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圣路易斯華盛頓大學的新研究表明細菌可以從過去學習來預測未來

導讀 圣路易斯華盛頓大學的新研究表明,細菌可以從過去學習來預測未來。使用計算機模擬和一個簡單的理論模型,Mikhail Tikhonov和合著者在 eLi

圣路易斯華盛頓大學的新研究表明,細菌可以從過去學習來預測未來。

使用計算機模擬和一個簡單的理論模型,Mikhail Tikhonov和合著者在 eLife 上發(fā)表了一篇論文,該論文展示了細菌如何通過學習其統(tǒng)計規(guī)律(例如,哪些營養(yǎng)素往往相關)來適應波動的環(huán)境,并且速度更快比進化試錯通常會允許。

“進化的‘學習’是司空見慣的。例如,許多生物已經進化出一個生物鐘來遵循 24 小時晝夜循環(huán),”藝術與科學物理學助理教授 Tikhonov 說。“但是進化要經歷好幾代人。我們表明,原則上,細菌可以做我們所做的:從最近的經驗中學習相關性,并相應地調整它們未來的行為,即使在它們的有生之年也是如此。

“細菌沒有大腦,但我們發(fā)現這種信息處理可以通過一個不僅簡單而且類似于已知細菌具有的電路的電路來實現,”他說。

但是,必須存在三種使能成分。研究人員規(guī)定,這種學習只能發(fā)生:如果細菌的調節(jié)劑比看起來需要的多;如果監(jiān)管機構本身是自我激活的;以及細菌是否在真實世界的“非線性”條件下運行,而這些條件在模型中經常被近似。

通過以物理學家的視角研究生物學,Tikhonov 希望能夠更多地闡明傳統(tǒng)生物學理論限制研究人員提出的問題的方式。

最近的這篇論文為某些細菌可能使用看似多余的調節(jié)劑或方法來調節(jié)其不同途徑的原因提供了新的假設。

“我們在許多實驗室實驗中看到的‘浪費’冗余和不必要的調節(jié)器可能令人費解,”Tikhonov 說。“但科學家通常在簡化的環(huán)境或靜態(tài)環(huán)境中研究生物。我們描述的好處只會在更現實的、波動的條件下表現出來。

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