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World File Search System生物进化
意识作为全球神经元网络的融合......
进化的记忆机制 我们假定神经回路是感知环境刺激并做出适当反应的生物实体。神经感知是从细菌群落开创的信号传导过程进化而来的，细菌群落使用调节分子（生物调节剂，后来称为神经递质 (NT)）来控制菌落向刺激源或远离刺激源的运动（向性）。生物进化继续进行，最早的神经生物是线虫（秀丽隐杆线虫），所有其他神经生物都是从线虫进化而来的。进化的神经元及其直接环境（见下文的三部分和 nECM/PNN）使用相同的细菌信号分子（即生物胺、氨基酸以及新肽，表 2）来激发对环境的有利或不利反应（即“感觉”）。此外，神经元还开发了一种将“感觉”编码和回忆为记忆的过程，这种回忆可以称为“情绪”。
在复杂的反应系统中建模和未建模出现，规则组成和网络相互作用方面的挑战
摘要：人造和自然的复杂系统模型，有助于在功能，安全，经济，环境等方面做出关键决策。在该立场论文中，我们探讨了建模此类系统的几种先天特性的困难，包括：（i）新实体的频繁出现（例如组效应和时间模式）以及系统对这种出现的反应； （ii）系统的反应性行为的本质是独立规则的丰富组成； （iii）系统参与的大量内部和外部互动。对于这些挑战中的每一个，我们都提出了对建模的一些影响 - 可以帮助解决它的方法以及模型语言和工具中的潜在支持。我们介绍了未建模的概念 - 从模型执行中排除的模型实体和行为，并讨论未建模如何增强模型质量，支持增量增强并促进评估。本报告源于我们在建模语言和方法方面的研发以及我们目前在生物进化方面的研究。我们认为，对这些原则的分析和实践在模型开发和评估中具有一般适用性。
解读从尼安德特人到现代人的鼻部进化
简介：我们已经灭绝的亲戚尼安德特人表现出与智人不同的鼻部形态。目的：本研究通过对颅鼻测量值的比较分析来探讨这些差异。材料和方法：关于尼安德特人鼻部特征的数据来自现有的古人类学文献，重点关注 16 块类人猿化石。回顾性审查了 38 个现代人类 CT 扫描的平行样本，测量重点是鼻部区域。结果：与现代人类相比，尼安德特人的鼻腔明显更大，鼻底-鼻根和鼻底-鼻甲距离增加，犬齿间尺寸更宽，鼻宽和鼻高更大。后鼻孔宽度和鼻指数没有显著差异。结论：这些发现表明尼安德特人鼻部形态具有功能性适应，可能有助于在寒冷环境中进行体温调节。需要进一步研究才能充分了解这些适应性的进化意义。关键词：化石；类人猿；鼻腔；比较解剖学；呼吸系统；生物进化；寒冷适应；体温调节；尼安德特人；智人
12。在视频游戏中实现进化
在州和国家K-12级的进化生物学指导充满了挑战。我们需要新的方法来教授和吸引学生，老师和公众进化教育。因此，我们正在开发具有生物进化模型的视频游戏。我们的前提是，在视频游戏中添加生物学演变使游戏玩家更好，并促进玩家对难以教学的复杂概念的理解。传统的视频游戏通常是脚本的，具有定义和可预测特征的敌人的“波浪”。玩家在此类游戏中的成功是基于学习可预测的死记硬背脚本，以提高到后续的水平。通过整合进化生物学的原则，我们认为可以使视频游戏更具吸引力。在视频游戏中未正确实现进化的原因之一是，人们认为进化是一个固有的缓慢而渐进的过程 - 减慢为视频游戏增加了很多价值。在本文中，我们描述了两个简单的视频游戏，其中几代敌人通过自然选择进行适应。敌人具有最好的特征，可以最好地抵消玩家的策略以繁殖的生存，并在下一代中突出其后代特征（类似于游戏水平或波浪）。在这两种情况下，我们都表现出敌人人群的显着表型演变，而随时间尺度可以进行游戏。
地球物理科学
*可以通过考试授予信用。**只有环境科学和地球物理科学专业的专业才能使用这种配对来满足生物科学中的通识教育要求。地球物理科学专业的专业可以参加这些课程，而没有生物科学先决条件（BIOS 20153-20151），除非他们攻读生物科学双重专业。他们有望显示出BIOS 20151涵盖的生物学现象的数学模型的能力。†这些选修课中只有一个可以是现场课程（GEO 29001，GEOS 29002，GEOS 29005），其中只有一个选修课可以是Geos 29700在地球物理学中的阅读和研究。§Phys13100-13200-13300或Phys 14100-14200-14300是首选课程。Phys 12100-12200-12300可以逐案允许，但可能无法提供足够的准备以允许参加更高级别的物理课程。此外，Phys 12100还有一年化学的先决条件。对部门辅导员的特别请愿书是Phys 12100-12200-12300批准的。％生物进化增长有几个交叉上升。地球物理科学专业必须在GEOS 27300上市中注册它。^ Phys 12300可以用Phys 12400取代，这是海洋生物实验室春季计划的一部分。有关更多信息，请参见https://college.uchicago.edu/academics/spring-quarter-mbl（https://college.uchicago.uchicago.edu/academics/spring-quarting-quarter-mbl/）。
当主机遇到细胞壁时，反之亦然
肽聚糖（PGN）和相关的表面结构（例如次级聚合物和胶囊）在细菌生理学中具有核心作用。外骨骨骼PGN异聚物是细胞形状的主要决定因素，可使细菌承受细胞质颤音压力。因此，需要高度调节其在细胞生长和分裂过程中的组装，膨胀和重塑，以避免损害细胞存活。同样，组装的调节会影响细菌细胞的形状；不同的形状可以增强不同生态壁ches（例如宿主）中的拟合度。由于细菌细胞壁成分，尤其是PGN，暴露于环境和细菌所特有的环境中，因此在真核生物进化过程中，这些成分已依靠细菌来检测细菌。此外，细胞壁在宿主和微生物之间对话框中的重要信号分子和许多宿主反应的目标中成为重要的信号分子。数百万年的协同进化已导致PGN片段在塑造宿主生理学和建立持久的微生物和宿主之间的持久性共生方面发挥了关键作用。因此，此对话的扰动可能导致诸如慢性炎症疾病之类的病理。同样，病原体制定了复杂的策略来操纵系统以增强其生存和生长。
多种果蝇幼虫造血器官表现出效应胱天蛋白酶活性和DNA损伤反应
1882 年，埃利·梅契尼科夫 (Élie Metchnikoff) 在海星幼虫中发现了巨噬细胞，这种细胞通过吞噬外来物质来破坏外来物质。他将这一过程描述为吞噬作用 (Underhill 等人，2016)。后续研究表明，巨噬细胞在整个后生动物中都得到了保留，在调节发育、组织修复、体内平衡和先天免疫方面表现出额外的功能 (Lazarov 等人，2023；Park 等人，2022)。在三胚层动物中，吞噬细胞由于开放的循环系统而穿过体腔并清除细胞碎片或病原体 (Maheshwari，2022；Banerjee 等人，2019)。在哺乳动物中，常驻组织巨噬细胞在早期胚胎阶段从卵黄囊和红细胞-髓系前体细胞发育而来，并在整个生命过程中具有自我更新能力。单核细胞衍生的巨噬细胞也与快速补充的组织有关，例如肠道（Lazarov 等人，2023；Lee & Ginhoux，2022；Park 等人，2022）。在从单细胞生物进化到高度复杂的脊椎动物的过程中，巨噬细胞的作用和吞噬过程在很大程度上保持了下来（Yutin 等人，2009）。然而，吞噬巨噬细胞分化的潜在机制仍不清楚。
研究面向内容表征的突变和遗传变异以了解生物进化的紧迫性 Mahda Rizqina Maftuha 1 , Najira
学生在学习变异材料时存在误解和困难，导致学生的理解力和学习成果下降。教师在促进学生学习方面发挥着非常重要的作用。教师应该能够设计和使用适当的模型、方法和媒体，以便有效地进行学习，例如抽象材料或不能直接观察的材料的性质，包括突变和进化的概念。本研究的目的是将学习突变和遗传变异中的重要概念以复杂性和抽象性的形式映射出来，以理解生物进化的材料。本研究采用文献研究法。在查阅了各种文献后，对突变和基因变异的概念进行了识别和分析。因此，它可以作为教师设计学习的参考。 CoRe 中出现的一些大思想包括导致突变的因素、突变的类型、突变的影响以及遗传变异、突变、物种形成和生物多样性之间的关系，是概念化一个主题的一些重要考虑因素，在向学生传授材料的深度和广度时，教师仍然可以根据学生的学习环境条件对材料进行调整。学习必须考虑到学生和教师的条件，因此方法、模型、媒体和方法的使用在很大程度上决定了教授生物进化这一抽象课程的成功。
基于噬菌体的基于RNA的技术在合成生物学中的应用
作为具有令人难以置信的多样性的最丰富的生物学实体，噬菌体（也称为噬菌体）被公认为是开发基因工具工具的分子机器的重要来源。同时，噬菌体对于建立和改善分子生物学的基本理论至关重要。对噬菌体的研究为合成电路设计提供了丰富的基本要素，并为改善定向进化平台的强大支持提供了支持。因此，噬菌体在新技术和中央科学概念的发展中起着至关重要的作用。提出并开发了RNA世界假设后，继续发现RNA的新生物学功能。RNA及其相关元素广泛用于许多领域，例如代谢工程和医学诊断，其多功能性导致RNA在合成生物学中的主要作用。基于RNA的技术的进一步开发将推进合成生物学工具，并提供RNA世界假设的验证。大多数合成生物学工作基于重新构建现有的生物系统，了解基本生物学过程并开发新技术。基于噬菌体的基于RNA的技术将为合成生物学成分提供丰富的来源。此外，噬菌体和RNA对生物进化具有很高的影响，这对于理解生命的起源，建立人工生命形式以及精确重新编程的生物学系统是关键的。本综述讨论了基于噬菌体的RNA基于噬菌体成分的技术术语，噬菌体生命周期以及噬菌体与细菌之间的相互作用。将强调从噬菌体衍生出的基于RNA的技术，用于合成生物学以及了解生物进化的最早阶段。
进化计算
SCS5107 计算智能 计算智能：计算智能 (CI) 是一套受自然启发的计算方法和方法，用于解决现实世界应用中的复杂问题，而传统方法和方法对此无效或不可行。它主要包括模糊逻辑系统、神经网络和进化计算。此外，CI 还包含源自上述三种技术或围绕其中一种或多种技术的技术，例如群体智能和人工免疫系统，它们可以看作是进化计算的一部分。进化计算在计算机科学中，进化计算是人工智能（更具体地说是计算智能）的一个子领域，涉及组合优化问题。进化技术主要涉及元启发式优化算法，例如：进化算法（包括遗传算法、进化规划、进化策略和遗传规划）群体智能（包括蚁群优化和粒子群优化，以及较小程度的人工免疫系统、文化算法、差异进化、和谐搜索算法等。在人工智能中，进化算法 (EA) 是进化计算的一个子集，是一种基于种群的通用元启发式优化算法。EA 使用一些受生物进化启发的机制：繁殖、突变、重组和选择。优化问题的候选解决方案扮演着种群中个体的角色，适应度函数决定了解决方案“生存”的环境（另见成本函数）。在重复应用上述运算符后，种群就会进化。群体智能在计算智能领域有两种流行的群体启发方法：- 蚁群优化 (ACO)