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細胞系如何分配任務并解決問題

來源:上海研生實業(yè)有限公司   2018年05月10日 13:57  

從生物學角度了解不同類型細胞系如何一起工作是一個極大的未知數(shù)。例如,我們不知道大腦中每種細胞的數(shù)量,甚至連腦細胞的類型都還處于持續(xù)爭論狀態(tài)。一個恰當?shù)睦碚摽蚣?,可以集中所有的實驗?shù)據(jù)和觀點,共同用于理解生物的復雜性。

    1950s,人們開發(fā)了信息理論,用于研究如何用有效的方式發(fā)送信息,減少錯誤。這個理論也與大腦神經(jīng)元的相互交流有關。Sharpee利用信息學理論識別支配生物復雜性的基本定律,用它來預測系統(tǒng)內總共有多少種細胞,以及這些細胞應該如何協(xié)作。

    2015年,研究人員們將他們的這個想法發(fā)表于《PNAS》雜志,解釋了蠑螈視網(wǎng)膜內對低亮度敏感的神經(jīng)元為何分為兩個子類,而對高亮度敏感的神經(jīng)元卻只有一類。結果表明,對暗光敏感的神經(jīng)元比對高光敏感的神經(jīng)元更穩(wěn)定,它們可以分別識別不同強度的光源信號。對高光敏感的神經(jīng)元必須協(xié)同工作,因此它們的反應區(qū)域平均化。

    這個理論的通俗解釋是,管理者將相同的任務分配給一批新員工,如果新人的答案相同或非常相似,管理者對他們的工作就會更有信心,當員工們熟練掌握了技能以后,管理者會相信他們并給予更多的專門化任務。不太穩(wěn)定的神經(jīng)元就像這批新員工,他們給出的答案需要被平均化,因為每個細胞都可能有輕微的偏離。而可靠的神經(jīng)元則是熟練的員工,它們可以被賦予不同的任務,因為細胞系的準確性都是可以被信賴的。

    我們在視網(wǎng)膜上測試所得到的理論將有助于我們理解許多其他系統(tǒng)的復雜性。當輸入-輸出元件比較紛雜的情況下,zui合適的信息協(xié)調方式就是平均化輸出。反過來,當元件們處理信息的能力更強,它們就更具專門化。

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細胞系

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