Em formação

Adrenalina Artificial


Eu estava assistindo Sherlock Holmes - A Game of Shadows ontem. Eu vi que ele desenvolveu um soro que faz uma pessoa reagir como se tivesse recebido uma injeção de adrenalina.

O cachorro de Watsons desmaiou, eu acho, e no momento em que Holmes injetou o soro no cachorro, ele deu um pulo e saiu correndo.

Portanto, minha pergunta é: é possível extrair adrenalina ou foi um esteróide?


Sim, é possível extrair adrenalina das glândulas supra-renais. Isso foi feito em 1901, uma patente foi registrada e foi comercializado sob o nome de Adrenalin. Também é conhecida como epinefrina. Ele é sintetizado hoje em dia para a maioria dos usos.


Adrenalina e Anfetamina

A adrenalina é um estimulante natural produzido na glândula supra-renal do rim. Seu nome biológico é epinefrina, do grego nephros para rim. A adrenalina é transportada na corrente sanguínea e afeta o sistema nervoso autônomo, que controla funções como frequência cardíaca, dilatação das pupilas e secreção de suor e saliva.

Lutar ou fugir?

A adrenalina é o ativador do corpo e é liberada em resposta à ansiedade, exercício ou medo. Esta é a base da chamada reação de "luta ou fuga". Quando um animal é ameaçado, as opções geralmente são manter-se firme e lutar ou fugir o mais rápido possível. Ambas as respostas exigiriam suprimentos extras de sangue e oxigênio nos músculos. O medo faz com que o cérebro envie sinais às glândulas renais, que começam a bombear grandes quantidades de adrenalina na corrente sanguínea. Isso aumenta a freqüência cardíaca e respiratória em preparação para a ação seguinte.

Adrenalina em ação. Uma chita correndo para pegar sua presa.

Norepiniphrine

A norepinifrina (também chamada de noradrenalina) é uma molécula produzida no cérebro e no sistema límbico e envolve apenas uma ligeira modificação da estrutura básica da adrenalina. Essa molécula, no entanto, tem um propósito muito diferente. É um dos principais neurotransmissores, o que significa que é a substância química que salta a lacuna (sinapse) entre as terminações nervosas, transmitindo assim o sinal entre um nervo e o outro. Quando está trabalhando dentro do cérebro, dá origem aos nossos processos de pensamento e emoções. Outra de suas principais funções no corpo é manter o tônus ​​muscular nos vasos sanguíneos, controlando assim a pressão arterial. Pessoas que sofrem de hipertensão (pressão alta) geralmente recebem um medicamento chamado reserpina, que atua reduzindo significativamente a quantidade de norepinefrina nas terminações nervosas.

Adrenalina (epinifrina) Norepiniphrine - a única alteração da adrenalina é um -CH 3 foi substituído por um H, mostrado em vermelho.

A estrutura básica da norepinifrina pode ser alterada para produzir uma variedade de drogas que atuam no sistema nervoso para desacelerar ou acelerar certos sistemas corporais, ou para fazer músculos selecionados se contraírem ou relaxarem. Isto é particularmente verdadeiro para drogas usadas para controlar a frequência cardíaca (por exemplo, isoprenalina) ou constrição dos brônquios nos pulmões (por exemplo, salbutamol).

A isoprenalina é usada para aumentar a frequência cardíaca em casos de bradicardia (batimento cardíaco lento). As alterações da norepinifrina são apenas uma substituição de H por -CH (CH 3) 2, mostrado em vermelho. O salbutamol é usado para relaxar os brônquios em casos de asma e é o medicamento usado em alguns 'inaladores'. É comercializado com o nome de Ventolin. As alterações da isoprenalina são mostradas em azul.

Anfetaminas

As anfetaminas são substâncias químicas sintéticas baseadas em uma estrutura muito semelhante à da adrenalina e da norepinifrina. Esses produtos químicos, portanto, podem induzir respostas biológicas semelhantes, como atuar como um estimulante e criar um estado de alerta maior e uma sensação de destreza. O modelo para esses produtos químicos, anfetamina, que já foi amplamente disponível sob o nome comercial de Benzedrina, é muito semelhante à norepinifrina, exceto que todos os grupos -OH estão ausentes e um metil adicional foi adicionado à cadeia lateral.

Anfetamina
(Benzedrina)
Dexedrina
- a imagem espelhada da Benzedrina

A benzedrina foi usada pela primeira vez na década de 1930 para o tratamento da asma, na forma de inaladores de benzedrina, e mais tarde outras anfetaminas foram usadas como estimulantes para as forças armadas em tempos de guerra (especialmente a 2ª Guerra Mundial e o Vietnã), para permitir que os soldados permanecessem acordados e alertas por longos períodos. Porém, logo se descobriu que o Benzedrina era um euforizante, ou seja, cria uma sensação de bem-estar e flutuabilidade. Os usuários de drogas rapidamente descobriram uma nova maneira de ficar 'alta', e variantes de benzedrina chegaram às ruas pela primeira vez na década de 1940. Benzedrina é na verdade o nome dado à imagem no espelho da mão esquerda da molécula da anfetamina, mas a molécula direita correspondente, chamada Dexedrina, é muito mais potente. Uma mistura dos dois tipos (na forma de sulfato de anfetamina) é comumente conhecida como 'velocidade'.

Metedrina e Ecstasy

Outra variação que produz euforia é a metilanfetamina, ou metedrina, que difere da anfetamina por ter um grupo -CH 3 no lugar de um dos hidrogênios no -NH 2.

Metedrina
- o grupo metil adicionado à estrutura da anfetamina é mostrado em vermelho
MDMA (Ecstasy)
O grupo metilenodioxi é mostrado em vermelho

Uma versão da metedrina, 3,4-metilenodioximetanfetamina (MDMA), ou Ecstasy, tornou-se recentemente conhecida como a droga eufórica vendida em festas 'acid-house' e como parte da 'cena rave'. Seu efeito estimulante permite que o usuário continue dançando por longos períodos (sob grave risco de desidratação), e também parece forçar o cérebro a um modo em que faz com que o corpo repita continuamente o mesmo conjunto de ações mecânicas e rítmicas - é por isso que é usado como um suplemento à dança. Mas, como acontece com quase todas as anfetaminas, o uso a longo prazo leva a problemas médicos perigosos e às vezes até à morte.


Fisiologia da adrenalina

O sistema nervoso simpático do corpo controla a liberação de adrenalina. Qualquer estresse no corpo, como medo, raiva ou esforço físico, pode estimular as células cerebrais do sistema nervoso a iniciar a via de "lutar ou fugir". As células cerebrais estimuladas sinalizam às glândulas supra-renais, que são órgãos endócrinos localizados acima dos rins, para liberar adrenalina. Na corrente sanguínea, a adrenalina atua como um hormônio, sinalizando os músculos e outros tecidos na resposta "fugir ou lutar".


# Novos genes, uma nova dieta e implicações para as origens caninas

A seleção artificial é uma analogia útil para a seleção natural?

Você deve se lembrar que Darwin apresentou exemplos de seleção artificial como evidência de que a seleção natural poderia produzir o mesmo efeito em uma espécie: uma mudança nas características médias de uma população ao longo do tempo. Darwin, é claro, não tinha ideia de como a hereditariedade funcionava. Agora que temos acesso às sequências do genoma, no entanto, temos a oportunidade de testar a força da analogia de Darwin no nível molecular. Para fazer isso, no entanto, precisamos comparar os detalhes moleculares de ambos os tipos de eventos de seleção. Curiosamente, o genoma do cão também mostra sinais de natural seleção durante o processo de domesticação inicial, que podemos comparar com exemplos de seleção artificial.

Carne ou batata? Seleção natural durante a domesticação precoce do cão

O mesmo estudo (que discutimos ontem) que demonstrou seleção significativa para variação nos genes do sistema nervoso em cães durante o processo de domesticação inicial também identificou a seleção em uma classe de genes envolvidos no metabolismo do amido. O amido é uma longa cadeia de moléculas de açúcar (glicose) unidas que as plantas usam como mecanismo de armazenamento de energia. Os lobos não comem uma dieta com grandes quantidades de amido, mas ingerem parte das frutas silvestres que às vezes consomem (por exemplo, frutas vermelhas). Para se beneficiar do amido, os mamíferos usam uma classe de enzimas chamadas amilases, que quebram a cadeia do amido em moléculas separadas de glicose. Nos lobos, a amilase é produzida no pâncreas. Como os lobos, os cães também têm uma enzima amilase pancreática - mas, em vez de ter apenas um gene, todos os cães modernos têm entre 2 e 15 cópias desse gene, enquanto todos os lobos têm apenas um. As cópias caninas ficam lado a lado no genoma canino, bem ao lado de onde o original amilase gene é encontrado em lobos, indicando que as cópias do gene foram duplicadas durante a replicação do cromossomo. Essas cópias extras do gene da amilase aumentam muito a quantidade de enzima amilase que os cães produzem em comparação com os lobos, e permitem que os cães se beneficiem de uma dieta rica em amido de uma forma que os lobos nunca poderiam.

Esta dieta, é claro, é um distinto humano dieta: o uso em larga escala de plantas com amido é uma característica da agricultura humana, que entrou em cena há cerca de 10.000 anos, mais ou menos. A associação de cães com humanos neste momento, portanto, parece ter fornecido uma vantagem seletiva aos cães que poderiam obter mais benefícios do alimento que estavam recebendo (ou eliminando) de fontes humanas. Em outras palavras, o ambiente os cães estavam em (acesso a alimentos com alto teor de amido associado à proximidade de assentamentos humanos) desde a seleção: os cães que poderiam obter um benefício nutricional maior do amido seriam capazes de se reproduzir com uma frequência maior do que os cães que não podiam. Com o tempo, a capacidade média dos cães de metabolizar o amido melhoraria na população, pois mais e mais cães teriam duplicações. Uma vez que nenhuma escolha humana consciente foi feita para identificar cães com genes de amilase duplicados e selecioná-los para reprodução (uma vez que a característica não seria prontamente observável), este é um exemplo de seleção ambiental ou natural. Mesmo hoje, os humanos não têm a capacidade de selecionar cães para aumentar o metabolismo do amido, apesar do fato de os cães modernos permanecerem variáveis ​​quanto ao número de cópias do gene da amilase que possuem.

De cachorro a dachshund: seleção artificial para um novo gene

Tendo domesticado lobos em cães, nossos esforços seletivos não pararam por aí, é claro: os humanos usaram a seleção artificial para criar mais de 400 raças de cães, e podemos ver os efeitos dessa seleção no genoma do cão quando comparamos raças diferentes a uma outro. Um exemplo notável de diferença entre as raças é o comprimento das pernas. Algumas raças são definidas por uma perna excepcionalmente curta, sem uma redução proporcional no tamanho do corpo, como em basset hounds e bassês. Esse traço, conhecido pelo termo técnico “condrodisplasia”, é aquele que foi selecionado com base em sua utilidade para determinadas funções de caça, como a perseguição de animais em tocas. A base genética dessa característica acaba por ser outro evento de duplicação que aconteceu uma vez em cães domésticos: todas as raças de pernas curtas compartilham a mesma inovação genética.

Observação: os detalhes moleculares desse evento de duplicação são um pouco mais complexos do que para as duplicações simples lado a lado do gene da amilase que acabamos de discutir. Eu incluí os detalhes abaixo para aqueles leitores que estão interessados ​​em se aprofundar nos pontos mais delicados. A mensagem para levar para casa, no entanto, é simples: neste caso, uma nova característica (pernas encurtadas) surgiu quando um gene foi duplicado e a cópia adquiriu novas propriedades durante o evento de duplicação. O traço de perna encurtada foi percebido e intencionalmente selecionado por criadores humanos, tornando-se um exemplo de seleção artificial que leva a raças com uma característica específica. Se os detalhes do evento de duplicação em si não forem de interesse, fique à vontade para pular e continuar a história sob o título “Comparando a seleção natural e artificial em cães”.

A base molecular de como esse novo gene responsável pela condrodisplasia em cães surgiu é muito semelhante a algo que discutimos em detalhes antes: o novo gene é, na verdade, um pseudogene processado que adquiriu uma função no momento de sua duplicação. Uma vez que a nova cópia era funcional desde o início, ela não é melhor descrita como um pseudogene, mas sim como um retrógeno: a cópia do mRNA de um gene que foi (a) transcrito reversamente do mRNA de volta ao DNA, (b) inserido no genoma próximo a sequências que poderiam direcionar sua expressão e (c) foi selecionado para mantê-lo:

O novo retrógeno acaba por ser uma cópia do fgf4 gene, um importante regulador de crescimento e desenvolvimento. Por razões que ainda não estão claras, o fgf4 o retrogene interfere no crescimento normal do osso e causa o traço da perna curta em cães condrodisplásicos:

Outra característica interessante do novo fgf4 retrogene é que sua sequência reguladora (mostrada em amarelo na figura acima) é derivada de um transposon. Como discutimos antes, os transposons são parasitas de DNA autônomos e autorreplicantes que podem, às vezes, se tornar parte dos genes de seus hospedeiros - e este é outro exemplo. O novo fgf4 retrogene é "remendado" a partir de sequências de transposon e o original fgf4 sequência de codificação e tem uma nova função (atenuar o crescimento da perna) não vista em qualquer fgf4 gene ou a sequência do transposon.

Comparando a seleção natural e artificial em cães

Embora a mutação que levou ao encurtamento das pernas em algumas raças de cães seja um exemplo particularmente dramático do surgimento de uma nova variação (uma vez que envolve o nascimento do que é efetivamente um novo gene), havia muitas outras regiões genômicas selecionadas durante a criação de raças de cães . Outros exemplos mais mundanos abundam: o pequeno tamanho do corpo comum ao grupo "cachorro de brinquedo" é determinado pela variação selecionada na variação do gene do fator de crescimento semelhante à insulina 1 (IGF1) em três genes principais que foram identificados como responsáveis ​​pela variação da cor do pelo e até mesmo a variação em um gene que é responsável pelo enrugamento característico da pele visto no Shar-Pei foi descrita. Nesses casos, não é a produção e seleção de genes duplicados ou novos que são responsáveis ​​por essas características, mas, sim, pequenas mutações em genes existentes que alteram a função desses genes em comparação com o estado ancestral em lobos ou primeiros cães. Novamente, o tema principal é claro: pequenas mudanças no DNA, combinadas com a seleção artificial, podem resultar em grandes mudanças na forma dentro de uma população em um curto período de tempo.

Então, quão comparáveis ​​são a seleção natural e a seleção artificial? Ambas as formas de seleção têm a capacidade de mudar as características médias de uma população ao longo do tempo. Além disso, as bases moleculares dos eventos de mutação para ambos os tipos de eventos de seleção são comparáveis: a característica deve surgir por meio de uma mutação que produz uma nova variante hereditária na população. Observe bem: no caso da seleção artificial, inteligência humana e agência não pode produzir a variação necessária, mas apenas selecioná-la quando ela surgirs. Em ambos os casos, temos exemplos de mutações de pequenas sequências, duplicações e até mesmo novos genes surgindo. Na verdade, a única diferença é a etapa de seleção - o filtro que permite que algumas variantes se reproduzam preferencialmente em relação a outras.

A agência humana pode ser uma forma eficiente de seleção, mas a natureza também o é. Como tal, o uso de Darwin da seleção artificial como evidência para a seleção na natureza permanece uma abordagem válida, mesmo no nível molecular.

No próximo post desta série, vamos explorar como a seleção natural moldou a função da amilase na linhagem humana e também nos cães.


06 fisiologia humana

Esta página lista os entendimentos e habilidades esperados para o tópico seis. Útil para revisão.
Notas de revisão detalhadas, atividades e perguntas podem ser encontradas em cada uma das páginas de subtópico.

  • 6.1 Digestão e absorção de amp
  • 6.2 Sistema sanguíneo
  • 6.3 Defesa contra doenças infecciosas
  • 6.4 Troca de gás
  • 6.5 Neurônios e sinapses
  • 6.6 Hormônios, homeostase e reprodução

6.1 Digestão e absorção

  • O esboço da estrutura do sistema digestivo. (habilidade - diagrama anotado)
  • Os alimentos são misturados com enzimas e movidos pela contração dos músculos circulares e longitudinais do intestino delgado.
  • As enzimas (amilase, lipase e uma endopeptidase) são secretadas pelo pâncreas no intestino delgado, onde digerem macromoléculas (amido, glicogênio, lipídios e ácidos nucléicos) dos alimentos em monômeros.
  • As camadas de tecido nos intestinos incluem músculos longitudinais e circulares, mucosa e epitélio.
  • A presença de Villi no intestino delgado aumenta a área de superfície do epitélio e ajuda a absorver os monômeros formados pela digestão e íons minerais e vitaminas.
  • Diferentes nutrientes são absorvidos pelas células epiteliais por diferentes mecanismos de transporte de membrana.
  • O nome da enzima tripsina e o método usado para ativá-la não são necessários.
  • Os alunos devem saber que a celulose permanece não digerida.

Habilidades (você pode . )

  • Aplicar o conhecimento do processo de digestão e absorção no intestino delgado à digestão do amido e ao transporte da maltose e da glicose para o fígado.
  • Descreva sua experiência no uso de tubos de diálise como modelo dos intestinos.
  • Desenhe um diagrama anotado do sistema digestivo.
  • Identifique as camadas de tecido em seções transversais do intestino delgado

6.2 Sistema sanguíneo

  • As artérias transportam sangue sob alta pressão dos ventrículos do coração para os tecidos do corpo.
  • As artérias possuem células musculares e fibras elásticas em suas paredes, que mantêm a pressão arterial entre as contrações ventriculares.
  • Os capilares transportam o sangue através dos tecidos e têm paredes permeáveis ​​para permitir a troca entre as células do tecido e o sangue.
  • As veias transportam sangue a baixa pressão dos tecidos para os átrios do coração.
  • As válvulas nas veias e no coração impedem o refluxo.
  • Existe uma circulação separada para os pulmões.
  • O nó sinoatrial inicia o batimento cardíaco
  • O nó SA é feito de células musculares especializadas no átrio direito que atuam como um marca-passo.
  • O nó sinoatrial envia um sinal elétrico que se propaga através das paredes dos átrios e ventrículos.
  • A freqüência cardíaca é controlada por impulsos trazidos ao coração por meio de dois nervos da medula do cérebro.
  • A epinefrina (adrenalina) aumenta a freqüência cardíaca.

Habilidades (você pode . )

  • Descreva seu conhecimento sobre a descoberta de William Harvey e rsquos sobre a circulação do sangue com o coração atuando como a bomba.
  • Interprete as mudanças de pressão no átrio esquerdo, ventrículo esquerdo e aorta durante o ciclo cardíaco.
  • Vincular causas e consequências da oclusão das artérias coronárias.
  • Identifique artérias, capilares ou veias a partir da estrutura de suas paredes.
  • Reconheça as quatro câmaras e válvulas do coração e os vasos sanguíneos conectados a ele em um coração dissecado ou em diagramas da estrutura do coração.

6.3 Defesa contra doenças

  • As principais defesas contra patógenos são a pele e as membranas mucosas.
  • Os selos de coagulação do sangue cortam a pele. (diagramas de pele não são necessários).
  • As plaquetas liberam fatores de coagulação.
  • O fibrinogênio é convertido em fibrina pela trombina.
  • Os patógenos são ingeridos por células fagocitárias, o que dá imunidade não específica.
  • A imunidade específica é dada pela produção de anticorpos pelos linfócitos em resposta a determinados patógenos (antígenos sobre)
  • Os antibióticos bloqueiam os processos das células procarióticas, mas não os processos das células eucarióticas.
  • Os vírus não têm metabolismo e não podem ser tratados com antibióticos.
  • Algumas cepas de bactérias desenvolveram resistência aos antibióticos e até resistência múltipla.
  • Os efeitos do HIV no sistema imunológico devem ser limitados à redução do número de linfócitos ativos e à perda da capacidade de produzir anticorpos, levando ao desenvolvimento da AIDS
  • Subgrupos de fagócitos e linfócitos não são necessários, mas os alunos devem estar cientes de que alguns linfócitos atuam como células de memória e podem se reproduzir rapidamente para formar um clone de células plasmáticas se um patógeno portador de um antígeno específico for reencontrado.

Habilidades (você pode . )

  • Descreva as causas e consequências da formação de coágulos sanguíneos nas artérias coronárias.
  • Descreva os experimentos de Florey e Chain & rsquos para testar a penicilina em infecções bacterianas em camundongos.
  • Descreva os efeitos do HIV no sistema imunológico e métodos de transmissão.

6.4 Troca de gás

  • Gradientes de concentração de oxigênio e dióxido de carbono entre o ar nos alvéolos e o sangue que flui nos capilares adjacentes são mantidos por ventilação.
  • Desenhe um diagrama para mostrar a estrutura de um alvéolo e um capilar adjacente. Os alvéolos consistem em dois tipos de pneumócitos
    • Os tipos I são extremamente finos e adaptados para realizar trocas gasosas.
    • O tipo II secreta uma solução contendo surfactante que cria uma superfície úmida dentro dos alvéolos. Isso reduz a tensão superficial e evita que os lados do alvéolo grudem uns nos outros.

    Habilidades (você pode . )

    • Relacione as causas e consequências do câncer de pulmão e do enfisema à estrutura dos pulmões.
    • Monitore a ventilação em humanos em repouso e após exercícios leves e vigorosos. (Prático 6)
      • A taxa de ventilação e o volume corrente devem ser medidos, sejam monitorados por observação simples e aparelho simples ou
      • por registro de dados com um espirômetro ou cinta torácica e medidor de pressão. (vol e capacidade vital residual não obrigatório)

      6.5 Neurônios e sinapses

      • Impulsos elétricos são transmitidos em neurônios. (detalhes dos tipos de neurônios não são necessários)
      • Os íons sódio e potássio são bombeados através das membranas dos neurônios para gerar um potencial de repouso.
      • Os potenciais de ação são a despolarização e a repolarização do neurônio, que se propagam ao longo dos axônios dos neurônios, criando impulsos nervosos. (traços do osciloscópio mostrando potencial de repouso e potencial de ação do amp.)
      • As correntes locais fazem com que cada parte sucessiva do axônio alcance o potencial limite.
      • As células da bainha de mielina ao redor dos axônios das fibras nervosas permitem a condução saltatória.
      • As sinapses (apenas sinapses químicas) unem neurônios e também unem neurônios a células receptoras ou efetoras.
      • Neurônios pré-sinápticos despolarizados liberam um neurotransmissor na sinapse.
      • Um impulso nervoso só é iniciado se o potencial limite for atingido.

      Habilidades (você pode . )

      • Entenda que a secreção e a reabsorção de acetilcolina pelos neurônios ocorrem nas sinapses.
      • Ilustre como o bloqueio da transmissão sináptica em sinapses colinérgicas em insetos pela ligação de pesticidas neonicotinóides a receptores de acetilcolina pode funcionar como um pesticida.
      • Descreva como o funcionamento de neurotransmissores e sinapses levou ao desenvolvimento de vários produtos farmacêuticos para o tratamento de transtornos mentais.

      6.6 Hormônios e reprodução

      • Os hormônios viajam no sangue mais lentamente do que os impulsos nervosos, mas são mais amplamente distribuídos
        • Insulina e glucagon controlar a glicose no sangue (células nas ilhotas do pâncreas)
        • Tiroxina regula a taxa metabólica e o amp controla parcialmente a temperatura corporal. (glândula tireóide)
        • Leptina atua no hipotálamo do cérebro para inibir o apetite (secretado pelas células do tecido adiposo)
        • Melatonina controla os ritmos circadianos (jet lag) (secretado pela glândula pineal).

        Hormônios no desenvolvimento humano e reprodução amp

        Habilidades (você pode . )

        • Compreenda as causas e o tratamento da diabetes Tipo I e Tipo II.
        • Descreva como os testes de leptina em pacientes obesos não reduziram a obesidade e dê as razões.
        • Entenda como a melatonina pode ser usada para ajudar a aliviar o jet lag.
        • Homeostase da glicose
        • Faça anotações nos diagramas dos sistemas reprodutivos masculino e feminino com os nomes e funções das estruturas.
        • Afirme que as descobertas científicas geralmente seguem a evolução do equipamento e ilustre isso com o exemplo de que os microscópios não estavam disponíveis para a investigação de William Harvey & rsquos sobre a reprodução sexual em veados, então ele falhou em resolver o mistério da reprodução sexual

        Sistema sanguíneo 6.2

        Revise e aprenda a esboçar o diagrama de um coração, rotular câmaras e vasos sanguíneos do coração, distinguir entre artérias, veias e capilares, descrever o ciclo cardíaco, o controle da freqüência cardíaca e as causas e consequências da oclusão.

        Defesa contra doenças 6.3

        Este tópico cobre a produção de anticorpos e a cascata de reações na coagulação do sangue. As funções das células sanguíneas no sistema imunológico, bem como imunidade e anticorpos específicos. Métodos de transmissão do HIV também estão incluídos.

        Digestão e absorção 6,1

        O sistema digestivo humano, suas partes e funções estão neste tópico. Isso inclui enzimas digestivas, suas condições ideais, substratos e produtos, bem como a estrutura detalhada de vilosidades e microvilosidades.

        Troca de gás 6,4

        Aprenda sobre a diferença entre sistema de ventilação e troca gasosa. Este tópico cobre as funções de partes do pulmão, o mecanismo de inspiração, expiração e a estrutura do alvéolo.

        Hormônios e reprodução 6.6

        Aprenda mais sobre homeostase, termorregulação, controle de glicose no sangue, diabetes, leptina, melatonina, sistemas reprodutivos masculino e feminino, o gene SRY, características sexuais secundárias e o ciclo menstrual.

        Neurônios e sinapses 6.5

        Este tópico cobre neurônios e sinapses. Conheça a estrutura de um neurônio, a propagação dos potenciais de ação ao longo de um neurônio e a transmissão de impulsos elétricos através de uma sinapse. Há também uma análise específica das sinapses colinérgicas.


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        Hoje em dia é muito comum ouvir frases como & # 8220I & # 8217m estressado & # 8221 ou & # 8220Não sei se consigo lidar com o estresse & # 8221. No entanto, a prevalência do estresse em nossa sociedade não deve ser aceita devido ao impacto negativo que o estresse pode ter na saúde das pessoas.

        Estresse é uma resposta do organismo a qualquer fator ambiental ou físico que seja percebido como uma ameaça de dano,

        Caminho para a liberação de cortisol em resposta ao estresse. Fonte: 10 principais remédios caseiros

        onde o corpo experimenta mudanças bioquímicas, como a liberação de hormônios para preparar o sistema para enfrentar o perigo ou evitá-lo. Embora alguma quantidade de estresse possa ser esperada em qualquer indivíduo saudável, o estresse prolongado tornou-se uma condição prejudicial no ambiente moderno.

        De acordo com Statistics Canada , em 2014 cerca de 73% dos adultos entre 20 e 64 anos sofrem de algum nível de estresse. Essas descobertas são indicativas de níveis crescentes de estresse que podem ter consequências de longo prazo na saúde das pessoas.

        Fonte: Pesquisa de Saúde da Comunidade Canadense, 2014.
        Em 2014, 23% dos canadenses relataram que a maioria dos dias era & # 8220 um pouco & # 8221 ou & # 8220 extremamente estressante & # 8221. Além disso, as mulheres eram mais propensas a relatar que a maioria dos dias eram & # 8220 bastante & # 8221 ou & # 8220 extremamente estressantes & # 8221

        De acordo com a revisão Comportamento humano: um instinto cooperativo , o estresse em pequenas doses permite que as pessoas se adaptem mais rapidamente a mudanças inesperadas nas condições ambientais. Da mesma forma, a presença de perigo desencadeia uma resposta chamada “Lutar ou fugir” onde as defesas do corpo aumentam: adrenalina a secreção aumenta, o fluxo sanguíneo para o cérebro e os músculos aumenta. No entanto, a experiência de estar sobrecarregado e em constante estresse provoca dano à saúde , diminuição da produtividade e da qualidade de vida.

        Qual é a ligação entre o estresse e o sistema imunológico?

        De acordo com o artigo publicado por GM Lewitus e M Schwartz, células do sistema imunológico e nervoso interagem durante episódios de estresse para secretar células de memória que ajudarão as pessoas a lidar com situações de estresse no futuro. Em outras palavras, esse mecanismo é usado por seu corpo para protegê-lo de possíveis perigos.

        CQuais são as causas do estresse?

        Ao encontrar uma situação estressante, cortisol é liberado, ele mantém as funções corporais consistentes. No entanto, quando o estresse está presente por um longo período de tempo, altos níveis de cortisol inibem algumas respostas imunológicas, causando mais suscetibilidade a infecções e não controlam adequadamente as respostas inflamatórias.

        C Quais são os efeitos do estresse?

        Alguns dos efeitos incluem: problemas com os sistemas digestivo e reprodutivo, aumentam o risco de ataque cardíaco e derrame. Além disso, um artigo de revisão mostra que o estresse pode até religar o cérebro , deixando as pessoas mais vulneráveis ​​à ansiedade, depressão e outros problemas de saúde mental.

        A condição da pele conhecida como psoríase parece estar ligada a períodos constantes de estresse, em vez de motivos de medicação ou dieta. Pesquisadores sugerem que a psoríase é causada pela regulação do cortisol que se torna disfuncional, levando a um controle inadequado das respostas inflamatórias que causam essa condição.

        Portanto, estar ciente das consequências negativas que o estresse tem na saúde das pessoas, permitirá reduzir sua prevalência na sociedade.


        Emoções Artificiais

        Quando Angelica Lim assa macaroons, ela tem seu próprio ajudante de cozinha, Naoki. Seu assistente só é bom nas tarefas repetitivas, como peneirar farinha, mas torna o trabalho mais divertido. Naoki é muito fofo, com pouco menos de sessenta centímetros de altura. Ele é branco, em sua maioria, com reflexos em azul e tem alto-falantes onde deveriam estar seus ouvidos. O pequeno círculo redondo de uma boca que lhe dá uma expressão de surpresa é na verdade uma câmera, e seus olhos são receptores e transmissores infravermelhos.

        “Eu adoro robôs”, diz Lim, um Ph.D. estudante do Departamento de Ciência e Tecnologia Inteligente da Universidade de Kyoto no Japão. Ela usa o robô da Aldebaran Robotics em Paris para explorar como os robôs podem expressar emoções e interagir com as pessoas. Quando Lim toca flauta, Naoki (os caracteres japoneses de seu nome traduzem aproximadamente como "mais do que uma máquina") a acompanha no theremin ou no shaker de ovo. Ela acredita que não demorará muitos anos até que companheiros robóticos compartilhem nossas casas e nossas vidas.

        Claro que Naoki não entende as piadas, não gosta da música ou sente água na boca por causa dos biscoitos. Embora possamos nos referir a um robô em forma de pessoa como "ele", sabemos que é apenas uma coleção de peças de metal e placas de circuito. Quando gritamos com a Siri ou xingamos nossa área de trabalho, não acreditamos realmente que eles estão sendo deliberadamente obtusos. E eles certamente não vão reagir às nossas máquinas de frustração e não entender o que sentimos.

        Pelo menos é isso que gostaríamos de acreditar. Ter sentimentos, geralmente presumimos, e a capacidade de ler as emoções dos outros são características humanas. Não esperamos que as máquinas saibam o que estamos pensando ou reajam ao nosso humor. E nos sentimos superiores a eles porque nos emocionamos e eles não. Por mais rápidos e lógicos que sejam, os humanos sensíveis vencem e prevalecem sobre as máquinas: o emocional David Bowman bate o calculista HAL 9000 em 2001: Uma Odisséia no Espaço, e desesperada Sarah Connor triunfa sobre a máquina de matar final em O Exterminador. Do Dr. McCoy condenando o Spock sem emoção como um "desumano de sangue verde" em Jornada nas Estrelas para o raciocínio moral que gira em torno da falta de emoção dos criminosos, mantemos nossas emoções no âmago de nossa identidade.

        Especial e indecifrável, exceto por nós - nossos caprichos e fantasias são o que nos torna humanos. Mas podemos estar errados em nosso pensamento. Longe de serem uma qualidade etérea e inexplicável da humanidade, as emoções podem não ser nada mais do que uma resposta autônoma às mudanças em nosso ambiente, um software programado em nosso hardware biológico pela evolução como uma resposta de sobrevivência.

        Animais reverenciam seus senhores mecânicos

        Vários anos atrás, um grupo de baratas americanas descobriu quatro estranhos em seu meio. Uma breve investigação revelou que os intrusos cheiravam a baratas e, por isso, foram bem-vindos à comunidade de baratas. Os recém-chegados não se contentavam em apenas sentar no. CONSULTE MAIS INFORMAÇÃO

        Joseph LeDoux, um neurocientista do Centro de Ciências Neurais da Universidade de Nova York, descreve a emoção em termos de "circuitos de sobrevivência" que existem em todas as coisas vivas. An organism, as simple as an amoeba or as complex as a person, reacts to an environmental stimulus in a way that makes it more likely to survive and reproduce. The stimulus flip switches on survival circuits which prompt behaviors that enhance survival. Neurons firing in a particular pattern might trigger the brain to order the release of adrenaline, which makes the heart beat faster, priming an animal to fight or flee from danger. That physical state, LeDoux says, is an emotion.

        Melissa Sturge-Apple, an assistant professor of psychology at the University of Rochester, agrees that emotions have something to do with our survival. “They’re kind of a response to environmental cues, and that organizes your actions,” she says. “If you’re fearful, you might run away. If you get pleasure from eating something, you might eat more of it. You do things that facilitate your survival.” And key among the human’s survival tool kit is communication—something emotions help facilitate, through the use of empathy.

        By this reasoning, every living thing interested in survival emotes in some form, though perhaps not in quite the same way as humans. Certainly any pet owner will tell you that dogs experience emotions. The things we call feelings are our conscious interpretation and description of those emotional states, LeDoux argues. Other types of feelings, such as guilt, envy, or pride, are what he calls “higher order or social emotions.”

        “I think anything that’s going to be able to make the kinds of decisions we want a human-scale android to make, they’re going to inevitably have consciousness,” MacClennan says.

        We are also beginning to understand that the mechanics of how we express emotion are deeply tied into the emotion itself. Oftentimes, they determine what we are feeling. Smiling makes you happier, even if it’s because Botox has frozen your face into an unholy imitation, author Eric Finzi says in his recent book The Face of Emotion. Conversely, people whose facial muscles are immobilized by Botox injections can’t mirror other people’s expressions, and have less empathy. No mechanics, no emotion, it seems.

        But if our emotional states are indeed mechanical, they can be detected and measured, which is what scientists in the field of affective computing are working on. They’re hoping to enable machines to read a person’s affect the same way we display and detect our feelings—by capturing clues from our voices, our faces, even the way we walk. Computer scientists and psychologists are training machines to recognize and respond to human emotion. They’re trying to break down feelings into quantifiable properties, with mechanisms that can be described, and quantities that can be measured and analyzed. They’re working on algorithms that will alert therapists when a patient is trying to hide his real feelings and computers that can sense and respond to our moods. Some are breaking down emotion into mathematical formalism that can be programmed into robots, because machines motivated by fear or joy or desire might make better decisions and accomplish their goals more efficiently.

        Wendi Heinzelman, a professor of electrical and computer engineering at the University of Rochester and a collaborator of Sturge-Apple, is developing an algorithm to detect emotion based on the vocal qualities of a speaker. Heinzelman feeds a computer speech samples recorded by actors attempting to convey particular feelings, and tells the computer which clips sound happy, sad, angry, and so on. The computer measures the pitch, energy and loudness of the recordings, as well as the fluctuations in energy and pitch from one moment to the next. More fluctuations can suggest a more active emotional state, such as happiness or fear. The computer also tracks what are known as formants, a band of fundamental frequencies that are affected by the shape of the vocal tract. If your throat tightens because you’re angry, it alters your voice—and the computer can measure that. With these data, it can run a statistical analysis to figure out what distinguishes one emotion from another.

        Neal Lathia, a post-doctoral research associate in the computer laboratory at the University of Cambridge, in England, is working on EmotionSense, an app for Android phones which listens to human speech and ferrets out its emotional content in a similar way. For instance, it may decide that there’s a 90 percent chance the speaker is happy and report that, “from a purely statistical perspective, you sound most like this actor who had claimed he was expressing happiness,” Lathia explains.

        Like Lathia and Heinzelman, Lim thinks there are certain identifiable qualities to emotional expression, and that when we detect those qualities in the behavior of an animal or the sound of a song, we ascribe the associated emotion to it. “I’m more interested in how we detect emotions in other things, like music or a little puppy jumping around,” she says. Why, for instance, should we ascribe sadness to a particular piece of music? “There’s nothing intrinsically sad about this music, so how do we extract sadness from that?” She uses four parameters: speed, intensity, regularity, and extent—whether something is small or large, soft or loud. Angry speech might be rapid, loud, rough and broken. So might an angry piece of music. Someone who’s walking at a moderate pace using regular strides and not stomping around might be seen as content, whereas a person slowly shuffling, with small steps and an irregular stride, might be displaying that they’re sad. Lim’s hypothesis, as yet untested, is that mothers convey emotion to their babies through those qualities of speed, intensity, regularity, and extent in their speech and facial expressions—so humans learn to think of them as markers of emotion.

        Currently, researchers work with a limited set of emotions in order to make it easier for the computer to distinguish one from another, and because the difference between joy and glee or anger and contempt is subtle and complex. “The more emotions you get, the harder it is to do this because they’re so similar,” says Heinzelman, who focuses on six emotions: anger, sadness, disgust, happiness, fear, and “neutral.” And for therapists looking for a way to measure patients’ general state of mind, grouping them into these general categories may be all that’s necessary, she says.

        Voice, of course, is not the only way people convey their emotional states. Maja Pantic, professor of affective and behavioral computing and leader of Imperial College London’s Intelligent Behavior and Understanding Group, uses computer vision to capture facial expressions and analyze what they tell about a person’s feelings. Her system tracks various facial movements such as the lifting or lowering of an eyebrow and movements in the muscles around the mouth or the eyes. It can tell the difference between a genuine and a polite smile based on how quickly the smile forms and how long it lasts. Pantic has identified 45 different facial actions, of which her computer can recognize 30 about 80 percent of the time. The rest are obscured by the limitations of the computer’s two-dimensional vision and other obstacles. Actions such as movements in a different direction, jaw clenching and teeth grinding—which may indicate feeling—are hard for it to recognize. Most emotion identification systems work pretty well in a lab. In the real world with imperfect conditions, their accuracy is still low, but it’s getting better. “I believe in a couple of years, probably five years, we will have systems that can do analysis in the wild and also learn new patterns in an unsupervised way,” Pantic says.

        With emotions reduced to their components, recorded, and analyzed, it becomes possible to input them into machines. The value of this project might seem simple: the resulting robots will have richer, more interesting and more fun interactions with humans. Lim hopes that, in the future, how Naoki moves and how it plays the theramin will allow it to express its emotional states.

        But there are also deeper reasons why engineers are interested in emotional robots. If emotions help living things survive, will they do the same for robots? An intelligent agent—a robot or a piece of software—that could experience emotions in response to its environment could make quick decisions, like a human dropping everything and fleeing when he sees his house is on fire. “Emotions focus your attention,” says Mehdi Dastani, a professor of computer science at the University of Utrecht, in the Netherlands. “Your focus gets changed from what you’re working on to a much more important goal, like saving your life.”

        “I believe in a couple of years, probably five years, we will have systems that can do analysis in the wild and also learn new patterns in an unsupervised way,” Pantic says.

        Dastani is providing intelligent agents with what he calls a “logic of emotion,” a formalized description of 22 different emotional states such as pity, gloating, resentment, pride, admiration, gratitude, and others. A robot can use them, he explains, to evaluate progress it’s making toward a goal. An unemotional robot, directed to go from Point A to Point B, might hit an obstacle in its path and simply keep banging into it. An intelligent agent equipped with emotion might feel sad at its lack of progress, and eventually give up and go do something else. If the robot feels happy, that means it’s getting closer to its goal, and it should stay the course. But if it’s frustrated, it may have to try another tack. The robot’s emotions offer a kind of problem-solving strategy computer scientists call a heuristic, which is the ability to discover and learn things for themselves—like humans do. “Emotion is a kind of evolutionarily established heuristic mechanism that intervenes in rational decision-making, to make decision-making more efficient and effective,” Dastani says.

        But could a machine actually have emotions? Arvid Kappas, a professor of psychology who runs the Emotion, Cognition, and Social Context group at Jacobs University in Bremen, Germany, believes that it comes back to the definition of emotion. By some definitions, even a human baby, which operates mostly on instinct and doesn’t have the cognitive capacity to understand or describe its feelings, might be said to have no emotions. By other definitions, the trait exists in all sorts of animals, with most people willing to ascribe feelings to creatures that closely resemble humans. So does he believe a computer could be emotional? “As emotional as a crocodile, sure. As emotional as a fish, yes. As emotional as a dog, I can see that.”

        But would robots that felt, feel the same way we do? “They would probably be machine emotions and not human emotions, because they have machine bodies,” says Kappas. Emotions are tied into our sense of ourselves as physical beings. A robot might have such a sense, but it would be of a very different self, with no heart and a battery meter instead of a stomach. An android in power-saving mode may, in fact, dream of electric sheep. And that starts to raise ethical questions. What responsibility does a human have when the Roomba begs not to let its battery die? What do you say to Robot Charlie when the Charlie S6 comes out, and you want to send the old model to the recycling plant?

        An intelligent robot equipped with emotion might feel sad at its lack of progress, and eventually give up and do something else.

        “It really is important, if humans are going to be interacting with robots, to think about whether robots could be feeling and under what conditions,” says Bruce MacLennan, an associate professor of computer science at the University of Tennessee, Knoxville, who will be presenting a paper on the ethical treatment of future robots at the International Association for Computing and Philosophy this summer. MacLennan feels that this isn’t just a philosophical question, but one that can be tackled scientifically. He proposes trying to break emotions down into what he calls “protophenomena,” the tiniest units of the physical effects that lead to emotion. “Protophenomena are so small that they’re not normally something a person would be aware of as part of their conscious experience,” he says. There should be some basic physical quantities that science can measure and, therefore, reproduce—in machines.

        “I think anything that’s going to be able to make the kinds of decisions we want a human- scale android to make, they’re going to inevitably have consciousness,” MacClennan says. And, LeDoux argues, since human consciousness drives our experience of emotion, that could give rise to robots actually experiencing feelings.

        It will probably be many decades before we’re forced to confront questions of whether robots can have emotions comparable to humans, says MacLennan. “I don’t think they’re immediate questions that need to be answered, but they do illuminate our understanding of ourselves, so they’re good to address.” Co-existing with emotional robots, he argues, could have as profound an effect as one civilization meeting another, or as humanity making contact with extraterrestrial intelligence. We would be forced to face the question of whether there’s anything so special about our feelings, and if not, whether there’s anything special about us at all. “It would maybe focus us more on what makes humans human,” he says, “to be confronted by something that is so like us in some ways, but in other ways is totally alien.”


        Phenotypic and genetic variation

        In classical engineering, variability is simply a nuisance. In contrast, architectural (genetic) and functional (phenotypic) variations can often be harnessed in biological applications. Dan Valente (Cold Spring Harbor Laboratory, Cold Spring Harbor, USA) described how genetic variability can be used to identify new genes. He and his colleagues developed a novel screen for genes involved in memory by imposing artificial selection on a fruitfly population for a memory phenotype. Statistical analysis of the genotypes of the organisms with improved memory helped to identify genetic interactions and new genes underlying memory.

        Stem cells are now at the forefront of biomedical engineering aimed at the regeneration of tissues of multiple cell types. A central question in stem-cell research is how to derive multiple distinct stable phenotypes from the same genotype. Illustrating the problem, Alfonso Martinez-Arias (University of Cambridge, UK) showed that one of the key regulators of stem-cell development, the homeodomain transcription factor Nanog, displays two expression states in a stem-cell population. When an individual cell expresses high levels of Nanog, it remains pluripotent. However, such cells can switch back to a low expression state, from which the cells can either return to the high-Nanog state or differentiate into a specific cell type.

        Marie Csete (Emory University, Atlanta, USA) discussed the fact that the engineering of tissues derived from adult multipotent stem cells and induced pluripotent stem cells will have to cope with the effects of aging, and that this will require many different approaches, as alteration of a single pathway has only partial effects. For example, she reported that overexpression of the antioxidant enzyme superoxidase dismutase 2 (SOD2 or MnSOD) in myoblasts helped to preserve the integrity of mitochondrial DNA and myoblast em vitro differentiation capacity with aging. However, muscle mass was not increased in aged SOD2-overexpressing transgenic mice.

        One of us (AB) explained how chromosomal epigenetic processes can stabilize cell phenotypes. Binding of eukaryotic transcription factors - activators and repressors - to DNA leads to recruitment of enzymes of opposing functions that induce structural changes in chromatin constituting an 'epigenetic code'. A mathematical model of these epigenetic processes revealed that the resulting gene expression can be both monostable (graded) and bistable (switch-like), depending on the spatial distribution of repressor-binding sites. The transitions between the two states are triggered by stochastic processes.

        Analytical insight into the mathematics of stochastic processes is limited. Mustafa Khammash (University of California Santa Barbara, USA) presented a new approach for solving master equations even for time transients by considering transitions between molecular concentrations only in the realistic range of concentrations. Johan Paulsson (Harvard University, Boston, USA) combined information theory with mathematics of stochastic processes that enables the inference of noise even from indirect measurements when the details of intervening processes remain poorly characterized.

        In precise developmental processes random noise can be detrimental. Julian Lewis (Cancer Research UK London Research Institute, London, UK) presented work on the cellular timers that control the number and length of the embryonic somites that give rise to the segmented structure of the vertebrate anterior-posterior axis. One somite is produced during each cycle of oscillating expression of the Her1 e Her7 genes, which are regulated by the Notch signaling pathway. In zebrafish, the oscillations in individual cells are quite noisy but the Notch-mediated cell-cell communication between neighboring cells synchronizes the oscillations. The oscillation in Her1 e Her7 expression is driven by a transcriptional negative feedback loop. The period of the oscillations, and hence the length of individual somites, are determined by the delay due to transcriptional elongation and translation. Frank Doyle (University of California, Santa Barbara, USA) discussed examples where synchronization can attain unusually high degrees of precision and robustness. In coral reproduction, global cues in the environment (sunlight and moonlight) combined with local coupling (hormones) lead to the precisely timed annual event of all corals in an entire bay spawning during the same 30-minute period.


        DISCUSSÃO

        In this study we aimed to answer two sets of questions, the first set being: Do supplementary images facilitate the text-based comprehension process (Mayer, 1997 Carney and Levin, 2002 Schnotz, 2002 Ormrod, 2008)? If so, which of the above-described iconographic styles is most efficient? The second set is: Are schematic images of proteins, combined with a highly coherent text that provides structural detail, sufficient to provide students with insight into structural aspects of the same proteins? Do realistic images have more intrinsic explanatory power because of their detail, thus acting as a better storyboard?

        With reference to the first set of questions, we conclude that indeed supplementary images facilitate the comprehension process. However, we find no difference in learning efficacy between the different iconographic styles and conclude that realistic renderings of signaling pathways do not necessarily hinder learning and are not too distracting for novice students. We therefore confirm and extend the findings reported in our previous article, in which we showed that students interpret realistic images as effectively as schematic ones and when given a choice, students do not necessarily select the least complex image (Dahmani et al., 2009). Images have the most impact on the drawing and the (detailed) description of signaling events but have much less influence on the outcome of MCQs. This suggests that for a number of subjects normally assessed in our course, image support is less vital. This of course does not necessarily exclude a role for images in cell biology, as students at this stage must have a large collection of relevant mental representations to which they can make reference (Kosslyn et al., 2006). With respect to the second set of questions, we show that despite detailed verbal instructions, the schematic representation of PKA does not prepare students for insight into protein structure, that is, schematic representations do not habituate students to computer-generated renderings of PDB structures. Finally, an important finding is that the raw realistic representation of the signaling pathway, despite abundant molecular detail, has no higher intrinsic explanatory power novice students only can make full sense of raw images, irrespective of their iconographic style, when they are instructed in advance with images linked with precise, text-based instructions.

        Regarding the question of how to illustrate a cell biology learning document, we draw four lessons from our work and that of others. The first is that instructors actually have a good deal of freedom with respect to choosing between iconographic styles, because, with the appropriate instruction, students quite readily adapt to iconic codes (this object represents a protein, etc.). One should, however, keep in mind that due to their simplicity, schematic images do not necessarily make cell biology easier to understand. Independent of their iconographic style, cell biology images always require a thorough understanding of numerous iconic e scientific codes (the protein is composed of amino acids, each with particular characteristics, and folded in a particular way, etc. Johnstone, 1991). This is why written instructions are of utmost importance, and they have to be highly coherent for novice students (Mayer, 1989 McNamara et al., 1996). It therefore is essential that instructors are at ease with their choice, because their verbal instructions must correspond with the information carried by the image (Seufert and Brünken, 2006 Bartholomé and Bromme, 2009) and, vice versa, the image must prompt coherent verbal instructions (Jucks et al., 2007 Runde et al., 2007). It is our experience that instructors also need images, perhaps more than students when in a lecture setting. A second lesson is that students generally appreciate the realistic-schematic representations. They find this type of image most appropriate (see also Dahmani et al., 2009 Ormrod, 2008), and this may increase their curiosity and motivation, and, as a consequence, act as a tool to aid their thinking (Ainsworth, 1999). A third and important outcome of our study is that if iconic codes are not a problem for students, scientific codes are an obstacle. About one-third of the interviewed students could not fully interpret the realistic image, because they failed to master certain molecular concepts. The problem, therefore, lies more upstream, in an earlier stage of biomolecular grounding (learning through perception [icons] and conceptual instructions). How iconographic styles, in both stills and animations, impact on an early stage of biomolecular grounding is an interesting question. Lastly, choosing between iconographic styles is dependent on the teaching objectives (and subsequent assessment). For instance, the outcome of our MCQs is much less affected by the presence or absence of images. On the contrary, when assessing insight into structural aspects of PKA, using a “raw” ribbon representation, students only scored well when the text was supplemented by a realistic-schematic image and not a schematic one.

        We take the point of view that our first-year students should acquire a novice level of biomacromolecular three-dimensional literacy (Craig and Bateman, 2010), and we are gradually building this objective into our cell biology teaching and assessment program (rather than leaving this task to the biochemistry course). One of the arguments is that our teaching experience has taught us that more realistic iconographic styles have the important advantage of being more amenable to an accompanying hands-on molecular modeling practical (“biocomputing” practical) there is less discrepancy between the shapes students obtain on their computer screen and the ones depicted in their teaching documents. Linking lecture content with hands-on molecular modeling, seeing e doing, enhances students’ understanding (Ealy, 2004 Harris et al., 2009) and general visual literacy (Schönborn and Anderson, 2009). This in turn facilitates a natural (and early) access to richly annotated, databases, such as the PDB, ExPASy, the National Center for Biotechnology Information, and others, thus providing students with the necessary skills for Internet-based “information foraging.”


        Why Women Should Be Excited About AI

        As artificial intelligence is entering all spheres of our lives, a lot of concern is arising about the possible white bias and patriarchy of the impending AI world.

        Research shows women are much more skeptical of and averse to innovation in comparison to men who embrace and triumph it. This fear of technological innovation has to do with the fact that society often views the role of women as replaceable by AI, which is visible in the abundance of women robots and female personal assistants, such as Alexa and Cortana.

        If we’re coming to the point when most jobs are automated and robots become everyday reality in our lives, we’d better make sure those algorithms are beneficial for most people, be it an Afro-American woman or a Chinese man.

        As of today, 85% of the machine learning workforce is male. Thus, acknowledging the possibility of embedding programmers’ ethics and values we very well might end up in a machine-dominated world of historically “privileged class” values.

        Following this logic, we might find ourselves in a world where autonomous vehicles and judicial systems are biased towards favouring one kind of person as opposed to another only because of the ethics it was programmed with. We might wake up in the world of “Her,” full of intelligent sex dolls and seductive female AI assistants, where real women will be rendered irrelevant due to the automation of jobs and the decline of family values.

        Well that sounds pretty scary! But is it really where we are headed? Does AI have to be racist, sexist, and unfriendly to women? Can technology be biased per se?

        According to the World Economic Forum, women are more likely to be employed in jobs that face the highest automation risks. For example, 73% of cashiers in shops are women and 97% of cashiers are expected to lose their jobs to automation. Moreover, data sets, image recognition and credit check systems all have big blind spots that adversely affect women and minorities.

        Statistics, however, are heavily skewed towards immediate automation and still limited data sets. Automation-wise, there exists way more male-dominated professions that will be affected in the future - construction workers, truck and taxi drivers to name just a few. As analytics and machine learning advances and we tap the world of ever-expanding big data, we will see the world becoming less prejudiced.

        An overarching topic we should care about is not which jobs will be automated and which professions will be obsolete, but which jobs and skills will increase in relevance and demand. And here the long-time perspective looks as bright for women as never before.

        Empathy, listening, multi-tasking, intuition, collaboration and patience are qualities that will get more prominence as automation takes over the workplace.

        I’d like to argue that three subsets of qualities will become crucial in the machine age:

        Both by nature and by culture, women are better placed to benefit from automation. The inherent presence of empathy and collaboration skills makes women perfectly positioned to navigate the complex post-industrial world. Let’s break down the 3Cs check this out:

        While computers can already create unique music and art pieces through pattern recognition and affinity analysis, we don't expect them to develop emotional intelligence and passion any time soon. And it is exactly the passion and ambition that have been driving the human species to create masterpieces, come up with ground-breaking solutions and create whole new ecosystems. While there are way more innovations and patents filed by men, it is explained by history and culture rather than biology. As women are occupying more academic and managerial positions they will be getting equal opportunities and avenues for innovation. Of course, technology will further enable people to find new ways of self-expression and facilitate the creative process.

        According to the UK National Statistics data, women currently dominate employment within caring and leisure occupations both of which require the empathy and ability to put yourself into another person’s shoes. An estimated 66% of caregivers in 2015 were female.

        With the population ageing, women will become more important as premium care givers, nurses and psychologists. A US study by The Telegraph shows women are twice as likely to become caregivers than men, which means that they are both more natural in and more inclined towards compassion-involving professions. Caregiving might appear to be a slightly sexist example, which, nevertheless, underpins a whole universe of an empathy-involving job market of psychologists, teachers, therapists, social workers, wellbeing coaches, nurturing specialists and many other roles we will be unwilling to allocate to robotics any time soon.

        Collaboration

        Last but not the least, collaboration and cooperation are inherent human qualities, which, according to Yuval Harari, brought us to the pinnace of evolution. It is not that our communication is better or more intricate than the one of birds or whales but it was human civilization that came up with the language and trust system that allowed huge numbers of people to collaborate, as opposed to a tribal structure in the animal kingdom.

        And while men have been traditionally more competitive and victory-oriented, women are more likely to look for mutual benefit and a peaceful resolution. Womens’ natural biological tendencies of self-presentation and the creation of a safe environment are likely to propel them to take more prominent roles in politics and international relations. In fact, this is not a suggestion but a timely necessity as the dangers of mutually assured destruction and automatic weapons occupy an ever more prominent role in AI Ethics discussions.

        Career wise, men tend to overestimate their abilities and monopolize the work, while women downplay their skills and seek help from their peers. While the first approach has been successful in the highly competitive economy of scarce skills, it is the ability to get along and quickly obtain useful information that is going to define the workplace in the knowledge economies of “online learning” and “team play.”

        The XXI century is bringing way too many challenges to limit ourselves to only 50 % of available human resources.

        Mass extinction of species, air pollution, plastic proliferation, climate change and the emergence of antibiotic resistant bacterium – all the problems we are currently facing require a collective effort of the whole of humanity, and more than ever, require our empathy, collaboration and creative solutions.

        And as gender stereotypes and brute force are giving way to meritocracy and problem-solving, both men and women will have to nurture genuinely human features, our unique selling points in this technological race.

        What jobs will still be around in 20 years? Read this to prepare your future


        Assista o vídeo: Adrenalina-Narcisista por Excelencia Take 2.mp4 (Janeiro 2022).