Informatie

De tijdschaal van een parameter in een groeimodel op de juiste manier wijzigen


Ik heb een model met twee populaties, waarbij een van de populaties een bacteriecultuur is waarvan de groei wordt beschreven als een logistieke groei, met een gerapporteerde groeisnelheid van $ 2 loghbox{bacteriënuur}^{-1}$ en een dood tarief van $1,5 loghbox{bacteria hour}^{-1}$ en een draagvermogen van $7 loghbox{bacteria}$. Mijn model bestudeert echter de interactie tussen bacteriën en schimmels in een tijdschaal van dagen, maar als ik deze parameters rechtstreeks probeer te herschalen, krijg ik een groeisnelheid van $ 48 loghbox{bacteria day}^{-1}$ en een sterftecijfer van $36 loghbox{bacteria day}^{-1}$, wat absurd is gezien de draagkracht van bacteriën.

Is er een standaardmethode om deze parameters goed te herschalen voor bacteriegroei, zonder het model te hoeven veranderen? Welke alternatieven heb ik?


Deze waarden zijn niet absurd: het is gewoon een andere eenheid, het verandert niets aan de realiteit van het fenomeen.

Het feit dat uw populatie in één dag met een factor $48$ of $36~mathrm{log}$ kan groeien, terwijl het draagvermogen $10^7$ bacteriën is, betekent alleen dat de groei in minder dan één dag plaatsvindt (zodra de latentiefase is voorbij). Veel bacteriepopulaties kunnen in minder dan een dag groeien, het is niet schokkend.

Naar mijn mening is het niet absurd om de groeipercentages in $mathrm{log}~ extrm{bacteria} cdot extrm{day}^{-1}$ te gebruiken. U hoeft de waarden niet opnieuw te schalen als u alleen uren naar dagen wilt converteren.


Leeftijd- en groeibepaling van vissen (met diagram)

Het bepalen van de leeftijd en de groei van vissen is een van de belangrijke aspecten bij de ontwikkeling van de visserij. Zowel leeftijd als groei zijn nauw met elkaar verbonden. Naarmate de vis ouder wordt, groeit hij, maar nadat hij een bepaalde grootte heeft bereikt, stopt de groei. Leeftijd geeft een idee over geslachtsrijpheid, paaitijd, vangstgrootte, groeisnelheid en levensduur. Kennis van al deze parameters is essentieel in de visserijproductie.

De groei van vissen of welk organisme dan ook is de verandering in lengte en gewicht met toenemende leeftijd als gevolg van het metabolisme van voeding. Daarom is groei een index van gezonde voeding en zuurstofvoorziening in het waterlichaam. Een goede groei van vissen geeft ook aan dat het waterlichaam vrij is van enige vervuiling.

Kennis van leeftijd en groei van vissen kent vele toepassingen:

1. We kunnen de tijd van geslachtsrijpheid van verschillende soorten berekenen.

2. Verder kunnen we hun paaitijd kennen.

3. De groeisnelheid van vissen geeft ook de geschiktheid van bepaalde soorten aan voor een bepaald type waterlichaam.

4. Groeisnelheid en leeftijd van vissen geven ook de grootte van vissen aan in verschillende stadia, bijvoorbeeld jongen, fingerling en adult van verschillende soorten.

5. De studie van leeftijd en groei is nuttig bij het vangen van vissen door gebruik te maken van netten met een gewenste maaswijdte.

Methoden voor bepaling van leeftijd en groei:

Verschillende methoden die worden gebruikt voor het bepalen van de leeftijd van vissen zijn:

Deze methode wordt het meest gebruikt voor het bepalen van de leeftijd van osteichthyes (beenvissen), die zijn voorzien van cycloïde en ctenoïde schubben. De schaalstructuur en de ontwikkeling ervan is nuttig bij de interpretatie van groeizones. De schaalstructuur is heel gemakkelijk te zien onder de microscoop na wassen met een verdunde oplossing van natronloog gevolgd door kleuring met boraxkarmijn.

Een goed ontwikkelde schaal heeft de volgende structuren:

Het is een duidelijk gebied in het midden, maar kan vanuit het midden worden verschoven als gevolg van onregelmatige groei van voorste of achterste delen van de schaal, veroorzaakt door ongebruikelijke overlapping van schalen.

Dit zijn concentrische ringen die rond het brandpunt aanwezig zijn, ze lopen op regelmatige afstanden of op regelmatige afstanden parallel. Ze verschijnen als richels.

De groeven bevinden zich tussen de richels van circuli en ze zijn verantwoordelijk voor het behoud van de regelmatige ruimte ertussen.

Dit zijn groeven die radiaal worden gevonden, namelijk dat ze van het brandpunt naar de schaalrand lopen. Radii snijden de circuli die op hun pad aanwezig zijn.

Dit zijn brede ronde troggen die worden aangetroffen in oude vissen van meer dan een jaar. Elke trog bevat een paar onvolledige en smalle circuli die verschillen van de circuli daarbuiten, die volledig en verder uit elkaar liggen. Het aantal annuli vertegenwoordigt de leeftijd van een vis in jaren (Fig. 14.1).

Op het moment van schaalontwikkeling wordt eerst de focus vastgesteld en deze vertegenwoordigt de oorspronkelijke grootte van de schaal. Naarmate de schaal ouder wordt, worden andere structuren toegevoegd en vervullen ze hun functies. De groeven en circuli vertegenwoordigen groeiactiviteit. Ze duiden ook op osteoblastische activiteit waardoor uitgescheiden materiaal rond de focus wordt afgezet. Op deze manier worden jaarlijks vele van dergelijke circuli en groeven gevormd.

Een karakteristiek botmateriaal, ichthylepidine, wordt afgezet in circuli en dus neemt hun hoogte toe, afhankelijk van de verkalking. Annuli vertonen een langzame groei in een jaar, maar bij veel vissen groeien de annuli tijdens de winter opmerkelijk en worden ze jaarlijks toegevoegd naarmate de vissen groeien.

Dus annuli zijn erg handig bij het tellen van de leeftijd van vissen en dienen als jaarmarkeringen op de schaal voor leeftijdsbepaling. De annuli zijn het best te zien op het voorste deel van de schaal.

Soorten Annuli:

De echte annuli heeft de volgende karakteristieke kenmerken:

(i) In cycloïde schalen wordt echte annuli weergegeven door een dicht bij elkaar gelegen circuli, die wordt bedekt door ver uit elkaar liggende circuli.

(ii) Twee complete circuli omringen de trog, die breder is aan de anterolaterale en posterieure zijde.

(iii) Het brede deel van de trog bevat onvolledige circuli die niet volledig rond de schaal groeien.

(iv) De trog blijft smal aan de anterolaterale zijde. In de ctenoid-schalen speciaal, snijdt de buitenste circulus over of kruist over de onvolledige circuli die in het voorste deel van de trog liggen.

Annuli worden beschouwd als jaartekens bij de leeftijdsbepaling van vissen in het geval van de volgende feiten.

A. Wanneer er een verband is tussen de berekende leeftijd uit de schaal en de grootte van de vis.

B. De lengte-frequentieverdeling dient samen te vallen met de berekende leeftijd uit de schalen.

C. De berekende leeftijd moet in overeenstemming zijn met de leeftijd die op andere manieren wordt bepaald.

Soms verschijnen er valse annuli op de schubben van vissen als gevolg van ongewenste factoren zoals vertraagde groei door gebrek aan voedsel, honger, verwonding, ziekte en temperatuurschommelingen. Deze valse annuli lijken op de echte annuli, maar ze nemen plaats op de schaal die dichter bij de echte annulus van het voorgaande jaar ligt dan de normale annulus voor het volgende jaar die verschijnen bij normale groei (Fig. 14.2).

3. Overlappende Annuli:

De positie van deze annuli in het achterste veld valt samen met de annuli van het voorgaande jaar, terwijl ze in het voorste deel gescheiden zijn van de annuli van het voorgaande jaar door 4 of 5 circuli. De overlapping van schalen kan optreden als gevolg van een langzame groei tijdens de groeiperiode, die wordt weergegeven door een toename van de lengte, maar niet van het gewicht van het lichaam.

4. Annulus overgeslagen:

Dit type annulus valt qua positie samen met de annulus van het voorgaande jaar, zonder dat er zich daartussen normale circuli vormen. Deze abnormale functie is te wijten aan het feit dat de vis gedurende één groeiseizoen (één zomer) noch in lengte noch in gewicht is gegroeid.

Toepassingen van de schaalmethode::

1. Vissen uit gematigde streken vertonen duidelijke ringen, die echte markeringen zijn. Dit komt omdat er een scherp verschil is tussen de temperaturen van twee seizoenen - zomer - de periode van snellere groei en winter - de periode van langzame groei of geen groei. Daarom is de berekening van de leeftijd van vissen door annuli het meest betrouwbaar bij gematigde vissen.

2. Deze methode is betrouwbaarder toepasbaar in het geval van zalmen, karpers, kabeljauw en haring, er is een methode ontwikkeld om de leeftijd van vissen te schatten op basis van schubben, zoals weergegeven op de volgende pagina:

Beperkingen van de schaalmethode:

1. Meer dan één annulus wordt toegevoegd in de extreme levensomstandigheden, bijv. extreme kou (veroorzaakt stopzetting van de voeding), verandering in voedselkwaliteit of hongersnood op het moment van paaien. Deze extra ringen worden aanvullende ringen genoemd, die problemen veroorzaken bij de leeftijdsbepaling door de schaalmethode.

2. Deze methode kan niet worden toegepast op die vissen die in het water leven met min of meer gelijkmatige temperaturen (tropen). Dit kan zijn omdat op deze plaatsen vissen meer dan eens paaien en, als gevolg van schommelingen in voedsel en chemische samenstelling van water als gevolg van regen en overstromingen, vorming van annulus mogelijk geen jaarlijks kenmerk is. In de vissen van tropische streken stellen de jaarringen dus eigenlijk geen jaartallen voor.

Annuli zijn ook aanwezig op sommige botten. De belangrijke botten zoals operculum, wervel, supra occipital en scapula zijn voorzien van ringen. Deze annuli nemen in aantal toe met de leeftijd van vissen. De groeisnelheid is verschillend in verschillende seizoenen. Het aantal jaarringen is handig bij het berekenen van de leeftijd van vissen.

Evenzo is het centrum van vissen ook nuttig bij het berekenen van de leeftijd van vissen. Het centrum van de viswervels heeft ringen, die worden gebruikt bij het bepalen van de leeftijd. Om de ringen op het centrum te tellen, wordt het blootgelegd door de weefsels die eraan vastzitten te verwijderen met een oplossing van 0,7% pepsine in 0,2% zoutzuur. De ringen op het centrum worden onder de microscoop geteld.

De otoliet of oorsteen is aanwezig in het binnenoor van de vissen en helpt bij het in evenwicht brengen van het lichaam. De otoliet heeft ringen gevormd door de regelmatige afzetting van calciumzouten. De vorming van annulaties varieert met de groei van vissen en de groei van vissen varieert met het seizoen. De groeisnelheid van vissen is sneller in de zomer in vergelijking met de winters, dus de vorming van annulaties is sneller in de zomer.

Om de otoliet te krijgen, wordt de vis gedood en ontleed en wordt de otoliet eruit gehaald en worden de annulaties geteld. Hiervoor wordt eerst de otoliet gebroken en gesneden in een dwarsvlak, gevolgd door polijsten met vloeistof met een hoge brekingsindex, zoals immersieoliën, creosoot, enz. De aldus bereide otoliet wordt onder de microscoop onderzocht om de annulaties te tellen voor leeftijdsbepaling en de analyse van de groeisnelheid Graeme, (2007).

De bepaling van de groeisnelheid via deze methode vereist kennis van de leeftijd, die bekend kan zijn vanaf het moment van fokken. De jongen worden gedurende twee of drie seizoenen onder geschikte omstandigheden in een tank gehouden. De groei wordt periodiek gemeten. De vissen worden gemerkt met tags en opnieuw in het water uitgezet. De vissen worden met regelmatige tussenpozen teruggevangen en er wordt een idee van de groeisnelheid in verhouding tot de tijd genomen.

6. Lengte Frequentie Distributie Methode:

Peterson introduceerde deze methode in de negentiende eeuw. Bij deze methode toont frequentieanalyse in de steekproef van vissen van een bepaalde vis de lengte van individuen van één leeftijd die varieert rond de gemiddelde lengte volgens de normale verdeling.

Gegevens van het monster worden uitgezet en pieken worden geteld die een groep vissen van opeenvolgende lengtes vertegenwoordigen. Zo worden leeftijdsgroepen gescheiden en wordt de leeftijd van een bepaalde soort bepaald.

Deze methode is geschikt voor het bepalen van de leeftijd van jongere vissen van 2 tot 4 jaar. Deze methode is niet betrouwbaar voor het berekenen van de leeftijd van oudere vissen vanwege overlappende lengtefrequenties bij individuen van verschillende leeftijden.

7. Pectorale wervelkolom of Fin Ray-methode:

Stekels van de borstvin zijn ook nuttig bij het bepalen van de leeftijd. Hiervoor worden 3μ tot 4μ dikke secties van stekels gesneden en gemonteerd in glycerine en vervolgens bekeken in de microscoop. 1% tot 2% van de onduidelijke annuli of vinstraalconsistentie wordt vergeleken met 15% tot 20% van de annuli op de schalen en dus wordt de leeftijd berekend.


De tijdschaal van een parameter in een groeimodel op de juiste manier wijzigen - Biologie

Alle door MDPI gepubliceerde artikelen worden direct wereldwijd beschikbaar gesteld onder een open access licentie. Er is geen speciale toestemming nodig om het door MDPI gepubliceerde artikel geheel of gedeeltelijk te hergebruiken, inclusief figuren en tabellen. Voor artikelen die zijn gepubliceerd onder een open access Creative Common CC BY-licentie, mag elk deel van het artikel zonder toestemming worden hergebruikt, op voorwaarde dat het originele artikel duidelijk wordt geciteerd.

Feature Papers vertegenwoordigen het meest geavanceerde onderzoek met een aanzienlijk potentieel voor grote impact in het veld. Feature Papers worden ingediend op individuele uitnodiging of aanbeveling door de wetenschappelijke redacteuren en ondergaan peer review voorafgaand aan publicatie.

De Feature Paper kan ofwel een origineel onderzoeksartikel zijn, een substantiële nieuwe onderzoeksstudie waarbij vaak verschillende technieken of benaderingen betrokken zijn, of een uitgebreid overzichtsdocument met beknopte en nauwkeurige updates over de laatste vooruitgang in het veld dat systematisch de meest opwindende vooruitgang in de wetenschappelijke literatuur. Dit type paper geeft een blik op toekomstige onderzoeksrichtingen of mogelijke toepassingen.

Editor's Choice-artikelen zijn gebaseerd op aanbevelingen van de wetenschappelijke redacteuren van MDPI-tijdschriften van over de hele wereld. Redacteuren selecteren een klein aantal artikelen die recentelijk in het tijdschrift zijn gepubliceerd en waarvan zij denken dat ze bijzonder interessant zijn voor auteurs, of belangrijk zijn op dit gebied. Het doel is om een ​​momentopname te geven van enkele van de meest opwindende werken die in de verschillende onderzoeksgebieden van het tijdschrift zijn gepubliceerd.


De PUN-aanpak

Gegeven een reeks experimentele gegevens, is het eerste dat men zou willen doen, om er zoveel mogelijk informatie uit te halen, een geschikte passende functie vinden. Als volgende stap kan het wenselijk zijn om er een model van te construeren. Daartoe dient men zijn aandacht te beperken tot de ruwe data en deze onafhankelijk van het toepassingsgebied te analyseren. Een dergelijke onbevooroordeelde procedure kan worden verschaft door de Phenomenological Universalities (PUN)-benadering, recentelijk voorgesteld door P.P. Delsanto en medewerkers [33, 34] en toegepast op een breed scala aan onderwerpen (auxologie [35], tumorgroei [36, 37], niet-lineaire elasticiteit [38] en andere [39-41]).

Om de PUN-methodologie vanuit een applicatief oogpunt te beschrijven, laten we beginnen met de eerste orde niet-lineaire groei differentiaalvergelijking

waar ja(t) staat voor de variabele van belang (bijvoorbeeld de lengte van de kinderen) en een(ja) de (onbekende) groeisnelheid. Op equivalente wijze kan Eq.(1) worden geschreven als

waar z = 1n(ja). Om Eq.(1) of Eq.(2) te integreren, is het noodzakelijk om een ​​aanname te doen over de snelheid een, bijv. ervan uitgaande dat de tijdsafgeleide van de groeisnelheid of versnelling B wordt gegeven door een uitbreiding in een, d.w.z.

bijv. voor N = 2 hebben we, naast de lineaire term a, ook de kwadratische term a 2 .

We noemen UN de klasse die wordt gegenereerd door de oplossing van de gekoppelde differentiaalvergelijkingen (2) of (1) en (3), wanneer in de laatste alleen de eerste N termen worden beschouwd. De functies ja(t) die men behaalt voor de eerste UN-klassen (N = 0, 1, 2) hebben een zeer breed toepassingsgebied. In feite:

voor N = 0, d.w.z. U0, B = 0 ja(t) vertegenwoordigt een zelfkatalytische groeifunctie. Door integratie over de twee ODE's, Vgl. (3) en vgl. (1), we verkrijgen

waar een0 = een(t = 0) is de initiële groeisnelheid. Hier en in het volgende normaliseren we de variabele ja(t), zodat ja(0) = 1.

voor N = 1, d.w.z. U1, B = a en

Vergelijking (5) vertegenwoordigt de wet van Gompertz [25], die al bijna twee eeuwen op grote schaal wordt gebruikt bij allerlei soorten groeiproblemen. De parameter β vertegenwoordigt een vertragingsfactor, die kan worden gedefinieerd als β = − a 0 / z ∞ , waarbij z ∞ de asymptotische waarde is van z(t).

voor N = 2, d.w.z. U2, b = β a + γ a 2 en

wat een generalisatie van de wet van West oplevert [8, 9, 42]. Hier γ = P − 1, waar P is de groei-exponent [33].


Discussie

Onze modellen illustreren kenmerken van biochemische routes die het mogelijk maken om signalen te onderscheiden die alleen verschillen in hun duur. Het is belangrijk op te merken dat veel belangrijke, niet-lineaire effecten, ten koste van analytische traceerbaarheid, werden weggesneden bij het maken van de lineaire, zwak geactiveerde cascadebenadering. Het is bijvoorbeeld bekend dat niet-lineaire positieve feedback aanleiding geeft tot bistabiliteit. Ook niet-lineaire negatieve feedback kan leiden tot oscillerend gedrag. Deze effecten komen echter overeen met langdurig stabiel gedrag en de huidige analyse was gericht op voorbijgaande signalen van verschillende duur en daarom wordt verwacht dat dergelijke niet-lineaire effecten naar verwachting het kwalitatieve gedrag van de resultaten in deze studie niet zullen beïnvloeden.

Samenvattend hebben we de frequentieafhankelijke interne winst berekend voor twee klassen van biochemische routes die meerdere stadia van regulatie omvatten. Het eerste model bestond uit een cascade van stappen en liet zien hoe veranderingen in het aantal stappen en de versterking/aandacht van het signaal het vermogen van netwerken om hoogfrequente (korte duur) componenten van een signaal te filteren, veranderden. Een ander netwerk bestond uit een opeenvolging van stappen in de vorm van biochemische tussenproducten waarbij de output is verbonden met een stroomafwaartse feedbacklus of een interactief product. De versterking in dit netwerk kan niet-monotoon gedrag vertonen waarbij de laagfrequente componenten van het signaal ook worden gefilterd op tijdschalen die evenredig zijn met de inductie van de regellus. Dit gedrag stelt het netwerk in staat signalen van lange duur uit te filteren. De minimale topologische kenmerken van deze biochemische netwerken bieden verschillende en robuuste mechanismen voor het integreren van signalen die aanhouden met verschillende karakteristieke tijdschalen. Omdat verschillende tijdelijk gereguleerde signalen vaak leiden tot verschillende transcriptionele programma's zoals bij NF-KB-signalering [26, 27], is het verleidelijk om te speculeren over de rol die dergelijke filtermechanismen kunnen hebben bij het reguleren van genexpressie.


Resultaten

Drie modellen werden aangepast aan de groeigegevens van het gewicht en de lengte van 961 kinderen vanaf de geboorte tot de leeftijd van 6 jaar, afzonderlijk voor jongens en meisjes (tabel 1). Kinderen hadden tussen de twee en 11 gewichts- en lengtemetingen (tabel 1) en 75% van de meisjes had ten minste vier metingen (vijf bij jongens). Enkele beschrijvende kenmerken van de onderzoekspopulatie zijn weergegeven in aanvullende online tabel 2. De totale gemiddelde leeftijd van de moeder op de leeftijd van 1 jaar van het onderzoekskind was 25,8 jaar (SD 5,6). Bijna driekwart van alle moeders kon aan het begin van het cohort niet lezen of schrijven. Bijna 10% van de moeders had voor hun zwangerschap ondergewicht. Bijna 10% van de jongens en 14% van de meisjes had een lager geboortegewicht (< 2,5 kg) en minder dan 7% van de kinderen werd te vroeg geboren. Bijna 10% van de kinderen had malaria op 1-jarige leeftijd en bijna 74% van de jongens en 67% van de meisjes had bloedarmoede op 1-jarige leeftijd.

Aantal antropometrische maten per kind en geslacht

De verdeling van de residuen over leeftijd voor gewicht en lengte van zowel jongens als meisjes toonde aan dat de residuen voor alle leeftijden over het algemeen rond nul waren gecentreerd en dat er geen sterke afhankelijkheid was van de residuele verdeling over leeftijden voor alle modellen (figuren 1 en 2) .

Resten van gewichtsmodellen voor jongens en meisjes (gegevens van de eerste twee decielen werden verzameld, aangezien er meer dan 10% van de gegevens bij de geboorte waren).

Resten van lengtemodellen voor jongens en meisjes (gegevens van de eerste twee decielen werden verzameld, aangezien er meer dan 10% van de gegevens bij de geboorte waren).

Voor gewichtsmodellen had het Jenss-Bayley-model de laagste AIC- en BIC-waarden, zowel bij jongens als bij meisjes, wat wijst op een betere pasvorm dan de twee andere kandidaatmodellen (tabel 2). Zowel het Reed- als het aangepaste Gompertz-model hadden hoge delta-AIC-waarden voor zowel jongens (respectievelijk 136 en 117) als meisjes (respectievelijk 129 en 135), wat erop wijst dat er in wezen geen ondersteuning is voor deze twee kandidaatmodellen om beter te zijn dan het best passende model. model (Jenss-Bayley).

Vergelijking van de goodness-of-fit van de drie kandidaat-modellen

Voor lengtemodellen hadden het Jenss-Bayley-model en het aangepaste Gompertz-model de laagste AIC- en BIC-waarden voor het lengtemodel bij jongens, terwijl het Jenss-Bayley-model lagere AIC-waarden had bij meisjes dan het Reed en aangepaste Gompertz-model. Wat betreft delta AIC-waarden, hadden zowel het Reed- als het aangepaste Gompertz-model waarden <10 voor jongens (respectievelijk 8 en 6), wat erop wijst dat deze twee modellen aanzienlijk minder worden ondersteund om het best passende model te zijn. Bij meisjes hadden deze twee kandidaat-modellen delta AIC-waarden >10 (respectievelijk 28 en 32), wat niet aangeeft dat deze twee modellen een betere pasvorm hebben dan het Jenss-Bayley-model.

Met behulp van het Jenss-Bayley-model werden gewicht en lengte berekend voor alle kinderen op leeftijdspunten, vooral wanneer ze niet werden gemeten, evenals onmiddellijke groeisnelheden op verschillende leeftijdspunten, en groeitrajecten werden berekend (tabellen 3 en 4, en figuur 3, respectievelijk).

Geschat gewicht en gewichtsgroeisnelheid (SD) van meisjes en jongens van 0 tot 6 jaar, volgens het Jenss-Bayley-model

Geschatte lengte/lengte en lengte/hoogte groeisnelheid (SD) van meisjes en jongens van 0 tot 6 jaar, uit het Jenss-Bayley-model

Gewicht en lengte betekenen groeitrajecten van het Jenss-Bayley-model. (A) Gewichtsgroeicurve. (B) Hoogte groeicurve. De ononderbroken (zwarte) lijn geeft de jongenscurve aan en de gestippelde (rode) lijn geeft de meisjescurve aan.

Gemiddelden en SD van parameterschattingen van het Jenss-Bayley-model samen met twee andere kandidaatmodellen (het aangepaste Gompertz-model en het Reed-model) aangepast aan het gewicht en de lengte van jongens en meisjes worden gerapporteerd in online aanvullende tabel 3.

De voedingsstatus voor alle kinderen werd geschat op de leeftijd van 6 jaar. Ongeveer een derde van de kinderen was verspild en had ondergewicht (aanvullende online tabel 4). Terwijl 8% van de jongens en 4% van de meisjes onvolgroeid waren (online aanvullende tabel 4). Ter vergelijking: in de WHO-groeireferentiepopulatie wordt verwacht dat het percentage kinderen onder −2 z-scores 2,3% zal zijn.


Acclimatisatie

Fysiologen zijn al lang geïnteresseerd in een bepaalde klasse van fenotypische plasticiteit, acclimatisatie genaamd, die doorgaans wordt gedefinieerd als omkeerbare veranderingen in fysiologische fenotypen als gevolg van blootstelling aan de omgeving in het tijdsbereik van dagen tot maanden. Houd er echter rekening mee dat er een vage grens is tussen acute fysiologische reacties, die binnen minuten of uren kunnen optreden (bijvoorbeeld de hitteschokreactie), en meer typische acclimatisatiereacties op een langere tijdschaal. Bovendien kan de mate van omkeerbaarheid van al deze reacties variëren, waarbij eerdere thermische blootstelling mogelijk langetermijneffecten op het fenotype kan veroorzaken (Whitman 2009). Als we terugkeren naar Fig. 2, is het duidelijk dat de TPC's voor de acute effecten van temperatuur op het mitochondriale zuurstofverbruik verschillen in vergelijking tussen mitochondriën van vissen die bij verschillende acclimatisatietemperaturen worden gehouden (Fig. 2A-C). Zowel de exponent (helling) als het snijpunt van de exponentiële curven die aan de gegevens zijn aangepast, verschillen, en er is ook een lichte beweging van de curve langs de x-axis mitochondriën van killifish die waren geacclimatiseerd bij 5°C konden niet worden getest bij temperaturen hoger dan 35°C, terwijl die van killifish die waren geacclimatiseerd aan warmere temperaturen konden worden getest bij temperaturen tot 37°C. Bovendien komen de gegevens van de acclimatisatiegroep van 25°C redelijk goed overeen met een exponentiële curve, maar er is een toenemende afwijking van een eenvoudige exponentiële curve en een toename van voor de hand liggende breekpunten bij afnemende acclimatisatietemperatuur. Over het algemeen geven de gegevens in Fig. 2 aan dat een van de belangrijke effecten van acclimatisatie op het zuurstofverbruik door mitochondriën van killivissen is om de aard van hun reactie op acute temperatuuruitdaging te veranderen.

Het idee dat thermische acclimatisatie van biologische snelheidsprocessen (die onmiddellijk worden beïnvloed door temperatuur) waarschijnlijk te wijten is aan veranderingen in de positie en vorm van de TPC op een acute tijdschaal, is al lang bekend (Precht 1949 Prosser 1958) . Veel onderzoeken naar biologische snelheidsprocessen houden echter geen rekening met deze kortere temporele schaal, en onderzoeken in plaats daarvan eenvoudig de stofwisseling bij de acclimatisatietemperatuur bij verschillende behandelingen. Er is zelfs beweerd dat dit de biologisch meest relevante manier is om de prestaties te beoordelen als u de selectie op TPC's wilt schatten, aangezien dieren het meest waarschijnlijk worden blootgesteld aan temperaturen die dicht bij de temperatuur liggen waaraan ze in de natuur zijn geacclimatiseerd. Een van de meest overtuigende empirische onderzoeken van de hypothese van zuurstof- en capaciteitsbeperkte thermische tolerantie is bijvoorbeeld een onderzoek naar variatie in de TPC's voor aerobe omvang in verschillende bestanden van sockeyezalm (Eliason et al. 2011), die een sterke correlatie aantrof tussen de topt voor aërobe omvang, een verscheidenheid aan onderliggende fysiologische kenmerken en de historisch gemiddelde riviertemperatuur op het moment van migratie. Deze studie maakte gebruik van vissen die gedurende 1 week waren geacclimatiseerd aan de temperatuur waarbij ze werden verzameld, en fysiologische snelheidsprocessen werden alleen getest bij deze acclimatisatietemperatuur.

De potentiële uitdagingen die gepaard gaan met het onderzoeken van snelheidsprocessen bij de acclimatisatietemperatuur kunnen worden gezien als we de gegevens over het zuurstofverbruik van mitochondriën van killivissen uit figuur 2 opnieuw plotten om het zuurstofverbruik bij de acclimatisatietemperatuur weer te geven (figuur 5). In dit geval neemt het zuurstofverbruik lineair toe met de acclimatisatietemperatuur, in tegenstelling tot de exponentiële toename die wordt waargenomen bij de acute TPC's (Fig. 2). Dus in gevallen waarin een organisme het vermogen heeft om de acute TPC door acclimatisatie te veranderen, zal het beschouwen van alleen de TPC op een geacclimatiseerde tijdschaal (zoals in Fig. 5) de onderliggende mechanistische complexiteit verbergen. Deze observatie benadrukt een kritische eigenschap van TPC's. Zoals opgemerkt door David et al. (2003), gaan de meeste onderzoeken naar fenotypische plasticiteit uit van een nulhypothese van geen passieve plasticiteit op de acute tijdschaal, maar voor TPC's is de nulhypothese de aanwezigheid van passieve plasticiteit (gevoeligheid voor temperatuur) op de acute tijdschaal, waardoor de interpretatie van plasticiteit van TPC's op langere tijdschalen van temperatuurblootstelling ingewikkelder dan voor veel andere eigenschappen.

maximaal in vitro (toestand III) zuurstofverbruik door mitochondriën van killivissen bij de acclimatisatietemperatuur. Levermitochondriën werden geïsoleerd uit killivissen (F. heteroclitus macrolepidotus) geacclimatiseerd aan drie verschillende temperaturen en werden getest in vitro bij hun acclimatisatietemperatuur. Mitochondriën werden voorzien van verzadigend substraat (pyruvaat + malaat), zuurstof en ADP om het maximale zuurstofverbruik te stimuleren. Het zuurstofverbruik wordt uitgedrukt per mg mitochondriaal eiwit. Gegevens zijn afkomstig van Fangue et al. (2009a).

maximaal in vitro (toestand III) zuurstofverbruik door mitochondriën van killivissen bij de acclimatisatietemperatuur. Levermitochondriën werden geïsoleerd uit killivissen (F. heteroclitus macrolepidotus) geacclimatiseerd aan drie verschillende temperaturen en werden getest in vitro bij hun acclimatisatietemperatuur. Mitochondriën werden voorzien van verzadigend substraat (pyruvaat + malaat), zuurstof en ADP om het maximale zuurstofverbruik te stimuleren. Het zuurstofverbruik wordt uitgedrukt per mg mitochondriaal eiwit. Gegevens zijn afkomstig van Fangue et al. (2009a).

De interacties tussen passieve plasticiteit en actieve plasticiteit hebben geleid tot een zekere mate van verwarring met betrekking tot terminologie. De mate van fenotypische plasticiteit voor een eigenschap wordt meestal gevisualiseerd met behulp van een reactienorm ( Woltereck 1909), die eenvoudigweg een grafiek is van de waarden van een eigenschap van belang tegen waarden van een omgevingsvariabele. De helling van een reactienorm vat de mate van plasticiteit in de eigenschap samen. Wanneer de helling van de reactienorm horizontaal is, varieert het kenmerk niet met de omgeving (dwz het mist plasticiteit), terwijl wanneer de helling van de reactienorm steil is, het kenmerk sterk varieert als de omgeving verandert (dwz het heeft hoge plasticiteit). Uit deze beschrijving blijkt dat de overeenkomsten tussen TPC's en reactienormen duidelijk zijn. TPC's zijn eenvoudigweg reactienormen voor een bepaalde klasse van eigenschappen (biologische snelheidsprocessen). De complexe niet-lineaire vormen van TPC's maken de interpretatie van de helling iets moeilijker, maar de echte problemen ontstaan ​​vanwege de aanwezigheid van passieve plasticiteit op een acute tijdschaal voor TPC's.

Stel je bijvoorbeeld een hypothetische reactienorm voor die de effecten laat zien van de acclimatisatietemperatuur op de stofwisseling gemeten bij de acclimatisatietemperatuur (vergelijkbaar met de presentatie getoond in Fig. 5). In een geval waarin deze grafiek een helling nul heeft, zouden we concluderen dat er geen plasticiteit is in deze eigenschap. Bedenk echter dat er een aanzienlijke passieve plasticiteit is in de stofwisseling op de acute tijdschaal van blootstelling aan temperatuur. Dus de enige manier om een ​​horizontale helling op de geacclimatiseerde reactienorm te bereiken, is dat actieve plasticiteit fysiologische veranderingen heeft veroorzaakt die de geacclimatiseerde stofwisseling constant houden bij toenemende temperatuur. Dit leidt tot de schijnbaar absurde conclusie dat de enige manier om een ​​reactienorm te bereiken die een gebrek aan plasticiteit aantoont, is dat het organisme substantiële plasticiteit vertoont. Natuurlijk kan deze logische knoop worden losgemaakt door eraan te herinneren dat hier twee verschillende soorten plasticiteit die op twee verschillende tijdschalen werken, worden beschouwd. Om verwarring te voorkomen, geven we er de voorkeur aan dat de term plasticiteit alleen wordt gebruikt om een ​​actieve reactie van het organisme te beschrijven, maar we erkennen dat dit niet het algemeen aanvaarde gebruik is.

We zijn niet de eersten die wijzen op de uitdagingen van het omgaan met milieueffecten op meerdere tijdschalen (Fry 1971 Pigliucci 2001 Chown en Terblanche 2007). Bijvoorbeeld Kingsolver et al. (2004) suggereerden dat grafieken die effecten van temperatuur tonen op tijdschalen die relevant zijn voor acclimatisatie, alleen moeten worden beschouwd als reactienormen wanneer ze rekening houden met de effecten van veranderingen in de vorm van de curven op acute tijdschalen. Chown en Terblanche (2007) deden een soortgelijk voorstel en suggereerden dat "wanneer variatie in prestatiecurven wordt beoordeeld, het gebruik van de term reactienorm moet worden beperkt tot de respons van de curven in plaats van bedoeld te zijn om ook de curven te impliceren". In deze context stellen we voor dat het nuttig kan zijn om alternatieven voor typische TPC's te ontwikkelen (of het gebruik ervan aan te moedigen) die helpen om deze potentiële complexiteit voorop te houden. In ieder geval voor eigenschappen waar het mogelijk is om de acute TPC te meten, zou het vrijwel zeker nuttig zijn om driedimensionale grafieken te gebruiken, met acclimatisatietemperatuur op de ene as en acuut ervaren temperatuur op een andere. Deze onderscheidingen kunnen belangrijk zijn, omdat het niet goed onderscheiden van passieve plasticiteit en actieve plasticiteit kritische gevolgen kan hebben voor de ontwikkeling van mechanisch gebaseerde modellen van de effecten van klimaatverandering (Wythers et al. 2005).


Ecologische schaling en biomassa-afmetingen spectra

De studie van de verdeling van biomassa naar grootte in de pelagische systemen is een belangrijke stap geweest in het zoeken naar veralgemeningen in de aquatische ecologie. Regelmatigheden in de groottestructuur van pelagische gemeenschappen zijn waargenomen in offshore-systemen (bijv. Sheldon et al., 1972 Beers et al., 1982 Platt et al., 1984 Rodriguez en Mullin, 1986a, b Witek en Krajewska-Soltys, 1989 Quiñones et al. al., 2003) en meren (bijv. Sprules et al., 1983, 1991 Sprules en Knoechel, 1984 Sprules en Munawar, 1986 Echevarría et al., 1990 Ahrens en Peters, 1991 Gaedke, 1993). In pelagische kustecosystemen vertoont de verdeling van de biomassagrootte niet zo regelmatig als die waargenomen in oligotrofe systemen, maar biomassa wordt niet willekeurig verdeeld over de lichaamsgrootte (bijv. Jimenez et al., 1987, 1989 Rodriguez et al., 1987). Een regelmatig patroon in de grootteverdeling van de biomassa is ook gevonden in kwelders (Quintana et al., 2002) en benthische gemeenschappen (bijv. Schwinghamer, 1981 Warwick 1984 Schwinghamer, 1985 Saiz-Salinas en Ramos, 1999 Quiroga et al., 2005) .

Aan de andere kant zijn aquatische voedselwebben sterk qua grootte gestructureerd, waarbij grotere roofdieren kleinere prooien eten (Sheldon et al., 1972 Dickie et al., 1987). Veel soorten groeien in massa met vijf orden van grootte kannibalisme, kruispredatie en voorbijgaande relaties tussen roofdieren en prooien komen vaak voor (Cushing, 1975, Kerr en Dickie, 2001). De gemiddelde lichaamsmassa van soorten is echter slechts zwak gecorreleerd met de lichaamsmassa in het hele voedselweb (Fry en Quiñones, 1994, Frankrijk et al., 1998 Jennings et al., 2001, 2002). Deze waarnemingen bieden dwingende redenen om op grootte gebaseerde in plaats van op soorten gebaseerde analyses van voedselwebstructuur in pelagische ecosystemen toe te passen (Jennings en Mackinson, 2003).

Voorbeeld van een niet-genormaliseerd biomassa-groottespectrum van Sprules et al. (1991) en samengesteld uit hun bemonstering van Lake Michigan, met de samenstellende trofische groepen. (Na Thiebaux en Dickie, 1993.) Biomassa (g m -2) mB (G).

Voorbeeld van een niet-genormaliseerd biomassa-groottespectrum van Sprules et al. (1991) en samengesteld uit hun bemonstering van Lake Michigan, met de samenstellende trofische groepen. (Na Thiebaux en Dickie, 1993.) Biomassa (g m -2) mB (G).

Normalized biomass size-spectra in carbon units from several stations in the New England Seamounts Area (Northwest Atlantic). Size range:1.6×10 -9 to 1.33×10 3 μg C individual -1 (from bacteria to meso-zooplankton). Depth range:0-400 m. (After Quiñones et al.,2003.)

Normalized biomass size-spectra in carbon units from several stations in the New England Seamounts Area (Northwest Atlantic). Size range:1.6×10 -9 to 1.33×10 3 μg C individual -1 (from bacteria to meso-zooplankton). Depth range:0-400 m. (After Quiñones et al.,2003.)

A detailed analysis about constructing normalized (NBS) and un-normalized size spectra can be found in Blanco et al.(1994 1998).

On the other hand, Vidondo et al.(1997) have argued in favor of using the Pareto type II distribution, which is widely used in many disciplines to describe size distributions, for representing and modeling size spectra. To apply such an approach adequately, each particle should contribute one point to the Pareto plot and, therefore, all the information contained in the observations is used. The Pareto approximation is ideal for automatic sizing instruments, such as flow cytometers and electronic or laser particle counters. Although in theory it is possible to estimate the parameters of the underlying Pareto distribution from the NBS-spectra, this procedure is not recommended from a statistical standpoint(Vidondo et al., 1997). It is important to note that, in systems that are far from equilibrium, there may be size distributions that cannot be appropriately described by the Pareto nor the normalized biomass-size-spectrum model, such as multimodal distributions(Gasol et al., 1991 Havlicek and Carpenter,2001).

The size-spectrum approach is rooted in the well-accepted concepts of the pyramids of biomass and numbers (Cousins, 1980, 1985 Platt, 1985) and research in this field can be traced back to the first half of the century (e.g. Elton, 1927 Ghilarov, 1944). However, it is the work of Sheldon et al.(1972, 1973) that provided new impetus to the field by publishing a set of particle-size spectra from oceanic areas (for a historical perspective see Platt, 1985). Sheldon et al.(1972), based on his field observations, proposed the `linear biomass hypothesis', which states that in the pelagic system there is roughly the same biomass at all size classes. The regularities in pelagic size structure observed by Sheldon et al.(1972, 1973) and the fact that most aspects of energy and material flow of an organism are size dependent(Peters, 1983 Calder, 1984 Schmidt-Nielsen, 1984) led to the development of theoretical models to explain and quantify the regularities(e.g. Kerr, 1974 Sheldon et al., 1977 Platt and Denman, 1977, 1978 Silvert and Platt, 1978, 1980 Borgmann, 1982, 1983, 1987 Dickie et al., 1987 Boudreau and Dickie, 1989 Boudreau et al., 1991). The first theoretical models about the size structure of the pelagic ecosystem were proposed by Kerr (1974),Sheldon et al. (1977) and Platt and Denman (1977, 1978). Whereas the two first models were based on the trophic-level concept, the last stands on the consideration of a continuous flow of energy from small to large organisms. Kerr and Sheldon's models propose that biomass is constant when organisms are organized in logarithmic size classes. On the other side, Platt and Denman's model predicts a slight decrease of biomass with organism size with a slope of-0.22 and proposes an allometric structure for the pelagic ecosystem (Platt and Denman, 1977, 1978). Until now the most comprehensive biomass size spectra constructed in close to steady state systems (i.e. North pacific Central Gyre, Rodriguez and Mullin, 1986boligotrophic areas of the Northwest Atlantic, Quiñones et al., 2003)support the Platt and Denman's model. It is important to note that in Platt and Denman's model the exponent (-0.22) represents a balance between catabolism and anabolism and, consequently, from a scaling standpoint it is coherent with the recently proposed `metabolic theory of ecology'(Brown et al., 2004).


Korte inhoud

Libraries of S. cerevisiae en E. coli promoter reporters measured under different conditions reveal scaling relationships between expression profiles across conditions and suggest that most changes in activity are due to global effects.

  • Between any two conditions, the activity of most promoters changes by a constant global scaling factor that depends only on the conditions and not on the promoter's identity.
  • The value of the global scaling factor between any two conditions corresponds to the change in growth rate and magnitude of the condition-specific response.
  • When specific groups of genes are activated, they also tend to change according to scaling factors, changing the degree to which the entire group is activated, while preserving the ratios between genes within the group.
  • Altogether, a handful of scaling factors are sufficient for quantitatively describing genome-wide expression profiles across conditions.

Properly changing the time scale of a parameter in a growth model - Biology

As an object moves through the atmosphere, the gas molecules of the atmosphere near the object are disturbed and move around the object. Aerodynamic forces are generated between the gas and the object. The magnitude of these forces depend on the shape of the object, the speed of the object, the mass of the gas going by the object and on two other important properties of the gas the viscosity , or stickiness, of the gas and the compressibility , or springiness, of the gas. To properly model these effects, aerodynamicists use similarity parameters which are ratios of these effects to other forces present in the problem. If two experiments have the same values for the similarity parameters, then the relative importance of the forces are being correctly modeled. Representative values for the properties of air are given on another page, but the actual value of the parameter depends on the state of the gas and on the altitude.

Aerodynamic forces depend in a complex way on the viscosity of the gas. As an object moves through a gas, the gas molecules stick to the surface. This creates a layer of air near the surface, called a boundary layer, which, in effect, changes the shape of the object. The flow of gas reacts to the edge of the boundary layer as if it was the physical surface of the object. To make things more confusing, the boundary layer may separate from the body and create an effective shape much different from the physical shape. And to make it even more confusing, the flow conditions in and near the boundary layer are often unsteady (changing in time). The boundary layer is very important in determining the drag of an object. To determine and predict these conditions, aerodynamicists rely on wind tunnel testing and very sophisticated computer analysis.

The important similarity parameter for viscosity is the Reynolds number . The Reynolds number expresses the ratio of inertial (resistant to change or motion) forces to viscous (heavy and gluey) forces. From a detailed analysis of the momentum conservation equation, the inertial forces are characterized by the product of the density r times the velocity V times the gradient of the velocity dV/dx. The viscous forces are characterized by the dynamic viscosity coefficient mu times the second gradient of the velocity d^2V/dx^2. The Reynolds number Re then becomes:

Re = (r * V * dV/dx) / (mu * d^2V/dx^2)

The gradient of the velocity is proportional to the velocity divided by a length scale L. Similarly, the second derivative of the velocity is proportional to the velocity divided by the square of the length scale. Then:

The Reynolds number is a dimensionless number. High values of the parameter (on the order of 10 million) indicate that viscous forces are small and the flow is essentially inviscid. The Euler equations can then be used to model the flow. Low values of the parameter (on the order of 1 hundred) indicate that viscous forces must be considered.

The Reynolds number can be further simplified if we use the kinematic viscosity nu that is euqal to the dynamic viscosity divided by the density:

Here's a Java program to calculate the coefficient of viscosity and the Reynolds number for different altitude, length, and speed.

To change input values, click on the input box (black on white), backspace over the input value, type in your new value, and hit the Enter key on the keyboard (this sends your new value to the program). You will see the output boxes (yellow on black) change value. You can use either Imperial or Metric units and you can input either the Mach number or the speed by using the menu buttons. Just click on the menu button and click on your selection. The non-dimensional Mach number and Reynolds number are displayed in white on blue boxes. If you are an experienced user of this calculator, you can use a sleek version of the program which loads faster on your computer and does not include these instructions. You can also download your own copy of the program to run off-line by clicking on this button:

The Similarity Parameter Calculator was modified in May, 2009, by Anthony Vila, a student at Vanderbilt University, during a summer intern session at NASA Glenn.

For some problems we can divide the Reynolds by the length scale to obtain the Reynolds number per foot Ref. This is given by:

The Reynolds number per foot (or per meter) is obviously not a non-dimensional number like the Reynolds number. You can determine the Reynolds number per foot using the calculator by specifycing the length scale to be 1 foot.


Multi-scale modelling and simulation in systems biology

The aim of systems biology is to describe and understand biology at a global scale where biological functions are recognised as a result of complex mechanisms that happen at several scales, from the molecular to the ecosystem. Modelling and simulation are computational tools that are invaluable for description, prediction and understanding these mechanisms in a quantitative and integrative way. Therefore the study of biological functions is greatly aided by multi-scale methods that enable the coupling and simulation of models spanning several spatial and temporal scales. Various methods have been developed for solving multi-scale problems in many scientific disciplines, and are applicable to continuum based modelling techniques, in which the relationship between system properties is expressed with continuous mathematical equations or discrete modelling techniques that are based on individual units to model the heterogeneous microscopic elements such as individuals or cells. In this review, we survey these multi-scale methods and explore their application in systems biology.


Bekijk de video: Math 3120, SIR model part I: estimating parameters from Italy (November 2021).