معلومة

16.6: مقدمة في أنظمة التحكم - علم الأحياء


ما ستتعلم القيام به: وصف الجهاز العصبي والغدد الصماء والتناسلية والحسية

تم تجميع المجموعة الأولى من أنظمة الجسم التي سنتعرف عليها معًا باسم "أنظمة التحكم". من المهم أن تتذكر أن هذا ليس تصنيفًا صارمًا وسريعًا: لقد قمنا ببساطة بتجميع هذه الأنظمة معًا لمساعدتك في تنظيم تعلمك. تعمل جميع أنظمة التحكم هذه في أدوار تتحكم في الإشارات التي توجه تصرفات جسمك.


مقدمة

تحتوي كل خلية جسدية في الجسم بشكل عام على نفس الحمض النووي. تشمل بعض الاستثناءات خلايا الدم الحمراء ، التي لا تحتوي على الحمض النووي في حالتها الناضجة ، وبعض خلايا الجهاز المناعي التي تعيد ترتيب الحمض النووي أثناء إنتاج الأجسام المضادة. بشكل عام ، فإن الجينات التي تحدد ما إذا كان لديك عيون خضراء ، وشعر بني ، ومدى سرعة استقلاب الطعام هي نفسها في خلايا عينيك وكبدك ، على الرغم من أن هذه الأعضاء تعمل بشكل مختلف تمامًا. إذا كان لكل خلية نفس الحمض النووي ، فكيف تختلف الخلايا أو الأعضاء؟ لماذا تختلف الخلايا في العين بشكل كبير عن خلايا الكبد؟

في حين أن كل خلية تشترك في نفس الجينوم وتسلسل الحمض النووي ، فإن كل خلية لا تقوم بتشغيل أو التعبير عن نفس مجموعة الجينات. يحتاج كل نوع خلية إلى مجموعة مختلفة من البروتينات لأداء وظيفته. لذلك ، يتم التعبير عن مجموعة فرعية صغيرة فقط من البروتينات في الخلية. من أجل التعبير عن البروتينات ، يجب نسخ الحمض النووي إلى RNA ويجب ترجمة RNA إلى بروتين. في نوع خلية معين ، لا يتم نسخ جميع الجينات المشفرة في الحمض النووي إلى RNA أو ترجمتها إلى بروتين لأن خلايا معينة في أجسامنا لها وظائف محددة. يتم التعبير عن البروتينات المتخصصة التي تتكون منها العين (القزحية والعدسة والقرنية) فقط في العين ، بينما يتم التعبير عن البروتينات المتخصصة في القلب (خلايا جهاز تنظيم ضربات القلب وعضلة القلب والصمامات) فقط في القلب. في أي وقت ، يتم التعبير عن مجموعة فرعية فقط من جميع الجينات المشفرة بواسطة الحمض النووي لدينا وترجمتها إلى بروتينات. يعتبر التعبير عن جينات معينة عملية شديدة التنظيم مع العديد من مستويات ومراحل التحكم. يضمن هذا التعقيد التعبير المناسب في الخلية المناسبة في الوقت المناسب.

بصفتنا مشاركًا في Amazon ، فإننا نكسب من عمليات الشراء المؤهلة.

هل تريد الاستشهاد بهذا الكتاب أو مشاركته أو تعديله؟ هذا الكتاب هو Creative Commons Attribution License 4.0 ويجب أن تنسب OpenStax.

    إذا كنت تعيد توزيع هذا الكتاب كله أو جزء منه بتنسيق طباعة ، فيجب عليك تضمين الإسناد التالي في كل صفحة مادية:

  • استخدم المعلومات أدناه لتوليد اقتباس. نوصي باستخدام أداة استشهاد مثل هذه.
    • المؤلفون: ماري آن كلارك ، ماثيو دوغلاس ، جونغ تشوي
    • الناشر / الموقع الإلكتروني: OpenStax
    • عنوان الكتاب: Biology 2e
    • تاريخ النشر: 28 مارس 2018
    • المكان: هيوستن ، تكساس
    • عنوان URL للكتاب: https://openstax.org/books/biology-2e/pages/1-introduction
    • عنوان URL للقسم: https://openstax.org/books/biology-2e/pages/16-introduction

    © 7 يناير 2021 OpenStax. محتوى الكتاب المدرسي الذي تنتجه OpenStax مرخص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution License 4.0. لا يخضع اسم OpenStax وشعار OpenStax وأغلفة كتب OpenStax واسم OpenStax CNX وشعار OpenStax CNX لترخيص المشاع الإبداعي ولا يجوز إعادة إنتاجه دون الحصول على موافقة كتابية مسبقة وصريحة من جامعة رايس.


    1.1 مثال محفز

    قبل البدء في الكتابة ، كان على مؤلفي هذا الكتاب ، مثل الكثير من القوى العاملة ، أن يتناولوا الكافيين. قفزنا في السيارة وبدأنا في القيادة. باستخدام جهاز iPhone ، دعا أليكس "يا Siri" ، لتنبيه نظام التعرف على الصوت في الهاتف. ثم أمر مو بـ "الاتجاهات إلى مقهى Blue Bottle". عرض الهاتف بسرعة نسخ أمره. كما أدركنا أننا كنا نطلب الاتجاهات وأطلقنا تطبيق الخرائط (التطبيق) لتلبية طلبنا. بمجرد إطلاقه ، حدد تطبيق الخرائط عددًا من المسارات. بجانب كل مسار ، عرض الهاتف وقت عبور متوقع. بينما قمنا بتلفيق هذه القصة لتوفير الراحة التربوية ، فإنها توضح أنه في غضون بضع ثوانٍ فقط ، يمكن أن تتفاعل تفاعلاتنا اليومية مع الهاتف الذكي مع العديد من نماذج التعلم الآلي.

    تخيل مجرد كتابة برنامج للرد على ملف كلمة الاستيقاظ مثل "Alexa" و "OK Google" و "Hey Siri". جرب ترميزها في غرفة بمفردك باستخدام جهاز كمبيوتر ومحرر كود ، كما هو موضح في الشكل 1.1.1. كيف تكتب مثل هذا البرنامج من المبادئ الأولى؟ فكر في الأمر ... المشكلة صعبة. كل ثانية ، سيجمع الميكروفون ما يقرب من 44000 عينة. كل عينة هي قياس لسعة الموجة الصوتية. ما هي القاعدة التي يمكن تعيينها بشكل موثوق من مقتطف صوت خام إلى تنبؤات موثوقة ( < نص، نص> ) على ما إذا كان المقتطف يحتوي على كلمة التنبيه؟ إذا كنت عالقًا ، فلا تقلق. نحن لا نعرف كيف نكتب مثل هذا البرنامج من الصفر أيضًا. لهذا السبب نستخدم التعلم الآلي.

    الشكل 1.1.1 تحديد كلمة التنبيه. ¶

    ها هي الحيلة. في كثير من الأحيان ، حتى عندما لا نعرف كيفية إخبار الكمبيوتر صراحةً بكيفية التعيين من المدخلات إلى المخرجات ، فإننا مع ذلك قادرون على أداء العمل الفذ المعرفي بأنفسنا. بمعنى آخر ، حتى إذا كنت لا تعرف كيفية برمجة جهاز كمبيوتر للتعرف على كلمة "Alexa" ، فأنت نفسك قادر على التعرف عليها. مسلحين بهذه القدرة ، يمكننا جمع ضخمة مجموعة البيانات تحتوي على أمثلة صوتية وتسمية تلك التي لا تحتوي على كلمة التنبيه. في نهج التعلم الآلي ، نحن لا نحاول تصميم نظام صراحة للتعرف على كلمات الاستيقاظ. بدلاً من ذلك ، نحدد برنامجًا مرنًا يتم تحديد سلوكه بواسطة عدد من العوامل. ثم نستخدم مجموعة البيانات لتحديد أفضل مجموعة ممكنة من المعلمات ، تلك التي تعمل على تحسين أداء برنامجنا فيما يتعلق ببعض مقاييس الأداء في المهمة محل الاهتمام.

    يمكنك التفكير في المعلمات على أنها مقابض يمكننا تشغيلها ، والتلاعب بسلوك البرنامج. تحديد المعلمات ، نسمي البرنامج أ نموذج. تسمى مجموعة جميع البرامج المميزة (تعيينات المدخلات والمخرجات) التي يمكننا إنتاجها فقط من خلال معالجة المعلمات بـ أسرة من النماذج. والبرنامج الفوقي الذي يستخدم مجموعة البيانات الخاصة بنا لاختيار المعلمات يسمى a خوارزمية التعلم.

    قبل أن نتمكن من المضي قدمًا وإشراك خوارزمية التعلم ، يتعين علينا تحديد المشكلة بدقة ، وتحديد الطبيعة الدقيقة للمدخلات والمخرجات ، واختيار عائلة نموذجية مناسبة. في هذه الحالة ، يتلقى نموذجنا مقتطفًا من الصوت بتنسيق إدخال، ويقوم النموذج بإنشاء تحديد بين ( < text، نص> ) مثل انتاج. إذا سارت الأمور وفقًا للخطة ، فعادة ما تكون تخمينات النموذج صحيحة فيما يتعلق بما إذا كان المقتطف يحتوي على كلمة التنبيه.

    إذا اخترنا مجموعة النماذج المناسبة ، فيجب أن يكون هناك إعداد واحد للمقابض بحيث يطلق النموذج "نعم" في كل مرة يسمع فيها كلمة "Alexa". نظرًا لأن الاختيار الدقيق لكلمة الاستيقاظ عشوائي ، فربما نحتاج إلى عائلة نموذجية غنية بما يكفي ، من خلال إعداد آخر للمقابض ، يمكنها إطلاق "نعم" فقط عند سماع كلمة "مشمش". نتوقع أن تكون نفس العائلة النموذجية مناسبة للتعرف على "Alexa" وتقدير "المشمش" لأنهما يبدوان ، بشكل حدسي ، مهمتين متشابهتين. ومع ذلك ، قد نحتاج إلى عائلة مختلفة من النماذج تمامًا إذا أردنا التعامل مع مدخلات أو مخرجات مختلفة اختلافًا جذريًا ، لنقل إذا أردنا التعيين من الصور إلى التسميات التوضيحية ، أو من الجمل الإنجليزية إلى الجمل الصينية.

    كما قد تتخيل ، إذا قمنا بتعيين جميع المقابض بشكل عشوائي ، فمن غير المرجح أن يتعرف نموذجنا على "Alexa" أو "Apricot" أو أي كلمة إنجليزية أخرى. في التعلم الآلي ، فإن التعلم هي العملية التي نكتشف من خلالها الإعداد الصحيح للمقابض التي تفرض السلوك المطلوب من نموذجنا. بعبارة أخرى ، نحن يدرب نموذجنا مع البيانات. كما هو مبين في الشكل 1.1.2 ، عادة ما تبدو عملية التدريب كما يلي:

    ابدأ بنموذج مهيأ عشوائيًا لا يمكنه فعل أي شيء مفيد.

    احصل على بعض بياناتك (على سبيل المثال ، المقتطفات الصوتية وما يقابلها من ( < text، نص> )).

    قم بتعديل المقابض بحيث يمتص النموذج أقل فيما يتعلق بتلك الأمثلة.

    كرر الخطوتين 2 و 3 حتى يصبح النموذج رائعًا.

    الشكل 1.1.2 عملية تدريب نموذجية. ¶

    للتلخيص ، بدلاً من ترميز أداة التعرف على كلمة التنبيه ، نقوم بترميز برنامج يمكنه ذلك يتعلم للتعرف على كلمات التنبيه ، إذا قدمناها مع مجموعة بيانات كبيرة ذات تصنيف. يمكنك التفكير في هذا الإجراء لتحديد سلوك البرنامج من خلال تقديمه مع مجموعة بيانات على النحو التالي البرمجة باستخدام البيانات. وهذا يعني أنه يمكننا "برمجة" جهاز الكشف عن القطط من خلال تزويد نظام التعلم الآلي الخاص بنا بالعديد من الأمثلة على القطط والكلاب. بهذه الطريقة سيتعلم الكاشف في النهاية إصدار رقم موجب كبير جدًا إذا كان قطة ، ورقمًا سالبًا كبيرًا جدًا إذا كان كلبًا ، وشيء أقرب إلى الصفر إذا لم يكن متأكدًا ، وهذا بالكاد يخدش سطح ما التعلم الآلي يمكن أن يفعل. التعلم العميق ، الذي سنشرحه بمزيد من التفصيل لاحقًا ، هو مجرد واحد من بين العديد من الطرق الشائعة لحل مشاكل التعلم الآلي.


    مقدمة في التفكير المنظومي

    نظام. نسمع الكلمة ونستخدمها طوال الوقت. & # 8220 لا معنى لمحاولة كسر النظام ، & # 8221 قد نقول. أو ، & # 8220 هذه الوظيفة & # 8217s تخرج عن نطاق السيطرة ، لقد حصلت على & # 8217 إنشاء نظام. & # 8221 سواء كنت على علم بذلك أم لا ، فأنت عضو في العديد من الأنظمة & # 8211 عائلة ، مجتمع ، كنيسة ، شركة. أنت نفسك نظام بيولوجي معقد يضم العديد من الأنظمة الأصغر. وفي كل يوم ، ربما تتفاعل مع عشرات الأنظمة ، مثل السيارات ، ومتاجر البيع بالتجزئة ، والمنظمة التي تعمل بها ، وما إلى ذلك. ولكن ما هو النظام بالضبط؟ كيف يمكننا أن نعرف واحدًا إذا رأينا واحدًا ، ولماذا من المهم فهم الأنظمة؟ الأهم من ذلك ، كيف يمكننا إدارة مؤسساتنا بشكل أكثر فاعلية من خلال فهم الأنظمة؟

    يستكشف هذا المجلد هذه الأسئلة ويقدم مبادئ وممارسات مجال ينمو بهدوء: التفكير المنظومي. نظرًا لجذوره في التخصصات المتنوعة مثل علم الأحياء وعلم التحكم الآلي وعلم البيئة ، يوفر التفكير المنظومي طريقة للنظر في كيفية عمل العالم التي تختلف بشكل ملحوظ عن النظرة التحليلية الاختزالية التقليدية. لماذا يعتبر المنظور النظامي مكملاً هامًا للتفكير التحليلي؟ أحد الأسباب هو أن فهم كيفية عمل الأنظمة & # 8211 وكيف نلعب دورًا فيها & # 8211 يتيح لنا العمل بشكل أكثر فاعلية واستباقية داخلها. كلما زاد فهمنا للسلوك النظامي ، زاد قدرتنا على توقع هذا السلوك والعمل مع الأنظمة (بدلاً من أن يتحكموا بها) لتشكيل نوعية حياتنا.

    لقد قيل أن التفكير المنظومي هو أحد الكفاءات الإدارية الرئيسية للقرن الحادي والعشرين. نظرًا لأن عالمنا يصبح أكثر تشابكًا على مستوى العالم ، ومع استمرار وتيرة التغيير في الازدياد ، سنحتاج جميعًا إلى أن نصبح على نحو متزايد & # 8220 نظامًا. & # 8221 يمنحك هذا المجلد اللغة والأدوات التي تحتاجها لبدء تطبيق تفكير الأنظمة المبادئ والممارسات في مؤسستك.


    أدوات

    أنظمة التحكم أحادية اللون

    . السيقان. 1 مقدمة أحد أهم فئات الأنظمة الديناميكية في علم الأحياء النظري هو الأنظمة أحادية اللون. من بين المراجع الكلاسيكية في هذا المجال كتاب سميث = - = [26] - = - والأوراق [14 ، 15] لهيرش و [25] بقلم سميل. الأنظمة أحادية اللون هي تلك التي تحافظ فيها المسارات على ترتيب جزئي على الدول. وهي تشمل الفئة الفرعية للأنظمة التعاونية (انظر على سبيل المثال.

    استقرار خوارزميات التوافق الموزعة في الوقت المستمر

    . تكفي الظروف المعتدلة في طوبولوجيا الاقتران لاستخلاص استنتاجات حول سلوك النظام الكلي. يمكن أن تأتي مساهمة محتملة في هذا الاتجاه من نظرية الأنظمة الرتيبة = - = [41 ، 42] - = -. النموذج المدروس في هذه الورقة هو ، في الواقع ، نظام رتيب تعاوني - ملاحظة لم نستغلها صراحة في هذه الورقة. قد يكون من المثير للاهتمام التحقيق في هو.

    حول التقارب العالمي للعب الخيالي العشوائي

    مسابقة الحيوانات المنوية البشرية

    . كانت تداعيات هذه النتيجة هي دراسة الأنظمة التنافسية ثلاثية الأبعاد لـ 2 HL Smith والتي تم تمديد الكثير من نظرية Poincaré-Bendixson الكلاسيكية [22] ، [23] ، [24] ، [42] ، = - = [43] - = - ، [53] ، [58]. يجب أيضًا ذكر عمل deMottoni و Schiaffino [10] هنا لأنه أثناء تعامله مع نظام معين ، نموذج Lotka-Volterra الدوري للمنافسة بين النوعين ، نتائجه.

    الدوائر الإيجابية والسلبية في الأنظمة الديناميكية

    جبهات الموجة المتنقلة لأنظمة الانتشار والتفاعل مع

    بعض الاتجاهات الجديدة في نظرية التحكم مستوحاة من بيولوجيا الأنظمة

    . خاصية الاحتفاظ بالطلب للتدفقات (انظر أدناه لمزيد من التفاصيل). يمثل المفهوم تعميمًا لمفهوم النظام المستقل الرتيب الذي درسه هيرش وسميل وسميث وآخرون = - = [22 ، 23 ، 24 ، 25] - = -. غالبًا ما يمكن التحقق من ذلك ببساطة عن طريق دراسة "بنية الإشارة" للرسم البياني للوقوع المرتبط بالديناميات اليعقوبية بعبارة أخرى ، ببساطة عن طريق فحص التوصيلات في الرسم التخطيطي.

    متعدد الاستقرار في أنظمة الإدخال / الإخراج أحادية اللون

    . هي تلك التي تحافظ التدفقات من أجلها على ترتيب جزئي مناسب على الدول. يستند العمل المذكور هنا إلى النظرية الغنية والأنيقة للأنظمة الديناميكية أحادية اللون (انظر الكتاب المدرسي بقلم سميث = - = [27] - = - بالإضافة إلى أوراق مثل [17 ، 16] من تأليف هيرش و [25] بقلم سميل ) ، والذي يوفر نتائج حول التقارب العام مع التوازن ، وبشكل أعم ، على التوصيف الدقيق لمجموعات حدود أوميغا.

    نهج شبكة بتري لدراسة الثبات في شبكات التفاعل الكيميائي

    . من الواضح أن العديد من الأبحاث ، لا سيما كلارك [10] وهورن وجاكسون [29 ، 30] ، فاينبرج [18 ، 19 ، 20] ، والعديد من الأبحاث الأخرى في سياق نظرية التوازن والنقص المعقدة ، وبواسطة هيرش وسميث = - = [41 ، 26] - = - والعديد من الآخرين بما في ذلك المؤلفون الحاليون [2 ، 17 ، 3 ، 9] في سياق الأنظمة أحادية اللون ، نتج عنها تحديد الفئات الغنية من هياكل الشبكات الكيميائية التي تتمتع بمثل هذه القوة.

    بيولوجيا النظم الجزيئية والتحكم فيها

    . s إلى xi (t) & lt yi (t) لكل إحداثي i = 1 ،. . . ، ن. ما يهم هو أن الأنظمة الرتيبة بقوة جيدة التصرف بالمعنى الديناميكي. وفقًا لنتيجة جميلة لـ Moe Hirsch (راجع = - = [51 ، 50 ، 83 ، 52] - = -) ، تقريبًا كل حل محدود لمثل هذا النظام يتقارب مع مجموعة التوازن. بكلمة "أي واحد تقريبًا" يعني كل حل باستثناء مجموعة قياس صفر من الشروط الأولية ، أو ، في v مختلفة.


    محتويات

    Endothermy مقابل تحرير الحرارة

    يمتد التنظيم الحراري في الكائنات الحية على طول طيف من ماص للحرارة إلى خارج الجسم. تخلق Endotherms معظم حرارتها من خلال عمليات التمثيل الغذائي ، ويشار إليها بالعامية باسم ذوات الدم الحار. عندما تكون درجات الحرارة المحيطة باردة ، فإن ماصات الحرارة تزيد من إنتاج الحرارة الأيضية للحفاظ على درجة حرارة الجسم ثابتة ، مما يجعل درجة حرارة الجسم الداخلية للحرارة مستقلة إلى حد ما عن درجة حرارة البيئة. [5] أحد الأنشطة الأيضية ، فيما يتعلق بتوليد الحرارة ، التي تستطيع امتصاصية الحرارة القيام بها هو أنها تمتلك عددًا أكبر من الميتوكوندريا لكل خلية مقارنةً بالخلايا الخارجية ، مما يمكنها من توليد المزيد من الحرارة عن طريق زيادة معدل استقلاب الدهون والسكريات . [6] تستخدم الحرارة الخارجية مصادر خارجية لدرجة الحرارة لتنظيم درجة حرارة الجسم. يشار إليها بالعامية على أنها من ذوات الدم البارد على الرغم من حقيقة أن درجات حرارة الجسم غالبًا ما تظل في نفس نطاقات درجات الحرارة مثل الحيوانات ذوات الدم الحار. إيكتثرمس هي عكس ماصات الحرارة عندما يتعلق الأمر بتنظيم درجات الحرارة الداخلية. في ectotherms ، تكون المصادر الفسيولوجية الداخلية للحرارة ذات أهمية ضئيلة ، والعامل الأكبر الذي يمكّنها من الحفاظ على درجات حرارة مناسبة للجسم يرجع إلى التأثيرات البيئية. إن العيش في المناطق التي تحافظ على درجة حرارة ثابتة طوال العام ، مثل المناطق الاستوائية أو المحيط ، قد مكّن الحرارة الخارجية من تطوير مجموعة واسعة من الآليات السلوكية التي تمكنهم من الاستجابة لدرجات الحرارة الخارجية ، مثل الاستحمام الشمسي لزيادة درجة حرارة الجسم ، أو البحث عن غطاء الظل لخفض درجة حرارة الجسم. [6] [5]

    إيكتثرمس تحرير

    التبريد الحراري

    • تبخير:
        من العرق وسوائل الجسم الأخرى.
      • زيادة تدفق الدم إلى أسطح الجسم لتعظيم نقل الحرارة عبر التدرج الظاهر.
      • فقدان الحرارة بالتلامس مع سطح أكثر برودة. على سبيل المثال:
        • الكذب على أرض باردة.
        • البقاء رطبًا في نهر أو بحيرة أو بحر.
        • يغطى بالطين البارد.
        • إطلاق الحرارة عن طريق إشعاعها بعيدًا عن الجسم.

        التسخين الحراري (أو تقليل فقد الحرارة)

        • الحمل الحراري:
          • التسلق إلى الأرض المرتفعة من الأشجار والتلال والصخور.
          • دخول الماء الدافئ أو تيار الهواء.
          • بناء عش أو جحر معزول.
          • التوصيل:
            • مستلقية على سطح ساخن.
            • الاستلقاء في الشمس (التسخين بهذه الطريقة يتأثر بزاوية الجسم بالنسبة للشمس).
            • طي الجلد لتقليل التعرض.
            • إخفاء أسطح الجناح.
            • كشف أسطح الجناح.
            • تغيير الشكل لتغيير نسبة السطح / الحجم.
            • تضخيم الجسم.

            للتعامل مع درجات الحرارة المنخفضة ، طورت بعض الأسماك القدرة على الحفاظ على وظيفتها حتى عندما تكون درجة حرارة الماء أقل من درجة التجمد ، وبعضها يستخدم مضادًا طبيعيًا للتجمد أو بروتينات مضادة للتجمد لمقاومة تكوين بلورات الجليد في أنسجتها. [7] تتعامل البرمائيات والزواحف مع اكتساب الحرارة عن طريق التبريد التبخيري والتكيفات السلوكية. مثال على التكيف السلوكي هو مثال سحلية ترقد في الشمس على صخرة ساخنة من أجل تسخينها من خلال الإشعاع والتوصيل.

            تحرير Endothermy

            الماص هو حيوان ينظم درجة حرارة جسمه ، عادةً عن طريق إبقائه عند مستوى ثابت. لتنظيم درجة حرارة الجسم ، قد يحتاج الكائن الحي إلى منع زيادة الحرارة في البيئات القاحلة. يساعد تبخر الماء ، سواء عبر الأسطح التنفسية أو عبر الجلد في تلك الحيوانات التي تمتلك غددًا عرقية ، في تبريد درجة حرارة الجسم ضمن نطاق تحمل الكائن الحي. الحيوانات ذات الجسم المغطى بالفراء لها قدرة محدودة على التعرق ، وتعتمد عليها بشدة يلهث لزيادة تبخر الماء عبر الأسطح الرطبة للرئتين واللسان والفم. تعتمد الثدييات مثل القطط والكلاب والخنازير على اللهاث أو غيرها من الوسائل للتنظيم الحراري ولديها غدد عرقية فقط في وسادات القدم والخطم. يعمل العرق الناتج على كفوف اليدين والقدمين في الغالب على زيادة الاحتكاك وتعزيز التماسك. كما تتصدى الطيور لارتفاع درجة الحرارة رفرفة حلقي، أو الاهتزازات السريعة للجلد (الحلق). يحبس الريش الزغب الهواء الدافئ كعوازل ممتازة مثل الشعر في الثدييات الذي يعمل كعازل جيد. جلد الثدييات أكثر سمكًا من جلد الطيور وغالبًا ما يحتوي على طبقة مستمرة من الدهون العازلة تحت الأدمة. في الثدييات البحرية ، مثل الحيتان ، أو الحيوانات التي تعيش في مناطق شديدة البرودة ، مثل الدببة القطبية ، يسمى هذا دهن. تساعد المعاطف الكثيفة الموجودة في الحرارة الصحراوية أيضًا في منع اكتساب الحرارة كما في حالة الإبل.

            تتمثل إستراتيجية الطقس البارد في تقليل معدل الأيض مؤقتًا ، وتقليل فرق درجة الحرارة بين الحيوان والهواء وبالتالي تقليل فقد الحرارة إلى الحد الأدنى. علاوة على ذلك ، فإن انخفاض معدل التمثيل الغذائي أقل تكلفة من حيث الطاقة. تعيش العديد من الحيوانات في الليالي الباردة الباردة من خلال السبات ، وهو انخفاض مؤقت قصير المدى في درجة حرارة الجسم. عندما تواجه الكائنات الحية مشكلة تنظيم درجة حرارة الجسم ، فإنها لا تمتلك فقط التكيفات السلوكية والفسيولوجية والهيكلية ولكن أيضًا نظام التغذية المرتدة لتحريك هذه التكيفات لتنظيم درجة الحرارة وفقًا لذلك. الملامح الرئيسية لهذا النظام هي محفز ، مستقبلات ، مغير ، مؤثر ثم ملاحظات درجة الحرارة المعدلة حديثًا إلى التحفيز. تساعد هذه العملية الدورية في التوازن.

            Homeothermy مقارنة مع تحرير poikilothermy

            تشير درجة حرارة المنزل والحرارة المتغيرة إلى مدى استقرار درجة حرارة الجسم العميق للكائن الحي. معظم الكائنات الماصة للحرارة ماصة للحرارة ، مثل الثدييات. ومع ذلك ، فإن الحيوانات المصابة بالحرارة الاختيارية غالبًا ما تكون متحمسة للحرارة ، مما يعني أن درجة حرارتها يمكن أن تختلف بشكل كبير. معظم الأسماك عبارة عن ectotherms ، حيث أن معظم حرارتها تأتي من المياه المحيطة. ومع ذلك ، فإن جميع الأسماك تقريبًا تتأثر بالحرارة.

            من خلال الملاحظات العديدة على البشر والحيوانات الأخرى ، أظهر جون هانتر أن الاختلاف الأساسي بين ما يسمى بالحيوانات ذوات الدم الحار والحيوانات ذات الدم البارد يكمن في الثبات الملحوظ لدرجة حرارة الأول ، والتغير الملحوظ في درجة حرارة الأخير. . تتمتع جميع الطيور والثدييات تقريبًا بدرجة حرارة مرتفعة ثابتة تقريبًا ومستقلة عن الهواء المحيط (الحرارة المنزلية). تُظهر جميع الحيوانات الأخرى تقريبًا اختلافًا في درجة حرارة الجسم ، اعتمادًا على محيطها (poikilothermy). [8]

            تحرير التحكم في الدماغ

            يتم التحكم في التنظيم الحراري في كل من ectotherms و endotherms بشكل رئيسي عن طريق منطقة ما قبل الجراحة في منطقة ما تحت المهاد الأمامي. [9] هذا التحكم الاستتبابي منفصل عن الإحساس بدرجة الحرارة. [9]

            في الطيور والثدييات تحرير

            في البيئات الباردة ، تستخدم الطيور والثدييات التعديلات والاستراتيجيات التالية لتقليل فقد الحرارة:

            1. استخدام عضلات ملساء صغيرة (الشعرة المستقيمة في الثدييات) ، والتي يتم ربطها بالريش أو أعمدة الشعر ، مما يؤدي إلى تشويه سطح الجلد مما يجعل الريش / عمود الشعر يقف منتصبًا (يُسمى قشعريرة أو بثور) مما يبطئ حركة الهواء عبر الجلد و يقلل من فقدان الحرارة.
            2. زيادة حجم الجسم للحفاظ على درجة حرارة الجسم الأساسية بسهولة أكبر (تميل الحيوانات ذوات الدم الحار في المناخات الباردة إلى أن تكون أكبر من الأنواع المماثلة في المناخات الأكثر دفئًا (انظر قاعدة بيرجمان))
            3. القدرة على تخزين الطاقة على شكل دهون من أجل التمثيل الغذائي
            4. قصرت الأطراف
            5. لديك تدفق دم معاكسة في الأطراف - هذا هو المكان الذي يمر فيه الدم الشرياني الدافئ الذي ينتقل إلى الطرف بالدم الوريدي الأكثر برودة من الطرف ويتم تبادل الحرارة لتسخين الدم الوريدي وتبريد الشرايين (على سبيل المثال ، ذئب القطب الشمالي [10] أو طيور البطريق [11] ] [12])

            في البيئات الدافئة ، تستخدم الطيور والثدييات التعديلات والاستراتيجيات التالية لتعظيم فقد الحرارة:

            1. التكيفات السلوكية مثل العيش في الجحور أثناء النهار والليلة
            2. التبريد التبخيري عن طريق التعرق واللهاث
            3. تخزين مخزون الدهون في مكان واحد (مثل سنام الإبل) لتجنب تأثيرها العازل
            4. أطراف مستطيلة وغالبًا ما تكون ذات أوعية دموية لتوصيل حرارة الجسم إلى الهواء

            في البشر تحرير

            كما هو الحال في الثدييات الأخرى ، يعد التنظيم الحراري جانبًا مهمًا من جوانب التوازن البشري. تتولد معظم حرارة الجسم في الأعضاء العميقة ، وخاصة الكبد والدماغ والقلب ، وفي تقلص عضلات الهيكل العظمي. [14] تمكن البشر من التكيف مع مجموعة كبيرة ومتنوعة من المناخات ، بما في ذلك المناخ الحار الرطب والجاف الحار. تشكل درجات الحرارة المرتفعة ضغوطًا خطيرة على جسم الإنسان ، مما يعرضه لخطر الإصابة أو حتى الموت. على سبيل المثال ، أحد ردود الفعل الأكثر شيوعًا لدرجات الحرارة المرتفعة هو الإنهاك الحراري ، وهو مرض يمكن أن يحدث إذا تعرض المرء لدرجات حرارة عالية ، مما يؤدي إلى بعض الأعراض مثل الدوخة أو الإغماء أو تسارع ضربات القلب. [15] [16] بالنسبة للبشر ، فإن التكيف مع الظروف المناخية المختلفة يشمل كلا من الآليات الفسيولوجية الناتجة عن التطور والآليات السلوكية الناتجة عن التكيفات الثقافية الواعية. [17] [18] يتم التحكم الفسيولوجي في درجة حرارة الجسم الأساسية بشكل أساسي من خلال منطقة ما تحت المهاد ، والتي تفترض دور "منظم الحرارة" في الجسم. [19] يمتلك هذا العضو آليات تحكم بالإضافة إلى مستشعرات درجة الحرارة الرئيسية ، والتي ترتبط بالخلايا العصبية التي تسمى المستقبلات الحرارية. [20] تأتي المستقبلات الحرارية في فئتين فرعيتين ، الأولى التي تستجيب لدرجات الحرارة الباردة وتلك التي تستجيب لدرجات الحرارة الدافئة. تنتشر هذه الخلايا العصبية في جميع أنحاء الجسم في كل من الجهاز العصبي المحيطي والمركزي ، وهي حساسة للتغيرات في درجة الحرارة وقادرة على توفير معلومات مفيدة لمنطقة ما تحت المهاد من خلال عملية التغذية الراجعة السلبية ، وبالتالي الحفاظ على درجة حرارة أساسية ثابتة. [21] [22]

            هناك أربعة طرق لفقدان الحرارة: التبخر ، والحمل الحراري ، والتوصيل ، والإشعاع. إذا كانت درجة حرارة الجلد أعلى من درجة حرارة الهواء المحيط ، فقد يفقد الجسم الحرارة عن طريق الحمل والتوصيل. ولكن ، إذا كانت درجة حرارة الهواء المحيط أكبر من درجة حرارة الجلد ، فإن الجسم مكاسب الحرارة بالحمل والتوصيل. في مثل هذه الظروف ، فإن الوسيلة الوحيدة التي يمكن من خلالها للجسم تخليص نفسه من الحرارة هي التبخر. لذلك ، عندما تكون درجة الحرارة المحيطة أعلى من درجة حرارة الجلد ، فإن أي شيء يمنع التبخر الكافي سيؤدي إلى ارتفاع درجة حرارة الجسم الداخلية. [23] أثناء النشاط البدني المكثف (مثل الرياضة) ، يصبح التبخر هو السبيل الرئيسي لفقدان الحرارة. [24] تؤثر الرطوبة على التنظيم الحراري عن طريق الحد من تبخر العرق وبالتالي فقدان الحرارة. [25]

            يحدث التوليد الحراري في أزهار العديد من النباتات في عائلة Araceae وكذلك في مخاريط السيكاد. [26] بالإضافة إلى ذلك ، فإن زهرة اللوتس المقدسة (نوسيفيرا نيلومبو) قادرة على تنظيم نفسها ، [27] تبقى في المتوسط ​​20 درجة مئوية (36 درجة فهرنهايت) فوق درجة حرارة الهواء أثناء الإزهار. يتم إنتاج الحرارة عن طريق تكسير النشا المخزن في جذورها ، [28] مما يتطلب استهلاك الأكسجين بمعدل يقترب من معدل استهلاك الطائر الطنان. [29]

            أحد التفسيرات المحتملة لتنظيم حرارة النبات هو توفير الحماية من درجة الحرارة الباردة. على سبيل المثال ، ملفوف الظربان ليس مقاومًا للصقيع ، ومع ذلك يبدأ في النمو والزهور عندما لا يزال هناك ثلج على الأرض. [26] نظرية أخرى هي أن توليد الحرارة يساعد في جذب الملقحات ، والتي تؤكدها الملاحظات أن إنتاج الحرارة يترافق مع وصول الخنافس أو الذباب. [30]

            من المعروف أن بعض النباتات تحمي نفسها من درجات الحرارة الباردة باستخدام البروتينات المضادة للتجمد. يحدث هذا في القمح (Triticum aestivum) ، بطاطا (Solanum tuberosum) والعديد من أنواع كاسيات البذور الأخرى. [7]

            تنظم الحيوانات بخلاف البشر درجة حرارة أجسامها وتحافظ عليها من خلال التعديلات والسلوك الفسيولوجي. السحالي الصحراوية هي عبارة عن ectotherms وبالتالي فهي غير قادرة على التحكم في درجة حرارتها الأيضية ولكن يمكنها القيام بذلك عن طريق تغيير موقعها. قد يفعلون ذلك في الصباح فقط برفع رأسهم من جحره ثم كشف جسدهم بالكامل. من خلال التشمس في الشمس ، تمتص السحلية حرارة الشمس. قد تمتص الحرارة أيضًا عن طريق التوصيل من الصخور الساخنة التي خزنت الطاقة الشمسية المشعة. لخفض درجة حرارتها ، تظهر السحالي سلوكيات متنوعة. تنتج البحار الرملية ، أو ergs ، ما يصل إلى 57.7 درجة مئوية (135.9 درجة فهرنهايت) ، وسوف ترفع السحلية الرملية قدمها في الهواء لتبرد ، وتبحث عن أشياء أكثر برودة لتلامسها ، أو تجد الظل أو تعود إلى جحرها. يذهبون أيضًا إلى جحورهم لتجنب البرودة عندما تغرب الشمس أو تنخفض درجة الحرارة. يمكن للحيوانات المائية أيضًا تنظيم درجة حرارتها بشكل سلوكي عن طريق تغيير موضعها في التدرج الحراري. [31]

            تنخرط الحيوانات أيضًا في kleptothermy حيث يتشاركون أو حتى يسرقون دفء جسم بعضهم البعض. في ماصات الحرارة مثل الخفافيش [32] والطيور (مثل طائر الفأر [33] والبطريق الإمبراطور [34]) يسمح بمشاركة حرارة الجسم (خاصة بين الأحداث). هذا يسمح للأفراد بزيادة القصور الذاتي الحراري (كما هو الحال مع الحرارة العملاقة) وبالتالي تقليل فقدان الحرارة. [35] تشترك بعض ectotherms في جحور من ectotherms. حيوانات أخرى تستغل تلال النمل الأبيض. [36] [37]

            تحافظ بعض الحيوانات التي تعيش في بيئات باردة على درجة حرارة أجسامها عن طريق منع فقدان الحرارة. ينمو فرائها بشكل أكثر كثافة لزيادة كمية العزل. تكون بعض الحيوانات غير متجانسة الحرارة على المستوى الإقليمي ويمكنها السماح لأطرافها الأقل عزلًا بالبرودة إلى درجات حرارة أقل بكثير من درجة حرارتها الأساسية - ما يقرب من 0 درجة مئوية (32 درجة فهرنهايت). هذا يقلل من فقدان الحرارة من خلال أجزاء الجسم الأقل عزلًا ، مثل الساقين والقدمين (أو الحوافر) والأنف.

            ستستغل الأنواع المختلفة من ذبابة الفاكهة في صحراء سونوران أنواعًا مختلفة من الصبار بناءً على اختلافات التحمل الحراري بين الأنواع والمضيفين. على سبيل المثال ، ذبابة الفاكهة ميتليري يوجد في الصبار مثل ساجوارو وسنيتا ، يظل هذان الصبار باردين عن طريق تخزين الماء. بمرور الوقت ، تم تقليل الجينات التي تم اختيارها لتحمل أعلى للحرارة في السكان بسبب المناخ المضيف الأكثر برودة الذي يمكن للذبابة استغلاله.

            بعض الذباب مثل لوسيليا سيريكاتا وضع البيض بشكل جماعي. مجموعة اليرقات الناتجة ، اعتمادًا على حجمها ، قادرة على التنظيم الحراري والحفاظ على نفسها عند درجة الحرارة المثلى للنمو.

            تحرير السبات و السبات و السبات اليومي

            للتعامل مع الموارد الغذائية المحدودة ودرجات الحرارة المنخفضة ، تدخل بعض الثدييات في فترة السبات خلال فترات البرد. للبقاء في حالة "ركود" لفترات طويلة ، تقوم هذه الحيوانات بتكوين احتياطيات من الدهون البنية وإبطاء جميع وظائف الجسم. تحافظ أجهزة السبات الحقيقية (على سبيل المثال ، جرذ الأرض) على انخفاض درجات حرارة أجسامها طوال فترة السبات بينما تختلف درجة الحرارة الأساسية للسبات الكاذب (على سبيل المثال ، الدببة) أحيانًا قد يخرج الحيوان من عرينه لفترات وجيزة. بعض الخفافيش هي سبات حقيقي وتعتمد على توليد حراري سريع وغير مرتجف لرواسب الدهون البنية لإخراجها من السبات.

            الاستثارة مشابه للسبات ، ومع ذلك ، فإنه يحدث عادة في الفترات الحارة للسماح للحيوانات بتجنب درجات الحرارة العالية والجفاف. تدخل كل من اللافقاريات والفقاريات الأرضية والمائية في التثبيط. تشمل الأمثلة خنافس السيدة (Coccinellidae) ، [38] السلاحف الصحراوية في أمريكا الشمالية ، والتماسيح ، والسمندل ، وضفادع القصب ، [39] والضفدع الذي يحمل الماء. [40]

            يحدث السبات اليومي في ماصات الحرارة الصغيرة مثل الخفافيش والطيور الطنانة ، مما يقلل بشكل مؤقت من معدلات الأيض العالية للحفاظ على الطاقة. [41]

            تحرير درجة حرارة الإنسان الطبيعية

            سابقًا ، تم اعتبار متوسط ​​درجة حرارة الفم للبالغين الأصحاء 37.0 درجة مئوية (98.6 درجة فهرنهايت) ، في حين أن النطاقات الطبيعية تتراوح من 36.1 إلى 37.8 درجة مئوية (97.0 إلى 100.0 درجة فهرنهايت). في بولندا وروسيا ، تم قياس درجة الحرارة إبطيًا (تحت الذراع). 36.6 درجة مئوية (97.9 درجة فهرنهايت) كانت تعتبر درجة حرارة "مثالية" في هذه البلدان ، في حين أن النطاقات العادية هي 36.0 إلى 36.9 درجة مئوية (96.8 إلى 98.4 درجة فهرنهايت). [ بحاجة لمصدر ]

            تشير الدراسات الحديثة إلى أن متوسط ​​درجة الحرارة للبالغين الأصحاء هو 36.8 درجة مئوية (98.2 درجة فهرنهايت) (نفس النتيجة في ثلاث دراسات مختلفة). الاختلافات (انحراف معياري واحد) من ثلاث دراسات أخرى هي:

            • 36.4 - 37.1 درجة مئوية (97.5-98.8 درجة فهرنهايت)
            • 36.3 - 37.1 درجة مئوية (97.3-98.8 درجة فهرنهايت) للذكور ،
              36.5-37.3 درجة مئوية (97.7-99.1 درجة فهرنهايت) للإناث
            • 36.6 - 37.3 درجة مئوية (97.9-99.1 درجة فهرنهايت) [42]

            تختلف درجة الحرارة المقاسة وفقًا لوضع مقياس الحرارة ، حيث تكون درجة حرارة المستقيم 0.3-0.6 درجة مئوية (0.5-1.1 درجة فهرنهايت) أعلى من درجة حرارة الفم ، في حين أن درجة الحرارة الإبطية هي 0.3 - 0.6 درجة مئوية (0.5-1.1 درجة فهرنهايت) أقل من درجة حرارة الفم. [43] وجد أن متوسط ​​الاختلاف بين درجات حرارة الفم والإبط للأطفال الهنود الذين تتراوح أعمارهم بين 6-12 عامًا هو 0.1 درجة مئوية فقط (الانحراف المعياري 0.2 درجة مئوية) ، [44] والفرق المتوسط ​​في الأطفال المالطيين الذين تتراوح أعمارهم بين 4-14 عامًا بين الفم كانت درجة الحرارة الإبطية 0.56 درجة مئوية ، بينما كان متوسط ​​الفرق بين درجة حرارة المستقيم والإبط للأطفال أقل من 4 سنوات 0.38 درجة مئوية. [45]

            الاختلافات بسبب الإيقاعات اليومية

            في البشر ، لوحظ تباين يومي يعتمد على فترات الراحة والنشاط ، وهو أدنى مستوى في الساعة 11 مساءً. حتى الساعة 3 صباحًا وتبلغ ذروتها من الساعة 10 صباحًا حتى الساعة 6 مساءً. لدى القرود أيضًا تباين يومي واضح ومنتظم في درجة حرارة الجسم يتبع فترات الراحة والنشاط ، ولا يعتمد على معدل حدوث القرود الليلية ليلًا ونهارًا التي تصل إلى أعلى درجة حرارة في الجسم ليلاً وأدنى مستوى خلال النهار. ساذرلاند سيمبسون وج. لاحظ Galbraith أن جميع الحيوانات والطيور الليلية - التي تنعكس فترات راحتها ونشاطها بشكل طبيعي من خلال العادة وليس من التدخل الخارجي - تشهد أعلى درجة حرارة لها خلال الفترة الطبيعية للنشاط (الليل) وأقلها خلال فترة الراحة (النهار). [8] يمكن عكس درجات الحرارة اليومية هذه عن طريق عكس روتينهم اليومي. [46]

            من الناحية الجوهرية ، فإن منحنى درجة حرارة الطيور النهارية مشابه لمنحنى درجة حرارة الإنسان والحيوانات الأخرى ذات الحرارة المتجانسة ، فيما عدا أن الحد الأقصى يحدث في وقت مبكر من بعد الظهر ، بينما يحدث الحد الأدنى في وقت مبكر من الصباح. Also, the curves obtained from rabbits, guinea pigs, and dogs were quite similar to those from man. [8] These observations indicate that body temperature is partially regulated by circadian rhythms.

            Variations due to human menstrual cycles Edit

            During the follicular phase (which lasts from the first day of menstruation until the day of ovulation), the average basal body temperature in women ranges from 36.45 to 36.7 °C (97.61 to 98.06 °F). Within 24 hours of ovulation, women experience an elevation of 0.15–0.45 °C (0.27–0.81 °F) due to the increased metabolic rate caused by sharply elevated levels of progesterone. The basal body temperature ranges between 36.7–37.3 °C (98.1–99.1 °F) throughout the luteal phase, and drops down to pre-ovulatory levels within a few days of menstruation. [47] Women can chart this phenomenon to determine whether and when they are ovulating, so as to aid conception or contraception.

            Variations due to fever Edit

            Fever is a regulated elevation of the set point of core temperature in the hypothalamus, caused by circulating pyrogens produced by the immune system. To the subject, a rise in core temperature due to fever may result in feeling cold in an environment where people without fever do not.

            Variations due to biofeedback Edit

            Some monks are known to practice Tummo, biofeedback meditation techniques, that allow them to raise their body temperatures substantially. [48]

            It has been theorized that low body temperature may increase lifespan. In 2006, it was reported that transgenic mice with a body temperature 0.3–0.5 °C (0.5–0.9 °F) lower than normal mice lived longer than normal mice. [49] This mechanism is due to overexpressing the uncoupling protein 2 in hypocretin neurons (Hcrt-UCP2), which elevated hypothalamic temperature, thus forcing the hypothalamus to lower body temperature. Lifespan was increased by 12% and 20% for males and females, respectively. The mice were fed بالشهرة الإعلانية. [50] [51] The effects of such a genetic change in body temperature on longevity is more difficult to study in humans in 2011, the UCP2 genetic alleles in humans were associated with obesity. [52]

            There are limits both of heat and cold that an endothermic animal can bear and other far wider limits that an ectothermic animal may endure and yet live. The effect of too extreme a cold is to decrease metabolism, and hence to lessen the production of heat. Both catabolic and anabolic pathways share in this metabolic depression, and, though less energy is used up, still less energy is generated. The effects of this diminished metabolism become telling on the central nervous system first, especially the brain and those parts concerning consciousness [53] both heart rate and respiration rate decrease judgment becomes impaired as drowsiness supervenes, becoming steadily deeper until the individual loses consciousness without medical intervention, death by hypothermia quickly follows. Occasionally, however, convulsions may set in towards the end, and death is caused by asphyxia. [54] [53]

            In experiments on cats performed by Sutherland Simpson and Percy T. Herring, the animals were unable to survive when rectal temperature fell below 16 °C (61 °F). [53] At this low temperature, respiration became increasingly feeble heart-impulse usually continued after respiration had ceased, the beats becoming very irregular, appearing to cease, then beginning again. Death appeared to be mainly due to asphyxia, and the only certain sign that it had taken place was the loss of knee-jerks. [54]

            However, too high a temperature speeds up the metabolism of different tissues to such a rate that their metabolic capital is soon exhausted. Blood that is too warm produces dyspnea by exhausting the metabolic capital of the respiratory centre [ بحاجة لمصدر ] heart rate is increased the beats then become arrhythmic and eventually cease. The central nervous system is also profoundly affected by hyperthermia and delirium, and convulsions may set in. Consciousness may also be lost, propelling the person into a comatose condition. These changes can sometimes also be observed in patients suffering from an acute fever. [ بحاجة لمصدر ] Mammalian muscle becomes rigid with heat rigor at about 50 °C, with the sudden rigidity of the whole body rendering life impossible. [54]

            H.M. Vernon performed work on the death temperature and paralysis temperature (temperature of heat rigor) of various animals. He found that species of the same class showed very similar temperature values, those from the Amphibia examined being 38.5 °C, fish 39 °C, reptiles 45 °C, and various molluscs 46 °C. [ بحاجة لمصدر ] Also, in the case of pelagic animals, he showed a relation between death temperature and the quantity of solid constituents of the body. In higher animals, however, his experiments tend to show that there is greater variation in both the chemical and physical characteristics of the protoplasm and, hence, greater variation in the extreme temperature compatible with life. [54]

            Arthropoda Edit

            The maximum temperatures tolerated by certain thermophilic arthropods exceeds the lethal temperatures for most vertebrates. [55]

            The most heat-resistant insects are three genera of desert ants recorded from three different parts of the world. The ants have developed a lifestyle of scavenging for short durations during the hottest hours of the day, in excess of 50 °C (122 °F), for the carcasses of insects and other forms of life which have succumbed to heat stress. [56]

            In April 2014, the South Californian mite Paratarsotomus macropalpis has been recorded as the world's fastest land animal relative to body length, at a speed of 322 body lengths per second. Besides the unusually great speed of the mites, the researchers were surprised to find the mites running at such speeds on concrete at temperatures up to 60 °C (140 °F), which is significant because this temperature is well above the lethal limit for the majority of animal species. In addition, the mites are able to stop and change direction very quickly. [55]

            Spiders like Nephila pilipes exhibits active thermal regulation behavior. [57] During high temperature sunny days, it aligns its body with the direction of sunlight to reduce the body area under direct sunlight. [57]


            التحميل الان!

            لقد سهلنا عليك العثور على كتب إلكترونية بتنسيق PDF دون أي حفر. And by having access to our ebooks online or by storing it on your computer, you have convenient answers with An Introduction To Feedback Control In Systems Biology . To get started finding An Introduction To Feedback Control In Systems Biology , you are right to find our website which has a comprehensive collection of manuals listed.
            مكتبتنا هي الأكبر من بين هذه المكتبات التي تحتوي على مئات الآلاف من المنتجات المختلفة الممثلة.

            Finally I get this ebook, thanks for all these An Introduction To Feedback Control In Systems Biology I can get now!

            لم أكن أعتقد أن هذا سيعمل ، أظهر لي أفضل أصدقائي هذا الموقع ، وهو يعمل! أحصل على الكتاب الإلكتروني المطلوب

            wtf هذا الكتاب الاليكترونى الرائع مجانا ؟!

            أصدقائي غاضبون جدًا لدرجة أنهم لا يعرفون كيف أمتلك كل الكتب الإلكترونية عالية الجودة التي لا يعرفون عنها!

            من السهل جدًا الحصول على كتب إلكترونية عالية الجودة)

            الكثير من المواقع المزيفة. هذا هو أول واحد نجح! تشكرات

            wtffff أنا لا أفهم هذا!

            ما عليك سوى اختيار النقر ثم زر التنزيل ، وإكمال العرض لبدء تنزيل الكتاب الإلكتروني. إذا كان هناك استبيان يستغرق 5 دقائق فقط ، فجرب أي استطلاع يناسبك.


            نتائج

            We first defined all reachable states of a Boolean network with control applied at the beginning and then removed the control input from the system. This exactly mimics the situation of modifying one node or a group of nodes in the network initially and examining the response. We then extended the reachability to controllability.

            Determining reachability using graphical approach

            For a n-node Boolean network, an integrated state represents the status of ن variables in the network. All together there are 2 ن integrated states, representing each possible status of the ن العقد. An integrated state is denoted as (e_<2^>^) , ي=1,2, ⋯ ,2 ن , in which (e_<2^>^) means the ي ذ column of 2 ن ×2 ن identity matrix. A graphical representation, time transition diagram, was proposed to illustrate the transition among the integrated states. كل العقدة of the time transition diagram corresponds to one integrated state (e_<2^>^) of a dynamic network. A directed edge from (e_<2^>^) to (e_<2^>^) , ي,ك=1,2, ⋯ ,2 ن , indicates temporal transitions from an integrated state (e_<2^>^) to an integrated state (e_<2^>^). The directed edge also represents that the ي ذ column in the transition matrix is (e_<2^>^). The transition matrix of a Boolean network is calculated using semi-tensor product, and each column of the transition matrix is a vector (e_<2^>^). From the left to the right, each column of the transition matrix represents the transition from (e_<2^>^) , ي increasing from 1 to 2 ن , to its next integrated state represented by a column vector (e_<2^>^). Specifically, the left most column of the transition matrix represents the transition from (e_<2^>^<1>) to its next integrated state, and the right most column in the matrix represents the transition from (e_<2^>^<2^>) to its next integrated state. Therefore, there are a total of 2 ن outgoing arrows in the time transition diagram and a node may have multiple incoming arrows but has only one outgoing arrow.

            Reachability of a node in the time transition diagram means the corresponding integrated state can be reached from any initial integrated state in finite time. If each node in the time transition diagram is reachable, the Boolean network is reachable.

            Finding 1

            A Boolean network with ن nodes (ن>1) is reachable if and only if the signal flow goes through each node in the time transition diagram by one direction, indicating that each node has one outgoing arrow and one incoming arrow.

            There are some specific properties for the transition matrix of a reachable Boolean network: 1) There is only one 1 in each column and each row, suggesting an integrate state can only be reached by one other integrated state 2) Every diagonal elements is zero. It means that the ي ذ column is not (e_<2^>^). This property excludes self transition of one integrated state. 3) If the ي ذ column is (e_<2^>^) , then the ك ذ column is not (e_<2^>^) , ن≥2, which excludes transition between two integrated states. However, this property is not true for a 1-node reachable Boolean network. The transition matrix of 1-node reachable boolean network satisfies that the 1 شارع column is (^<2>>) while the 2 اختصار الثاني column is (^<1>>) .

            Here, an example of a 3-node Boolean network is presented in Fig. 1 to show how the reachability is determined and all 8 integrated states representing possible status of the 3 nodes in the Boolean network are listed in Table 2. Based on these integrated states listed in Table 2 and time transition diagram in Fig. 1, whatever changes we make to the nodes through knock out of a node (value 0) nor dosage injection to a node (value 1), the network can not reach the integrated state (^<1>>) (node 1 is 0, node 2 is 1, and node 3 is 1), (^<2>>) (node 1 is 1, node 2 is 1, and node 3 is 0), (^<6>>) (node 1 is 0, node 2 is 1, and node 3 is 0). If we force the initial status of the system to be these three states, the network will deviate from these states and never come back. This result can provide a guideline for experiment design to examine down stream effect for a giving pathway with known Boolean network. For the network shown in Fig. 1, when (^<1>>) , or (^<2>>) , or (^<6>>) is a desired state we would like the network to go, a more complicated control strategy should be introduced in stead of just modify status of one node of a group of nodes.

            Determination of the reachability of a three-node Boolean network with given Boolean functions. Based on the logical operations (أ) for this network, the corresponding time transition matrix (ب) and the time transition diagram (ج) can be obtained by semi-tensor product. A signal flow among five integrated states (^<3>> o ^<5>> o ^<7>> o ^<8>> o ^<4>> o ^<3>>) is formed as a circle. According to Finding 1, it means that all these five integrated states are reachable, which are highlighted in أحمر, while the other three states (^<1>>) , (^<2>>) and (^<6>>) are not reachable, which are highlighted in أزرق

            Reachable 2-node Boolean network with logical operations. We examined all 2-node Boolean networks with combinations of 16 logical operations as shown in Table 1. We found that there were only six simplest forms of reachable 2-node Boolean networks. These six Boolean networks were shown in Fig. 2 with their corresponding time transition diagrams and transition matrices.

            The six simplest 2-node reachable Boolean networks with their logic operations. The left column shows simplest reachable Boolean functions of two variables, the middle column represents the state transition matrix, and the right column illustrates the time transition diagram among four integrated states of two variables. The four integrated states of all six Boolean networks are all reachable

            Interestingly, these six simplest networks show highly coupled property, which can be divided into three groups. In each group, if state x 1 is swapped with x 2 in one of the coupled networks, it exactly becomes the other network. Therefore, for any given 2-node Boolean network dynamics with logical operations, it will be straightforward to know that it is reachable or not when it reduces to its simplest form. In addition, this provided a baseline to check reachability and controllability of a Boolean network with more nodes.

            Feedback control design for N-node lower-triangle Boolean networks Starting from the known 6 forms of 2-node reachable Boolean networks, their extensions to N-node Boolean networks can be derived based on the property of transition matrix. Further, for the extended N-node Boolean network with control input added to the nth node directly, the feedback control input can be designed to implement the reachability of the N-node Boolean network.

            Finding 2

            For a given N-node lower-triangle Boolean network dynamic with control input located at the nth node, if the first N-1 Boolean network dynamic is a reachable (N-1)-node Boolean dynamics, a feedback control can be designed, which is extracted from the ن ذ logical function of extended N-node reachable Boolean dynamics from the (N-1)-node reachable Boolean dynamics.

            Given one of the 6 reachable 2-node boolean networks in Fig. 2, we can extend the network with extra nodes once the added boolean functions guarantee the time transition diagram satisfy the condition in our 1st finding. For an extended N-node reachable Boolean network, if we divide its (2 ن ×2 ن transition matrix إل ن into sub-blocks, and define 0-block as a square matrix with all zero elements, and 1-block as square matrix with non-zero element, the structure of the transition matrix إل ن in terms of the sub-blocks will mimic the transition matrix for boolean networks with less nodes.

            Specifically, if 1-block in transition matrix of 2-node network appears at row أنا and column ي, then for a 3-node network extended from 2-node network, the two 1-blocks only appear at row 2أنا−1 and column 2ي−1, row 2أنا and column 2ي or at row 2أنا−1 and column 2ي, row 2أنا and column 2ي−1 respectively. An example of how to design the feedback control input of the 3-node Boolean network is shown below, which extends from 2-node reachable Boolean network. And the relationship between transition matrices was shown in Fig. 3. Further, the Boolean function for the 3rd node can be treated as control input ش as shown below,

            The pipeline of extended 3-node reachable Boolean network from 2-node reachable Boolean network. If transition matrix إل 3(2 3 ×2 3 ) of 3-node Boolean network system, is divided into 4×4 blocks, then the new transition matrix represented by the 4×4 matrix is exactly the same as transition matrix إل 2 of fundamental 2-node Boolean network dynamic. أ The transition matrix of a 2-node reachable network (ب) Time transition diagram of 2-node network (ج) Each 1-block is extended to two 1-blocks (د) The transition matrix of extended 3-node extended reachable network (ه) Corresponding time transition diagram of extended 3-node extended network

            where u is the control input of the lower-triangle dynamic, which will be designed later.

            For the 2-node reachable Boolean network represented by

            we illustrate the inter relationship between the transition matrices and time transition diagram. Based on one possible transition matrix that guarantees the reachability of each integrated state, the boolean operation matrix M can be obtained and the corresponding boolean function for the 3rd node is determined. With the possible transition matrix shown in Fig. 3, the corresponding Boolean function is listed as

            Then, the feedback control input u is designed as

            Analysis of reachability for P53 pathway

            The p53 pathway responds to intrinc and extrinsic stress signals that can disrupt the fidelity of DNA replication, genome stability, cell cycle progression, and cell division. The pathway contains complicated feedback regulatory mechanisms and many experimental results have been accumulated to illustrate the regulations. In the major switch of p53 pathways as shown in Fig. 4, there are four state nodes are denoted as x 1, x 2, x 3 و x 4, which present as ‘ATM’, ‘p53’, ‘Wip1’, ‘Mdm2’, respectively [16]. The relationship between integrated states and its corresponding Boolean values of four genes is shown in Table 3 below.

            The major switch of p53 pathway. The major interactions for p53 pathway, were presented among four nodes: ‘ATM’, ‘p53’, ‘Wip1’, ‘Mdm2’ respectively. The red line means the inhibition impact while the black linestands for the promotion impact

            The Boolean network representation of 4 genes is

            The corresponding time transition diagram is shown in Fig. 5. From the time transition diagram, there exists a cycle including (^<8>, e_<16>^<4>, e_<16>^<2>, e_<16>^<10>, e_<16>^<13>, e_<16>^<15>>) , suggesting a stable pulse generated by P53 pathway switches. Based on Table 3, each integrated state corresponds the specific values of four states. In Fig. 5, the high expression level of a gene presents Boolean value ‘1’ while low expression level means Boolean value ‘0’.

            The time transition diagram of sixteen integrated states of 4 nodes in p53 pathway. ال خطوط الصلبة present the time path. As time goes on, any initial integrated state will reach a signal flow including six integrated states (e_<16>^<8> o e_<16>^<4> o e_<16>^<2> o e_<16>^<10> o e_<16>^<13> o e_<16>^<15> o e_<16>^<8>) . This phenomena induces that the states change periodically after a period of time

            Additionally, this stable pulse can be reached by different initial integrated states. One of the time course, which includes the main loop, is presented in Fig. 6 based on our simulation. The network exhibits the one-phase or two-phase dynamic, which depends on the initial states. If the initial is one of (e_<16>^<8>, e_<16>^<4>, e_<16>^<2>, e_<16>^<10>, e_<16>^<13>, e_<16>^<15>) , there exists only one-phase pulse, i.e. steady state pulse, which is a periodical pulse. If the initial states are others integrated states, there exists the two-phase pulse (transient pulse and steady state pulse), where the first phase is depends on the time distance between any state belongs to the periodical circle and the initial states and it ends at reaching any one state in the (e_<16>^<8> o e_<16>^<4> o e_<16>^<2> o e_<16>^<10> o e_<16>^<13> o e_<16>^<15> o e_<16>^<8>) circle. The second phase is characterized by the periodical circle.

            The pulses of p53 pathway. Expression levels of four genes in the major switch of P53 pathway lead to pulse diagram. The high expression level of a gene presents Boolean value ‘1’ while low expression level means Boolean value ‘0’. Expression levels of each node also lead to a specific integrated state in the time transition diagram. The four different pulse lines, which are ATM (black solid line), p53 (blue solid line), Wip1 (green solid line), Mdm2 (red solid line), show cyclic changes after 10 sec

            To verify that our predictions on P53 pathway progression, we examined the experimental results published on P53 pathways. The published results confirmed that 1) P53 pathway has a stable pattern pulses generation [17], and 2) there exists two-phase transition in P53 pathways [18].


            ملخص

            ملخص

            A survey of how engineering techniques from control and systems theory can be used to help biologists understand the behavior of cellular systems.

            Issues of regulation and control are central to the study of biological and biochemical systems. Thus it is not surprising that the tools of feedback control theory—engineering techniques developed to design and analyze self-regulating systems—have proven useful in the study of these biological mechanisms. Such interdisciplinary work requires knowledge of the results, tools and techniques of another discipline, as well as an understanding of the culture of an unfamiliar research community. This volume attempts to bridge the gap between disciplines by presenting applications of systems and control theory to cell biology that range from surveys of established material to descriptions of new developments in the field. The first chapter offers a primer on concepts from dynamical systems and control theory, which allows the life scientist with no background in control theory to understand the concepts presented in the rest of the book. Following the introduction of ordinary differential equation-based modeling in the first chapter, the second and third chapters discuss alternative modeling frameworks. The remaining chapters sample a variety of applications, considering such topics as quantitative measures of dynamic behavior, modularity, stoichiometry, robust control techniques, and network identification.

            المساهمون David Angeli, Declan G. Bates, Eric Bullinger, Peter S. Chang, Domitilla Del Vecchio, Francis J. Doyle III, Hana El-Samad, Dirk Fey, Rolf Findeisen, Simone Frey, Jorge Gonçalves, Pablo A. Iglesias, Brian P. Ingalls, Elling W. Jacobsen, Mustafa Khammash, Jongrae Kim, Eric Klavins, Eric C. Kwei, Thomas Millat, Jason E. Shoemaker, Eduardo D. Sontag, Stephanie R. Taylor, David Thorsley, Camilla Trané, Sean Warnick, Olaf Wolkenhauer

            Hardcover

            غلاف عادي

            يشارك

            Editors

            Pablo A. Iglesias

            Brian P. Ingalls

            المراجعات

            [A]n important contribution to systems biology. This volume will be very useful to researchers in bioinformatics, mathematics, as well as biology as it addresses a highly interdisciplinary area.

            المراجعة الفصلية للبيولوجيا

            المصادقات

            Historically, control theory has its roots in the analysis and understanding of physical and technological systems. However, in recent times it has revealed its wider potential as a tool for describing the complex dynamical behavior of living things. This valuable book is therefore timely, since it places control theory where it belongs—at the heart of our search for the principles by which living systems operate.

            Science Foundation Ireland Research Professor of Systems Biology, Hamilton Institute, National University of Ireland

            A landmark in bringing rigor and relevance to theory for systems biology.

            Professor of Control and Dynamical Systems and Electrical Engineering, Caltech


            About the Contributors

            Editors

            Nicholas M. Holden is Professor of Biosystems Engineering and Head of Teaching and Learning in the School of Biosystems and Food Engineering at University College Dublin, where he has worked for the last 25 years. His research is focused on the environmental impact and sustainability of agriculture, and food systems. He teaches life cycle assessment, precision agriculture, and green technology project modules and is the Programme Director of the BAgrSc Agricultural Systems Technology programme. He has been an ASABE member for over 20 years.

            Mary Leigh Wolfe is Professor in the Department of Biological Systems Engineering (BSE) at Virginia Tech. After serving on the faculty at Texas A&M University for over six years, she moved to Virginia Tech in 1992. Recently, she served as head of the BSE department for over eight years. Her research and teaching has focused on hydrologic modeling, nonpoint source (NPS) pollution control strategies, and decision support tools for NPS pollution control and watershed management. She has also conducted research related to engineering education. She is a Fellow, past president, and life member of ASABE.

            Jactone A. Ogejo is an Associate Professor in the Department of Biological Systems Engineering (BSE) at Virginia Tech. His research and extension programs focus on improving the management and use of bioresidues from production agriculture and food processing. His work encompasses recovering value-added products from bioresidues, agricultural air quality, and, more importantly, advancing knowledge to increase the acceptance and adoption of technology for manure management on animal production farms. He has been an ASABE member since 1992.

            Enda J. Cummins is a Professor and Head of Research, Innovation and Impact in the School of Biosystems and Food Engineering at University College Dublin. His main research area is food safety, risk assessment, and predictive modelling, with a particular focus on implications for human health and environmental contamination. He teaches quantitative risk assessment, food physics, and research and teaching methods. He is Programme Director for the Masters of Engineering Science in Food Engineering at UCD. He has been an ASABE member since 2002.


            شاهد الفيديو: الدرس الأول - مقدمة عن أنظمة التحكم Control Systems (كانون الثاني 2022).