معلومة

هل من الممكن نمذجة نمو النباتات رياضيًا؟

هل من الممكن نمذجة نمو النباتات رياضيًا؟


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.

هل توجد معادلات رياضية تمثل / تمثل نمو النباتات؟ على سبيل المثال ، إذا كان لدي بيليس بيرنس وأريد أن أعرف كيف يتطور في بيئة معينة (الشمس مشرقة ، وكمية محددة من الماء ، إلخ). كيف يمكن للمرء أن يقول ما إذا كان ينمو على ارتفاع معين والأوراق وجميع الأعضاء الأخرى؟ لا أريد حلاً عامًا لهذا مثل استخدام L-System والأشياء ، أريد فقط الحصول على مصدر حيث يمكنني البحث عن قواعد النمو لنبات أو زهرة أو شجرة معينة.

خلفية:
أنا أصنع نوعًا من الألعاب المصغرة لدورة رسومات الحاسوب في الجامعة. فكر في الأمر مثل مطلق النار من منظور شخص أول حيث تأخذ بذرة وتزرعها في الأرض. يبدأ النبات في النمو وسترى أنه ينمو كما في الحياة الواقعية. بالطبع هناك بعض القيود البيئية التي يجب مراعاتها:
وقت
ب. (الشمس) نور
C. الماء
د- مواد غذائية أخرى مثل الأسمدة

لا تهتم بالجوانب التقنية ، أريد فقط أن أعرف الجوانب البيولوجية لنمو النبات. لنفترض أن لدينا نبات عباد الشمس. عندما بدأت في النمو ، تلقيت سؤالين:
1. ما مدى سرعة نمو جذع النبات وفقًا لكمية محددة جيدًا من اللمعان والماء؟
2. متى تتطور الأوراق الأولى؟
3. ما مقدار السُمك الذي يكتسبه الجذع في اليوم / الساعة / الدقيقة؟
4. ماذا يحدث عندما يكون هناك فجأة كمية أقل من اللمعان و / أو الماء؟ كيف سيتأثر معدل النمو؟

هذه ليست سوى بعض الأسئلة التي تظهر عندما أفكر في هذا الموضوع. لذلك أريد الحصول على وصف رياضي لنمو النبات في ظل القيود البيئية المذكورة أعلاه. لست بحاجة إلى نهج عام ، ولكن سيكون من الجيد رؤية مثل هذه الشكلية على سبيل المثال. عباد الشمس أو بيليس بيرينس. أنا أيضًا لا أهتم بالأشياء التي لن أتمكن من رؤيتها في المشهد ، مثل المستوى البيولوجي الجزئي - أنا فقط أهتم بالبنية الكاملة للنبات (الجذع ، الفروع ، الأوراق ، الفواكه ، (الجذر)) .

لقد أجريت الكثير من البحث حول هذا الموضوع بما في ذلك جانب نمذجة الكمبيوتر: http://algorithmicbotany.org/papers/
https://www.informatik.uni-konstanz.de/en/deussen/publications/
لكن هذه المصادر تركز أكثر على التقنيات حول كيفية إنشاء الصور بدلاً من الجوانب البيولوجية.
هناك كتاب آخر بحثت عنه حل أيضًا لحل أسئلتي وهو "حول النمو والشكل" من تأليف دارسي وينتوورث طومسون ، لكن هذا عام جدًا بالنسبة لاحتياجاتي.

فهل هناك أي أوصاف رسمية لنمو النبات تأخذ في الاعتبار اللمعان والماء وما إلى ذلك؟


آلية جديدة وراء نشاط الخلايا الجذعية المستمر في النباتات

الشكل 1: مخططات لشبكة التعبير الوراثي الوعائي (أرجواني = خلايا نسيج الخشب ، أخضر = خلايا لحاء ، أزرق = خلايا جذعية وعائية). أ. تطور الأوعية الدموية أثناء النمو الثانوي للنبات. B. نظام زراعة الخلايا الوعائية "VISUAL". ج- شبكة التعبير الجيني الوعائي المُنشأة. تشير كل نقطة إلى جين وتظهر الخطوط علاقات متبادلة قوية بينهما. الائتمان: جامعة كوبي

نجحت مجموعة بحثية مشتركة بين الجامعات في بناء شبكة التعبير الجيني وراء عملية تطور الأوعية الدموية في النباتات. لقد حققوا ذلك من خلال إجراء تحليل المعلومات الحيوية باستخدام منصة زراعة الأنسجة "المرئية" ، والتي تولد الخلايا الجذعية الوعائية من الخلايا الورقية. في هذه الشبكة ، اكتشفوا أيضًا عامل نسخ BES / BZR جديدًا ، BEH3 ، الذي ينظم الخلايا الجذعية الوعائية. بالإضافة إلى ذلك ، قاموا بإلقاء الضوء على نظام جديد لصيانة الخلايا الوعائية حيث يتنافس BEH3 مع عوامل النسخ الأخرى من نفس عائلة BES / BZR من أجل تثبيت تكاثر الخلايا الجذعية الوعائية وتمايزها.

تألفت مجموعة البحث المشتركة من الباحثة العلمية Furuya Tomoyuki والأستاذ المساعد Kondo Yuki et al. (من كلية الدراسات العليا بجامعة كوبي) ، الأستاذ ساتاكي أكيكو بجامعة كيوشو ، والبروفيسور تانوكورا ماسارو المعين خصيصًا والبروفيسور المشارك المعين بشكل خاص مياكاوا تاكويا (من كلية الدراسات العليا للعلوم الزراعية والحياة بجامعة طوكيو) ، والأستاذ المساعد ياموري واتارو (من جامعة طوكيو). معهد جامعة طوكيو لخدمات النظم الإيكولوجية الزراعية المستدامة).

يأمل الباحثون في تحديد المزيد من العوامل التنظيمية للخلايا الجذعية ، والتي ستساهم في فهمنا للأساس الجزيئي وراء نشاط الخلايا الجذعية المستمر في النباتات.

تم نشر نتائج البحث هذه في مجلة علوم النبات الأمريكية الخلية النباتية في 1 يونيو 2021.

  • استخرج الباحثون ما مجموعه 394 جينًا خاصًا بالخلايا الجذعية الوعائية من مجموعات بيانات واسعة النطاق للتعبير الجيني. من بين هؤلاء ، اكتشفوا BEH3 ، وهو عامل تنظيمي جديد للخلايا الجذعية ينتمي إلى عائلة BES / BZR لعوامل النسخ.
  • اكتشفوا أنه على عكس عوامل النسخ BES / BZR الأخرى ، فإن BEH3 ليس له مجالات وظيفية تقريبًا ويثبط بشكل تنافسي نشاط هذه العوامل الأخرى.
  • أظهرت مجموعة البحث أن هذه العلاقة التنافسية بين عوامل النسخ BES / BZR تعمل على استقرار تكاثر الخلايا الجذعية الوعائية وتمايزها ، مما يضيء النظام التنظيمي الذي يحافظ على النشاط المستمر للخلايا الجذعية الوعائية.
الشكل 2: مخطط نموذجي يوضح العلاقة التنافسية بين BEH3 وعوامل نسخ BES / BZR الأخرى. تتنافس BEH3 وعوامل النسخ BES / BZR الأخرى (ممثلة هنا BES1) مع بعضها البعض للالتزام بعنصر DNA BRRE ، الذي ينظم التعبير الجيني المصب. الائتمان: جامعة كوبي

تتشكل النباتات عن طريق التكاثر الذاتي لخلاياها الجذعية وتمييز هذه الخلايا الجذعية بحيث يكون لها وظائف متخصصة لبناء أجزاء من النبات ، مثل أعضائه وأنسجته. على عكس الحيوانات ، تستمر النباتات في التجدد والنمو عن طريق إنتاج الخلايا الجذعية طوال حياتها. على سبيل المثال ، يمكن أن تتمتع الأشجار مثل الكريبتوميريا بعمر طويل (شجرة أرز جومون في جزيرة ياكوشيما اليابانية يبلغ عمرها 2000 عام على الأقل) ، وكل عام تعزز النمو الثانوي الذي ينتج عنه حلقة شجرة أخرى حول جذوعها. يحدث هذا النمو الثانوي داخل منطقة من النسيج الإنشائي تسمى طبقة الكامبيوم حيث تتكاثر الخلايا الجذعية الوعائية وتتمايز إلى خلايا نسيج الخشب وخلايا اللحاء ، مما يمكّن الجذع من النمو على نطاق أوسع. بمعنى آخر ، يجب أن ينتج النبات الخلايا الجذعية الوعائية باستمرار طوال حياتهم من أجل الاستمرار في النمو ، ومن الضروري بالنسبة لهم الحفاظ على التوازن بين تكاثر الخلايا الجذعية والتمايز.

في السنوات الأخيرة ، أجريت دراسات باستخدام نبات Arabidopsis thaliana النموذجي حول كيفية تنظيم تكاثر الخلايا الجذعية وتمايزها من منظور علم الوراثة وعلوم الحياة والبحوث المعلوماتية. ومع ذلك ، فإن الآلية التي تنظم بها النباتات وتحافظ على التوازن المناسب للخلايا الجذعية لم يتم فهمها بعد.

منهجية البحث والنتائج

من أجل تحليل العملية التي تتمايز بها الخلايا الجذعية الوعائية إلى خلايا نسيج الخشب وخلايا اللحاء (الشكل 1) ، طور فريق بحث الأستاذ المساعد كوندو وزملاؤه نظام زراعة الأنسجة "مرئي" لتوليد الخلايا الجذعية بشكل مصطنع من الخلايا الورقية. تتمتع VISUAL بالعديد من الفوائد التي تجعلها مناسبة للبحث في الخلايا الجذعية الوعائية ، على سبيل المثال ، من السهل التحليل الجيني للنباتات التي تمت إزالة وظيفة جينية معينة منها (مثل الطفرات) ومن الممكن أيضًا مراقبة التقدم الزمني للخلايا الجذعية الوعائية التمايز: في هذه الدراسة ، جمع الباحثون بيانات عن طفرات متعددة وأجروا تحليلات واسعة النطاق للتعبير الجيني في نقاط زمنية مختلفة ، وأجروا تحليل شبكة التعبير الجيني المشترك حول أوجه التشابه في أنماط التعبير لتقييم العلاقة بين الجينات المختلفة. من خلال هذا التحليل ، نجحوا في تحديد المجموعات المميزة للجينات في خلايا النسيج الخشبي وخلايا اللحاء والخلايا الجذعية الوعائية (Figu). إعادة 1). باستخدام VISUAL ، كشفت مجموعة البحث هذه سابقًا أن عوامل النسخ BES / BZR BES1 و BZR1 تلعبان دورًا مهمًا في تمايز الخلايا الجذعية الوعائية. هذه المرة ، حددوا عامل نسخ BES / BZR آخر ، BEH3 ، في مجموعة جينات الخلايا الجذعية الوعائية من خلال تحليل الشبكة ، وفحصوا أيضًا وظيفة تثبيط الخلايا الجذعية الوعائية.

الشكل 3: نموذج لتنظيم الخلايا الجذعية الوعائية بناءً على هذا البحث. تنظم المنافسة داخل عائلة عامل النسخ BES / BZR بقوة التوازن بين تكاثر الخلايا الجذعية الوعائية والتمايز ، مما يساهم في الحفاظ على نشاط الخلايا الجذعية المستمر. الائتمان: جامعة كوبي

بعد ذلك ، قام الباحثون بالتحقيق في تكوين الأوعية الدموية باستخدام طفرات مع إزالة وظيفة BEH3. وجدوا أن الطفرات لها اختلافات كبيرة في حجم الأوعية الدموية مقارنة بالنوع البري (نبات غير متحور) وخلصوا إلى أن BEH3 يعمل على استقرار الخلايا الجذعية الوعائية. وجدت مجموعة البحث سابقًا أن تقوية وظيفة BES1 (التي تعزز تمايز الخلايا الوعائية) تسببت في انخفاض عدد خلايا الأوعية الدموية ، لكنهم وجدوا أنه عندما عززوا وظيفة BEH3 حدث العكس وزاد عدد الخلايا الجذعية الوعائية. عند البحث في هذا الأمر أكثر ، اكتشفت مجموعة البحث أنه على الرغم من أن BEH3 يمكن أن يرتبط بنفس شكل الحمض النووي مثل عوامل النسخ BES / BZR الأخرى ، فإن قدرة BEH3 على تنظيم التعبير عن الجينات النهائية كانت أضعف بشكل ملحوظ. أظهرت هذه النتائج أن BEH3 يعيق نشاط عوامل نسخ BES / BZR الأخرى (الشكل 2) ، واستنتج الباحثون من هذه العلاقة أن وظيفة BEH3 في الخلايا الجذعية الوعائية تتعارض مع العوامل في نفس العائلة ، بما في ذلك BES1. تم استخدام نموذج رياضي للتحقق ومحاكاة هذه العلاقة التنافسية بين BEH3 وعوامل النسخ BES / BZR الأخرى ، وأشارت النتائج إلى أن وجود BEH3 في الخلايا الجذعية الوعائية يساهم في استقرار حجم الأوعية الدموية (الشكل 3).

يُعتقد أن هناك العديد من الجينات المرشحة المهمة في شبكة التعبير الجيني للخلايا الجذعية الوعائية لهذه المجموعة البحثية والتي ستساهم في فهم تطور الأوعية الدموية ووظائفها. من المأمول أن المعلومات القيمة التي تم الحصول عليها من خلال هذه الدراسة سوف تسرع أبحاث الأوعية الدموية. بالإضافة إلى ذلك ، فإن إلقاء المزيد من الضوء على العلاقات بين BEH3 وعوامل نسخ BES / BZR الأخرى والاختلافات الخاصة بها ستعمل على تعميق فهمنا للآلية التي تحافظ بها النباتات على التوازن بين تكاثر الخلايا الجذعية والتمايز.

في المستقبل ، يمكن أن تساهم هذه المعرفة في تقنيات إنتاج الكتلة الحيوية ، وغيرها من المجالات التي تتطلب نموًا مستقرًا للنباتات على نطاق واسع.


أمثلة على فرضية لاغية

قد يفترض الباحث فرضية:

من المهم أن تختار بعناية صياغة لاغية ، والتأكد من أنها محددة قدر الإمكان. على سبيل المثال ، قد يفترض الباحث فرضية العدم:

هناك عيب كبير في H0. إذا كانت النباتات تنمو فعليًا في السماد ببطء أكثر من التربة ، يتم الوصول إلى طريق مسدود. ح1 غير مدعوم ، ولكن لا يتم دعم H أيضًا0لوجود اختلاف في معدلات النمو.

إذا تم رفض القيمة الخالية ، مع عدم وجود بديل ، فقد تكون التجربة غير صالحة. هذا هو السبب في أن العلم يستخدم مجموعة من العمليات الاستنتاجية والاستقرائية لضمان عدم وجود عيوب في الفرضيات.

يتجاهل العديد من العلماء العدم ، مفترضين أنه مجرد عكس البديل ، ولكن من الممارسات الجيدة قضاء بعض الوقت في إنشاء فرضية سليمة. لا يمكن تغيير أي فرض بأثر رجعي ، بما في ذلك H0.


تاريخ

كان نموذج جومبيرتز [1] قيد الاستخدام كنموذج نمو لفترة أطول من نسبيه المعروف ، وهو النموذج اللوجستي [2]. النموذج ، المشار إليه في ذلك الوقت باسم قانون جومبيرتز النظري للوفيات ، تم اقتراحه وتطبيقه لأول مرة من قبل السيد بنجامين جومبيرتز في عام 1825 [1]. لقد قام بتكييفها مع العلاقة بين زيادة معدل الوفيات والعمر ، ما أشار إليه على أنه "متوسط ​​استنفاد قدرة الرجل على تجنب الموت" ، أو "الجزء المتبقي من قوته لمقاومة التدمير". سرعان ما بدأت صناعة التأمين في استخدام طريقته في توقع مخاطر الوفاة. ومع ذلك ، قدم جومبيرتز فقط دالة كثافة الاحتمال.

كان ميكهام [15] أول من ذكر هذا النموذج في شكله التراكمي المعروف ، ومن ثم أصبح معروفًا باسم نموذج جومبيرتز-ميكهام (أو أحيانًا ميكهام-جومبيرتز) ، وهو الاسم الذي نواجهه لأول مرة في غرينوود [16 ] مناقشات. تمت محاولة المحاولة الأولى لاستخدام طريقة المربعات الصغرى لنموذج Gompertz للعثور على أفضل منحنى ، على سبيل المثال. [17] [18]. ومع ذلك ، لم يقوموا بوضع النموذج خطيًا ، كما حدث لاحقًا ، ولكن قاموا فقط بتحويل القيم (المتغير التابع) لتسهيل تحديد مجموع المربعات. يبدو أن هذه الطريقة قد استخدمت حتى أربعينيات القرن الماضي [19] ، عندما اقترح هارتلي [20] وشرح أولاً كيفية جعل نموذج جومبيرتز خطيًا.

من العشرينات من القرن الماضي ، أصبح نموذج Gompertz-Makeham التراكمي أيضًا مفضلاً بسرعة في مجالات أخرى غير الوفيات البشرية ، على سبيل المثال في التنبؤ بالزيادة في الطلب على السلع والخدمات ، ومبيعات التبغ ، والنمو في حركة السكك الحديدية ، والطلب على السيارات [21] [22]. كان رايت [23] أول من اقترح نموذج جومبيرتز للنمو البيولوجي ، وكان أول من طبقه على البيانات البيولوجية على الأرجح ديفيدسون [24] في دراسته لنمو كتلة الجسم في الماشية. في عام 1931 ، أبلغ كل من ويموث وماكميلين وريتش [25] عن نموذج جومبيرتز لوصف نمو حجم القشرة في محار الحلاقة بنجاح ، سيليكا باتولا، و Weymouth و Thompson [26] أبلغوا عن نفس الشيء في Pacific cockle ، قلب القلب. سرعان ما بدأ الباحثون في ملاءمة النموذج لبياناتهم عن طريق الانحدار ، وعلى مر السنين ، أصبح نموذج جومبيرتز الشائع نموذج انحدار مفضل للعديد من أنواع نمو الكائنات الحية ، مثل الديناصورات ، على سبيل المثال. [27] [28] ، الطيور ، على سبيل المثال [13] [29] [30] [31] ، والثدييات مثل [32] [33] بما في ذلك الجرابيات ، على سبيل المثال [34] [35]. يتم أيضًا تطبيق نموذج Gompertz بشكل متكرر لنمو النموذج في عدد أو كثافة الميكروبات [36 ، 37] ، نمو الأورام [4 ، 38 ، 39] ، وبقاء مرضى السرطان على قيد الحياة [40].

يتم استخدام العديد من عمليات إعادة المعلمات المختلفة لنموذج Gompertz التراكمي التقليدي. أحد أهم هذه النماذج اقترحه زفيترنج وزملاؤه [6] لنمذجة النمو في عدد البكتيريا ، وهو حاليًا أحد أكثر النماذج شيوعًا في نمو الميكروبات [7 ، 41 ، 42]. إعادة تحديد بارامتر أخرى لنموذج جومبيرتز هو نموذج Gompertz-Laird ، الذي اقترحه Laird ومُلائمًا لبيانات نمو الورم [4]. يعتبر هذا النموذج مفيدًا بشكل خاص عندما نريد مناقشة القيمة الأولية (نقطة البداية على المحور السيني) ، ويستخدم أيضًا بشكل كبير لوصف النمو في الطيور والحيوانات ، وخاصة الدواجن [على سبيل المثال 9 ، 43 ، 44 ، 45] ، والثروة الحيوانية [على سبيل المثال 46]. ومع ذلك ، لا يمكن تفسير معلمات النموذج بسهولة دون تحويلها إلى قياسات أكثر فائدة.

بالإضافة إلى إعادة معاملات Gompertz العادية المتزايدة بشكل رتيب ، فقد طور واضعو الكائنات الحية الدقيقة في الغذاء عددًا من نماذج Gompertz المتناقصة المتناقصة بشكل رتيب من أجل حركية التعطيل (الحرارية ، أو الضغط ، أو المجال الكهربائي). لن نناقش أيًا من هذه هنا ، حيث يقتصر اهتمامهم على هذا النوع المعين من دراسات "النمو".


تحديات جديدة في بيولوجيا الأنظمة: فهم Holobiont


منذ أكثر من قرن مضى ، صاغ C.Darwin نظرية التطور على أساس الانتقاء الطبيعي دون معرفة كيفية انتقال المعلومات من جيل إلى آخر. في نظرية داروين & # x00027s ، مفهوم فرد له أهمية أساسية: يتحول الأفراد ، ويتم نقل الطفرات المفيدة التي تعمل على تحسين التكيف مع البيئة إلى الأجيال القادمة ، مما يؤدي إلى استمرار دورة التحسين. نحن نعلم الآن أن الطفرات تحدث في جينومات الأفراد ، وهذه الطفرات ، إذا كانت مفيدة (أو محايدة) ، يمكن أن تنتقل إلى الأجيال القادمة. ومع ذلك ، في نظرية التطور التي صاغها داروين وقبلها لأكثر من قرن ، يعتبر مفهوم الفرد أمرًا مفروغًا منه: الفرد هو كيان واحد يحتوي (في جينومه) على جميع المعلومات اللازمة لتكوين كائنات حية مماثلة ( أو متطابقة). ومع ذلك ، فقد تم مؤخرًا تحدي مفهوم & # x0201Cindividual & # x0201D الذي تعتمد عليه نظرية داروين (Bordenstein and Theis، 2015 Su & # x000E1rez and Stenzel، 2020).

اليوم ، نعلم أن كل كائن حي متعدد الخلايا هو نظام بيئي. عندما ظهرت مثل هذه الكائنات على الأرض منذ عدة ملايين من السنين ، كان الكوكب بالفعل مزدحمًا بالحياة الميكروبية. وبالتالي ، فإن ظهور وتطور النباتات والحيوانات لم يتم فقط في وجود الميكروبات ولكن ، في كثير من الحالات ، كان هذا التطور ممكنًا فقط بسبب هذه الكائنات الدقيقة (Zilber-Rosenberg and Rosenberg ، 2008 Alegado et al. ، 2012 Carpenter) ، 2012 Gaulke et al.، 2016). أظهرت الدراسات الحديثة بشكل لا لبس فيه أن هناك مجموعة كبيرة ومتنوعة من الميكروبات التي تعيش في المضيفات النباتية والحيوانية ، والتي يُعرف مجموعها باسم المضيف & # x00027s ميكروبيوتا. بالنسبة للبشر ، تم تقدير أن عدد الخلايا البكتيرية التي تعيش في جسم الإنسان يمكن مقارنته مع عدد خلايا الجسم (أبوت ، 2016 Sender وآخرون ، 2016) ، وأن الكائنات الحية الدقيقة تتفاعل بقوة مع مضيفها ، مما ينظم عملية التمثيل الغذائي الهامة. وظائف على جميع المستويات ، بما في ذلك المستوى الجيني (Bates et al. ، 2006 Wang et al. ، 2018).

تساعد الجراثيم البشرية في تطوير جهاز المناعة وتقوية العظام وهضم الطعام وتجديد الجلد وتؤثر على العديد من وظائف التمثيل الغذائي الأساسية الأخرى. علاوة على ذلك ، هناك علاقة قوية بين تركيبة الجراثيم و # x00027s وحدوث الأمراض المعقدة مثل السمنة والسكري والسرطان ومتلازمة التمثيل الغذائي وأمراض الأمعاء الالتهابية والحساسية من الغلوتين واللاكتوز وحتى الاضطرابات المعرفية والعصبية مثل التوحد و انفصام الشخصية (Wang et al.، 2017، 2018 Fan and Pedersen، 2021). تطورت الكائنات متعددة الخلايا مع الميكروبات وتعتمد عليها بشدة (حتى البكتيريا لها ميكروبيوتا خاصة بها تتكون من فيروسات). لذلك السؤال الذي يطرح نفسه: ما هو الفرد؟

للتأكيد على أن كل فرد هو ، في الواقع ، نظام بيئي معقد ، اقترح Rosenberg ومعاونوه (Theis et al. ، 2016 Roughgarden et al. ، 2018) استخدام المصطلح هولوبيونت [تم تقديمه لأول مرة بواسطة Lynn Margulis في سياق مختلف (Guerrero et al. ، 2013)] للإشارة إلى الكائن الحي المضيف مع الكائنات الحية الدقيقة الخاصة به. يعتبر الهولوبيونت أكثر من مجرد مجموعة من الخلايا التي تعيش معًا ، حيث أن جميع الخلايا في الكائن الحي تحمل نفس المعلومات الجينية في جميع الأعضاء. على النقيض من ذلك ، في الهولوبيونت ، تعيش الخلايا ذات التركيبات الجينية المختلفة (حتى من ممالك مختلفة) معًا وتتفاعل وتظهر سلوكيات ديناميكية معقدة. قد تؤدي الاختلالات في النظام البيئي Holobiont إلى دسباقتريوز، حالة طبية قد تسبب أعراضًا غير مرغوب فيها ، وكما ذكرنا سابقًا ، فقد ارتبطت بظهور أمراض خطيرة. لفترة طويلة ، كان الاستعداد لمثل هذه الأمراض يُعزى فقط إلى الخصائص في المادة الوراثية للكائن الحي المضيف. ومع ذلك ، إذا كانت تركيبة الميكروبات و # x00027s مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بمرض معقد ، على سبيل المثال السمنة ، فمن الممكن أن تنتقل الجراثيم التي تفضل حدوث هذا المرض من الأم إلى النسل (Veigl et al. ، 2019). إذا كان الأمر كذلك ، فإن وراثة الأنماط الظاهرية يمكن أن تُعزى ليس فقط إلى التركيب الجيني للكائن الحي المضيف ولكن أيضًا إلى انتقال الميكروبات عبر الأجيال.

من المحتمل أن تتحدى مثل هذه الروابط إحدى العقائد المركزية في نظرية التطور الحالية ، مما يجعل نوع لامارك & # x00027s من الميراث ممكنًا (Rosenberg et al. ، 2009). في الواقع ، هناك أدلة قوية تشير إلى ذلك. على سبيل المثال ، نعلم أن السمنة أو مرض السكري أو سرطان الثدي موروثة باحتمالية عالية ، كما هو موضح في الدراسات العائلية. ومع ذلك ، لم يتم اكتشاف العلامات الجينية لهذه الأمراض (مشكلة تعرف باسم & # x0201Cالوراثة المفقودة& # x0201D) (Manolio et al.، 2009 Eichler et al.، 2010 G & # x000E9nin، 2019). قد يختبئ أحد التفسيرات المحتملة على مرأى من الجميع: تركز جهودنا للإجابة على هذه الأسئلة على البحث عن العلامات الجينية فقط في الجينوم البشري (أي في شجرة الغابة بأكملها فقط) ، بينما نعلم الآن أن الكائنات الحية الدقيقة البشرية مرتبطة ارتباطًا وثيقًا مع ظهور أمراض معقدة. لذلك ، عند البحث عن التواقيع الجينية لهذه الأمراض ، يجب أن ننظر إلى الغابة بأكملها ، أي ، ليس فقط الجينوم البشري ولكن أيضًا مجمل الجينوم لجميع الكائنات الحية في الكائنات الحية الدقيقة & # x02014the ميكروبيوم (ساندوفال موتا وآخرون ، 2017).

علاجات بعض الأمراض ، مثل متلازمة القولون العصبي ، والتي تهدف إلى إعادة التوازن إلى الجراثيم عن طريق زرع البراز من شخص سليم إلى شخص مريض (العلاج المعروف باسم & # x0201Cfecal transplant & # x0201D or & # x0201Cbacteriotherapy & # x0201D) يعود إلى العصور القديمة الصين (De Groot et al. ، 2017). أظهرت دراسات أحدث (Woodworth et al. ، 2019) أن هذا النهج فعال في الحد من الاستعمار المعوي للبكتيريا المقاومة للمضادات الحيوية ، على الرغم من أننا قد لا نفهم تمامًا الآلية على المستوى الجزيئي أو الجيني. يشير هذا إلى أن زرع البكتيريا من الأشخاص الأصحاء إلى المرضى قد يعمل أيضًا مع أمراض معقدة أخرى مثل السمنة أو السرطان أو التوحد. الجواب لم يتم اكتشافه بعد.

تم اكتشاف التفاعلات التكافلية القوية بين المجتمعات البكتيرية ومضيفيها (بما في ذلك البشر) داخل الهولوبيونت ، مؤخرًا فقط مع تطوير تقنيات التسلسل عالية الإنتاجية (Visscher et al. ، 2017). لا يمكن زراعة معظم البكتيريا في الكائنات الحية الدقيقة خارج الكائن المضيف & # x02014let بمفردها ، فهذه المجتمعات البكتيرية تنشئ تفاعلات تهيمن عليها المنافسة ، مما يؤدي إلى هيمنة سلالة بكتيرية واحدة. إنه المضيف الذي ينظم هذه التفاعلات المتنافسة ، مما يسمح للمجتمعات البكتيرية المختلفة أن تعيش في نفس الكائن الحي (Foster and Bell ، 2012 Coyte et al. ، 2015). كما ذكرنا سابقًا ، تساعد البكتيريا بدورها المضيف في تنفيذ العديد من وظائف التمثيل الغذائي المختلفة. توفر تقنيات التسلسل عالي الإنتاجية طريقة للكشف عن بنية النظم البيئية المعقدة المخبأة داخل المضيف وكشف النقاب عن تلك التفاعلات التكافلية (Wang and Jia ، 2016). المضيف ، بدوره ، يؤثر على تكوين الكائنات الحية الدقيقة. في حالة البشر ، يؤثر نوع الطعام الذي نتناوله. يمكن العثور على مثال ملموس في بعض البكتيريا التي تعيش في الأمعاء والتي تحول الكربوهيدرات إلى سيروتونين ، وهو ناقل عصبي مرتبط بالسعادة (Stasi et al. ، 2019). لذلك ، فإن تناول الكربوهيدرات يجعلنا سعداء ، مما يخلق دورة تغذية إيجابية بيننا وبين بكتيريا الأمعاء التي يمكن أن تؤدي إلى السمنة ومرض السكري (لا تزال مسألة كيف يمكن للسيروتونين المنتج في الأمعاء عبور الحاجز الدموي الدماغي. وتصل إلى الخلايا العصبية في الدماغ).

لقد مر ما يقرب من عقد من الزمان منذ العمل الرائد الذي قام به تورنبو ومعاونوه ، الذين أظهروا أن البكتيريا الموجودة في الأمعاء البشرية يمكن أن تحدد سمات نمطية مهمة (السمنة) في الفئران (Turnbaugh et al. ، 2006). منذ ذلك الحين ، تعلمنا الكثير عن العلاقات التكافلية بين الميكروبات والكائنات الحية متعددة الخلايا. تم نشر النماذج الرياضية أيضًا للتحقيق في اختيار الهولوبيونت كقوة تطورية (Huitzil et al. ، 2018 Roughgarden ، 2019). لكننا خدشنا السطح فقط. هناك العديد من المشاكل والأسئلة التي لا تزال دون حل. في رأينا ، أحد أكبر التحديات التي نواجهها في القرن الحادي والعشرين فيما يتعلق ببيولوجيا الأنظمة هو تطوير نماذج رياضية وحسابية تساعدنا على فهم الهولوبيونت كنظام بيئي معقد. كيف ولماذا ظهرت مثل هذه العلاقات التكافلية القوية بين البكتيريا والكائنات متعددة الخلايا خلال التطور؟ هل ظهروا لمجرد أنه كان ممكنًا؟ إذا لم يكن الأمر كذلك ، فما هي المزايا التطورية التي تظهر من هذه التفاعلات التكافلية؟ هل سيحتاج مفهوم & # x0201Cindividual & # x0201D في النظريات التطورية إلى إعادة صياغته (أو استبداله) لمراعاة الهولوبيونت كنظام بيئي معقد يخضع للاختيار؟ ما هي الأمراض المعقدة التي يمكن علاجها عن طريق تغيير تركيبة الميكروبات و # x00027s للمريض؟ هل هناك أنماط ظاهرية يمكن أن تكون & # x0201Cinherited & # x0201D من خلال الكائنات الحية الدقيقة وليس من خلال الحمض النووي الأبوي؟ هل من الممكن هندسة a & # x0201Chealthy microbiota & # x0201D أو ميكروبيوتا التي تفضل ظهور الأنماط الظاهرية المرغوبة في الكائن الحي المضيف؟

قائمة التحديات الرئيسية والأسئلة التي لم تتم الإجابة عليها طويلة بالفعل. وبينما نكشف عن بعض هذه الأسئلة في المستقبل ، ستطول القائمة أكثر. يواجه مجتمع بيولوجيا الأنظمة في جميع أنحاء العالم تحديًا كبيرًا & # x02014 نحن بحاجة إلى طرق تجريبية ونماذج رياضية وأساليب حسابية تجمع بين أفضل البيانات المتاحة من علم الجينوم وعلم الأيض والبروتيوميات مع المعرفة الموجودة في علوم الحياة لمساعدتنا على فهم التطور ، ديناميات وسلوك الهولوبيونات ليس كأفراد ، ولكن كنظم بيئية معقدة.


مستويات المغذيات

لزراعة النباتات بطريقة مائية ، من المفيد الحفاظ على مستويات المغذيات المناسبة. بالنسبة للأنظمة الصغيرة الحجم ، فإن الأغذية النباتية المخلوطة مسبقًا هي طريقة سهلة لإضافة مغذيات إضافية (متوفرة في مشتل نباتي محلي أو متجر لاجهزة الكمبيوتر). بشكل عام ، يحتوي مزيج العناصر الغذائية على توازن العناصر الثلاثة الرئيسية المهمة لنمو النبات: النيتروجين (N) والفوسفور (P) والبوتاسيوم (K). قد تشمل العناصر الغذائية الأخرى الكالسيوم (Ca) والمغنيسيوم (Mg) والكبريت (S) والحديد (Fe) والمنغنيز (Mn) والنحاس (Cu) والزنك (Zn) والموليدين (Mo) والبورون (B) و الكلور (Cl).


النمو السكاني & # 038 التنظيم: هندسي ، لوجستي ، أسي

للبشر تأثير كبير على البيئة العالمية: لقد نما عدد سكاننا بشكل متفجر ، إلى جانب استخدامنا للطاقة والموارد.

بلغ عدد السكان 6.8 مليار في عام 2010 ، أي أكثر من ضعف عدد السكان في عام 1960.

نما استخدامنا للطاقة والموارد بشكل أسرع.

من عام 1860 إلى عام 1991 ، تضاعف عدد السكان أربع مرات ، وزاد استهلاك الطاقة 93 ضعفًا.

انخفاض متوقع في نمو السكان

آثار بيئية: المساحة الإجمالية للنظم البيئية المنتجة المطلوبة لدعم السكان. يستخدم بيانات عن الإنتاجية الزراعية ، وإنتاج السلع ، واستخدام الموارد ، وحجم السكان ، والتلوث. ثم يتم تقدير المنطقة المطلوبة لدعم هذه الأنشطة.

**** عدد السكان: 6.6 مليار نسمة ، بزيادة قدرها 40٪ عن القدرة الاستيعابية.

أحد المبادئ البيئية هو: "لا يمكن أن يزيد عدد السكان في الحجم إلى الأبد."

القيود التي يفرضها كوكب محدود تقيد سمة من سمات جميع الأنواع: القدرة على النمو السكاني السريع.

يحاول علماء البيئة فهم العوامل التي تحد أو تعزيز النمو السكاني

أ جدول الحياة هو ملخص لكيفية اختلاف معدلات البقاء على قيد الحياة والإنجاب مع تقدم العمر.

المعلومات حول الولادات والوفيات ضرورية للتنبؤ بحجم السكان في المستقبل.

Sx = معدل البقاء على قيد الحياة: احتمالية أن يكون الفرد من كبار السن x سوف يعيش حتى العمر x + 1.

lx = النجاة: نسبة الأفراد الذين بقوا على قيد الحياة منذ الولادة حتى السن x.

الفوركس = خصوبة: متوسط ​​عدد النسل الذي ستنجبه الأنثى في سنها x.

يمكن أن تختلف معدلات المواليد والوفيات بشكل كبير بين الأفراد من مختلف الأعمار.

في بعض الأنواع ، العمر ليس مهمًا ، على سبيل المثال ، في العديد من النباتات ، يعتمد التكاثر على الحجم (المرتبط بظروف النمو) أكثر من العمر.

يمكن أن تستند جداول الحياة أيضًا إلى الحجم أو مرحلة دورة الحياة.

منحنى البقاء على قيد الحياة: رسم بياني لعدد الأفراد من مجموعة افتراضية ستبقى على قيد الحياة لتصل إلى أعمار مختلفة.

يمكن تصنيف منحنيات البقاء على قيد الحياة إلى ثلاثة أنواع عامة.

النوع I: يعيش معظم الأفراد حتى الشيخوخة (دل الضأن ، البشر).

النوع الثاني: فرصة البقاء على قيد الحياة تظل ثابتة طوال العمر (بعض الطيور).

النوع الثالث: معدلات وفيات عالية للشباب ، أولئك الذين يصلون إلى سن الرشد يعيشون بشكل جيد (الأنواع التي تنتج الكثير من النسل).

يمكن أن يتسم السكان من خلال الهيكل العمري- نسبة السكان في كل فئة عمرية.

يؤثر الهيكل العمري على سرعة نمو السكان.

إذا كان هناك العديد من الأشخاص في سن الإنجاب (15 إلى 30) ، فسوف ينمو بسرعة.


النمو السكاني البشري

يبلغ النمو السكاني البشري العالمي حوالي 75 مليون سنويًا ، أو 1.1٪ سنويًا. نما عدد سكان العالم من مليار نسمة في عام 1800 إلى 7 مليارات في عام 2012. ومن المتوقع أن يستمر في النمو ، على الرغم من اختلاف التوقعات حول متى وما إذا كان هذا النمو سيستقر.

الشكل ( PageIndex <1> ): النمو المقدر للسكان البشريين من 10000 قبل الميلاد و ndash2000 م.: نما عدد السكان بشكل حاد خلال الـ 200 عام الماضية.

معدل النمو السكاني & ldquopulation هو المعدل الذي يزداد عنده عدد الأفراد في مجموعة سكانية في فترة زمنية معينة كجزء صغير من السكان الأصليين. على وجه التحديد ، يشير معدل النمو السكاني إلى التغيير في عدد السكان خلال فترة زمنية ، ويتم التعبير عنه غالبًا كنسبة مئوية من عدد الأفراد في السكان في بداية تلك الفترة. يمكن كتابة هذا كصيغة:

معدل النمو السكاني = P (t2) & ناقص P (t1) P (t1) معدل النمو السكاني = P (t2) & minusP (t1) P (t1)

على الصعيد العالمي ، انخفض معدل نمو السكان منذ عام 1962 و 1963 ، عندما كان 2.20٪ سنويًا. في عام 2009 ، كان معدل النمو السنوي المقدر 1.1٪. يعطي كتاب حقائق العالم الصادر عن وكالة المخابرات المركزية الأمريكية معدل المواليد السنوي ومعدل الوفيات ومعدل النمو العالمي 1.89٪ و 0.79٪ و 1.096٪ على التوالي. شهدت المائة عام الماضية زيادة سريعة في عدد السكان بسبب التقدم الطبي والزيادة الهائلة في الإنتاجية الزراعية.

شهدت كل منطقة من مناطق العالم انخفاضًا في معدل النمو في العقود الأخيرة ، على الرغم من استمرار معدلات النمو فوق 2٪ في بعض بلدان الشرق الأوسط وأفريقيا جنوب الصحراء ، وكذلك في جنوب آسيا وجنوب شرق آسيا وأمريكا اللاتينية. هذا لا يعني أن عدد السكان آخذ في الانخفاض
بدلاً من ذلك ، فهذا يعني أن عدد السكان ينمو بشكل أبطأ. ومع ذلك ، تعاني بعض البلدان من نمو سكاني سلبي ، ويرجع ذلك أساسًا إلى معدلات الخصوبة المنخفضة ، وارتفاع معدلات الوفيات ، والهجرة.

وفقًا لمراجعة الأمم المتحدة و rsquos 2010 لتوقعاتها السكانية ، سيبلغ عدد سكان العالم ذروته عند 10.1 مليار في عام 2100 مقارنة بـ 7 مليارات في عام 2011. ومع ذلك ، يشكك بعض الخبراء في توقعات الأمم المتحدة و rsquos ويجادلون بأن معدلات المواليد ستنخفض إلى أقل من معدلات الإحلال (عدد المواليد) اللازمة للحفاظ على استقرار عدد السكان) في عشرينيات القرن الحالي. وفقًا لهؤلاء المتنبئين ، سيستمر النمو السكاني فقط حتى عام 2040 من خلال زيادة طول العمر ، لكنه سيصل إلى ذروته دون 9 مليارات بحلول عام 2050 ، يليه انخفاض طويل.

الشكل ( PageIndex <1> ): تزايد معدل السكان وندرة الموارد: Greater Los Angeles lies on a coastal Mediterranean Savannah with a small watershed that is able to support at most one million people on its own water as of 2015, the area has a population of over 18 million. Researchers predict that similar cases of resource scarcity will grow more common as the world population increases.


3. The Verhulst Model

The Malthus model was not good enough to describe the yeast population for a longer time because it does not consider the scarcity of resources. It is too simple and therefore one needs to add to it little more information to obtain better results.

As the Malthus model behaves well in the early stage of growth, one still relies on this model, but making a small change in it. Rewriting it with the introduction of a correction term in the ODE (6) yields to

This "term" should be zero (or near zero) when N is sufficiently small (reaching the Malthus model in this regime) and should be maximum when the population reaches a certain level. Verhulst [ 24 [24] P. Verhulst, Nouveaux Memoires de l’Academie Royale des Sciences et Belles Lettres de Bruxelles 18, 1 (1845). , 25 [25] P. Verhulst, Nouveaux memoires de l’Academie Royale des Sciences et Belles Lettres de Bruxelles, 20, 1 (1847). ] considered this corrective term to be proportional to N 2 ∕ K , where K is the القدرة على التحمل of the population, which is the maximum size of the population that can be supported by the environment. Thus, with corrective term the Malthus ODE takes the form of the Verhulst model

When the population size approaches the carrying capacity ( N → K ), then d N ∕ d t = 0, i.e. the population stops growing. This model predicts, when t → ∞ , that the population saturates instead of blowing up, as in the Malthus model.

The solution of this model is obtained by integrating both sides of Eq. (9) (see appendix (A) for details), resulting in

Note in the fit of Fig. (1) that the Verhulst model is appropriate to describe the yeast population growth. The solution (10) describes the population dynamics of yeast fairly well, both for early and late time growth. One can say that the Verhulst model (although its simplicity, using only two parameters: the growth rate and carrying capacity) captures the essence of the yeast population growth. This good description occurs even disregarding most of the details involved in the dynamics. Nevertheless supplying more details, more parameters are need to describe the situation and perhaps impedes the theoretical treatment, hardening the understanding of the phenomenon. With this simple version, considering only phenomenological parameters, it is possible to describe this population quantitatively, with an analytic solution. In fact, the model explains quantitatively that the yeast population is growing rapidly in the beginning and then saturates due to the scarcity of resources.


Forest Succession in More Detail

Forest succession is considered a secondary succession in most field biology and forest ecology texts but also has its own particular vocabulary. The forest process follows a timeline of tree species replacement and in this order: from pioneer seedlings and saplings to transition forest to young growth forest to mature forest to old growth forest.

Foresters generally manage stands of trees that are developing as part of a secondary succession. The most important tree species in terms of economic value are a part of one of several serial stages below the climax. It is, therefore, important that a forester manage his forest by controlling the tendency of that community to move toward a climax species forest. As presented in the forestry text, Principles of Silviculture, Second Edition, "foresters use silvicultural practices to maintain the stands in the seral stage that meets society's objectives most closely."


شاهد الفيديو: المعادلات التفاضلية حصة2 نمذجة المعدلات التفاضلية (يوليو 2022).


تعليقات:

  1. Eadig

    إنه لأمر مؤسف ، الآن لا أستطيع التعبير - لقد تأخرت عن اجتماع. سأعود - سأعبر بالضرورة عن الرأي في هذا السؤال.

  2. Kazigami

    أعني أنك لست على حق. اكتب لي في رئيس الوزراء ، سنتحدث.

  3. Rowland

    تم حذف العبارة

  4. Jinny

    أنا على دراية بهذا الموقف. يمكننا مناقشة.



اكتب رسالة