Микробный интеллект
Из Википедии, бесплатной энциклопедии
  (Перенаправлено из Бактериального интеллекта )
Перейти к навигации Перейти к поиску

Микробный интеллект (известный как бактериальный интеллект ) — это интеллект , демонстрируемый микроорганизмами . Эта концепция охватывает сложное адаптивное поведение, демонстрируемое отдельными клетками , и альтруистическое или кооперативное поведение в популяциях сходных или непохожих клеток, опосредованное химическими сигналами, которые вызывают физиологические или поведенческие изменения в клетках и влияют на структуры колоний. [1]

Сложные клетки, такие как простейшие или водоросли , демонстрируют замечательную способность к самоорганизации в меняющихся обстоятельствах. [2] Построение раковины амебами демонстрирует сложные способности к различению и манипулированию, которые, как обычно считается, присущи только многоклеточным организмам.

Даже бактерии могут проявлять большее поведение как популяция. Такое поведение встречается в популяциях одного вида или смешанных популяциях видов. Примерами являются колонии или скопления миксобактерий , определение кворума и биопленки . [1] [3]

Было высказано предположение, что бактериальная колония слабо имитирует биологическую нейронную сеть . Бактерии могут принимать входные данные в виде химических сигналов, обрабатывать их и затем производить выходные химические вещества, чтобы сигнализировать другим бактериям в колонии.

Коммуникация и самоорганизация бактерий в контексте теории сетей были исследованы исследовательской группой Эшеля Бен-Джейкоба в Тель-Авивском университете , которая разработала фрактальную модель бактериальной колонии и определила лингвистические и социальные закономерности в жизненном цикле колонии. [4]

Примеры микробного интеллекта

Бактериальный

  • Бактериальные биопленки могут возникать в результате коллективного поведения тысяч или миллионов клеток [3] .
  • Биопленки , образованные Bacillus subtilis , могут использовать электрические сигналы (передачу ионов) для синхронизации роста, чтобы самые внутренние клетки биопленки не голодали. [5]
  • В условиях пищевого стресса бактериальные колонии могут организовать себя таким образом, чтобы максимизировать доступность питательных веществ.
  • Бактерии реорганизуются под действием антибиотиков .
  • Бактерии могут обмениваться генами (например, генами, кодирующими устойчивость к антибиотикам ) между членами колоний смешанных видов.
  • Отдельные клетки миксобактерий координируют свои действия, создавая сложные структуры или двигаясь как социальные объекты. [3] Миксобактерии передвигаются и кормятся совместно в группах хищников, известных как рои или волчьи стаи, с множественными формами передачи сигналов [6] [7] , и несколько полисахаридов играют важную роль. [8]
  • Популяции бактерий используют чувство кворума , чтобы судить о своей плотности и соответствующим образом изменять свое поведение. Это происходит при образовании биопленок, инфекционно-болезненных процессах и легких органах кальмара-бобтейла . [3]
  • Чтобы любая бактерия могла проникнуть в клетку-хозяин, клетка должна иметь рецепторы, к которым бактерии могут прикрепляться и иметь возможность проникать в клетку. Некоторые штаммы кишечной палочки способны внедряться в клетку-хозяина даже без присутствия специфических рецепторов, поскольку они приносят свой собственный рецептор, к которому затем прикрепляются и проникают в клетку.
  • При ограничении питательных веществ некоторые бактерии превращаются в эндоспоры , чтобы противостоять теплу и обезвоживанию.
  • Огромный массив микроорганизмов обладает способностью преодолевать распознавание иммунной системой, поскольку они изменяют свои поверхностные антигены, так что любые защитные механизмы, направленные против ранее присутствующих антигенов, теперь бесполезны в отношении вновь экспрессированных.
  • В апреле 2020 года сообщалось, что коллективы бактерий обладают формой рабочей памяти , основанной на мембранном потенциале . Когда ученые направили свет на биопленку бактерий, оптические отпечатки сохранялись в течение нескольких часов после первоначального стимула, поскольку клетки, подвергшиеся воздействию света, по-разному реагировали на колебания мембранных потенциалов из-за изменений в их калиевых каналах . [9] [10] [11]

Протисты

  • Отдельные клетки клеточных слизевиков координируются, создавая сложные структуры или двигаясь как многоклеточные образования. [3] Биолог Джон Боннер отметил, что, хотя слизевики представляют собой «не более чем мешочек с амебами , заключенными в тонкую слизистую оболочку, они ухитряются вести себя по-разному, как у животных, обладающих мышцами и нервами с ганглиями — то есть простые мозги». [12]
  • Одноклеточная инфузория Stentor roeselii выражает своего рода «поведенческую иерархию» и может «передумать», если ее реакция на раздражитель не устраняет раздражитель, что подразумевает очень спекулятивное чувство «познания». [13] [14]
  • Paramecium , особенно P. caudatum , способен научиться ассоциировать интенсивный свет со стимулами, такими как удары электрическим током в среде его плавания; хотя, похоже, он не может связать темноту с электрическим током. [15]
  • Простейшая инфузория Tetrahymena обладает способностью «запоминать» геометрию своего плавательного пространства. Клетки, которые были разделены и заключены в капле воды, повторяли круговые траектории плавания при освобождении. Это может быть связано, главным образом, с повышением уровня внутриклеточного кальция. [16]

Приложения

Оптимизация бактериальной колонии

Оптимизация колоний бактерий — это алгоритм, используемый в эволюционных вычислениях . Алгоритм основан на модели жизненного цикла, которая имитирует некоторые типичные виды поведения бактерий E. coli в течение всего их жизненного цикла, включая хемотаксис, общение, элиминацию, размножение и миграцию.

Вычисление слизевика

Логические схемы можно строить из слизевиков. [17] Эксперименты с распределенными системами использовали их для аппроксимации графов автомагистралей. [18] Слизевик Physarum polycephalum способен решить задачу коммивояжера , комбинаторный тест с экспоненциально возрастающей сложностью, за линейное время . [19]

Экология почвы

Интеллект микробного сообщества обнаруживается в почвенных экосистемах в виде взаимодействующих адаптивных моделей поведения и метаболизма. [20] По словам Феррейры и др., «микробиота почвы обладает собственной уникальной способностью восстанавливаться после изменений и адаптироваться к нынешнему состоянию [...] [Эта] способность восстанавливаться после изменений и адаптироваться к нынешнему состоянию путем альтруистическое, кооперативное и совместное поведение считается ключевым атрибутом интеллекта микробного сообщества». [21]

Многие бактерии, демонстрирующие сложное поведение или координацию, в значительной степени присутствуют в почве в виде биопленок. [1] Микрохищники, населяющие почву, в том числе социальные хищные бактерии, имеют большое значение для ее экологии. Биоразнообразие почвы, которым частично управляют эти микрохищники, имеет большое значение для круговорота углерода и функционирования экосистем. [22]

Сложное взаимодействие микробов в почве было предложено в качестве потенциального поглотителя углерода . Биоаугментация была предложена как метод повышения «интеллектуальности» микробных сообществ, то есть добавление геномов автотрофных , углеродфиксирующих или азотфиксирующих бактерий в их метагеном . [20]

Смотрите также

  • Коллективный разум
  • Стигмергия
  • появление
  • Микробное сотрудничество
  • Групповой интеллект
  • Синтетическая биология
  • Самоорганизация
  • Мультиагентная система

использованная литература

  1. ↑ a b c Ренни Дж. (13 ноября 2017 г.). «Прекрасный интеллект бактерий и других микробов» . Журнал Кванта .
  2. ^ Форд, Брайан Дж. (2004). «Являются ли клетки изобретательными?» (PDF) . микроскоп . 52 (3/4): 135–144.
  3. ^ a b c d e Чимилески С., Колтер Р. (2017). Жизнь на краю поля зрения: фотографическое исследование микробного мира . Кембридж, Массачусетс: Издательство Гарвардского университета. ISBN 9780674975910.
  4. ^ Коэн, Инон и др. (1999). «Непрерывные и дискретные модели сотрудничества в сложных бактериальных колониях» (PDF) . Фракталы . 7.03 (1999) (3): 235–247. arXiv : cond-mat/9807121 . doi : 10.1142/S0218348X99000244 . S2CID 15489293 . Архивировано из оригинала (PDF) 08 августа 2014 г .. Проверено 25 декабря 2014 г. .  
  5. ↑ Beagle SD, Lockless SW (ноябрь 2015 г.) . «Микробиология: электрические сигналы становятся бактериальными» . Природа . 527 (7576): 44–5. Бибкод : 2015Natur.527...44B . дои : 10.1038/природа15641 . PMID 26503058 . 
  6. ↑ Муньос-Дорадо Дж., Маркос-Торрес Ф.Дж., Гарсия-Браво Э., Мораледа-Муньос А., Перес Дж. (26 мая 2016 г.). «Миксобактерии: движение, убийство, питание и выживание вместе» . Границы микробиологии . 7 : 781. doi : 10.3389/fmicb.2016.00781 . ПВК 4880591 . PMID 27303375 .  
  7. ↑ Кайзер Д. (12 ноября 2013 г.). «Являются ли миксобактерии разумными?» . Границы микробиологии . 4 : 335. doi : 10.3389/fmicb.2013.00335 . ПВК 3824092 . PMID 24273536 .  
  8. ^ Ислам С.Т., Вергара Альварес И., Саиди Ф., Джузеппи А., Виноградов Э., Шарма Г. и др. (июнь 2020 г.). «Модуляция бактериальной многоклеточности посредством пространственно-специфической секреции полисахаридов» . ПЛОС Биология . 18 (6): e3000728. doi : 10.1371/journal.pbio.3000728 . ПВК 7310880 . PMID 32516311 .  
  9. ^ Эскаланте А. «Ученые только что приблизили нас на один шаг к живому компьютеру» . Форбс . Проверено 18 мая 2020 г.
  10. ^ «Они помнят: у сообществ микробов обнаружена рабочая память» . физ.орг . Проверено 18 мая 2020 г.
  11. ^ Ян С.И., Бялецка-Форнал М., Weatherwax C., Ларкин Дж.В., Приндл А., Лю Дж. и др. (май 2020 г.). «Кодирование памяти на основе мембранного потенциала в микробном сообществе» . Клеточные системы . 10 (5): 417–423.e3. doi : 10.1016/j.cels.2020.04.002 . ПВК 7286314 . PMID 32343961 .  
  12. ^ «« Султан слизи »: биолог продолжает восхищаться организмами после почти 70 лет изучения» . Принстонский университет . Проверено 6 декабря 2019 г. .
  13. ^ «Может ли одноклеточный организм« передумать »? Новое исследование говорит да» . физ.орг . Проверено 6 декабря 2019 г. .
  14. ^ Тан НЕБО; Маршалл, WF (22 октября 2018 г.). «Клеточное обучение» . Текущая биология . 28 (20): Р1180–Р1184. doi : 10.1016/j.cub.2018.09.015 . PMID 30352182 . S2CID 53031600 .  
  15. ↑ Алипур А., Дорваш М., Егане Ю., Хатам Г. (2017-11-29). «Обучение парамециям: новые идеи и модификации» . bioRxiv : 225250. doi : 10.1101/225250 .
  16. ↑ Кунита И., Ямагути Т., Теро А., Акияма М., Курода С., Накагаки Т. (май 2016 г.). «Инфузория запоминает геометрию плавательного манежа» . Журнал Королевского общества, Интерфейс . 13 (118): 20160155. doi : 10.1098/rsif.2016.0155 . ПВК 4892268 . PMID 27226383 .  
  17. ^ «Вычисления со слизью: логические схемы, построенные с использованием живых форм слизи» . ScienceDaily . Проверено 6 декабря 2019 г. .
  18. ^ Адамацкий А., Акл С., Алонсо-Санц Р., Ван Дессель В., Ибрагим З., Илачински А. и др. (2013-06-01). «Являются ли автомагистрали рациональными с точки зрения слизевиков?». Международный журнал параллельных, возникающих и распределенных систем . 28 (3): 230–248. архив : 1203.2851 . дои : 10.1080/17445760.2012.685884 . ISSN 1744-5760 . S2CID 15534238 .  
  19. ^ «Слизевики могут решать экспоненциально сложные задачи за линейное время | Биология, информатика | Sci-News.com» . Главные новости науки | Sci-News.com . Проверено 6 декабря 2019 г. .
  20. ^ a b Агарвал Л., Куреши А., Калия В.К., Капли А., Пурохит Х.Дж., Сингх Р.Н. (25 мая 2014 г.). «Засушливая экосистема: вариант будущего для поглотителей углерода с использованием интеллекта микробного сообщества» . Современная наука . 106 (10): 1357–1363. JSTOR 24102481 . 
  21. ^ Феррейра С., Калантари З., Сальвати Л., Канфора Л., Замбон И., Уолш Р. (01.01.2019). «Глава 6: Городские районы» . Деградация, восстановление и управление почвами в контексте глобальных изменений . Достижения в области управления и защиты окружающей среды от химического загрязнения. Том. 4. с. 232. ИСБН 978-0-12-816415-0. Проверено 05 января 2020 г. .
  22. ^ Чжан Л., Людерс Т. (сентябрь 2017 г.). «Дифференциация ниши микрохищников между насыпной почвой и ризосферой сельскохозяйственной почвы зависит от бактериальной добычи» . FEMS Микробиология Экология . 93 (9). doi : 10.1093/femsec/fix103 . PMID 28922803 . 

дальнейшее чтение

  • Бен-Джейкоб Э. (1998). «Бактериальная мудрость, теорема Геделя и творческие геномные сети» .
  • Форд Б.Дж. (2004). «Являются ли клетки изобретательными?» (PDF) .
  • Бен-Джейкоб Э. , Беккер И., Шапира Ю. (2004). «Бактериальная лингвистическая коммуникация и социальный интеллект» . Тенденции в микробиологии . 12 (8): 366–72. doi : 10.1016/j.tim.2004.06.006 . PMID  15276612 .
  • Форд Б.Дж. (2006). «Раскрытие изобретательности живой клетки» (PDF) .
  • Липсет А (2006). — Не такой умный, да? .
  • Форд Б.Дж. (2010). «Тайный разум живой клетки» (PDF) .
  • Форд Б.Дж. (2017). «Клеточный интеллект: микрофеноменология и реалии бытия» (PDF) .

внешние ссылки

  • BT обдумывает бактериальный интеллект
  • Осознание социального интеллекта бактерий
  • Разумные бактерии?
  • Принятие сознательного решения о создании компьютера из бактерий для преодоления ограничений теоремы Тьюринга
Получено с https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Microbial_intelligence&oldid=1095041963 .
Contribute a better translation