Frage:
Sind einzellige Organismen lernfähig?
jonsca
2011-12-18 17:39:17 UTC
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Ich habe gelesen, dass die Amöbe lernfähig ist. Da diese Protisten kein Nervensystem haben, kann man davon ausgehen, dass selbst stark vereinfachte Lernmechanismen der Aplysia in der evolutionären Distanz meilenweit entfernt sind.

Wie lernt diese Spezies? Ich würde annehmen, dass es eine komplizierte Kette der Rezeptor-vermittelten Transkriptionsregulation gibt, aber was sind die Besonderheiten? Welche Arten von Rezeptoren muss eine Amöbe in ihrer Umgebung wahrnehmen?

Amöben sind keine Tiere, dieser Begriff bedeutet eine breite Palette ähnlicher, aber nicht verwandter einzelliger Organismen. Meinen Sie so etwas wie das Lernverhalten von Physarum Slime Molde [Link] (http://www.nature.com/news/2008/080123/full/451385a.html)?
Nur eine Anmerkung: Die Qualifizierung einer Art von "niederem Organismus" könnte zu puristischen Erschütterungen führen ... Ich habe keine klare Antwort, aber Sie könnten an [diesem Artikel] interessiert sein (http://pre.aps.org/abstract/). PRE / v80 / i2 / e021926), das ein Modell des Ereignisspeichers in Amöben beschreibt
@MartaCz-C Ja, ich hatte "Tier" geschrieben und es als besseren Ersatz herausgenommen und es schließlich belassen. Sie haben absolut Recht mit seinem Missbrauch. Ich habe die Studie in Ihrem Link nicht gefunden, werde sie mir aber ansehen.
Zwei antworten:
#1
+18
Poshpaws
2011-12-21 05:34:42 UTC
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Ich würde gerne wissen, was die Referenz für amöbisches Lernen ist. Ich kann dies nicht direkt kommentieren, aber es gibt Hinweise auf "adaptive Antizipation" sowohl bei Prokaryoten als auch bei einzelligen Eukaryoten, die kein Nervensystem haben.

Im Fall von E. coli wurde gezeigt, dass die Bakterien die Umgebung vorhersehen können, in die sie eintreten werden. E. coli im Verdauungstrakt von Säugetieren wird typischerweise zunächst einer Laktose und später einer Maltose-Umgebung ausgesetzt, wenn die Bakterien durch den Tiertrakt gelangen. Dies legt nahe, dass beim Auftreffen auf eine Laktoseumgebung Maltoseoperons induziert werden. Das heißt, wenn man auf Laktose trifft, wird Maltose erwartet. Dies deutet auf ein "genetisches Gedächtnis" der Sequenz von Zuckertypen hin, bei denen Laktose immer vor Maltose angetroffen wird.

Weitere Kulturen (500 Generationen) von E. coli in Abwesenheit von Maltose, jedoch in Gegenwart von Laktose reduziert die Maltose-Operon-Aktivität auf ein vernachlässigbares Maß, was darauf hindeutet, dass dies eine adaptive Vorhersage von Umweltveränderungen ist.

Mitchell, A et al. , Adaptive Vorhersage von Umweltveränderungen durch Mikroorganismen , 2009, 460, 1038

#2
+8
Cixelyn
2012-02-21 19:24:52 UTC
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Zusätzlich zu der hervorragenden Reaktion oben (von Poshpaws) kann man sich auch vorstellen, wie diese Systeme funktionieren, wenn man sich aktuelle synthetische Beispiele für das Gedächtnis einzelliger Organismen ansieht.

Es ist möglich, verschiedene zu entwerfen bistabile Schalter unter Verwendung von Proteinwegen, RNAi oder anderen Mitteln, die einen bestimmten Zustand erfassen. Auf diese Weise könnte sich ein Organismus ein Datenbit effektiv "merken", indem er den Zustand des Umschalters abfragt.

Ein spezielles Beispiel finden Sie in der Veröffentlichung von Gardner 2000 [1]. Es ist eine Schaltung auf Transkriptionsebene, die als Reaktion auf einen bestimmten Reiz entweder hoch oder niedrig einrasten kann. Während die synthetische Version selbst nicht besonders robust ist, könnte man sehen, wie in der Natur ein hochentwickelter / verfeinerter Schaltkreis den Zustand aufrechterhalten und effektiv als "Gedächtnis" für einen einzelligen Organismus dienen kann.

[1] Gardner et al. al 2000 "Konstruktion eines genetischen Kippschalters in Escherichia coli."

Dies ist ein interessanter Punkt. Ein großes Problem mit dem Kippschalter ist, dass die Netzwerktopologie aus Gardners Artikel in der Biologie selten oder nie zu finden ist. Es gibt jedoch noch viele Beispiele, bei denen in natürlich relevanten Systemen eine Hysterese auftreten kann.


Diese Fragen und Antworten wurden automatisch aus der englischen Sprache übersetzt.Der ursprüngliche Inhalt ist auf stackexchange verfügbar. Wir danken ihm für die cc by-sa 3.0-Lizenz, unter der er vertrieben wird.
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