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1.4.8.2: Zusammensetzen - Protisten - Biologie

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Wie wir gerade gesehen haben, besteht der vielleicht einfachste Weg, um festzustellen, ob ein eukaryotischer Organismus ein Protist ist, darin, zuerst festzustellen, ob es sich um ein Tier, eine Pflanze oder einen Pilz handelt. Im Gegensatz zu den anderen Königreichen, die aufgrund gemeinsamer Merkmale gruppiert sind, werden Protisten aus Bequemlichkeit gruppiert.

Zu Beginn dieses Kapitels haben wir über das Potenzial gesprochen, Mikroalgen, eine Art Protist, als nachhaltige Energiequelle zu nutzen. Wie wir jedoch erfahren haben, sind nicht alle Protisten gutartig.

Forscher des Agricultural Research Service (ARS) haben Sammlungen zusammengestellt und gepflegt, die es ihnen ermöglichen, die Vielfalt, Evolution und Verbreitung von Parasiten und Krankheitserregern zu erforschen. Diese Sammlung wurde 1892 gegründet und gehört zu den größten Parasitensammlungen der Welt. Es enthält mehr als 20 Millionen katalogisierte Exemplare, die Nematoden, Bandwürmer, Egel, Protisten und einige parasitäre Arthropoden wie Flöhe, Zecken und Läuse darstellen. Solche Archive bieten eine Grundlage, um sich verändernde geografische und Wirtsbereiche für Parasiten und Krankheiten zu identifizieren, die mit dem beschleunigten globalen Klimawandel auftreten können.

Am Center for Medical, Agricultural and Veterinary Entomology (CMAVE) in Gainesville, Florida, verwenden Forscher eine Sammlung von Mikrosporidien, um als Soldaten der biologischen Kriegsführung auf kleinstem Niveau gegen importierte rote Feuerameisen zu fungieren. Der CMAVE-Entomologe David Oi verwendet Arten von sporenbildenden Insektenpathogenen, wie z Kneallhazia solenopsae, um einen Rückgang der importierten roten Feuerameise (Solenopsis invicta) Bevölkerung. In Argentinien sind diese infektiösen Soldaten laut Oi mit einem lokalen Rückgang der Feuerameisenpopulationen um 53 bis 100 Prozent verbunden.

Außerdem konnten die Oi- und CMAVE-Kollegen Sanford Porter und Steven Valles gewinnen K. solenopsae um Phoride-Fliegen zu infizieren, ohne ihnen zu schaden. Dies ist wichtig, da Phoride-Fliegen als Vektoren dienen können, um importierte rote Feuerameisen mit den Mikrosporidien zu infizieren – was möglicherweise die Ausbreitung der Infektion auf andere Kolonien erleichtert.


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Sally Walters promovierte 1998 in evolutionärer Psychologie an der Simon Fraser University. Seitdem hat sie zahlreiche einführende Kurse in Psychologie in verschiedenen Formaten – persönlich, online und gemischt – an der Capilano University unterrichtet. Sie unterrichtet auch verschiedene Oberstufenkurse und hat einen neuen Kurs über Psychologie und Internet entwickelt. Seit 2012 ist sie Open Learning Faculty Member an der Thompson Rivers University, Open Learning. Sie interagiert gerne mit Studenten in einer Vielzahl von Online-Kursen. Bei der TRU war Dr. Walters verantwortlich für die Gestaltung von Online-Kursen und die Überarbeitung bestehender. Sie genießt die Herausforderung, Psychologie für Studierende mit unterschiedlichen Hintergründen interessant und zugänglich zu machen. In ihrer Freizeit liest sie gerne, liest Genealogie, hört Podcasts beim Spazierengehen, kreiert Kunst und trinkt eine ausgezeichnete Tasse Kaffee.


Was ist Segmentanalyse?

Die Analyse der Körperzusammensetzung ist eine Methode, um zu beschreiben, woraus Ihr Körper besteht, einschließlich Fett, Muskeln, Protein, Mineralien und Körperwasser. Bei herkömmlichen BIA-Körperanalysegeräten wird der gesamte Körper als nur ein Abschnitt oder Zylinder analysiert. Dieses Einzylinderverfahren führt zu nur einem Impedanzwert, der verwendet wird, um die Körperzusammensetzungsdaten eines Benutzers zu bestimmen.

Da jedoch jedes Körperteil unterschiedliche Volumina aufweist, führt die Einzelzylindermethode zu sehr verzerrten Daten. Die Segmentanalyse liefert zusätzlich zur üblichen Ganzkörperanalyse Daten zur Körperzusammensetzung in Segmenten.

Zum Beispiel teilt die InBody-Technologie den Körper in fünf Segmente oder „Zylinder“: die beiden Arme, zwei Beine und den Rumpf (der Bereich zwischen Hals und Beinen).

Jeder kann theoretisch für bestimmte Körpersegmente unterentwickelt/überentwickelt sein (je nach Ihren Körperzielen). Die gute Nachricht ist, dass Sie mit der Segmentanalyse diese Segmente identifizieren und vergleichen können.

Im InBody-Ergebnisblatt zeigt die obere Leiste an, dass sich die fettfreie Körpermasse (in Pfund) in einem bestimmten Segment befindet. Die obere Leiste der Segmentalen Lean-Analyse vergleicht die Pfunde der mageren Körpermasse im Verhältnis zu Ihrer Größe und Ihrem Geschlecht. Diese obere Leiste kann auch zum Vergleich zwischen Segmenten verwendet werden. Eine ungleichmäßige Gewichtsverteilung zwischen rechtem und linkem Bein kann ein Zeichen für Übertraining oder Verletzung sein. Später werden Sie sehen, wie Kraft- und Konditionstrainer die Segmentanalyse verwenden, um ihre Athleten zu trainieren.

Die in der unteren Leiste angezeigte Zahl ist der prozentuale Anteil der Magermasse im analysierten Segment zum Gesamtkörpergewicht. Dies zeigt, ob die Menge an Magerer Körpermasse, die Sie in einem Segment haben im Verhältnis zu Ihrem Gesamtkörpergewicht ist ausreichend. Die 100% = ausreichend.

Es ist erwähnenswert, dass sich die fettfreie Körpermasse, auf die im Ergebnisblatt Bezug genommen wird, nicht darauf bezieht, wie viel „Muskel“ (auch bekannt als Skelettmuskelmasse) Sie in jedem Segment haben. Es wäre also falsch, Segmental Lean Analysis als Muskelanalysediagramm zu bezeichnen. Obwohl es selbstverständlich ist, dass Skelettzuwächse in einem Körpersegment als Zuwächse im Diagramm der Segmentalen Lean-Analyse widergespiegelt werden, kann nicht jeder Zuwachs an Lean Body Mass durch Muskelzuwachs erklärt werden. Woher? Denn Lean Body Mass macht auch Körperwasser aus. Dies macht die Segmentanalyse nicht nur für die Verfolgung von Muskel nützlich, sondern auch für bestimmte Verletzungs- und Krankheitszustände (die weiter unten ausführlich besprochen werden).

Im Nachhinein könnte Ihre segmentale Verteilung darauf hinweisen, dass Sie proportional Muskel-/Fettmasse erhalten, entwickelt oder verloren haben. Es stimmt zwar, dass Sie Fett nicht punktuell reduzieren können, aber Sie können bestimmte Muskeln im Körper entwickeln oder erhalten, indem Sie sie mehr verwenden, sei es durch Training oder Ihre täglichen Aktivitäten.


1.4.8.2: Zusammensetzen - Protisten - Biologie

4 - 2 DNA-Struktur und Replikation

4 - 3 Bei der DNA-Replikation können Fehler auftreten, die potenzielle Mutationen erzeugen

4 - 4 Fehler in der DNA können auch außerhalb der Replikation auftreten

4 - 5 Transkription beinhaltet das Kopieren von DNA in RNA

4 - 6 Der mRNA-Spiegel ist ein häufiger regulatorischer Punkt bei Prokaryonten

4 - 7 Translation ist die Umwandlung von mRNA in Protein am Ribosom

4 - 8 Das Problem der beweglichen Polymerase

5 - Mikrobielle Ernährung

5 - 2 Die Zelle besteht aus wenigen gemeinsamen Elementen

5 - 3 Mikroben können nach ihrem Nährstoffbedarf klassifiziert werden

5 - 5 Sterilisation von Medien

6 - Mikrobielles Wachstum

6 - 2 Bakterienwachstum beschreiben und quantifizieren

6 - 3 Bakterienwachstum messen

6 - 4 Wachstum in Laborkultur

6 - 5 Die Umwelt beeinflusst das Wachstum von Mikroben stark

7 - Kontrolle von Mikroben

7 - 2 Temperatur ist eine gängige physikalische Methode zur Bekämpfung von Mikroben

7 - 3 Andere physikalische Behandlungsformen

7 - 4 Chemische Behandlungen wirken auf Mikroben, um ihr Wachstum zu verhindern

7 - 5 Die antimikrobielle Aktivität wird mit Standardtests gemessen

8 - Stoffwechsel

8 - 2 Wichtige Grundlagen im Stoffwechsel

8 - 3 Enzyme sind biologische Katalysatoren

8 - 4 Fermentation, Energiegewinnung ohne Membran

8 - 5 Atmung beinhaltet die Abgabe von Elektronen an einen anorganischen terminalen Elektronenakzeptor

8 - 6 Hochenergetische Elektronen werden mit Hilfe einer Membran in ATP umgewandelt

8 - 7 Viele Mikroben können anaerob atmen

8 - 8 Einige Mikroben können vollständig auf anorganischen Kohlenstoff-, Energie- und Elektronenquellen wachsen

9 - Photosynthese

9 - 2 Photosynthetische Mikroben haben mehrere gemeinsame Eigenschaften

9 - 3 Licht wird von Proteinkomplexen gesammelt, die Photopigmente enthalten

9 - 4 Purpurbakterien, eine Klasse anoxygener photosynthetischer Bakterien

9 - 5 Die grünen Bakterien sind anoxygene Photosynthesemittel, die ein Chlorosom bilden

9 - 6 Die Cyanobakterien betreiben sauerstoffhaltige Photosynthese

10 - Anabolismus

10 - 2 Aufnahme von Kohlenstoff

10 - 3 Stickstoff- und Schwefelassimilation

10 - 4 Assimilation anderer Elemente

10 - 5 Aminosäuren und einfache Synthese

10 - 6 Die Synthese einiger Aminosäuren hat gemeinsame Schritte

10 - 7 Nukleotid- und Lipidbiosynthese involviert komplexe Wege

10 - 8 Monomere werden zu Polymeren zusammengesetzt

11 - Regulierung des Stoffwechsels

11 - 2 Regulierung ist ein Weg, um auf ein sich änderndes Umfeld zu reagieren

11 - 3 Die verschiedenen Regulierungsarten

11 - 4 Die Expression des <i>lac</i>-Operons erfordert die Anwesenheit von Lactose und die Abwesenheit von Glucose

11 - 5 Das Tryptophan-Operon wird durch Repression, Abschwächung und Rückkopplungshemmung kontrolliert

11 - 6 Die Sporulation in <i>Bacillus subtilis</i> wird durch Sigma-Faktoren gesteuert und durch ein Phosphorelay-System aktiviert

11 - 7 <i>Vibrio fischeri</i> erkennt die Zelldichte mithilfe eines kleinen diffusionsfähigen Moleküls, das an einen Aktivator bindet

11 - 8 Hitzeschock-Genexpression wird durch Sigma-Faktoren, mRNA-Sekundärstruktur und Proteinstabilität kontrolliert

11 - 9 Stickstofffixierung kann durch einen positiven Aktivator, mRNA-Stabilität und Enzymmodifikation kontrolliert werden

12 - Genomik und Genetik

12 - 2 Sequenzierung und was sie uns sagt

12 - 3 Welche Anwendungsmöglichkeiten haben die durch Genomik gewonnenen Informationen?

12 - 4 Eine Einführung in die Genetik und Gentechnik

12 - 5 Wie man eine Nadel im Heuhaufen findet

12 - 6 Generierung von Zufallsmutationen

12 - 7 Gentransfersysteme

12 - 8 Genetische Kartierung, Komplementation und Genfusionen

12 - 9 Suppressoren sind Second-Site-Mutationen, die den Phänotyp einer Mutante so verändern, dass sie dem des Wildtyps ähnelt

13 - Grundlegende Virologie und prokaryontische Viren

13 - 2 Virale Herausforderungen und Strukturen

13 - 3 Der virale Lebenszyklus, frühe Ereignisse

13 - 4 Der virale Lebenszyklus, späte Ereignisse

13 - 5 Lambda-Phagen ist ein lysogenes Virus mit doppelsträngiger DNA.

13 - 6 T4 ist ein großer, lytischer Phagen mit einem großen doppelsträngigen DNA-Genom

13 - 7 P22 ist ein lysogener, doppelsträngiger DNA-Phagen, der für die Entwicklung der bakteriellen Genetik wichtig war

13 - 8 P1 ist ein doppelsträngiger DNA-Phagen mit einer ungewöhnlichen Fähigkeit, verschiedene Wirte zu infizieren

13 - 9 Q&beta ist ein kleines, einzelsträngiges RNA-Virus

13 - 10 M13 hat ein Genom, das aus einem einzelsträngigen, zirkulären DNA-Molekül besteht


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Oxford University Press ist eine Abteilung der Universität Oxford. Es fördert das Ziel der Exzellenz der Universität in Forschung, Wissenschaft und Bildung durch weltweite Veröffentlichungen.


ERGEBNISSE

Teilnehmerdemografie

Insgesamt wurden 32 Absolventen der Biowissenschaften aus 25 verschiedenen Institutionen in den kontinentalen Vereinigten Staaten interviewt. Die Mehrheit (69%) der Teilnehmer besuchte Universitäten mit höchster Forschungsaktivität (R1), der Rest von höheren Forschungseinrichtungen (R2, 19%), moderaten Forschungseinrichtungen (R3, 9%) und Spezialinstituten (3% Carnegie .). Klassifikation der Hochschulen [Indiana University Center for Postsecondary Research, 2017]). Die Teilnehmer waren im Alter von 23 bis 40 Jahren (Mittelwert = 28,6 Jahre, SD = 3,5). Die Mehrheit der Teilnehmer identifizierte sich als weiblich (59%), 75% als weiß/kaukasisch, 13% asiatisch-amerikanisch, 9% Latina/o und 3% identifiziert als Inder (südasiatisch). Es gab keine signifikanten Unterschiede (Chi-Quadrat-Anpassungsgüte, alle P > 0,05) zwischen den gemeldeten Demografien unserer Stichprobe (Geschlecht, Rasse/Ethnizität und Universitätstyp) und denen, die in der NSF-Umfrage zu verdienten Doktoranden und der Umfrage zu Doktoranden und Postdoktoranden in Naturwissenschaften und Ingenieurwesen (NSF, 2016a,b) angegeben wurden.

Status als Doktorand und berufliche Ziele

Insgesamt waren 97% unserer Teilnehmer Doktoranden, und alle Teilnehmer befanden sich mindestens im zweiten Jahr ihres Graduiertenprogramms (durchschnittliches Studienjahr = 4,3, SD = 1,3). Die Teilnehmer führten Absolventenforschung zu Themen durch, die Teildisziplinen der Biologie umfassten: 37,5% Molekular- oder Zellbiologie, Genetik oder Immunologie 34% Ökologie 16% Evolutionsbiologie und 12,5% Biologie-Bildungsforschung (BER). Darüber hinaus gaben 9% der Studierenden, die einen nicht-BER-Forschungsschwerpunkt hatten, an, zusätzlich zu ihren primären Forschungsprojekten in gewissem Umfang an einem Bildungsforschungsprojekt teilzunehmen. Wir waren der Ansicht, dass Doktoranden, die am BER teilgenommen hatten, möglicherweise ein voreingenommenes Bewusstsein für EBT-Strategien haben, das für Doktoranden der Biowissenschaften im Allgemeinen nicht repräsentativ wäre. Nach Reflexion und Diskussion der Interviewtranskripte und basierend auf statistischen Tests auf Unterschiede zwischen den BER-Studierenden und/oder denjenigen, die an der Bildungsforschung teilgenommen hatten, stellte das Forschungsteam fest, dass sich ihre Erfahrungen nicht von denen ihrer Nicht-Studierenden unterschieden Bildungsforschung. Daher umfassen diese Daten auch Doktoranden, die sowohl biologische Grundlagenforschung als auch BER studieren.

Die Teilnehmer gaben an, an vielfältigen beruflichen Zielen interessiert zu sein: 28% erhofften sich primär eine Forschungsstelle in der Wissenschaft 31% gaben explizit an, dass sie eine wissenschaftliche Stelle anstreben, die es ihnen ermöglicht, Forschung und Lehre zu vereinbaren und 19% waren interessiert in erster Linie in Lehraufträgen. Die verbleibenden 22% gaben an, dass sie ihre akademische Laufbahn verlassen wollen, um Karrieren in der Regierung, in der Industrie oder in der Wissenschaftskommunikation und Öffentlichkeitsarbeit zu machen.

Doktoranden erhalten wenig Unterstützung für die Lehrausbildung

Um unsere erste Forschungsfrage zu beantworten, berichten wir über die Erfahrungen unserer Teilnehmer mit der Lehre, der obligatorischen TA-Ausbildung und ihrer Wahrnehmung der Unterstützung ihres Programms für ihre Lehrausbildung. Unsere Teilnehmer haben vielfältige Erfahrungen in ihren Rollen als TAs gemacht. Die Mehrheit waren erfahrene TAs – 19% hatten ein Semester TA-Erfahrung, 44% hatten zwischen zwei und fünf Semester Erfahrung und 31 % hatten zwischen sechs und 14 Semester Erfahrung als TA. Nur 6% der Teilnehmer waren noch nie zuvor ein TA gewesen. Die meisten Teilnehmer hatten Erfahrung im Unterrichten von Laborabschnitten (72%) und/oder Rezitationsabschnitten (63%), jedoch hatten 19% Erfahrung als Dozent für einen Kurs. Einige Teilnehmer machten keine genaue Zählung der Anzahl ihrer TA-Erfahrungen, daher handelt es sich bei den berichteten TA-Erfahrungen um konservative Schätzungen auf der Grundlage der bereitgestellten Informationen. Ein Teilnehmer erklärte zum Beispiel,

Ich habe viele verschiedene Klassen unterrichtet. Ich habe Pflanzenökologie, Einführung in die Biologie, Genetik unterrichtet und unterrichte gerade eine Botanikklasse.—Männlich, Doktorand der Ökologie im dritten Jahr

Dieser Student hat nicht angegeben, ob er mehrere Iterationen einer der vier aufgeführten Klassen unterrichtet hat, daher haben wir aufgezeichnet, dass er nur vier Semester TA-Erfahrung hatte.

Die meisten Studenten im Aufbaustudium nehmen an irgendeiner Form der obligatorischen TA-Ausbildung teil.

Uns war es wichtig zu verstehen, welche Pflichtschulungen unsere Teilnehmerinnen und Teilnehmer von ihren Hochschulen in Bezug auf ihre Lehraufgaben erhalten haben und ob ihre Ausbildung Informationen zu EBT-Strategien beinhaltet. Nur 28 % unserer Teilnehmer gaben an, eine erforderliche TA-Ausbildung zu absolvieren, die ein ganzes Semester dauerte, während 47 % die Teilnahme an einer TA-Ausbildung im Bootcamp-Stil entweder vor oder gleichzeitig mit ihrem ersten Semester als Lehrassistentin gaben (Abbildung 1A).

ABBILDUNG 1. Die meisten Teilnehmer hatten eine formale Lehrausbildung, obwohl nur wenige von denen mit formaler Ausbildung in Unterrichtsstrategien geschult waren. (A) Arten der Lehrausbildung, die Absolventen bisher in ihren Ausbildungsprogrammen erhalten haben. (B) Gemeldeter Umfang der Schulung in Unterrichtsstrategien für diejenigen, die an obligatorischen formalen Schulungen oder Bootcamps teilgenommen haben.

Während wir ermutigt waren, dass 75 % unserer Teilnehmer eine formale obligatorische Schulung durch einen Kurs oder ein Bootcamp erhalten hatten, gaben 46 % der Teilnehmer an, die eine formale Schulung erhalten hatten, dass sie keine Anweisungen in der Anwendung von Lehrstrategien erhalten haben (Abbildung 1B ). Weitere 29 % der Personen mit formaler Ausbildung gaben an, nur sehr wenig Schulungen in Unterrichtsstrategien erhalten zu haben – beschrieben von einem Teilnehmer durch die folgende Aussage:

Es geht meistens nicht wirklich um Lehrstrategien, sondern hauptsächlich darum, sexuelle Belästigung und solche Dinge zu erkennen. Sie erzählen dir einige der Strategien da draußen, aber sie betonen sie nicht wirklich. – Männlich, Doktorand der Ökologie im fünften Jahr

Nur 12,5 % der Absolventen gaben an, in ihrer formalen Pflichtausbildung eine fundierte Ausbildung in der Anwendung verschiedener Unterrichtsstrategien erhalten zu haben, z.

Wir hatten auch die Möglichkeit, 5 Minuten zu präsentieren, um das Lehren zu üben, und dann auch eine Zeit später, in der es 15 Minuten zum Üben war … Es ist irgendwie nett, andere Leute unterrichten zu sehen. Wir haben auch über einige Lehrstrategien und aktive Lernstrategien gesprochen. – Doktorandin der Zellbiologie im zweiten Jahr

Graduate-Studenten empfinden einen Mangel an Unterstützung bei der Entwicklung von Unterrichtskompetenzen.

Insgesamt diskutierten 72 % unserer Teilnehmer die verschiedenen Defizite in ihren Möglichkeiten, ihre Lehrkompetenzen innerhalb ihrer Programme weiterzuentwickeln. Einige Doktoranden (28 %) hoben zusätzlich die Diskrepanz zwischen dem Fehlen dieser Möglichkeiten und dem proklamierten Wert ihrer Fakultäten für die Lehre hervor (Tabelle 1).

TABELLE 1. Wahrnehmungen der Teilnehmer bezüglich mangelnder Unterstützung der Lehre durch ihre Graduiertenausbildungsprogramme

Das am häufigsten beschriebene Defizit der Unterrichtsentwicklung war eingeschränkte Lehrausbildung (44%). Obwohl einige dieser Teilnehmer erklärten, dass sie keinen Zugang zu einer Lehrausbildung hatten, waren viele, die eine begrenzte Lehrausbildung wahrnahmen, einfach der Meinung, dass die Ausbildung, die sie erhielten, unzureichend war. Andere, die eine begrenzte Lehrausbildung an ihrer Einrichtung wahrnahmen, waren sich der optionalen Ausbildung bewusst, beschrieben jedoch Hindernisse, die sie daran hinderten, diese Möglichkeiten zu nutzen – sie hatten keine Anreize zur Teilnahme oder fühlten sich sogar von Kollegen oder Beratern unter Druck gesetzt, keine Zeit für Lehrausbildungen aufzuwenden auf Kosten der Zeit, die für die Forschung aufgewendet werden sollte. Zum Beispiel,

Ich bin mir nicht sicher, wie viele Studenten diese optionalen (Lehr-)Kurse tatsächlich belegen, aber vielleicht (die Fakultät sollte) diese ein bisschen mehr bewerben. Ich persönlich kenne noch niemanden, der diese Kurse tatsächlich belegt hat.—Männlich, Doktorand der Ökologie im zweiten Jahr

In ähnlicher Weise haben Teilnehmer, die angaben, dass sie begrenzte Möglichkeiten zu unterrichten (34%) beschrieben beide logistische Einschränkungen (vor allem eingeschränkte Lehrmöglichkeiten an ihren Einrichtungen) oder eine mangelnde Unterstützung durch Peers und Berater, Lehrangebote einfach zu ergreifen, um Erfahrungen als Lehrende zu sammeln, und nicht die Notwendigkeit, finanzielle Unterstützung von . zu erhalten ein TA-Schiff:

Ich wollte wirklich mehr lehren und im Grunde haben mir alle gesagt, ich solle damit aufhören … es wäre schön, wenn es etwas mehr Unterstützung für Leute gäbe, die mehr lehren wollten. – Doktorandin der Evolutionsbiologie im vierten Jahr

Ein Drittel der Teilnehmer (alle, die zumindest einige Gelegenheiten zum Unterrichten hatten) sah ein Defizit in der pädagogischen beruflichen Entwicklung und gab an, dies zu haben eingeschränkte Möglichkeiten, ihre Lehrtätigkeit auszubauen (34%). Einige dieser Teilnehmer unterrichteten wiederholt dieselbe Klasse und waren der Meinung, dass die Herausforderung, eine andere Art von Kurs zu unterrichten (d. Andere Teilnehmer in dieser Gruppe gaben an, dass ein Standard-TA-Schiff, in dem sie mit Materialien und eingeschränkten Erwartungen an das, was in ihrem Klassenzimmer passieren muss, ausgestattet wurde, nicht ausreicht, um sie als Ausbilder umfassend vorzubereiten:

Für mich wird es eine große (Herausforderung) sein, tatsächlich einen ganzen Kurs zu unterrichten … Ich muss wirklich in der Lage sein, alle Teile zusammenzusetzen. Einschließlich der Unterrichtsstrategien, der Entwicklung von Unterrichtsplänen, der Durchführung der Bewertungen, denn das habe ich noch nie zuvor gemacht, alles zusammenfügen. – Doktorandin der Molekularbiologie im fünften Jahr

Diese Doktoranden wünschten sich die Möglichkeit, Lehrmaterialien zu entwickeln, große Vorlesungen zu halten oder einen Bachelor-Studiengang vollständig zu konzipieren und zu unterrichten.

Eine kleinere, aber überzeugende Gruppe von Doktoranden beschrieb Situationen, in denen sie der Meinung waren, dass ihre Institution etwas bietet Lippenbekenntnisse zur Wertschätzung der Lehre (28 %), die erklären oder Beispiele anführen, in denen ihre Institution versucht hat, den Anschein einer Wertschätzung der Lehre zu erwecken, aber in der Praxis Doktoranden beim Erlernen des Lehrens nicht ausreichend unterstützt. Einige Studenten berichteten beispielsweise, dass ihre Institutionen zwar technisch eine institutionelle Ausbildung bereitstellten, dass dies jedoch eine sehr unzureichende Anstrengung war, um ihre Lehrfähigkeiten tatsächlich zu entwickeln. Einige dieser Schüler äußerten ihre Ungläubigkeit, dass ihre Programme von ihnen erwarteten, in ihrer Ausbildung Lehrkompetenzen zu entwickeln, entweder aufgrund des Mangels an informativen Lehrkompetenzen, die in der Ausbildung betont wurden, oder der minimalen Art der Ausbildung (eine von nur 15 Minuten: „I Ich denke, es gab [Training] … Es war wie eine 15-minütige, ein paar Folien bei unserer Orientierung für Doktoranden. Andere Teilnehmer nahmen negative Einstellungen ihrer Kollegen und Fakultäten in ihren Abteilungen gegenüber den angebotenen Lehrangeboten wahr und erklärten, dass viele in ihrer Abteilung Lehrausbildungsaktivitäten als „Abscheu“ oder „nutzlose“ Beschäftigungen betrachteten.

Graduate-Studenten sind sich des akademischen Kulturwandels bewusst, der EBT begünstigt

Überraschenderweise stellten wir bei der Untersuchung unserer zweiten Forschungsfrage fest, dass unsere Teilnehmer ein hohes Maß an Bewusstsein und Wertschätzung für EBT-Strategien zeigten (Tabelle 2). Insgesamt gaben 84 % unserer Stichprobe an, dass sie Value EBT-Strategien. Viele dieser Teilnehmer demonstrierten ihren Wert von EBT-Strategien, indem sie sowohl durch ihre Erfahrungen als Student oder als Dozent erklärten, warum sie evidenzbasierte Strategien für effektiver halten, als auch indem sie einfach die aktiven Lernstrategien beschrieben, die sie dem didaktischen Vortrag vorzogen.

TABELLE 2. Wahrnehmungen der Teilnehmer in Bezug auf EBT

„Ihr Bachelor-Abschluss sollte sich darauf konzentrieren, dass Sie lernen, wie man lernt … Sie können diese Informationen nicht nur passiv erhalten.“ – Doktorandin im dritten Jahr der Biologieausbildung

„Es kommen verschiedene Themen auf, die den Hintergrund jedes Schülers widerspiegeln, was er gelernt oder was er erlebt hat, und ich denke, das gibt uns die Möglichkeit, das Thema ein bisschen tiefer zu vertiefen.“ – Weiblich, Molekulares viertes Jahr/ Doktorand der Zellbiologie

„Weil ich alles getan habe, musste ich etwas über aktives Lernen und Technologie im Klassenzimmer lernen und all das, aber zumindest meiner Erfahrung nach lernt man das nicht, es sei denn, man versucht es aktiv zu lernen.“ – Männlich, Ökologie-Doktorand im fünften Jahr

„Ich denke, Menschen, die gerne unterrichten und sich für das Unterrichten begeistern, wollen nicht das Gefühl haben, einen mittelmäßigen Job zu machen. Wir müssen es auf uns nehmen, eine Ausbildung zu suchen. Diese Ressourcen sind vollständig vorhanden. Es muss von Doktoranden vorangetrieben werden.“ – Männlich, Doktorand der Ökologie im fünften Jahr

„Ich weiß, dass diese Art von aktivem Lernen vorangetrieben wurde, weil es die Schüler ein bisschen motivieren soll, sich zu engagieren, als sie sonst nur in einem Hörsaal sitzen und dem Professor zuhören würden.“ – männlich, drittes Jahr Ökologie Doktorand

„Ich denke, Sie müssen Professoren haben, die dabei sein wollen und darüber nachdenken, wie man eine Klasse strukturiert, anstatt jemanden zu finden, der wirklich gut auf ihrem Gebiet ist und zu sagen: ‚Nun, Sie wissen viel darüber, erzählen Sie es den Leuten darüber.'“ – Doktorandin der Molekular-/Zellbiologie im sechsten Jahr

„Ich versuche, weg vom traditionellen Vorlesungsformat. Anstatt Informationen an die Studenten zu spucken, wirklich auf die Bedürfnisse der Studenten einzugehen, über Pädagogik und aktives Lernen nachzudenken … Mein Bachelor war eher so, dass ich einfach vorbeikomme, 50 Minuten belehrt werde und dann den Test mache.“ – Männlich, Fünfter -jähriger Doktorand der Ökologie

„Wir haben begonnen, unsere Schüler stärker einzuschätzen und sie in dem, was sie gelernt haben, zu testen, und wir haben festgestellt, dass dies nicht mit dem korreliert, was wir von ihnen lernen möchten. Es gibt diese große Diskrepanz in dem, was wir tun und was sie tatsächlich daraus ziehen.“ – Studentin, Masterstudentin der Evolutionsbiologie im dritten Jahr

59 % der Teilnehmer zeigen ihr Interesse und ihr Engagement, Unterrichtserfahrung zu sammeln nach überobligatorischen Lehrangeboten gesucht. Diese Teilnehmenden fanden Gelegenheiten, lehramtszentrierte Workshops oder Kurse zu besuchen, Gastvorträge zu halten und zusätzliche Kurse zu unterrichten oder Kursmaterialien zu entwickeln, um Lehrerfahrungen zu sammeln. Viele dieser Teilnehmer beschrieben diese nicht obligatorischen Möglichkeiten als Erfahrungen, die es ihnen ermöglichten, die Umsetzung von EBT-Strategien weiter zu erlernen und zu üben.

Auch die Graduierten waren sich der zunehmenden Bedeutung bewusst, die Universitäten und Bildungsforschung dem EBT beimessen, das wir als Teilnehmer beschreiben, die die Wandel der Wissenschaftslandschaft in der Lehre (78%). Doktoranden, die diesen Wandel in der Wissenschaft wahrgenommen haben, beschrieben einen Trend zur zunehmenden Nutzung von EBT und stellten fest, dass Universitäten zunehmend erwarten, dass EBT in ihren Klassenzimmern eingesetzt wird:

Es scheint, als ob selbst an größeren staatlichen Schulen ein stärkerer Fokus auf schülerzentriertes Lernen, aktives Lernen, nicht-traditionelle Klassenzimmer und transformativere Gruppenarbeit liegt. Es hat an einer Vielzahl von Institutionen an Bedeutung gewonnen.—Männlich, Doktorand der Ökologie im fünften Jahr

Eine kleinere Untergruppe dieser Gruppe (47% der Teilnehmer) fiel in eine Gruppe, die explizit ein Selbstbewusstsein ihrer eigenen Rolle bei dieser Verschiebung hin zur Bewertung von EBT-Strategien zeigte (Teil der sich verändernden Wissenschaftslandschaft). Diese Teilnehmer verwendeten wiederholt die Ich-Sprache, die persönliche Verantwortlichkeit für die Förderung von Einstellungsänderungen und die Übernahme von EBT-Strategien in ihren Abteilungen und Bereichen vermittelte. Darüber hinaus beschrieben diese Teilnehmer oft die spezifischen Änderungen, die sie an ihrem eigenen Unterricht vorgenommen (oder geplant) hatten, um den Einsatz von EBT in ihrer Disziplin voranzutreiben, oder beschrieben spezifische Interaktionen mit ihren Kollegen und/oder Maßnahmen, die sie innerhalb ihrer Abteilungen zur Unterstützung ergriffen hatten und Förderung der EBT-Einführung.

Graduate-Studenten sind daran interessiert, EBT-Strategien zu übernehmen

Um unsere dritte Forschungsfrage zu beantworten, haben wir den Fortschritt von Doktoranden bei der Einführung von EBT-Strategien anhand des DOI-Modells kartiert. Als wir unser Codebook benutzten, um die Hauptthemen dieser Interviews zu identifizieren, konnten wir auch feststellen, dass bestimmte Themen und ganzheitliche Trends mit Gruppen von Doktoranden in Zusammenhang standen, die sich in verschiedenen Phasen des Prozesses der Integration von EBT-Strategien in ihre Lehrphilosophie befanden. Für jede Phase des Modells haben wir den Anteil der 32 Teilnehmer, die jede Phase erfolgreich „fortsetzen“, und den Anteil, der aus dem Adoptionsprozess herausfällt, abgebildet (Abbildung 2). Hier beschreiben wir die Merkmale von Teilnehmergruppen, die in jeder Phase des Modells angekommen sind. Aus Gründen der Klarheit werden wir weiterhin Prozentsätze verwenden, um die Anteile unserer Gesamtteilnehmer, die in die verschiedenen DOI-Stufen fallen, zu beschreiben, aber die Anteile kleiner Untergruppen, die spezifische Merkmale innerhalb jeder DOI-Stufe aufweisen, werden numerisch beschrieben.

ABBILDUNG 2. Weg der Doktoranden durch das DOI-Modell zur Einführung von EBT. Die Anzahl der Teilnehmer, die Fortschritte in jeder Phase des Modells gezeigt haben, ist über dem x-Achse (grün), während die Anzahl der Teilnehmer, die in jeder Phase des Modells ausscheiden, unterhalb der x-Achse (in rot). Einige Teilnehmer „absteigen“ weder „aus“ noch kommen sie in die nächste Stufe des Modells – zum Beispiel, während fünf der 12 Teilnehmer, die EBT-Strategien angewendet hatten, in die Bestätigung Phase zeigten die verbleibenden sieben einfach keine signifikante Reflexion, um ihre Verwendung von EBT-Strategien entweder positiv oder negativ zu bestätigen.

Stufe 1. Wissen: Die meisten Doktoranden wissen über EBT Bescheid.

Das Wissen über eine Innovation ist die Phase, in der eine Person von der Existenz der Innovation erfährt, die durch den sozioökonomischen Status, die Persönlichkeit, das Kommunikationsverhalten und den Zugang zu relevanten Kommunikationskanälen der Person beeinflusst werden kann (Rogers, 2003). Für Doktoranden könnten Kommunikationskanäle, die zum Wissen über EBT-Strategien führen, berufliche Weiterbildungsveranstaltungen und -kurse, ihre Forschungsberater, Dozenten und Laborleiter für die Kurse, in denen sie TA absolvieren, und Kollegen umfassen. Die Doktoranden unserer Studie zeigten einen breiten Wissensstand über EBT-Strategien und waren an eine Vielzahl unterschiedlicher Terminologien zur Beschreibung von EBT gewöhnt. Wir haben Studierende speziell nach ihrer Vertrautheit mit schülerzentrierten Lehrpraktiken im Vergleich zu lehrerzentrierten Lehrpraktiken gefragt (Ergänzungsmaterial), und für diejenigen, die nach einer Definition von schülerzentrierten Lehrpraktiken fragten, beschrieben wir den Gegensatz zwischen didaktischem Lehren und Mehr Verantwortung für das Lernen an Schülern durch aktive Lernstrategien. Wir betrachteten Teilnehmer, die während ihrer Interviews Verständnis für evidenzbasierte Strategien zeigten, als Wissen über EBT zum Beispiel,

Schülerzentriertes Lernen ist die Idee, dass die Schüler eine viel aktivere Rolle in ihrer eigenen Bildung übernehmen … Dinge wie praktische Aktivitäten oder Forschung zu einem bestimmten Thema oder das Führen einer Diskussion. – Weibliche Genetik im fünften Jahr Doktorand

Teilnehmer, die mit EBT-Strategien nicht vertraut waren, hörten selbst mit Hilfe einer Erklärung auf, die Einführung von EBT-Strategien an der Wissen Bühne.

Die meisten unserer Teilnehmer (87 %) hatten eine genaue Arbeitsdefinition von schülerzentriertem Lehren (oder aktivem Lernen) und waren zumindest mit mindestens einer oder zwei spezifischen Strategien vertraut. Nearly all of these participants who have knowledge of EBTs moved on to the second stage in the model, and only one participant remained at this stage in the model—that student was aware of EBTs, but held an ambivalent attitude toward them.

Participants who dropped out at the Wissen stage (12.5%) lacked a clear conception of EBT strategies, even when prompted with definitions and/or examples, which prevented them from truly beginning the process of adopting EBT. Intriguingly, participants in this group did express some interest in the concept of engaging students beyond what would be expected in a purely didactic classroom. For example, one participant (male, third-year ecology PhD student) indicated a desire to design an “interactive” class but could not communicate how he would facilitate that:

Participant: With Introductory Biology, it’s really much more of a lecture type setting, but I would try to make it to where it was a little bit interactive, when you were asking students questions.

Interviewer: Do you have ideas how you might facilitate that interaction?

Participant: I don’t think I do specifically. For labs, I’ll ask questions, and then it’s … Labs are always very much obviously interactive. I don’t think I have so much of an idea for a classroom setting.

While their lack of awareness about EBT strategies prevented them from progressing through the model, it is encouraging that this group appears to be open to the idea of learning about EBT.

Stage 2. Persuasion: Most Graduate Students Have Positive Attitudes Toward EBT.

Bei der Überzeugung stage, graduate students formed a positive or negative attitude regarding the use of EBT strategies. All participants who had formed positive attitudes toward EBT strategies (75%) progressed to the Entscheidung stage of the DOI model. Zum Beispiel,

One of the shortcomings I see in our current way we do higher education in the sciences is so much of it is just canned stuff, where it’s come in, do this lab, listen to this. Getting more active inquiry, working through things, working through problems, and actually seeing the process of science in action, I think would be a good thing for the field as a whole.—Male, fifth-year ecology PhD student

A few participants who were aware of EBT strategies had a negative attitude toward them (9%), therefore dropping out of the process of adopting EBT strategies at the Überzeugung stage (Figure 2). These students felt that there were opportunities within their departments to develop their teaching skills, but they were not interested in pursuing them:

I would say that I’m more prepared to be a research faculty member. I could do the teaching as well, but considering I’ve personally prepared myself to be a researcher, that’s where it is. If I wanted to prepare myself to be a better teaching faculty member, I could have said to my advisor, “I want to TA every semester,” which would have increased my experiences. I would have had that opportunity if I wanted to.—Male, fourth-year molecular biology PhD student

Unsurprisingly, participants with negative attitudes toward EBT strategies also unanimously did not think there would be much of a benefit toward learning about EBT:

I have those things that I took away from undergrad that I enjoyed, and the things I didn’t enjoy. I feel like between a mesh of all that, I wouldn’t change too much.—Male, second-year evolutionary biology PhD student

Stage 3. Decision: Graduate Students with Positive Attitudes Toward EBT Plan to Implement EBT.

Graduate students who progressed through the Entscheidung stage toward EBT adoption described specific EBT strategies that they plan to use if they ever design their own undergraduate biology class:

I’ve at least heard about [EBT strategies] and I think what I really want to do now is actually implement them.—Female, fifth-year genetics PhD student

Because all graduate students who had a positive attitude toward EBT strategies had decided to implement EBT strategies (75% of total), no students dropped out of the model at this stage.

Stage 4. Implementation: Most Graduate Students Have Not Implemented EBT.

Graduate students who reached the Implementierung stage described specific experiences in which they had chosen to implement one or more EBT strategies as an instructor. Of the 75% of graduate students who had decided to implement EBT strategies, half actually found opportunities to do so, while the other half had not yet implemented EBT, thereby dropping out of the model at this stage (Figure 2). Zum Beispiel,

I’ve unfortunately only after being a teaching assistant received instruction in evidence-based active-learning instruction. Just being aware of that, and of some of the instructors who use such methods has really changed my opinion about how a classroom should be run.—Female, fourth-year immunology PhD student

Because graduate students have variable access to TA-ships, and sometimes little control of the curriculum, it is inescapable that some graduate students do not have the opportunity to progress through the Implementierung Bühne. Presumably for this reason, many of the participants who did not implement EBT seemed to have similar attitudes and perceptions as those who had actually implemented EBT. For example, both groups identified the potential benefits of EBT for undergraduate students, and they were aware of the changing landscape of academia (Table 2) that increasingly values effective undergraduate teaching.

Stage 5. Confirmation: Few Graduate Students Complete the Process of EBT Adoption.

Not all graduate students who have implemented EBT have had opportunities and/or adequate guidance to reflect on their EBT experience to the extent to which they can confidently confirm that they are using strategies they would like to adopt into their permanent teaching repertoire. Despite this potentially unequal access to the Confirmation stage, we identified that 16% of our participants had reached this stage (Figure 2). The reflections of those who reached this stage positively affirmed their use of EBT strategies:

Personally, my most successful student-centered learning strategies usually revolve around class discussion, usually in sort of a think–pair–share, jigsaw sort of format and, then, taking that back out into a broader overall class discussion with me and with the students more or less leading it … I think that it helps them develop, cognitively, beyond the early stages for their earlier years and up, their undergraduate experience. I would say that’s probably my favorite tool, actually, Socratic method.—Male, sixth-year ecology PhD student

In addition to the reflective statements that defined the participants who were placed in the Confirmation stage, participants at this stage were highly metacognitive of their own role in the academic attitude shift toward teaching (part of the changing landscape of academia Table 2).

We informally observed some trends in our collected data among groups of participants at different stages in the DOI model. Participants in all stages of the DOI model described limited instructional professional development opportunities (lack of TA training, opportunities to teach, or ability to increase their autonomy in the classroom Table 1). However, four of the 12 students who had nicht implemented EBT had the perception that EBT was not possible in large classes, while only one of the participants who actually implemented EBT expressed this perception. None of the participants who dropped out of the DOI model in the early stages (Wissen und Überzeugung) had sought out nonmandatory instructional training or teaching experiences (seeks out teaching opportunities Table 2). In contrast, participants who reached the Entscheidung, Implementierung, und Confirmation stages often did seek out nonmandatory teaching or training experiences. In a similar pattern, an increasingly higher proportion of participants in the Entscheidung, Implementierung, und Confirmation stages of the DOI model were aware of their role as part of the changing landscape of academia (Tabelle 2). This suggests that whether or not graduate students use EBT may not be entirely controlled by their TA assignments and the circumstances of their programs, but also by the drive of the individual students to build those experiences for themselves.

TA Experience, Time in Program, and Career Goals Do Not Appear to Be Important Factors in Adoption of EBT Strategies

We sought to identify whether there were trends in experiences among participants who stopped or continued progressing toward EBT adoption at particular stages in the DOI model. Those who had progressed further toward adopting EBT tended to have been in their programs for longer and had more TA experience (Table 3), but low sample sizes and high standard deviations for these numbers suggest that these are supporting rather than defining factors of EBT adoption. There was no indication that participation in a mandatory TA training had a positive impact on adoption of EBT—in fact, very few of the participants who progressed to the final stages of the model had taken a mandatory TA training course (Table 3). We also examined whether experience with BER (either as the primary focus of their PhD or supplemental to their primary research focus), correlated with progression toward EBT adoption. While all seven participants with BER experience had decided to implement EBT strategies, only one reached the Confirmation stage, indicating that participation in BER was not necessarily a factor facilitating progression through the DOI model.

TABLE 3. Training experiences of participants at different stages in the DOI model

There was no indication that having an interest in EBT corresponded to specific career goals, although participants who indicated that they would seek teaching-only academic positions all knew about EBT and had at least decided to use EBT strategies in the future (Figure 3). Graduate students who reached the Implementierung und Confirmation stages were not strictly focused on a career in teaching—several were interested in primarily research positions or in leaving academia. Only one participant who indicated interest in a position that balanced both research and teaching responsibilities did not have knowledge of EBT strategies (Figure 3).

FIGURE 3. Participants at different stages in the DOI model had varied career goals, though all participants who were primarily interested in teaching reached the Implementierung Bühne. (A) The career goals of participants who are in the process of progressing through the model are represented in the top graph (green). (B) Career goals of participants who have dropped out and stopped progressing through the DOI model are in the lower graph (red).


Abstrakt

We present a fascinating model that has lately caught attention among physicists working in complexity related fields. Though it originated from mathematics and later from economics, the model is very enlightening in many aspects that we shall highlight in this review. It is called The Stable Marriage Problem (though the marriage metaphor can be generalized to many other contexts), and it consists of matching men and women, considering preference-lists where individuals express their preference over the members of the opposite gender. This problem appeared for the first time in 1962 in the seminal paper of Gale and Shapley and has aroused interest in many fields of science, including economics, game theory, computer science, etc. Recently it has also attracted many physicists who, using the powerful tools of statistical mechanics, have also approached it as an optimization problem. Here we present a complete overview of the Stable Marriage Problem emphasizing its multidisciplinary aspect, and reviewing the key results in the disciplines that it has influenced most. We focus, in particular, in the old and recent results achieved by physicists, finally introducing two new promising models inspired by the philosophy of the Stable Marriage Problem. Moreover, we present an innovative reinterpretation of the problem, useful to highlight the revolutionary role of information in the contemporary economy.


Hintergrund

A considerable proportion of physiological, pharmacological and disease processes involves the interaction between proteins (i.e. peptides, polypeptides, or their complexes) across distinct subcellular, tissue and anatomical compartments. In particular, such protein interactions play a key role in mediating communication between cells that participate in juxtacrine (e.g. Notch signaling [1]), paracrine (e.g. IGF𠄁 [2]), endocrine (e.g. thyroid hormone action [3]) and exocrine (e.g. immunological factors passed on via lactation [4]) processes.

Direct protein interactions are realised by processes involving two or more proteins that bind directly with one another. Two key prerequistes for such an occurrence are that: 1) interacting proteins are spatially co‐located in the same portion of a compartment, and 2) the molecular constituents of that site are well mixed. For non co‐located cells to communicate, therefore, at least one of the interacting proteins produced by one of the cells must translocate to the site of location of its binding partner produced by the other cell. This requirement for translocation mechanisms is fulfilled by physiological processes that include transport modalities such as diffusion, advection and convection. Such mechanisms take place along a route, in a succession of sites, via a series of these distinct physiological transport modalities.

A simple example of a short communication route is that taken by a protein diffusing from the bloodstream in the capillaries of a given organ (e.g. coronary microcirculation) to the extracellular tissue fluid compartment of that organ (e.g. tissue fluid in the left ventricular wall). In this case, the anatomical route starts inside a capillary and ends in the extracellular tissue fluid with an intermediate step in the endothelial intercellular space during the crossing of the capillary wall by the protein as it is filtrated by the capillary. This example is simplified, of course, because in general the capillaries are not the production sites of their filtrate. Moreover, even such a simple example shows the potential complexity of giving an account of such phenomena in that: 1) sites (i.e. portions of blood in the capillaries of an organ, as well as portions of tissue fluid of that same organ) need to be identified and 2) transport modalities need to be taken into account relative to the translocating objects and their physical and chemical characteristics.

The latter point is crucial for the representation of communication processes involving translocation mechanisms, since prevailing biophysical conditions may facilitate or impede particular mechanisms. For example, vascular insufficiency may reduce the rate of translocation between capillaries and tissue fluids connected to each other. Conversely, a state of inflammation may increase the rate of translocation as the overall endothelial intercellular gap space is increased. These examples draw attention to the complexity of barrier crossing mechanisms and the regulation of accessibility between regions for different kinds of translocated proteins. These aspects are pervasive, multiscale and arise in greater number as routes of communication become more complex.

It is not straightforward to find anatomical translocation routes for specific pairs of interacting proteins—or for the translocation of any other kind of small molecule. Protein‐protein interactions data𠅊s well as a wealth of data of varied sorts�n be found in a number of databases which are maintained at great expense by the biomedical community. These databases can be very large and also very specialised. Naturally, they do not contain all relevant anatomical or physiological knowledge. Increasingly, however, these databases include controlled vocabulary and pointers to ontologies making them potentially connected to knowledge representations in their domains such pointers are, sometimes, to relevant anatomical locations. There is no shortage of anatomical knowledge and yet it is not always readily available in database format or not always to a realistic degree of detail and completion. Furthermore, should such data become available, the finding of translocation routes would remain a challenge indeed, the task would involve processing data and inferring implicit facts.

Knowledge representation and reasoning (see [5] for a short overview and [6] for a more thorough treatment) become relevant to bridge the gaps described in the foregoing and to combine and articulate data in distinct, specialised biological domains. This paper demonstrates how the combination of data (in the form of ground facts about proteins and their interactions, on the one hand, and body compartment connectivity, on the other hand) and knowledge (in the form of a formal theory of physiological communication between body compartments) can be achieved using knowledge representation and reasoning techniques. The paper describes a reusable and reimplementable elaboration of a knowledge base in the logic�sed knowledge representation tradition (see [7]). This elaboration results in an expert system for answering physiological connectivity queries on top of a knowledge base of anatomical connections and in combination with knowledge about translocating objects (here, proteins).

A direct contribution of the paper is to specify (parts of) a formal theory of physiological communication across anatomical compartments that may be used to query biomedical data. A method is contributed too, albeit through a specific illustrative case study, and points toward the construction and maintenance of tools and resources for using biomedical data (here, protein interaction data). The work is, however, prototypical and the achievement of code release and resource deployment still requires further development. An indirect contribution of the paper is the exemplification provided by the discussion of how a knowledge base system can be used in connection to other pieces of software (e.g. fast implementations of graph traversal algorithms) so as to make use of data curated in biomedical databases.

The paper presents knowledge representation requirements for the elicitation of routes of communication addressing the above complexity and the core of a theory addressing these requirements. To this end, the paper uses a scenario from endocrine physiology of manageable complexity for the purpose of discussion. In this scenario, a protein hormone is secreted by a cell and released into the bloodstream. This hormone then reaches an anatomically distinct site where it binds to its receptor deployed at the surface of another cell (in another tissue). The present treatment is primarily concerned with translocation pathways for molecules at a physiological level. This scenario assumes a process of protein synthesis that ends with the placement of the final product in certain subcellular sites defining the boundaries of communication routes. Furthermore, each protein is assumed to be located in one or more of three partitioning subcellular compartments, namely: i) cytoplasm, ii) plasma membrane, iii) extracellular space. Our purpose is to identify ways in which sites in these compartments may be linked to allow translocation processes to occur𠅋y extension our approach applies to other substances than hormones.

The specific endocrine process studied in this work is the translocation of Atrial Natriuretic Peptide (ANP) hormone from the wall of the cardiac atria to the extracellular tissue fluid in kidneys, where ANP binds to the cell‐surface receptor ANPr. The motivation for our choice is three𠄏old: 1) experimental research on ANP endocrinology is well established [8], 2) this endocrine process is linked to a number of common disease scenarios (e.g. [9]‐[11]), and 3) mathematical modelling of this process (e.g. as part of the Guyton model of circulation [12]) provides a quantitative framework explicitly relating rates of hormone secretion with the cardiovascular effect on the kidneys.

The ANP work in this paper is illustrative of the proposed method which consists in logically defining and constructing anatomical paths as ordered series of segments in a graph capturing transport modalities between sites in the body. In the context of the above endocrine scenario, the method and the theory presented are applied to a knowledge base of human anatomical connectivity statements in order to elicit candidate routes that link the cardiac location of ANP production to the renal site of ANPr.

The next section presents the knowledge representation requirements and a theory which addresses them. The section after the next presents a prototype system in the context of the ANP use case. This is followed by a discussion section before finishing the paper with a section containing conclusive remarks.


Die Natur of Code

At ITP, I teach a course entitled Introduction to Computational Media. In this course, the students learn the basics of programming (variables, conditionals, loops, objects, arrays) as well as a survey of applications related to making interactive projects (images, pixels, computer vision, networking, data, 3D). The course mostly follows the material found in my intro book Learning Processing in many ways, The Nature of Code serves as a follow-up. Once you’ve learned the basics and seen an array of applications, your next step might be to delve deeply into a particular area. For example, you could focus on computer vision (and read a book like Greg Borenstein’s Making Things See). In the most basic sense, this book is one possible next step in a world of many. It picks up exactly where Learning Processing leaves off, demonstrating more advanced programming techniques with Processing that focus on algorithms and simulation.

The goal of this book is simple. We want to take a look at something that naturally occurs in our physical world, then determine how we can write code to simulate that occurrence.

So then what is this book exactly? Is it a science book? The answer is a resounding no. True, we might examine topics that come from physics or biology, but it won’t be our job to investigate these topics with a particularly high level of academic rigor. Instead, we’re going to glance at scientific concepts and grab the parts that we need in the service of building a particular software example.

Is this an art or design book? I would also say no after all, we are going to focus on algorithms and their affiliated programming techniques. Sure, the results will all be visual in nature (manifested as animated Processing sketches), but they will exist more as demonstrations of the algorithms and programming techniques themselves, drawn only with simple shapes and grayscale. It is my hope, however, that designers and artists can incorporate all of the material here into their practice to make new, engaging work.

In the end, if this book is anything, it is really just a good old-fashioned programming book. While a scientific topic may seed a chapter (Newtonian physics, cellular growth, evolution) or the results might inspire an artistic project, the content itself will always boil down to the code implementation, with a particular focus on object-oriented programming.

P.2 A word about Processing

I am using Processing in this book for a number of reasons. For one, it’s the language and environment with which I am most comfortable, and it’s what I enjoy using for my personal work. Two, it’s free, open-source, and well suited to beginners. There is an active, energetic community of people who program with Processing for many, it’s the first programming language they’ve learned. In this sense, I hope that I can reach a wide audience and demonstrate the concepts in a friendly manner by using Processing.

All that said, there is nothing that ties what we are doing in this book strictly to Processing. This book could have been written using ActionScript, JavaScript, Java (without Processing), or any number of other open-source “creative coding” environments like openFrameworks, Cinder, or the newly released pocode. It is my hope that after I’ve completed this book, I’ll be able to release versions of the examples that run in other environments. If anyone is interested in helping to port the examples, please feel free to contact me ([email protected]).

All of the examples in this book have been tested with Processing 2.0b6, but for the most part, they should also work with earlier versions of Processing. I’ll be keeping them up-to-date with whatever the latest version is. The most recent code can always be found on GitHub.

P.3 What do you need to know?

The prerequisite for understanding the material in this book could be stated as: “one semester of programming instruction with Processing (including familiarity with object-oriented programming).” That said, there’s no reason why you couldn’t read this book having learned programming using a different language or development environment. The key here is that you have experience with programming.

If you’ve never written any code before, you are going to struggle, because this book assumes knowledge of all the basics. I would suggest picking up an introductory book on Processing, a number of which are listed on the Processing website.

If you are an experienced programmer, but haven’t worked with Processing, you can probably pick it up by downloading Processing, poking through the examples, and reading through the Getting Started page.

I should also point out that experience with object-oriented programming is crucial. We’ll review some of the basics in the book’s introduction, but I would suggest reading the Processing tutorial on objects first.

P.4 What are you using to read this book?

Are you reading this book on a Kindle? Printed paper? On your laptop in PDF form? On a tablet showing an animated HTML5 version? Are you strapped to a chair, absorbing the content directly into your brain via a series of electrodes, tubes, and cartridges?

The book you are reading right now was generated with the Magic Book project. The Magic Book is an open-source framework for self-publishing developed at ITP. The idea here is that you only need to write the book once as a simple text file. Once you’ve written your content, you press a magic button, and out comes your book in a variety of formats—PDF, HTML5, printed hardcopy, Kindle, etc. Everything is designed and styled using CSS. As of the first release, the only versions available will be digital PDF, printed hardcopy, and HTML5 (which will include animated versions of the examples using Processing.js). Hopefully over the course of the next year, the book will be available in additional formats. If you’d like to help with this, please contact me ([email protected]).

P.5 The “story” of this book

If you glance over the book’s table of contents, you’ll notice there are ten chapters, each one covering a different topic. And in one sense, this book is just that—a survey of ten concepts and associated code examples. Nevertheless, in putting together the material, I had always imagined something of a linear narrative. Before you begin reading the chapters, I’d like to walk you through this story.

Part I: Inanimate objects

A soccer ball lies in the grass. A kick launches it into the air. Gravity pulls it back down. A heavy gust of wind keeps it afloat a moment longer until it falls and bounces off the head of a jumping player. The soccer ball is not alive it makes no choices as to how it will move throughout the world. Rather, it is an inanimate object waiting to be pushed and pulled by the forces of its environment.

How would we model a soccer ball moving in Processing? If you’ve ever programmed a circle moving across a window, then you’ve probably written the following line of code.

You draw some shape at location x . With each frame of animation, you increment the value of x , redraw the shape and voila—the illusion of motion! Maybe you took it a step or two further, and included a y location, as well as variables for speed along the x und ja axes.

Part I of this story will take us one step further. We’re going to take these variables xspeed and yspeed and learn how together they form a vector (Kapitel 1), the building block of motion. We won’t get any new functionality out of this, but it will build a solid foundation for the rest of the book.

Once we know a little something about vectors, we’re going to quickly realize that a force (Kapitel 2) is a vector. Kick a soccer ball and you are applying a force. What does a force cause an object to do? According to Isaac Newton, force equals mass times acceleration. That force causes an object to accelerate. Modeling forces will allow us to create systems with dynamic motion where objects move according to a variety of rules.

Now, that soccer ball to which you applied a force might have also been spinning. If an object moves according to its acceleration, it can spin according to its angular acceleration (Kapitel 3). Understanding the basics of angles and trigonometry will allow us to model rotating objects as well as grasp the principles behind oscillating motion, like a pendulum swinging or a spring bouncing.

Once we’ve tackled the basics of motion and forces for an individual inanimate object, we’ll learn how to make thousands upon thousands of those objects and manage them in a single system called a particle system (Kapitel 4). Particle systems will allow us to look at some advanced features of object-oriented programming, namely inheritance and polymorphism.

In Chapters 1 through 4, all of the examples will be written from “scratch”—meaning the code for the algorithms driving the motion of the objects will be written directly in Processing. We’re certainly not the first programmers ever to consider the idea of simulating physics in animation, so next we’ll examine how physics libraries (Kapitel 5) can be used to model more advanced and sophisticated behaviors. We’ll look at Box2D and toxiclibs' Verlet Physics package.

Part II: It’s alive!

What does it mean to model life? Not an easy question to answer, but we can begin by building objects that have an ability to perceive their environment. Let’s think about this for a moment. A block that falls off a table moves according to forces, as does a dolphin swimming through the water. But there is a key difference. The block cannot decide to leap off that table. The dolphin can decide to leap out of the water. The dolphin can have dreams and desires. It can feel hunger or fear, and those feelings can inform its movements. By examining techniques behind modeling autonomous agents (Kapitel 6), we will breathe life into our inanimate objects, allowing them to make decisions about their movements according to their understanding of their environment.

Through combining the concept of autonomous agents with what we learned about modeling systems in Chapter 4, we’ll look at models of group behavior that exhibit the properties of complexity. A complex system is typically defined as a system that is “more than the sum of its parts.” While the individual elements of the system may be incredibly simple and easily understood, the behavior of the system as a whole can be highly complex, intelligent, and difficult to predict. This will lead us away from thinking purely about modeling motion and into the realm of rule-based systems. What can we model with cellular automata (Kapitel 7), a system of cells living on a grid? What types of patterns can we generate with fractals (Kapitel 8), the geometry of nature?

Part III: Intelligence

We made things move. Then we gave those things hopes and dreams and fears, along with rules to live by. The last step in this book will be to make our creations even smarter. Can we apply the biological process of evolution to computational systems (Kapitel 9) in order to evolve our objects? Taking inspiration from the human brain, can we program an artificial neural network (Kapitel 10) that can learn from its mistakes and allow our objects to adapt to their environment?

P.6 This book as a syllabus

While the content in this book certainly makes for an intense and highly compressed semester, I have designed it to fit into a fourteen-week course. Nevertheless, it’s worth mentioning that I find that the book chapters sometimes work better expanded across multiple weeks. For example, the syllabus for my course generally works out as follows:

Introduction and Vectors (Chapter 1)

Particle Systems (Chapter 4)

Physics Libraries Part I (Chapter 5)

Physics Libraries Part II & Steering (Chapters 5-6)

Present midterm projects about motion

Complex Systems: Flocking and 1D Cellular Automata (Chapters 6-7)

Complex Systems: 2D Cellular Automata and Fractals (Chapters 7-8)

Genetic Algorithms (Chapter 9)

Neural Networks (Chapter 10)

Final project presentation

If you are considering using this text for a course or workshop, please feel free to contact me. I hope to eventually release a companion set of videos and slide presentations as supplementary educational materials.

P.7 The Ecosystem Project

As much as I’d like to pretend you could learn everything by curling up in a comfy chair and reading some prose about programming, to learn programming, you’re really going to have to do some programming. You might find it helpful to keep in mind a project idea (or two) to develop as a set of exercises while going from chapter to chapter. In fact, when teaching the Nature of Code course at ITP, I have often found that students enjoy building a single project, step by step, week by week, over the course of a semester.

At the end of each chapter, you’ll find a series of exercises for one such project—exercises that build on each other, one topic at a time. Consider the following scenario. You’ve been asked by a science museum to develop the software for a new exhibit—The Digital Ecosystem, a world of animated, procedural creatures that live on a projection screen for visitors to enjoy as they enter the museum. I don’t mean to suggest that this is a particularly innovative or creative concept. Rather, we’ll use this example project idea as a literal representation of the content in the book, demonstrating how the elements fit together in a single software project. I encourage you to develop your own idea, one that is more abstract and creative in its thinking.

P.8 Where do I find the code online and submit feedback?

For all things book-related, please visit the Nature of Code website. The raw source text of the book and all of the illustrations are on GitHub. Please leave feedback and submit corrections using GitHub issues.

The source code for all of the examples (and exercises) is also available on GitHub. The chapters themselves include code snippets in-line with the text. However, I want to mention that in many cases, I have shortened or simplified the code snippets in order to illustrate a specific point. In all cases, the full code with comments can be found via GitHub.

If you have questions about the code itself, I would suggest posting them on the Processing forum.


Step 5 - Give it a go.

Now see if you can tackle these activities!

All activities are created by teachers and automatically marked. Plus, with an EdPlace subscription, we can automatically progress your child at a level that's right for them. Sending you progress reports along the way so you can track and measure progress, together - brilliant!

Keep going! Looking for more activities, different subjects or year groups?

Click the button below to view the EdPlace English, maths, science and 11+ activity library


Schau das Video: Ökologie des Wassers. Nahrungsnetze fressen und gefressen werden (Juli 2022).


Bemerkungen:

  1. Manus

    Stille ist gekommen :)

  2. Riordan

    es ist notwendig, bescheidener zu sein

  3. Karim

    Es tut mir leid, aber ich denke, Sie liegen falsch. Ich bin sicher. Ich kann es beweisen. Senden Sie mir eine E -Mail an PM, wir werden reden.

  4. Dumont

    Nada syo nimm es zur Kenntnis !!!!

  5. Tano

    Absolut gar nichts.

  6. Cashel

    Nach einer Weile wird Ihr Beitrag populär. Erinnere dich an mein Wort.



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