Этот пост добавлен читателем Naked Science в раздел «Сообщество». Узнайте как это сделать по ссылке.
Паттерны Тьюринга: объясняя на кузнечиках
Математическая модель — мощный инструмент современного ученого, помогающий увидеть и точно описать общие закономерности в самых разных явлениях. Яркий пример — паттерны Тьюринга и реакционно-диффузные модели. Их сложно понять без помощи формул: тем, кто пытается это сделать, пригодится метафора с пожаром и потеющими кузнечиками, которую предложил оксфордский профессор Джеймс Мюррей.

Знаменитый математик и специалист по криптографии Алан Тьюринг изменил ход развития точных наук и стал одним из отцов современного компьютера. Помимо этого, он внес огромный вклад в математическую биологию благодаря всего одной статье — «Химические основы морфогенеза» (The Chemical Basis of Morphogenesis), — опубликованной в 1952 году.
Вооружившись формулами и подходом теоретика, Тьюринг попытался найти универсальный закон морфогенеза. То есть развития самых разных живых существ — от растений до полипа-гидры и коровы. Его формулы должны были также описать, как на шкурах животных появляются характерные узоры — вроде полос у зебры, пятен у гепарда и многих других.
Суть идеи Тьюринга — предположение о морфогенах, то есть гипотетических веществах или частицах, которые управляют процессом формирования живого организма. Первый морфоген — это активатор, который увеличивает собственную концентрацию (работая как автокатализатор) и с растущей скоростью распространяется вокруг.
Второй — ингибитор, который противодействует активатору и нейтрализует его эффект, если оказывается рядом. И то, и другое определяют некоторые химические реакции. Помимо этого, оба вещества распространяются по механизму диффузии — из мест с высокой концентрации в области с низкой.
Ингибитор обязательно должен диффундировать быстрее активатора, «обгонять» его. В противном случае самоорганизации сложной системы и паттернов ней не возникнет. Сегодня, кроме оригинальной модели Тьюринга, предложено множество сходных, основанных на том же принципе, — их называют реакционно-диффузными.
Не покушаясь на довольно сложную математическую основу (которая подробно изложена в статье самого Тьюринга и его последователей), приведем яркую, хоть и не слишком реалистичную иллюстрацию сути модели. Ее придумал известный математический биолог профессор Оксфорда Джеймс Мюррей (James D. Murray). Образ приобрел большую популярность и часто используется для пояснения идей Тьюринга.

Представим поле, покрытое сухой травой и населенное многочисленными кузнечиками. Это не совсем обычные насекомые: когда им становится жарко, они начинают активно прыгать и сильно потеют — выделяют вокруг себя много жидкости. Реальные кузнечики, при всех своих преимуществах, на такое не способны.
Так вот, в какой-то момент поле кузнечиков по неизвестным причинам начинает гореть. Огонь появляется сразу в нескольких местах, разгорается все сильнее и оставляет за собой черные полосы сгоревшей растительности, которая не может загореться по второму разу и в итоге остается обугленной.
Тем временем кузнечики, потревоженные пламенем, начинают быстро скакать по траве и обильно потеть. Их скорость заведомо больше той, с которой распространяется пламя, — как мы помним, это имеет ключевое значение для появления паттернов. Пот насекомых смачивает траву вокруг них, из-за чего та не может загореться и останавливает пламя.
В этой забавной сцене огонь, распространяющийся по траве, играет роль активатора, который усиливает сам себя и фронтом распространяется везде, где только сможет. А кузнечики — ингибитор, который сам по себе не меняет среду, зато мешает перемещению огня на новые участки. «Диффузия» в таком случае — это увеличение площади, затронутой пожаром (распространение огня) или перераспределение насекомых по полю.
Если бы «ингибиторных кузнечиков» не было, пламя быстро выжгло бы траву, распространившись повсюду и превратив поле в сплошное пепелище черного цвета. С другой стороны, если бы пожар вообще не начался (например, из-за исходного избытка потных кузнечиков), трава тоже так и осталась бы одноцветной — оттенка пожухлой зелени. И только распределенные в пространстве взаимодействия активатора и ингибитора наряду с их диффузией, происходящей с разной скоростью, создают замысловатые и в то же время закономерные и предсказуемые паттерны Тьюринга.
Примерно то же (с точки зрения математической модели) происходит при формировании узоров на шкурах или коже животных. Области, «завоеванные» распространяющимся веществом-активатором, образуют пятна леопарда или полоски зебры. Они темнее окружающего фона из-за высокого содержания пигментов-меланинов. Это окрашенные соединения, которые придают темный цвет волосам или глазам человека и животных и активно вырабатываются после воздействия ультрафиолета. Именно поэтому регулярный отдых на пляже или посещение солярия делает нас загорелыми. Однако в этом случае окраска не вызвана какими-то внешними факторами — это следствие развития организма на самых ранних стадиях. Точнее, самоорганизации его исходно однородной поверхности.
Само собой, паттерны Тьюринга стали известны прежде всего как орнаменты на шкурах животных и попытка разгадать древнюю загадку, которая интересовала и древних людей, и Редьярда Киплинга — автора сказки «Как леопард получил свои пятна».
Вскоре стало понятно, что модель Тьюринга действительно хорошо описывает развитие многих живых существ и образование орнаментов на их теле. Однако далеко не всех — так что «единого закона морфогенеза» вывести не удалось. Зато реакционно-диффузные модели успешно описали множество других сложных систем: как биологических (образование пятипалой конечности, отпечатков пальцев, распределение фолликулов в коже), так и не связанных с живым (скажем, колебательные химические реакции или «круги фей» в пустыне).
Это заставляет лишний раз вспомнить замечательный афоризм специалиста по статистике Джорджа Бокса: «Все модели врут, но некоторые тем не менее полезны» (All models are wrong, but some are useful). Иными словами, математические модели хороши, если уметь ими пользоваться.
Авторы нового исследования изучили геном и эпигенетические характеристики одной исключительно старой черепахи, сопоставили их с данными четырех других особей и предложили возможное объяснение ее долголетия.
Планетологи давно пытаются разгадать тайну образования самого необычного облака на Марсе, длина которого может достигать примерно двух тысяч километров. Авторы нового исследования сопоставили данные европейского орбитального аппарата Mars Express с компьютерной моделью атмосферы Красной планеты и пришли к выводу, что оно возникает благодаря редкому физическому процессу.
Творческие профессии часто объединяют в одну группу, когда изучают их связь с психическим здоровьем. Однако исследование почти 15 тысяч шведских близнецов показало, что художественные достижения чаще сочетались с психическими проблемами, а научные —нет.
Ученый заново исследовала сохранившиеся черепа людей, погребенных рядом с царскими гробницами в Абидосе примерно пять тысяч лет назад, и на 18 обнаружила признаки травм, полученных незадолго до или в момент смерти. Новые данные усилили гипотезу о том, что во время правления первых фараонов их придворных могли приносить в жертву.
Физики впервые обнаружили, что один из самых классических типов сверхпроводников — соединение YbSb₂ — способен нарушать общепринятое правило физики об «обратимости времени». Раньше ученые считали, что подобным странным свойством обладают только редкие и сложные материалы. Это открытие показывает, что необычные квантовые явления могут скрываться и в гораздо более простых сверхпроводящих соединениях.
Авторы нового исследования изучили геном и эпигенетические характеристики одной исключительно старой черепахи, сопоставили их с данными четырех других особей и предложили возможное объяснение ее долголетия.
Новый анализ наблюдений за северной полярной областью Марса заставил ученых пересмотреть представления о составе водяного льда. Выяснилось, что прежние модели заметно искажали одну из его главных характеристик. С учетом этого, местный лед потенциально может быть куда полезнее для персонала будущих марсианских баз.
В большинстве случаев планеты и иные тела, вращающиеся вокруг «нормальных» звезд главной последовательности, формируются достаточно далеко от своих светил, чтобы падать на них. Несмотря на это, теперь астрономы увидели, как красный карлик перетягивает на себя вещество от вращающегося вокруг него объекта. Тот уже делает один оборот вокруг своей звезды меньше, чем за полтора часа, и это время может уменьшаться.
Дата-центры для нейросетей в последние пару лет стали важнейшим фактором роста западной экономики, а заодно и мировой энергетики. В этом направлении нейросети создали немало новых рабочих мест, хотя и меньше, чем в программировании. Однако у невиданного бума есть и оборотная сторона: нобелевский лауреат Пол Кругман выяснил, что они буквально выдавливают остальные сектора экономики, забирая у них все больше инвестиций.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно



















