gestellt hat", sagt Robert Shapiro, ein Chemiker von der New York University.

Shapiro und andere bestehen darauf, dass die ersten Lebensformen in sich abgeschlossene chemische Experimente waren, die wuchsen, reproduzierten und sich sogar entwickelten, ohne die komplizierten Moleküle zu benötigen, die die Biologie, wie wir sie heute kennen, definieren.

Ursuppe

Eine oft erzählte Geschichte über den Ursprung des Lebens ist, dass sich komplexe biologische Verbindungen zufällig aus einer organischen Brühe auf der frühen Erdoberfläche gebildet haben. Diese präbiotische Synthese gipfelte darin, dass eines dieser Biomoleküle in der Lage war, Kopien von sich selbst herzustellen.

Die erste Stütze für diese Lebensidee, die aus der Ursuppe entstand, kam aus dem berühmten Experiment von Stanley Miller und Harold Urey von 1953, bei dem sie Aminosäuren – die Bausteine ​​von Proteinen – durch Funken auf ein Reagenzglas mit Wasserstoff herstellten. Methan, Ammoniak und Wasser.

Wenn Aminosäuren aus Rohstoffen zusammenkommen könnten, könnten sich bei genügend Zeit vermutlich größere, komplexere Moleküle bilden. Biologen haben verschiedene Szenarien entwickelt, in denen diese Ansammlung in Gezeitentümpeln, in der Nähe von Unterwasservulkanschloten, auf der Oberfläche von Tonsedimenten oder sogar im Weltraum stattfindet.

Aber waren die ersten komplexen Moleküle Proteine ​​oder DNA oder etwas anderes? Biologen stehen vor einem Henne-Ei-Problem, da Proteine ​​benötigt werden, um die DNA zu replizieren, aber DNA notwendig ist, um den Aufbau von Proteinen zu steuern.

Viele Forscher glauben daher, dass RNA – ein Cousin der DNA – möglicherweise das erste komplexe Molekül war, auf dem das Leben basierte. RNA trägt genetische Informationen wie DNA, kann aber auch chemische Reaktionen wie Proteine ​​steuern.

Stoffwechsel zuerst

Shapiro hält diese sogenannte "RNA-Welt" jedoch noch für zu komplex, um der Ursprung des Lebens zu sein. Informationstragende Moleküle wie RNA sind Sequenzen von molekularen "Bits". Die Ursuppe wäre voll von Dingen, die diese Sequenzen beenden würden, bevor sie lang genug wurden, um nützlich zu sein, sagt Shapiro.

„Am Anfang konnte man kein genetisches Material haben, das sich selbst kopieren könnte, es sei denn, man hatte damals Chemiker, die es für einen machten“, sagte Shapiro LiveScience.

Anstelle von komplexen Molekülen begann das Leben mit kleinen Molekülen, die durch einen geschlossenen Kreislauf von Reaktionen interagieren, argumentiert Shapiro in der Juni-Ausgabe der Vierteljährliche Überprüfung der Biologie. Diese Reaktionen würden Verbindungen erzeugen, die in den Kreislauf zurückfließen und ein ständig wachsendes Reaktionsnetzwerk bilden.

Die gesamte miteinander verbundene Chemie könnte in einfachen Membranen enthalten sein oder in dem, was der Physiker Freeman Dyson "Müllsäcke" nennt. Diese könnten sich genau wie Zellen teilen, wobei jeder neue Beutel die Chemikalien trägt, um den ursprünglichen Zyklus neu zu starten – oder zu replizieren. Auf diese Weise könnten „genetische“ Informationen weitergegeben werden.

Darüber hinaus könnte sich das System weiterentwickeln, indem kompliziertere Moleküle erzeugt werden, die die Reaktionen besser durchführen als die kleinen Moleküle. "Das System würde lernen, etwas größere Moleküle herzustellen", sagt Shapiro.

Dieser auf kleinen Molekülen basierende Ursprung des Lebens wird manchmal als "Metabolism First" bezeichnet (im Gegensatz zur "Genes First"-RNA-Welt). To answer critics who say that small-molecule chemistry is not organized enough to produce life, Shapiro introduces the concept of an energetically favorable "driver reaction" that would act as a constant engine to run the various cycles.

Driving the first step in evolution

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

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

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

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


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

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

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

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

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

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


Effective Use of Lesson Plans

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

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

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

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

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


The simplest organism that can learn? - Biologie

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

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

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

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

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

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

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

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

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