معلومة

1.3: مقدمة موجزة لأشجار النشوء والتطور - علم الأحياء


إن إعادة بناء شجرة النشوء والتطور عمل شاق. تمت الإشارة إلى هذه النقطة عدة مرات (على سبيل المثال ، انظر Felsenstein 2004) ، ولكن لا بد من تكرارها هنا. هناك عدد هائل من الطرق لربط مجموعة من الأنواع بشجرة النشوء والتطور - وينمو عدد الأشجار الممكنة بسرعة كبيرة مع عدد الأنواع. على سبيل المثال ، يوجد حوالي 5 × 1038 طرق لبناء شجرة النشوء والتطور1 من 30 نوعًا ، وهو أكبر بعدة مرات من عدد النجوم في الكون. بالإضافة إلى ذلك ، فإن المشكلة الرياضية لإعادة بناء الأشجار بالطريقة المثلى من سمات الأنواع هي مثال لمشكلة "NP-Complete" ، وهي فئة من المشكلات التي تتضمن بعضًا من أصعب المشكلات الحسابية في العالم. من الصعب بناء الأنساب.

تنعكس صعوبة بناء الأنساب حاليًا في التحدي المتمثل في إعادة بناء شجرة الحياة. لا تزال بعض أجزاء شجرة الحياة دون حل حتى مع الكميات الهائلة من البيانات الجينومية المتاحة الآن. وفقًا لذلك ، كرس العلماء جهودًا مركزة لحل هذه المشكلة الصعبة. يوجد الآن عدد كبير من برامج الكمبيوتر السريعة والفعالة التي تهدف فقط إلى إعادة بناء أشجار النشوء والتطور (مثل MrBayes: Ronquist and Huelsenbeck 2003 ؛ BEAST: Drummond and Rambaut 2007). وبالتالي ، فإن عدد أشجار النشوء والتطور التي تم حلها بشكل جيد يتزايد بسرعة أيضًا. عندما نبدأ في ملء فجوات شجرة الحياة ، فإننا نطور فكرة أوضح بكثير عن أنماط التطور التي حدثت على مدار 4.5 مليار سنة الماضية على الأرض.

أحد الأسباب الأساسية التي تجعل من الصعب إعادة بناء أشجار النشوء والتطور هو أنها غنية بالمعلومات2. تحتوي الشجرة الواحدة على معلومات مفصلة حول أنماط وتوقيت أحداث التفرع التطوري من خلال تاريخ المجموعة. يخبرنا كل فرع في شجرة عن الأصل المشترك لكتل ​​من الأنواع ، ويخبرنا وقت البدء ووقت الانتهاء وطول الفرع عن توقيت أحداث الانتواع في الماضي. إذا قمنا بدمج شجرة النشوء والتطور مع بعض بيانات السمات - على سبيل المثال ، متوسط ​​حجم الجسم لكل نوع في جنس من الثدييات - عندها يمكننا الحصول على مزيد من المعلومات حول التاريخ التطوري لجزء من شجرة الحياة.

تستخدم الطرق الأكثر شيوعًا لإعادة بناء أشجار النشوء والتطور بيانات عن جينات الأنواع و / أو سماتها. يتم نقل المعلومات الأساسية حول الترابط النسبي للأنواع في خصائص مشتقة مشتركة ؛ أي ، الشخصيات التي طورت حالات جديدة مشتركة بين جميع الأنواع في كليد ولا توجد في الأقارب المقربين لتلك الفئة. على سبيل المثال ، تمتلك الثدييات العديد من الخصائص المشتقة المشتركة ، بما في ذلك الشعر والغدد الثديية وعظام الأذن الداخلية المتخصصة.

غالبًا ما يتم إنشاء أشجار النشوء والتطور بناءً على البيانات الجينية (أو الجينومية) باستخدام خوارزميات الكمبيوتر الحديثة. يمكن استخدام عدة طرق لبناء الأشجار ، مثل البخل ، والاحتمالية القصوى ، والتحليلات البايزية (انظر الفصل 2). كل هذه الأساليب لها افتراضات مميزة ويمكن أن تعطي نتائج مختلفة. في الواقع ، حتى ضمن إطار عمل إحصائي معين ، يمكن أن تعطي حزم البرامج المختلفة (مثل MrBayes و BEAST ، المذكورة أعلاه ، كلا النهجين البايزيين) نتائج مختلفة لتحليلات التطور في نفس البيانات. تفاصيل إعادة بناء شجرة النشوء والتطور خارج نطاق هذا الكتاب. يمكن للقراء المهتمين قراءة "استنتاج الأنساب" (Felsenstein 2004) أو "التطور الجزيئي الحسابي" (Yang 2006) أو مصادر أخرى لمزيد من المعلومات.

بالنسبة للعديد من طرق المقارنة الحالية ، نأخذ شجرة النشوء والتطور لمجموعة من الأنواع كأمر معين - أي أننا نفترض أن الشجرة معروفة بدون أخطاء. يكاد يكون هذا الافتراض غير مبرر على الإطلاق. هناك العديد من الأسباب وراء تقدير شجرة النشوء والتطور بالخطأ. على سبيل المثال ، يعد تقدير أطوال الفروع من عدد قليل من الجينات أمرًا صعبًا ، ويجب اعتبار أطوال الفروع التي نقدرها على أنها غير مؤكدة. كمثال آخر ، الأشجار التي تُظهر العلاقات بين الجينات (أشجار الجينات) ليست دائمًا مثل الأشجار التي تُظهر العلاقات بين الأنواع (أشجار الأنواع). ولهذا السبب ، فإن أفضل الطرق المقارنة تدرك أن أشجار النشوء والتطور يتم تقديرها دائمًا بقدر من عدم اليقين ، سواء من حيث الهيكل وأطوال الفروع ، ودمج عدم اليقين هذا في التحليل. سوف أصف بعض الطرق لتحقيق ذلك في فصول لاحقة.

كيف نفهم الكميات الهائلة من المعلومات الموجودة في أشجار النشوء والتطور الكبيرة؟ يمكن أن يختلف تعريف "كبير" ، ولكن لدينا بالفعل أشجار بها عشرات الآلاف من النصائح ، وأعتقد أنه يمكننا توقع الأشجار بملايين الأطراف في المستقبل القريب جدًا. هذه الأشجار كبيرة جدًا بحيث لا تتناسب بشكل مريح مع دماغ الإنسان. تعتبر الحيل الحالية للتعامل مع الأشجار - مثل بنوك شاشات الكمبيوتر أو المطبوعات الطويلة والمجمعة معًا - غير فعالة ولن تنجح مع أشجار النشوء والتطور الضخمة في المستقبل. نحن بحاجة إلى تقنيات تسمح لنا بأخذ أشجار جينية كبيرة واستخراج معلومات مفيدة منها. تتضمن هذه المعلومات ، على سبيل المثال لا الحصر ، تقدير معدلات الانتواع والانقراض وتطور السمات ؛ اختبار الفرضيات حول نمط التطور في المجموعة ؛ تحديد الإشعاعات التكيفية والابتكارات الرئيسية وتفسيرات التطور الكلي الأخرى للتنوع ؛ و عدة أشياء أخرى.


علم الوراثة

كان تاريخ علم الوراثة واستخداماته مثيرًا للجدل تمامًا. تم تقديم العديد من الحجج غير المنطقية جنبًا إلى جنب مع عدد قليل من الحجج الأكثر منطقية. من المفيد أن يكون لديك فكرة عما يتم تقديمه ، سواء كان جيدًا أو سيئًا ، بحيث يمكن دحض كل منهما بشكل منطقي. وبالتالي ، تحتوي هذه المقالة على عينة من مجموعة واسعة من الحجج التي استخدمها أنصار التطور. ومع ذلك ، فإن الفكرة الشاملة هي أن التطور يتنبأ بتسلسل هرمي متداخل للحياة ، مع الأصناف الموجودة المستمرة أو غير المستمرة اعتمادًا على علاقاتها. نظرًا لأن الأنساب يتم إجراؤها على افتراض أن التشابه معادل مع النسب ، يتم تفسير التشابه والنسب وفقًا لذلك. يمكن استخدام المنهجية نفسها من قبل الخلقيين ، طالما أن كل أوجه التشابه لا يُفترض أنها ناتجة عن سلالة ، بل يمكن أن تكون نتيجة محتملة لمصمم مشترك.


انقر هنا لطلب أحدث كتاب لدينا ، دليل مفيد لاختبارات السلالة والعلاقات الحمض النووي

كيف يقوم العلماء ببناء أشجار النشوء والتطور ومعرفة درجة الارتباط بين الكائنات الحية بواسطة الحمض النووي؟

هل يبحثون فقط عن أوجه التشابه بين الجينوم بأكمله؟ أم مجرد جينات محددة؟ أم RNA؟ أم ماذا بالضبط؟

- طالبة ثانوية من مصر

شجرة النشوء والتطور هي رسم تخطيطي يستخدم لإظهار كيفية ارتباط الكائنات الحية ببعضها البعض.

هناك بالفعل الكثير من الطرق المختلفة لصنع هذه الأشجار! طالما لديك شيء يمكنك مقارنته عبر الأنواع المختلفة ، يمكنك إنشاء شجرة نسج.

يمكن بناء شجرة النشوء والتطور باستخدام المعلومات الفيزيائية مثل شكل الجسم أو بنية العظام أو السلوك. أو يمكن بناؤها من المعلومات الجزيئية ، مثل التسلسلات الجينية.

بشكل عام ، كلما زادت المعلومات التي يمكنك مقارنتها ، زادت دقة الشجرة. لذلك ستحصل على شجرة أكثر دقة من خلال مقارنة الهياكل العظمية بأكملها ، بدلاً من مجرد عظم واحد. أو بمقارنة جينومات كاملة ، بدلاً من جين واحد فقط.

يمكن استخدام أي تسلسل DNA أو RNA أو بروتين لتوليد شجرة النشوء والتطور. لكن تسلسل الحمض النووي أكثر شيوعًا في إنتاج الأشجار اليوم.

ماذا يوجد في شجرة النشوء والتطور؟

في شجرة النشوء والتطور ، يُطلق على كل سطر اسم أ فرع. نهاية كل فرع يسمى تلميح- هذا هو المكان الذي تضع فيه الأنواع!

كل نقطة حيث ينقسم الفرعان تسمى أ العقدة. العقدة هي أحدث سلف مشترك لجميع الأنواع في تلك الفروع.

وإذا ذهبت إلى أسفل الشجرة ، فإن العقدة الأخيرة تسمى الجذر. هذا هو السلف المشترك لجميع الأنواع في الشجرة!

يمكنك رسم أشجار النشوء والتطور في العديد من الأشكال المختلفة. لا يهم ما إذا كانت مستطيلة أو دائرية. جزء الاستيراد هو كيف يتم تشعبها. يمثل التفرع الاختلافات في العلاقة بين الأنواع.

كل هذه الأشجار تظهر بالضبط نفس المعلومات! فقط بأشكال مختلفة.

كيف نبني شجرة النشوء والتطور؟

يمكن استخدام أي تسلسل DNA أو RNA أو بروتين لرسم شجرة النشوء والتطور. لكن تسلسل الحمض النووي هو الأكثر استخدامًا. أصبح الحصول على تسلسل الحمض النووي الآن رخيصًا وسهلاً للغاية. بالإضافة إلى أن الحمض النووي يحتوي على مزيد من المعلومات ، والتي يمكن أن تجعل الأشجار أكثر دقة. على سبيل المثال ، لا تؤدي بعض التغييرات في تسلسل الحمض النووي إلى تغييرات في البروتينات.

لبناء شجرة ، سنقارن تسلسل الحمض النووي للأنواع المختلفة.

الأنواع ذات الصلة بالتطور لها سلف مشترك. قبل أن ينقسموا إلى أنواع منفصلة ، كان لديهم نفس الحمض النووي بالضبط. ولكن مع تطور الأنواع وتباعدها ، فإنها ستتراكم التغييرات في تسلسل الحمض النووي.

يمكننا استخدام هذه التغييرات في الحمض النووي لمعرفة مدى ارتباط نوعين ارتباطًا وثيقًا. إذا لم يكن هناك الكثير من الاختلافات ، فمن المحتمل أن تكون مرتبطة ارتباطًا وثيقًا. إذا كان هناك الكثير من التغييرات ، فقد يكونون أقرباء بعيدًا.

أول شيء يجب القيام به هو محاذاة تسلسل الحمض النووي معًا الذي ستقوم بمقارنته. تأكد من أنك تقارن نفس الجين! (أو تسلسل آخر.) وإلا فإنك تقارن التفاح بالبرتقال.

غالبًا ما تتم محاذاة التسلسل بمساعدة برامج الكمبيوتر. تتمثل الإستراتيجية في العثور على المحاذاة التي تحتوي على أكبر عدد من التطابقات وأقل حالات عدم التطابق.

يمكنك محاذاة ومقارنة أي عدد تريده من التسلسلات. تذكر ، كلما زادت المعلومات التي تفكر فيها ، زادت دقة شجرتك!

تحويل محاذاة التسلسل إلى الصلة

حسنًا ، لقد حصلت على توافق الحمض النووي الخاص بك. ماذا الآن؟ كيف تقوم بتحويل ذلك إلى شجرة؟

بعد ذلك تقارن التسلسلات لترى مدى تشابهها مع بعضها البعض.

يمكننا أن نرى أن التسلسل رقم 1 مقابل رقم 2 لهما اختلاف واحد. التسلسل رقم 2 مقابل رقم 3 لهما اختلافان. التسلسل رقم 3 مقابل رقم 4 له 5 اختلافات. وما إلى ذلك وهلم جرا.

بمجرد النظر إليهم ، يمكننا أن نرى أن التسلسل 1 و 2 متشابهان جدًا. كنا نجمعهم معًا في شجرة.

لكن يمكننا أن نفعل ما هو أفضل من مجرد النظر إليهم. يمكنك في الواقع حساب مدى تشابه أي تسلسلين ، وإنشاء جدول لمقارنة جميع الاختلافات. يساعد هذا بشكل خاص عند مقارنة الكثير من المعلومات!

يختلف التسلسل 1 و 2 في نيوكليوتيد واحد ، من إجمالي 20. لذا فإن الفرق بين التسلسل 1 و 2 هو:

يمكننا حساب الفرق بين كل زوج من المتتاليات. إذا وضعنا الاختلافات المحسوبة في مصفوفة ، فستبدو كما يلي:

الآن إذا نظرت إلى المصفوفة ، ستجد أن الأزواج التي لها أقل القيم هي الأكثر تشابهًا. كما في السابق ، يمكننا أن نرى أن التسلسل 1 و 2 متشابهان للغاية. لذا يمكننا وضع 1 و 2 معًا.

بعد أن نجمع 1 و 2 معًا ، سيتعين علينا إعادة حساب الفرق بين التسلسلات. الآن بعد أن أصبح لدينا 1-2 معًا في الشجرة ، سنعتبرهم مجموعة واحدة. سنحسب الاختلافات مع التسلسلات الأخرى بأخذ المتوسط.

على سبيل المثال ، سيكون الفرق بين 1 و amp2 مقابل 3 هو:

متوسط ​​(1 مقابل 3) و (2 مقابل 3) = 1-2 مقابل 3
½ * (0.1+0.1)= 0.1

وبالمثل ، يمكننا حساب الاختلافات مع متواليات أخرى. سيكون لدينا جدول مثل أدناه:

بالنظر إلى الجدول ، يمكننا أن نرى أن 3 هي الأكثر تشابهًا مع 1-2. لذا يمكننا المجموعة 3 مع 1-2.

الآن ، سوف نكرر الخطوات المذكورة أعلاه. سنتعامل مع 1 و 2 و 3 على أنها نوع واحد بينما نستمر في بناء الشجرة. سنستخدم متوسط 1-2 مقابل الآخرين و 3 مقابل أخرى لفعل هذا.

على سبيل المثال ، سيكون الفرق بين 1-3 و 4 هو:

متوسط ​​(1-2 مقابل 4) و (3 مقابل 4) = 1-2-3 مقابل 4
½ * (0.2+0.25) = 0.225

يمكننا حساب الباقي بنفس الطريقة. الآن لدينا جدول على النحو التالي:

يمكننا أن نرى أن 1-3 و 4 هما الأكثر تشابهًا. لذا يمكننا وضع 4 و 1-3 معًا.

الآن يمكننا إضافة 5 في التسلسل والحصول على شجرتنا!

يمكنك استخدام هذه الطريقة لبناء كل أنواع الأشجار! لن تبدو كل الأشجار بهذا الشكل ، ولكن سيتم تطبيق نفس المبادئ الأساسية.


التفكير المفاهيمي

ملخص

مناهج تدريس المحتوى

تسلط المسارات المفاهيمية والمنهجية الضوء على الفروق بين نوعين مختلفين من المحتوى: التفاصيل الفنية للانتقاء الطبيعي مع الانتواع وتطبيق علم التخلق. التفاصيل والدقة والصرامة ضرورية لفهم العمليات بشكل كامل ، ولكن الخيال والنضج ضروريان لتقدير التطبيقات وأهميتها بالنسبة للمجتمع. يتم تشجيع حرية الابتكار والاستكشاف في الموارد السياقية التفاعلية المتوفرة.

يستخدم هذا الوراثة اللاجينية كنقطة انطلاق ويطور فهمهم للسماح للطلاب بوضع عملية التطور والانتواع في السياق ثم إظهار آثارها على البشر. سيكون مناسبًا للطلاب القادرين المهتمين بالبحث وحل المشكلات ، مما يسمح لهم بالتعلم من خلال التحقيق.

أهداف التدريس مخطط المحتوى5.1.2
قم بإعادة النظر في أنماط الوراثة أحادية الجين5.1.1 (أ)
فهم علم التخلق(F)
مراجعة التركيب الجزيئي للبروتينات الكروية مثل الهيموجلوبين2.1.3 (ب)
تطبيق التغيير في التركيب الأساسي للبروتين على سبب فقر الدم المنجلي وتأثيره على مقاومة الملاريا(ب)
استخدم معادلات هاردي واينبرغ لتحليل التغيرات في ترددات الأليل في التجمعات السكانية(ج)
مراجعة تفسير الأشجار النشوء والتطور والبيانات الوراثية لإظهار الارتباط والتصنيف في النباتات والحيوانات3.1.3 (د)
اشرح دور العزلة الجغرافية والإنجابية في تكوين أنواع جديدة(هـ)
اشرح دور الانتقاء الطبيعي في تغيير ترددات الأليل داخل المجموعات السكانية(أ)
اذكر العوامل الأخرى غير الانتقاء الطبيعي التي تساهم في التنوع البيولوجي الجيني(د)

يبدأ هذا المسار بتحديد المصطلحات الأساسية والنماذج العملية السابقة للوراثة والبناء عليها لتطوير فهم التحديد الجيني قبل التركيز على استخدام النماذج الحيوانية.

يناسب الطلاب الذين يفضلون التعلم من خلال المهام المتسلسلة والذين من المرجح أن يشاركوا في المفاهيم الأساسية يتم فهمها قبل وضعها في السياق.

أهداف التدريس مخطط المحتوى5.1.2
مراجعة تفسير الأشجار النشوء والتطور والبيانات الوراثية لإظهار الارتباط والتصنيف في النباتات والحيوانات3.1.3 (د)
اشرح دور العزلة الجغرافية والإنجابية في تكوين أنواع جديدة(هـ)
اشرح دور الانتقاء الطبيعي في تغيير ترددات الأليل داخل التجمعات السكانية(أ)
اذكر العوامل الأخرى غير الانتقاء الطبيعي التي تساهم في التنوع البيولوجي الجيني(د)
مراجعة التركيب الجزيئي للبروتينات الكروية مثل الهيموجلوبين2.1.3 (ب)
تطبيق التغيير في التركيب الأساسي للبروتين على سبب فقر الدم المنجلي وتأثيره على مقاومة الملاريا(ب)
استخدم معادلات هاردي-واينبرغ لتحليل التغيرات في ترددات الأليل في التجمعات السكانية(ج)
قم بإعادة النظر في أنماط الوراثة أحادية الجين5.1.1 (أ)
فهم علم التخلق(F)

المفاهيم الخاطئة أو الصعوبات الشائعة التي قد يواجهها الطلاب

يصبح فهم مفهوم الانتواع والعوامل المؤثرة فيه أكثر بساطة إذا كان لدى الطلاب فهم قوي لوراثة الميراث.

غالبًا ما يجد تعقيد الانتقاء الطبيعي على ترددات الأليل وتطبيق اختبارات التحليل الإحصائي مثل معادلات هاردي واينبرغ الطلاب غير مستعدين للامتحانات. من المهم أن يكون لدى الطلاب فهم واضح للعوامل التي تؤثر على التنوع البيولوجي الجيني قبل وصف وتفسير وتحليل واقتراح العواقب على السكان.

الصعوبة الرئيسية الأخرى التي يواجهها الطلاب هي عدم فهم علم التخلق. يتم تناول هذا على وجه التحديد في كلا المسارين التدريس الموضحين أعلاه

روابط مفاهيمية إلى مناطق أخرى من المواصفات - طرق مفيدة للتعامل مع هذا الموضوع لإعداد الطلاب لمواضيع لاحقًا في الدورة التدريبية

يجب أن يكون تدريس هذا الموضوع محكمًا في فهم عمل الوراثة الجينية ، ولكن يمكن أيضًا أن يكون الانقسام الاختزالي وبنية الحمض النووي ومعرفة التطور مفيدًا.

المعرفة القوية بالمهارات العملية في الامتحان التحريري خاصة تلك المتعلقة بتحليل البيانات 1.1.3 وتقييم البيانات 1.1.4 ضرورية. سيتم تقييم المهارات الرياضية في جميع أنحاء الوحدة وسوف تشمل على سبيل المثال لا الحصر M1.4 ، M1.5 ، M1.7 ، M2.1 ، M2.2 ، M2.3 ، M2.4

المفاهيم التي تم تعلمها في 5.1.2 ذات صلة بالمجالات التالية من المنهج الدراسي ويمكن إعادة الارتباط بالموضوعات القديمة أو من الموضوعات اللاحقة إلى هذا الموضوع.

2.1.3 (ب) التركيب الجزيئي للبروتينات الكروية كما يتضح من تركيب الإنزيمات والهيموجلوبين

3.1.1 (ثنائية) التغييرات التي تحدث في نوى وخلايا الحيوانات والنباتات أثناء الانقسام

3.1.1 (ب) (1) المظهر المجهري للخلايا التي تخضع للانقسام

3.1.2 (أ) أهمية الانقسام الاختزالي في التكاثر الجنسي وإنتاج الأمشاج الفردية في النباتات والحيوانات

3.1.2 (ب) مراحل الانقسام الاختزالي في الخلايا النباتية والحيوانية

3.1.2 (ج) كيف ينتج الانقسام الاختزالي خلايا ابنة مختلفة وراثيًا

3.1.3 (ب) أنواع الأدلة المستخدمة في التصنيف البيولوجي والنظر في كيفية تغير النظريات كدليل جديد تم العثور عليه

3.1.3 (د) تفسير أشجار النشوء والتطور والبيانات الجينية لإظهار الارتباط والتصنيف في النباتات والحيوانات

3.3.2 (و) تصميم واستخدام التجارب السريرية لتقييم قيمة العلاجات

5.1.1 (أ) أنماط الميراث أحادي الجين (أحادي الهجين)

5.1.1 (هـ) استخدام الكائنات الحية النموذجية للتحقيق في أنماط الوراثة

5.1.3 (ز) العلاج الجيني الجسدي والجيني

مقدمة في علم الوراثة

توفر جامعة يوتا موردًا تفاعليًا يغطي بعض المصطلحات الأساسية المستخدمة في علم الوراثة.

يمكن للطلاب استخدام هذا لإنتاج مسرد قبل بدء الموضوع أو كمرجع في جميع أنحاء.


تعليقات

فيب 5

5 يحتل الموقع رقم 5 في تسلسل فيبوناتشي.

الرقم الذي يحتل المرتبة 25 ، 75025 ، ينتهي بـ 25 (وهو 5 ^ 2 بالطبع).

الموضع 125 مشغول برقم ينتهي بـ 125 (أو 5 ^ 3): 59425114757512643212875125.

كما سبق لـ 625 و 3125 ، وهما 5 ^ 4 و 5 ^ 5 على التوالي

لكن يبدو أن هذه القاعدة الغريبة بدأت في الانهيار للحصول على قوى 5 أكبر من 5.

ضرب هذا المربع

الآن دعنا نتخيل أن 5 هو أول رقم فيبوناتشي بدلاً من الرقم 1 المعتاد ، ولكن لا يزال يستخدم نفس خوارزمية الجمع: 5 5 10 15 25. أن 25 هو بالطبع 5 تربيع.

جرب هذا مع 4 ولكن: 4 4 8 12 20 ، ونحن لا نهبط على 4 تربيع. 16 ليس في التسلسل الذي تم إنشاؤه. الشيء نفسه ينطبق على 6: 6 6 12 18 30 48 لا يشمل 36. ولكن بعد ذلك 4 و 6 ليسا في تسلسل فيبوناتشي أيضًا.

في الواقع ، يبدو أن أرقام البداية الوحيدة التي يمكننا ضرب المربع بها هي أرقام فيبوناتشي وليس غيرها:

(يبدو أن معاملتي للرقم 1 شاذة بعض الشيء هنا لأنه على الرغم من كونه مربعًا مثاليًا ، إلا أنني لم أقدمه كنتيجة لأي إضافة. يمكن معالجة هذا ربما بـ: 0 1 1)

لاحظ أيضًا عدد الأرقام في كل سلسلة ، والتي تساوي موضع رقم البداية في تسلسل فيبوناتشي القياسي. على سبيل المثال ، تأخذ 13 7 أرقام للوصول إلى مربعها ، بينما تحتل 13 الموضع 7.

أخيرًا ، على الرغم من أنني صادفت هذه النتائج المتعلقة بقوى فيبوناتشي بمفردي (انظر أيضًا تعليقي السابق حول 5) ، أجرؤ على القول بأنها ليست اكتشافات جديدة. لذا من فضلك أخبرني عن أي عمل مماثل.

تخمين جميل!

تخمينك بأنك تصل إلى مربع رقم البداية فقط إذا كان أحد تسلسل فيبوناتشي الأصلي أمر رائع! أتساءل عما إذا كان بإمكان أي شخص أن يأتي بدليل؟

هذا التخمين

لقد أحببته أيضًا في البداية ، راشيل ، لكنني أدرك الآن أنه ليس مثيرًا للغاية بعد كل شيء ، لأنه لا يذكر شيئًا عن أرقام فيبوناتشي على وجه الخصوص للأسف.

خذ أي مجموعة عشوائية من الأرقام التي تتضمن 1. ابدأ بالرقم 1 ، وقم بمحاذاة الأرقام بأي طريقة تريدها. أخبر شخصًا ما أنه "تسلسل" وأن عليهم ضرب كل رقم متتالي (بما في ذلك الرقم 1) في أي رقم واحد موجود بالفعل في التسلسل. من الواضح أنهم سينشئون تسلسلاً جديدًا يتضمن رقمًا يمثل مربعًا كاملًا من الأول. على سبيل المثال 1 23 7 13 4 5 كل مضروب في 4 سينتج عنه 4 92 28 52 16 20. هذا كل ما فعلته فعليًا في ضرب كل عنصر في فيبوناتشي القياسي 1 1 2 3 5 8 في 8 على سبيل المثال للحصول على 8 8 16 24 40 64 دون أن يلاحظ تفاهتها في ذلك الوقت.

على أي حال ، أنا سعيد جدًا لأنك ألقيت نظرة. ما زلت آمل أن تكون نتائجي الأخرى في هذا الموضوع مثيرة للاهتمام ، لا سيما الاختلافات الكمية والهيكلية في التسلسلات الناتجة عن تغيير تأخير النضج. انظر "مربي فيبوناتشي السريع والبطيء". سأكون ممتنا لرأيك.

دفاعًا عن برنامج تربية فيبوناتشي & # 039 s.

نعم ، وضع فيبوناتشي افتراضات معينة ، كما نفعل جميعًا عند معرفة ما يمكن توقعه. ولكن هل من العدل أن تصفها راشيل بأنها "عملية تكاثر لا تصدق على الإطلاق"؟

صحيح أنه يتجاهل مشاكل التكاثر المحتملة والوفيات ، لكن هذا ليس متفائلاً بشكل مفرط بالنظر إلى أنه سأل عن كمية الأرانب التي يمكن توقعها في نهاية 12 شهرًا فقط. ولادة طفلين من نفس الجنس لزوج بالغ واحد يمكن أن يقابلها طفلان من الجنس الآخر يولدان لآخر.

ما لا يفترضه فيبوناتشي هو توسع هندسي للسكان مثل زوج واحد في الشهر الأول ، و 2 في الشهر الأول ، و 2 في الشهر ، و 4 في الشهر الثالث ، وهكذا. في عمر 12 شهرًا ، سيؤدي هذا إلى 2048 زوجًا من الأرانب ، مقارنةً بأزواج فيبوناتشي الأكثر تواضعًا 144. هذا لأنه يبني في تأخير النضج الواقعي للغاية منذ البداية: زوج واحد في الشهر الأول ، وزوج واحد فقط في الشهر الثاني . فقط مع المجموعة الثالثة لدينا زوجان (شخصان بالغان وطفلين) ، 3 أزواج في الشهر الرابع (الزوج الأول من البالغين مع زوج آخر من الأطفال ، ولكن الجيل الثاني لا يزال بدون مشكلة). ينتج هذا الجيل الثاني أولًا زوجًا خاصًا به في الشهر الخامس جنبًا إلى جنب مع زوج آخر من الأرانب الأولين ، مما يجعل 5 أزواج معًا ، وهكذا.

يبدو أن السؤال عن عدد الأزواج بعد 12 شهرًا أمرًا معقولاً نظرًا لعاداتنا الخاصة بمراجعات التقدم السنوية. ومع ذلك ، لا بد أن الإجابة 144 قد أثارت اهتمام فيبوناتشي عالم الرياضيات ، كما تفعل نحن اليوم ، لأنها بالطبع 12 تربيع.

لقد قمت بالتحقيق في مسألة القوى في تسلسل فيبوناتشي أكثر قليلاً في تعليقي السابقتين ، فيبونات 5 وضرب ذلك المربع.


محاضرين

جامعة كولومبيا

  • سيمون أنتوني (CUMC)
  • هيلاري كالاهان (علم الأحياء برنارد)
  • ستيفن كوهين (SIPA)
  • ستيفن ديفيس
  • أديلا جونديك (SIPA)
  • بول هيرتز (بارنارد)
  • رالف هولواي
  • دارسي كيلي
  • بريان مورتون (بارنارد)
  • روبرت بولاك
  • ماريا بولاك
  • بيج ويست
  • ناتالي بولمان (لامونت دوهرتي)

المتحف الأمريكي لتاريخ الطبيعة

  • جورج أماتو
  • ماري بلير
  • فرانك بوربرينك
  • جويل كراكرافت
  • ستيفن ديفيد
  • ديف جريمالدي
  • كريستوفر راكسورثي
  • روبرت روكويل
  • نانسي سيمونز
  • بريان سميث
  • إليانور سترلينج

حديقة نيويورك النباتية

جمعية الحفاظ على الحياة البرية

تحالف Ecohealth

معهد كاري لدراسات النظام البيئي

مدينة نيويورك أوبودون

وودز هول


1.3: مقدمة موجزة لأشجار النشوء والتطور - علم الأحياء

RAxML-NG هي أداة استدلال شجرة النشوء والتطور والتي تستخدم معيار أمثلية الاحتمالية القصوى (ML). يعتمد أسلوب البحث في البحث على إجراء تكراري لسلسلة من حركات تقليم وإعادة صياغة الشجرة الفرعية (SPR) ، والتي تسمح بالانتقال بسرعة إلى شجرة ML الأكثر شهرة. RAxML-NG هو خليفة RAxML (Stamatakis 2014) ويستفيد من حساب الاحتمالية المحسّن للغاية الذي تم تنفيذه في libpll (فلوري وآخرون 2014).

يوفر RAxML-NG تحسينات في السرعة والمرونة وسهولة الاستخدام مقارنة بإصدارات RAxML السابقة. كما أنه ينفذ بعض الميزات التي كانت متوفرة سابقًا في ExaML (Kozlov et al. 2015) ، بما في ذلك نقاط التفتيش وموازنة الحمل الفعالة للمحاذاة المقسمة (Kobert et al. 2014).

RAxML-NG قيد التطوير النشط حاليًا ، والهدف على المدى المتوسط ​​هو تغطية معظم وظائف RAxML 8.x. يمكنك رؤية بعض الميزات المخطط لها هنا.

بالنسبة لمعظم أنظمة سطح المكتب Unix / Linux و macOS ، فإن أسهل طريقة لتثبيت RAxML-NG هي باستخدام ثنائي تم تجميعه مسبقًا:
قم بتنزيل نظام Linux 64 بت ثنائي
قم بتنزيل الإصدار 64 بت OSX / macOS binary

بالنسبة للكتل / أجهزة الكمبيوتر العملاقة (على سبيل المثال ، إذا كنت تريد استخدام MPI) ، فيرجى استخدام حزمة التثبيت التالية التي تحتوي على libpll. ستحتاج إلى GCC 6.4+ و CMake 3.0.2+ لتجميع RAxML-NG لنظامك.
قم بتنزيل RAxML-NG-MPI لنظام التشغيل Linux

ستتوفر الثنائيات لنظام التشغيل Windows لاحقًا

إذا لم ينجح أي من الخيارين أعلاه بالنسبة لك ، فيرجى استنساخ هذا المستودع وإنشاء RAxML-NG من البداية.

  1. تثبيت التبعيات. على Ubuntu (والأنظمة الأخرى المستندة إلى Debian) ، يمكنك ببساطة تشغيل:

بالنسبة للأنظمة الأخرى ، يرجى التأكد من تثبيت الحزم / المكتبات التالية:
جنو بيسون فليكس جي إم بي

إصدار PTHREADS المحمول (ارتباط ثابت ، متوافق مع وحدات المعالجة المركزية القديمة بخلاف AVX):

التوثيق والدعم

يمكن العثور على الوثائق في github wiki. لبداية سريعة ، يرجى مراجعة البرنامج التعليمي العملي.

يرجى أيضًا مراجعة التعليمات عبر الإنترنت بخصوص raxml-ng -h.

إذا كنت لا تزال في شك ، فلا تتردد في النشر في مجموعة RAxML google.

قم بإجراء استدلال شجرة واحدة على محاذاة الحمض النووي (شجرة البداية العشوائية ، والنموذج العام القابل للانعكاس للوقت ، وتقدير ML لمعدلات الاستبدال وترددات النوكليوتيدات ، ونموذج GAMMA المنفصل لعدم تجانس المعدل مع 4 فئات):

./raxml-ng --msa testDNA.fa - نموذج GTR + G

قم بإجراء تحليل الكل في واحد (بحث شجرة ML + التمهيد غير البارامترية) (10 أشجار بداية البخل العشوائي ، مصفوفة الاستبدال التجريبية الثابتة (LG) ، ترددات الأحماض الأمينية التجريبية من المحاذاة ، 8 فئات GAMMA منفصلة ، 200 نسخة مكررة من التمهيد):

./raxml-ng - all - testAA.fa - نموذج LG + G8 + F - Tree pars <10> --bs-trees 200

قم بتحسين أطوال الفروع ومعلمات النموذج المجانية على طبولوجيا ثابتة (باستخدام أقسام متعددة بأطوال متناسبة من الفروع)

./raxml-ng - تقييم - اختبار msa

قيم دعم الخريطة من مجموعة الأشجار المكررة الموجودة:

./raxml-ng - الدعم - الشجرة bestML.tree --bs-trees bootstraps.tree

الكود مُرخص حاليًا بموجب رخصة جنو أفيرو العامة الإصدار 3.

عند استخدام RAxML-NG ، يرجى الاستشهاد بهذه الورقة:

أليكسي إم كوزلوف ودييجو داريبا وتوماش فلوري وبينوا موريل وألكسندروس ستاماتاكيس (2019) RAxML-NG: أداة سريعة وقابلة للتطوير وسهلة الاستخدام لتحقيق أقصى احتمالية لاستدلال النشوء والتطور. المعلوماتية الحيوية ، BTZ305 دوى: 10.1093 / المعلوماتية الحيوية / btz305

  • أليكسي كوزلوف
  • الكسندروس ستاماتاكيس
  • دييغو داريبا
  • توماش فلوري
  • بينوا موريل
  • بن بيتيسورث
  • سارة لوتيروب

ستاماتاكيس أ. (2014) RAxML الإصدار 8: أداة لتحليل النشوء والتحليل اللاحق للأنواع الكبيرة من السلالات. المعلوماتية الحيوية، 30 (9): 1312-1313. دوى: 10.1093 / المعلوماتية الحيوية / BTU033

Flouri T. ، Izquierdo-Carrasco F. ، Darriba D. ، Aberer AJ ، Nguyen LT ، Minh BQ ، von Haeseler A. ، Stamatakis A. (2014) مكتبة الاحتمالية التطورية. علم الأحياء النظامي، 64 (2): 356-362. دوى: 10.1093 / sysbio / syu084

Kozlov A.M. ، Aberer AJ ، Stamatakis A. (2015) الإصدار 3 من ExaML: أداة لتحليلات التطور النسبي على أجهزة الكمبيوتر العملاقة. المعلوماتية الحيوية (2015) 31 (15): 2577-2579. دوى: 10.1093 / المعلوماتية الحيوية / btv184

Kobert K. ، Flouri T. ، Aberer A. ، Stamatakis A. (2014) مشكلة توازن الحمولة القابلة للقسمة وتطبيقها على الاستدلال النشئي. براون د ، مورجينسترن ب ، المحررين. (محرران) الخوارزميات في المعلوماتية الحيوية ، المجلد. 8701 من ملاحظات محاضرة في علوم الكمبيوتر. سبرينغر ، برلين ، ص.204-216


الخلفية السمكية

في وقت مبكر من عام 1925 ، في كتابه الرائد الأساليب الإحصائية للعاملين في مجال البحوث، أوضح F isher بوضوح ما لم يفهمه الكثيرون (انظر E dwards 2003): عندما يتم قياس عدد كبير من الأفراد [من أي نوع من الكائنات الحية] فيما يتعلق بالأبعاد المادية والوزن واللون والكثافة ، وما إلى ذلك ، يكون الأمر كذلك من الممكن أن نصف ببعض الدقة السكان الذين يمكن اعتبار تجربتنا عينة منهم. وبهذه الوسيلة قد يكون من الممكن تمييزه عن المجموعات السكانية الأخرى التي تختلف في أصلها الجيني ، أو في الظروف البيئية. وبالتالي قد تكون الأعراق المحلية مختلفة تمامًا مثل السكان ، على الرغم من أن الأفراد قد يتداخلون في جميع الشخصيات ...

كانت نقطة فيشر الأساسية هي أن القدرة على التحقيق في الاختلافات السكانية ذات المعنى من البيانات مثل ترددات فصيلة الدم البشرية تعتمد على تراكم المعلومات من مجموعة متنوعة من أنظمة فصائل الدم ، ولن يكشف أي منها عن التركيب النشئي للتطور من تلقاء نفسه. وينطبق الشيء نفسه اليوم عندما تكون ثروة المواد الجينية المتاحة للتحليل في جميع الأنواع غير محدودة فعليًا.

في مختبر جالتون ، جامعة كوليدج لندن ، أنشأ فيشر وحدة مصلية في عام 1935 ، بتمويل من مؤسسة روكفلر لدراسة مجموعات الدم البشرية والعلامات الجينية الأخرى بهدف بدء خريطة ارتباط البشر (E dwards 2004a). كان من بين أولئك الذين انضموا إلى الوحدة آر.ر.رايس ، الذي نشر مع روث سانجر الكتاب الرائد بعد الحرب العالمية الثانية. فصائل الدم في الإنسان (R ace and S anger 1950) الذي ساهم فيشر في تقديمه. أصبح Race and Sanger من بين أقرب أصدقاء فيشر وأبقاه على اطلاع بآخر التطورات في علم الأمصال. في الوقت نفسه (1951) ، قدمت مؤسسة Nuffield منحة إلى المعهد الملكي للأنثروبولوجيا ، لندن ، "للمساعدة في دراسة فصائل الدم كدليل لفهم التنوع البشري" ، وهذا مكّن أ. توزيع فصائل الدم البشرية (M ourant 1954 مقدمة بواسطة H. J. Fleure ، والتي تم أخذ الاقتباس أعلاه حول الغرض من المنحة).

تم إجلاء وحدة غالتون فيشر إلى كامبريدج خلال الحرب ، وتم لم شمل فيشر معها ليصبح أستاذًا لعلم الوراثة في عام 1943. عندما تمت ترقية ريس في عام 1945 إلى منصب مدير وحدة غالتون بعد وفاة المدير الأول ، GL. تايلور ، شغل مورانت منصبه (M ourant 1995). لذلك ، لفترة وجيزة ، كان فيشر و Race و Sanger و Mourant على اتصال منتظم في كامبريدج. بذل فيشر جهودًا كبيرة لإقناع جامعة كامبريدج بتقديم مناصب العرق والمورانت في قسمه بعد انتهاء الحرب في عام 1945 ، ولكن دون نجاح. في عام 1946 ، شغل كلاهما مناصب في معهد ليستر في لندن كمديرين لوحدات مجلس البحوث الطبية (B ox 1978) ولكنهما استمروا في البقاء على اتصال وثيق مع فيشر.

في عام 1946 في زيارة لميلانو ، تم تقديم Race إلى Cavalli (ب. 1922 لاحقًا Cavalli-Sforza) ، ثم عالِم جرثومي شاب حاصل على شهادة طبية ومهتم بعلم الوراثة "ذكر أنه كان يتصارع مع دراسة كتب فيشر الإحصائية" (B ox 1978). كتب ريس إلى فيشر حول مدى إعجابه به. كان كافالي يأمل في قضاء بعض الوقت في إنجلترا ، وفي مارس 1948 وصل إلى معهد جون إينيس البستاني في منحة دراسية ليقضي 6 أشهر في العمل في مختبر K. Mather ، زميل فيشر قبل الحرب في الكلية الجامعية. في يوليو ، سافر إلى ستوكهولم لحضور المؤتمر الدولي الثامن لعلم الوراثة والتقى بفيشر لأول مرة (كان قد رآه وسمعه بالفعل في اجتماعات جمعية علم الوراثة) "وبعد خمس دقائق من المحادثة ، عرض علي وظيفة في كامبريدج في قسمه لإنشاء مختبر للعمل على العبور في البكتيريا "(C avalli -S forza 1990 C avalli -S forza and C avalli -S forza 2005). قبل كافالي وبدأ في كامبريدج في أكتوبر. Both Race and Mather also attended the Stockholm Congress and perhaps acted as midwives to Fisher's offer. Cavalli spent 2 years in Cambridge and has written (C avalli -S forza 1991) about the genesis during his time at Cambridge of his idea of reconstructing evolutionary trees: More than 40 years ago, when I was studying bacterial genetics in the laboratory of Sir Ronald A. Fisher of the University of Cambridge, the place was saturated with mathematical theorizing. Thus, it is not surprising that I started thinking about a project so ambitious it seemed almost crazy: the reconstruction of where human populations originated and the paths by which they spread throughout the world. I reasoned that the task could be accomplished by measuring how closely living populations are related to one another and by deducing from this information a comprehensive family tree.

Cavalli returned to Milan in October 1950 as a bacteriologist, taking with him the lasting friendship, personal and scientific, of Race, Sanger, Mourant, and Fisher. These were the world's leaders in blood-group genetics, in the application of genetics to anthropology, and in statistics, especially as applied to problems of genetical estimation. All that was missing from the realization of Cavalli's project was a suitable academic environment and adequate computing facilities.

The decade 1950–1960 saw astonishing advances in electronic computers for scientific use. In Cambridge, one of the leading centers, the pioneer machine EDSAC 1 performed its first calculation on May 6, 1949, and its last on July 11, 1958, by which time its successor EDSAC 2 had taken over (W ilkes 1985). Appropriately, the first use of an electronic computer in biology was to tabulate the solution to a differential equation for Fisher (F isher 1950).

By 1961, Cavalli-Sforza (as he became in 1950) had left bacteriological work and moved into the field of human population genetics with a professorship at the University of Pavia. The university had a modern computer on order, an Olivetti Elea 6001. Research funds were available to use it for human genetics and in particular to make associated appointments. Early in the year Cavalli-Sforza came back to his old Cambridge department and sought me out. As an undergraduate I had initially read physics and allied subjects but in 1956 applied to do genetics under Fisher in his last year as professor (see E dwards 1990). By 1961, I had completed a Ph.D. on the statistics of the human sex ratio, out of which had already come a number of publications. As part of my course I had been sent to Race and Sanger's laboratory to learn elementary blood grouping and had met Mourant as well. I had also been sent to Mather, by then in Birmingham, to study chromosomes. I had spent a month in Uppsala working with M. Fraccaro, an Italian colleague of Cavalli-Sforza's. Any of these researchers might have mentioned my name, as Fisher might have, for I had been the last undergraduate to be admitted to his department before he retired in 1957. Cavalli-Sforza offered me an appointment in Pavia and, after a short visit there, I accepted.

Like Cavalli-Sforza, I was not trained as a statistician and had similarly learned most of my statistics from Fisher's books (E dwards 2005). As a research student I had taught myself to use the Cambridge computer EDSAC 2 to tackle problems in genetics (E dwards 1961). It would be hard to imagine a better training for the problem of constructing phylogenetic trees from genetical data using statistical methods and electronic computers.

During a visit to Pavia in 1963 by Motoo Kimura and his wife Hiroko and son Akio, the Cavalli-Sforzas invited the Kimura and Edwards families to accompany them on an outing to the Alps, during which Motoo Kimura took a group photograph (Figure 1). This appears to be the only photograph showing Cavalli-Sforza and me together at the time of our collaboration.


1.3: A brief Introduction to Phylogenetic Trees - Biology

مرحبا بك في Biology for AP ® Courses, an OpenStax resource. This textbook was written to increase student access to high-quality learning materials, maintaining highest standards of academic rigor at little to no cost.

About OpenStax

OpenStax is a nonprofit based at Rice University, and it’s our mission to improve student access to education. Our first openly licensed college textbook was published in 2012, and our library has since scaled to over 25 books for college and AP ® courses used by hundreds of thousands of students. OpenStax Tutor, our low-cost personalized learning tool, is being used in college courses throughout the country. Through our partnerships with philanthropic foundations and our alliance with other educational resource organizations, OpenStax is breaking down the most common barriers to learning and empowering students and instructors to succeed.

About OpenStax resources

التخصيص

Biology for AP ® Courses is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY) license, which means that you can distribute, remix, and build upon the content, as long as you provide attribution to OpenStax and its content contributors.

Because our books are openly licensed, you are free to use the entire book or pick and choose the sections that are most relevant to the needs of your course. Feel free to remix the content by assigning your students certain chapters and sections in your syllabus, in the order that you prefer. You can even provide a direct link in your syllabus to the sections in the web view of your book.

Instructors also have the option of creating a customized version of their OpenStax book. The custom version can be made available to students in low-cost print or digital form through their campus bookstore. Visit the Instructor Resources section of your book page on OpenStax.org for information.

Errata

All OpenStax textbooks undergo a rigorous review process. However, like any professional-grade textbook, errors sometimes occur. Since our books are web based, we can make updates periodically when deemed pedagogically necessary. If you have a correction to suggest, submit it through the link on your book page on OpenStax.org. Subject matter experts review all errata suggestions. OpenStax is committed to remaining transparent about all updates, so you will also find a list of past errata changes on your book page on OpenStax.org.

صيغة

You can access this textbook for free in web view or PDF through OpenStax.org, and for a low cost in print.

عن Biology for AP ® Courses

Biology for AP ® Courses covers the scope and sequence requirements of a typical two-semester Advanced Placement ® biology course. The text provides comprehensive coverage of core biology concepts and foundational research through an evolutionary lens. Biology for AP ® Courses was designed to meet and exceed the requirements of the College Board’s AP ® Biology framework while allowing significant flexibility for instructors. Each section of the book includes an introduction based on the AP ® curriculum as well as rich features that engage students in scientific practice and AP ® test preparation. It also highlights careers and research opportunities in the biological sciences.

This content features enhancements from TEA AP ® Biology by TEA (Texas Education Agency).

Coverage and scope

In developing Biology for AP ® Courses, we relied on experts in the goals and approach of the AP ® curriculum, carefully considered the AP ® framework design, and listened to the advice of hundreds of high school and college biology instructors.

The result is a book that provides excellent coverage of the AP ® framework while addressing the sheer breadth of biology topics in the modern age. We provide a thorough treatment of biology’s foundational concepts while condensing selected topics. We also strive to make biology, as a discipline, interesting and accessible to students. In addition to a comprehensive coverage of core concepts and foundational research, we have incorporated features that draw learners into the discipline in meaningful ways.

  • Unit 1: The Chemistry of Life. Our opening unit introduces students to the sciences, including scientific methods and the fundamental concepts of chemistry and physics that provide a framework within which learners comprehend biological processes.
  • Unit 2: The Cell. Students will gain solid understanding of the structures, functions, and processes of the most basic unit of life: the cell.
  • Unit 3: Genetics. Our comprehensive genetics unit takes learners from the earliest experiments that revealed the basis of inheritance through the intricacies of DNA’s structure, replication, and expression, to current applications in the studies of biotechnology and genomics.
  • Unit 4: Evolutionary Processes. The core concepts of evolution are discussed in this unit with examples illustrating evolutionary processes. Additionally, the evolutionary basis of biology reappears throughout the textbook in general discussion and is also reinforced through special call-out features highlighting specific topics in evolution.
  • Unit 5: Biological Diversity. The diversity of life is explored through detailed study of all phyla of organisms as well as discussion of their phylogenetic relationships. The unit begins with viruses and then moves through prokaryotes and eukaryotes, ending with a discussion of vertebrates and, finally, humans.
  • Unit 6: Plant Structure and Function. Our plant anatomy and physiology unit thoroughly covers the fundamental structure and function of plant cells, tissues, and organs. It also covers important plant physiological functions such as tissue differentiation, material transport, and the roles of plant hormones.
  • Unit 7: Animal Structure and Function. An introduction to the form and function of the animal body is followed by detailed chapters on specific body systems and their physiological function. This unit touches on the biology of all organisms while maintaining an engaging focus on human anatomy and physiology that helps students connect to the topics.
  • Unit 8: Ecology. Ecological concepts are broadly covered in this unit, beginning with the small-scale relationships of population ecology and gradually building to the large-scale processes of ecosystem ecology. Localized, real-world issues of conservation and biodiversity are presented at numerous points along the way.

AP ® Connections

Every section of the textbook — over 200 total — begins with a “Connection for AP ® Courses.” Section. Written by Julianne Zedalis, the College Board’s AP ® Biology Curriculum Committee Co-Chair, these valuable overviews provide meaningful support for students and instructors.

  • Each Connection highlights the key concepts of the section in the context of the AP ® Biology Curriculum Framework and explains their importance in brief, engaging language.
  • The explanations build upon the knowledge gained in previous sections, reinforcing the most significant concepts and alerting students of the foundational basis of upcoming material. This helps students build a more comprehensive understanding and helps instructors reference prior explanations.
  • Direct references to the relevant sections of the AP ® Curriculum Framework are first explained and then outlined in table format emphasizing their importance and relating them to the overall design of the course. Students and teachers using these reference tables can easily see their progression through and coverage of the required curriculum.

Scientific practices

The AP ® Biology Science Practices are presented to students through several active learning features.

Science Practice Connections for AP ® Courses provide a context and suggested activity linking the concepts with the relevant science practices. Students are often asked to build representations, undertake brief research, or answer critical thinking questions.

Science Practice Questions, designed and authored by John Eggebrecht and Julianne Zedalis, present a complex scenario or data set and ask students a series of multiple-choice and open-ended questions based on a complex scenario or data set. These robust activities hone students’ scientific thinking skills and prepare them for similar questions on the AP ® Examination.

Pedagogical foundation and features

Biology for AP ® Courses ® is grounded in a solid scientific base, with features that engage the students in scientific inquiry:

  • اتصال التطور features highlight the importance and relevance of evolutionary theory to all biological study. Through discussions like “The Evolution of Metabolic Pathways” and “Algae and Evolutionary Paths to Photosynthesis,” the student is able to see how evolution pervades all aspects of biology.
  • Scientific Methods Connection call-outs walk students through actual or thought experiments that elucidate scientific processes and procedures for a variety of topics. Features include “Determining the Time Spent in Cell Cycle Stages” and “Testing the Hypothesis of Independent Assortment.”
  • الاتصال الوظيفي features present information on a variety of careers in the biological sciences. They are meant to introduce students to professions and day-to-day work related to the current section content. Examples include microbiologist, ecologist, neurologist, and forensic scientist.
  • اتصال يومي features tie biological concepts to students’ everyday lives as well as emerging world issues related to biology. Topics include “Chesapeake Bay” and “Can Snail Venom Be Used as a Pharmacological Pain Killer?”

Illustrations and animations that engage

Illustrations within the book are designed to help students visualize the concepts of biology using figures with simple, clear, designs and color schemes that go side-by-side with vivid photos and micrographs. Biology for AP ® Courses also incorporates links to relevant animations and interactive exercises that help bring biology to life.

  • اتصال مرئي features identify core figures in each chapter for student study. Questions about key figures, including clicker questions that can be used in the classroom, engage students’ critical thinking to ensure genuine understanding.
  • ارتباط بالتعلم features direct students to online interactive exercises and animations that add greater context to core content.

Additional resources

Student and instructor resources

We'’ve compiled additional resources for both students and instructors, including Getting Started Guides, and a teacher'’s guide. Instructor resources require a verified instructor account, which you can apply for when you log in or create your account on OpenStax.org. Take advantage of these resources to supplement your OpenStax book.

Community Hubs

Insert paragraph text here.OpenStax partners with the Institute for the Study of Knowledge Management in Education (ISKME) to offer Community Hubs on OER Commons – a platform for instructors to share community-created resources that support OpenStax books, free of charge. Through our Community Hubs, instructors can upload their own materials or download resources to use in their own courses, including additional ancillaries, teaching material, multimedia, and relevant course content. We encourage instructors to join the hubs for the subjects most relevant to your teaching and research as an opportunity both to enrich your courses and to engage with other faculty.

Partner resources

OpenStax Partners are our allies in the mission to make high-quality learning materials affordable and accessible to students and instructors everywhere. Their tools integrate seamlessly with our OpenStax titles at a low cost. To access the partner resources for your text, visit your book page on OpenStax.org.

About the authors

Senior contributing authors

Julianne Zedalis, Bishop’s School, La Jolla, California
Julianne Zedalis has taught AP ® Biology for over twenty years. She served on the College Board’s committee to rewrite and test the revised AP® Curriculum Framework, working with other high school AP ® teachers and college faculty as well as the National Science Foundation. She was later selected to chair the College Board’s Curriculum Development and Assessment Committee.

Dr. John Eggebrecht, Brooklyn Technical High School (retired), Brooklyn, New York
John Eggebrecht taught AP ® Physics and Biology courses for over thirty years. He was instrumental in the development and revision of various AP ® curriculum frameworks over an extended collaboration with the College Board and other educational organizations. Under his guidance, Brooklyn Tech was repeatedly selected by the College Board as an exemplary AP ® program, and its practices and students outcomes were featured in several publications. In addition to his writing role, John regularly evaluates course materials and programs for alignment and quality.

Contributing authors

Connie Rye, East Mississippi Community College
Robert Wise, The University of Wisconsin Oshkosh
Vladimir Jurukovski, Suffolk County Community College
Jean DeSaix, The University of North Carolina at Chapel Hill
Jung Choi, Georgia Institute of Technology
Yael Avissar, Rhode Island College

Curriculum Framework for AP ® Biology

Big Idea 1: The process of evolution drives the diversity and unity of life.
Enduring understanding 1.A. Change in the genetic makeup of a population over time is evolution. Chapter/Key Concepts
1.A.1. Natural selection is a major mechanism of evolution. 5.3, 18.1, 18.2, 19.1, 19.2, 19.3, 21.2, 23.5
1.A.2. Natural selection acts on phenotypic variations in populations. 7.3, 7.6, 18.2, 19.2, 19.3, 36.5
1.A.3. Evolutionary change is also driven by random processes. 19.1, 19.2
1.A.4. Biological evolution is supported by scientific evidence from many disciplines, including mathematics. 2.1, 5.2, 8.2, 11.1, 14.1, 17.1 18.1, 19.3
Enduring understanding 1.B. الكائنات الحية مرتبطة بخطوط النسب من أصل مشترك. Chapter/Key Concepts
1.B.1. تشترك الكائنات الحية في العديد من العمليات الأساسية المحفوظة والميزات التي تطورت وتوزع على نطاق واسع بين الكائنات الحية اليوم. 3.4, 4.3, 4.6, 8.2, 15.3, 13.2, 14.1, 15.5, 18.1, 20.1, 20.2
1.B.2. Phylogenetic trees and cladograms are graphical representations (models) of evolutionary history that can be tested. 14.4, 20.1, 20.2, 20.3
Enduring understanding 1.C. Life continues to evolve within a changing environment. Chapter/Key Concepts
1.C.1. Speciation and extinction have occurred throughout the Earth's history. 14.4, 18.2, 20.1, 38.1
1.C.2. Speciation may occur when two populations become reproductively isolated from each other. 18.2, 19.2, 23.5
1.C.3. Populations of organisms continue to evolve. 7.3, 7.6, 18.1, 18.3, 19.1, 19.2, 20.1, 20.2, 23.5
Enduring understanding 1.D. The origin of living systems is explained by natural processes. Chapter/Key Concepts
1.D.1. There are several hypotheses about the natural origin of life on Earth, each with supporting scientific evidence. 8.2, 18.1, 20.1, 21.1, 20.3
1.D.2. Scientific evidence from many different disciplines supports models of the origin of life. 8.2, 18.1, 20.2, 28.1

Big Idea 2: Biological systems utilize free energy and molecular building blocks to grow, to reproduce and to maintain dynamic homeostasis.
Enduring understanding 2.A. Growth, reproduction and maintenance of the organization of living systems require free energy and matter. Chapter/Key Concepts
2.A.1. All living systems require constant input of free energy 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.7, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 8.2, 23.1, 23.5, 36.3, 37.2
2.A.2. الكائنات الحية تلتقط وتخزن الطاقة المجانية لاستخدامها في العمليات البيولوجية. 3.2, 4.3, 6.1, 6.4, 6.5, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.4, 7.5, 7.6, 8.1, 8.2, 8.3, 9.2, 22.1, 22.2, 23.1, 23.5, 37.2
2.A.3. Organisms must exchange matter with the environment to grow, reproduce and maintain organization. 2.1, 2.2, 3.3, 4.2, 4.6, 6.1, 6.8, 22.4, 22.5, 23.5, 25.8, 37.3
Enduring understanding 2.B. Growth, reproduction and dynamic homeostasis require that cells create and maintain internal environments that are different from their external environments. Chapter/Key Concepts
2.B.1. Cell membranes are selectively permeable due to their structure. 3.2, 3.3, 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 8.3
2.B.2. يتم الحفاظ على النمو والتوازن الديناميكي من خلال الحركة المستمرة للجزيئات عبر الأغشية. 2.3, 3.3, 5.2, 5.3, 5.4
2.B.3. Eukaryotic cells maintain internal membranes that partition the cell into specialized regions. 3.3, 4.2, 4.3, 4.4
Enduring understanding 2.C. تستخدم الكائنات الحية آليات التغذية المرتدة لتنظيم النمو والتكاثر ، وللحفاظ على التوازن الديناميكي. Chapter/Key Concepts
2.C.1. تستخدم الكائنات الحية آليات التغذية الراجعة للحفاظ على بيئاتها الداخلية والاستجابة للتغيرات البيئية الخارجية. 5.2, 5.3, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 8.2, 10.1, 11.1, 21.1, 23.5, 24.3, 28.3
2.C.2. Organisms respond to changes in their external environments. 2.1, 6.4, 7.5, 7.6, 22.5, 23.5, 26.3, 26.5
Enduring understanding 2.D. Growth and dynamic homeostasis of a biological system are influenced by changes in the system's environment. Chapter/Key Concepts
2.D.1. All biological systems from cells and organisms to populations, communities and ecosystems are affected by complex biotic and abiotic interactions involving exchange of matter and free energy. 2.1, 2.2, 7.1, 7.4, 7.5, 7.6, 8.2, 15.2, 15.3, 17.3, 21.1, 22.4, 35.1, 37.1
2.D.2. Homeostatic mechanisms reflect both common ancestry and divergence due to adaptation in different environments. 4.3, 5.2, 6.1, 18.2, 21.1, 25.1, 32.1, 32.3, 34.1
2.D.3. Biological systems are affected by disruptions to their dynamic homeostasis. 3.2, 22.3, 22.5, 23.1, 28.3, 38.2
2.D.4. Plants and animals have a variety of chemical defenses against infections that affect dynamic homeostasis. 23.6, 33.1, 33.2
Enduring understanding 2.E. Many biological processes involved in growth, reproduction and dynamic homeostasis include temporal regulation and coordination. Chapter/Key Concepts
2.E.1. Timing and coordination of specific events are necessary for the normal development of an organism, and these events are regulated by a variety of mechanisms. 10.2, 10.3, 14.3, 23.5, 30.1, 32.3, 34.1, 34.6
2.E.2. Timing and coordination of physiological events are regulated by multiple mechanisms. 6.8, 10.1, 10.2, 15.3, 22.3, 23.2, 24.1, 30.6, 36.1, 36.2, 36.3, 36.4, 36.5, 43.6, 43.7
2.E.3. Timing and coordination of behavior are regulated by various mechanisms and are important in natural selection. 11.1, 21.2, 23.5, 30.6, 35.2, 45.7

Big Idea 3: Living systems store, retrieve, transmit and respond to information essential to life processes.
Enduring understanding 3.A. Heritable information provides for continuity of life. Chapter/Key Concepts
3.A.1. DNA, and in some cases RNA, is the primary source of heritable information. 3.5, 10.3, 13.1, 13.2, 14.1, 14.2, 14.3, 14.5, 15.1, 15.2, 15.3, 15.4, 15.5, 16.1, 16.2, 16.3, 17.1, 17.3, 21.1, 21.2, 22.4
3.A.2. In eukaryotes, heritable information is passed to the next generation via processes that include the cell cycle and mitosis or meiosis plus fertilization. 10.1, 10.2, 10.3, 11.1, 11.2, 13.1
3.A.3. The chromosomal basis of inheritance provides an understanding of the pattern of passage (transmission) of genes from parent to offspring. 11.2, 12.1, 12.2, 13.1, 14.2, 17.1, 17.4
3.A.4. The inheritance pattern of many traits cannot be explained by simple Mendelian genetics. 4.3, 12.2, 13.1
Enduring understanding 3.B. يتضمن التعبير عن المعلومات الجينية الآليات الخلوية والجزيئية. Chapter/Key Concepts
3.B.1. ينتج عن تنظيم الجينات التعبير الجيني التفاضلي ، مما يؤدي إلى تخصص الخلية. 7.3, 7.6, 16.1, 16.2, 16.3, 16.4, 16.5, 17.3
3.B.2. A variety of intercellular and intracellular signal transmissions mediate gene expression. 9.1, 9.2, 9.3, 15.3, 17.1
Enduring understanding 3.C. The processing of genetic information is imperfect and is a source of genetic variation. Chapter/Key Concepts
3.C.1. Changes in genotype can result in changes in phenotype. 5.3, 11.2, 13.1, 13.2, 14.6, 15.1, 17.1, 18.1, 19.1, 19.3
3.C.2. Biological systems have multiple processes that increase genetic variation. 11.2, 13.1, 14.1, 14.6, 15.2, 17.1, 20.3, 21.2, 22.4
3.C.3. Viral replication results in genetic variation, and viral infection can introduce genetic variation into the hosts. 21.1, 21.2
Enduring understanding 3.D. Cells communicate by generating, transmitting and receiving chemical signals Chapter/Key Concepts
3.D.1. Cell communication processes share common features that reflect a shared evolutionary history. 4.6, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 10.4, 37.2, 37.3
3.D.2. تتواصل الخلايا مع بعضها البعض من خلال الاتصال المباشر بالخلايا الأخرى أو من مسافة عبر الإشارات الكيميائية. 9.1, 9.3
3.D.3. Signal transduction pathways link signal reception with cellular response. 9.1, 9.2
3.D.4. Changes in signal transduction pathways can alter cellular response. 9.2, 9.3, 9.4
Enduring understanding 3.E. ينتج عن نقل المعلومات تغييرات داخل الأنظمة البيولوجية وفيما بينها. Chapter/Key Concepts
3.E.1. Individuals can act on information and communicate it to others. 9.2, 9.4, 21.2, 36.1, 36.2, 36.3, 36.4, 36.5
3.E.2. تمتلك الحيوانات أجهزة عصبية تكتشف الإشارات الخارجية والداخلية ، وتنقل المعلومات وتدمجها ، وتنتج ردودًا. 6.1, 35.1, 35.2, 35.3, 35.4

Big Idea 4: Biological systems interact, and these systems and their interactions possess complex properties.
Enduring understanding 4.A التفاعلات داخل النظم البيولوجية تؤدي إلى خصائص معقدة. Chapter/Key Concepts
4.A.1. The subcomponents of biological molecules and their sequence determine the properties of that molecule. 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 5.2, 6.2, 14.1, 14.3, 14.4, 17.1
4.A.2. The structure and function of subcellular components, and their interactions, provide essential cellular processes. 3.4, 4.3, 4.4, 4.6, 10.3, 15.3
4.A.3. Interactions between external stimuli and regulated gene expression result in specialization of cells, tissues and organs. 16.1, 22.3, 43.6, 43.7
4.A.4. Organisms exhibit complex properties due to interactions between their constituent parts. 15.2, 17.1, 18.1, 22.3, 22.5, 30.5, 33.3, 34.3
4.A.5. Communities are composed of populations of organisms that interact in complex ways. 22.5, 23.5, 45.5, 45.6
4.A.6. Interactions among living systems and with their environment result in the movement of matter and energy. 3.2, 3.3, 6.2, 6.3, 6.6, 7.5, 7.6, 8.2, 10.3, 18.1, 23.1, 22.4, 45.2, 45.6, 46.2, 47.3
Enduring understanding 4.B Competition and cooperation are important aspects of biological systems. Chapter/Key Concepts
4.B.1. Interactions between molecules affect their structure and function. 3.5, 5.2, 6.2, 6.5, 8.3
4.B.2. Cooperative interactions within organisms promote efficiency in the use of energy and matter. 4.3, 7.3, 7.6, 45.6
4.B.3. Interactions between and within populations influence patterns of species distribution and abundance. 45.4, 45.6
4.B.4. Distribution of local and global ecosystems changes over time. 22.4, 23.1, 46.1, 47.1, 47.3
Enduring understanding 4.C. Naturally occurring diversity among and between components within biological systems affects interactions with the environment. Chapter/Key Concepts
4.C.1. Variation in molecular units provides cells with a wider range of functions. 3.4, 9.2, 10.3, 13.1, 15.5, 42.2, 49.1
4.C.2. Environmental factors influence the expression of the genotype in an organism. 14.2, 19.3, 22.3, 30.4, 43.1
4.C.3. The level of variation in a population affects population dynamics. 7.5, 7.6, 19.1, 45.6, 47.1
4.C.4. The diversity of species within an ecosystem may influence the stability of the ecosystem. 45.6, 46.1
  • أنت هنا: & # 160
  • الصفحة الرئيسية
  • كتب قسم علم الأحياء أندوفر
  • علم الأحياء Openstax لدورات AP (كتاب مدرسي لتسلسل Bio58x)
  • بيو 581
  • مقدمة

يستند هذا النص إلى Openstax Biology لدورات AP ، المؤلفين المساهمين الكبار Julianne Zedalis ، مدرسة Bishop في La Jolla ، كاليفورنيا ، John Eggebrecht ، المؤلفون المساهمون بجامعة كورنيل Yael Avissar ، كلية رود آيلاند ، Jung Choi ، معهد جورجيا للتكنولوجيا ، Jean DeSaix ، University of North Carolina at Chapel Hill، Vladimir Jurukovski، Suffolk County Community College، Connie Rye، East Mississippi Community College، Robert Wise، University of Wisconsin، Oshkosh

هذا العمل مُرخص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 Unported License بدون قيود إضافية


Related tools

PCMFit builds on top of a stack of three tools enabling fast likelihood calculation and simulation of MGPMs:

  • The R-package PCMBase implements the specification, likelihood calculation and simulation of MGPMs (Mitov et al. 2018).
  • The auxiliary package PCMBaseCpp provides a fast C++ implementation of the likelihood calculation as described in (Mitov et al. 2018).
  • PCMBaseCpp relies on the C++ library SPLITT implementing fast traversal of phylogenetic trees (Mitov and Stadler 2018).


شاهد الفيديو: 17 صورة قديمة سجلت أمور لن تصدق انها كانت موجودة فى الماضي (كانون الثاني 2022).