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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。
预测病毒进化的概念和方法
季节性人类流感病毒经历快速进化，导致每年流行的病毒株发生显著变化。这些变化通常是由适应性突变引起的，特别是抗原表位，即人类抗体靶向的病毒表面蛋白血凝素区域。在这里，我们描述了一套一致的数据驱动的病毒进化预测分析方法。我们的流程整合了四种类型的数据：（1）全球范围内收集的病毒分离株的序列数据，（2）发病率的流行病学数据，（3）流行病毒的抗原特征，以及（4）内在病毒表型。通过对这些数据的综合分析，我们可以获得流行菌株的相对适应度估计值和长达一年的进化枝频率预测值。此外，我们还获得了候选疫苗株对未来病毒种群保护的比较估计值，为预防性疫苗株选择提供了基础。在网站 previr.app 上可以获取从流感和 SARS-CoV-2 预测管道获得的持续更新的预测。
在不同组织和条件下的功能优化限制了蛋白质进化的速度
了解蛋白质进化的主要决定因素是生物学中的基本挑战。尽管有许多积极研究的DEC，但目前尚不清楚跨细胞蛋白的实质性变异性的分子和细胞机制。还不清楚在多细胞物种的背景下如何优化蛋白质分子的功能，以及为什么许多蛋白质（例如酶）平均而言仅是适度的效率。我们对基因组学和功能数据集的分析在多种生物中揭示了蛋白质分子功能的最佳性与蛋白质进化速率之间存在牢固的反比关系。此外，我们发现高度表达的蛋白质倾向于在功能上优化。这些苏尔特表明，细胞表达成本会导致丰富的蛋白质的功能优化更为明显，并且纯化的选择以维持高水平的功能优化性会显着减慢蛋白质的演化。我们观察到，在多细胞物种中，蛋白质进化速率和蛋白质功能的效率程度主要受到几种不同的细胞类型和组织的表达影响，特别是在动物中具有上调的突触过程的NEU RON中，在动物的突触过程中，在植物中的年轻和快速生长的组织中。总体而言，我们的分析揭示了分子，细胞和物种生物组织水平的各种约束如何共同影响蛋白质进化速率和蛋白质功能适应水平。
在不同组合景观中对机器学习辅助定向进化的评估
2 加州理工学院化学与化学工程部，加利福尼亚州帕萨迪纳 91125，美国 3 加州理工学院工程与应用科学部，加利福尼亚州帕萨迪纳 91125，美国 4 现地址：默克公司，南旧金山，加利福尼亚州 94080 5 现地址：苏黎世联邦理工学院生物系统科学与工程系，Schanzenstrasse 44，4056 Basel 6 主要联系人* 通讯作者：Frances H. Arnold，frances@cheme.caltech.edu Yisong Yue，yyue@caltech.edu 摘要 各种机器学习辅助定向进化 (MLDE) 策略已被证明能比典型的湿实验室定向进化方法更有效地识别高适应度蛋白质变体。然而，对影响 MLDE 在不同蛋白质中表现的因素的了解有限，阻碍了湿实验室活动的最佳策略选择。为了解决这个问题，我们系统地分析了多种 MLDE 策略，包括使用六种不同的零样本预测因子的主动学习和集中训练，涵盖 16 种不同的蛋白质适应度景观。通过用六个属性量化景观导航能力，我们发现 MLDE 在定向进化更具挑战性的景观上提供了更大的优势，尤其是当集中训练与主动学习相结合时。尽管不同景观的优势程度各不相同，但利用不同的进化、结构和稳定性知识来源的零样本预测因子的集中训练在结合相互作用和酶活性方面始终优于随机采样。我们的研究结果为选择蛋白质工程的 MLDE 策略提供了实用指南。关键词组合诱变、定向进化、上位性、适应度预测、机器学习、蛋白质工程、零样本预测因子
按需进化的机器人
现在，研究人员比以往任何时候都更加重新思考机器人设计和控制的方式 - 从控制其行为的算法到他们制成的材料的原子结构。从这个角度来看，我们收集并评论了最新的多功能机器的努力，这些机器使用形状塑料材料和组件来适应不断变化的环境。为了构建我们的讨论，我们指出了机器人在不同尺寸和时标的机器人采用的生物适应策略。这种上下文化陷入了自适应形态发生的概念，该概念正式定义为一种设计策略，在该策略中，自适应机器人的形态和行为是通过统一的结构和驱动系统实现的。但是，自引入以来，该术语被更俗语地用于描述“需求进化”。我们通过给出表现出适应性形态发生的当前系统的例子。然后，概述了自适应形态发生的预测关键应用领域有助于探讨实现未来系统的道路上的挑战和可能性。我们通过提出绩效指标来基准测试这个新兴领域的结论。从这种角度来看，我们希望刺激材料科学家，机器人和生物学家之间的对话，并提供客观的晶状体，通过这些镜头，我们可以分析具有迅速变形特征的机器人的进度，这些特征会蚀了生物过程中可能的东西。
图形卷积网络辅助海洋变量预测，其时空进化的多特征学建模
摘要 - 海洋变量的变化，例如海面温度（SST）和叶绿素-A（CHL-A），对海洋生态系统和全球气候变化具有重要意义。可以使用依赖卷积神经网络的深度学习方法来提取海洋变量预测的空间相关性。然而，在某些地区（例如土地和岛屿）对海洋变量预测无效的情况下，这些方法具有影响。相比之下，图形卷积网络（GCN）能够捕获不规则数据中存在的大规模空间依赖性。因此，在本文中，我们提出了一种基于GCN的预测海洋变量的方法，即SST和CHL-A，称其为OVPGCN，以实现高清。提出的OVPGCN由三个模块组成，旨在通过对时空动力学演化的多特征进行建模，以完全提取空间相关性和时间依赖性。特别是，在最近的时空序列，不同站点之间的空间差异和历史数据中的周期性特征中，实现了三个模块来提取固定和非平稳变化。精心设计的OVPGCN适用于Bohai Sea和South South South Sea（NSCS）的每月SST和CHL-A预测。性能表明，所提出的OVPGCN非常有效，并使预测准确性比最先进的方法更高。
猫的认知和营养的作用：进化的观点和历史评论
简单摘要：猫的认知健康与它们的福祉和生活质量密切相关。猫科认知包括猫接收，处理和响应感官信息的能力。尽管近年来围绕猫科学认知的研究一直在增加，并导致了有关猫的认知能力的新发现，但有关该主题的研究仍然有很多了解。本综述讨论了家猫的进化史以及它如何成为心爱的伴侣动物，描述了基于开创性的研究和认知评估的猫的认知功能的了解，并研究了营养对认知健康的影响，尤其是与年龄相关的认知能力下降。通过考虑目前对猫的心理健康以及它们的认知如何受到外部因素的影响，以及通过识别和缩小我们知识的差距的知识，我们可以帮助改善猫的福利和生活质量。
来自过去的见解：汉斯·冯·奥尔顿 (Hans von Alten) 关于膜翅目昆虫大脑结构、生态适应和认知进化的研究
在其关于节肢动物大脑的论文中，汉斯·冯·阿尔滕 (Hans von Alten) (1910) 关注昆虫的一个特定功能群——会飞的膜翅目昆虫，它们的生活方式从独居到群居不等。他的工作提出了一种独特的比较神经解剖学方法，其根源在于生态进化和生态行为背景。我们认为他的出版物是一个非常宝贵的信息来源，并试图激励致力于研究昆虫大脑的研究界进一步探索其见解，即使在 110 多年后也是如此。我们已经翻译并注释了他的作品，希望它不仅能以其出色的绘图吸引研究人员，还能以其实质性的内容和模范研究策略吸引研究人员。本文旨在补充 von Alten 的出版物，将其置于十九世纪和二十世纪早期研究的时间背景中，并与当代观点建立联系，尤其是关于大脑中央结构：蘑菇体的观点。
基于差异进化的二氧化碳地质存储的注射速率的优化
摘要：CO 2地质存储是减少碳排放和温室效应的重要手段之一，它是地球科学研究的新兴领域。选择注射速率对CO 2存储容量有重要影响，并且受注射时间和施工条件的限制，因此选择速率的选择是一个复杂的优化问题。在本文中，基于动态计划计算的最佳注入站点用于注射模拟，基于碳固存的注入速率优化问题被转化为差异进化问题，并且通过不同的差异方法优化了该问题。在挪威Sleipner项目中的Utsira街区。在此基础上，研究了注射率对存储容量和泄漏的影响，并设计了不同注入率下的数值模拟。因此，它为CO 2地质存储中的注射率选择提供了理论指导。