Məlumat

Biologiyada miqyas qanunlarına bəzi nümunələr hansılardır?


Gördüm ki, maddələr mübadiləsi sürəti çox böyük parametrlər diapazonunda bir çox heyvan üçün kütlə funksiyası kimi loqarifmik tərəzidir. Fərdi səviyyədə başqa hansı miqyas qanunları mövcuddur?


Budur, başımın üstündən bəziləri.

  • Heyvanın tullana biləcəyi hündürlük əzələlərin kəsişmə sahəsindən ($l^2$) və onun kütləsindən ($l^3$) asılıdır. Kütlə bədən ölçüsü ($l$) ilə daha sürətli böyüyür, buna görə də kiçik heyvanlar böyük heyvanlara nisbətən bədən ölçülərinə ($l$) nisbətən daha yüksək tullana bilirlər. Çox oxşar miqyaslama əzaların kütləyə qarşı gücü, kütləyə qarşı uçma qabiliyyəti və s. üçün mövcuddur.

  • Sancaq deşikli gözlərdə (yumşaqlarda və nautilusda olduğu kimi) işığa həssaslıq göz bəbəyinin ölçüsündən ($l^2$) asılıdır, dəlik nə qədər böyükdürsə, içəriyə daha çox işıq daxil olur. Bununla belə, diqqəti toplamaq qabiliyyəti göz bəbəyinin qarşılıqlı münasibətindən asılıdır. çuxurun ölçüsü (lakin miqyasını bilmirəm, ona görə də $l^{-n}$). Buna görə də həssaslıq və diqqəti cəmləmə qabiliyyəti arasında mübadilə var.

  • 2D yerüstü mühitdə (heyvanın ön tərəfinin uzunluğu $l$ olmaqla) yem axtarma davranışı ilə 3D dəniz mühitində yem axtarma ilə (heyvanın ön tərəfi $l^2$ səthi olmaqla) bəzi yeni modellər mövcuddur. ). Model, hədəf almalı olduğu yırtıcı heyvanların ölçüsü üçün fərqli davranışları proqnozlaşdırır.

  • Səsin zəifləmə sürəti səsin tezliyi ilə miqyasda $1/f^2$ kimi dəyişir. Rezonatorun tezliyi $1/l^3$ həcminin əksi ilə ölçülür. Beləliklə, kiçik heyvanlar tez zəifləyən və çox uzaqlara getməyən yüksək səslər çıxarırlar.

  • Nəhayət, mayelərin xüsusiyyətləri ölçüsü ilə dəyişir. Reynolds nömrəsi özlülüyü təsvir edir və $l$ xətti miqyasdan asılıdır. Buna görə də kiçik heyvanlar mayeləri özlü kimi hiss edirlər və suda "sürünə" bilirlər, böyük heyvanlar isə suda "üzməli".

Bununla belə, biologiyanın hər hansı birbaşa fiziki və ya kimyəvi-fiziki xüsusiyyəti miqyas qanunlarını yaşayacaqdır.


Biologiyada miqyas qanunlarına bəzi nümunələr hansılardır? - Biologiya

Cinsi cazibənin riyazi olaraq hesablana biləcəyini heç düşünməmisinizsə, bir daha düşünün.

Kişi skripkaçı xərçənglər (Uca pugnax) digər erkəklərlə döyüşmək və ya onları təhdid etmək üçün genişlənmiş böyük pəncəyə malikdir. Bundan əlavə, daha böyük pəncələri olan kişilər daha çox qadın yoldaşları cəlb edir.

Müəyyən bir skripkaçı cır növünün cinsi cazibəsi (pəncə ölçüsü) aşağıdakı allometrik tənliklə müəyyən edilir:

harada Mc böyük pəncənin kütləsini təmsil edir və Mb xərçəngin bədən kütləsini təmsil edir (tutaq ki, bədən kütləsi xərçəngin ümumi kütləsindən əsas pəncənin kütləsi çıxılmaqla bərabərdir) [1] . Bu tənliyi ətraflı müzakirə etməzdən əvvəl biz allometriya və allometrik tənlikləri müəyyən edib müzakirə edəcəyik.

  • 10 kq bədənə 0,75 kq skelet lazım ola bilər,
  • 60 kq bədən çəkisi 5,3 kq olan skeletə ehtiyac duya bilər və hələ
  • 110 kq bədən çəkisi 10,2 kq olan skeletə ehtiyac duya bilər.

Bu rəqəmləri təftiş etməklə gördüyünüz kimi, daha ağır bədənlər onları dəstəkləmək üçün nisbətən daha qalın skeletlərə ehtiyac duyurlar. Bədən kütləsinin hər 50 kq artmasına görə skelet kütləsində daimi artım olmur [2].

Allometrik miqyas qanunları empirik məlumatlardan əldə edilir. Bu qanunları aşkar etməkdə maraqlı olan elm adamları bir çox taksonda yetkin məməlilərin bədən kütləsi və beyin ölçüsü kimi ümumi atributu ölçürlər. Daha sonra məlumatlar tənliklərin yazılacağı əlaqələr üçün minalanmışdır.

f (s) = c s d ,

  • Əgər d > 1, tərəfindən verilən atribut f (s) tərəfindən verilən atributla mütənasib olaraq artır s. Məsələn, əgər s bədən ölçüsünü ifadə edir, onda f (s) daha böyük cisimlər üçün kiçik cisimlərə nisbətən nisbətən böyükdür.
  • Əgər 0 < d < 1, atribut f (s) atribut s ilə artır, lakin bunu mütənasiblikdən daha yavaş sürətlə edir.
  • Əgər d = 1, sonra atribut f (s) atributun sabit nisbəti kimi dəyişir s. Bu xüsusi hal allometriya deyil, izometriya adlanır.

Allometrik tənliklərdən istifadə

Diqqət yetirin ki, (1) eksponensial tənlik deyil, güc funksiyasıdır (sabit d dəyişənin əvəzinə eksponent mövqedədir s). Tənliyi həll etmək üçün loqarifmə ehtiyac duyduğumuz digər tətbiqlərdən fərqli olaraq, burada allometrik tənliyi xətti tənliyə sadələşdirmək üçün loqarifmlərdən istifadə edirik.

Biz (1) a kimi yenidən yazırıq loqarifmik tənlik formada,

İcazə verməklə dəyişənləri dəyişdirdiyimiz zaman,

Buna görə də, allometrik tənliyi onun loqarifmik ekvivalentinə çevirmək xətti tənliyin yaranmasına səbəb olur.

Allometrik tənliyi yenidən loqarifmik tənliyə yazmaqla biz sabitlərin qiymətlərini asanlıqla hesablaya bilərik. cd eksperimental məlumat toplusundan. Biz süjet log s üstündə x-ox və log f üstündə y-ox, bərabər yamaclı bir xətt görməliyik dy-log-a bərabər kəsmə c. Unutmayın, dəyişənlər xy həqiqətən loqarifmik miqyasdadır (çünki x = log sy = log f). Biz belə bir süjeti a adlandırırıq log-log sahəsi.

Allometrik tənliklər empirik məlumatlardan əldə edildiyi üçün ətrafa səpələnmiş məlumatlara qarşı ehtiyatlı olmaq lazımdır. ən yaxşı uyğunluq xətti içində xy- log-log sahəsinin müstəvisi. Ən yaxşı uyğunluq xəttindən kiçik sapmalar əslində göründüklərindən daha böyükdür. Unutmayın, ildən xy dəyişənlər loqarifmik miqyasda, çıxış dəyişənlərində xətti dəyişikliklər (xy) giriş dəyişənlərindəki eksponensial dəyişikliklərə uyğundur (f (s) və s). Çünki biz son nəticədə arasında bir əlaqə ilə maraqlanırıq fs, biz ən yaxşı uyğunluq xəttindən hətta kiçik sapmalardan da narahat olmalıyıq.


Ekoloji və Bioloji Stokiometriyada İnteqrasiya

Stokiometriya, reaktivlər toplusunu verilən kimyəvi reaksiyaların sürətlərini və məhsuldarlığını başa düşmək üçün maddənin qorunması qanunlarının və müəyyən nisbətlərin tətbiqidir. Ekoloji stoxiometriya qəbul edir ki, orqanizmlər özləri kimyəvi reaksiyaların nəticəsidir və beləliklə də onların böyüməsi və çoxalması əsas kimyəvi elementlərin [xüsusilə karbon (C), azot (N) və fosfor (P)] tədarükü ilə məhdudlaşdırıla bilər [8]. Stokiometrik işlərin çoxu orqanizmlərin elementar tərkibinin səciyyələndirilməsində və onların kimyəvi tərkibinin nə qədər yaxından tənzimləndiyini başa düşməkdən ibarətdir (“stexiometrik homeostaz”) və beləliklə, onların böyüməsinin müəyyən nisbətlər qanununa nə dərəcədə uyğun olduğunu.

Orqanizmlərin və ekosistemlərin elementar tərkibinə parçalanması təbiətdə reduktiv xarakter daşıdığı halda, ekoloji stoxiometriya bununla bitmir. Məsələn, şirin su ekologiyasında müşahidələri izah etmək üçün stexiometriyanın tətbiqini götürək ki, qida şəbəkəsinin strukturunda dəyişikliklər göllərdə əsas məhdudlaşdırıcı qida elementləri N və P-nin nisbi mövcudluğuna təsir edə bilər [9]. Bu dəyişikliklər, icmada bitki mənşəli zooplankton növlərinin nisbi bolluğunu dəyişən qida şəbəkəsinin strukturunun kaskad təsirindən irəli gəlir [10]. Konkret olaraq, dörd dominant trofik səviyyəyə malik göllərdə (fitoplankton, zooplankton, planktiv balıq və balıqyeməli balıq) ümumiyyətlə iri gövdəli və P-lə zəngin (aşağı C: P, aşağı N:P) xərçəngkimilər Daphnia üstünlük təşkil edir [11], halbuki üç dominant trofik səviyyəyə malik göllərdə (balıq yemi yoxdur) aşağı P (yüksək C:P, yüksək N:P) kopepodlar üstünlük təşkil edir. Beləliklə, qida şəbəkəsinin strukturunda baş verən dəyişikliklər zooplankton icmalarının N və P-ni diferensial şəkildə sekvestr etməsinə və təkrar emal etməsinə səbəb olur [12], öz növbəsində fitoplankton icmasının yaşadığı qida rejiminə təsir göstərir.

Beləliklə, ekoloji stoxiometriya qida şəbəkəsinin strukturunun C:N:P nisbətlərində fərqlənən dominant zooplanktonlar arasında yerdəyişmələr səbəbindən fitoplanktonun qida məhdudiyyətinə necə təsir göstərə biləcəyini başa düşməyə imkan verir. Lakin bu məqamda zooplankton növləri arasında C:N: P nisbətlərinin niyə bu qədər fərqli olduğunu soruşmaq təbiidir. Elser və həmkarları [13] bu suala cavab vermək üçün ekoloji deyil, stokiometriyadan daha geniş bioloji nəzəriyyəyə doğru bir addım olaraq “böyümə sürəti hipotezi”ni (GRH) təklif etdilər. Xüsusilə, canlılarda C:P və N:P nisbətlərinin böyümə sürətindən asılılığını təklif etdilər, çünki orqanizmlər sürətli böyümənin yüksək protein sintezi tələblərini ödəmək üçün P ilə zəngin ribosomal RNT-yə ayrılmasını artırmalıdırlar. Zooplanktonda GRH-yə dəstək tezliklə ortaya çıxdı [14,15]. GRH yalnız elementar tərkibini biokimyəvi əsasları baxımından izah etmir, həm də aydın təkamül əlaqəsini təmin edir (yeni biologiyanın bəzi tərəfdarlarının tələb etdiyi kimi): orqanizmin böyüməsində və ya inkişaf sürətində təkamül dəyişiklikləri fizioloji və ekoloji təsirlərə malikdir. orqanizmin elementar tələbatlarında yaratdığı dəyişikliklər. Təkamül dəyişikliyi genetik mexanizm tələb edir, ona görə də Elser və həmkarları [16] böyümə və ya inkişaf sürətindəki dəyişikliklər üçün seçimin ribosomal RNT-ni, rDNT-ni kodlayan genlərin transkripsiya qabiliyyətinin mövcud genetik variasiyası üzərində işlədiyini təklif etdilər. Daphnia-da belə mexanizmlər üçün ilkin dəstək istehsal edilmişdir [17,18].

Qənaətbəxş bir reduksiyaçı hesab əlinizdə görünsə də, səylər geniş inteqrasiya üçün çoxsaylı yollar açdı ki, burada əlaqələr daha aşağı səviyyəli mexanizmlər üçün qazma yolu ilə deyil, iki növ yeni əlaqələr axtarmaq yolu ilə qurulur. Əlaqələrin bir növü üfüqidir - məqsəd təqribən eyni təşkilat səviyyəsində olan digər taksonları və sistemləri daxil etmək üçün reduksionist qazma nəticələrini genişləndirməkdir. Şaquli əlaqələr, əksinə, daha yüksək səviyyələrdə və digər sahələrdə hələ sənədləşdirilməmiş hadisələr haqqında proqnozlar vermək və sınaqdan keçirmək üçün bir sahədə mexaniki izahatın nəticələrini tətbiq edərək "yenidən üzə çıxmağa" çalışır.

Ekoloji stoxiometriyada, göllərdən və şirin su zooplanktonundan kənarda trofik qarşılıqlı təsirlərə stoxiometrik analiz tətbiq etməklə üfüqi inteqrasiyaya cəhd edilmişdir. Stokiometrik analiz göl və dəniz qida şəbəkələrinin [19] və göl və yerüstü qida şəbəkələrinin [20] stoxiometrik strukturunun müqayisəsində olduğu kimi, çarpaz ekosistem müqayisələri üçün asanlıqla istifadə olunur. Eyni şəkildə, əvvəllər zooplankton [23,24] üçün göstərildiyi kimi, yerüstü həşəratların [21,22] böyüməsinə təsir etməkdə P əsaslı stoxiometrik balanssızlığın əsas rolunu nümayiş etdirən məlumatlar tezliklə istehsal edildi. Bundan əlavə, GRH təkcə şirin su zooplanktonuna deyil, müxtəlif biotalara şamil edilməlidir. Elser və həmkarları [25] zooplankton, bakteriyalar, meyvə milçəkləri və digər həşəratların oxşar böyümə-RNT-P əlaqələri nümayiş etdirdiyini göstərdilər, halbuki Weider və həmkarları [26] bu cür əlaqələri izah etməkdə rDNT variasiyasının funksional əhəmiyyətinin geniş şəkildə oxşar olduğuna dair sübutlar təqdim etdilər. bioloji stoxiometriya daxilində üfüqi inteqrasiya nümunələri olan müxtəlif taksonlar arasında.

Şaquli inteqrasiya bioloji stoxiometriyada bir qədər fərqli işləmişdir. Məsələn, GRH-nin xərçəngin öyrənilməsinə tətbiqi ilə edilən əlaqələri götürək [27]. Elser və həmkarları qeyd etdilər ki, bir çox tanınmış onkogenlər ribosomal RNT genlərinin ifadəsinə təsir edir, ribosomal RNT istehsalını artırır. Bu, sürətlə böyüyən şiş toxumalarının qeyri-adi yüksək P tələblərinə malik ola biləcəyini və beləliklə, P-məhdud böyümə ilə qarşılaşa biləcəyini göstərir. Klinik məlumatlar yayılan şişlərin bədənin P ehtiyatlarını tükədə biləcəyini desə də, bu fikirləri mövcud məlumatlarla sınaqdan keçirməyin çətin olduğu sübut edilmişdir. Şiş və normal toxumaların C:N: P stoxiometriyasını birbaşa müqayisə etmək üçün yeni səylər davam edir. Bunlar təsdiq edir ki, kolon və ağciyər şişləri həqiqətən normal toxumalardan daha çox P ilə zəngindir (JJ Elser və başqaları, dərc olunmamış məlumatlar), bu cür fərqlərin şişin irəliləməsinə təsir edib-etmədiyini qiymətləndirmək üçün simulyasiya modellərinə daxil edilə bilən məlumatlar [28].

Şaquli inteqrasiya burada birbaşa təkamül baxımından deyil, mexaniki düşünməklə işləyir: daha yüksək səviyyələrdə yeni münasibətlər məlum aşağı səviyyəli mexanizmlər əsasında proqnozlaşdırılır. Xərçəng nümunəsində bu yüksək səviyyəli hadisələr ilkin araşdırmanın əhatə dairəsindən xeyli kənarda olan biologiya sahələrində baş verir. Bu halda yuxarıya doğru inteqrasiya hərəkətinin mühüm xüsusiyyəti ondan ibarətdir ki, o, daha yüksək səviyyədə heç vaxt soruşulmamış suallar doğurur. Şiş toxumasının böyüməsinin P-məhdud olub-olmaması yalnız böyümə sürətinin və P tələblərinin bir-birinə bağlı olduğuna inanmaq üçün əsas olduqda bir problemə çevrilir.

Qeyd etməliyik ki, inteqrativ əlaqələri axtarmağın – xüsusən də digər taksonlarda müəyyən edilmiş mexanizmlərdən təşkilat səviyyələri arasında yuxarıya doğru – əksər hallarda izahat prosesinin reduksiyaçı hissəsi qədər təmiz davam etmək ehtimalı azdır. Bu qismən ona görədir ki, müxtəlif sistemlər üçün səbəb amillərinin gücü və sayı dəyişir, baxmayaraq ki, bütün sistemlər eyni fundamental termodinamik qaydalarla məhdudlaşdırılmalıdır. Məsələn, GRH-nin heyvan C:P və N: P nisbətlərini izah etmək qabiliyyəti artan bədən ölçüsü ilə azalır, çünki böyümə sürəti ölçü dəyişikliyi ilə mənfi şəkildə miqyaslanır [29] əvəzinə P ilə zəngin sümüklərə ayrılması və sonrakı əlaqələri ilə idarə olunur. onurğalılar tərəfindən idarə olunan qida dövriyyəsi proseslərinə [30]. Biz hesab edirik ki, bu nisbi dəqiqliyin olmaması yuxarıya doğru inteqrasiyanın qüsuru deyil, bir xüsusiyyətidir, çünki o, hər hansı konkret kontekstdə fəaliyyət göstərən unikal səviyyə, takson və ya sistemə xas səbəb proseslərini müəyyən etmək imkanlarına diqqəti cəlb edir. .


Biologiyada miqyas qanunlarına bəzi nümunələr hansılardır? - Biologiya

Tərif və Nümunələr

Loqarifmlərə bütün biologiya elmlərində rast gəlinir. Bəzi nümunələrə məhlulun pH-nın hesablanması və ya biokimyəvi reaksiyalarla bağlı sərbəst enerjinin dəyişməsi daxildir. Bu tənlikləri necə həll edəcəyimizi başa düşmək üçün əvvəlcə loqarifmin tərifini nəzərdən keçirməliyik.

Tərif- Loqarifmin formal tərifi aşağıdakı kimidir:

Baza a müsbət ədədin loqarifmi x yazdığınız zaman əldə etdiyiniz eksponentdir x gücü kimi a harada a > 0 və a &ne 1. Yəni,

loga x = k əgər və ancaq əgər a k = x.

Loqarifmini götürməyin açarı x > 0 yenidən yazmaq üçündür x bazadan istifadə etməklə a. Misal üçün,

Belə bir şeyi kim icad edib?

Şotlandiyalı riyaziyyatçı Con Napier loqarifmlərin ixtirasına borcludur. Onun kitabı, Möcüzəli Loqarifm Qanununun Təsviri, 1614-cü ildə nəşr olundu. Napier vurma və bölmədən daha çox toplama və çıxma əməliyyatlarından istifadə edərək hesablamaları asanlaşdırmaq üçün bir üsul hazırladı. Bu gün biz adətən 10-cu baza üçün loqarifmlərdən, ümumi loglardan və ya e bazası üçün loqarifmlərdən və ya təbii loglardan istifadə edirik. Napierin nəşrində o, 2-ci bazaya logları təsvir edir.

Loqarifmlərin bəzi nümunələri

Göstəricilər kimi loqarifmlərin də müxtəlif əsasları ola bilər. Biologiya elmlərində ümumi loqarifm kimi tanınan və sadəcə log və əsas kimi işarələnən 10 əsas loqarifmlə qarşılaşacaqsınız. e təbii log kimi tanınan və ln kimi işarələnən loqarifm. Əksər kalkulyatorlar bu geniş istifadə olunan loqarifmləri asanlıqla hesablayacaqlar.

B 10 loqarifm Müsbət ədədin ümumi loqarifmi x , yazdığınız zaman əldə etdiyiniz eksponentdir x 10-un gücü kimi. Yəni,

log x = k yalnız və yalnız 10 k = x

x > 0-ın ümumi loqarifmini əl ilə hesablamaq yalnız xüsusi hallarda edilə bilər və biz əvvəlcə bunları araşdıracağıq. Gəlin dəyərini hesablamaqla başlayaq,

log 10.

Ümumi loqarifmə verdiyimiz tərifə görə, biz yenidən yazmalıyıq x 10 bazasından istifadə edərək = 10. Bunu etmək asandır, çünki 10 = 10 1 . Beləliklə, eksponent, k, 10 bazasından istifadə edərək 10-u yenidən yazarkən əldə edirik, k = 1. Beləliklə, belə nəticəyə gəlirik ki,

log 10 = log 10 1 = 1.

Bu nümunə olduqca sadə olsa da, bu həll üsuluna riayət etmək yaxşı təcrübədir. İndi aşağıdakı məşqləri sınayın.

Bu məşqlər üzərində işləyərkən, fərq etdiniz loqarifmlərin çıxışları xətti artır kimi girişlər eksponent olaraq artır?

Təbii loqarifmlər

Müsbət ədədin natural loqarifmi x , yazdığınız zaman əldə etdiyiniz eksponentdir x gücü kimi e. Bunu xatırlayın

loge x = ln x

buna görə də

ln x = k əgər və ancaq əgər e k = x .

Əl ilə edə bilməyəcəyiniz loqarifmik hesablamalar.

İndi fərz edək ki, sizdən dəyərini hesablamağınız xahiş olunub log 20. Cavab almaq üçün nə edərdiniz (və ya etməyə cəhd edərdiniz)? Bu problemdə fərqli bir şey hiss edirsiniz?

Çox güman ki, qeyd etdiyiniz kimi, tam ədəd yoxdur k, belə ki, 10 k = 20. Beləliklə, bu halda yardım üçün kalkulyatorunuza etibar etməli olacaqsınız. Kalkulyatorunuzdan istifadə edərək tapa bilərsiniz,

log 20 & asymp 1.30.

Unutmayın ki, bu doğrudur, çünki,

10 1.30 & 20.

Bu məşqləri tamamladıqdan sonra cavablarınızın (çıxışlarınızın) böyük girişlərinizlə müqayisədə kiçik olduğunu görəcəksiniz. Unutmayın ki, loqarifmlər eksponent olaraq artan girişləri xətti artan çıxışlara çevirir. Bu, bir çox miqyasda və müxtəlif miqyaslarda işləyən bioloqlar üçün olduqca əlverişlidir.

Eksponensial və loqarifmik funksiyalar tərs olduğundan, loqarifmlərin sahəsi eksponensialların diapazonudur (yəni müsbət real ədədlər), loqarifmlərin diapazonu isə eksponensialların (yəni bütün həqiqi ədədlər) sahəsidir. Bu, bazasından asılı olmayaraq bütün loqarifmlərə aiddir.

Xatırladaq ki, a eksponensial baza ilə funksiyası a kimi yazılır f (x) = a x . Bu funksiyanın tərsi əsasdır a loqarifmik funksiya aşağıdakı kimi yazılır:

f &minus1 (x) = g (x) = loga x.

Heç bir açıq alt yazı olmadıqda a yazılırsa, loqarifmin ümumi olduğu qəbul edilir (yəni 10 bazası). Baza üçün bu qeyd üçün xüsusi bir istisna var e &asymp 2.718 , adlanır təbii loqarifm,

g (x) = loge x = ln x.

Baza hesablamaq üçün a loqarifmi x > 0 , yenidən yazmaq x bazadan istifadə etməklə a (10-cu baza üçün etdiyimiz kimi). Məsələn, fərz edək a = 2 və biz hesablamaq istəyirik,

log2 8.

Bu dəyəri əl ilə tapmaq üçün 2 əsasını istifadə edərək 8 rəqəmini aşağıdakı kimi çeviririk:

log2 8 = log2 2 3 = 3,

10-cu baza üçün etdiyimiz kimi.

Növbəti bölmədə biz loqarifmlərin xassələrini təsvir edəcəyik.


Enerqonik və Ekzerqon reaksiyaları

Kimyəvi reaksiya zamanı enerji ayrılırsa, yuxarıdakı tənlikdən alınan dəyər mənfi bir ədəd olacaqdır. Başqa sözlə, enerji buraxan reaksiyalar ∆G < 0-a malikdir. Mənfi ∆G də o deməkdir ki, reaksiya məhsulları reaksiya zamanı müəyyən qədər sərbəst enerji yaydıqları üçün reaktivlərdən daha az sərbəst enerjiyə malikdir. Mənfi ∆G olan və nəticədə sərbəst enerji buraxan reaksiyalara ekzerqon reaksiyalar deyilir. Ekzerqon enerjinin sistemdən çıxması deməkdir. Bu reaksiyalar həm də kortəbii reaksiyalar adlanır, çünki onlar sistemə enerji əlavə edilmədən baş verə bilər. Hansı kimyəvi reaksiyaların kortəbii olduğunu və sərbəst enerji buraxdığını anlamaq bioloqlar üçün son dərəcə faydalıdır, çünki bu reaksiyalardan hüceyrə daxilində iş görmək üçün istifadə etmək olar. Spontan termini ilə dərhal baş verən kimyəvi reaksiya ideyası arasında mühüm fərq qoyulmalıdır. Termin gündəlik istifadəsindən fərqli olaraq, kortəbii reaksiya birdən-birə və ya tez baş verən reaksiya deyil. Dəmirin paslanması yavaş-yavaş, yavaş-yavaş, zamanla baş verən spontan reaksiyaya nümunədir.

Kimyəvi reaksiya enerjini buraxmaq əvəzinə enerjinin daxil olmasını tələb edirsə, bu reaksiya üçün ∆G müsbət dəyər olacaqdır. Bu halda, məhsullar reaktivlərdən daha çox sərbəst enerjiyə malikdir. Beləliklə, bu reaksiyaların məhsullarını enerji saxlayan molekullar kimi düşünmək olar. Bu kimyəvi reaksiyalar kortəbii olmayan enderqonik reaksiyalar adlanır. Sərbəst enerji əlavə edilmədən enderqonik reaksiya öz-özünə baş verməyəcək.

Şəkil (PageIndex<1>): Ekzerqonik və Enerqonik reaksiyalar: Ekzerqonik və enderqonik reaksiyalar Gibbsin sərbəst enerjisində dəyişikliklərlə nəticələnir. Ekzerqonik reaksiyalar enerji buraxır Enderqonik reaksiyalar davam etmək üçün enerji tələb edir.


Hizalama alqoritmlərində miqyaslamanın əsasını təşkil edən yeniliklər

Alignment alətləri ardıcıllıqla məlumatların emalına qoyulan tələbləri ödəmək üçün ardıcıllıq texnologiyası ilə birlikdə inkişaf etmişdir. Onların işləmə müddətində azalma təxminən Mur qanununa uyğundur (şək. 3a). Bu təkmilləşdirilmiş performans bir sıra diskret alqoritmik irəliləyişlərlə idarə olunur. Erkən Sanger ardıcıllığı dövründə Smith-Waterman [19] və Needleman-Wunsch [20] alqoritmləri yerli və ya qlobal optimal uyğunlaşma tapmaq üçün dinamik proqramlaşdırmadan istifadə edirdilər. Lakin bu yanaşmaların kvadratik mürəkkəbliyi ardıcıllığı böyük bir genomla əlaqələndirməyi qeyri-mümkün edir. Bu məhdudiyyətdən sonra, ya hash-cədvəllərdən (məsələn, Fasta [21], BLAST (Əsas Yerli Alignment Axtarış Aləti) [22], BLAT (BLAST kimi Alignment Tool) [23] istifadə edərək optimallaşdırılmış məlumat strukturlarına malik bir çox alqoritmlər hazırlanmışdır. , MAQ [24] və Novoalign [25]) və ya Burrows-Wheeler çevrilməsi ilə şəkilçi massivləri (məsələn, STAR (Spliced ​​Transkriptlərin Referans üçün Alignment) [26], BWA (Burrows-Wheeler Aligner) [27] və Bowtie [28]).

a Hizalama alqoritmlərindəki çoxsaylı irəliləyişlər son 40 il ərzində işləmə müddətinin eksponensial azalmasına səbəb olmuşdur. Biz həm insan, həm də maya üçün 75 bp ilə bir milyon tək uclu oxu sintez etdik. Müqayisə yalnız məlumat strukturunu, alqoritmləri və sürətləri nəzərə alır. Dəqiqlik və həssaslıq kimi bir çox başqa amillər də var ki, bunlardan burada bəhs edilmir, lakin başqa yerdə əhatə olunur [25]. Dinamik proqramlaşdırmaya əsaslanan ilkin uyğunlaşdırma alqoritmləri fərdi zülal ardıcıllığının uyğunlaşdırılması üçün tətbiq oluna bilərdi, lakin onlar genom miqyasında səmərəli uyğunlaşma üçün çox yavaş idi. İndeksləşdirmədə irəliləyişlər işləmə müddətini azaltmağa kömək etdi. İndeks və qiymətləndirmə strukturlarında əlavə təkmilləşdirmələr növbəti nəsil alignerlərə uyğunlaşma vaxtını daha da təkmilləşdirməyə imkan verdi. İndeksin ilkin qurulması ilə hər oxunma üzrə marjinal xəritəçəkmə vaxtı arasında da mənfi korrelyasiya müşahidə edilir. b Ən yüksək yaddaş istifadəsi log-log süjetində müxtəlif genom montajçıları üçün işləmə müddətinə qarşı tərtib edilmişdir. Assembler performansı, o cümlədən bir çox genomdan istifadə etməklə sınaqdan keçirilmişdir Staphylococcus aureus, Rhodobacter sphaeroides, insan xromosomu 14 və Səbirsiz bomba. Məlumatlar Kleftogiannis et al. [33]

Bu optimallaşdırılmış məlumat strukturlarına əlavə olaraq, alqoritmlər səmərəliliyi artırmaq üçün müxtəlif axtarış üsullarını qəbul etdilər. İki ardıcıllığı birbaşa müqayisə edən və uyğunlaşdıran Smith-Waterman və Needleman-Wunsch-dan fərqli olaraq, bir çox alətlər (FASTA, BLAST, BLAT, MAQ və STAR kimi) iki addımlı toxum və genişləndir strategiyasını qəbul edir. Baxmayaraq ki, bu strategiya optimal düzülüşün tapılmasına zəmanət verilə bilməz, o, ardıcıllığı bazaya görə müqayisə etməməklə sürəti əhəmiyyətli dərəcədə artırır. BWA və Bowtie yalnız toxum üçün dəqiq uyğunluqlar axtararaq daha da optimallaşdırır [25]. Qeyri-dəqiq uyğunluq və genişləndirmə yanaşması bütün uyğunsuzluqların və boşluqların birləşmələrini sadalamaqla dəqiq uyğunluq metoduna çevrilə bilər.

Axtarış strategiyalarını dəyişdirməklə yanaşı, ilk olaraq sorğunu, verilənlər bazasını və ya hər ikisini təşkil etməklə alqoritmlər daha böyük verilənlər toplusuna uyğunlaşdırılır. Bu, ilkin hesablama sərmayəsini əhatə edir, lakin verilənlər bazası böyüdükcə artan sürəti qaytarır. Məsələn, bəzi alqoritmlər (BLAST, FASTA və MAQ) verilənlər bazasını skan etməzdən əvvəl əvvəlcə sorğu ardıcıllığı üçün indekslər qurur. Verilənlər bazası tərəfində bəzi alqoritmlər (BLAST və MAQ kimi) verilənlər bazasını kompakt ikili fayllara formatlayır, digərləri isə (BLAT, Novoalign, STAR, BWA və Bowtie kimi) oflayn indeks qurur. Xüsusilə STAR, BWA və Papyon marjinal xəritələşdirmə vaxtını (bir oxunuşun xəritəsini çəkmək üçün lazım olan vaxt) əhəmiyyətli dərəcədə azalda bilər, lakin sabit indeks yaratmaq üçün nisbətən böyük vaxt tələb edir. Ümumiyyətlə, marjinal xəritəçəkmə vaxtı ilə sabit indeksin qurulması vaxtı arasında mənfi korrelyasiya tapırıq ki, bu da BWA, Bowtie və STAR-ı tədricən daha böyük NGS məlumat dəstlərini idarə etmək üçün daha uyğun edir (Şəkil 3a). Mur qanununu yaradan S-əyri trayektoriyalarında müşahidə edilən genişlənmə mərhələsi kimi, bu alqoritmlərin çoxu performansı yaxşılaşdırmaq üçün təkmilləşdirilmişdir. Məsələn, BLAST müxtəlif məlumat dəstləri üçün ciddi şəkildə optimallaşdırılıb, bir neçəsini adlandırmaq üçün HyperBLAST [29], CloudBLAST [30], DynamicBlast [31] və mBLAST [32] istehsal edir. mBLAST vəziyyətində, İnsan Mikrobiomu Layihəsində iştirak edən tədqiqatçılar alqoritmin optimallaşdırılmasını tapşırdılar ki, təhlillər ağlabatan vaxt miqyasında aparıla bilsin. Buna baxmayaraq, bu uyğunlaşdırma alqoritmlərinin çoxu toxum axtarış strategiyalarının miqyaslı davranışına görə daha uzun oxumaq üçün uyğun deyil. Uzun oxunuş texnologiyaları təkmilləşməyə davam etdikcə, qısa oxumaq üçün uyğunlaşdırma üçün əldə edilənlərə bənzər sürət təkmilləşdirmələrini təmin edə bilən yeni alqoritmlərin hazırlanmasına getdikcə daha çox ehtiyac yaranacaq [25].

Bu yaxınlarda xəritəçəkmə üçün montajı əvəz edən yeni yanaşmalar işlənib hazırlanmışdır. Bunlar yuxarıdakı xəritəçilərlə birbaşa müqayisə oluna bilməz, lakin onlar müəyyən kontekstlərdə əhəmiyyətli sürət artımı təmin edir və uyğunlaşmada növbəti texnoloji yeniliyi təmsil edə bilər. Salmon və Kallisto [29, 30] daxil olmaqla, bu yanaşmalar əsasən RNT-seq transkriptinin identifikasiyası və kəmiyyətinin müəyyən edilməsinə yönəldilir və onlar RNT-Seq kəmiyyətinin təyini üçün hashed k-mers və De Bruijn qrafikindən istifadə edirlər. Üstəlik, əsas cüt ayırdetmə uyğunluğunu inkişaf etdirmək əvəzinə, bu yanaşmalar verilmiş oxuna uyğun olan transkriptlər dəstindən ibarət “psevdoalignment”i müəyyən edir.

Oxuma düzülüşünə əlavə olaraq, ardıcıllıqla oxunuşların təhlili ilə əlaqəli digər əsas hesablama intensiv alqoritmik məsələ genom ardıcıllığının de novo yığılmasıdır. Qısa oxunan ardıcıllıq texnologiyasından istifadə edərək montaj üçün bir çox alətlər hazırlanmışdır [31, 32]. Vaxt və yaddaş tələbləri müəyyən dərəcədə genom ölçüsü ilə bağlıdır, lakin alqoritmlər arasında əhəmiyyətli dərəcədə dəyişir (Şəkil 3b) [33]. Pacific Biosciences, Oxford Nanopore və Moleculo [34] kimi uzun müddət oxunan sekvensiya texnologiyalarının yaranması potensial olaraq azaldılmış hesablama xərcləri ilə yüksək keyfiyyətli ardıcıllıq birləşmələri vəd edir. Bununla belə, daha uzun oxunuşlar üçün daha yüksək ardıcıllıq xəta dərəcələri yeni montaj alqoritmlərini tələb edir [35-38]. Əsas fayda ondan ibarətdir ki, ənənəvi qısa oxunuş texnologiyaları ilə yığılanlardan 10-100 × daha böyük olan kontigləri, hətta daha aşağı qat əhatəsi ilə də yığmaq mümkündür (məməlilərin genomlarında müqayisə üçün [39]-a baxın).


21-ci əsrdə Onurğalılar Biologiyası yaradıcılıq məkanında müəyyən vaxt tələb edir

Seçki günü, 2018. Bill Storm və Yekaterina Maşanova mövcud variantları nəzərə alaraq kompüter ekranlarına baxırdılar.

Onlar bir-birlərinə baxdılar və bir-birlərinə acıqlı baxışlar atdılar. Bu qədər ilan arasından necə seçim etmək olar?

Fırtına 󈧘 və Mashanova 󈧘 alt sıranı təmsil edən namizədlərə baxırdılar. Serpentes — ilanlar. Hərfi ilanlar. Onları xüsusilə ilanın pulcuqları maraqlandırırdı və onlar başa düşürdülər ki, müxtəlif ilan növlərinin müxtəlif növ pulcuqları var.

İkisi, komanda yoldaşı Ian Wilenzik 󈧘 ilə birlikdə, ilan tərəzisini dərindən başa düşməyə başladılar. İdeya tərəzinin formasını və funksiyasını araşdırmaq, sonra William və Marynin Swem Library və Small Hall-dakı kosmos qurğularında alətlər və təcrübədən istifadə edərək öz miqyasını və ya tərəzi dəstini hazırlamaqdır.

İlan komandası Laurie Sandersonun Onurğalı Biologiyası sinfində yalnız bir qrup idi. Sanderson BIOL 456 tələbələrini 21-ci əsrin konsepsiyaları, bacarıqları və texnikaları ilə tanış etmək istəyir.

Sanderson William və Mary'nin Biologiya Departamentinin professorudur. O, 1992-ci ildən universitetdə Onurğalı Heyvanların Biologiyasını tədris edir. Makerspace əsaslı layihələr sinifin laboratoriya komponentinin təkmilləşdirilməsidir. Ənənəvi onurğalıların biolaboratoriyası konservləşdirilmiş nümunələrin və sümüklərin müayinəsinə əsaslanır.

“Lakin indi mövcud bioloji nümunələr daha müxtəlifdir,”. “Bütün sahə daha çox fənlərarasıdır.”

Ənənəvi parçalanmalar hələ də baş verir

Sanderson'un tələbələri hələ də laboratoriyada ənənəvi disseksiyalar edirlər, məsələn, balıq, tez-tez Virciniya Dəniz Elmləri İnstitutunda nümunə götürmə işindən əldə edilən nümunələr. Əvvəlki illərdə də ekskursiyalar olub. Lakin onlar semestrin ilk üçdə ikisini laboratoriya işlərinin çoxunu kompüter dəstəkli dizayn (CAD), təsvirin təhlili, 3D skan edilməsi və 21-ci əsr anatomistləri üçün mövcud olan digər qabaqcıl üsulları öyrənməyə sərf edirlər.

“Tələbələr layihələri laboratoriyaya bir növ qapaq kimi seçirlər,” Sanderson dedi. “Onurğalılar biologiyasının bəzi elementləri ki, onlar birlikdə dizayn, araşdırma və icra edə bilərlər.”

Sandersonun CAD və 3D çap edilmiş balıq ağızlarının modelləri ilə öz təcrübələri 2016-cı ildə William və Mary-yə yeni filtrasiya cihazı üçün patent verilməsinə səbəb oldu. O, üç il əvvəl, İnteqrasiya edilmiş Elm Mərkəzindəki Biomühəndislik Laboratoriyası iki 3D printer aldıqda, Onurğalıların Biologiyası laboratoriyasına qabaqcıl istehsal konsepsiyalarını təqdim etdi. Lakin kampusdakı makerspace mühitinin genişləndirilməsi Sanderson-un tələbələri üçün daha geniş imkanlar açır.

Makerspace Tələbə Mühəndislərinin Dəyirmi Masası

Hər bir Onurğalı Biologiya komandası MSE-lərin — Makerspace Tələbə Mühəndisləri tərəfindən makerspace rəhbərliyinin faydasını aldı. “Mən əminəm ki, cəngavər rütbələri vermək səlahiyyətim var, ” Jonathan Frey MSE-ləri Con Qarst və Jacob Brotman-Krass-ı təqdim edərkən 󈧙, 󈧚, “buna görə də bu uşaqlar hər ikisi cənabdır.̵.

Frey Kiçik Hallda William və Mary's makerspace mühitinin direktoru kimi ilk ilini tamamlayır. Ser Con və Ser Jacob, Frey-in topladığı MSE Dəyirmi Masasının üzvlərindən yalnız ikisidir, bu təqaüd, ilan tərəzisini tərsinə çevirmək kimi gizli biliklər axtarmağa gələn zəvvarlara yardım təklif etməyə həsr olunmuş təqaüddür.

 “Makerspace-in rolu tələbədən tələbəyə öyrənmə, cəmiyyətdaxili öyrənməni asanlaşdırmaqdır,” Frey izah etdi.

Qarst deyir ki, o, makerspace-də növbələri üçün maaş alır və həftədə 10 saat kitab oxuyur.

“Burada yəqin ki, iki dəfə vaxt keçirdim,' dedi. “Sadəcə öz layihələrim və digər ev tapşırıqları üzərində işləyirəm. Mən burada olmağı sevirəm.”

Seçki günü Qarst və Brotman-Krass saat başında idilər, Storm və Maşanovaya qulaq asırdılar ki, onların komandası ilan miqyaslı anatomiya arasında variasiyanı araşdırmaqda maraqlıdır.

“İlan tərəziləri fərqlidir,” Storm dedi. “Ventral və dorsal pulcuqlar fərqlidir. Və onlar ilan növləri arasında da fərqlidirlər”

Başqa bir komanda Seçki Günü Kiçik Zalı Makerspace-də işləyirdi. Onları Tısbağa Komandası adlandırın. Onların planı yırtıcı quşlar tərəfindən yerə yıxıldıqda çatlamağa qarşı müqavimət göstərmək üçün üç növ tısbağa qabığının dizaynını sınaqdan keçirmək idi.

“Bu layihənin həyata keçirilməsində heç bir tısbağa zərər görməyəcək” deyə Angie Pak onlayn olaraq mövcud tısbağa qabığının skanlarını yoxladı. Onun komanda yoldaşı Cameron Staubs dedi ki, ideya mərmiləri 3D printerdə təkrarlamaq və onları drondan atmaqdır.

“Sizdə naqil varmı?” Staubs Qarstdan soruşdu.

“Wire? Bizdə çoxlu naqil var!,” Qarst, manifold ölçülərində kifayət qədər izolyasiya edilmiş mis ehtiyatını aşkar etmək üçün makerspace divarı boyunca şkaflardan birini açaraq dedi.

“Xeyr, mən paltar asılan kimi nəzərdə tuturam,” Staubs dedi. O izah etdi ki, adi köhnə asılqan məftilini tələb edən pilotsuz uçan aparatın yükü buraxma mexanizminin qurulması üçün onlayn təlimatlar tapıb.

İnternetdən başlayaraq

Staubs’ dron hack kimi, layihələrin əksəriyyətinin necə ediləcəyi hissəsi internetdə başladı. Tısbağa komandasının üçüncü üzvü Evan Broennimann izah etdi ki, onlar eksperiment üçün 3D təsvirlər yaratmaq üçün istifadə edilə bilən tısbağa qabıqlarının üçölçülü skanlarını axtarırlar.

“Bəyəndiyimiz bəzilərini tapdıq, amma ödəniş var idi,” Broennimann dedi. “Bizə açıq mənbə və ya Creative Commons şəkilləri lazım idi.”

Noyabrın sonuna qədər layihələr inkişaf etmiş mərhələdə idi. İlan miqyaslı komanda Swem Library makers sahəsində 3D printerin məhsulu olan bir cüt tərəzi nümayiş etdirdi. Tərəzinin təsvirləri Meksika çuxur gürzəsinin anatomik skanlarına əsaslanırdı. Atropoidlər nummifer.

Onların tərəzilərinin birinin ombası var idi, digərinin hər iki tərəfi hamar idi. Onlar bütün tərəzilərin şəbəkə şəbəkəsi kimi necə birlikdə işlədiyini göstərən kompüter simulyasiyası yaratdılar.

“Biz indi tərəzi şəbəkəsini necə — düzəltməyi və onu necə təhlil edəcəyimizi bilirik,” Maşanova bildirib. “Bir çox tədqiqatlar ilan pulcuqlarını hərəkət kontekstində nəzərdən keçirir, lakin indi biz onları zireh kontekstində də təhlil edə bilərik.”

Tısbağa qrupu, düşmə testi üçün üç tısbağa növü ilə nəticələndi və onları yoxlama üçün sıraya düzdü.

“This is the leopard tortoise. This is a box turtle and this is a sea turtle,” Broennimann said. “The idea was to see which shell shape was most resistant to being dropped by a bird.”

He said the team predicted the box turtle shell would be most resistant, as box turtles are more likely than the other two species to be the object of bird predation. “The leopard tortoise is very big,” Broennimann explained. “And the sea turtle is…in the ocean!”

Their observations supported their hypothesis. “You can look at the box turtle shell and you can see it doesn’t have any fractures to the shell, ” Staubs said.

The locomotion specialists

In addition to the snake scale and turtle shell teams there was a third group of individual projects, all involving locomotion. For example, ChiChi Ugochukwu 󈧘 took her interest in horses into a deep dive into horseshoes.

“My original idea, which was a bit ambitious, was to look at how different styles of horseshoes affect the way in which horses move,” she said. “It’s hard to do a project like that without actual, live horses at my disposal. ”

Ugochukwu was horseless but not recourseless, as she figured out a way to adapt her project to available resources. Many projects were similarly revised. For instance, the turtle team abandoned their drone plan in favor of dropping their printed shells in the high bay laboratory in Small Hall.

Ugochukwu embarked on a study of the anatomy of the equine leg and hoof. She found that there’s an enormous artisanal quality to the shoeing of a horse.

“One of the things I’ve run into is that when a farrier shoes a horse, there’s not any established guidelines,” she said. “It seems more like an art that he's perfected over time: “When you look at different horses each of them will have shoes to fit their need,” she said.

Charnae Holmes 󈧗 is a biology major and art minor. She combined her two areas of study in an investigation of cartilage, that often-troublesome connective tissue that serves as padding in joints.

“I’m interested in evolution,” she said. “I am studying how cartilage evolved in modern humans, starting with our closest relatives, chimpanzees and then Lucy and on to Homo sapiens.”

Holmes is tracing the development of cartilage in the knee and she is especially interested in the shift from quadrupedalism to bipedalism. She said she is using her studio art background to fill in gaps that science leaves.

“Cartilage doesn't fossilize,” she said. “So I’m using my artistic skills to infer the changes that have occurred.”

As humans grow, they turn most of their cartilage into bone, but some cartilage remains, especially in knees, Holmes said. “A little bit of cartilage in the knee has to support a lot of weight,” she added. “A lot of the problems we have with joints — osteoporosis and things like that — happen because of problems in that area. So, learning about the evolution of cartilage will possibly have some implications in helping people with knee issues.”

Jessica Fleury 󈧘 would like to improve the state of the art when it comes to prosthetic limbs. The best replacement leg, she said, is one that most closely matches your own gait.

“With a better limb, there would be less need for physical therapy and overall better quality of walking,” she said.

Fleury videotaped people walking, using a camera borrowed from the Reeder Media Center in Swem Library. She recorded their gaits in socks and in sneakers. Then she uploaded the files to her computer and took screen shots, paying close attention to the frames that showed the subject’s heels hitting the floor.

“Then I uploaded the pictures to ImageJ,” she said. Many of the students used ImageJ, a versatile image-processing program developed by the National Institutes of Health.

Fleury used ImageJ to take a set of measurements for each subject: the angles created when the feet hit the floor, stride length and so on. She found that the mechanics of walking has interesting variations.

“Everyone has a different walk,” she said. “Some people hit the floor more flat footed. Some people have a higher elevation when they hit the floor. You’d think some people who are taller would have a longer stride. Usually they do, but that’s not always the case.”


Mücərrəd

A common reductionist assumption is that macro-scale behaviors can be described “bottom-up” if only sufficient details about lower-scale processes are available. The view that an “ideal” or “fundamental” physics would be sufficient to explain all macro-scale phenomena has been met with criticism from philosophers of biology. Specifically, scholars have pointed to the impossibility of deducing biological explanations from physical ones, and to the irreducible nature of distinctively biological processes such as gene regulation and evolution. This paper takes a step back in asking whether bottom-up modeling is feasible even when modeling simple physical systems across scales. By comparing examples of multi-scale modeling in physics and biology, we argue that the “tyranny of scales” problem presents a challenge to reductive explanations in both physics and biology. The problem refers to the scale-dependency of physical and biological behaviors that forces researchers to combine different models relying on different scale-specific mathematical strategies and boundary conditions. Analyzing the ways in which different models are combined in multi-scale modeling also has implications for the relation between physics and biology. Contrary to the assumption that physical science approaches provide reductive explanations in biology, we exemplify how inputs from physics often reveal the importance of macro-scale models and explanations. We illustrate this through an examination of the role of biomechanical modeling in developmental biology. In such contexts, the relation between models at different scales and from different disciplines is neither reductive nor completely autonomous, but interdependent.


The Easiest Science Majors

1. Psychology

Psychology majors study how people behave along with the influence their motivations and desires have on their behavior. The study of psychology further investigates the behavior of the individual within culture and society.

Psychology is commonly thought of as the easiest of the science majors thanks to its relative lack of complex math, although psych majors can still expect to do a fair amount of statistical analysis on their way to a degree. More social than many other science classes, psychology puts an emphasis on working with people and prioritizes skills such as critical thinking, problem solving, and communication.

While it is one of the easiest science fields to major in as an undergrad, students who want to work as a psychologist will need to continue on and earn an advanced degree like a Master’s or Doctorate—and the coursework for an advanced degree in psychology is considerably more challenging.

2. Biology

A biology major studies living organisms, including their origins, characteristics, and habits. Through their pursuit of a biology degree, students will learn how living organisms work.

Because biology is a broad field, it lacks the intensity and specific skill sets required of other science majors. It also features less math than other types of sciences, focusing on concepts, theories, and memorization rather than hard math. Perhaps this is why biology is one of the most popular science majors: in 2017-2018, nearly 6% of all undergrad degrees were granted to people studying biological and biomedical sciences.

The flexibility needed in biology also makes it less singularly focused than other science majors. Students will work both independently and in teams coursework also takes place in the classroom, lab, and field.

3. Environmental Science

Students studying environmental science will explore how the physical and biological worlds interact. Degree holders often transition to careers focused on conservation, in positions varying from activism to consulting to research. Students might work for governmental agencies in policymaking, or go into the private sector to assess a company’s environmental impact.

Environmental science is commonly thought of as one of the easier science degrees to obtain. One of the reasons for this perception is that it is very hands-on and requires a minimal amount of complex math, at least by science major standards. Despite environmental science’s reputation, it’s still a comparatively challenging major that requires an understanding of core sciences such as chemistry, physics, biology, and geology, as well as scientific methodology.

Environmental science is popular with students who enjoy learning outside of the classroom. Although fieldwork attracts many, there are also plenty of administrative opportunities in the area for those who prefer life in an office or lab.

As you consider a career in science, you might also wonder what your chances are of getting into the best schools for science. To help you answer those tough questions, CollegeVine offers a free Chancing Engine that lets you know your chances of acceptance at the schools of your choice, plus how to improve your profile. Sign up for a free CollegeVine account to get started today.


Videoya baxın: Əyləncəli Söz Vaqonu Yarışması 2 - Coğrafiya 6-cı sinif (Yanvar 2022).