Как математик помог биологам совершить важное открытие

Несмотря на то, что математику часто называют фундаментальной наукой, она так же часто не получает достаточного уважения, когда представляют научные открытия. Но вклад математики и статистики крайне важен и преобразовал целые области исследований — многие открытия были бы невозможны без них. Далее — рассказ математика от первого лица.

Как математик, я сделал вклад в научные открытия и представил решения проблем, которые пытались решить биологи. Семь лет назад я посетил лекцию на тему биологических исследований, которые проводились в университете Херио-Ватт. У моих коллег была нерешенная проблема, связанная с движением мешкообразных структур, называемых везикулами, которые перемещают гормоны и нейротрансмиттеры, такие как инсулин и серотонин, по клеткам и телу.

Их проблема заключалась в том, что везикулы, как известно, следуют определенным дорожкам по скелету клетки, которые ведут к особым молекулам, которые затем заставляют везикулу высвободить свое содержимое в клетку. Однако, когда сами биологи попытались найти эти дорожки, тех не оказалось на ожидаемых местах.

Важно понимать, как ведут себя (или не ведут) везикулы, потому что они связаны с разными заболеваниями, от диабета до неврологических расстройств. Биологи не могли найти способ понимания этих везикул — но у меня было решение в математическом инструментарии.

Математика лучше биологии?

Через два года совместной работы я сказал коллегам: «Моя модель и компьютерные эксперименты лучше вашего микроскопа!».

Под этим весьма гордым заявлением я имел в виду, что, используя математику для моделирования перемещения молекул по клетке, мы можем спрогнозировать и провести множество экспериментов на компьютере в масштабах меньших и более быстром темпе, чем под микроскопом. Это позволяет нам раскрывать то, что не могут позволить ресурсы биологов, и даже указать нам в направлении целевых молекул для будущего лечения диабета и неврологических расстройств.

Математическая модель позволила нам понять, что движение везикул требует энергии — а математика моделирует его на энергетическом ландшафте. Представим, что везикула — это велосипедист, едущий на велосипеде: ландшафт может иметь ровные и неровные участки, которые требуют больше энергии для их преодоления. Мы хотели проверить, действительно ли везикулы стараются избегать этих холмов.

Как математик помог биологам совершить важное открытие

После семи лет совместной работы с биологами мы с коллегами доказали, что наша гипотеза верна. Везикулы действительно следуют по низкоэнергетическим «долинам», избегая молекул, которые создают энергетические бугры на энергетическом ландшафте, выбирают самый легкий путь. И результат ожидаемый для биологов: везикулы действительно оказываются в одной конечной локации и снова и снова используют одни и те же пути. Разница была лишь в том, как они это делают, и делают они это не просто следуя по клеточному скелету, как полагали биологи — они выбирают простейший маршрут. Это открытие продемонстрировало силу математики и ее возможности в других науках.

Математические модели позволяют вам собирать множество гигабайт сырых данных в компактной форме, чего не могут биологи с микроскопами. Вы с легкостью можете вносить изменения в модель и видеть, как может меняться поведение везикул во время заболевания, когда они повреждены или мутировали. Также это может показать, на какие молекулы ориентироваться в будущих исследованиях — и заложить основу для более крупного и тщательного моделирования сложных биологических процессов.

Как математик помог биологам совершить важное открытие

Смоделированный энергетический ландшафт

Интеграция передовой микроскопии с клеточной биологии и математическим моделированием можно применить ко многим другим проблемам в биомедицине и ускорить наступление грядущих открытий. Движение молекул и других клеточных компонентов — лишь один пример того, на что способна математика, но этим она, конечно, не ограничивается.

Математику часто критикует общество за отсутствие «реальных» применений, но она все время применяется ко многим реальным проблемам. Загрязнение грунтовых вод, финансовое и экономическое прогнозирование, высота извержений вулканов, моделирование биологических процессов и доставки лекарств — лишь несколько примеров. Математика играет центральную роль во многих научных достижениях всего мира и заслуживает ведущей роли в большинство научных публикаций.

Гэбриел Лорд, профессор математики в Университете Херио-Ватт

Источник

Related Articles

Back to top button
Close

Atomic Wallet

Jaxx Wallet

Jaxx Wallet Download

Atomic Wallet Download

Atomic Wallet App

atomicwalletapp.com

sinkronisasi reel pendek pola 4 6 spin yang sering mendahului scatter ketiga riset soft start ketika awal spin terlihat ringan tapi menyimpan momentum besar pola jam senja 18 30 20 30 aktivasi wild lebih rapat dibanding sesi lain deteksi visual micro flash efek singkat yang muncul tepat sebelum pre freespin analisis jalur simbol menyilang indikator non linear menuju burst bertingkat fenomena board padat simbol besar berkumpul sebelum tumble panjang terbuka studi turbo pendek mengapa 6 9 spin cepat lebih sering mengunci momentum perilaku reel awal saat reel 1 2 terlihat berat menjelang aktivasi multiplier pola recovery halus wild tunggal muncul setelah dead spin sebagai sinyal balik arah riset scatter tertahan ketika dua scatter bertahan lama sebelum ledakan aktual efek clean frame stabil layar terlihat bersih tepat saat rtp masuk zona seimbang analogi hujan gerimis tumble kecil berulang yang diam diam mengarah ke burst besar mapping ritme animasi perubahan tempo visual sebagai petunjuk pre burst pola jam malam 21 00 23 00 frekuensi multiplier bertingkat meningkat signifikan reel terakhir aktif aktivasi mendadak di reel 5 sebagai pemicu tumble lanjutan observasi spin manual kontrol ritme yang membantu membaca sinyal sistem deteksi low pay berpola ketika simbol kecil justru menjadi fondasi bonus studi pre burst senyap fase tenang 8 12 spin sebelum ledakan tajam jalur simbol turun naik gerakan dinamis yang mengindikasikan multiplier siap aktif blueprint sesi pendek strategi mengatur awal tengah spin agar momentum tidak terbuang reel tengah menguat pola sinkronisasi halus yang sering jadi awal scatter berlapis riset mini tumble ketika 3 tumble pendek berurutan jadi penanda bonus dekat kabut tipis di layar frame redup yang hampir selalu mengarah ke pre multiplier analisis pola jam 17 00 20 00 wild awal muncul lebih konsisten dari hari sebelumnya slide track tajam pergerakan simbol diagonal yang munculkan fase pre burst fenomena quiet board ketika 10 spin tenang justru memunculkan ledakan mendadak scatter luncur lambat indikator unik bahwa freespin akan terealisasi setelah 2 4 spin pola spin turbo ringkas efektivitas 7 turbo cepat dalam memicu tumble besar perubahan warna clean frame efek putih pucat yang jadi kode sebelum multiplier aktif riset simbol berat ketika high pay turun lebih banyak dari biasanya menjelang bonus analisis rotasi vertikal jalur simbol memanjang yang memperkuat potensi burst pola jam dingin 02 00 04 00 scatter sering bertahan lama sebelum akhirnya terkunci fs simulasi 3000 spin frekuensi wild grip muncul tinggi di pola malam hari reel 5 hyper active tanda bahwa sistem sedang mendorong momentum ke kanan analogi sungai tenang layar tanpa tumble yang justru menyimpan ledakan 2 3 putaran lagi frame gelap sesaat sinyal visual tipis sebelum scatter muncul berturut turut pola recovery wild ketika wild muncul setelah dead spin panjang sebagai pembalik keberuntungan mapping simbol rendah bagaimana low pay yang berulang bisa mengangkat probabilitas bonus reel bergerak serempak efek sinkronisasi singkat sebelum pre freespin sequence pola burst 3 lapisan ketika sistem memberikan tumble berjenjang yang mengarah ke ledakan utama