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5.1: Por que é importante - Membranas celulares - Biologia

5.1: Por que é importante - Membranas celulares - Biologia



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Por que aprender sobre membranas celulares?

A fibrose cística (FC) é uma doença genética que afeta principalmente os pulmões, bem como o pâncreas, o fígado e o intestino. Os sintomas geralmente aparecem na primeira infância e na infância, como obstrução intestinal em bebês recém-nascidos.

Os sintomas mais graves da FC são dificuldade em respirar e infecções pulmonares frequentes. Freqüentemente, o transplante de pulmão é necessário à medida que a FC piora. Outros sintomas, incluindo infecções nos seios da face, crescimento deficiente e infertilidade, afetam outras partes do corpo.

A fibrose cística resulta do mau funcionamento de um único transportador de membrana. Como esse erro no transporte da membrana poderia resultar em tal doença?


Lipid Rafts

Introdução

Os lipídios nem sempre se misturam uniformemente nas membranas, mas podem se agrupar para formar microdomínios. Uma certa classe desses microdomínios foi denominada 'jangadas lipídicas'. Estes são enriquecidos em colesterol e esfingolipídios. As jangadas provavelmente existem em membranas na fase ordenada por líquido ou em uma fase com propriedades semelhantes. Evidências crescentes sugerem que os domínios de fase líquido-cristalina ricos em fosfolipídios e os domínios de fase ordenada líquida ricos em esfingolipídios (jangadas) podem existir em equilíbrio nas membranas biológicas, especialmente na membrana plasmática. A partição preferencial de proteínas de membrana em jangadas pode afetar a função. Entre as proteínas que são direcionadas às jangadas estão aquelas ancoradas no folheto externo da membrana por meio de ligação covalente a um glicolipídeo especial, o glicosil fosfatidilinositol (GPI). Outras proteínas que estão ligadas a cadeias acil saturadas, como aquelas diretamente aciladas com duas ou mais cadeias de palmitato, ou uma cadeia de palmitato e miristato, também são direcionadas para jangadas. O direcionamento de proteínas ancoradas a GPI e outras proteínas para jangadas desempenha um papel na transdução de sinal, especialmente em células hematopoiéticas e, possivelmente, também na classificação em membranas intracelulares e na regulação da proteólise da superfície celular em outras células de mamíferos.


Visão geral

O DNA é o projeto da vida e é encontrado em quase todos os organismos vivos. Esses organismos podem ser tão simples quanto uma bactéria unicelular ou tão complexos quanto um ser humano multicelular: o corpo humano contém aproximadamente 50 trilhões de células. Existem dois tipos diferentes de células: procariotas e eucariotas. Um exemplo de organismo procariótico são as bactérias. As células procarióticas não contêm uma membrana nuclear e, portanto, não possuem um núcleo distinto. Apenas células eucarióticas, que constituem plantas e animais, serão consideradas neste laboratório. As células eucarióticas têm um núcleo distinto, ligado à membrana, que isola o DNA do resto da célula. A estrutura das células vegetais é diferente das células animais na estrutura e no conteúdo celular. Apenas células vegetais serão usadas neste experimento.

As células vegetais são rodeadas por uma parede celular. Possui alta resistência mecânica e protege a célula. Diretamente abaixo da parede celular está a membrana plasmática (Figura 1), que contém o citosol. As várias organelas celulares, incluindo o núcleo, são encontradas dentro do citosol. O núcleo abriga o DNA na forma de cromatina.

A cromatina é a forma ativa de DNA na célula quando ela não está se preparando para a divisão celular. É composto de DNA envolto em partículas de proteínas chamadas histonas.


2. Relatos filosóficos de níveis de organização

Um motivo recorrente na literatura sobre níveis de organização é lamentar a maneira aleatória ou irrefletida em que termos como & lsquohierarquia & rsquo ou & lsquolevels & rsquo são aplicados e exigir análises mais precisas (por exemplo, Beckner 1974 Bunge 1977 Grene 1987 Korn 2002 & amp May 1996). No entanto, surpreendentemente poucos filósofos ou cientistas aceitaram o desafio de desenvolver uma teoria ou explicação substancial dos níveis de organização. Nesta seção, discutimos três relatos principais apresentados em filosofia da ciência para esclarecer ou postular quais são exatamente os níveis de organização. São eles a conta de Paul Oppenheim e Hilary Putnam & rsquos & ldquolayer-cake & rdquo, a conta mecanicista desenvolvida e defendida por Carl Craver (2007: cap. 5, 2015) e William Bechtel (2008: cap. 4), e William Wimsatt & rsquos & ldquolocal maxima & rdquo account (1976a, 1994). Depois disso, também passamos por abordagens céticas recentes quanto à ideia de níveis de organização.

Os dois relatos mais visíveis na filosofia da ciência, o & ldquolayer-cake & rdquo e o relato & ldquomechanistic & rdquo, marcam visões polarizadas para o conceito de níveis. A conta do bolo de camadas compreende uma concepção abrangente que postula relações composicionais passo a passo exaustivas entre todos os constituintes da natureza e correspondência estrita entre cada nível putativo e uma disciplina científica primária que estuda os constituintes que ocupam esse nível. O relato mecanicista propõe uma concepção contextualizada de níveis ontológicos na natureza que são definidos em termos de parte constitutiva dentro de um mecanismo (Craver 2007: 188 & ndash189 Kaplan 2015: 20). O terceiro relato, relato de Wimsatt & rsquos & ldquolocal maxima & rdquo, sem dúvida recebeu menos atenção do mainstream na filosofia e postula uma estrutura mais abrangente para conceituar níveis em ciência, cobrindo aspectos epistêmicos e ontológicos. Embora geral, o relato de Wimsatt & rsquos não é abrangente, admitindo exceções e vários critérios distintos para caracterizar níveis que são compatíveis com as concepções locais e globais.

2.1 A conta do Layer-Cake

No artigo clássico & ldquoA unidade da ciência como hipótese de trabalho & rdquo (1958, ver também a entrada a unidade da ciência), Oppenheim e Putnam (doravante O & ampP) propuseram um sistema de níveis que se tornou muito influente e ainda está implicitamente presente na maioria das referências para níveis. Este modelo de & ldquolayer-cake & rdquo compreende três componentes. Primeiro, sua concepção de níveis era compreensivo, o que significa que eles desejavam incluir todas as instâncias em que se poderia falar de & lsquolevels & rsquo em sua conta. Em segundo lugar, O & ampP postulou que os níveis estão relacionados por meio de relações composicionais que são estruturadas em um passo a passo moda. Ou seja, todos os constituintes dos objetos de estudo de um ramo da ciência, ou, o ramo & rsquos & ldquouniverse do discurso, & rdquo são exaustivamente relacionados como todos às partes localizadas no próximo nível inferior adjacente, e como eles próprios partes dos constituintes que ocorrem em o próximo nível superior adjacente. Este componente é provavelmente o mais responsável pelo apelido de & ldquolayer-cake & rdquo, que continua a aparecer em discussões de níveis até hoje. Finalmente, O & ampP presumiu um estrito correspondência entre os constituintes que compreendem um nível e os predicados e teorias vinculadas a esses constituintes, o que significa que os níveis da ciência mapeiam ordenadamente nos níveis da natureza, de modo que para cada nível na natureza haja ciência ou teoria correspondente e vice-versa (Craver 2007: 174 & ndash175 Brigandt 2010: 304 e ndash305).

O uso de & ampP & rsquos de & lsquolevels & rsquo pode ser dividido em duas funções dentro de sua estrutura. O primeiro diz respeito ao uso de & lsquolevels & rsquo em sua explicação da redução, ou seja, microredução, que por sua vez ajudou a articular sua tese da unidade da ciência. A concepção de redução de O & ampP & rsquos abrange três noções complementares:

Redução de Kemeny-Oppenheim é entendido como uma relação indireta entre uma teoria redutora (ou ramo da ciência) T1 e teoria reduzida (ou ramo) T2 em relação a um conjunto de dados observacionais de tal forma que (a) ambas as teorias contêm vocabulário diferente, (b) T1 explica pelo menos como muitos dados observacionais como T2, mas (c) T1 também “explica mais” do que T2 (1958: 5). A noção de um microrredutor potencial complementa isso ao capturar a coordenação parte-todo entre as entidades naturais que constituem os universos do discurso de diferentes teorias científicas ou ramos por meio de relações composicionais materiais exaustivas (1958: 6). Isso essencialmente fornece um mapeamento empírico entre os dois ramos científicos. Microrredução em seguida, combina esses dois e, portanto, equivale a uma redução de Kemeny-Oppenheim entre duas teorias científicas mais o fato de que T1 está em um nível de composição mais baixo do que T2.

Nesse contexto, O & ampP sugere ordenar os ramos das ciências de modo que as principais reduções potenciais que se encontram entre a situação atual e a ciência unificada possam ser identificadas. Para este propósito, eles propõem seis níveis de “transdução” (1958: 9): Grupos sociais (multicelulares) seres vivos Células Moléculas Átomos Partículas elementares. O ramo da ciência com as coisas de um determinado nível como seu universo de discurso é um microredutor potencial de um ramo com as coisas do próximo nível superior como seu universo de discurso (O & ampP 1958: 9).

O segundo uso de níveis O & ampP & rsquos diz respeito ao papel justificativo que o conceito desempenha em sua estrutura. Este papel é antecipado pelas idéias de O & ampP & rsquos de microrredução e microredutor potencial, e requer postular & lsquolevels & rsquo como existindo independentemente dos outros elementos de sua estrutura. Mais precisamente: o relato O & ampP da redução assume essencialmente a existência de certos fatos empíricos capturados por microrredutores potenciais, que são então explicados, isto é, justificados, postulando a existência de & lsquolevels & rsquo. O & ampP considerou esta dupla importância epistêmico-ontológica de & lsquolevels & rsquo como uma contribuição significativa fornecida por sua descrição do bolo de camadas além de seu papel na explicação da microredução. Falando sobre o ordenamento epistêmico das ciências, eles dizem:

A ideia de níveis redutivos empregados em nossa discussão sugere o que pode ser plausivelmente considerado como um ordem natural das ciências. Para tanto, é suficiente tomar como "disciplinasquofundamentais" os ramos correspondentes aos nossos níveis. É compreensível que muitas das ordenações bem conhecidas das coisas tenham uma semelhança grosseira com nossos níveis redutivos, e que as ordenações correspondentes das ciências sejam mais ou menos semelhantes à nossa ordem das 6 disciplinasquofundamentais & rsquo. (O & ampP 1958: 28, ênfase adicionada)

Isso mostra que O & ampP assumiu que a estrutura das ciências segue a estrutura da natureza. Embora reconheçam os numerosos precedentes para esta ordem hierárquica das ciências (por exemplo, Comte & rsquos pirâmide das ciências, 1958: 28), O & ampP considerou sua conta do bolo de camadas superior a esses outros sentidos & ldquointuitivos & rdquo da ordem das ciências, uma vez que o a existência dos próprios níveis está baseada na continuidade gradual e composicional da natureza:

Não parece ter sido percebido que essas ordenações são & lsquonaturais & rsquo em um sentido mais profundo, por estarem baseadas na relação de microrredutor potencial obtido entre os ramos da ciência. (1958: 28)

Os problemas com a conta do bolo de camadas foram bem documentados (Craver 2007: 172 & ndash6 Eronen 2015 Kim 2002 Potochnik & amp McGill 2012 Rueger & amp McGivern 2010). Por um lado, se olharmos para a ciência contemporânea, a correspondência estrita entre níveis e campos científicos se desfaz imediatamente: campos como a neurociência cognitiva abrangem vários níveis, e o nível de organismos multicelulares é estudado por uma infinidade de diferentes disciplinas científicas (Craver 2005 Bechtel 2008: 145). Da mesma forma, a exaustiva condição gradual nas relações composicionais entre constituintes naturais, exigindo que as entidades em um nível sejam compostas apenas por entidades no próximo nível inferior, é em grande parte uma caricatura (por exemplo, Kim 2002): pense em sangue, nominalmente um nível de tecido fenômeno, que é composto diretamente por constituintes moleculares, como vitaminas e água, sem constituintes de nível adjacente, por exemplo, células, desempenhando qualquer papel intermediário (Brooks 2017). Finalmente, e mais importante, o relato do bolo de camadas aspira a uma noção abrangente de & lsquolevels & rsquo que está em desacordo com a maneira como & lsquolevels & rsquo é realmente usado na ciência. Os cientistas muitas vezes operam com uma definição muito mais limitada do conceito de níveis que (a) é restrito a um contexto específico e local (ver seção 2.2) ou (b) abre espaço para exceções ao que & lsquolevels & rsquo expressa. Na verdade, muitas fontes biológicas estão completamente cientes de que os níveis não capturam uma realidade completamente uniforme e, às vezes, observam exceções importantes às regras estabelecidas pelo conceito de níveis. Isso é visto mais proeminentemente quando se refere a & ldquoorganisms & rdquo de forma fragmentada, de modo a capturar as formas de vida multicelulares e unicelulares (Mader 2010: 2).

2.2 Níveis de Mecanismos

O relato de & ldquolevels of engines & rdquo introduzido por Bill Bechtel (2008) e Carl Craver (2007) tornou-se recentemente a visão padrão dos níveis na filosofia da neurociência. O contexto desse relato é o paradigma do & ldquonew mecanismo & rdquo que atualmente domina a filosofia da neurociência e grande parte da filosofia da ciência de forma mais geral (ver os mecanismos de entrada em ciência). Em níveis de mecanismos, existem mecanismos em níveis superiores e seus componentes em níveis inferiores. O relato mecanicista propõe uma concepção contextualizada (em oposição à concepção abrangente do bolo de camadas) que articula níveis em termos de parte constitutiva dentro de um mecanismo (Craver 2007: 188 & ndash189 Kaplan 2015: 20 ver também Cummins 1975 para uma expressão inicial deste ideia). Essa abordagem oferece várias vantagens sobre a conta do bolo em camadas: por um lado, ela abandona o objetivo de fornecer uma compreensão global ou abrangente dos níveis que se aplica de maneira homogênea a todos os sistemas na natureza. Em vez disso, o objetivo é interpretar os níveis de uma forma cientificamente informada, em que as demarcações de nível só fazem sentido com base em casos (ver também Love 2012 para uma abordagem local para níveis que não está explicitamente ligada à noção de um mecanismo). O relato mecanicista também evita completamente qualquer correspondência ordenada entre a estrutura do mundo natural e a estrutura das ciências naturais: os níveis dos mecanismos são níveis na natureza, e não há um mapeamento direto desses níveis para teorias ou campos da ciência (Craver 2007: 176). Finalmente, o relato mecanicista dos níveis apóia um relato positivo da explicação pluralista e multinível que surge como uma alternativa poderosa para relatos do reducionismo em biologia (Craver 2005 cf. Brigandt 2010: 297).

Mais especificamente, os níveis de mecanismos foram definidos da seguinte forma:

Em níveis de mecanismos, os relata são mecanismos de comportamento em níveis superiores e seus componentes em níveis inferiores. & hellip O relacionamento entre níveis é o seguinte: X& rsquos & Phi-ing está em um nível mecanicista inferior do que & Psi-ing se e somente se X& rsquos & Phi-ing é um componente do mecanismo para S & rsquos & Psi-ing. Os componentes de nível inferior são organizados juntos para formar componentes de nível superior. (Craver 2007: 189)

Dentro de um mecanismo, as partes relevantes são & hellip working parts & mdashthe parts que executam as operações que permitem ao mecanismo realizar o fenômeno de interesse. Podem ser de tamanhos diferentes, mas se distinguem pelo fato de figurarem no funcionamento do mecanismo. É o conjunto de partes de trabalho que são organizadas e cujas operações são coordenadas para realizar o fenômeno de interesse que constitui um nível. (Bechtel 2008: 146)

Até agora, essas caracterizações sugerem que existem apenas dois níveis, o nível do mecanismo e o nível de seus componentes. No entanto, quando levamos em consideração que um componente também pode ser um mecanismo em si, essa imagem é expandida em uma hierarquia de vários níveis: Os componentes desse mecanismo aninhado formam um terceiro nível, que é dois níveis mais baixo do que o mecanismo geral (Bechtel 2008 : 147). Esta decomposição mecanística pode ser repetida quantas vezes forem necessárias, não há limite a priori para o número de níveis em um mecanismo.

O exemplo padrão de níveis de mecanismos é o caso da memória espacial e potencialização de longo prazo (LTP Craver 2007: 165 & ndash170). No mecanismo de memória espacial, quatro níveis de mecanismos podem ser identificados: o nível da memória espacial, o nível de formação do mapa espacial, o nível celular-eletrofisiológico e, finalmente, o nível molecular. Nessa hierarquia, as entidades em cada nível inferior são componentes do mecanismo de nível superior. Por exemplo, um receptor NMDA no nível molecular é um componente do mecanismo LTP no nível celular, e o mecanismo LTP é, por sua vez, um componente do mecanismo hipocampal de consolidação da memória (no nível da formação do mapa espacial). O mecanismo hipocampal de consolidação da memória, então, contribui para o mecanismo geral no nível da memória espacial, que é o nível mais alto e inclui coisas como o mouse realizando tarefas comportamentais (por exemplo, navegar em um labirinto aquático).

Os níveis de mecanismos compartilham algumas características-chave com as contas mais padronizadas de níveis de organização: eles são, por definição, composicionais, entidades em níveis mais altos são geralmente maiores do que entidades em níveis mais baixos e os níveis de mecanismos podem potencialmente equivaler a picos locais de regularidade e previsibilidade (Craver 2007: 190 veja a próxima seção). No entanto, os níveis dos mecanismos são muito mais limitados e minimalistas do que quaisquer outras abordagens existentes para os níveis de organização. Em primeiro lugar, como já foi mencionado, os níveis dos mecanismos só podem ser identificados caso a caso, e mecanismos diferentes podem ter níveis totalmente diferentes. Por exemplo, o conjunto de níveis no mecanismo de dobramento de proteínas é muito diferente dos níveis no mecanismo de memória espacial.

Além disso, mesmo dentro de um mecanismo, a questão de saber se dois itens estão no mesmo nível ou em níveis diferentes geralmente não tem uma resposta bem definida. Isso se deve ao fato de que os níveis são definidos apenas em termos de relações diretas parte-todo (ou componente-mecanismo). Por exemplo, os receptores NMDA e as vesículas sinápticas são componentes dos mecanismos celulares de LTP e, portanto, pode-se dizer que estão no mesmo nível. Os componentes dos receptores NMDA, por sua vez, incluem coisas como locais de ligação do glutamato e íons de glutamato, enquanto os componentes das vesículas sinápticas incluem coisas como proteínas de transporte. No entanto, como os locais de ligação do glutamato e as proteínas de transporte não são componentes uns dos outros nem componentes diretos no mesmo (sub) mecanismo, eles não estão no mesmo nível nem em níveis diferentes (Bechtel 2008: 147). A questão de como eles se relacionam em termos de níveis não tem resposta na estrutura mecanicista. O que isso significa é que mesmo dentro de um mecanismo específico, os níveis dos mecanismos não formam camadas horizontais que se estendem por todo o mecanismo, mas sim pequenas ilhas ou holofotes formados pelas partes funcionais de um (sub) mecanismo. Outra implicação é que mesmo coisas idênticas (por exemplo, moléculas de NMDA) no mesmo mecanismo muitas vezes não estão no mesmo nível (Eronen 2013). Recentemente Craver (2015) argumentou que toda a ideia de ser & ldquoat o mesmo nível & rdquo é de fato sem importância ou mesmo sem sentido no contexto de níveis de mecanismos, é suficiente que haja um sentido claro de que os mecanismos estão em um nível mais alto em relação a seus componentes (e os componentes estão em um nível inferior em relação ao mecanismo como um todo), e isso não requer que os componentes ou mecanismos também formem níveis horizontais.

Um outro problema que a conta mecanicista compartilha com a conta do bolo de camadas é que ela está inserida em uma estrutura conceitual onde & lsquolevels & rsquo são definidos em termos de outros termos técnicos que são mais fundamentais nessa estrutura (Brooks 2017). Por exemplo, a descrição do bolo de camadas foi originalmente incorporada ao projeto abrangente de Oppenheim e Putnam & rsquos de argumentar pela unidade da ciência, e sua compreensão de & lsquolevels & rsquo foi originalmente concebida em parte para explicar como funciona a microrredução. A explicação mecanicista, por sua vez, está embutida no programa do Novo Mecanismo & rsquos de explicar a explicação e os mecanismos mecanicistas, uma vez que & ldquolevels of engines & rdquo se sobrepõem amplamente a termos técnicos que definem o que é um mecanismo, é uma questão legítima que noção distinta de & lsquolevels & rsquo resulta em tudo o que é não diretamente derivado da noção de um mecanismo (cf. Eronen 2013).

Sob essa luz, fica claro que os níveis de mecanismos estão apenas remotamente relacionados a tentativas anteriores de elucidar níveis nas ciências da vida e têm muitas características que intuitivamente não associaríamos à ideia de níveis (Eronen 2013, 2015). No entanto, não há dúvida de que as relações de composição mecanicista que os níveis de mecanismos rastreiam são, como tal, crucialmente importantes para a compreensão e explicação da organização biológica.

Marie Kaiser (2015) busca recuperar uma noção mais geral de & lsquolevels & rsquo ao longo das linhas do relato mecanicista de uma forma que escapa à restritividade do relato & rsquos. O foco de Kaiser e rsquos aqui é relaxar as condições sob as quais consideramos algo um nível (2015: 183 & ndash185): Primeiro, em vez de definir níveis em termos de componentes de trabalho de mecanismos, ela sugere pensar nos níveis em termos de (biológico) parte-todo relações geralmente, ou seja, de uma forma que não seja derivada da definição de um mecanismo. Em segundo lugar, Kaiser sugere que um nível também pode incluir coisas que pertencem ao mesmo & ld tipo biológico quogeneral & rdquo que algumas partes do sistema de nível superior em questão (2015: 183 & ndash185): Desta forma, os níveis se expandem além dos limites de um organismo ou mecanismo . Como essa abordagem evita os problemas de níveis gerais de organização discutidos abaixo (seção 2.4) não foi explicitamente explicitado. Para outras tentativas de expandir ou desenvolver a noção de níveis de mecanismos, ver Bertolaso ​​& amp Buzzoni (2017) e Harbecke (2015).

2.3 Conta Wimsatt & rsquos & ldquoLocal Maxima & rdquo

Tanto o bolo de camadas quanto a abordagem mecanicista dos níveis visam definir níveis no sentido de dar pelo menos as condições necessárias para o que constitui um nível. William Wimsatt (1976a, 1994) adota uma abordagem diferente e se propõe a caracterizar as características-chave que os níveis de organização normalmente (mas não necessariamente) exibem em diferentes instâncias. Seu objetivo é delinear as principais características estruturais ou organizacionais da natureza, das quais os níveis de organização são os mais salientes. Em primeiro lugar, os níveis são composicionais e formam estruturas hierárquicas aninhadas, de modo que todos nos níveis inferiores funcionam como partes nos níveis superiores. Em segundo lugar, os níveis de organização são um

característica profunda, não arbitrária e extremamente importante da arquitetura ontológica de nosso mundo natural, e quase certamente de qualquer mundo que pudesse produzir e ser habitado ou compreendido por seres inteligentes. (Wimsatt 1994 [2007: 203])

Em outras palavras, Wimsatt considera os níveis como unidades que “cortam a natureza em suas articulações” (1976a: 237).

Uma outra característica dos níveis de organização é que eles são

constituído por famílias de entidades geralmente de tamanho e propriedades dinâmicas comparáveis, que caracteristicamente interagem principalmente entre si. (Wimsatt 1994 [2007: 204])

Uma metáfora útil que Wimsatt usa para ilustrar isso é que podemos pensar em teorias ou modelos de níveis específicos como peneiras de tamanhos diferentes que separam as coisas com o tamanho apropriado e propriedades dinâmicas (Wimsatt 1976a: 237). Assim, as teorias nos níveis dos organismos separam coisas do tamanho aproximado de um organismo que são capazes de se reproduzir e principalmente interagir umas com as outras.

Finalmente, e talvez o mais importante,

Os níveis de organização podem ser pensados ​​como máximos locais de regularidade e previsibilidade no espaço de fase de modos alternativos de organização da matéria. (1976a: 209 ver também 1976a: 238)

Este ponto é & ldquot o mais próximo que [Wimsatt] chegará de uma definição & rdquo (1976a: 209) e requer alguma explicação. A ideia geral é que os padrões e regularidades que podem ser usados ​​como base para previsão e explicação são encontrados agrupados em torno de certas escalas, e esses agrupamentos indicam níveis de organização. Portanto, se representarmos a regularidade e a previsibilidade em relação à escala (de tamanho), os níveis de organização aparecerão como picos no gráfico (veja a Figura). As entidades que encontramos nestes & ld máximos quolocais & rdquo exibirão regularidades estáveis ​​em virtude dos critérios (tamanho, taxa, propriedades dinâmicas, etc.) com os quais são agrupadas em níveis, e essas regularidades também podem servir como base para previsibilidade confiável. Além disso, os níveis de organização compreendem & ldquothe Mais provável estados da matéria & rdquo (1976a: 239), o que significa que se pudéssemos variar as condições iniciais, sob uma gama de condições a seleção natural ou outros processos de seleção resultariam nos mesmos níveis (Wimsatt 1976a: 238 & ndash239). Por exemplo, se o nível das moléculas é um nível de organização no sentido de Wimsatt & rsquos, então deve haver um pico de regularidade e previsibilidade na (s) escala (s) em que as moléculas estão localizadas, e as moléculas devem ser o modo mais provável de organização da matéria sob uma variedade de condições.

Figura. Wimsatt, criado em 1973, usado com permissão.

Wimsatt aponta muitos outros recursos que os níveis podem ter: por exemplo, processos em níveis mais altos tendem a acontecer em taxas mais lentas do que processos em níveis mais baixos, propriedades de nível mais alto são tipicamente realizadas de forma múltipla por propriedades de nível mais baixo e relações causais de nível mais alto são dinamicamente autônomo no sentido de ser amplamente independente do que acontece nos níveis inferiores. O que diferencia diferentes níveis também varia entre as instâncias e pode incluir distinções parte-todo, as magnitudes das forças pelas quais as coisas interagem ou, pragmaticamente, considerações de tamanho de diferentes constituintes. É importante ressaltar que Wimsatt também argumenta que em contextos onde as relações parte-todo se tornam muito complexas, como na organização de sistemas biológicos, os níveis de organização se rompem e, nesses casos, uma noção organizacional mais apropriada é & ldquoperspectiva & rdquo (Wimsatt 1994 [2007: 227 ]). As perspectivas são contas (incompletas) de sistemas com base em um conjunto de variáveis ​​e, em contraste com os níveis, não precisam ter nenhuma estrutura parte-todo. Por exemplo, podemos abordar organismos a partir de perspectivas anatômicas, fisiológicas ou genéticas, cada perspectiva vindo com um conjunto proprietário de variáveis.

Ao incluir tantas advertências e características de níveis possíveis, mas desnecessárias, Wimsatt torna seu relato extremamente versátil e amplo em escopo, mas ao mesmo tempo aberto a acusações de imprecisão ou inconsistência (cf. Craver 2007: 182 e ndash183). Ele contém uma infinidade de critérios que os níveis podem, mas não necessariamente têm que satisfazer, de modo que quase qualquer conjunto de entidades que são em algum aspecto semelhantes entre si pode ser considerado como formando um nível. Além disso, os critérios individuais como tais também levantam muitas questões. Por exemplo, como devemos entender os & ld máximos quolocais de regularidade e previsibilidade & rdquo? Que tipo de regularidades devemos incluir generalizações causais & mdashonly, ou também regularidades que descrevem relações associativas ou composicionais (Craver 2007: 182 & ndash183)? Como contamos ou estimamos o número de regularidades em uma determinada escala? Como esses picos correspondem aos outros critérios propostos, como a organização parte-todo dos níveis?

Essas preocupações são até certo ponto aliviadas levando-se em consideração uma importante ideia de fundo na abordagem de Wimsatt & rsquos: os níveis de organização e as entidades que os ocupam devem ser robusto, o que significa que eles devem ser detectáveis, mensuráveis, deriváveis, definíveis e assim por diante, em uma variedade de independente maneiras (1981 [2007: 63 e ndash4] 1994 [2007: 210]). Em outras palavras, devem apresentar redundância entre meios independentes de acessá-los, detectá-los ou defini-los e, portanto, não devem depender de nenhum critério ou característica definidora única. Assim, se os níveis de organização são robustos, a escolha dos critérios, ou os problemas de algum critério individual, não será crucial. No entanto, até que ponto existem tais níveis robustos de organização na natureza permanece uma questão em aberto.

2.4 Níveis de ceticismo e contas deflacionárias

Apesar da familiaridade de cientistas e filósofos com o conceito de níveis, pedidos para sua dispensa ou redução da ênfase no léxico científico são cada vez mais comuns (Eronen 2013, 2015 Guttman 1976 Ladyman & amp Ross 2007 Potochnik & amp McGill 2012 Rueger & amp McGivern 2010 Thalos 2013 para refutações ver também DiFrisco 2017 Brooks 2017). Por um lado, a natureza pode simplesmente ser muito confusa para caber em qualquer imagem do estilo bolo de camadas. Considere como uma ilustração o nível putativo de & ldquoorganismos. & Rdquo As baleias azuis e células de levedura são ambas claramente organismos e, portanto, deveriam estar nominalmente localizadas neste nível, mas cada uma compreende tipos radicalmente diferentes de entidades com propriedades radicalmente diferentes (Potochnik & amp McGill 2012). Isso ainda pode ser palatável, mas quando consideramos o próximo nível inferior, a saber, aquele indicado pelos componentes desses organismos, a imagem dos níveis como camadas horizontais perfeitas se desfaz completamente. Os componentes das baleias azuis incluem coisas como órgãos, tecidos e células, enquanto as células de levedura são compostas de coisas como membrana celular, núcleo e mitocôndria (cf. Potochnik & amp McGill 2012). Além disso, a baleia é em parte composta de vários simbiontes, incluindo bactérias intestinais. Esses simbiontes são, ao mesmo tempo, componentes da baleia e dos próprios organismos. Assim, os componentes de organismos de diferentes tipos não formam nenhum "nível de quo" homogêneo.

Esses problemas não se devem apenas às dificuldades de definir o que é um organismo. Questões semelhantes surgem quando consideramos os componentes das células, como a membrana celular e as mitocôndrias e seus subcomponentes (por exemplo, moléculas de lipídios e a membrana mitocondrial externa, respectivamente) também exibem muita heterogeneidade para formar um nítido & ldquolevel & rdquo (cf. Eronen 2013). Além disso, os mesmos tipos de coisas podem ser partes em totalidades de nível superior muito diferentes: por exemplo, íons de hidrogênio podem ser componentes independentes no mecanismo de fosforilação oxidativa que envolve a membrana celular como um componente, mas também podem ser componentes de the lipid molecules that make up the cell membranes (Bechtel 2008: 147).

More generally, Potochnik and McGill (2012) argue that &lsquolevels&rsquo imposes a radically false, rigid uniformity onto nature:

o ideia básica [behind &lsquolevels&rsquo] is that higher-level entities are composed of (and only of) lower-level entities, but the prevalent concept of hierarchical organization involves stronger claims as well. The compositional hierarchy is often taken to involve stratification into discrete and universal levels of organization. It is also often assumed that levels are nested, that is, that an entity at any level is composed of aggregated entities at the next lower level. (Potochnik & McGill 2012: 121 emphasis added)

This identifies these problem with the &ldquobasic idea&rdquo of the levels concept itself. They continue:

Na verdade, o very notion of stratified levels depends on not only the ubiquity, but also the uniformity, of part-whole composition. For strata to emerge, atoms must always compose molecules, populations must always compose communities, and so forth. But the uniformity of composition needed for stratified levels simply does not exist. (2012: 126 emphasis added see also Guttman 1976: 113 Thalos 2013: 10)

This comprehensive, uniform rigidity in turn undermines other features attributed to levels of organization. One of these features is the supposed epistemic merit (or fault) inherently exhibited by natural constituents due to their position at a particular level (Potochnik & McGill 2012. 129&ndash30). For instance, reductionists frequently argue that molecular-level explanations are generally more secure, more fundamental, or otherwise superior to explanations citing higher-level structures like chromosomes or cells (and conversely, anti-reductionists claim that higher-level constituents are often necessary for producing adequate explanations). However, as has been pointed out by many authors, blanket attributions of significance like these are deeply misleading (e.g., Wimsatt 1976a Jackson & Pettit 1992 cf. Potochnik & McGill 2012: 129 Noble 2012: 56 Craver 2007: 191). One reason for this is that particular levels exhibit epistemic merit only in regard to what is being investigated. As such, what is taken to be the relevant level will shift depending on what structures or processes comprise the focus of scientists&rsquo investigative tasks, and hence no level will have inherent or principled epistemic superiority. Moreover, epistemic products like explanations and theories in biology rarely exhibit a monolevel structure, but rather include multiple levels simultaneously (e.g., Schaffner 1993: 97&ndash8, 387 Mitchell 2003: 147 Craver 2007).

The basic conclusion that Potochnik and McGill and other levels skeptics draw from this is the following. The levels concept precludes a sophisticated discussion of philosophical and scientific issues by imposing an overly simplistic representation of science and nature. So, although perhaps no one would deny the attractiveness of &lsquolevels&rsquo in seeking to make complex natural systems tractable to analysis, depicting these systems using the concept seems to do far more harm than good. Burton S. Guttman is very clear on this, stating that &ldquoif it is stated in any but the sloppiest and most general terms, [the concept of levels] is a useless and even misleading concept&rdquo (Guttman 1976: 112). Similarly, Miriam Thalos emphasizes &ldquothe conceit of levels&rdquo and argues that &ldquothe notion of levels provides no useful philosophical ideas whatever&rdquo (Thalos 2013: 13).

This levels-skepticism has also a more constructive side. Several authors have suggested replacing or reinterpreting levels talk in terms of other concepts, most importantly scale (Eronen 2013, 2015 Noble 2012 Potochnik & McGill 2012 see also P.S. Churchland & Sejnowski 1992 McCauley 2009 Rueger & McGivern 2010). The motivation behind this is that the problems associated with levels of organization can be avoided if more well-defined notions are applied instead. For instance, the notion of escala arguably does not lead to the same kinds of problems as the idea of levels of organization. All that it is needed for arranging things on a scale is measuring some quantitative property of those things. Scales also have the advantage of being entirely continuous, while levels require placing things at distinct and discrete positions in the hierarchy (Eronen 2015 Potochnik & McGill 2012). The scale that is the most obviously relevant one in this context is the size scale, which is based on how big things are: Organisms are usually (though not always) bigger than cells, which are bigger than molecules, which are bigger than atoms, and so on. However, also the time scale (the rate at which processes occur) is crucially important for understanding biological organization (Simon 1962 DiFrisco 2017): Interactions between organisms (e.g., sexual reproduction) take place at much slower rates than interactions between cells (e.g., synaptic communication), which again are slower than interactions between molecules (e.g., receptor binding).

This &ldquodeflationary&rdquo approach (Eronen 2013, 2015), where levels are reduced or deflated to more well-defined concepts, is also consistent with the idea that at some scales we may find peaks of regularity or predictability (Wimsatt 1994), or clusters of causal relationships (Potochnik & McGill 2012). However, to what extent such peaks or clusters can be discerned in biological systems is an open question. It also remains to be seen whether the deflationary approach is sufficient for accounting for the role of levels of organization in biological theories and explanations.


5.1: Why It Matters- Cell Membranes - Biology

Surface-to-Volume Ratios in Biology

Introdução:
The purpose of this lab is to introduce you to the biological importance of surface-to-volume ratios (abbreviated S/V). Surface area (SA), which is expressed in squared units (e.g., mm 2 , m 2 ), is the amount of an object that is directly exposed to the environment. For a cell, it would represent the area of the plasma membrane and for a person it would represent the amount of skin. Volume is a rough measure of the size of a structure and the amount of space it occupies. Volume is expressed by cubic units (e.g., mm 3 , cm 3 = milliliters). The surface-to-volume ratio (S/V) refers to the amount of surface a structure has relative to its size or stated in a slightly more gruesome manner, S/V ratio is the amount of "skin" compared to the amount of "guts." To calculate the S/V ratio, simply divide the surface area by the volume.

The reason that surface-to-volume ratios are important is because a cell or organism continuously exchanges materials, such as food, waste, water, and heat, with its environment. Depending on the circumstances, it may be advantageous to have a small S/V while at other times a large S/V is an advantage. Thus, optimizing S/V ratios has been a driving force in the evolution of all organisms. Since S/V is a function of both size and shape, these have also been under strong evolutionary pressure.

To begin our studies we will examine the effects of both size and shape on surface-to-volume ratios. Then, we will use this information to answer fundamental questions about cell size and metabolic rate. Finally, we will apply our experiences to a variety of biological situations.

Exercise 1. The Relationship between Volume, SA, and S/V Ratio

In this exercise we will explore the mathematical relationship between volume, surface area, and the S/V ratio. Consider a cube that is one unit on a side. If it increases in size, obviously both the surface area and volume will increase. But, by how much? And, how will this affect the surface-to-volume ratio? In this exercise we will calculate the surface area, volume and s/v ratio for a series of cubes, graph the results, and then attempt to answer these questions and others. First, let s make a few predictions.

Hypothesis 1.1: As a cube gets larger, its S/V ratio will (select one: decrease / remain the same / increase).

Hypothesis 1.2: As a cube gets larger, the surface area of the cube will increase by (select one: twice / the square of / the cube of) the linear dimension.

Hypothesis 1.3: As a cube gets larger, the volume of the cube will increase by (select one: three times / the square of / the cube of) the linear dimension.

Método: Complete Table 1 for a series of cubes of varying size (equações):


Poxviruses provide ample opportunities to understand complex life processes

Of the dozens of poxviruses, each has a DNA genome encoding hundreds of genes that support a complex replication cycle [3]. Many of the poxviruses’ encoded enzymes are utilized as tools for molecular biology and biotechniques. A number of commercialized biotechnology products have been successfully developed based on enzymes identified from vaccinia virus, exemplified by the vaccinia capping system for in vitro synthesized RNA and TOPO cloning which is based on vaccinia DNA topoisomerase [45, 46]. It will not be surprising to see more poxvirus-based biotechnology products in the future. In addition, although poxviruses are “old” viruses, many mechanisms of their replication cycle are still poorly understood, partially because of their complex virion and life cycle. For example, vaccinia virus needs a complex comprising 11 proteins for cell fusion and entry [47] the most complex fusion-entry system among known mammalian viruses. The mechanism of entry is still largely unknown. Many other aspects of poxvirus virion assembly, membrane morphogenesis, and egress are also still poorly understood. Therefore, poxviruses provide phenomenal scientific opportunities for investigators in the field of virology.

Although poxviruses encode hundreds of genes, similar to other viruses, they still rely on host cells to complete their replication cycle and have complex interactions with their hosts. Eukaryotic cells, including mammalian cells, have a well-developed innate immune system to detect, respond to, and limit viral pathogens. It is estimated that more than one third of the over 200 vaccinia virus-encoded genes are dedicated to modulating innate immune response as a strategy to evade host antiviral immunity. Vaccinia’s viral proteins can counteract almost all known innate immune mechanisms. An outstanding review by Smith et. al. summarized these vaccinia virus immunomodulatory proteins nicely [48]. More vaccinia virus innate immunomodulatory proteins continue to be described and characterized. For example, B2 and F17 use distinct mechanisms to evade the cGAS-STING DNA sensing pathway [49, 50]. Yet, the functions and mechanisms of action of many of these poxvirus immunomodulators are unknown. Many of the remaining poxvirus non-immunomodulators also interact with cellular processes to facilitate virus entry, DNA replication, gene expression, viral envelop membrane morphogenesis, assembly, egress, and spreading. Research on these poxvirus gene functions will provide molecular tools to decipher aspects of cellular processes, in addition to understanding viral replication strategies. Work in the author’s laboratory has recently focused on vaccinia virus factors that interact with host cell protein synthesis and metabolism machinery [51,52,53,54,55,56,57], with the rational that the study of virus interactions with these host house-keeping functions is critical to elucidate the poxvirus replication strategy and the associated fundamental cellular processes.


Evolutionary Processes Have Resulted In Approximately

Evolution is the change in the characteristics of a species over several generations and relies on the process of natural selection. Start studying Chapter 26.

Adaptive Radiation The Definitive Guide Biology Dictionary

What are the four processes that lead to evolution.

Evolutionary processes have resulted in approximately. Answer the following questions True T or False F. Zoologists must understand evolutionary processes if they are to understand what an animal is and how it originated. Mutation changes in genes cause population to evolve create genetic diversity.

The main goal of the science of Darwinian Medicine is to investigate human disease disorders and medical complications from an evolutionary perspective. Ideas concerning the theory of organic evolution were published and supported with convincing evidence by Charles Darwin in. Process by which modern organisms have descended from ancient organisms decent with modification fossil record the geological record of organisms on earth that have been preserved in the rock in a chronological.

The splitting of lineages into two or more species has occurred. Stude nts were asked to. Question 2 asks students to work with scientific theory and evidence to explain how the processes of natural selection and evolution could have resulted in different photosynthetic organisms absorbing light within different ranges of the visible light spectrum.

A The trait must be the result of environmental conditions. C The trait must impact the social rank of its possessor. Evolutionary mechanism that increases genetic diversity in populationsDo not occur to increase or decrease fitness but alleles can be deleterious beneficial or neutral.

The evolution of species has resulted in enormous variation in form and function. Sometimes evolution gives rise to groups of organisms that become tremendously different from each other. Humans live up to like 115ish years when very lucky and a generation is on average calculated to be 20 years.

For a theory that is a central tenet in the understanding of biology evolution is also perhaps the most misunderstood abused and contentious of theories. _____ Organisms existing today are the result of evolutionary processes that have occurred over millions of years. Evolutionary change proceeds rapidly and is.

Darwins four theories of evolution include each of the following EXCEPT. Genetic drift is random fluctuations basically anti-selection one form is bottleneck effect. Also the evolutionary process that leads to development or persistence of such a trait.

Mutations are also heritable and affect an organisms genetic makeup. Slow as an evolutionary mechanism in comparison to selection genetic drift and gene flow. When two species evolve in diverse directions from a common point it is called divergent evolution.

Change in a kind of organism over time. Natural selection is the primary cause of evolutionary change. Evolution Study Questions TrueFalse Questions.

It is the process by which modern organisms have descended from anc view the full answer. Evolution may have result observation but not process observation. Home Science Math History Literature Technology Health Law Business All.

_____ Evolution is a scientifically valid theory 2. Over 1 million animal species have been described Many more about 90 existed in the past and have become extinct. List and define the four evolutionary processes covered in this lesson.

B The trait must be genetically based. Primary source of genetic variation and are alterations in an organisms DNA sequencing. Aprenda termos de vocabulário e muito mais com jogos de flashcards e outras ferramentas de estudo.

They can be complemented with evolutionary explanations that describe the evolutionary processes and principles that have resulted in human biology we study today. Gene flow sometimes called migration population to evolve create genetic diversity. Which of the following characteristics must be true in order for a trait to be impacted by the forces of natural selection and then play a role in the process of biological evolution.

Mutation Natural Selection Migration and Genetic Drift. In evolutionary biology a particular structure physiological process or behavior that makes an organism better able to survive and reproduce. These processes have resulted in an estimated 4 to 100 million species of animals living today.

So it would be hard to sit around and watch. We will explore the richness of evolutionary and biological processes that have resulted in the biodiversity of life on planet Earth. Depends on what is evolving.

Evolutionary processes have resulted in approximately _____ million species of which 14 million species have been described.

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The importance of the ratio of omega-6/omega-3 essential fatty acids

Several sources of information suggest that human beings evolved on a diet with a ratio of omega-6 to omega-3 essential fatty acids (EFA) of approximately 1 whereas in Western diets the ratio is 15/1-16.7/1. Western diets are deficient in omega-3 fatty acids, and have excessive amounts of omega-6 fatty acids compared with the diet on which human beings evolved and their genetic patterns were established. Excessive amounts of omega-6 polyunsaturated fatty acids (PUFA) and a very high omega-6/omega-3 ratio, as is found in today's Western diets, promote the pathogenesis of many diseases, including cardiovascular disease, cancer, and inflammatory and autoimmune diseases, whereas increased levels of omega-3 PUFA (a low omega-6/omega-3 ratio) exert suppressive effects. In the secondary prevention of cardiovascular disease, a ratio of 4/1 was associated with a 70% decrease in total mortality. A ratio of 2.5/1 reduced rectal cell proliferation in patients with colorectal cancer, whereas a ratio of 4/1 with the same amount of omega-3 PUFA had no effect. The lower omega-6/omega-3 ratio in women with breast cancer was associated with decreased risk. A ratio of 2-3/1 suppressed inflammation in patients with rheumatoid arthritis, and a ratio of 5/1 had a beneficial effect on patients with asthma, whereas a ratio of 10/1 had adverse consequences. These studies indicate that the optimal ratio may vary with the disease under consideration. This is consistent with the fact that chronic diseases are multigenic and multifactorial. Therefore, it is quite possible that the therapeutic dose of omega-3 fatty acids will depend on the degree of severity of disease resulting from the genetic predisposition. A lower ratio of omega-6/omega-3 fatty acids is more desirable in reducing the risk of many of the chronic diseases of high prevalence in Western societies, as well as in the developing countries, that are being exported to the rest of the world.


Electrically Active Cell Membranes

Most cells in the body make use of charged particles (ions) to create electrochemical charge across the cell membrane. In a prior chapter, we described how muscle cells contract based on the movement of ions across the cell membrane. For skeletal muscles to contract, due to excitation–contraction coupling, they require input from a neuron. Both muscle and nerve cells make use of a cell membrane that is specialized for signal conduction to regulate ion movement between the extracellular fluid and cytosol.

As you learned in the chapter on cells, the cell membrane is primarily responsible for regulating what can cross the membrane. The cell membrane is a phospholipid bilayer, so only substances that can pass directly through the hydrophobic core can diffuse through unaided. Charged particles, which are hydrophilic, cannot pass through the cell membrane without assistance (Figure 12.5.1). Specific transmembrane channel proteins permit charged ions to move across the membrane. Several passive transport channels, as well as active transport pumps, are necessary to generate a transmembrane potential, and an action potential. Of special interest is the carrier protein referred to as the sodium/potassium pump that uses energy to move sodium ions (Na + ) out of a cell and potassium ions (K + ) into a cell, thus regulating ion concentration on both sides of the cell membrane.

Figure 12.5.1 – Cell Membrane and Transmembrane Proteins: The cell membrane is composed of a phospholipid bilayer and has many transmembrane proteins, including different types of channel proteins that serve as ion channels.

The sodium/potassium pump requires energy in the form of adenosine triphosphate (ATP), so it is also referred to as an ATPase pump. As was explained in the cell chapter, the concentration of Na + is higher outside the cell than inside, and the concentration of K + is higher inside the cell than outside. Therefore, this pump is working against the concentration gradients for sodium and potassium ions, which is why it requires energy. The Na + /K + ATPase pump maintains these important ion concentration gradients.

Ion channels are pores that allow specific charged particles to cross the membrane in response to an existing electrochemical gradient. Proteins are capable of spanning the cell membrane, including its hydrophobic core, and can interact with charged ions because of the varied properties of amino acids found within specific regions of the protein channel. Hydrophobic amino acids are found in the regions that are adjacent to the hydrocarbon tails of the phospholipids, where as hydrophilic amino acids are exposed to the fluid environments of the extracellular fluid and cytosol. Additionally, ions will interact with the hydrophilic amino acids, which will be selective for the charge of the ion. Channels for cations (positive ions) will have negatively charged side chains in the pore. Channels for anions (negative ions) will have positively charged side chains in the pore. The diameter of the channel’s pore also impacts the specific ions that can pass through. Some ion channels are selective for charge but not necessarily for size. These nonspecific channels allow cations—particularly Na + , K + , and Ca 2+ —to cross the membrane, but exclude anions.

Some ion channels do not allow ions to freely diffuse across the membrane, but are gated em vez de. UMA ligand-gated channel opens because a molecule, or ligand, binds to the extracellular region of the channel (Figure 12.5.2).

Figure 12.5.2 – Ligand-Gated Channels: When the ligand, in this case the neurotransmitter acetylcholine, binds to a specific location on the extracellular surface of the channel protein, the pore opens to allow select ions through. The ions, in this case, are cations of sodium, calcium, and potassium.

UMA mechanically-gated channel opens because of a physical distortion of the cell membrane. Many channels associated with the sense of touch are mechanically-gated. For example, as pressure is applied to the skin, mechanically-gated channels on the subcutaneous receptors open and allow ions to enter (Figure 12.5.3).

Figure 12.5.3 – Mechanically-Gated Channels: When a mechanical change occurs in the surrounding tissue (such as pressure or stretch) the channel is physically opened, and ions can move through the channel, down their concentration gradient.

UMA voltage-gated channel is a channel that responds to changes in the electrical properties of the membrane in which it is embedded. Normally, the inner portion of the membrane is at a negative voltage. When that voltage becomes less negative and reaches a value specific to the channel, it opens and allows ions to cross the membrane (Figure 12.5.4).

Figure 12.5.4 – Voltage-Gated Channels: Voltage-gated channels open when the transmembrane voltage changes around them. Amino acids in the structure of the protein are sensitive to charge and cause the pore to open to the selected ion.

UMA leak channel is randomly gated, meaning that it opens and closes at random, hence the reference to leaking. There is no actual event that opens the channel instead, it has an intrinsic rate of switching between the open and closed states. Leak channels contribute to the resting transmembrane voltage of the excitable membrane (Figure 12.5.5).

Figure 12.5.5 – Leak Channels: These channels open and close at random, allowing ions to pass through when they are open.


The name game

'Mad' is an evocative name, which is why it is used for at least four entirely unrelated proteins (the transcriptional repressor Mad, the spindle checkpoint protein Mad, the metabolic enzyme myoadenylate deaminase, and the stunningly named Drosophila melanogaster transcription factor Mothers against Decapentaplegic), as well as for an X-ray crystallographic technique (multiwavelength anomalous dispersion) and a cell type (mesenchymal adipocyte-like default cells). Another high profile example is APC, which can refer to both the anaphase-promoting complex and the tumour suppressor adenomatous polyposis coli, both the subject of particularly intense study. This means that dissection of the relevant literature can become a real challenge.

Welcome to the nomenclature nightmare. Have you ever delved deeper and deeper into a paper on your favourite gene/protein, getting increasingly excited about the entirely new role proposed, until you realize that the paper is dealing with an entirely different molecular entity, unhappily labelled with the same short acronym that you cherish? Worse still, papers on the same gene/protein can sometimes appear simultaneously, or even back to back in the same journal, and yet refer consistently to different names. This happens most frequently with newly identified proteins. It is understandable that researchers feel protective about their name, as it appears to support their claim to first discovery and hence academic credit. One example is the pro-apoptotic protein named SMAC and DIABLO, published back to back in a prominent journal, where it was near impossible to tell, short of sequence comparison, that both papers referred to the same protein. Further confusion can be caused by splice variant nomenclature: a recent example is phosphatidylinositol phosphate kinase type 1, referred to variously as PtdInsPKIγ-90 (denoting molecular weight) and PIPKIγ-661 (denoting amino acid position) in two Natureza papers last month.

Much of the confusion arises as research communities traditionally framed around model organisms converge on the study of orthologous proteins. It is quite a challenge, for example, for mammalian cell biologists interested in the Wnt pathway to know that the transcription factor TCF is called pangolin in the fruit fly, whereas β-catenin goes by the name of tatu.

Another aggravating factor is that once a name is established or officially accepted and replaces older terminology, there is a risk of discrimination against chunks of the early literature on a protein or gene. The protease interleukin-1β-converting enzyme (ICE), for example, is now officially known as caspase1 (CASP1), and the protein kinase SAKP1 or JNK1 by the slightly less glamorous name MAPK8.

Nature Cell Biology is attempting to wade into the turgid acronym soup in an effort to distill the flow of our papers down to a digestible form. As a matter of policy, we will make it a precondition for publication in this journal that all synonyms established within a given species in the community for a certain gene/protein are noted the first time the gene/protein is mentioned. We will insist that the approved gene/protein name is mentioned in the abstract to allow papers to be captured by searches. It is acceptable thereafter to employ the preferred nomenclature in a consistent manner (we ask authors to stick to a single acronym to avoid confusion associated with the ambiguous use of solidi). However, we strongly encourage our authors to follow the guidance provided by established bodies for deciding how to refer to a gene/protein. For human genes this is the HUGO Gene Nomenclature Committee (HGNC at http://gene.ucl.ac.uk/nomenclature/), although the database GeneCards (http://bioinformatics.weizmann.ac.il/cards/) is another useful resource using HUGO approved nomenclature. For mouse genes, the definitive resource is Jackson labs (www.informatics.jax.org/mgihome/nomen/) for Drosófila it is Flybase (http://flybase.bio.indiana.edu/) for Caenorhabditis elegans Wormbase (http://www.wormbase.org/) for the yeast Saccharomyces cerevisiae a Saccharomyces Genome database (http://genome-www.stanford.edu/Saccharomyces/) and GeneDB (http://www.genedb.org/genedb/cerevisiae/index.jsp), and for Schizosaccharomyces pombe the GeneDB database (http://www.genedb.org/genedb/pombe/index.jsp). The LocusLink database hosted by NCBI (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/LocusLink/) provides a multispecies entry to officially approved nomenclature. In communities with no established nomenclature policy, the emergence of genome sequencing projects annotated by official consortia should serve as a guide for nomenclature, such as TAIR for Arabidopsis thaliana (http://www.arabidopsis.org/home.html). Further information is available on our guide to authors (http://www.nature.com/ncb/authors/).

It is clear that we will have to live with multiple names, especially when dealing with orthologues, as well as redundant names, for some time to come. Meanwhile, we hope that a consistent approach to naming, which is cultivated both by authors and scientific journals, will keep science accessible. In the future, we will be able to rely on help from ontology projects, such as the Gene Ontology consortium (GO www.geneontology.org), to provide all the necessary links to know what is what.

A new section for the new year

We have decided to create a new format for the publication of primary research in Nature Cell Biology. This section will be called 'letters', in the tradition of our sister journal Natureza. Letters will take the form of full research papers with up to five figures, 2,000 words and supplementary information. This section will therefore de facto replace our current 'Brief Communications' section.

However, we will now also occasionally publish papers that we feel better reflect the name Brief Communication: exciting singular observations that stand without a detailed mechanistic or physiological context, but that are nevertheless provocative and enticing cutting-edge discoveries. It is our opinion that such observations deserve to be published in a suitable format to spur on research in less developed territory. Too often, such data gather dust away from the public eye, as projects remain too underdeveloped for a full paper. It should be emphasized that this is not a 'letters light' section findings published in this format will not be full papers that 'didn't quite make it'. The tight format of the section is designed to allow concise but thorough documentation of findings that fulfill these criteria (please see our guide to authors, http://www.nature.com/ncb/authors/). It should be added that although these findings are often too preliminary to warrant full papers, they are certainly not premature, as the data presented is as solid and reproducible as that in any full paper. They are also subjected to the same thorough peer review and revision process established at this journal.

You may also notice that we have modified the pagination system for the front section of this journal, which was initially established to facilitate the production process.

This month sees the launch of our Cell of the Month competition (see page 15). Cell biology research generates some of the most visually stunning images of any branch of science, and yet such images rarely make it into a formal publication. In an effort to open up this visual treasure trove to a wider audience, we will publish one selected image (unpublished elsewhere) every month. Anyone with a beautiful image is invited to submit it online via the NCB homepage. Each month, the editors of both Nature Cell Biology e Nature Reviews Molecular Cell Biology, in conjunction with two external scientists, will pick a winning image to be published in both journals. So if you think you have a better snap than this month's winner, don't just keep it hidden, send it in!