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活生物体找到了关键的平衡点

导读 科学家Sara Walker,Bradley Karas,Siyu Zhou,Bryan Daniels,Harrison Smith,Hyunju Kim用67张纸,每个研究生物网络中的一个。生

科学家Sara Walker,Bradley Karas,Siyu Zhou,Bryan Daniels,Harrison Smith,Hyunju Kim用67张纸,每个研究生物网络中的一个。

生物学家对生命的运作方式有很多了解,但他们仍然在弄清楚为什么生命存在,为什么它需要各种形状和大小,以及生命如何能够惊人地适应填充地球上的每个角落和裂缝的重大问题。

亚利桑那州立大学的一个跨学科研究小组发现,这些问题的答案可能在于生命找到中间地带的能力,在稳健性和适应性之间取得平衡。他们的研究结果最近发表在Physical Review Letters上。

稳定的重要性

该研究小组由生物社会复杂系统中心的Bryan Daniels领导,由地球与太空探索学院的教授Sara Walker指导,对数据进行了筛选,以更好地了解67个生物网络之间的根连接,这些生物网络描述了这些组成部分的组成部分。系统彼此交互。生物网络是一组独立的组件(如蛋白质和基因),彼此相互作用以执行重要任务,如传输信号或决定细胞的命运。他们测量了许多数学特征,模拟网络的行为并寻找模式,以提供线索,使他们如此特别。

为了进行他们的研究,他们检查了Cell Collective数据库中的数据。这种丰富的资源代表了生命中的生物过程 - 包含了从人类到动物,植物,细菌和病毒的各种生物过程。这些网络中的组件数量从五个节点到321个节点,包含6500种不同的生物相互作用。

这些节点包括许多生命的关键构建模块 - 基因和蛋白质,作为控制细胞分裂,生长和死亡以及沟通的主开关。

利用丰富的分子数据,科学家们现在可以研究构建模块之间的相互作用,最终目标是了解生命如何产生的关键。

“我们想知道生物网络与随机网络相比是否特殊,如果是,如何,”丹尼尔斯说。

他们专注于试图找到一个阈值点,整个系统可以响应一个小的变化而改变。这种变化可能会严重破坏生活的平衡,从而创造出一种决定生物体是否会死亡或茁壮成长的命运。

“在一个稳定的系统中,生物体将永远恢复到原始状态,”丹尼尔斯解释道。“在一个不稳定的系统中,小变化的影响将会增加,并导致整个系统的行为不同。”

通过对67个网络的严格测试,该团队发现所有网络共享一个特殊属性:它们存在于两个极端之间,既不太稳定也不稳定。

因此,研究小组发现灵敏度是衡量稳定性的一个特殊点,生物学家称之为“临界性”,这表明网络可能在进化上适应稳定性和不稳定性之间的最佳权衡。

生活在平衡中

以前的研究表明,从神经元到蚁群的少数生物系统处于这个关键性的中间地带,这项新研究扩展了该州的生命系统清单。

对于天体生物学家来说,这可能是特别感兴趣的,就像在其他星球上寻找生命的共同作者沃克一样。了解生命如何采取各种形式,以及它为什么这样做,可能有助于识别其他星球上的生命,并确定它与地球上的生命有何不同。它还可以帮助我们搜索实验室中的生命起源。

“我们仍然不了解生命是什么,”沃克说,“并确定什么样的定量属性,如关键性,最能将生命与非生命区分开来,是在基础层面建立理解的重要一步,以便我们可以认识到其他世界或我们在地球上的实验中的生命,即使它看起来与我们截然不同。“

这些研究结果还推动了定量生物学领域的研究,它表明,从生命的基本构建模块中,科学家们可以确定一种在大量生物学中常见的关键敏感性。它承诺通过允许科学家使用生命的构建块来更准确地构建与生命系统相似的生化网络,从而推进合成生物学。

“每个生物系统都有其独特的特征,从其组成部分和大小到功能及其与周围环境的相互作用,”共同作者,地球与太空探索学院和超越中心的Hyunju Kim解释说。“在这项研究中,我们第一次能够将生物系统的理论假设与保持中等稳定性平衡的普遍趋势和具有基于实际实验数据的各种特征的67个生物模型联系起来。”

除Daniels,Walker和Kim外,该研究的跨学科研究团队还包括Beyond Center的Douglas Moore,物理系的Siyu Zhou,地球与太空探索学院的Bradley Karas和Harrison Smith,和华盛顿州西雅图系统生物学研究所的Stuart Kauffman。

这项研究来自Walker和Kim领导的关于理解生命的复杂系统方法的课程,该课程在地球与太空探索学院提供。共同作者Karas,Zhou和Smith最初是项目开始时的班级学生。

“在我们的课堂项目中,提供了用于研究一般动力系统的分析工具和代码,我们为学生提供了选择他们感兴趣的任何动力系统的选项,”Kim说。“要求学生修改分析和编码,以研究每个选定系统的各种功能。结果,我们最终处理了许多不同的生物网络,研究了这些系统的更多不同方面,并开发了更多的代码和分析工具,甚至课程结束后。“

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