Niedługo liczba ludności przestanie rosnąć i zacznie spadać. Po raz pierwszy od epidemii Czarnej Śmierci
By
KopalniaWiedzy.pl, in Humanistyka
-
Similar Content
-
By KopalniaWiedzy.pl
Naukowcy z Big Data Institute na University of Oxford we współpracy z uczonymi z Massachusetts Institute of Technology (MIT) i Uniwersytetu Harvarda dokonali ważnego kroku w kierunku stworzenia genetycznego drzewa genealogicznego całej ludzkości. Zintegrowali dane dotyczące genomów ludzi żyjących współcześnie oraz w prehistorii, a zaprzęgnięte do pracy algorytmy stworzyły drzewo genealogiczne, na którym umieściły niemal 27 milionów przodków tych osób.
Od czasu, gdy pojawiły się szybkie i tanie techniki sekwencjonowania ludzkiego genomu, zaczęła rodzić się myśl o stworzeniu drzewa genealogicznego całej ludzkości. Na świecie istnieje obecnie wiele baz danych genetycznych. Jednak głównym problemem było znalezienie sposobu na połączenie zawartych w nich informacji oraz opracowanie algorytmów, które poradziłyby sobie z analizą tak dużych ilości danych. Naukowcy z Wielkiej Brytanii i USA zaprezentowali na łamach Science wyniki prac nad metodą badawczą, która pozwala na łatwe łączenie danych z różnych źródeł i analizę milionów sekwencji genetycznych.
Na podstawie zintegrowanych danych zrekonstruowaliśmy genomy naszych przodków i wykorzystaliśmy je do stworzenia serii powiązanych drzew ewolucyjnych. Następnie oceniliśmy gdzie i kiedy przodkowie ci żyli, wyjaśnia jeden z autorów badań, doktor Anthony Wilder Wohns.
Naukowcy wykorzystali 3609 sekwencji genetycznych z 215 populacji oraz genomy 3 neandertalczyków, denisowianina oraz genomy czteroosobowej rodziny, która żyła na Syberii około 4600 lat temu. Na tej podstawie algorytmy były w stanie określić wzorce widoczne w genomach i zrekonstruować dane dotyczące niemal 27 milionów przodków ludzi, których genomami uczeni dysponowali. Po dodaniu informacji o miejscu pobrania genomu, autorzy mogli określić, gdzie żyli wspomniani przodkowie, a algorytm pokazał wiele z kluczowych wydarzeń z historii naszego gatunku, takich jak wyjście H. sapiens z Afryki.
« powrót do artykułu -
By KopalniaWiedzy.pl
Wydawałoby się, że zdolność do wytwarzania nasion, owoców czy orzechów będzie rosła wraz ze wzrostem drzew. Badania prowadzone przez naukowców z 13 krajów z całego świata nie potwierdzają jednak tej hipotezy.
Naukowcy zbadali prawie 600 gatunków drzew. Okazało się, że u około 80 proc. z nich płodność osiągała wartość szczytową, gdy drzewa były umiarkowanej wielkości. Potem zaczynała spadać. Pozostałe 20 proc. gatunków niekoniecznie posiada sekretny „eliksir młodości” – zaznaczają naukowcy. I dodają, że gatunki te prawdopodobnie również doświadczają spadku płodności w pewnym wieku. Jednak, aby to stwierdzić, nie ma na razie wystarczająco wielu danych na temat starszych, większych drzew z tej grupy gatunków.
Publikacja autorstwa 59 badaczy z 13 krajów (Chile, Włoch, Kanady, Polski, Francji, Hiszpanii, Szwajcarii, Japonii, Słowenii, Niemiec, Panamy, Portoryko i USA) ukazała się niedawno na łamach Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. Jednymi z autorów są dr hab. Michał Bogdziewicz z Wydziału Biologii UAM w Poznaniu, dr hab Magdalena Żywiec i Łukasz Piechnik z Instytutu Botaniki im. Władysława Szafera PAN w Krakowie oraz dr Mateusz Ledwon z Instytutu Systematyki i Ewolucji Zwierząt PAN w Krakowie.
Owoce i orzechy drzew stanowią 3 proc. diety człowieka. Są również ważne dla wielu ptaków i małych ssaków, a nasiona drzew są niezbędne do regeneracji lasów. Aby skutecznie zarządzać tymi zasobami i je chronić, musimy wiedzieć, czy prawdopodobne jest wystąpienie spadku płodności oraz w jakim rozmiarze lub wieku może się taki spadek pojawić – mówi kierujący badaniami, dr Tong Qiu z Nicholas School of the Environment na Duke University (USA), cytowany w informacji prasowej związanej z publikacją, przesłanej PAP przez UAM.
Odpowiedź na to pozornie proste pytanie pozostawała jednak dotychczas w sferze domysłów.
Z jednej strony jest niezwykle nieprawdopodobne, aby płodność drzew wzrastała w nieskończoność wraz z wiekiem i wielkością, biorąc pod uwagę to, co wiemy o starzeniu się lub pogarszaniu się funkcji fizjologicznych związanym z wiekiem u ludzi i innych organizmów wielokomórkowych – zauważa James S. Clark, profesor nauk o środowisku z Nicholas School of the Environment na Duke University w Durham (USA).
Z drugiej strony, ściśle mówiąc, nie było jednoznacznych dowodów, aby to obalić – zauważa dr hab. Michał Bogdziewicz, biolog z Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu, cytowany w informacji prasowej.
Clark zwraca uwagę, że wiele upraw drzew owocowych jest wymienianych co dwie lub trzy dekady, i że istnieją trudności w monitorowaniu produkcji nasion na drzewach rosnących poza uprawą. Właśnie dlatego większość dotychczasowych badań dotyczących płodności drzew opierała się na zestawach danych, które zawierały głównie młodsze drzewa, które są wciąż zbyt małe lub średnie. Nie mając wystarczających danych na temat produkcji nasion na późniejszych etapach rozwoju osobników naukowcy szacowali te liczby na podstawie średnich z wcześniejszych etapów.
Problem polega na tym, że drzewa niekoniecznie produkują regularną liczbę nasion każdego roku, niezależnie od wielkości i wieku. Mogą występować ogromne różnice z roku na rok i pomiędzy drzewami – od zera nasion w jednym roku do milionów w następnym. Tak więc wykorzystanie średnich obserwacji z przeszłości do prognozowania przyszłej produkcji może prowadzić do sporych błędów – podkreślają naukowcy.
Nowe badanie – jak informują jego autorzy – pozwala uniknąć tego problemu, gdyż zawiera syntezę danych dotyczących produkcji nasion dla 585 670 drzew z 597 gatunków monitorowanych za pośrednictwem sieci MASTIF (Masting Inference and Forecasting). Michał Bogdziewicz z UAM jest jednym z członków tej dynamicznie rozwijającej się grupy badawczej. W ramach stypendium badawczego Bekkera finansowanego przez NAWA przez najbliższe dwa lata będzie pracował w laboratorium Clarka - informuje UAM.
Globalna baza danych stworzona przez sieć zawiera szczegółowe dane, obejmujące często wiele dziesięcioleci wstecz, a dotyczące rocznej produkcji nasion przez drzewa rosnące w ponad 500 różnych miejscach w Ameryce Północnej, Ameryce Południowej, Azji, Europie i Afryce. Nowe obserwacje można łatwo do bazy danych. Może to zrobić każdy.
Dostęp do tak ogromnego repozytorium surowych danych umożliwił Qiu, Clarkowi i ich współpracownikom opracowanie skalibrowanego modelu, aby i dokładnie obliczyć długoterminową płodność drzew.
Dla większości badanych przez nas gatunków, w tym ludzi, jedną z najbardziej podstawowych zmiennych, które mierzymy, jest wskaźnik urodzeń. Dla zwierząt często jest to proste – liczysz jaja w gnieździe lub szczenięta w miocie. Ale kiedy chodzi o drzewa, jest to trudniejsze. Bardzo trudno jest bezpośrednio obserwować, ile nasion jest produkowanych – wyobraźmy sobie liczenie wszystkich żołędzi na 100 letnim buku. Jak pokazuje to badanie, przybliżanie również nie działa. Potrzebny jest inny sposób. Nasz model może rozwiązać ten problem – powiedział Clark.
« powrót do artykułu -
By KopalniaWiedzy.pl
Ludzkość może nie być w stanie kontrolować superinteligentnej sztucznej inteligencji (SI), sądzą autorzy najnowszych teoretycznych badań. Co więcej, możemy nawet nie wiedzieć, że stworzyliśmy tego typu AI (artificial intelligence).
Na naszych oczach dokonuje się szybki postęp algorytmów sztucznej inteligencji. Maszyny wygrywają z ludźmi w go i pokera, pokonują doświadczonych pilotów myśliwców podczas walki powietrznej, uczą się od podstaw metodą prób i błędów, zapowiadają wielką rewolucję w medycynie i naukach biologicznych, stawiają diagnozy równie dobrze co lekarze i potrafią lepiej od ludzi odróżniać indywidualne ptaki. To pokazuje, na jak wielu polach dokonuje się szybki postęp.
Wraz z tym postępem rodzą się obawy o to, czy będziemy w stanie kontrolować sztuczną inteligencję. Obawy, które są wyrażane od co najmniej kilkudziesięciu lat. Od 1942 roku znamy słynne trzy prawa robotów, które pisarz Isaac Asimov przedstawił w opowiadaniu „Zabawa w berka”: 1. Robot nie może skrzywdzić człowieka, ani przez zaniechanie działania dopuścić, aby człowiek doznał krzywdy, 2. Robot musi być posłuszny rozkazom człowieka, chyba że stoją one w sprzeczności z Pierwszym Prawem, 3. Robot musi chronić samego siebie, o ile tylko nie stoi to w sprzeczności z Pierwszym lub Drugim Prawem. Później Asimov dodał nadrzędne prawo 0: Robot nie może skrzywdzić ludzkości, lub poprzez zaniechanie działania doprowadzić do uszczerbku dla ludzkości.
W 2014 roku filozof Nick Bostrom, dyrektor Instytutu Przyszłości Ludzkości na Uniwersytecie Oksfordzkim badał, w jaki sposób superinteligentna SI może nas zniszczyć, w jaki sposób możemy ją kontrolować i dlaczego różne metody kontroli mogą nie działać. Bostrom zauważył dwa problemy związane z kontrolą AI. Pierwszy to kontrolowanie tego, co SI może zrobić. Na przykład możemy kontrolować, czy podłączy się do internetu. Drugi to kontrolowanie tego, co będzie chciała zrobić. Aby to kontrolować, będziemy np. musieli nauczyć ją zasad pokojowego współistnienia z ludźmi. Jak stwierdził Bostrom, superinteligentna SI będzie prawdopodobnie w stanie pokonać wszelkie ograniczenia, jakie będziemy chcieli nałożyć na to, co może zrobić. Jeśli zaś chodzi o drugi problem, to Bostrom wątpił, czy będziemy w stanie czegokolwiek nauczyć superinteligentną sztuczną inteligencję.
Teraz z problemem kontrolowania sztucznej inteligencji postanowił zmierzyć się Manuel Alfonseca i jego zespół z Universidad Autonoma de Madrid. Wyniki swojej pracy opisał na łamach Journal of Artificial Intelligence Research.
Hiszpanie zauważają, że jakikolwiek algorytm, którego celem będzie zapewnienie, że AI nie zrobi ludziom krzywdy, musi najpierw symulować zachowanie mogące zakończyć się krzywdą człowieka po to, by maszyna potrafiła je rozpoznać i zatrzymać. Jednak zdaniem naukowców, żaden algorytm nie będzie w stanie symulować zachowania sztucznej inteligencji i z całkowitą pewnością stwierdzić, czy konkretne działanie może zakończyć się krzywdą dla człowieka. Już wcześniej udowodniono, że pierwsze prawo Asimova jest problemem, którego nie da się wyliczyć. Jego przestrzeganie jest więc nierealne.
Co więcej, możemy nawet nie wiedzieć, że stworzyliśmy superinteligentną maszynę, stwierdzają badacze. Wynika to z twierdzenia Rice'a, zgodnie z którym nie można odgadnąć, jaki będzie wynik działania programu komputerowego patrząc wyłącznie na jego kod.
Alfonseca i jego koledzy mają jednak też i dobre wiadomości. Otóż nie musimy się już teraz martwić tym, co zrobi superinteligentna SI. Istnieją bowiem trzy poważne ograniczenia dla badań takich, jakie prowadzą Hiszpanie. Po pierwsze, taka niezwykle inteligentna AI powstanie nie wcześniej niż za 200 lat. Po drugie nie wiadomo, czy w ogóle możliwe jest stworzenie takiego rodzaju sztucznej inteligencji, czyli maszyny inteligentnej na tylu polach co ludzie. Po trzecie zaś, o ile możemy nie być w stanie kontrolować superinteligentnej SI, to powinno być możliwe kontrolowanie sztucznej inteligencji, która jest superinteligentna w wąskim zakresie. Już mamy superinteligencję takiego typu. Na przykład mamy maszyny, które liczą znacznie szybciej niż ludzie. To superinteligencja wąskiego typu, prawda?, stwierdza Alfonseca.
« powrót do artykułu -
By KopalniaWiedzy.pl
Przed 350 laty Antoine van Leeuwenhoek wykorzystał jeden z najwcześniejszych mikroskopów do obserwacji poruszania się plemników. Napisał wówczas, że mają one ogon, który, podczas pływania, porusza się ruchem podobnym do węża, jak węgorz w wodzie. I przez 350 lat tak właśnie ludzie sobie to wyobrażali. Teraz okazuje się, że była to iluzja optyczna.
Doktor Hermes Gadelha z University of Bristol oraz doktorzy Gabriel Corkidi i Albarto Darszon z Universidad Nacional Autonoma de Mexico wykorzystali mikroskopię 3D i matematykę do opisu prawdziwego ruchu wici plemnika w trójwymiarowej przestrzeni. Naukowcy mieli do dyspozycji kamerę nagrywającą ponad 55 000 klatek na sekundę oraz specjalny mikroskop, który z niezwykle dużą częstotliwością poruszał badaną próbką w górę w i dół, co pozwoliło na dokładne skanowanie poruszających się plemników.
Z przełomowego artykułu opublikowanego na łamach Science Advances dowiadujemy się, że plemnik nie uderza wicią na boki, ale kręci nią na podobieństwo korkociągu. Do tego zawsze w jedną stronę. To powinno powodować, że plemnik będzie pływał w kółko. Jednak ewolucja poradziła sobie i z tym, dzięki czemu plemniki pływają do przodu.
Ludzkie plemniki opracowały sobie sposób na pływanie. Zachowują się jak rozbawiona wydra, okręcająca się wokół osi w czasie pływania. W ten sposób cały ruch się uśrednia i plemnik płynie do przodu, mówi doktor Gadelha, który stoi na czele Polymaths Laboratory i specjalizuje się w matematycznych aspektach płodności.
Szybkie zsynchronizowane ruchu plemnika powodują, że rzeczywiście powstaje złudzenie, jakby ogonek poruszał się na podobieństwo węża, uderzając raz w jedną raz w drugą stronę. Jednak nasze odkrycie pokazało, że plemniki opracowały technikę pozwalającą na kompensację ruchu ogonka w jedną stronę i w ten sposób stworzyły symetrię z asymetrii, dodaje Gadelha.
Obecnie wspomagane komputerowo systemy analityczne, zarówno te używane w praktyce klinicznej, jak i na uczelniach, wykorzystują liczący sobie 350 lat model poruszania się plemników. Ulegają więc tej samej iluzji, jakiej w XVII wieku uległ Leeuwenhoek używając jednego z pierwszych mikroskopów. I na tej podstawie oceniają m.in. jakość nasienia.
W ponad połowie przypadków braku dzieci okazuje się, że przyczyna leży po stronie mężczyzny. Zrozumienie ruchu plemników to podstawowe zagadnienie, które pozwoli na opracowanie narzędzi diagnostycznych identyfikujących jakość nasienia, mówi Gadelha. Odkrycie to zrewolucjonizuje nasze poglądy na temat mobilności spermy i jej wpływu na płodność. Bardzo mało wiemy na temat środowiska wewnątrz kobiecego układu rozrodczego oraz jak ruch spermy wpływa na zapłodnienie. To nowe narzędzie pokazuje, jak niezwykłe możliwości mają plemniki, mówi doktor Darszon.
« powrót do artykułu -
By KopalniaWiedzy.pl
Około 33% kobiet zamieszkujących obecnie Europę odziedziczyło po neandertalczykach receptor progesteronowy. Dzięki temu są one bardziej płodne, mniej krwawią na początkowym etapie ciąży oraz narażone są na mniejsze ryzyko poronienia, wynika z badań przeprowadzonych przez naukowców z Instytutu Antropologii Ewolucyjnej im. Maxa Plancka.
Progesteron odgrywa ważną rolę w przygotowaniu wyściółki macicy do zaimplementowania zapłodnionego jaja i utrzymania wczesnych etapów ciąży. Receptor progesteronowy jest kodowany przez gen PGR na chromosomie 11, a do jego największej ekspresji dochodzi w endometrium.
Analiza danych genetycznych ponad 450 000 osób, w tym 244 000 kobiet wykazała, że w Europie 29% kobiet odziedziczyło po neandertalczykach 1 kopię receptora, a 3% dziedziczy 2 kopie. Proporcja kobiet dziedziczących ten gen jest około 10-krotnie większa niż ma to miejsce w przypadku dziedziczenia większość genów po neandertalczykach, zauważa Hugo Zeberg. To on, wraz z Janet Kelso i Svante Pääbo jest autorem badań, których wyniki opublikowano na łamach Molecular Biology and Evolution. To sugeruje, że neandertalski wariant receptora ma korzystny wpływ na płodność, dodaje uczony.
I rzeczywiście, dalsze badania wykazały, że kobiety takie rzadziej krwawią podczas wczesnych etapów ciąży, rodzą więcej dzieci oraz rzadziej dochodzi u nich do poronień. Analizy molekularne ujawniły też, że w komórkach takich kobiet znajduje się więcej receptorów, co może prowadzić do zwiększonej wrażliwości na progesteron i chronić przed krwawieniami i poronieniami.
« powrót do artykułu
-
-
Recently Browsing 0 members
No registered users viewing this page.