Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Микробный интеллект (широко известный как бактериальный интеллект ) - это интеллект, проявляемый микроорганизмами . Эта концепция охватывает сложное адаптивное поведение, проявляемое отдельными клетками , а также альтруистическое или кооперативное поведение в популяциях подобных или непохожих клеток, опосредованное химической сигнализацией, которая вызывает физиологические или поведенческие изменения в клетках и влияет на структуры колоний. [1]

Сложные клетки, такие как простейшие или водоросли , демонстрируют замечательные способности к самоорганизации в меняющихся обстоятельствах. [2] Построение раковины амебами демонстрирует сложные способности различения и манипуляции, которые, как принято считать, имеют место только у многоклеточных организмов.

Даже бактерии могут демонстрировать более изощренное поведение как популяция. Такое поведение наблюдается в популяциях одного вида или в популяциях смешанных видов. Примерами являются колонии или стаи 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, а затем производить выходные химические вещества, чтобы сигнализировать другим бактериям в колонии.

Коммуникация и самоорганизация бактерий в контексте теории сетей была исследована исследовательской группой Эшеля Бен-Якоба в Тель-Авивском университете, которая разработала фрактальную модель бактериальной колонии и определила языковые и социальные модели жизненного цикла колонии. [4]

Примеры микробного интеллекта [ править ]

Бактериальный [ править ]

  • Бактериальные биопленки могут возникать в результате коллективного поведения тысяч или миллионов клеток [3]
  • Биопленки, образованные Bacillus subtilis, могут использовать электрические сигналы (передача ионов) для синхронизации роста, чтобы самые внутренние клетки биопленки не голодали. [5]
  • В условиях стресса, связанного с питанием, колонии бактерий могут организовываться таким образом, чтобы обеспечить максимальную доступность питательных веществ.
  • Бактерии реорганизуются под действием антибиотиков .
  • Бактерии могут обмениваться генами (такими как гены, кодирующие устойчивость к антибиотикам ) между членами колоний смешанных видов.
  • Отдельные клетки миксобактерий координируются, чтобы создавать сложные структуры или двигаться как социальные образования. [3] Миксобактерии перемещаются и питаются совместно хищными группами, известными как стаи или стаи волков, с множественными формами передачи сигналов [6] [7], и некоторые полисахариды играют важную роль. [8]
  • Популяции бактерий используют определение кворума, чтобы судить о своей плотности и соответственно изменять свое поведение. Это происходит при образовании биопленок, инфекционных заболеваниях и световых органах кальмара бобтейл . [3]
  • Для того, чтобы любая бактерия могла проникнуть в клетку хозяина, эта клетка должна отображать рецепторы, к которым бактерии могут прикрепляться и иметь возможность проникать в клетку. Некоторые штаммы E. coli способны интернализоваться в клетку хозяина даже без присутствия специфических рецепторов, поскольку они приносят свой собственный рецептор, к которому они затем присоединяются и проникают в клетку.
  • При ограничении питательных веществ некоторые бактерии превращаются в эндоспоры, чтобы противостоять нагреванию и обезвоживанию.
  • Огромный спектр микроорганизмов обладает способностью преодолевать распознавание иммунной системой, поскольку они меняют свои поверхностные антигены, так что любые защитные механизмы, направленные против ранее присутствующих антигенов, теперь бесполезны с вновь экспрессированными антигенами.
  • В апреле 2020 года сообщалось, что коллективы бактерий имеют рабочую память, основанную на мембранном потенциале . Когда ученые направляли свет на биопленку бактерий, оптические отпечатки сохранялись в течение нескольких часов после первоначального стимула, поскольку облученные светом клетки по-разному реагировали на колебания мембранных потенциалов из-за изменений в их калиевых каналах . [9] [10] [11]

Протисты [ править ]

  • Отдельные ячейки клеточной слизистой плесени координируются, чтобы создавать сложные структуры или перемещаться как многоклеточные образования. [3] Биолог Джон Боннер не указал, что хотя шламовых формы являются «не более чем мешок амебы , заключенным в тонкой слизистой оболочке, им удается иметь различные модели поведения , которые являются такими же , животные, обладающих мышцами и нервы с ганглиями - то есть простые мозги ». [12]
  • Одноклеточная инфузория Stentor roeselii выражает своего рода «поведенческую иерархию» и может «изменить свое мнение», если ее реакция на раздражитель не снимает раздражение, что подразумевает очень умозрительное ощущение «познания». [13] [14]
  • Paramecium , в частности P. caudatum , способен научиться связывать интенсивный свет со стимулом, например, электрическим током в своей плавательной среде; хотя, похоже, он не может ассоциировать темноту с поражением электрическим током. [15]
  • Протозойные инфузории Tetrahymena обладает способностью к «записываются в память» геометрия ее плавательной области. Клетки, которые были разделены и заключены в каплю воды, при освобождении повторяли круговые траектории плавания. Это может быть вызвано в основном повышением уровня внутриклеточного кальция. [16]

Приложения [ править ]

Оптимизация бактериальных колоний [ править ]

Оптимизация бактериальных колоний - это алгоритм, используемый в эволюционных вычислениях . Алгоритм основан на модели жизненного цикла, которая имитирует некоторые типичные поведения бактерий E. coli на протяжении всего их жизненного цикла, включая хемотаксис, коммуникацию, устранение, размножение и миграцию.

Вычисление плесени слизи [ править ]

Логические схемы могут быть построены с использованием слизистых форм. [17] Эксперименты с распределенными системами использовали их для построения приближенных графиков автомагистралей. [18] Слизистая плесень Physarum polycephalum способна решить задачу коммивояжера - комбинаторный тест с экспоненциально возрастающей сложностью за линейное время . [19]

Экология почвы [ править ]

Интеллект микробного сообщества проявляется в почвенных экосистемах в форме взаимодействующих адаптивных форм поведения и метаболизма. [20] Согласно Феррейре и др., «Микробиота почвы обладает собственной уникальной способностью восстанавливаться после изменений и адаптироваться к текущему состоянию [...] [Эта] способность восстанавливаться после изменений и адаптироваться к текущему состоянию путем альтруистическое, кооперативное и сопутствующее поведение считается ключевым атрибутом интеллекта микробного сообщества ". [21]

Многие бактерии, которые проявляют 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 почв, отчасти управляемое этими микрохищниками, 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 «интеллекта» микробных сообществ, то есть добавление геномов автотрофных , углерод-связывающих или азотфиксирующих бактерий в их метагеном . [20]

См. Также [ править ]

  • Коллективный разум
  • Стигмергия
  • Возникновение
  • Микробное сотрудничество
  • Рой интеллект
  • Синтетическая биология
  • Самоорганизация
  • Многоагентная система

Ссылки [ править ]

  1. ^ a b c Ренни Дж. «Прекрасный интеллект бактерий и других микробов» . Журнал Quanta .
  2. ^ Форд, Брайан Дж. (2004). "Клетки гениальны?" (PDF) . Микроскоп . 52 (3/4): 135–144.
  3. ^ а б в г д Chimileski S, Kolter R (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 оригинального (PDF) 08.08.2014 . Проверено 25 декабря 2014 .  
  5. ^ Бигль SD, беззамочные SW (ноябрь 2015). «Микробиология: электрические сигналы становятся бактериальными» . Природа . 527 (7576): 44–5. Bibcode : 2015Natur.527 ... 44В . DOI : 10.1038 / nature15641 . PMID 26503058 . 
  6. Перейти ↑ Muñoz-Dorado J, Marcos-Torres FJ, García-Bravo E, Moraleda-Muñoz A, Pérez J (2016-05-26). «Миксобактерии: перемещение, убийство, питание и выживание вместе» . Границы микробиологии . 7 : 781. DOI : 10,3389 / fmicb.2016.00781 . PMC 4880591 . PMID 27303375 .  
  7. ^ Кайзер D (2013-11-12). "Разумны ли миксобактерии?" . Границы микробиологии . 4 : 335. DOI : 10,3389 / fmicb.2013.00335 . PMC 3824092 . PMID 24273536 .  
  8. ^ Ислам ST, Вергара Альварес I, Саиди Ф, Гусеппи А, Виноградов Э., Шарма Г и др. (Июнь 2020 г.). «Модуляция бактериальной многоклеточности посредством пространственно-специфической секреции полисахаридов» . PLOS Биология . 18 (6): e3000728. DOI : 10.1371 / journal.pbio.3000728 . PMC 7310880 . PMID 32516311 .  
  9. ^ Escalante A. "Ученые только что приблизили нас на шаг к живому компьютеру" . Forbes . Дата обращения 18 мая 2020 .
  10. ^ «Они помнят: Сообщества микробов обладают рабочей памятью» . Phys.org . Дата обращения 18 мая 2020 .
  11. ^ Ян CY, Bialecka-Fornal M, Weatherwax C, Larkin JW, Prindle A, Liu J и др. (Май 2020 г.). «Кодирование мембранно-потенциальной памяти в микробном сообществе» (PDF) . Клеточные системы . 10 (5): 417–423.e3. DOI : 10.1016 / j.cels.2020.04.002 . PMC  7286314. PMID 32343961 .  
  12. ^ «« Султан слизи »: биолог продолжает очаровываться организмами после почти 70 лет исследований» . Принстонский университет . Проверено 6 декабря 2019 .
  13. ^ «Может ли одноклеточный организм« изменить свое мнение »? Новое исследование утверждает, что да» . Phys.org . Проверено 6 декабря 2019 .
  14. ^ «Букварь: обучение клеток (получено с archive.org)» . www.sciencedirect.com . Архивировано из оригинала на 2020-07-12 . Проверено 11 июля 2020 .
  15. ^ Алипур А, Dorvash М, Yeganeh Y, Гаты G (2017-11-29). «Обучение парамециуму: новые идеи и модификации» . bioRxiv : 225250. дои : 10,1101 / 225250 .
  16. ^ Кунита я, Ямагути Т, Теро А, Акияма М, Курода S, Т Nakagaki (май 2016). «Инфузория запоминает геометрию плавательного манежа» . Журнал Королевского общества, Интерфейс . 13 (118): 20160155. DOI : 10.1098 / rsif.2016.0155 . PMC 4892268 . PMID 27226383 .  
  17. ^ «Вычисления со слизью: логические схемы, построенные с использованием живых форм слизи» . ScienceDaily . Проверено 6 декабря 2019 .
  18. ^ Adamatzky А, Акль S, Алонсо-Санс R, Ван Дессел Вт, Ибрагим Z, Ilachinski А, и др. (2013-06-01). «Насколько рациональны автомагистрали с точки зрения плесени?». Международный журнал параллельных, возникающих и распределенных систем . 28 (3): 230–248. arXiv : 1203,2851 . DOI : 10.1080 / 17445760.2012.685884 . ISSN 1744-5760 . S2CID 15534238 .  
  19. ^ «Слизистая плесень может решать экспоненциально сложные проблемы за линейное время | Биология, информатика | Sci-News.com» . Последние новости науки | Sci-News.com . Проверено 6 декабря 2019 .
  20. ^ а б Агарвал Л., Куреши А., Калия В. К., Капли А., Пурохит Х. Дж., Сингх Р. Н. (25 мая 2014 г.). «Засушливые экосистемы: будущий вариант поглотителей углерода с использованием информации микробного сообщества» . Современная наука . 106 (10): 1357–1363. JSTOR 24102481 . 
  21. ^ Феррейра С., Калантари З., Сальвати Л., Канфора Л., Замбон И., Уолш Р. (2019-01-01). «Глава 6: Городские районы» . Деградация, восстановление и управление почвами в контексте глобальных изменений . Достижения в области управления и защиты окружающей среды от химического загрязнения. 4 . п. 232. ISBN. 978-0-12-816415-0. Проверено 5 января 2020 .
  22. ↑ Zhang L, Lueders T (сентябрь 2017 г.). «Разграничение ниши микропохищников между насыпной почвой и ризосферой сельскохозяйственной почвы зависит от бактериальной добычи» . FEMS Microbiology Ecology . 93 (9). DOI : 10.1093 / femsec / fix103 . PMID 28922803 . 

Дальнейшее чтение [ править ]

  • Бен-Джейкоб Э (1998). «Бактериальная мудрость, теорема Гёделя и творческие геномные сети» . Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  • Форд БЖ (2004). "Клетки гениальны?" (PDF) . Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  • Бен-Джейкоб Э , Беккер I, Шапира Y (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 Би Джей (2006). «Раскрытие изобретательности живой клетки» (PDF) . Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  • Липсетт А (2006). "Не такой уж и умный, да?" . Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  • Форд БЖ (2010). «Секретный интеллект живой клетки» (PDF) . Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  • Форд БЖ (2017). «Клеточный интеллект: микрофеноменология и реалии бытия» (PDF) . Цитировать журнал требует |journal=( помощь )

Внешние ссылки [ править ]

  • BT обдумывает бактериальный интеллект
  • Реализация социального интеллекта бактерий
  • Интеллектуальные бактерии?
  • Создание компьютера для сознательного принятия решений из бактерий для преодоления ограничений теоремы Тьюринга