معلومة

ما هي بعض الأمثلة على قوانين القياس في علم الأحياء؟


لقد رأيت أن معدل الأيض يتم قياسه لوغاريتميًا كدالة للكتلة للعديد من الحيوانات على مدى واسع للغاية من المعلمات. ما هي قوانين القياس الأخرى الموجودة على المستوى الفردي؟


هنا بعض من أعلى رأسي.

  • يعتمد الارتفاع الذي يمكن للحيوان أن يقفز فيه على منطقة المقطع العرضي للعضلات ($ l ^ 2 $) وكتلتها ($ l ^ 3 $). تنمو الكتلة بشكل أسرع مع حجم الجسم ($ l $) لذلك يمكن للحيوانات الصغيرة أن تقفز أعلى بالنسبة لحجم أجسامها ($ l $) من الحيوانات الكبيرة. يوجد تحجيم مشابه جدًا لقوة الأطراف مقابل الكتلة ، والقدرة على الطيران مقابل الكتلة ، وما إلى ذلك.

  • في العيون ذات الثقب (كما هو موجود في المحار ونوتيلوس) تعتمد الحساسية للضوء على حجم البؤبؤ ($ l ^ 2 $) ، فكلما كبر الثقب كلما زاد الضوء. ومع ذلك ، فإن القدرة على التركيز تعتمد على مقلوب حجم الثقب (لكني لا أعرف القياس ، لذا $ l ^ {- n} $). لذلك هناك مفاضلة بين الحساسية والقدرة على التركيز.

  • هناك بعض النماذج الحديثة حول سلوك البحث عن الطعام في بيئة أرضية ثنائية الأبعاد (حيث يبلغ طول الجزء الأمامي من الحيوان $ 1 $) مقابل البحث عن الطعام في بيئة بحرية ثلاثية الأبعاد (مع كون الجزء الأمامي من الحيوان سطحًا $ l ^ 2 $ ). يتنبأ النموذج بسلوكيات مختلفة لحجم الفرائس التي يجب أن تهدف إليها.

  • معدل توهين الصوت يتناسب مع تردد الصوت مثل $ 1 / f ^ 2 $. يتم قياس تردد مرنان بمقلوب حجم 1 دولار / لتر ^ 3 دولار. تصدر الحيوانات الصغيرة أصواتًا عالية النبرة تتضاءل بسرعة ولا تسافر لمسافات طويلة.

  • أخيرًا ، تتغير خصائص السوائل بتغير الحجم. يصف رقم رينولدز اللزوجة ويعتمد على المقياس الخطي $ l $. لذلك فإن الحيوانات الصغيرة تعاني من السوائل على أنها لزجة ويمكنها "الزحف" في الماء بينما يتعين على الحيوانات الكبيرة "السباحة" في الماء.

ومع ذلك ، فإن أي خاصية فيزيائية أو كيميائية فيزيائية مباشرة للبيولوجيا ستخضع لقوانين القياس.


ما هي بعض الأمثلة على قوانين القياس في علم الأحياء؟ - مادة الاحياء

إذا لم تعتقد أبدًا أن الجاذبية الجنسية يمكن حسابها رياضيًا ، ففكر مرة أخرى.

ذكر السرطانات عازف الكمان (أوكا بوغناكس) تمتلك مخلبًا كبيرًا كبيرًا لمحاربة أو تهديد الذكور الآخرين. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الذكور ذات المخالب الكبيرة تجذب المزيد من الإناث.

يتم تحديد جاذبية الجنس (حجم المخلب) لنوع معين من سلطعون العازف من خلال المعادلة التماثلية التالية:

أين مج يمثل كتلة المخلب الرئيسي و مب يمثل كتلة جسم السلطعون (افترض أن كتلة الجسم تساوي الكتلة الكلية للسرطان مطروحًا منها كتلة المخلب الرئيسي) [1]. قبل أن نناقش هذه المعادلة بالتفصيل ، سوف نحدد ونناقش معادلات قياس التباين والقياسات التماثلية.

  • قد يحتاج كائن وزن 10 كجم إلى هيكل عظمي 0.75 كجم ،
  • قد يحتاج كائن وزنه 60 كجم إلى هيكل عظمي يبلغ 5.3 كجم ، ومع ذلك
  • قد يحتاج كائن وزن 110 كجم إلى هيكل عظمي يبلغ وزنه 10.2 كجم.

كما ترون من خلال فحص هذه الأرقام ، تحتاج الأجسام الأثقل إلى هياكل عظمية أكبر نسبيًا لدعمها. لا توجد زيادة ثابتة في كتلة الهيكل العظمي لكل زيادة بمقدار 50 كجم في زيادة كتلة الهيكل العظمي بشكل لا يتناسب مع كتلة الجسم [2].

يتم اشتقاق قوانين القياس التفاضلي من البيانات التجريبية. يقيس العلماء المهتمون بالكشف عن هذه القوانين سمة مشتركة ، مثل كتلة الجسم وحجم دماغ الثدييات البالغة ، عبر العديد من الأصناف. ثم يتم استخراج البيانات للعلاقات التي تُكتب منها المعادلات.

F (س) = ج ق د ,

  • لو د & GT 1 ، السمة التي قدمها F (س) يزيد بما لا يتناسب مع السمة التي قدمها س. على سبيل المثال ، إذا س يمثل حجم الجسم ، إذن F (س) أكبر نسبيًا بالنسبة للأجسام الأكبر مقارنة بالأجسام الأصغر.
  • إذا كان 0 & lt د العلامة & lt 1 ، السمة F (س) يزيد مع السمات ، ولكنه يفعل ذلك بمعدل أبطأ من التناسب.
  • لو د = 1 ثم السمة F (س) يتغير كنسبة ثابتة من السمة س. هذه الحالة الخاصة تسمى isometry ، بدلاً من allometry.

استخدام المعادلات التفاضلية

لاحظ أن (1) هي دالة قدرة وليست معادلة أسية (الثابت د في وضع الأس بدلاً من المتغير س). على عكس التطبيقات الأخرى التي نحتاج فيها إلى اللوغاريتمات لمساعدتنا في حل المعادلة ، نستخدم هنا اللوغاريتمات لتبسيط المعادلة التماثلية في معادلة خطية.

نعيد كتابة (1) على هيئة أ معادلة لوغاريتمية النموذج،

عندما نغير المتغيرات بالسماح ،

لذلك ، فإن تحويل معادلة قياس التماثل إلى مكافئها اللوغاريتمي يؤدي إلى معادلة خطية.

من خلال إعادة كتابة المعادلة التفاضلية في معادلة لوغاريتمية ، يمكننا بسهولة حساب قيم الثوابت ج و د من مجموعة من البيانات التجريبية. إذا قمنا بتسجيل الدخول س على ال x-المحور وسجل F على ال ذ-المحور ، يجب أن نرى خطًا بميل يساوي د و ص-اعتراض يساوي سجل ج. تذكر ، المتغيرات x و ذ هي حقًا على مقياس لوغاريتمي (منذ ذلك الحين x = سجل س و ذ = سجل F). نسمي هذه المؤامرة أ مؤامرة تسجيل الدخول.

نظرًا لأن المعادلات التفاضلية مشتقة من البيانات التجريبية ، يجب أن يكون المرء حذرًا بشأن البيانات المنتشرة حول a خط الأنسب في ال س ص-طائرة مؤامرة لوغاريتمي. الانحرافات الصغيرة عن خط أفضل ملاءمة هي في الواقع أكبر مما قد تظهر. تذكر ، منذ x و ذ المتغيرات على المقياس اللوغاريتمي ، والتغيرات الخطية في متغيرات الإخراج (x و ذ) تتوافق مع التغييرات الأسية في متغيرات الإدخال (F (س) و س). لأننا مهتمون في النهاية بعلاقة بين F و س، فنحن بحاجة إلى الاهتمام حتى بالانحرافات الصغيرة عن السطر الأنسب.


التكامل في القياس البيئي والبيولوجي

القياس الكيميائي هو تطبيق قوانين حفظ المادة والنسب المحددة لفهم معدلات وعوائد التفاعلات الكيميائية في ضوء مجموعة من المواد المتفاعلة. يدرك القياس المتكافئ البيئي أن الكائنات الحية نفسها هي نتيجة تفاعلات كيميائية وبالتالي يمكن تقييد نموها وتكاثرها من خلال إمدادات العناصر الكيميائية الرئيسية [خاصة الكربون (C) والنيتروجين (N) والفوسفور (P)] [8]. يكمن الكثير من العمل في القياس المتكافئ في توصيف التركيب الأولي للكائنات الحية وفي فهم كيفية تنظيم تركيبها الكيميائي عن كثب ("التوازن المتكافئ") ، وبالتالي إلى أي مدى يتوافق نموها مع قانون النسب المحددة.

في حين أن تقسيم الكائنات الحية والنظم البيئية إلى تكويناتها الأولية أمر اختزالي بطبيعته ، فإن قياس العناصر البيئية لا يتوقف عند هذا الحد. خذ ، على سبيل المثال ، تطبيق القياس المتكافئ لشرح الملاحظات في بيئة المياه العذبة التي توضح أن التغييرات في بنية الشبكة الغذائية يمكن أن تؤثر على التوافر النسبي للمغذيات الرئيسية المحددة N و P في البحيرات [9]. هذه التغييرات ناتجة عن الآثار المتتالية لهيكل الشبكة الغذائية ، والتي تغير الوفرة النسبية لأنواع العوالق الحيوانية العاشبة في المجتمع [10]. على وجه التحديد ، فإن البحيرات التي تحتوي على أربعة مستويات غذائية سائدة (العوالق النباتية ، والعوالق الحيوانية ، والأسماك العوالق ، والأسماك الآكلة للحوم) يسودها عمومًا الأسماك كبيرة الجسم والغنية بالفوسفور (منخفضة C: P ، منخفضة N: P) القشريات Daphnia [11] ، بينما البحيرات التي تحتوي على ثلاثة مستويات غذائية سائدة (تفتقر إلى piscivores) تهيمن عليها مجدافيات الأرجل المنخفضة P (عالية C: P ، عالية N: P). وبالتالي ، فإن التغييرات في بنية الشبكة الغذائية تتسبب في عزل مجتمعات العوالق الحيوانية وإعادة تدوير N و P بشكل تفاضلي [12] ، مما يؤثر بدوره على نظام المغذيات الذي يعاني منه مجتمع العوالق النباتية.

وبالتالي ، فإن القياس المتكافئ البيئي يوفر فهمًا لكيفية تأثير بنية الشبكة الغذائية على الحد من مغذيات العوالق النباتية بسبب التحولات بين العوالق الحيوانية السائدة التي تختلف في نسب C: N: P. ولكن في هذه المرحلة ، من الطبيعي أن نسأل لماذا تختلف نسب C: N: P بين أنواع العوالق الحيوانية. اقترح Elser وزملاؤه [13] "فرضية معدل النمو" (GRH) للإجابة على هذا السؤال ، في خطوة نحو نظرية أوسع للقياس المتكافئ البيولوجي ، وليس البيئي. على وجه التحديد ، اقترحوا اعتماد معدل النمو على نسب C: P و N: P في الكائنات الحية ، لأنه يجب على الكائنات الحية زيادة تخصيصها للحمض النووي الريبوزي الغني بـ P من أجل تلبية متطلبات تخليق البروتين المرتفعة للنمو السريع. سرعان ما ظهر دعم GRH في العوالق الحيوانية [14،15]. لا يشرح GRH التركيب الأولي فقط من حيث الأساس الكيميائي الحيوي ، ولكنه يوفر أيضًا ارتباطًا تطوريًا واضحًا (كما حث بعض المدافعين عن علم الأحياء الجديد): التغيرات التطورية في نمو الكائن الحي أو معدل التطور لها تداعيات فسيولوجية وبيئية بسبب التغييرات التي تحدثها في متطلبات العناصر العضوية. يتطلب التغيير التطوري آلية وراثية ، لذلك اقترح Elser وزملاؤه [16] أن اختيار التغييرات في معدل النمو أو النمو يعمل على التباين الجيني المتاح في القدرة النسخية للجينات التي تكوّد RNA الريبوسومي ، الحمض النووي الريبي. تم إنتاج دعم أولي لمثل هذه الآليات في برغوث الماء [17 ، 18].

في حين يبدو أن الحساب الاختزالي مرضيًا في متناول اليد ، فقد فتح الجهد طرقًا متعددة للتكامل الواسع الذي يتم فيه إجراء الاتصالات ليس عن طريق المزيد من الحفر لآليات المستوى الأدنى ، ولكن من خلال البحث عن اتصالات جديدة من نوعين. نوع واحد من الاتصال أفقي - الهدف هو توسيع نتائج الحفر الاختزالي لتشمل تصنيفات وأنظمة أخرى على نفس المستوى التنظيمي تقريبًا. على النقيض من ذلك ، تحاول الوصلات الرأسية "الظهور" من خلال تطبيق نتائج التفسير الآلي في مجال واحد لعمل واختبار تنبؤات حول الظواهر التي لم يتم توثيقها بعد في المستويات الأعلى وفي مجالات أخرى.

في القياس البيئي المتكافئ ، تمت محاولة التكامل الأفقي من خلال تطبيق التحليل المتكافئ على التفاعلات الغذائية خارج البحيرات والعوالق الحيوانية في المياه العذبة. يتم استخدام التحليل المتكافئ بسهولة في المقارنات عبر الأنظمة البيئية ، كما هو الحال في المقارنة بين البنية المتكافئة لشبكات الغذاء والبحيرات والبحيرات [19] وشبكات الغذاء الأرضية والبحيرات [20]. وبالمثل ، سرعان ما تم إنتاج البيانات التي توضح الدور الرئيسي لاختلال التوازن المتكافئ القائم على P في التأثير على نمو الحشرات الأرضية [21 ، 22] ، كما هو موضح سابقًا للعوالق الحيوانية [23 ، 24]. علاوة على ذلك ، يجب تطبيق GRH على مجموعة متنوعة من الكائنات الحية ، وليس مجرد العوالق الحيوانية في المياه العذبة. أظهر Elser وزملاؤه [25] أن العوالق الحيوانية والبكتيريا وذباب الفاكهة وغيرها من الحشرات تظهر علاقات نمو مماثلة مع RNA-P ، بينما قدم Weider وزملاؤه [26] دليلًا على أن الأهمية الوظيفية لتباين rDNA في تفسير هذه العلاقات متشابهة إلى حد كبير عبر الأصناف المتنوعة ، والتي تعد أمثلة على التكامل الأفقي داخل القياس البيولوجي.

لقد عمل التكامل الرأسي بشكل مختلف نوعًا ما في القياس الكيميائي البيولوجي. خذ على سبيل المثال الروابط التي تم إجراؤها من خلال تطبيق GRH على دراسة السرطان [27]. لاحظ Elser وزملاؤه أن العديد من الجينات المسرطنة المعروفة تؤثر على التعبير عن جينات RNA الريبوسوم ، مما يزيد من إنتاج RNA الريبوسوم. يشير هذا إلى أن أنسجة الورم سريعة النمو قد يكون لها متطلبات P عالية بشكل غير عادي وبالتالي قد تواجه نموًا محدودًا. بينما تشير البيانات السريرية إلى أن انتشار الأورام يمكن أن يستنفد إمدادات الجسم P ، فقد ثبت صعوبة اختبار هذه الأفكار بالمعلومات الموجودة. جهود جديدة جارية لمقارنة القياس المتكافئ C: N: P للورم والأنسجة الطبيعية مباشرة. هذه تؤكد أن أورام القولون والرئة هي بالفعل أكثر ثراءً من الأنسجة الطبيعية (JJ Elser et al. ، بيانات غير منشورة) ، وهي معلومات يمكن دمجها في نماذج المحاكاة لتقييم ما إذا كانت هذه الاختلافات قد تؤثر على تطور الورم [28].

يعمل التكامل الرأسي هنا من خلال التفكير ميكانيكيًا وليس بشكل مباشر في المصطلحات التطورية: يتم توقع علاقات جديدة في المستويات الأعلى بناءً على آليات المستوى الأدنى المعروفة. في مثال السرطان ، تحدث هذه الظواهر عالية المستوى في مجالات علم الأحياء التي تقع خارج نطاق التحقيق الأولي. من السمات المهمة لتحرك التكامل الصاعد الذي تم إجراؤه في هذه الحالة أنه يطرح أسئلة ربما لم يتم طرحها مطلقًا على المستوى الأعلى. ما إذا كان نمو أنسجة الورم محدودًا أم لا يصبح مشكلة فقط إذا كان لدى المرء سبب للاعتقاد بأن معدل النمو ومتطلبات P مرتبطان.

يجب أن نلاحظ أن البحث عن روابط تكاملية - لا سيما صعودًا عبر مستويات التنظيم من الآليات المحددة في الأصناف الأخرى - من غير المرجح أن يمضي بشكل نظيف مثل الجزء الاختزالي من العملية التفسيرية في معظم الحالات. ويرجع ذلك جزئيًا إلى اختلاف قوة وعدد العوامل السببية للأنظمة المختلفة ، على الرغم من أنه يجب أيضًا تقييد جميع الأنظمة بنفس القواعد الديناميكية الحرارية الأساسية. على سبيل المثال ، تتضاءل قدرة GRH على تفسير نسب C: P و N: P للحيوان مع زيادة حجم الجسم ، لأن معدل النمو يتدرج بشكل سلبي مع تغير الحجم [29] بدلاً من ذلك يكون مدفوعًا بالتخصيص لعظام غنية بـ P ، مع وصلات لاحقة إلى عمليات تدوير المغذيات التي تقودها الفقاريات [30]. نعتقد أن هذا النقص النسبي في الدقة هو ميزة ، وليس عيبًا ، للتكامل التصاعدي ، لأنه يلفت الانتباه إلى الفرص لتحديد العمليات السببية الفريدة من نوعها على مستوى أو تصنيف أو نظام محدد والتي يتم تشغيلها في أي سياق معين .


ما هي بعض الأمثلة على قوانين القياس في علم الأحياء؟ - مادة الاحياء

التعريف والأمثلة

يتم العثور على اللوغاريتمات في جميع أنحاء العلوم البيولوجية. تتضمن بعض الأمثلة حساب الرقم الهيدروجيني لمحلول ما أو التغير في الطاقة الحرة المرتبطة بالتفاعلات البيوكيميائية. لفهم كيفية حل هذه المعادلات ، يجب علينا أولاً النظر في تعريف اللوغاريتم.

تعريف- التعريف الرسمي للوغاريتم هو كما يلي:

القاعدة أ لوغاريتم رقم موجب x هو الأس الذي تحصل عليه عندما تكتب x كقوة أ أين أ & GT 0 و أ & ني 1. هذا هو،

سجلأ x = ك إذا وفقط إذا أ ك = x.

المفتاح لأخذ لوغاريتم x & gt 0 هو إعادة الكتابة x باستخدام القاعدة أ. على سبيل المثال،

من اخترع مثل هذا الشيء؟

يعود الفضل إلى جون نابير ، عالم الرياضيات الاسكتلندي ، في اختراع اللوغاريتمات. كتابه، وصف لقانون اللوغاريتمات الرائعتم نشره عام 1614. ابتكر نابير طريقة لتسهيل العمليات الحسابية باستخدام الجمع والطرح بدلاً من الضرب والقسمة. اليوم ، نستخدم اللوغاريتمات للأساس 10 أو اللوغاريتمات المشتركة أو اللوغاريتمات للقاعدة e أو اللوغاريتمات الطبيعية. في منشور نابير ، يصف السجلات إلى الأساس 2.

بعض الأمثلة على اللوغاريتمات

يمكن أن يكون للوغاريتمات ، مثل الأسس ، قواعد مختلفة. في العلوم البيولوجية ، من المحتمل أن تصادف اللوغاريتم الأساسي 10 ، والمعروف باسم اللوغاريتم المشترك ويُشار إليه ببساطة باسم اللوغاريتم والقاعدة ه اللوغاريتم ، والمعروف باسم اللوغاريثم الطبيعي والمشار إليه بـ ln. ستحسب معظم الآلات الحاسبة هذه اللوغاريتمات المستخدمة على نطاق واسع بسهولة.

ب 10 لوغاريتم اللوغاريتم المشترك لعدد موجب x ، هو الأس الذي تحصل عليه عندما تكتب x كقوة 10.

سجل x = ك إذا وفقط إذا 10 ك = x

لا يمكن حساب اللوغاريتم المشترك لـ x & gt 0 يدويًا إلا في ظل ظروف خاصة ، وسوف نفحصها أولاً. لنبدأ & rsquos بحساب قيمة ،

سجل 10.

وفقًا لتعريفنا للوغاريتم المشترك ، علينا إعادة الكتابة x = 10 باستخدام الأساس 10. هذا سهل لأن 10 = 10 1. إذن الأس ، ك، نحصل عليه عند إعادة كتابة 10 باستخدام الأساس 10 هو ، ك = 1. وهكذا نستنتج ،

سجل 10 = سجل 10 1 = 1.

في حين أن هذا المثال بسيط نوعًا ما ، فمن الممارسات الجيدة اتباع طريقة الحل هذه. جرب الآن التمارين التالية.

أثناء عملك خلال هذه التمارين ، هل لاحظت أن نواتج اللوغاريتمات تزيد خطيًا مثل زيادة المدخلات أضعافا مضاعفة؟

اللوغاريتمات الطبيعية

اللوغاريتم الطبيعي لعدد موجب x ، هو الأس الذي تحصل عليه عندما تكتب x كقوة ه. أذكر ذلك

سجله x = ln x

وبالتالي

ln x = ك إذا وفقط إذا ه ك = x .

الحسابات اللوغاريتمية التي لا يمكنك القيام بها يدويًا.

الآن ، افترض أنه طُلب منك حساب قيمة سجل 20. ماذا ستفعل (أو تحاول أن تفعل) للحصول على إجابة؟ هل تلاحظ أي شيء مختلف في هذه المشكلة؟

كما لاحظت على الأرجح ، لا يوجد عدد صحيح ك، مثل ذلك 10 ك = 20. لذلك ، في هذه الحالة ، ستحتاج إلى الاعتماد على الآلة الحاسبة للحصول على المساعدة. باستخدام الآلة الحاسبة الخاصة بك سوف تجد ،

تسجيل 20 & asymp 1.30.

تذكر أن هذا صحيح لأن

10 1.30 & asymp20.

بعد الانتهاء من هذه التمارين ستلاحظ أن إجاباتك (مخرجاتك) صغيرة بالنسبة لمدخلاتك الكبيرة. تذكر أن اللوغاريتمات تحول المدخلات المتزايدة بشكل أسي إلى مخرجات متزايدة خطيًا. هذا مناسب تمامًا لعلماء الأحياء الذين يعملون على العديد من المستويات وعلى العديد من المقاييس المختلفة.

نظرًا لأن الدوال الأسية واللوغاريتمية هي مقلوب ، فإن مجال اللوغاريتمات هو نطاق الأسي (أي الأرقام الحقيقية الموجبة) ، ونطاق اللوغاريتمات هو مجال الأسي (أي جميع الأرقام الحقيقية). هذا صحيح بالنسبة لجميع اللوغاريتمات ، بغض النظر عن الأساس.

أذكر أن متسارع وظيفة مع القاعدة أ مكتوب كـ F (x) = فأس . معكوس هذه الدالة هو الأساس أ دالة لوغاريتمية مكتوبة كـ ،

F & ناقص 1 (x) = ز (x) = تسجيل الدخولأ x.

عندما لا يكون هناك خط منخفض صريح أ مكتوبًا ، يُفترض أن اللوغاريتم شائع (أي الأساس 10). هناك استثناء خاص واحد لهذا الترميز للقاعدة ه & asymp 2.718 ، يُطلق عليه اسم طبيعي >> صفة اللوغاريتم

ز (x) = تسجيل الدخوله x = ln x.

لحساب القاعدة أ لوغاريتم x & GT 0 ، اعادة كتابة x باستخدام القاعدة أ (تمامًا كما فعلنا مع القاعدة 10). على سبيل المثال ، افترض أ = 2 ونريد أن نحسب ،

سجل2 8.

لإيجاد هذه القيمة يدويًا ، نقوم بتحويل الرقم 8 باستخدام الأساس 2 على النحو التالي ،

سجل2 8 = سجل2 2 3 = 3,

تمامًا كما فعلنا مع الأساس 10.

في القسم التالي سوف نصف خصائص اللوغاريتمات.


تفاعلات Endergonic و Exergonic

إذا تم إطلاق الطاقة أثناء تفاعل كيميائي ، فإن القيمة الناتجة من المعادلة أعلاه ستكون رقمًا سالبًا. بمعنى آخر ، التفاعلات التي تطلق الطاقة لها & # 8710G & lt 0. وتعني القيمة السلبية & # 8710G أيضًا أن منتجات التفاعل لها طاقة حرة أقل من المواد المتفاعلة لأنها تطلق بعض الطاقة الحرة أثناء التفاعل. ردود الفعل التي لها قيمة & # 8710G سالبة وبالتالي تطلق طاقة حرة تسمى التفاعلات الخارجية. Exergonic تعني خروج الطاقة من النظام. يشار إلى هذه التفاعلات أيضًا على أنها تفاعلات عفوية لأنها يمكن أن تحدث دون إضافة طاقة إلى النظام. إن فهم التفاعلات الكيميائية العفوية وإطلاق الطاقة الحرة مفيد للغاية لعلماء الأحياء لأنه يمكن تسخير هذه التفاعلات لأداء العمل داخل الخلية. يجب التمييز بين المصطلح تلقائي وفكرة التفاعل الكيميائي الذي يحدث على الفور. على عكس الاستخدام اليومي للمصطلح ، فإن التفاعل التلقائي ليس رد فعل يحدث فجأة أو بسرعة. صدأ الحديد هو مثال على التفاعل التلقائي الذي يحدث ببطء ، شيئًا فشيئًا ، بمرور الوقت.

إذا كان التفاعل الكيميائي يتطلب مدخلًا للطاقة بدلاً من إطلاق طاقة ، فستكون قيمة & # 8710G لهذا التفاعل قيمة موجبة. في هذه الحالة ، المنتجات لديها طاقة حرة أكثر من المواد المتفاعلة. وبالتالي ، يمكن اعتبار منتجات هذه التفاعلات بمثابة جزيئات لتخزين الطاقة. تسمى هذه التفاعلات الكيميائية تفاعلات endergonic وهي غير تلقائية. لن يحدث تفاعل مائي من تلقاء نفسه دون إضافة طاقة حرة.

الشكل ( PageIndex <1> ): ردود الفعل Exergonic و Endergonic: ردود الفعل المفرطة و endergonic تؤدي إلى تغييرات في طاقة جيبس ​​الحرة. تفاعلات الطاقة المفرطة تطلق تفاعلات الطاقة التي تتطلب طاقة لتستمر.


الابتكارات الكامنة وراء القياس في خوارزميات المحاذاة

تطورت أدوات المحاذاة بشكل مشترك مع تقنية التسلسل لتلبية الطلبات المفروضة على معالجة بيانات التسلسل. يتبع الانخفاض في وقت تشغيلها تقريبًا قانون مور (الشكل 3 أ). هذا الأداء المحسن مدفوع بسلسلة من التطورات الحسابية المنفصلة. في أوائل عصر تسلسل سانجر ، استخدمت خوارزميات Smith-Waterman [19] و Needleman-Wunsch [20] البرمجة الديناميكية لإيجاد محاذاة مثالية محلية أو عالمية. لكن التعقيد التربيعي لهذه الأساليب يجعل من المستحيل تعيين تسلسلات لجينوم كبير. بعد هذا القيد ، تم تطوير العديد من الخوارزميات مع هياكل البيانات المُحسّنة ، باستخدام جداول التجزئة (على سبيل المثال ، Fasta [21] ، BLAST (أداة البحث عن المحاذاة المحلية الأساسية) [22] ، BLAT (أداة المحاذاة الشبيهة بالبلاست) [23] و MAQ [24] و Novoalign [25]) أو مصفوفات اللاحقة مع تحويل Burrows-Wheeler (على سبيل المثال ، STAR (محاذاة النصوص المقسمة إلى مرجع) [26] ، BWA (Burrows-Wheeler Aligner) [27] و Bowtie [28]).

أ ساهمت التطورات المتعددة في خوارزميات المحاذاة في انخفاض أسي في وقت التشغيل على مدار الأربعين عامًا الماضية. قمنا بتجميع مليون قراءة أحادية النهاية لـ 75 نقطة أساس لكل من الإنسان والخميرة. تأخذ المقارنة في الاعتبار فقط بنية البيانات والخوارزميات والسرعات. هناك العديد من العوامل الأخرى ، مثل الدقة والحساسية ، والتي لم تتم مناقشتها هنا ، ولكنها تمت تغطيتها في مكان آخر [25]. كانت خوارزميات المحاذاة الأولية المستندة إلى البرمجة الديناميكية قابلة للتطبيق على محاذاة تسلسل البروتين الفردي ، لكنها كانت بطيئة جدًا بالنسبة للمحاذاة الفعالة على مقياس الجينوم. ساعد التقدم في الفهرسة على تقليل وقت التشغيل. أدت التحسينات الإضافية في هياكل الفهرس والتسجيل إلى تمكين الجيل التالي من أدوات التقويم من تحسين وقت المحاذاة. ويلاحظ أيضًا وجود ارتباط سلبي بين الإنشاء الأولي للمؤشر ووقت رسم الخرائط الهامشي لكل قراءة. ب تم رسم أقصى استخدام للذاكرة مقابل وقت التشغيل لمجمعات الجينوم المختلفة على مخطط السجل. تم اختبار أداء المجمع باستخدام جينومات متعددة ، بما في ذلك المكورات العنقودية الذهبية, رودوباكتر سبيرويدسوالكروموسوم البشري 14 و بومبوس إمباتينز. تم الحصول على البيانات من Kleftogiannis et al. [33]

بالإضافة إلى هياكل البيانات المحسّنة هذه ، اعتمدت الخوارزميات طرق بحث مختلفة لزيادة الكفاءة. على عكس Smith-Waterman و Needleman-Wunsch ، اللذان يقارنان ويتواءمان تسلسلين بشكل مباشر ، تتبنى العديد من الأدوات (مثل FASTA و BLAST و BLAT و MAQ و STAR) استراتيجية من خطوتين للبذور والتوسيع. على الرغم من أن هذه الإستراتيجية لا يمكن ضمانها للعثور على المحاذاة المثلى ، إلا أنها تزيد السرعات بشكل كبير من خلال عدم مقارنة التسلسلات من قاعدة بقاعدة. يتم تحسين BWA و Bowtie من خلال البحث فقط عن المطابقات التامة للبذرة [25]. يمكن تحويل نهج المطابقة غير الدقيقة والامتداد إلى طريقة مطابقة تامة عن طريق تعداد جميع مجموعات عدم التطابق والفجوات.

بالإضافة إلى تغيير استراتيجيات البحث ، تم تعديل الخوارزميات لمجموعات البيانات الأكبر من خلال تنظيم الاستعلام أو قاعدة البيانات أو كليهما أولاً. يتضمن هذا استثمارًا حسابيًا مقدمًا ولكن العوائد تزيد من السرعة مع نمو مجموعات البيانات بشكل أكبر. على سبيل المثال ، تقوم بعض الخوارزميات (BLAST و FASTA و MAQ) أولاً ببناء فهارس لتسلسل الاستعلام قبل مسح قاعدة البيانات. على جانب قاعدة البيانات ، تقوم بعض الخوارزميات (مثل BLAST و MAQ) بتنسيق قاعدة البيانات في ملفات ثنائية مضغوطة ، بينما تقوم خوارزميات أخرى (مثل BLAT و Novoalign و STAR و BWA و Bowtie) ببناء فهرس غير متصل بالإنترنت. يمكن لـ STAR و BWA و Bowtie على وجه الخصوص تقليل وقت التعيين الهامشي بشكل كبير (الوقت المستغرق لتعيين قراءة واحدة) ، ولكنها تتطلب فترة زمنية كبيرة نسبيًا لإنشاء فهرس ثابت. بشكل عام ، نجد ارتباطًا سلبيًا بين وقت رسم الخرائط الهامشي ووقت إنشاء الفهرس الثابت ، مما يجعل BWA و Bowtie و STAR أكثر ملاءمة للتعامل مع مجموعات بيانات NGS الأكبر تدريجيًا (الشكل 3 أ). يشبه إلى حد كبير مرحلة التوسع التي لوحظت في مسارات منحنيات S التي تنتج قانون مور ، تم تنقيح العديد من هذه الخوارزميات لتحسين الأداء. على سبيل المثال ، تم تحسين BLAST بشكل كبير لمجموعات البيانات المختلفة ، وإنتاج HyperBLAST [29] و CloudBLAST [30] و DynamicBlast [31] و mBLAST [32] ، على سبيل المثال لا الحصر. في حالة mBLAST ، قام الباحثون المشاركون في مشروع Microbiome البشري بتكليف تحسين الخوارزمية بحيث يمكن إجراء التحليلات على نطاق زمني معقول. ومع ذلك ، فإن العديد من خوارزميات المحاذاة هذه ليست مناسبة للقراءات الأطول بسبب سلوك التوسع في استراتيجيات البحث الأولية الخاصة بهم. مع استمرار تحسن تقنيات القراءة الطويلة ، ستكون هناك حاجة متزايدة لتطوير خوارزميات جديدة قادرة على تقديم تحسينات في السرعة مماثلة لتلك التي تم الحصول عليها لمحاذاة القراءة القصيرة [25].

في الآونة الأخيرة ، تم تطوير مناهج جديدة تحل محل التجميع لرسم الخرائط. لا يمكن مقارنتها مباشرة برسامي الخرائط أعلاه ، ولكنها توفر مكاسب كبيرة في السرعة في سياقات معينة وقد تمثل الابتكار التكنولوجي التالي في المحاذاة. تركز هذه المناهج ، بما في ذلك Salmon و Kallisto [29 ، 30] ، في الغالب على تحديد نصوص RNA-seq وتحديد كميتها ، وهي تستخدم تجزئة k-mers ورسم بياني De Bruijn لمهمة تقدير كمية RNA-Seq. علاوة على ذلك ، بدلاً من تطوير محاذاة دقة الأزواج الأساسية ، تحدد هذه الأساليب "محاذاة زائفة" تتكون من مجموعة النصوص المتوافقة مع قراءة معينة.

بالإضافة إلى قراءة المحاذاة ، فإن المشكلة الحسابية الرئيسية الأخرى المكثفة حسابيًا والمرتبطة بتحليل قراءات التسلسل هي تجميع de novo لتسلسل الجينوم. تم تطوير العديد من الأدوات للتجميع باستخدام تقنية تسلسل القراءة القصيرة [31 ، 32]. ترتبط متطلبات الوقت والذاكرة إلى حد ما بحجم الجينوم ولكنها تختلف اختلافًا كبيرًا بين الخوارزميات (الشكل 3 ب) [33]. يعد ظهور تقنيات التسلسل طويلة القراءة مثل Pacific Biosciences و Oxford Nanopore و Moleculo [34] تجميعات تسلسل عالية الجودة مع تكاليف حسابية منخفضة محتملة. ومع ذلك ، تتطلب معدلات خطأ التسلسل الأعلى للقراءات الأطول خوارزميات تجميع جديدة [35-38]. الفائدة الرئيسية هي أنه من الممكن تجميع كونتيجات أكبر من 10-100 × من تلك المجمعة بواسطة تقنيات القراءة القصيرة التقليدية ، حتى مع تغطية منخفضة (انظر [39] للمقارنة في جينومات الثدييات).


تتضمن بيولوجيا الفقاريات في القرن الحادي والعشرين بعض الوقت في مجال التصنيع

يوم الانتخابات ، 2018. كان بيل ستورم وإيكاترينا ماشانوفا ينظران إلى شاشات الكمبيوتر ، ويفكران في الخيارات المتاحة.

نظروا إلى بعضهم البعض وتبادلوا النظرات الساخرة. كيف تختار من بين الكثير من الثعابين؟

كانت Storm & # 821720 و Mashanova & # 821720 تبحث عن مرشحين يمثلون الرتبة الفرعية الثعابين & # 8212 الثعابين. الثعابين الحرفية. كانوا مهتمين بشكل خاص بمقاييس الثعبان وأدركوا أن أنواع الثعابين المختلفة لها أنواع مختلفة من المقاييس.

بدأ الاثنان ، جنبًا إلى جنب مع زميله في الفريق Ian Wilenzik & # 821720 ، في متابعة فهم عميق لمقياس الأفعى. تكمن الفكرة في فحص شكل ووظيفة المقياس ، ثم تصنيع المقياس الخاص بهم أو مجموعة المقاييس الخاصة بهم ، باستخدام الأدوات والخبرات في مرافق William & amp Mary & # 8217s في مجال الصناعات في Swem Library و Small Hall.

كان فريق الثعابين مجرد مجموعة واحدة في فصل لوري ساندرسون وبيولوجيا الفقاريات # 8217s. ترغب ساندرسون في تعريف طلابها في BIOL 456 بمفاهيم ومهارات وتقنيات القرن الحادي والعشرين.

ساندرسون أستاذ في قسم علم الأحياء ويليام وأم ماري & # 8217. تقوم بتدريس علم الأحياء الفقارية في الجامعة منذ عام 1992. تعد المشاريع القائمة على مساحات التصنيع تعزيزًا لمكون المختبر في الفصل. يعتمد المختبر الحيوي التقليدي للفقاريات على فحص العينات والعظام المحفوظة.

& # 8220 ولكن الآن ، أصبحت العينات البيولوجية المتاحة أكثر تنوعًا ، & # 8221 قالت. & # 8220 المجال بأكمله متعدد التخصصات. & # 8221

التشريح التقليدي لا يزال يحدث

لا يزال طلاب Sanderson & # 8217s يقومون بالتشريح التقليدي في المختبر & # 8212 على سبيل المثال الأسماك ، وغالبًا ما تكون عينات تم الحصول عليها من عمل أخذ العينات في معهد فيرجينيا للعلوم البحرية. في السنوات السابقة ، كانت هناك رحلات ميدانية أيضًا. لكنهم يقضون جزءًا كبيرًا من الثلثين الأولين من الفصل الدراسي & # 8217s في العمل المعمل في تعلم التصميم بمساعدة الكمبيوتر (CAD) ، وتحليل الصور ، والمسح الضوئي ثلاثي الأبعاد ، والتقنيات المتقدمة الأخرى المتاحة لعلماء التشريح في القرن الحادي والعشرين.

& # 8220 قال ساندرسون إن الطلاب يختارون المشاريع كنوع من التتويج للمختبر. & # 8220 بعض عناصر بيولوجيا الفقاريات التي يمكنهم العمل معًا للتصميم والبحث والتنفيذ. & # 8221

أدت تجارب Sanderson الخاصة مع CAD والنماذج المطبوعة ثلاثية الأبعاد لأفواه الأسماك إلى الحصول على براءة اختراع لـ William & amp Mary في عام 2016 لجهاز ترشيح جديد. قدمت مفاهيم التصنيع المتقدمة إلى مختبر بيولوجيا الفقاريات قبل ثلاث سنوات ، عندما حصل مختبر الهندسة الحيوية في مركز العلوم المتكامل على طابعتين ثلاثيتي الأبعاد. لكن التوسع في بيئة المجال الفني في الحرم الجامعي يفتح نطاقًا أوسع من الاحتمالات لطلاب Sanderson & # 8217.

المائدة المستديرة لمهندسي طلاب Makerspace

تلقى كل فريق في علم الأحياء الفقارية فائدة إرشادات ميكرسبيس من MSEs & # 8212 Makerspace Student Engineers. & # 8220I & # 8217m متأكد من أنني & # 8217m مفوّض لمنح وسام الفروسية ، & # 8221 أوقف جوناثان فراي في تقديم MSEs John Garst & # 821721 و Jacob Brotman-Krass & # 821722 ، & # 8220 ، فهؤلاء الرجال كلاهما سيدي. & # 8221

دخل فراي جيدًا في سنته الأولى كمدير لبيئة صناع William & amp Mary & # 8217s في Small Hall. السير جون والسير جاكوب هما فقط عضوان من أعضاء المائدة المستديرة MSE التي قام فراي بتجميعها ، وهي زمالة مكرسة لتقديم المساعدة للحجاج الباحثين عن المعرفة الغامضة مثل كيفية إجراء هندسة عكسية لمقياس ثعبان.

& # 160 & # 8220 دور "مساحة العمل" هو تسهيل التعلم من طالب إلى طالب ، والتعلم داخل المجتمع ، وأوضح فراي # 8221.

يقول غارست إنه يتقاضى أجرًا مقابل نوبات عمله في مجال العمل ، وهو موجود في الكتب لمدة 10 ساعات في الأسبوع.

& # 8220 لقد قضيت على الأرجح ضعف ذلك الوقت هنا ، على الرغم من & # 8221 قال. & # 8220 مجرد العمل في مشاريعي الخاصة والواجبات المنزلية الأخرى. أحب أن أكون هنا. & # 8221

في يوم الانتخابات ، كان Garst و Brotman-Krass على مدار الساعة ، يستمعان إلى Storm و Mashanova يوضحان أن فريقهما كان مهتمًا باستكشاف الاختلاف بين تشريح مقياس الثعبان.

& # 8220Snake موازين مختلفة ، & # 8221 قال العاصفة. & # 8220 تختلف المقاييس المركزية والظهرية. وهم & # 8217 مختلفة بين أنواع الثعابين أيضًا & # 8221

كان فريق آخر يعمل في Small Hall Makerspace في يوم الانتخابات. اتصل بهم فريق السلاحف. كانت خطتهم هي اختبار تصميم ثلاثة أنواع من أصداف السلاحف لمقاومة التصدع عندما تسقطها الطيور المفترسة.

& # 8220 لن تتضرر أي سلاحف في السعي وراء هذا المشروع ، & # 8221 تغني أنجي باك & # 821720 ، حيث قامت بفحص عمليات مسح قوقعة السلاحف المتاحة عبر الإنترنت. قالت زميلتها كاميرون ستوبس & # 821720 إن الفكرة كانت تكرار الأصداف في طابعة ثلاثية الأبعاد وإسقاطها من طائرة بدون طيار.

& # 8220 هل لديك أي سلك؟ & # 8221 سأل ستوبس جارست.

& # 8220Wire؟ قال جارست: لدينا الكثير من الأسلاك!

& # 8220 لا ، أعني مثل شماعات المعاطف ، & # 8221 Staubs قال. وأوضحت أنها عثرت على تعليمات عبر الإنترنت لبناء آلية لتحرير الحمولة الصافية للطائرة بدون طيار والتي تتطلب سلك شماعات قديم عادي.

بدءًا من الإنترنت

مثل Staubs & # 8217 اختراق الطائرات بدون طيار ، بدأ الجزء الإرشادي من معظم المشاريع على الإنترنت. أوضح العضو الثالث في Team Turtle ، Evan Broennimann & # 821720 ، أنهم كانوا يبحثون عن مسح ثلاثي الأبعاد لقذائف السلاحف التي يمكن استخدامها لإنشاء عروض ثلاثية الأبعاد للتجربة.

& # 8220 قال بروينيمان # لقد وجدنا بعض الأشياء التي أحببناها ، لكن كانت هناك رسوم. & # 8220 كنا بحاجة إلى صور مفتوحة المصدر أو صور المشاع الإبداعي. & # 8221

بحلول أواخر نوفمبر ، كانت المشاريع في مراحل متقدمة. عرض فريق مقياس الثعبان زوجًا من المقاييس ، وهو منتج للطابعة ثلاثية الأبعاد في مساحة عمل مكتبة Swem. استند تصميم المقاييس إلى عمليات مسح تشريحية لأفعى حفرة مكسيكية ، أتروبويد نوميفر.

كان أحد موازينهم عبارة عن عارضة والآخر كان أملسًا على كلا الجانبين. قاموا بعمل محاكاة حاسوبية توضح كيف تعمل جميع المقاييس معًا كشبكة شعرية.

& # 8220 نحن نعرف الآن كيفية إنشاء شبكة من المقاييس & # 8212 وكيفية تحليلها ، & # 8221 قالت ماشانوفا. “A lot of studies view snake scales in the context of movement, but now we can also analyze them in the context of armor.”

The turtle group ended up with three turticular species for their drop test and lined them up for inspection.

“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. & # 8221

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 الانسان العاقل.”

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.”


الملخص

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.


شاهد الفيديو: قانون القياس المنطقي (كانون الثاني 2022).