Információ

A biológiai alapfogalmakat elmagyarázták egy informatikusnak?

A biológiai alapfogalmakat elmagyarázták egy informatikusnak?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Informatikus vagyok, aki a bioinformatikával foglalkozik, és betekintést kell nyernem a biológiai jelenségekbe. Hogyan magyarázná el egy számítógépes tudósnak a három alapfogalmat: evolúció, kiválasztás és variáció? Keresek valamit a közepén. Elolvastam Futuyma könyvét, és nagyon hasznos volt, de szeretnék egy olyan magyarázatot, amelyet a hátteremhez köthetek, valamit, ami elkezdhetne "hidakat" építeni ...

Bibliográfiai javaslatokat szívesen fogadunk.


Evolúció

Evolúció a genetikai mutációk felhalmozódása, amely fenotípusos variációkat (fizikai jellemzőket) eredményez, ahol a túlélő variációk jobban illeszkednek ahhoz a környezethez, amelyben a szervezet él, így lehetővé teszi számára a jobb túlélést és -- kritikusan -szaporodni olyan jó vagy jobb, mint versenytársai.

A számítástechnika szempontjából ez olyan lenne, mint egy kezdet az alapvető CPU -tervezéssel, minden szükségesvel. Tegyük fel, hogy az első processzor után minden generációt véletlenszerűen tervez majd valami, amit "Pressure OS" -nek hívnak. A Pressure operációs rendszert nem érdekli, hogy az általa tervezett CPU -k megfelelnek -e a fogyasztók igényeinek. A PrOS érzéketlen. Tiszta logika operációs rendszer. ÖSSZES annyit tesz, mint készíteni egy csomó véletlenszerű példányt, megjegyezni, hogy melyek fogynak a legjobban, és a legkelendőbbeket sablonként készíteni a következő véletlenszerű tervekhez.

Kiválasztás és variáció

Kiválasztás Az a folyamat, amelynek során a környezeti nyomások (alacsony nedvesség, nagy hő, nagy tengerszint feletti magasság, elérhető táplálék, szélsőséges nyomás az óceáni árkok alján stb.) meghatározzák, hogy az élőlények minden egyes generációja mennyire marad életben.

A mi analógiánk szerint a Pressure OS a kiválasztás oka. Egyes CPU-tervek nem fognak megfelelni a fogyasztók igényeinek (első generációs atomok, amelyek alig tudnak kenyérpirítót üzemeltetni). Ezeket nem gyártják újra. Mások nagyon sikeresek lesznek (mint például a Pentium-4 sorozat, amely évekig tartott), és gyorsan meghaladják az alacsonyabbakét.

Egyes tervek, bármilyen furcsák is, sikeresek lesznek a rajongói asztalon vagy munkaállomáson kívül. Mint az ARM -tervek, amelyek soha nem tartoztak az asztali számítógépek piacához, de sok sikert arattak a telefonokban és az üzleti eszközökben.

A Pressure OS által előállított véletlenszerű variációk által kielégített piaci követelmények/környezetek Variáció a rendelkezésre álló CPU típusokban.

Az ARM Snapdragons soha nem tudta, valaha versenyezni az asztali számítógép rajongók piacán. Ez a Sandy Bridges, Haswells, Semprons és Phenoms birodalma. Ezek azonban drámaian eltérő dizájnok – amelyek az évtizedekkel ezelőtti általános tervekből erednek, amelyeket az évek során erősen módosítottak –, amelyeknek nem kell versenyezniük. A Snapdragons és a Semprons együtt létezhetnek, mert különböző réseket töltenek be.

Most, amikor a fogyasztói igények ismét megváltoznak – ha mindenki belefárad a mobiltelefonokba, táblagépekbe és asztali számítógépekbe, és a fülébe kerülő kúp alakú személyi asszisztenseket választja –, akkor a dizájn ismét megváltozik az új nyomás hatására. Végül a CPU egy kialakítása lesz az adott hardver szabványának szabványa, és mondhatni, hogy a CPU variáció volt fejlődött keresztül eljutni oda szelektív nyomás fogyasztóktól.

A biológia pontosan ugyanúgy működik, kivéve, ha a kiválasztási folyamatot a környezeti nyomás indítja el, hogy sikeresen reprodukálni tudó organizmusváltozatokat hozzon létre. Ez is több mint 3 milliárd éve tart.


Kérjük, vegye figyelembe, hogy ezek csak analógiák, nem pontos definíciók.

Rendben, akkor képzeljük el a DNS -t 4 betűből álló karakterláncként, amely egy organizmus programkódja. Ezenkívül a futó környezet jó analógja a biológiai környezetnek (RAM, CPU idő, lemezterület - mint erőforrások, például élelmiszer, víz stb.) A szervezet génjeit úgy lehet elképzelni, mint egy objektum módszereit, például az objektumorientált programozásban. Definiáljunk néhány függvényt:

Szaporodás: lemásolja a karakterláncot, és létrehozza az organizmus új példányát (például a program új példányát) - sejtet vagy utódokat - ez az ivartalan szaporodást jelenti. A szexuális reprodukció a program két példányát igényli, és véletlenszerűen kicseréli a funkcióikat, és új példányt hoz létre ezzel a megkevert kóddal (rekombináció).

Mutáció: véletlenszerű időpontokban véletlenszerű változtatásokat indukál a karakterláncban. Ez biztosítja, hogy a kód különböző "verziói" jelenjenek meg. Mutációra van szükség ahhoz, hogy az evolúció működjön.

Szelekcióra is szükség van - vagy inkább szelektív nyomásra -, ami olyan, mint a környezet megváltoztatása - a hatékonyabb kódok megmaradnak, a többi elpusztul (más néven összeomlik, elfogy a memória (étel) stb.) A szelekció viszi előre az evolúciót. A programok szintén kölcsönhatásba léphetnek egymással, és szelektív nyomásként működhetnek - gondoljunk a vírusirtó programokra és a trójai programokra vagy vírusokra - egyre jobb AV programokra van szüksége, mert új vírusok jönnek ki, a rosszfiúknak pedig új vírusokra van szükségük, mert az AV vírusprogramok folyamatosan kapnak egyre jobb és jobb – mindketten szelektív nyomást gyakorolnak a másikra, és hajtják egymás fejlődését.

(Genetikai) variáció: gondoljunk egy hasonló funkciójú szoftverek csoportjára: mint a szövegszerkesztés. Ezek olyanok, mint egy faj különböző egyedei, mert ugyanarra képesek, de mindegyik egy kicsit más. Ezek a "fajok" úgy fejlődnek, hogy mutációkkal új funkciókat kapnak (a programozó új kódrészleteket ad hozzá - mutáció), és miután elegendő új funkciót szereznek, új szoftverré - új fajokká alakulnak. Az evolúció sok időt vesz igénybe új fajok előállításához - akárcsak egy új szoftver kódolása :).

Remélem ez segít.


Az első tanfolyam a számítástechnikában a biológia alkalmazásával

Ran Libeskind-Hadas R. Michael Shanahan, a Harvey Mudd College informatika professzora. Megkapta az A.B. az alkalmazott matematikából a Harvard Egyetemen, valamint az Illinoisi Egyetemen az Urbana-Champaign-ben szerzett PhD számítástechnikából. Kutatásai a kofilogenetika területére irányulnak.

Eliot Bush a Harvey Mudd College biológiai adjunktusa. Megkapta az A.B. a Harvard Egyetem biológia szakán és a Kaliforniai Technológiai Intézet biológia doktora. Számítástechnikai biológiai kutatási területei a nem kódoló szekvenciák evolúciójára összpontosítottak emlősökben.

Ran Libeskind-Hadas, Eliot Bush, Első kurzus a számítástechnikából biológia alkalmazásokkal, Bioinformatikai tájékoztatók, 14. kötet, 5. szám, 2013. szeptember, 610–617. Oldal, https://doi.org/10.1093/bib/bbt005


Az élet alapjául szolgáló algoritmusok keresése

Leslie Valiant informatikus számára a „gépi tanulás” felesleges. Véleménye szerint a gumilabdával babráló kisgyerek és a macskafotókat osztályozó mélytanulási hálózat egyaránt tanul, ha ez utóbbi rendszert „gépnek” nevezik, az különbség nélküli megkülönböztetés.

Valiant, a Harvard Egyetem informatikusa aligha az egyetlen tudós, aki alapvető egyenértékűséget feltételez az agy és a számítógép képességei között. De ő volt az elsők között, aki formalizálta, hogyan is nézhet ki ez a kapcsolat a gyakorlatban: 1984 -ben „valószínűleg nagyjából helyes” (PAC) modellje matematikailag meghatározta azokat a feltételeket, amelyek mellett egy mechanikus rendszerről azt lehet mondani, hogy „megtanulja” az információkat. Valiant megnyerte az A.M. Turing -díjat - amelyet gyakran számítástechnikai Nobel -díjnak is neveznek - ezért a hozzájárulásért, amely segített a számítástechnikai tanuláselmélet megalkotásában.

Valiant fogalmi ugrásai nem álltak meg itt. Egy 2013 -as könyvben, amelynek címe szintén „Valószínűleg helyes”, Valiant általánosította PAC tanulási keretét, hogy a biológiai evolúciót is magában foglalja.

Kiterjesztette az algoritmus fogalmát „ökoritmussá”, amely egy olyan tanulási algoritmus, amely „fut” minden olyan rendszeren, amely képes kölcsönhatásba lépni fizikai környezetével. Az algoritmusok a számítási rendszerekre vonatkoznak, az ökoritmusok azonban biológiai szervezetekre vagy egész fajokra is. A koncepció számítási egyenértékűséget von fel az egyének tanulási módja és az egész ökoszisztéma fejlődése között. Az ökoritmusok mindkét esetben mechanikus módon írják le az adaptív viselkedést.

A Valiant önálló célja, hogy megtalálja „a tanulás és az evolúció matematikai definícióit, amelyek mindenféle módon kezelhetik az információkat a rendszerekbe.” Ha sikerrel jár, az ebből eredő „minden elmélete”-ezt a kifejezést Valiant maga is használja, csak félig tréfásan-szó szerint összeolvasztja az élettudományt és az informatikát. Ezenkívül a „tanulás” és az „intelligencia” intuitív definíciói kiterjednének nemcsak a nem élőlényekre, hanem a nem egyénekre is. A „tömegek bölcsessége” már nem csupán a beszéd alakja lenne.

Quanta Magazin beszélt Valiantnal a biológia, a számítás, az evolúció és a tanulás közötti különbségek feloldására tett erőfeszítéseiről. Az interjú szerkesztett és tömörített változata következik.

QUANTA MAGAZINE: Hogyan jutott eszébe a „valószínűleg megközelítőleg helyes” tanulás?

LESLIE VALIANT: A számítástechnikai komplexitáselméletre szakosodott informatikai elméleti közösség tagja voltam, de a mesterséges intelligencia is érdekelt. Az első kérdésem az volt: a mesterséges intelligencia mely aspektusából lehetne mennyiségi elméletet csinálni? Gyorsan ráálltam arra a gondolatra, hogy biztos tanulni kell.

Amikor elkezdtem dolgozni rajta [az 1980-as években], az emberek már a gépi tanulást vizsgálták, de nem volt egyetértés abban, hogy mi is az a „tanulás”. Valójában a tanulást teljes gyanakvással tekintették az elméleti számítástechnikai közösségben olyasmire, amelynek soha nem lenne esélye tudománygá válni.

Másrészt a tanulás nagyon reprodukálható jelenség - mint a földre hulló alma. Nap mint nap a gyerekek világszerte több ezer új szót tanulnak. Ez egy nagyszabású jelenség, amelyre valamilyen mennyiségi magyarázat kell.

Ezért úgy gondoltam, hogy a tanulásnak elméletnek kell lennie. Mivel már létezett statisztikai következtetés, a következő kérdésem az volt: Miért nem volt elég a statisztika a mesterséges intelligencia magyarázatához? Ez volt a kezdet: a tanulásnak statisztikainak kell lennie, de egyben számítástechnikai is. Szükségem volt némi elméletre, amely kombinálta a számítást és a statisztikákat, hogy megmagyarázza, mi a jelenség.

Mi tehát a tanulás? Ez különbözik a számítástól vagy a számítástól?

Ez egyfajta számítás, de a tanulás célja az, hogy jól teljesítsünk egy olyan világban, amely nincs előre pontosan lemodellezve. A tanulási algoritmus megfigyeléseket végez a világról, és ezen információk alapján eldönti, hogy mit kell tennie, és értékelni kell a döntését. A könyvemben egy pont az, hogy az egyén minden tudását tanulás vagy evolúciós folyamat során kell megszereznie. És ha ez így van, akkor az egyéni tanulási és evolúciós folyamatoknak egységes elméletnek kell lenniük, hogy megmagyarázzák azokat.

És onnantól végül eljutott az „ekoritmus” fogalmához. Mi az ökoritmus, és miben különbözik az algoritmustól?

Katherine Taylor a Quanta magazinnak

Videó: Valiant elmagyarázza az „ökoritmus” kifejezést.

Az ökoritmus egy algoritmus, de teljesítményét egy meglehetősen ellenőrizetlen és kiszámíthatatlan világból származó bemenethez viszonyítva értékelik. Célja pedig az, hogy jól teljesítsen ugyanabban a bonyolult világban. Úgy gondol az algoritmusra, mint a számítógépen futó valamire, de ugyanolyan könnyen futhat egy biológiai szervezeten is. De mindkét esetben egy ökoritmus külső világban él, és kölcsönhatásba lép ezzel a világgal.

Tehát az ökoritmus fogalmának célja, hogy eloszlassa ezt a téves megérzést, amely sokunknak az, hogy a „gépi tanulás” alapvetően különbözik a „nem gépi tanulástól”?

Igen, biztosan. Tudományosan több mint fél évszázada arról van szó, hogy ha az agyunk számításokat végez, akkor ha azonosítani tudjuk az ezeket a számításokat előállító algoritmusokat, akkor szimulálhatjuk őket egy gépen, és a „mesterséges intelligencia” és „intelligencia” ugyanaz. De a gyakorlati nehézség az volt, hogy pontosan meghatározzuk, melyek ezek az agyon futó számítások. A gépi tanulás hatékony módja annak, hogy megkerülje ezt a nehézséget.

A gépek legnagyobb kihívásai közé tartoznak azok a számítások, amelyek az evolúció során elsajátított viselkedésekre vonatkoznak, vagy amelyeket kisgyermekként tanultunk, amikor a földön mászkáltak, és megérintették a környezetünket. Ilyen módon olyan tudásra tettünk szert, amely sehol nincs leírva. Például, ha összenyomok egy forró kávéval teli papírcsészét, tudjuk, mi fog történni, de ezt az információt nagyon nehéz megtalálni az interneten. Ha ez így elérhető lenne, akkor a gép könnyebben megtanulhatná ezeket az információkat.

Mondhatjuk-e, hogy azok az rendszerek, amelyek viselkedését már elég jól megértjük ahhoz, hogy algoritmusokkal szimulálhassunk – mint például a naprendszerek vagy a kristályok –, hogy „tanulnak” is?

Ezeket a rendszereket nem tekintem tanulásnak. Úgy gondolom, hogy a tanulónak valamilyen minimális számítási tevékenységre van szüksége, és ha bármilyen tanulásra kerül sor, annak hatékonyabbá kell tennie a rendszert. Egészen egy -két évtizeddel ezelőtt, amikor a gépi tanulás kezdett olyasmi lenni, amit a számítógépek lenyűgözően tudtak végrehajtani, nem volt bizonyíték arra, hogy a tanulás az univerzumban zajlik, csak a biológiai rendszerekben.

Hogyan alkalmazható egy tanuláselmélet egy olyan jelenségre, mint a biológiai evolúció?

A biológia fehérje expressziós hálózatokon alapul, és az evolúció előrehaladtával ezek a hálózatok módosulnak. A PAC tanulási modell bizonyos logikai korlátokat támaszt arra vonatkozóan, hogy mi történhet ezekkel a hálózatokkal, amelyek ezeket a módosításokat okozzák, amikor a darwini evolúción mennek keresztül. Ha több megfigyelést gyűjtünk össze a biológiából, és elemezzük ezeket a PAC-stílusú tanulási keretben, akkor meg kell tudnunk találni, hogyan és miért sikerül a biológiai evolúció, és ez konkrétabbá és előrejelzőbbé tenné az evolúcióról alkotott megértésünket.

Meddig jutottunk?

Nem oldottunk meg minden problémát, amellyel a biológiai viselkedéssel kapcsolatban szembesülünk, mert még nem kell azonosítanunk azokat a tényleges, specifikus ökológiákat, amelyeket a biológiában használnak e jelenségek előállításához. Tehát azt gondolom, hogy ez a keret a megfelelő kérdéseket állítja fel, de egyszerűen nem tudjuk a helyes válaszokat. Úgy gondolom, hogy ezek a válaszok biológusok és informatikusok együttműködésén keresztül érhetők el. Tudjuk, hogy mit keresünk. Olyan tanulási algoritmust keresünk, amely engedelmeskedik a darwini korlátoknak, amelyeket a biológia támogathat és támogat. Megmagyarázná, mi történt ezen a bolygón annyi idő alatt, amennyi rendelkezésre állt az evolúció bekövetkezéséhez.

Képzeld el, hogy a biológiai evolúciót és tanulást kódoló specifikus ökoritmusokat holnap fedezik fel. Most, hogy megvan ez a pontos tudásunk, mit tudunk megtenni vagy megérteni, amit korábban nem tudtunk?

Nos, megértenénk, honnan jöttünk. De a másik extrapoláció abban áll, hogy a pszichológiából többet hoz a számításilag érthető területre. Tehát az emberi természet jobb megértése újabb eredmény lenne, ha ezt a programot sikeresen végrehajthatnánk.

Úgy érted, hogy a számítógépek megbízhatóan megjósolhatják, mit fognak tenni az emberek?

Ez egy nagyon extrém forgatókönyv. Milyen adatokra lenne szükségem Önről, hogy megjósolhassam, hogy pontosan mit fog csinálni egy órán belül? A fizikai tudományokból tudjuk, hogy az emberek atomokból állnak, és sokat tudunk az atomok tulajdonságairól, és bizonyos elméleti értelemben megjósolhatjuk, hogy mire képesek az atomok. De ez a nézőpont nem ment túl messzire az emberi viselkedés magyarázatában, mert az emberi viselkedés csak egy túl bonyolult megnyilvánulása a túl sok atomnak. Azt mondom, hogy ha az embernek magasabb szintű számítási magyarázata van az agy működésére, akkor közelebb kerülhet ehhez a célhoz, hogy olyan magyarázatot kapjon az emberi viselkedésről, amely megfelel más fizikai rendszerek mechanikus felfogásának. Az atomok viselkedése túl messze van az emberi viselkedéstől, de ha megértenénk az agyban használt tanulási algoritmusokat, akkor ez sokkal közelebb hozna az emberi viselkedéshez mechanista fogalmakat. És azok a magyarázatok, amelyeket arra adnának, hogy miért teszed azt, amit teszel, sokkal hihetőbbé és kiszámíthatóbbá válnának.

Mi van, ha az evolúciót és a tanulást szabályozó ökoritmusok tanulhatatlanok?

Logikus lehetőség, de egyáltalán nem tartom valószínűnek. Azt hiszem, ez valami nagyon kézzelfogható és ésszerűen könnyen érthető lesz. Ugyanezt a kérdést feltehetjük a matematika alapvető megoldatlan problémáira is. Úgy gondolja, hogy ezeknek a problémáknak vannak olyan megoldásai, amelyeket az emberek megértenek, vagy úgy gondolja, hogy túlmutatnak az emberi felfogáson? Ezen a területen nagyon magabiztos vagyok – különben nem folytatnám ezt. Úgy vélem, hogy a természet által használt algoritmusok kézzelfoghatóak és érthetők, és nem igényelnek olyan intuíciókat, amelyekre képtelenek vagyunk.

Sok jeles tudós aggodalmát fejezi ki a mesterséges „szuperintelligenciák” potenciális megjelenése miatt, amelyek felülmúlhatják az irányításunk képességét. Ha az ökoritmusok elmélete helyes, és az intelligencia a tanulási algoritmus és a környezete közötti kölcsönhatásból származik, akkor ez azt jelenti, hogy ugyanolyan ébernek kell lennünk az AI-rendszereket telepítő környezetekkel kapcsolatban, mint az AI-rendszerek programozásában. magukat a rendszereket?

Ha olyan intelligens rendszert tervez, amely tanul a környezetéből, akkor ki tudja - bizonyos környezetekben a rendszer olyan viselkedést mutathat, amelyet valójában egyáltalán nem láthatott előre, és ez a viselkedés káros lehet. Szóval van értelme. De általában nem nagyon aggódom amiatt, hogy mindezek a beszédek arról szólnak, hogy a szuperintelligenciák valahogy véget vetnek az emberi történelemnek. Az intelligenciát úgy tekintem, mint ami kézzelfogható, mechanikus és végső soron érthető folyamatokból áll. A gépekbe helyezett intelligenciát ugyanúgy fogjuk megérteni, mint a robbanóanyagok fizikáját - vagyis elég jól ahhoz, hogy eléggé kiszámíthatóvá tegyük a viselkedésüket, hogy általában ne okozzanak nem szándékos károkat. Engem nem aggaszt annyira, hogy a mesterséges intelligencia jellegében különbözik a többi létező hatékony technológiától. Tudományos alapja van, mint a többinek.


Az evolúció tanításának alapvető problémái

Az evolúció tanítása és tanulása a pedagógiai akadályoktól a társadalmi vitákig terjedő nehézségekkel szembesült, amint azt például Smith (2010a, b). Ezek két különböző problémacsoportot foglalnak magukban. Az egyik a vallásban gyökerező kifogásokból származik (pl. Billingsley és mtsai. 2015 Basel és mtsai. 2014 Rissler és mtsai. 2014 Basel és mtsai. 2013 Yasri és Mancy 2012), míg a másik abból fakad, hogy sok evolúciós fogalom tűnhet, legalábbis kezdetben ellentétes a diákokkal. Ezekről a problémákról Kampourakis (2014) ad áttekintést. Ebben a cikkben nem az első halmazra térünk ki, hanem a másodikra.

A korábbi szakirodalom meghatározta az evolúció alapfogalmait (pl. Mayr 1982, 1997 Anderson et al. 2002 Nehm és Reilly 2007), és megerőltető erőfeszítéseket tettek a diákok megértésének nehézségeinek elemzésére és leírására. Az evolúcióelméletet alkotó fogalmak megértése mellett azonban az elmélet alapos megértéséhez sokrétű, egymással összefüggő rendszerek összetett hálójában kell őket összekapcsolni. Ezeknek a kapcsolatoknak a megteremtése lehet az egyik fő probléma a tanulók számára. A diákok nehezen tudnak asszimilálni a biológiaórákon tapasztalt hatalmas mennyiségű információt, és így nem veszik észre a tartalmak és a témák közötti releváns összefüggéseket, vagy nem tudják felfogni azokat a fogalmakat, amelyek összekötik őket. Következésképpen az órákon vagy osztályokon átívelő tartalmak kétértelműnek vagy szétválasztottnak tűnhetnek (Tenenbaum et al. 2011), és előfordulhat, hogy a tanulók nem alakítanak ki sikeresen egy összekapcsolt biológiai tudásstruktúrát, amely az evolúció megértéséhez vezetne. Mivel a biológiai tartalmak csak a biológiai evolúció integráló keretei között érthetők meg teljes mértékben, elengedhetetlennek tűnik e keretrendszer folyamatos használata a biológia tanításához a kezdetektől fogva (Nehm és Schonfeld 2007 Smith et al. 2009 Leopoldina 2017).

A tudásintegráció problémáját, vagyis azt, hogyan lehet az újonnan tanult tartalmat integrálni a meglévő ismeretekkel, valamint összekapcsolni, összekapcsolni, megkülönböztetni, rendszerezni és strukturálni az ötleteket (Clark és Linn 2003, 452. o.), Számos tanulmány foglalkozott. A tudásintegráció hatékonysága többek között a tanuló sajátos tudásstruktúrájától függ, amelyet hatékonynak minősítettek, ha az alapötletek köré épültek fel (pl. Bransford és mtsai, 2000 Pugh és Bergin 2006), azaz a fókusz tudományág, mint például az evolúció a biológiában (NGSS 2013). A tudásintegráció (sensu Clark és Linn 2003) támogatása érdekében a természettudományos oktatásban alapvető ötleteket vezettek be számos ország, például az USA (NGSS 2013) és Németország (KMK 2005) természettudományos szabványaiba és tanterveibe. Alapgondolatként az evolúció támogathatja a biológia tanulását azáltal, hogy megkönnyíti a tudás szervezését. Ezenkívül az evolúció kulcsfontosságú kapcsolatként funkcionálhat a biológiai tartalmak között, és rávilágíthat a hasonlóságokra a tudományág összetettségében. Ily módon az alapvető ötletek úgy gondolják, hogy elősegítik a diákok tudásának és a tudomány megértésének integrálását. Ennek a célnak az elérésének mértéke azonban azon a koherencián múlik (Fortus és Krajcik 2012), amellyel az olyan fogalmakat, mint az evolúció, különböző (diszciplináris) összefüggésekben tanítják (Fortus et al. 2015).


Bevezető fizika biológusoknak

Miért van az elefántoknak masszívabb combcsontja, mint az embernek? Miért nem tudnak a struccok repülni? Hogyan úsznak át a baktériumok a folyadékokon? Az egyes fejezetek releváns biológiai esettanulmányok és példák köré épülnek fel, ez a lenyűgöző, színes könyv a biológiai jelenségek tanulmányozásában elengedhetetlen alapvető fizikai fogalmakat mutatja be. Az optikát a pillangószárny színezésén belül mutatjuk be, az elektromosságot az idegi jelek terjedésével magyarázzuk, a gyorsított mozgást pedig kényelmesen szemléltetjük az ugró tatu példáján. További fontos fizikai fogalmak a hullámok, a mechanikai erők, a termodinamika és a mágnesesség, és fontos biológiai technikákat is tárgyalnak ebben az összefüggésben, például a gélelektroforézist és a fluoreszcens mikroszkópiát. A részletes melléklet a könyvben használt matematikai fogalmak további tárgyalását tartalmazza, és számos gyakorlat és kvíz lehetővé teszi az olvasók számára, hogy teszteljék a kulcsfogalmak megértését. Ez a könyv felbecsülhetetlen értékű a diákok számára, akik célja, hogy javítsák mennyiségi és elemzési készségeiket, és megértsék a biológiai jelenségek mélyebb természetét.

  • Ez a lebilincselő biológiai példák köré épülő szöveg betekintést nyújt a legfontosabb fizikai fogalmakba és azok biológiai jelenségekre gyakorolt ​​hatásába.
  • Tartalmaz egy mellékletet, amely a könyvben kifejlesztett legfontosabb matematikai fogalmakat tartalmazza
  • Minden fejezet végén kvízkérdéseket tartalmaz, amelyek lehetővé teszik az olvasók számára, hogy teszteljék megértésüket
  • A biológiai esettanulmányok teljes színnel vannak ábrázolva

Tanterv és követelmények

A biológia az egyik legnépszerűbb tudomány szak, mivel széleskörű hátteret biztosít a biológiai tudományokban, miközben rugalmasságot és specializációt tesz lehetővé a szakon belül. Integrálja az elméleti és gyakorlati (gyakorlati laboratóriumi és terepmunka) kurzusokat a többsejtű élet biológiájának különböző aspektusaiban. Ez magában foglalja az élő szervezetek strukturális és funkcionális kapcsolatainak tanulmányozását molekuláris, sejtes és szervezeti szinten, az élő rendszerek kölcsönhatásait a környezettel és egymással, valamint az élet evolúciós kapcsolatait. Célunk, hogy környezetet teremtsünk a biológiai tudományok iránt érdeklődők számára, és bővítsük a biológiai tudományokban rejlő sokszínűség megértését, tudatosságát és megbecsülését. Szakunk célja a kiváló biológiai tudományok oktatásának elősegítése az egyetemi hallgatók bevonásával az oktatókkal való erős interakcióba mind az osztályteremben, mind a kutatólaboratóriumokban.

A biológia szakon a biológia és az orvostudomány posztgraduális megszerzésére, valamint az ipari (környezet-, orvosbiológiai, gyógyszerészeti és biotechnológiai) és állami kutatási, valamint középiskolai oktatási munkalehetőségekre készítik fel a hallgatókat. A biológiatanári bizonyítvány megszerzéséhez a négyéves alapképzési program és az ötödik éves szakmai gyakorlat elvégzése szükséges. Azoknak a hallgatóknak, akik orvosi, fogorvosi vagy kapcsolódó szakmai iskolákba kívánnak belépni, tanácsos megbeszélniük tanári tanácsadójukkal, hogy dolgozzák fel az ezekre a programokra vonatkozó követelményeket tanulmányi szakukon.

Az alapvető kurzusok a biológia szakon olyan osztályoktól származnak, amelyek hozzájárulnak az UNH biológiai tudományi közösségéhez. Az alaptanterv bevezető és felső szintű természettudományos kurzusokból, valamint hét további biológiai tudományokból álló kurzusból áll, ezek közül hármat a kurzuslistából kell kiválasztani három nagy kategóriában.

Míg a hallgatóknak azt tanácsolják, hogy a biológia szakot bejövő elsőéves hallgatóként nyilvánítsák be, hogy biztosítsák a megfelelő programtervezést, a későbbi szakaszba való áttérés is lehetséges. Több biológiatudományi szak is ugyanazt a biológia alaptantervet használja. Az első két évben meglehetősen könnyű átállni ezekre a más szakokra.


A biológiai alapfogalmakat elmagyarázták egy informatikusnak? - Biológia

A biológia szakról

Egyetemi szinten az Emory Biológia Tanszék változatos és kiterjedt tantervet kínál, amelynek célja, hogy a hallgatókat megismertesse a biológia legmodernebb elméletével és gyakorlatával. A bevezető biológia sorozat sikeres befejezése felkészíti a hallgatókat a sejt- és molekuláris biológia, a fiziológia, az ökológia és az evolúcióbiológia, valamint más biológiai résztudományok továbbtanulására. Lehetőségeket biztosítanak felügyelt laboratóriumi tapasztalatokra, szemináriumokra, irányított tanulmányokra és kutatásokra. Tantervünk az érettségi utáni képzéshez szükséges biológiai hátteret hivatott biztosítani az érettségi utáni vagy szakmai szinten.

A biológia szak elvégzése után a hallgatók képesek lesznek:
1. Ismertesse és alkalmazza a főbb biológiai fogalmakat, és kapcsolja össze a biológiai és fizikai tudományok fogalmait.
2. Fejlessze ki a problémamegoldó, kritikus gondolkodást és mennyiségi készségeket a biológiai kérdések megválaszolásához.
3. Legyen képes sikeresen elérni a karrier- vagy érettségi utáni oktatási célokat.

Ha többet szeretne megtudni az Emory felvételi folyamatáról, látogasson el a felvételi iroda webhelyére.

Nyilatkozat biológia szakirányról

Diákként a második év végére kötelező szakot választani. Ezt azonban már a gólyaév második félévében megteheti. Ha biológia szakot szeretne bejelenteni, kérjük, töltse ki és küldje be az új on-line Major/Minor Declaration of Dior (DOM) űrlapot (megtalálható az Egyetemi Oktatási Hivatal (OUE) weboldalán az "OUE űrlapok" alatt. "Ezután lépjen kapcsolatba Barbara Shannon asszonnyal a [email protected] címen, hogy időpontot egyeztessen a fő bejelentési folyamat befejezéséhez. A nyilatkozat kinevezésekor a hallgató meg kell felelniük a fő követelményeknek, és biológiai tanári kinevezést kapnak tudományos tanácsadójuknak.

Biológia szakok

1. Biológia BA és BS fokozat

A Biológia Tanszék egyaránt kínál BA és BS biológiát. Mindkettőre vonatkozó követelményeket az alábbi dokumentumok ismertetik. A döntés, hogy melyiket választjuk, több tényezőtől függ. Néhány tipp a döntés meghozatalához az oldal alján található GYIK-ben található.


Tekintse meg a javasolt kurzusütemezést egy négyéves tervhez, hogy elvégezze a BS biológiát.

3. Kvantitatív tudományok (QSS) szak biológia pályával:

A Kvantitatív Elmélet és Módszerek Intézete most egy QSS szakot kínál Biológia pályával. További információkért olvassa el itt.

4. Kisebb: Tudomány, kultúra és társadalom

A Tudományos, Kulturális és Társadalmi Programmal összefüggésben a diákok kiskorút is kereshetnek ezen a területen. Ha többet szeretne megtudni a minorról, látogasson el az Institute for Liberal Arts (ILA) weboldalára.


BIOLÓGIAI TUDOMÁNYOK FŐ

A biológia az élő rendszerek tudománya, a molekuláris és sejtszintűtől a szervezeti és ökológiai szintig. A biológia is egy élő tudomány, amely továbbra is új és izgalmas felfedezéseket tesz az emberi betegségek okainak feltárásával, új terápiák létrehozásával, az emberi egészség javításával és önmagunk megértésével. A biológia szakosok olyan koncentrációs területet választanak, amely az egyik alapvető modern biológiai tudományágat képviseli.  A szakosok szakértőivé válnak a koncentrációs területükön, és széles körű tudásra tesznek szert, felkészítve őket az orvosi, kutatási, biotechnológiai és egyéb pályákra.

A biológia tanulmányozása nagy hatással volt a társadalomra történelmileg és ma is. A biológusok felfedezték az evolúciót a természetes szelekció révén, hogy megmagyarázzák a földi élet eredetét és fennmaradását. Felfedezték a DNS -információk replikációját és dekódolását, hogy megmagyarázzák az öröklött és szórványos betegségeket, például a születési rendellenességeket és a rákot. A biológusok azonosítják a fertőző betegségek természetét és az immunrendszert, ami antibiotikumokhoz és vakcinákhoz vezet. Lényeges, hogy a biológusok módszereket dolgoznak ki a biomolekulák kimutatására és módosítására, ami fejlett diagnosztikai és terápiás eredményekhez vezet. A folyamatban lévő biológia kutatás elengedhetetlen a jelen és a jövő egészségügyi kihívásaival való szembenézéshez.

Míg a Covid-19 sokunkat távol tart az egyetemről, küldetésünk folytatódik, és az Ön oktatása és jóléte iránti elkötelezettségünk megingathatatlan.

Kérdések?

Hasznos linkek

Koncentrációk

A felső évek során a biológia szakok olyan koncentrációs területet választanak, amely az alábbi alapvető biológiai tudományágak egyikét képviseli. Ezek a szakterületek szakértelmet építenek a biológiai rendszerek szervezettségi szintjeinek módszertanában és elemzésében. Fedezze fel koncentrációinkat alább.

Emberi egészség és betegségek

Ismerje meg mind az egészség, mind a patológia biológiai vonatkozásait, valamint az orvosi kutatások biológiai alapjait.

Sejt- és fejlődésbiológia

Biokémia és biofizika

Merüljön el a biológiai vegyületek és makromolekulák kémiai és fizikai természetében, valamint az életet szabályozó kémiai folyamatokban.

Molekuláris genetika és genomika

Fedezze fel, hogyan kódolják, expresszálják és továbbítják a sejtek a genetikai információkat.

Számítási és rendszerbiológia

Vizsgálja meg a kvantitatív és egyéb analitikai technikák körét a biológiai elméletben és a kísérletezésben.

Az ökológia fejlődése és megőrzése

Fedezze fel az ökológia és az evolúció közötti kölcsönhatásokat, az éghajlatváltozás hatását, az élőhelyek felaprózódását, az invazív fajokat, valamint a biológiai sokféleséget és az ökoszisztéma egészségét befolyásoló egyéb tényezőket.

Molekuláris neurobiológia

Ismerje meg az idegrendszer molekuláris, celluláris, fejlődési, szerkezeti és funkcionális vonatkozásait.  

Interdiszciplináris biológia

Tervezze meg saját specializációját.

Fedezd fel!

 A lehetőségek felfedezéséhez keresse fel koncentrációs oldalunkat.

Főbb jellemzők

Információk az őszi tanfolyamról 2020

A 2020 -as őszi tanfolyammal kapcsolatos információk már elérhetők!

Fall 2020 Lab BIOL_SCI 220 can be taken online OR in-person. See course description for more details.


Open Educational Resources (OER)

From OpenStax:
& quot Biológia 2e is designed to cover the scope and sequence requirements of a typical two-semester biology course for science majors. The text provides comprehensive coverage of foundational research and core biology concepts through an evolutionary lens. Biology includes rich features that engage students in scientific inquiry, highlight careers in the biological sciences, and offer everyday applications. The book also includes various types of practice and homework questions that help students understand&mdashand apply&mdashkey concepts.
The 2nd edition has been revised to incorporate clearer, more current, and more dynamic explanations, while maintaining the same organization as the first edition. Art and illustrations have been substantially improved, and the textbook features additional assessments and related resources."

OpenStax A biológia fogalmai

Peer Reviews

Open SUNY Textbooks: Microbiology: A Laboratory Experience

From OpenStax:
"Designed to support a course in microbiology, Microbiology: A Laboratory Experience permits a glimpse into both the good and the bad in the microscopic world. The laboratory experiences are designed to engage and support student interest in microbiology as a topic, field of study, and career.

This text provides a series of laboratory exercises compatible with a one-semester undergraduate microbiology or bacteriology course with a three- or four-hour lab period that meets once or twice a week. The design of the lab manual conforms to the American Society for Microbiology curriculum guidelines and takes a ground-up approach &mdash beginning with an introduction to biosafety and containment practices and how to work with biological hazards. From there the course moves to basic but essential microscopy skills, aseptic technique and culture methods, and builds to include more advanced lab techniques. The exercises incorporate a semester-long investigative laboratory project designed to promote the sense of discovery and encourage student engagement. & quot

OpenStax Mikrobiológia

Peer Reviews

Open Oregon: Környezetbiológia

From the Introduction:
& quotKörnyezetbiológia is a free and open textbook that enables students to develop a nuanced understanding of today&rsquos most pressing environmental issues. This text helps students grasp the scientific foundation of environmental topics so they can better understand the world around them and their impact upon it. This book is a collaboration between various authors and organizations that are committed to providing students with high quality and affordable textbooks. Particularly, this text draws from the following open sources, in addition to new content from the editor:

Biológia by OpenStax is licensed under CC BY 3.0
Sustainability: A Comprehensive Foundation by Tom Theis and Jonathan Tomkin, Editors, is licensed under CC BY 3.0
Essentials of Environmental Science by Kamala Dor&scaronner is licensed under CC BY 4.0

Environmental Biology is licensed under CC BY 4.0 and was edited and co-authored by Matthew R. Fisher, Biology Faculty at Oregon Coast Community College. If you have questions, suggestions, or found errors in this text, please contact him at [email protected]"

Concepts of Biology: 1st Canadian Edition

From the Description:
"In this survey text, directed at those not majoring in biology, we dispel the assumption that a little learning is a dangerous thing. We hope that by skimming the surface of a very deep subject, biology, we may inspire you to drink more deeply and make more informed choices relating to your health, the environment, politics, and the greatest subject that are all of us are entwined in, life itself.

Ancillary materials, including powerpoint slides, lab manual, and assignments available upon request.

NIH The New Genetics

From the Description:
"The New Genetics is a science education booklet that explains the role of genes in health and disease, the basics of DNA and its molecular cousin RNA, and new directions in genetic research.

​Please note the publication date of this resource. There may be more recent developments that are not captured here. We are working to update our science education content and encourage you to check our website for new resources in the future."

From the About:
"This introduction to computational biology is centered on the analysis of molecular sequence data. There are two closely connected aspects to biological sequences: (i) their relative position in the space of all other sequences, and (ii) their movement through this sequence space in evolutionary time. Accordingly, the first part of the book deals with classical methods of sequence analysis: pairwise alignment, exact string matching, multiple alignment, and hidden Markov models. In the second part evolutionary time takes center stage and phylogenetic reconstruction, the analysis of sequence variation, and the dynamics of genes in populations are explained in detail. In addition, the book contains a computer program with a graphical user interface that allows the reader to experiment with a number of key concepts developed by the authors.

Introduction to Computational Biology is intended for students enrolled in courses in computational biology or bioinformatics as well as for molecular biologists, mathematicians, and computer scientists."

From the Summary:
& quotAnatómia és fiziológia is a dynamic textbook for the two-semester human anatomy and physiology course for life science and allied health majors. The book is organized by body system and covers standard scope and sequence requirements. Its lucid text, strategically constructed art, career features, and links to external learning tools address the critical teaching and learning challenges in the course. The web-based version of Anatómia és fiziológia also features links to surgical videos, histology, and interactive diagrams."

From the Summary:
"The 3rd edition of Cell and Molecular Biology 3e: What We Know & How We Found Out (CMB3e) is the latest edition of an interactive Open Educational Resource (OER) electronic textbook, available under a Creative Commons CC-BY license. Like earlier editions (and like most introductory science textbooks), the third edition of the CMB3e iText opens with a discussion of scientific method. CMB3e retains its focus on experimental support for what we know about cell and molecular biology. Having a sense of how science is practiced and how investigators think about experimental results is essential to understanding the relationship of cell structure and function, not to mention the natural world around us.

Instructors and students can freely download the CMB3e Sample Chapter, Basic CMB3e és Annotated CMB3e iText. Instructors can request the Instructors CMB3e iText. All iText users can create their own digital annotations or download and print the text and write in the margins the old-fashioned way!"

From the Summary:
"The traditional approach to teaching Organic Chemistry, taken by most of the textbooks that are currently available, is to focus primarily on the reactions of laboratory synthesis, with much less discussion - in the central chapters, at least - of biological molecules and reactions. This is despite the fact that, in many classrooms, a majority of students are majoring in Biology or Health Sciences rather than in Chemistry, and are presumably taking the course in order to learn about the chemistry that takes place in living things.

In an effort to address this disconnect, I have developed a textbook for a two-semester, sophomore-level course in Organic Chemistry in which biological chemistry takes center stage. For the most part, the text covers the core concepts of organic structure, structure determination, and reactivity in the standard order. What is different is the context: biological chemistry is fully integrated into the explanation of central principles, and as much as possible the in-chapter and end-of-chapter problems are taken from the biochemical literature. Many laboratory synthesis reactions are also covered, generally in parallel with their biochemical counterparts - but it is intentionally the biological chemistry that comes first."

From the Summary:
"This textbook has been created with several goals in mind: accessibility, customization, and student engagement&mdashall while encouraging students toward high levels of academic scholarship. Students will find that this textbook offers a strong introduction to human biology in an accessible format."


A suggested course sequence for Biological Sciences majors follows.

A suggested course sequence for full-time students follows. All students should review the Program Advising Guide and consult an advisor.

Első szemeszter

  • MATH 181 - Calculus I4 semester hours(MATF)
  • CHEM 131 - Principles of Chemistry I4 semester hours(NSLD)
  • Behavioral and Social Sciences Distribution 3 semester hours (BSSD) **

Második szemeszter

  • English Foundation 3 semester hours (ENGF) ***
  • BIOL 150 - Principles of Biology I4 semester hours(NSLD)
  • CHEM 132 - Principles of Chemistry II4 semester hours

Harmadik félév

  • COMM 112 - Business and Professional Speech Communication3 semester hours(GEEL)
  • Arts Distribution 3 semester hours (ARTD)
  • Program Electives 4 semester hours †††

Negyedik szemeszter

  • BIOL 222 - Principles of Genetics4 semester hours
  • Behavioral and Social Sciences Distribution 3 semester hours (BSSD) **
  • Program Elective 4 semester hours †,††
  • Program Elective 3 semester hours †,††

** Behavioral and Social Science Distribution (BSSD) courses must come from different disciplines.

*** If ENGF has already been taken, then choose an arts distribution course (ARTD).

† Program electives: (Program electives range from 2-5 credits. Students are encouraged to speak with their transfer institution when selecting program electives. It is recommended that in a 2 semester chemistry sequence, both courses be taken at the same institution, e.g. CHEM 203 and CHEM 204.) BIOL 202, BIOL 210, BIOL 212, BIOL 213, BIOL 217, BIOL 226, BIOL 228, BIOL 230, BIOL 252, BIOT 120, CHEM 203, CHEM 204, CMSC 140, CMSC 203, CMSC 204, MATH 171, MATH 182, MATH 280, MATH 282, PHYS 161, PHYS 203, PHYS 204, PHYS 233, PHYS 234, PHYS 262, PHYS 263, SCIR 297.

†† Students planning to transfer to UMCP should take MATH 170, and should choose as electives: BIOL 252, CHEM 203, CHEM 204, and MATH 171. Students that enter calculus ready should consider taking PHYS 233 and PHYS 234.


Nézd meg a videót: Mucsi Zoltán az egyetemen balhézik (Október 2022).