Em formação

Tensores de aprendizagem para biologia evolutiva ou de desenvolvimento


Estou procurando recomendações de livros sobre álgebra tensorial para uso em biologia.

Os tensores estão sendo usados ​​cada vez mais na biologia evolutiva e na biologia do desenvolvimento, ao que parece. Por exemplo, aqui está um exemplo de um estudo empírico que faz uso de tensores em sua análise de dados: http://rspb.royalsocietypublishing.org/content/282/1819/20151119

Existem muitos livros sobre a matemática dos tensores e muitas introduções online. Até agora, o que descobri é que (a) a apresentação é fortemente orientada para aplicações físicas, ou (b) a apresentação começa de um ponto de vista de álgebra abstrata (ou teoria das categorias?).

Estou disposto a trabalhar por meio de apresentações em estilo físico ou álgebra abstrata de conceitos e métodos de tensores, mas estou me perguntando se há algum livro-texto ou outras introduções que alguém recomendaria para aplicações biológicas.

(Eu li o breve apêndice sobre tensores no livro de Sean Rice Teoria Evolucionária. Embora eu tenha encontrado seus outros apêndices matemáticos e a maior parte da matemática do livro acessíveis, o material tensorial no livro é muito breve para mim - eu preciso de mais.)


O campo de decomposição de tensores foi descoberto em muitos campos simultaneamente, cada um com sua própria notação. Muitas notações modernas em campos como CS ou STAT se originaram do trabalho de Tamara Kolda http://www.kolda.net/publication/koba09/ No entanto, isso é restrito à decomposição de CP e Tucker, e temos muitos outros agora. Veja https://arxiv.org/pdf/1609.00893.pdf e https://arxiv.org/abs/1708.09165


Algoritmo evolutivo

Em inteligência computacional (CI), um algoritmo evolutivo (EA) é um subconjunto de computação evolutiva, [1] um algoritmo de otimização metaheurística baseado em população genérico. Uma EA usa mecanismos inspirados pela evolução biológica, como reprodução, mutação, recombinação e seleção. As soluções candidatas para o problema de otimização desempenham o papel de indivíduos em uma população, e a função de adequação determina a qualidade das soluções (ver também função de perda). A evolução da população então ocorre após a aplicação repetida dos operadores acima.

Os algoritmos evolutivos costumam ter um bom desempenho aproximando as soluções para todos os tipos de problemas porque, idealmente, eles não fazem nenhuma suposição sobre o cenário de aptidão subjacente. As técnicas de algoritmos evolutivos aplicados à modelagem da evolução biológica são geralmente limitadas a explorações de processos microevolutivos e modelos de planejamento baseados em processos celulares. Na maioria das aplicações reais de EAs, a complexidade computacional é um fator proibitivo. [2] Na verdade, essa complexidade computacional se deve à avaliação da função de aptidão. A aproximação do fitness é uma das soluções para contornar esta dificuldade. No entanto, um EA aparentemente simples pode resolver problemas frequentemente complexos [ citação necessária ] portanto, pode não haver uma ligação direta entre a complexidade do algoritmo e a complexidade do problema.


Escritório: Bellini Life Sciences, 267 | Email: gary.brouhard [at] mcgill.ca

As células podem construir uma incrível variedade de estruturas a partir de proteínas. Estamos interessados ​​nos mecanismos biofísicos pelos quais as células projetam essas estruturas em grande escala - em outras palavras, a base molecular da morfologia. Mais especificamente, investigamos as proteínas que controlam o citoesqueleto dos microtúbulos, a espinha dorsal da morfologia celular. Nossos experimentos combinam microscopia de ponta, crio-EM, células-tronco e modelos computacionais.


Obesidade com atraso de desenvolvimento associado e / ou dificuldade de aprendizagem em pacientes que exibem características adicionais: Relatório de novas variantes de número de cópias patogênicas † ‡

Departamento de Genética e Biologia Evolutiva, Instituto de Biociências, Universidade de São Paulo, Rua do Matão, 277, sala 204/209, 05508-090, São Paulo, SP, Brasil. Pesquise mais artigos deste autor

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Conflitos de interesse: Nenhum.

Como citar este artigo: D'Angelo CS, Kohl I, Varela MC, de Castro CIE, Kim CA, Bertola DR, Lourenço CM, Perez ABA, Koiffmann CP. 2013. Obesidade com atraso de desenvolvimento associado e / ou dificuldade de aprendizagem em pacientes que exibem características adicionais: Relatório de novas variantes de número de cópias patogênicas. Am J Med Genet Parte A 161A: 479–486.


Obesidade com atraso de desenvolvimento associado e / ou dificuldade de aprendizagem em pacientes que exibem características adicionais: Relatório de novas variantes de número de cópias patogênicas † ‡

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DISCUSSÃO

Os resultados do teste de campo final indicam que o EvoDevoCI é uma medida válida e confiável do entendimento do aluno sobre a evo-devo, com itens de teste que fazem referência a cenários biológicos plausíveis validados por especialistas em evo-devo. O alfa de Cronbach é baixo para alunos de graduação que fizeram poucos cursos de biologia, e a ferramenta aumentou a confiabilidade entre alunos que fizeram cinco ou mais cursos de biologia.

A faixa de dificuldade para os itens é alta (0,22-0,55 números mais baixos indicam itens mais difíceis), e a dificuldade geral do IC não é significativamente diferente para alunos que fizeram menos de cinco cursos de biologia, em comparação com alunos que fizeram cinco ou mais cursos de biologia cursos (Figura 3). Este último resultado é decepcionante, mas esperado, com base em nosso trabalho anterior, indicando que tanto os alunos novatos quanto os avançados não têm o conhecimento básico do conteúdo necessário para responder às perguntas evo-devo corretamente (Hiatt et al., 2013). À medida que a instrução evo-devo ganha uma posição mais ampla nos principais cursos de biologia, esperamos que o desempenho dos alunos no EvoDevoCI melhore. Atualmente, estamos realizando pesquisas adicionais para examinar os ganhos de aprendizagem após instrução específica, perguntando se a compreensão da evo-devo melhora quando um aluno possui biologia do desenvolvimento ou outro conhecimento fundamental.

Raciocínio do aluno e contexto do item

Nehm e Ha (2011) identificaram uma série de contextos que afetam como os alunos raciocinam sobre as situações evolutivas: plantas versus animais, espécies familiares versus não familiares, ganho versus perda de características e evolução dentro versus entre espécies. Essas dicotomias são notáveis ​​porque, embora geralmente não afetem a maneira como os especialistas interpretam as perguntas, os alunos costumam ver os contextos opostos como fundamentalmente diferentes. No EvoDevoCI, todos os cenários faziam referência a animais familiares aos especialistas em biologia. Com relação aos ganhos versus perdas, a maioria dos itens no IC faz referência a mudanças de estado de caráter que não são nem ganhos diretos nem perdas diretas. Com relação às diferenças dentro e entre as espécies, o IC contém uma mistura de ambos. Em um caso em que um conceito de alvo compartilhado permitiu a comparação, encontramos o padrão observado por Nehm e Ha (2011), a saber, que itens que fazem referência a diferenças entre espécies são mais difíceis, principalmente para novatos. Controlando os contextos que provocam diferenças no raciocínio dos alunos (ou seja, para animais x plantas e ganhos x perdas) ou incluindo uma mistura de ambos os lados da dicotomia (ou seja, para diferenças dentro e entre espécies), nós tentaram minimizar variações indesejadas no raciocínio dos alunos, enquanto examinavam uma diversidade de contextos potenciais, quando possível.

Prevalência de dificuldades conceituais de Evo-Devo

Nossa pesquisa anterior revelou que os alunos muitas vezes falham em dominar os conceitos evo-devo porque carecem de conceitos básicos de biologia do desenvolvimento, genética e biologia molecular (Hiatt et al., 2013). Porque distratores para qualquer item específico no IC foram baseados em dificuldades conceituais empiricamente associadas ao conceito visado pelo item (Hiatt et al., 2013), as dificuldades conceituais mais amplamente associadas têm maior representação entre os distratores. A dificuldade conceitual de maior representação, associada a quatro conceitos, é “Falta de desenvolvimento” (DV1), seguida de “A expressão gênica evolui apenas quando os genes aparecem ou desaparecem” (ED2), que está associada a três conceitos (Figura 2) . Em contraste, três das dificuldades conceituais associadas ao conceito “Mutações menos pleiotrópicas têm mais probabilidade de contribuir para a evolução” (CC3) estão exclusivamente associadas a esse conceito e, portanto, são menos representadas entre os distratores.

Embora os alunos avançados não tenham um desempenho significativamente melhor no EvoDevoCI do que os alunos novatos, em geral, os alunos avançados escolheram distratores específicos / dificuldades conceituais em frequências mais baixas do que os alunos novatos (Tabela 4), em alguns casos, muito mais baixo (8,55% mais baixo para DV1 em um item visando CC2 11,4% menor para EV2 em um item CC1 e 8,95% menor para ED2 em um item CC4). Esta tendência é esperada se de fato os alunos superarem as dificuldades conceituais associadas aos conceitos de evo-devo à medida que progridem do iniciante ao avançado. As exceções a essa tendência identificam dificuldades conceituais para as quais os modos atuais de instrução não têm efeito ou têm efeito reverso. Por exemplo, a porcentagem de alunos que escolheram a distração “Falta de desenvolvimento” (DV1) em um item direcionado a CC5 não mudou muito. Nos casos de “Mudanças na expressão gênica resultam apenas de mutações no referido gene” (ED1) em um item CC4 e “Herança de traços adquiridos” (EV2) em um item CC5, os alunos avançados escolheram os distratores 6,1% e 4,4% mais freqüentemente do que os alunos novatos, respectivamente.

O fato de que algumas dificuldades conceituais na compreensão da evolução são encontradas apenas ou mais comumente entre alunos avançados foi relatado (Andrews et al., 2012). Nestes casos, pode ser que algumas dificuldades conceituais realmente requeiram mais conhecimento e não sejam encontradas até que os alunos tenham alguma exposição à biologia do desenvolvimento ou evo-devo. Um especialista é capaz de aplicar um subconjunto de seu conhecimento a problemas específicos com menos esforço do que um aluno (Bransford et al., 2000). Em nosso estudo, no entanto, embora os alunos avançados provavelmente possuam um repertório maior de conhecimento do conteúdo evo-devo do que os alunos novatos, eles ainda parecem não ter a capacidade de aplicar esse conhecimento a problemas específicos e, em vez disso, podem associar incorretamente conceitos mais sofisticados ou fornecer fatos factualmente corretos mas soluções improváveis. Uma advertência aqui é que nossas categorias de “novato” e “avançado” baseiam-se apenas no número de cursos de biologia realizados e provavelmente incluem alunos que tiveram uma série de experiências de curso diferentes. Dados mais precisos sobre a exposição do conceito anterior seriam úteis para quaisquer estudos futuros sobre as dificuldades conceituais dos alunos com a evo-devo.

Limitações

Um instrumento como o EvoDevoCI tem limitações intrínsecas. Por um lado, nosso objetivo de um instrumento curto que leve pouco tempo de aula exigia que nossa avaliação se baseasse em relativamente poucas questões de múltipla escolha visando apenas os conceitos centrais mais essenciais. Isso necessariamente limitou a amplitude do instrumento, impedindo a inclusão de conceitos evo-devo mais sofisticados que, no entanto, são indiscutivelmente de grande importância evolutiva. Estes incluíram canalização, assimilação e acomodação genética, interações gene-ambiente, modificação epigenética do DNA, duplicação de genes e evolução do genoma, homologia serial, modularidade, evolução facilitada e a evolução da multicelularidade. Complementar o EvoDevoCI com 1) perguntas sobre tópicos adicionais, 2) contextos de raciocínio e 3) duas camadas (Treagust e Haslam, 1986) ou questões abertas (Nehm e Schonfeld, 2008) deve aumentar a amplitude ao avaliar a compreensão do aluno sobre evo-devo.

A utilidade desta ferramenta em particular reside em sua capacidade de avaliar a compreensão de uma variedade de conceitos evo-devo, todos considerados vitais para os alunos de graduação em biologia, ao invés de avaliar exaustivamente um único construto de conhecimento. Enquanto, em teoria, um IC com o máximo de confiança examinaria apenas uma única construção de conhecimento, o EvoDevoCI inclui itens que examinam cinco conceitos distintos de evo-devo, todos de natureza interdisciplinar. Previsivelmente, isso resulta em um valor alfa de Cronbach mais baixo, que é típico de ICs semelhantes, como a Avaliação de Conceito de Genética (Smith et al., 2008). A construção de um IC requer equilibrar a confiabilidade do instrumento para capturar a compreensão do aluno, por um lado, com praticidade e usabilidade, por outro (Adams e Wieman, 2010).

Finalmente, ao construir o EvoDevoCI, não temos o desejo de canonizar qualquer parte da biologia evolutiva do desenvolvimento. Em vez disso, reconhecemos que, à medida que nossa compreensão científica da evo-devo melhora, nosso inventário de conceitos de evo-devo e as dificuldades conceituais associadas, junto com a ferramenta que projetamos para avaliá-los, também deve mudar. Nossa esperança é que as ferramentas futuras projetadas para avaliar o conhecimento dos alunos sobre evo-devo se beneficiem e se baseiem no EvoDevoCI.

Usos para o EvoDevoCI

O EvoDevoCI é um teste de diagnóstico desenvolvido para avaliar a compreensão conceitual de um conjunto de conceitos básicos em evo-devo entre os alunos de graduação em biologia. Dado que o IC foi validado com uma população estudantil diversificada geográfica e institucionalmente, de calouros a idosos, a ferramenta tem diferentes aplicações potenciais.

Na RIS, os membros do corpo docente atualmente usam o EvoDevoCI pré e pós-instrução para avaliar o conhecimento que os alunos ganham com uma unidade evo-devo ensinada em cursos de nível superior em evolução e embriologia e cursos de nível inferior em biologia animal. Nessas aplicações, o IC é colocado online com um intervalo de 2 ou 3 semanas entre a pré e pós-administração. Da mesma forma, os membros do corpo docente da MCU administraram o IC durante a primeira e a última semanas dos cursos de biologia organizacional para avaliar a instrução evo-devo recém-implementada nesses cursos.

Nossa esperança é que o EvoDevoCI possa ser usado para complementar o número crescente de instrumentos de diagnóstico, permitindo que os instrutores capturem um instantâneo mais completo do entendimento do aluno sobre a evolução. De acordo com as recomendações de Visão e Mudança (Bauerle et al., 2011), o EvoDevoCI une disciplinas e foca na avaliação de conceitos. Devido ao foco exclusivo em conceitos, no entanto, aconselhamos o uso do EvoDevoCI em conjunto com avaliações destinadas a avaliar competências. Desta forma, o conhecimento do aluno sobre os conceitos evo-devo e as práticas usadas para chegar a eles podem ser avaliados por completo.


No desenvolvimento, é tudo uma questão de tempo

Organismos intimamente relacionados compartilham a maioria de seus genes, mas essas semelhanças desmentem grandes diferenças de comportamento, inteligência e aparência física. Por exemplo, compartilhamos quase 99% de nossos genes com chimpanzés, nossos parentes mais próximos na grande "árvore da vida". Ainda assim, as diferenças entre as duas espécies são inconfundíveis. Se não apenas os genes, o que mais explica as disparidades? Os cientistas estão começando a perceber que o momento dos eventos que acontecem durante o desenvolvimento desempenha um papel decisivo na definição de um organismo, o que pode ajudar a explicar como as espécies evoluem sem a criação de novos genes.

Hoje, uma equipe de cientistas do Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL) identificou um regulador chave do tempo de desenvolvimento. Liderados pelo professor assistente do CSHL, Christopher Hammell, os pesquisadores descrevem como o LIN-42, um gene encontrado em animais na árvore evolutiva, governa uma ampla gama de eventos durante o desenvolvimento.

"Grande parte da ciência está focada em entender como um único gene funciona na célula", diz Hammell. "Mas estamos aprendendo que quando um gene está ativo é tão importante quanto o que ele faz."

Um organismo se desenvolve em estágios bem definidos: nervos e músculos amadurecem antes dos tecidos reprodutivos, por exemplo. Os estágios se desdobram sequencialmente, como movimentos em uma sinfonia. Tocados todos de uma vez, eles produziriam uma terrível cacofonia de desenvolvimento, mas com o tempo apropriado, uma harmonia natural pode surgir.

Os estágios de desenvolvimento são marcados pela ativação ou repressão de um complemento específico e único de genes, como notas individuais dentro dos movimentos de uma música. A ordem e a duração de quando esses genes chave do desenvolvimento (ou notas) estão ativos (ou tocados) em uma determinada célula são controladas por uma classe de moléculas chamadas microRNAs (miRNAs). Um único gene miRNA pode controlar centenas de outros genes de uma vez. Se um miRNA desliga esses genes específicos muito cedo ou muito tarde, o organismo sofrerá graves defeitos de desenvolvimento. Mas pouco se sabe sobre como as atividades desses miRNAs são reguladas.

Em trabalho publicado em PLoS Genetics, Hammell e sua equipe descrevem a abordagem genética que usaram para procurar genes que controlam o tempo de desenvolvimento por meio de miRNAs. A equipe usa uma minúscula lombriga, chamada C. elegans, como um modelo simples para os eventos que ocorrem durante o desenvolvimento, mesmo em organismos superiores. Esses vermes têm um número fixo de células e cada divisão celular é cronometrada com precisão. “É o modelo perfeito para o nosso trabalho”, diz Hammell. "Isso nos permite entender exatamente como uma mutação afeta o desenvolvimento, se a maturação é precoce ou retardada, observando diretamente os defeitos no tempo de expressão do gene."

A pesquisa da equipe descobriu o gene LIN-42 como um regulador crucial do tempo de desenvolvimento por meio de seu papel penetrante no controle de miRNAs. "LIN-42 compartilha uma quantidade significativa de semelhança com os genes que controlam o ritmo circadiano em organismos como ratos e humanos", diz Roberto Perales, PhD, um dos principais autores do estudo. "Esses são genes que controlam o tempo dos processos celulares diariamente para você e para mim. No verme, esses mesmos genes e mecanismos controlam o desenvolvimento, o crescimento e o comportamento, e este sistema nos fornecerá uma alavanca para entender como todos esses as coisas são coordenadas. "

Hammell e sua equipe descobriram que o LIN-42 controla a repressão de vários genes além dos miRNAs. Eles também descobriram que os níveis da proteína codificada pelo LIN-42 tendem a oscilar ao longo do desenvolvimento e fazem parte de um relógio de desenvolvimento. "O LIN-42 fornece ao organismo uma espécie de cadência ou memória temporal, para que ele possa se lembrar de que concluiu uma etapa de desenvolvimento antes de passar para a próxima", diz Hammell. "Desta forma, o LIN-42 coordena os níveis ideais dos genes necessários ao longo do desenvolvimento."


Artigo EDITORIAL

A teoria computacional da mente, que vê o cérebro como um processador de informação que opera em representações cognitivas, é central para a psicologia cognitiva moderna e é a perspectiva dominante a partir da qual a função cerebral é conceituada e estudada. Psicologia Evolutiva (PE) é a aplicação da teoria evolutiva para compreender o comportamento humano e a cognição. Ao contrário de outras áreas temáticas centrais da Psicologia (como Personalidade, Aprendizagem ou Psicologia do Desenvolvimento), no entanto, EP não é definido pelo subconjunto de fenômenos psicológicos que procura descrever e compreender. Em vez disso, é definido por uma perspectiva metateórica específica, a partir da qual busca (potencialmente) explicar todos os fenômenos psicológicos. A questão central colocada por este volume é se esta natureza abrangente fornece uma oportunidade para abordagens evolucionárias para oferecer uma perspectiva meta-teórica alternativa para o processamento de informações / visão representacional da função e comportamento do cérebro.

Os leitores deste volume notarão uma demarcação nítida entre as descrições da psicologia evolucionária tradicional, que vários autores (Barret et al. Stotz Stulp et al.) Apresentaram como indistinguível da abordagem de processamento de informações e conceituações mais recentes de PE. Na verdade, um dos principais temas que permeiam várias das contribuições (Burke Barret et al. Stephen Stotz Stulp et al.) Diz respeito à conceituação apropriada do próprio PE, com a escola de modularidade maciça de Santa Bárbara (que ficou famosa por John Tooby e Leda Cosmides ) recebendo mais escrutínio. Como Barret et al. e Stotz descreve, as primeiras conceituações de PE abraçaram a noção de modularidade maciça da mente. Presume-se que os módulos individuais atuem como computadores evoluídos, sensíveis às informações específicas do domínio e processando-as de maneiras adaptativas. Enquadrado dessa maneira, EP se encaixa bem até mesmo em uma definição muito estrita de uma teoria computacional da mente e dificilmente poderia ser vista como a fonte de uma abordagem metateórica alternativa para a compreensão do cérebro e do comportamento.

Pode não ser apropriado, entretanto, ver a teoria computacional da mente ou o campo da PE de forma tão restrita. Como Klasios argumenta, muitos psicólogos evolucionistas adotam uma noção mais genérica de computação, que se compromete mais com a representação abstrata e manipulação de informações, ao invés de computação digital em seu sentido literal (embora veja também Bryant). EP também não está mais ligado a noções de modularidade massiva (Stephen), com a maioria das pesquisas no campo motivadas pela consideração dos primeiros princípios da teoria da evolução e não é restringida nem informada por suposições de modularidade massiva ou mecanismos específicos de domínio (Burke ) Com essas considerações em mente, Klasios e Bryant argumentam que a computação ainda é a conta mais lucrativa da mente e é capaz de acomodar tanto a cognição evolutiva quanto a e-cognição (abordagens ampliadas e incorporadas que enfatizam o papel desempenhado por todo o organismo e seu ambiente no processo de tomada de decisão, em vez de simplesmente as perspectivas do cérebro, que favorecem noções de adaptações neurais que são & # x0201Ccomplexas, amplamente distribuídas e altamente difusas & # x0201D (Klasios) sobre os módulos mentais mais estritamente isolados, supostamente massivos modularidade.

Burke argumenta ainda que os compromissos com a modularidade maciça, ou com uma visão computacional, direta ou e-cognição do cérebro, são desnecessários para que a teoria da evolução se torne a teoria fundamental da ciência psicológica. Apresentando uma série de seis razões para o atual fracasso da teoria da evolução em informar a maioria das pesquisas dentro da ciência psicológica, Burke (com argumentos de apoio dados por Jonason e Dane, e Stephen), sugere que uma mistura de mal-entendidos sobre o campo da PE juntamente com oposição e ceticismo equivocado são os culpados.

Se a avaliação de Burke & # x02019s for precisa, tais barreiras só podem ser superadas por um esforço conjunto para unir EP com Ecologia Comportamental e Biologia Evolutiva. Stotz propõe uma dessas unidades com sua psicologia evolucionária estendida. Combinando teorias evolucionárias relativas a sistemas genéticos, epigenéticos, comportamentais e culturais de herança, plasticidade de desenvolvimento e construção de nicho, com e-cognição, Stotz descreve um EP verdadeiramente integrativo. Stotz & # x02019 A psicologia evolucionária estendida baseia-se em mecanismos complexos de herança para ajudar a compreender a evolução dos traços psicológicos. Mas também vê investigações de e-cognição informando teorias de construção de nicho e plasticidade de desenvolvimento transgeracional. Assim, a integração da teoria da evolução com a psicologia fornece benefícios recíprocos para ambos os campos.

Barrett et al. Barrett et al. e Stulp et al. argumentar a favor de uma hipótese da mente estendida. A hipótese da mente estendida está dentro de uma estrutura evolutivamente informada, mas dá muita ênfase à natureza sociocultural da psicologia humana e aos recursos externos (artefatos culturais e tecnológicos) que fazem parte do sistema cognitivo humano moderno. A hipótese Extended Mind oferece as várias formas de e-cognição, ao invés de EP, como a perspectiva metateórica apropriada para suceder a teoria computacional da mente. Em argumentos que refletem aqueles apresentados por Burke, no entanto, Stephen et al. argumentam que, embora a e-cognição represente uma alternativa interessante para as explicações proximais mais tradicionais do comportamento (como a teoria computacional da mente), o comportamento ainda deve ser examinado por meio de lentes evolucionárias sofisticadas se um entendimento final for alcançado.

Conceituações mais recentes de PE não estão comprometidas com noções de modularidade massiva, olham além do Pleistoceno para as pressões de seleção que moldaram os mecanismos psicológicos e incorporam impactos de desenvolvimento e culturais em teorias sobre as funções evoluídas dos mecanismos psicológicos. É claro, no entanto, que as raízes da modularidade maciça do EP moderno ainda influenciam como muitos, incluindo defensores e críticos, veem o campo. Uma mensagem que fica clara a partir dos trabalhos apresentados neste volume é que EP deve amadurecer e se livrar de muitas de suas primeiras suposições e afirmações (como parece estar acontecendo atualmente empiricamente, se não ainda teoricamente, Burke). Somente se isso ocorrer, o EP será colocado para se integrar adequadamente com a Biologia Evolutiva e estará em posição de cimentar a teoria evolucionária como uma metateoria unificadora para a Ciência Psicológica. Se tal Nova Psicologia Evolucionária deve incorporar teorias computacionais da mente ou rejeitá-las em favor das novas perspectivas de e-cognição é uma questão empírica e não aquela cuja resposta precisa ser decidida antes que o peso da evidência seja estabelecido em qualquer tribunal (Stephen) .


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Biologists Call For Better Choice Of Model Organisms In 'Evo-devo'

Research in evolutionary developmental biology, known as &lsquoevo-devo&rsquo, is being held back because the dominant model organisms used by scientists are unable to illustrate key questions about evolution, argue biologists in the latest issue of Nature Reviews Genetics.

The subject of evo-devo, which became established almost a decade ago, is particularly dependent on the six main model organisms that have been inherited from developmental biology (fruit fly, nematode worm, frog, zebrafish, chick and mouse).

To help understand how developmental change underpins evolution, evo-devo researchers have, over recent years, selected dozens of new model organisms, ranging from sea anemones to dung beetles, to study.

One of the selection criteria deemed most crucial is the phylogenetic position of prospective model organisms, which reflects their evolutionary relationships.

Phylogenetic position is employed in two common, but problematic, ways, either as a guide to plug holes in unexplored regions of the phylogenetic tree, or as a pointer to species with presumed primitive (ancestral) characteristics.

Drs Ronald Jenner and Matthew Wills from the Department of Biology & Biochemistry at the University of Bath (UK), call for a more judicious approach to selecting organisms, based on the evo-devo themes that the organism can shed light on.

&ldquoIt is fair to say that, since its inception, some workers feel that evo-devo hasn&rsquot quite lived up to its early expectations,&rdquo said Dr Jenner.

&ldquoPartly this is because too much was expected too soon, but we suspect that in terms of its future promise the current choice of new model organisms has not yet been optimised.

Dr Wills said: &ldquoMany models to date, in particular the big six, have been chosen because they are easy to keep in the laboratory, select and breed.

&ldquoWhilst this is generally fine in the context of development research, the benefits to evo-devo as a subject are limited.

&ldquoThere are upwards of 35 phyla of animals, and four of our six best models come from just one phylum.

&ldquoHowever, that doesn&rsquot mean that simply choosing new models to plug holes in the phylogenetic tree is the best option for further progress in evo-devo.&rdquo

Dr Jenner added: &ldquoThe popular advice of choosing new model organisms to maximise phylogenetic spread is nice to show diversity, but it doesn&rsquot necessarily lead to new general insights about evolution.

&ldquoChoosing new models in this way leaves it entirely a matter of chance whether a new model will illuminate a particular evo-devo theme.

&ldquoInstead, we urge workers to select new models specifically to illuminate hitherto neglected general themes within evo-devo.&rdquo.

In other cases, new model organisms are chosen on the basis of how well they are thought to represent a particular ancestral organism. In connection to this practice, the researchers point to &lsquobasal bias&rsquo as another way that scientists may get it wrong when choosing new model organisms.

This occurs when scientists choose an organism because it was the first to branch off from its ancestor, rather than because it has known genetic or developmental similarities to it.

&ldquoWe caution against this widely used rule of thumb, and advise the use of additional criteria, such as molecular branch lengths, to choose species as best representatives of ancestral body plans,&rdquo said Dr Jenner.

&ldquoJust because an organism has sprung from the base of the evolutionary tree does not make it more primitive and representative.

&ldquoEqually, those that became separate species further down the evolutionary line are not necessarily increasingly different from that common ancestor.

&ldquoAmong living species that descended from a particular common ancestor, those designated as &lsquobasal&rsquo are those that are separated from this ancestor by the smallest number of speciation events.

&ldquoSometimes evolution speeds up in association with speciation &ndash an organism can change a lot in this time.

&ldquoHowever, substantial evolutionary change may also occur in the absence of speciation, so basal species are not necessarily, or even likely a more conserved model of the ancestor.

&ldquoWe need to make better use of the techniques that allow us to calculate how much an organism&rsquos genome has changed over time, when making assessments about how much an animal resembles its ancestor, because this information can be helpful in estimating how much an organism&rsquos phenotype has changed.&rdquo

Dr Wills added: &ldquoEstablishing criteria for choosing model organisms is important in this field, especially given the pressure on available funding sources.

&ldquoWe encourage evo-devo workers to communicate with funding agents so that the limited resources available will not be disproportionately channelled to the &lsquobig six&rsquo, which, while important, cannot illuminate all evo-devo&rsquos central themes.

&ldquoIf we want to understand how insects evolved wings or how legs developed from fins, we need to judiciously choose several models from specific parts of the phylogenetic tree.

&ldquoThere is little point in blindly increasing the diversity of model systems, without some specific goals in mind.

&ldquoOur toolkit is too narrow, so as a community we need to clarify our objectives and set the agenda for future studies.&rdquo

Fonte da história:

Materiais fornecidos por University of Bath. Nota: o conteúdo pode ser editado quanto ao estilo e comprimento.


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