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当许多人合而为一时 数据驱动的模型可以揭示关键行为

作者: 湖北新闻网 更新时间: 2020年07月21日 07:46:15 游览量: 133

简述:

生物学上有很多集体行为的例子,从成群的鸟类和细菌群落到一群鱼和小怪。赖斯大学和乔治亚大学的研究人员在一

生物学上有很多集体行为的例子,从成群的鸟类和细菌群落到一群鱼和小怪。赖斯大学和乔治亚大学的研究人员在一项涉及肿瘤学到生态学的研究中表明,数据科学可以揭示有关集体行为的个体起源的微妙线索。

当许多人合而为一时 数据驱动的模型可以揭示关键行为

当一群人同步移动时,他们可以创造出任何人都无法创造的模式,例如鸟群或运动场中的“海浪”。尽管这些新兴的行为可能令人着迷,但科学家可能很难对导致它们出现的个体行为归零。

赖斯生物工程师Oleg Igoshin说:“您是通过观察群体而不是个体来观察突发事件的。”理论生物学家赖斯(Oleg Igoshin)花费了近20年的时间研究细胞中的突发行为,包括协同细菌,癌细胞或其他细胞。

在本周在线发表于美国微生物学会期刊mSystems的一项研究中,蛋黄素和赖斯大学校友Zhangyang Yang开发了一种方法来评估个人行为的哪些方面会引起紧急行为。

为了说明理解这些个体对集体的贡献的难度和重要性,Igoshin以转移性癌症为例,其中一组具有特定突变的细胞正在向肿瘤表面移动,因此它们可以分裂并形成其他地方有新肿瘤。

“这些细胞中的大多数不能逃脱原始肿瘤,问题是,什么决定哪些将成功?” 赖斯理论生物物理中心的生物工程学教授,高级科学家伊戈欣问道。“出现信号的属性是什么?它们移动的速度有多快?在改变方向之前它们移动了多长时间?也许它们停止的频率很高。或者它可能是多个信号的组合,每个信号都太弱而无法本身带来了出现,但又起到了相互促进的作用。”

作为一个整体,潜在转移性癌细胞具有一些关键特征和能力,但是作为个体,它们的性能可能会有所不同。在大量的细胞中,这些表现差异可能与奥运会运动员和沙发土豆之间的表现一样明显。Igoshin说,最重要的是,个人表现或异质性的这种自然变化使得很难将有助于突发行为的个人行为归零。

他说:“即使对于遗传上均一的肿瘤中的细胞,如果观察个体,也会存在分布,某些个体的表现高于平均水平50%,而另一些个体的平均水平低于平均水平50%,就会造成性能的异质性。” “所以问题是,'有了所有这些背景噪声,我们如何才能找到与出现相关的弱趋势或信号?”

Igoshin说,新方法结合了数据科学,以克服传统建模的某些弱点。通过用关于单个细胞运动的实验数据填充他们的模型,Igoshin说他和获得博士学位的Zhang。五月份来自赖斯的论文简化了对影响群体行为的个体行为的搜索。

为了证明该技术,他们与劳伦斯·希姆克斯(Lawrence Shimkets)合作,佐治亚大学的实验室已经花费了数年的时间来整理有关土壤土壤中合作细菌xanthus的个体和群体行为的数据。

伊戈什辛说:“它们是掠食性微生物,但比许多食物要小。” “他们像狼群一样,一起工作,包围猎物,制造杀死它们的化学物质,并将其消化到体外,将其转变成足够小的分子以使其吸收。”

在压力时期,例如当食物不足时,黄腐菊表现出一种已经表现出数十年的紧急行为。就像高峰时涌入城市的汽车一样,它们汇聚在一起,形成密集的土丘,它们的大小足以用肉眼看到。丘的形成是形成坚固耐用的孢子的早期步骤,当条件改善时,孢子可以重新定殖。

在先前的研究中,UGA的克里斯·科特(Chris Cotter)是这项新研究的合著者,也是Shimkets小组的一名研究生,他追踪了野生型细胞的个体行为,并与Igoshin合作开发了一个数据驱动的模型,揭示了细胞行为是聚合的关键。在这项新研究中,Cotter和现在在休斯敦贝勒医学院的前UGA博士后研究员Zhe Lyu,从三株黄腐分支杆菌的混合物中收集了形成m的数据:天然存在的野生型和两个突变体。突变体自身无法形成土堆。但是,当大量野生型细胞与突变体混合后,它们便被“拯救了”,这意味着它们与群体融合并参与了筑巢。

Igoshin说:“其中一个突变体被完全拯救,而另一个仅部分被拯救,目的是了解救援的工作原理。” “当我们应用该方法时,我们看到了一些出乎意料的事情。例如,对于完全被拯救的突变体,您可能期望它的行为正常,这意味着其所有属性(速度,行为)都将完全相同作为野生型,但事实并非如此。我们发现,该突变体在某些方面表现得比正常情况好,而在另一些方面则更差。而那些相互补偿,使其表现正常。”

黄花山楂的紧急行为是经过充分研究的经典实例。伊戈欣说,除了证明他们的方法可以解开黄腐行为的某些奥秘外,新研究还表明该方法可用于研究其他紧急行为,包括与疾病和先天缺陷有关的行为。

文章链接:http://www.gkledpm.com//jksh/100793.html

文章标题:当许多人合而为一时 数据驱动的模型可以揭示关键行为