معلومة

كيف تحدد الخلية نفسها؟


في التطور الجنيني ، تطورت الخلايا غير المتمايزة إلى أنواع محددة. بقدر ما أفهم ، فإن عامل التمييز الرئيسي هو تنظيم التعبير الجيني عبر عوامل النسخ.

ومع ذلك ، إذا كانت جميع الخلايا لها جينومات متطابقة ، وبالتالي عوامل نسخ متطابقة ، فما هو مصدر الاختلاف في تكوينها؟ هل تعتمد على بعض عناصر العشوائية في العوامل الخارجية؟


تمت دراسة هذا في ذبابة الفاكهة ، ويتوقف الكثير من التطور على مكان وجود الخلية في الجسم. يؤدي عدم تناسق مبدئي للـ mRNA في البويضة المخصبة مسبقًا إلى إنشاء المحور الأمامي الخلفي (الذي تكون نهايته الرأس ، وهو الذيل) لذلك يتم إخبار الخلايا بما يجب أن تتطور إليه بناءً على إشارات الرنا المرسال التي تتلقاها والتي تعتمد على إشارات الرنا المرسال. في مكان وجودهم على طول هذا المحور.

https://en.wikipedia.org/wiki/Drosophila_embryogenesis


إذا كانت جميع الخلايا لها جينومات متطابقة ، لذلك ، عوامل النسخ متطابقة

تعليق مهم: كل الخلايا لها بالفعل جينومات متطابقة ، وبالتالي فإن جميع الخلايا لها نفس الجينوم مسلح مع الحمض النووي الذي يرمز لعوامل النسخ ، لكن هذا يفعل ليس يعني أن جميع الخلايا لها نفس حالة الجينوم. من المفهوم جيدًا أن أنواع الخلايا المختلفة لها إمكانية وصول مختلفة إلى الكروماتين ("الحمض النووي مفتوح ومغلق للوصول إلى الإنزيم") ، وهذا يعتمد على تعديل الهستونات التي يلتف حولها الحمض النووي. ليس مجرد تصور الحمض النووي كخيط صورة كاملة ؛ إنها في الواقع بنية معقدة ثلاثية الأبعاد ، وكل منطقة أو "جوار" لموقع DNA يختلف عن المناطق الأخرى. تساعد الصورة أدناه في تصور مستويات الطلب. الترتيب محدد للغاية بناءً على الحالة الحالية للخلية وتاريخها (أي من أسلافها).

حاليًا ، لدينا عدة طرق يمكننا من خلالها دراسة تشكّل الحمض النووي وعلم التخلق (دراسة الأشياء "فوق الحمض النووي") ببضع طرق ، يقتصر كل منها على التحقيق في جانب معين. من بين أشياء أخرى ، نستخدم:

  • سلسلة ChIP-seq والطرق ذات الصلة لتحديد البروتينات التي تشغل مواقع على الحمض النووي (غالبًا ما نبحث عن polymerases أو تعديلات هيستون) ،

  • فحوصات فرط حساسية الدناز لتحديد مناطق الكروماتين التي يمكن الوصول إليها لقطع الإنزيمات ، وبالتالي فهي مفتوحة للنسخ ،

  • الأساليب القائمة على 3C لتحديد مناطق الحمض النووي التي تكون قريبة جدًا من المناطق الأخرى (على سبيل المثال ، ربط خيط DNA لإحضار عناصر محسن بعيد أو كاتم للصوت إلى مناطق المروج)

كيف تتمايز الخلايا إلى أنواع معينة؟

تسمى العوامل التي تسبب اختلافات في التشكل مورفوجينات. هناك ثروة هائلة من المعلومات حول هذا الموضوع ، ومن الصعب العثور على مكان جيد للبدء. في الواقع ، تعتبر عوامل النسخ لاعبين محوريين. إن أفضل عائلة معروفة من TFs المورفوجينية هي جينات متجانسة ضرورية لنمذجة الجسم. إنها تؤدي إلى خطة الجسم ، وتحدد أي الخلايا هي الرأس والنهاية المقابلة ، وتحدد مكان ظهور الأعضاء ، وكيف يستمر الانقسام ، وكيف تتشكل الأعضاء. مجال evo-devo هو المجال الرئيسي الذي يدرس كيفية تحديد تشكل الجسم على المستويين الخلوي والجزيئي.

فيما يلي صورة مبسطة توضح كيف تحدد نفس العناصر المحفوظة (حفنة من جينات Hox) نمط الجسم حتى عبر الأنواع:

بالنسبة للشخص العادي ، أعتقد أن هناك مقطع فيديو إلزاميًا وجذابًا رائعًا حول هذا الموضوع. إنها تقوم بعمل جيد في تلخيص وتصوير ما تطلبه بالضبط ، دون الخوض في التفاصيل المؤلمة التي من شأنها أن تحقق العدالة العلمية.


أنواع ومراحل تشوير الخلية

هناك 5 أنواع رئيسية من إشارات الخلايا والتي يتم تصنيفها بشكل أساسي حسب المسافة التي يجب أن تنتقل بها الإشارات ، والقرب النهائي للخلايا التي ترسل الخلايا وتستقبلها.

انتراكرين تظل الإشارات داخل خلية واحدة ، ولكن يتم استخدامها من قبل الخلية للتنسيق والتحكم في العديد من التفاعلات الكيميائية الحيوية التي تحدث في أي لحظة.

أوتوكرين تُطلق الإشارات من الخلية ، لكنها لا تزال تهدف إلى اتخاذ إجراءات على الخلية نفسها. يمكن لهذه الإشارات أيضًا أن تنتقل لمسافات قصيرة خارج الخلية المستهدفة وتؤثر على الخلايا القريبة. عادة ما تفرز الخلايا المناعية إشارات أوتوكرين.

جوكستاكرين يتم إرسال الإشارات من خلية إلى خلية مجاورة تلامسها جسديًا. عادةً ما تنتقل هذه الإشارات من خلال بعض البروتينات والجزيئات نفسها التي تربط الخلايا معًا ، مما يضمن أن النسيج المرتبط سينتج تفاعلًا متماسكًا.

باراكرين يتم إرسال الإشارات من خلية إلى خلية أخرى بالقرب منها مباشرة. تم العثور على مثال رائع لإشارات paracrine في الخلايا العصبية. عندما يتم تمرير إشارة عصبية من خلية إلى أخرى ، تطلق الخلية المرسلة جزيئات الناقل العصبي ، والتي تعمل كإشارة للخلية الثانية لبدء الإشارة ونقلها. هذه الإشارات تنتقل لمسافات قصيرة فقط.

تُظهر الصورة التالية مجموعة متنوعة من مسارات إشارات الخلية داخل خلية واحدة ، والعديد من التفاعلات الكيميائية الحيوية المختلفة التي تحفزها.


يوفر بيولوجيا الحمض النووي الريبي مفتاحًا لهوية الخلية وصحتها

حلقة دبوس الشعر من pre-mRNA. تسليط الضوء على القواعد النووية (الخضراء) والعمود الفقري الريبوز-فوسفات (الأزرق). لاحظ أن هذا هو خيط واحد من الحمض النووي الريبي ينثني مرة أخرى على نفسه. الائتمان: فوسمان / ويكيبيديا

ورقتان في أبحاث الجينوم من قبل FANTOM Consortium قدمت رؤى جديدة حول الشبكات التنظيمية الأساسية التي تحكم أنواع الخلايا في أنواع الفقاريات المختلفة ، ودور RNA كمنظمين لوظيفة الخلية وهويتها.

تأسس اتحاد FANTOM في RIKEN قبل عقدين من الزمن لتجاوز علم الجينوم وفحص الحمض النووي الريبي المعروف باسم الترنسكريبتوم. يعد فهم الترنسكربيتوم أمرًا ضروريًا لمزيد من التقدم في علم الأحياء لأنه على الرغم من أن الخلايا في أجسامنا تشترك في نفس الحمض النووي الجيني ، فإن تنوعها يُعزى إلى تكوين الحمض النووي الريبي الخاص بها ، مع تحديد أكثر من 400 نوع والعديد من المعتقدات موجودة. وبالتالي ، فإن فهم كيفية التعبير عن الحمض النووي الريبي هو مفتاح لفهم كيف يؤسس كل نوع خلية وظيفته المميزة ، والتشكل ، والسلوك من خلال تنشيط برامج نسخ محددة. استندت كلتا الدراستين المنشورتين اليوم إلى تقنية CAGE التي تم تطويرها في RIKEN لتحديد ملف النسخ باستخدام أجهزة التسلسل من الجيل التالي.

تقارن الدراسة الأولى (Alam et al.) بيانات النسخ من مطابقة أنواع الخلايا الأولية في الإنسان ، والفأر ، والفئران ، والكلاب ، والدجاج. بينما وجدت المجموعة أن النسخة التي تم قياسها بواسطة CAGE لنفس نوع الخلية تختلف اختلافًا ملحوظًا بين الأنواع ، فقد حددوا شبكة تنظيمية أساسية تحدد كل نوع خلية شائع بين الأنواع. بشكل عام ، تم العثور على منتجات ترميز الجينات المشاركة في بيولوجيا الحمض النووي الريبي في نواة الخلية لتنشيط باستمرار في نفس نوع الخلية بغض النظر عن الأنواع. وفقًا لميشيل دي هون ، المؤلف المقابل للورقة البحثية ، "لقد حددنا الجينات التي تعمل داخل النواة والتي تم الحفاظ على استخدامها لمئات الملايين من السنين من التطور. ومن ناحية أخرى ، فإن الجينات التي تعمل بشكل أساسي في الاتصال بين الخلايا قد تباعدت و تم استخدامها بشكل مختلف في الأنواع المختلفة ، مما يعني أن النمط الظاهري المميز لكل نوع يرجع إلى حد كبير إلى الطريقة المحددة التي تتواصل بها الخلايا في الكائن الحي مع بعضها البعض ".

الدراسة الثانية (Ramilowski J.، Yip CW.، et al.) ، وهي جزء من FANTOM 6 - الإصدار الأخير من المشروع - نظرت في RNAs البشرية الطويلة غير المشفرة ، والتي تفوق عدد الجينات المشفرة للبروتين في الثدييات ولكن وظيفتها هي لا يزال غير مفهوم. استهدف الباحثون بشكل انتقائي ما يقرب من 300 RNA طويلة غير مشفرة لقمع الخلايا الليفية البشرية باستخدام نظام آلي للروبوتات ، وجمعوا تصوير الخلايا الحية مع CAGE لمراقبة كيفية استجابة الخلايا على المستويين الخلوي والجزيئي. أكد جاي شين ، أحد مؤلفي هذه الدراسة ، على أنه "كان من الأهمية بمكان أتمتة جهودنا قدر الإمكان لتقليل التحيزات في تصميمنا التجريبي ، وتحديد أي شيء باقٍ وتصحيحه بسرعة." بناءً على التحليل ، وجد أن أكثر من 25 بالمائة من الحمض النووي الريبي الطويل غير المشفر يؤثر على نمو الخلايا وتشكلها ، فضلاً عن هجرة الخلايا ، وهو أمر مهم في السرطان. من المثير للدهشة ، أن استهداف الأشكال الإسوية المختلفة (المتغيرات) لنفس الحمض النووي الريبي الطويل غير المشفر أدى إلى أنماط ظاهرية خلوية وجزيئية مختلفة بشكل عميق ، مما أدى إلى الحدس الجذاب بأن كل شكل إسوي طويل من الحمض النووي الريبي غير المشفر تنتجه خلية قد يكون له وظيفته التنظيمية المحددة. .

وفقًا لجوردان راميلوفسكي ، أحد المؤلفين الأوائل للدراسة ، فإن "التنميط العميق للقفص للحالة الجزيئية للخلايا بعد قمع كل RNA طويل غير مشفر سمح لنا بإجراء تحليل وظيفي للـ RNAs الطويلة غير المشفرة في وقت غير مسبوق المستوى ، ويوفر موردًا قيمًا لإجراء تحقيق مفصل وفهم لبيولوجيا الحمض النووي الريبي وتطبيقه المحتمل لتعزيز صحة الإنسان ".

علق بييرو كارنينشي قائلاً: "على الرغم من أن هذا لا يزال مشروعًا تجريبيًا ، إلا أن النتائج تظهر مشاركة lncRNAs في مجموعة متنوعة من العمليات والوظائف الخلوية ، مما يجعل من الممكن توسيع هذه الدراسات إلى عدد أكبر من الخلايا و lncRNAs. نحن متحمسون لنرى أن هذه RNAs ، التي غالبًا ما تُعتبر "غير مرغوب فيها" عند اكتشافها منذ حوالي 15 عامًا ، غالبًا ما أثبتت فعاليتها. ونعتقد أيضًا أن التسمية يجب أن تتحول من "غير مشفر" إلى المصطلحات التي تعكس دورها بشكل أفضل ، مثل "RNAs التنظيمية" أو "RNAs الهيكلية".

Yulong Song et al. تشكل أزواج ميرنا المعنى والمضاد المعنى دائرة تنظيمية متبادلة متقنة ، أبحاث الجينوم (2020). DOI: 10.1101 / gr.257121.119


نسخ الخلية المفردة

جوناثان سويدلر ، رئيس عائلة جيمس آر أيزنر في الكيمياء في جامعة إلينوي في أوربانا شامبين، طور نهجًا جديدًا آخر للعزل والتحليل الخلوي. قام فريقه بتشتيت حوالي 10000 خلية على شريحة مجهرية. ثم يقومون بتلطيخ نوى تلك الخلايا ، وتحديد موقعها باستخدام مجهر الفلورسنت ، وتمرير هذه الإحداثيات إلى الليزر لتحليل الطيف الكتلي. نظرًا لأن الخلايا منتشرة على نطاق واسع ، فليس هناك أي سؤال حول ما إذا كان الليزر يصيب خلية أو أخرى ، كما يمكن أن يحدث في التصوير بالمواصفات الكتلية التقليدية. "يمكننا فعلاً عمل 100000 خلية بهذه الطريقة في فترة ما بعد الظهر إذا أردنا ذلك."

وبالتالي ، فإن نهج Sweedler يتعامل مع السياق الخلوي والتفاعل من أجل الإنتاجية. يمكنه تحديد عدد من الخلايا المنفصلة أكثر مما قد يفعل ، لكنه يفقد أي إحساس بمكان وجود هذه الخلايا فيما يتعلق ببعضها البعض. يقول إيبروين إن هذه مشكلة شائعة في مناهج الخلية المفردة ، لأنها قد تؤدي أيضًا إلى تغيير بيولوجيا الخلية. "أنت تقوم بإزالة الخلايا من بيئتها المكروية الطبيعية ، حيث لديها اتصالات الخلايا المجاورة وتأثير البيئة الخلوية."

في الواقع ، باستخدام طريقة تسمى "تحليل النسخ في الجسم الحي" (TIVA) ، قارن إيبروين وزملاؤه أنماط التعبير الجيني في الخلايا العصبية الهرمية في شرائح دماغ الفأر السليمة والخلايا المنفصلة. ووجدوا أن الخلايا العصبية في الأنسجة السليمة تعبر عن 12000 نسخة في المتوسط ​​، مقارنة بـ 16000 عند انفصالها. تشير هذه النتيجة إلى أن قدرة الخلية على التعبير عن جين يتم تعديلها بواسطة الإشارات المادية التي تتلقاها من جيرانها. يقول إيبروين إن البيئة المكروية المحلية "تعمل كمكابح للتعبير الجيني".

توظف TIVA أليغنوكليوتيد مزدوج الشريطة قابل للتنشيط ضوئيًا مقترنًا بشق الببتيد والبيوتين الذي يخترق الخلايا. عندما تعبر "علامة TIVA" غشاء الخلية ، تتم إزالة الببتيد ، مما يؤدي إلى قفل الجزيء داخل الخلية. يتسبب تشعيع الليزر بعد ذلك في فصل الخيطين ("عدم التشويش") ، مما يكشف عن تسلسل لالتقاط الحمض النووي الريبي المرسال متعدد الأدينيلات (mRNAs) في الخلايا المستهدفة. أخيرًا ، يتم عزل هجين RNA-RNA المكوَّن بيولوجيًا على خرز الستربتافيدين ، وتضخيمه وتحليله عبر تسلسل الحمض النووي الريبي (RNA-seq) ، مما يسمح للفريق بتحديد التعبير الجيني من أماكن تتراوح من خلايا محددة إلى مقصورات تحت خلوية. يقول إبيروين: "يمكننا تنشيطه في خلية سوما ، ويمكننا تنشيطه في التشعبات أو في نواة الخلية ، ويمكننا القيام بذلك في خلية واحدة أو عدة خلايا".

في جامعة هارفرد، Xiaowei Zhuang ، الباحث في معهد هوارد هيوز الطبي ، وأستاذ العلوم ديفيد ب. ولكن على عكس TIVA ، فإن طريقتها القائمة على التصوير تحتفظ بمعلومات حول مكان وجود النصوص في الخلية بالضبط. يوضح Zhuang: "نحن نعلم أن الحمض النووي الريبي (RNA) ليس موزعًا بشكل موحد داخل الخلية". "التوزيعات المحلية للحمض النووي الريبي مهمة جدًا في الواقع لإنشاء وصيانة الهياكل الخلوية المحلية."

يعد التهجين المتضاعف القوي للخطأ في الموقع (MERFISH) نهجًا قائمًا على التهجين في الموقع لقياس آلاف النصوص في وقت واحد. في تنفيذ واحد محدد ، يتم تعيين رمز ثنائي فريد لكل نص. الحيلة هي قراءة هذا الرمز شيئًا فشيئًا.

للقيام بذلك ، يتم إحاطة قليل النوكليوتيدات المكملة لكل نسخة بتسلسلات قراءات تتوافق مع البتات المختلفة. هذا التجمع ، الذي قد يشتمل على 100000 أوليغوس أو أكثر ، يتم تهجينه إلى الرنا المرسال في الخلايا الثابتة ، "يحول [ج] كل رنا خلوي إلى مجموعة من متواليات القراءة ،" يشرح زوانغ. بعد ذلك ، يتم استجواب الخلية شيئًا فشيئًا باستخدام أليغنوكليوتيدات مكملة لتسلسل القراءة. بعد كل جولة تهجين ، يتم تصوير الخلايا ، وإخماد مسابير الفلورسنت ، وتتكرر العملية. تمثل كل إشارة فلورية في أي جولة معينة الحمض النووي الريبي الذي تقرأ شفرته "1" في هذا الموضع في الشفرة الثنائية المقابلة. من خلال تعيين هذه النقاط على 16 جولة من التهجين والتبريد ، يمكن للنظام تحديد العديد من الحمض النووي الريبي في الخلية ، ورسم خريطة لموقعها دون الخلوي.

لكن وفقًا لـ Zhuang ، فإن تعدد الإرسال يمثل نصف القصة فقط. يقول Zhuang إن FISH لديه معدل خطأ منخفض ولكنه قابل للقياس. أكثر من 16 جولة تهجين يمكن أن تضيف ما يصل. لذا ، أخذًا من الاتصالات السلكية واللاسلكية ، صمم فريقها أكواده بحيث يختلف كل رمز عن الآخر بما يصل إلى أربعة بتات. تشرح قائلة: "هذا يعني أنه يجب عليك ارتكاب أربعة أخطاء في واحد من الحمض النووي الريبي من أجل تحويله إلى رنا مختلف". وبالتالي ، حتى إذا تمت قراءة نص معين بخطأ واحد ، يمكن للبرنامج تحديد هويته الصحيحة ، على الرغم من أنه يمكن اكتشاف RNAs التي تحتوي على خطأين أو أكثر ولكن لم يعد يتم تصحيحها ، حيث لم يعد من الممكن تحديدها بشكل لا لبس فيه. يقول Zhuang: "يمكننا في الواقع الكشف عن الأخطاء وتصحيحها ، وهذه هي الطريقة التي نحصل بها على قياسات دقيقة للغاية".

باستخدام هذه الإستراتيجية ، حدد فريق Zhuang ما يصل إلى 1000 نسخة في الخلايا الفردية. وتضيف أنه لا يوجد سبب يمنع زيادة عدد النصوص. يمكن لرمز 32 بت ، على سبيل المثال ، أن يشفر بسهولة 30000 جين. وهي الآن تأمل في تطبيق هذه التقنية لرسم خريطة لأنواع الخلايا المختلفة في الدماغ البشري والسرطان ، بالإضافة إلى التوزيع تحت الخلوي للحمض النووي الريبي داخلها.


كيف أصبح عالم شارب العين مخبرًا للصور في علم الأحياء

باستخدام عينيها وذاكرتها فقط ، حددت إليزابيث بيك بمفردها آلاف الدراسات التي تحتوي على صور علمية محتملة التلاعب.

في يونيو 2013 ، أصبحت إليزابيث بيك ، عالمة الأحياء الدقيقة ، فضوليًا حول موضوع الانتحال. لقد قرأت أن عدم الأمانة العلمية كانت مشكلة متنامية ، وتساءلت بلا مبالاة عما إذا كان قد يكون عملها قد سرقه آخرون. ذات يوم ، قامت بلصق جملة من إحدى أوراقها العلمية في محرك بحث Google Scholar. وجدت أن العديد من جملها قد تم نسخها ، دون إذن ، في كتاب غامض على الإنترنت. لقد ألصقت بضع جمل أخرى من نفس فصل الكتاب في مربع البحث ، واكتشفت أن بعضها قد تم حصره من كتابات علماء آخرين.

تتمتع بيك بتصرف منهجي وشامل ، وقد قامت بتحليل الفصل خلال عطلة نهاية الأسبوع. وجدت أنه يحتوي على نص مسروق من ثمانية عشر مصدرًا غير معتمد ، والتي صنفتها باستخدام تمييز ملون. أصبح البحث عن الانتحال نوعًا من هواية بيك ، حيث بدأت في البحث عن المزيد من الحالات في Google Scholar في ساعات فراغها ، عندما لم تكن تعمل كباحثة في جامعة ستانفورد. وسرعان ما حددت ثلاثين بحثًا طبيًا حيويًا مزيفًا ، بعضها في مجلات مرموقة. لقد أرسلت بريدًا إلكترونيًا إلى محرري المنشورات ، وفي غضون بضعة أشهر ، تم سحب بعض المقالات.

في يناير 2014 ، كانت بيك تقوم بالتمرير خلال أطروحة مشبوهة عندما بدأت في إلقاء نظرة خاطفة على الصور أيضًا. وتضمنت صورًا تُعرف باسم البقع الغربية ، حيث تظهر البروتينات على شكل عصابات داكنة. اعتقدت بيك أنها شاهدت رباطًا بروتينيًا معينًا من قبل - كان به نقطة سوداء صغيرة سمينة في أحد طرفيه. في مكان آخر من رسالتها ، وجدت نفس الفرقة مقلوبة ومقدمة كما لو كانت بيانات من تجربة مختلفة. استمرت في البحث ، ولاحظت عشرات البقع الغربية الأخرى التي بدت منسوخة أو تم التلاعب بها بمهارة. علمت أن الأطروحة ، التي كتبها طالب دراسات عليا في جامعة كيس ويسترن ريزيرف ، تم نشرها كمقالتين في مجلتين في عام 2010.

إن وجود صورة معيبة في دراسة علمية لا يبطل بالضرورة ملاحظاتها المركزية. ولكن يمكن أن يكون علامة على وجود خطأ ما. في العلم ، تعتبر الصور مهمة للغاية: فكل صورة ورسم بياني في ورقة علمية تهدف إلى تمثيل البيانات التي تدعم نتائج المؤلفين. الصور الفوتوغرافية ، على وجه الخصوص ، ليست رسومًا إيضاحية ولكنها دليل بحد ذاته. بدا لبيك أن الصور المكررة أو المزورة يمكن أن تكون أكثر ضررًا للعلم من الانتحال.

قرر بيك إجراء مسح ضوئي لبعض الدراسات المنشورة حديثًا في بلوس واحد، وهي مجلة "مفتوحة الوصول" حيث يتم توفير المقالات للجمهور مجانًا. (يتقاضى ناشر المجلة غير الربحي رسومًا على المؤلفين لمعالجة المقالات). وفتحت خمسة عشر مقالة ، كل منها في علامة تبويب المتصفح الخاصة بها ، وبدأت في النظر إلى الصور دون قراءة النص. في غضون ساعات قليلة ، نظرت في حوالي مائة دراسة واكتشفت بعض الصور المكررة. أخبرتني بيك بلكنة هولندية ملحوظة: "سرعان ما أصبحت تسبب الإدمان". ليلة بعد ليلة ، جمعت مقالات إشكالية ، بعضها يحتوي على بقع غربية مكررة ، والبعض الآخر يحتوي على صور منسوخة للخلايا أو الأنسجة. كلهم مروا بمراجعة الأقران قبل قبولهم. قد تكون بعض الازدواجية بريئة - ربما خلط من قبل عالم بمجلد مليء بالملفات. لكن تم استنساخ الصور الأخرى أو تمديدها أو تكبيرها أو تدويرها أو عكسها. الأشكال والأنماط في علم الأحياء فريدة إلى ما لا نهاية ، عرف بيك أن هذه الازدواجية لا يمكن أن تحدث بالصدفة. ومع ذلك ، فهي لم ترغب في توريط زميل عالِم عن طريق الخطأ في ارتكاب أي مخالفات. لقد أرسلت رسائل بريد إلكتروني مهذبة إلى المجلات التي نشرت دراستي Case Western. رد المحررون في النهاية ، ووعدوا بالنظر في مخاوفها. ثم مرت ستة أشهر دون أي كلمة أخرى. كان بيك في وضع حرج.

في عام 2012 ، أنشأ ثلاثة علماء موقعًا على الويب يسمى PubPeer ، حيث يمكن للباحثين مناقشة الأعمال المنشورة لبعضهم البعض. اعترض النقاد على حقيقة أن الموقع يسمح بالتعليقات مجهولة المصدر. ومع ذلك ، تم تعديل PubPeer لحظر الاتهامات التي لا أساس لها ، وفي العديد من الحالات ، استخدمها المبلغون عن المخالفات غير المسماة للفت الانتباه إلى التلاعب بالصور أو الأخطاء الإحصائية ، مما أدى إلى تصحيحات كبيرة وعمليات التراجع. بدا لبيك أن نشر النتائج التي توصلت إليها عبر الإنترنت ينطوي على تجاوز الحدود: الطريقة التقليدية لطرح الأسئلة حول نزاهة الورقة البحثية هي التواصل الخاص مع المؤلفين أو المجلات أو الجامعات. لقد قامت بعمل حساب مجهول على أي حال. كتبت "لدي مخاوف بشأن بعض الأرقام الواردة في هذه الورقة" ، لكل دراسة حالة غربية. قامت بتحميل لقطات من الصور المكررة ، مع تحديد المناطق الرئيسية بوضوح بواسطة مربعات زرقاء أو حمراء ، ثم نقرت على الزر للإرسال.

النشر العلمي صناعة بمليارات الدولارات. في الطب الحيوي وحده ، يتم نشر أكثر من 1.3 مليون بحث سنويًا في جميع العلوم ، وهناك أكثر من اثني عشر ألف مجلة مرموقة. تنشر آلاف المجلات الأخرى المستندة إلى الويب حتى أكثر المخطوطات واهية بعد مراجعة النظراء الزائفة ، مقابل رسوم المعالجة. في الصين ، يقوم الباحثون الذين يتعرضون لضغوط للوفاء بحصص النشر غير الواقعية بشراء أوراق مكتوبة غير حقيقية من السوق السوداء. وفي الوقت نفسه ، نظرًا لأن الويب قد سهّل انتشار المجلات ، فقد اعتمد التقدم المهني في العلوم بشكل متزايد على نشر أكبر عدد ممكن من الدراسات.

منذ حوالي عقد من الزمان ، بدأ العلماء في حساب تأثيرات نظام النشر أو الهلاك فائق الشحن هذا. أزعجت حالات قليلة من الاحتيال المباشر - بما في ذلك الدراسة البريطانية التي ربطت بشكل خاطئ اللقاحات بالتوحد - تخصصات علمية محددة في علم النفس ، وأبحاث السرطان ، ومجالات أخرى ، وقد تم الاعتراف بأن نسبة ذات مغزى من الدراسات قدمت ادعاءات مبالغ فيها ولا يمكن أن تكون كذلك. منسوخة. تم إدخال الإصلاحات. ظهرت مواقع ويب Watchdog مثل PubPeer و Retraction Watch ، وبدأ عدد من المحققين المستقلين في مجال تكامل الأبحاث في الكشف عن حالات سوء السلوك ومشاركتها عبر المدونات و PubPeer و Twitter.

في مارس من عام 2019 ، عندما كانت تبلغ من العمر ثلاثة وخمسين عامًا ، قررت بيك ترك وظيفتها للقيام بهذا العمل البوليسي بدوام كامل ، وأطلقت مدونة تسمى Science Integrity Digest. على مدى السنوات الست والنصف الماضية - أثناء حصولها على القليل من الدخل من الاستشارات والتحدث ، وتلقي بعض التمويل الجماعي - حددت أكثر من 4900 مقالة تحتوي على صور مكررة مشبوهة ، وتوثقها في جدول بيانات رئيسي. على Twitter ، يتابع الآن أكثر من مائة ألف شخص معارضها.

نشأت بيك مع شقيقين في جودا بهولندا ، حيث كانت والدتها ووالدها الطبيب يديران عيادة طبية من منزلهما المبني من الطوب الأحمر على قناة تصطف على جانبيها الأشجار. في سن الثامنة ، أرادت بيك أن تصبح عالمة طيور ، وأمضت ساعات مع المنظار ، في مسح الحديقة بحثًا عن الطيور وتسجيل جميع الأنواع التي شاهدتها. اكتشفت العلم وحصلت على درجة الدكتوراه. في علم الأحياء الدقيقة ، وانتقلت إلى الولايات المتحدة بعد 11 سبتمبر ، عندما حصل زوجها ، جيرارد ، مهندس بصريات ، على وظيفة في وادي السيليكون. أمضت خمسة عشر عامًا في دراسة الميكروبيوم في مختبر ستانفورد قبل الانتقال إلى صناعة التكنولوجيا الحيوية.

عندما تعثر بيك لأول مرة في قضية نسخ الصور ، كان عدد قليل من محرري المجلات يكتبون عنها ، لكن لم يتحقق أحد من حجم المشكلة. أرسلت بريدًا إلكترونيًا إلى اثنين من علماء الأحياء الدقيقة البارزين ، هما فيريك فانغ وأرتورو كاساديفال ، اللذان درسا التراجع في النشر العلمي ، وقدمت نفسها جنبًا إلى جنب مع الصور المكررة التي وجدتها في العدوى والمناعة و مبيو- المجلات التي كان فانغ وكاساديفال رئيس تحريرها على التوالي. وافق الثلاثة على دراسة منهجية. ستفحص بيك الأوراق في أربعين مجلة مختلفة ، وسيقوم فانغ وكاساديفال بمراجعة النتائج التي توصلت إليها.

في عام 2016 ، نشر الفريق نتائجه في مبيو. عندما يقوم محررو المجلات بفحص الصور المشكوك فيها ، فإنهم عادةً ما يستخدمون أدوات Photoshop التي تقوم بتكبير الصور أو عكسها أو تمديدها أو تراكبها ، لكن بيك تقوم بنفس العمل في الغالب بعينيها وذاكرتها وحدهما. كانت تعمل بسرعة بضع دقائق لكل مقال ، وقد قامت بفحص 20،621 دراسة. خلص الفريق إلى أنها كانت محقة في تسعين في المائة من الوقت الذي تضمنت فيه العشرة في المائة المتبقية بعض الصور ذات الدقة المنخفضة للغاية بحيث لا تسمح بتحديد واضح. أبلغوا عن نسخ "غير مناسبة" للصور في سبعمائة واثنان وثمانين ، أو أربعة في المائة من الأوراق ، في حوالي ثلث الصور التي تم الإبلاغ عنها ، تضمنت نسخًا بسيطة ، والتي يمكن أن تكون أخطاء غير مقصودة ، لكن نصف الحالات على الأقل كانت معقدة الازدواجية التي ربما تم التلاعب بها. قال لي فانغ عن قدرات بيك: "في بعض الأحيان يبدو الأمر أشبه بالسحر أن يتمكن الدماغ من القيام بذلك".

قدر الثلاثي أنه من بين ملايين الدراسات الطبية الحيوية المنشورة ، يجب سحب عشرات الآلاف من الصور المزيفة أو غير الموثوقة. لكن تعديل السجل العلمي يمكن أن يكون بطيئًا إلى حد الجنون ، خاصة عندما يكون البحث أقل أهمية. إجمالاً ، استغرق الأمر من محرري المجلات أكثر من ثلاثين شهرًا لسحب ورقتي كيس وسترن اللتين ذكرهما بيك. بالإضافة إلى الاتصال بالمحررين ، يتواصل بيك أحيانًا مع المؤسسات البحثية ، أو إلى مكتب نزاهة البحث (O.R.I.) ، وهو وكالة حكومية مسؤولة عن التحقيق في سوء السلوك في العلوم الممولة اتحاديًا. لكن O.R.I. والمؤسسات لديها بروتوكولات - يجب أن تحصل على دفاتر المختبر ، وإجراء المقابلات ، وما إلى ذلك - والتي تستغرق وقتًا لتكشف عنها.

بحلول عام 2016 ، أبلغ بيك عن جميع الأوراق السبعمائة والثانية والثمانين في مبيو الدراسة لمحرري المجلات (بما في ذلك في بلوس واحد). اعتبارًا من شهر يونيو من هذا العام ، تم تصحيح مائتين وخمسة وعشرين ، وتم وضع علامة على اثني عشر بعبارة "تعبيرات عن القلق" ، وتم سحب تسعة وثمانين. (من بينها خمس دراسات فقدت مصداقيتها أجراها باحث في مجال السرطان في شركة فايزر ، وتم طرده). وبقدر ما يعرف بيك ، فإن 58 في المائة من الدراسات لا تزال مطلقة. في السنوات الخمس الماضية ، أبلغت عن صور إشكالية في 4132 دراسة أخرى تم تناول حوالي 15 في المائة منها فقط حتى الآن. (تم التراجع عن ثلاثمائة وثمانين وثمانين.) في خمس أو عشر حالات فقط قيل لها أن المؤلفين أثبتوا أن مخاوف صورتها لا أساس لها من الصحة ، على حد قولها.

بعد أن شعرت بالإحباط من هذه الجداول الزمنية الطويلة ، انتقلت بيك إلى مشاركة المزيد من النتائج التي توصلت إليها عبر الإنترنت ، حيث يمكن لقراء المجلات مواجهتها. في PubPeer ، حيث كانت أكثر ناشر يستخدم اسمها الحقيقي إنتاجًا ، كانت تعليقاتها حذرة — تكتب أن الصور "متشابهة بشكل ملحوظ" أو "أكثر تشابهًا مما كان متوقعًا". على Twitter ، إنها أكثر أداءً ، وغالبًا ما تلعب للجمهور المباشر. “#ImageForensics Middle of the Night edition. المستوى: سهل التقدم "، غرد بيك ، الساعة 2:41 صباحا. ليلة واحدة. نشرت مجموعة من الصور الملونة التي تشبه اللوحات التجريدية ، بما في ذلك مشهد مخطّط من ضربات الفرشاة الوردية والبيضاء (شريحة من أنسجة القلب) وتناثر دقيق الحبيبات من بقع حمراء وبيضاء (شريحة من الكلى). بعد ست دقائق ، ردت عالمة أحياء في المملكة المتحدة: بدت صورتان للكلى متطابقتين ، كما كتبت. بعد دقيقة ، قام مستخدم آخر بوضع علامة على نفس الزوج ، إلى جانب ثلاث صور للرئة تشبه عينة الأنسجة نفسها ، وتحولت قليلاً. استمرت الإجابات في التدفق من الآخرين ، حيث قاموا برسم مربعات ذات ترميز لوني على غرار بيك حول أجزاء الصورة المستنسخة. الساعة 3:06 صباحا.، منح بيك المستخدم الثاني كأس إيموجي لأفضل إجابة.

في وادي السيليكون ، تعيش بيك وزوجها في منزل مزرعة أنيق من منتصف القرن مع باب أمامي برتقالي مبهج وسقف مائل منخفض الزاوية. في الحي ، يعد السكن واحدًا من العديد من النسخ المكررة ذات أنظمة ألوان مختلفة. لقد زرت بيك قبل أن يبدأ الوباء مباشرة. طويل القامة ، مع نظارة أنيقة باللون الأزرق وشعر كستنائي بطول الكتفين ، كانت ترتدي بلوزة بنمط زهري متكرر باللونين الأزرق السماوي والبرتقالي ، وكانت لها نظرة ثاقبة ذات عينين زرقاء. بينما كانت بيك تحضر الشاي ، قام زوجها ، مرتديًا سترة حمراء من الصوف ، بتحميص بعض كعكات ستروبوافيل المجمدة ، من جودة.

لعب بيك دور المرشد السياحي ، وأظهر الميزات الأصلية لمطبخهم ، بما في ذلك كونترتوب الفورميكا الأبيض ، المرقط ببقع ذهبية وسوداء. "انها عشوائية!" أكدت لي - لا ازدواجية. لا يمكن قول الشيء نفسه عن بلاط الأرضية الخزفي الرمادي المزخرف. وأوضحت بيك أنه عندما قام العمال بتركيبها ، طلبت منهم تدوير القطع التي كانت متطابقة ، بحيث تكون التكرارات أقل وضوحًا. انتهى الأمر ببعض المربعات المكررة جنبًا إلى جنب على أي حال. لم أتمكن من رؤية التكرار حتى تتبعت حافة متموجة متطابقة في كل بلاطة بكلا إصبعي السبابة. قالت وضحكت: "آسف - أنا غريب مثلًا".

في خزانة غرفة نومها ، علقت قمصان بيك بتدرج لوني يتدرج من الأسود والبني إلى الأخضر والأزرق. منذ وقت ليس ببعيد ، ساعدت في ترتيب مجموعة الأحذية الضخمة لشقيقة زوجها حسب اللون على رفوف تخزين جديدة عندما اشتكى بعض الأصدقاء من الصناديق الفوضوية من الصواميل والبراغي والمسامير التي تناثرت في مرآبهم ، قام بيك بفرزها في أدراج صغيرة. قالت لي: "لا شيء يجعلني أكثر سعادة". منذ الطفولة ، جمعت تماثيل وألعاب سلحفاة ، تم ترتيب حوالي ألفي منها في أربع خزانات زجاجية بجوار طاولة طعام من الخشب الأشقر. إنها تحتفظ بجدول بيانات يتتبع حيوان السلحفاة الخاص بها: هناك سلاحف مصنوعة من أصداف البقر والسلاحف النحاسية وسلاحف Delft الزرقاء الخزفية وسلاحف ذات رأس مزركش وصناديق خشبية على شكل سلحفاة مع أغطية وسلاحف "وظيفية" (سلاسل مفاتيح ، مبراة بالقلم الرصاص) . أرتني حيوانًا محشوًا صغيرًا مع عين مفقودة: السلحفاة رقم 1. (لقد توقفت عن الإضافة إلى مجموعتها. قالت: "لا أريدها أن تتفوق على منزلي".)

بعد ظهر ذلك اليوم ، استقرت بيك على مائدة طعامها التي تعمل كمكتب لها. توفر النوافذ الممتدة من الأرض إلى السقف إطلالة هادئة على أوراق الشجر في الفناء الخلفي. على شاشتها العريضة المنحنية ، تحققت بيك من حسابها على Twitter - حيث تضمنت سيرتها الذاتية صورة لحديقة صبار "هذا أنا - الشائكة" ، كما قالت - ثم سحبت جدول بياناتها الرئيسي للأوراق الإشكالية ، والذي لم تشاركه علنًا. يحتوي كل من آلاف الإدخالات على أكثر من عشرين عمودًا من التفاصيل. خلعت كؤوسها ، ووضعتها بجانب كوب من شاي البابونج ، وجلست مستقيمة ، وبدأت بسرعة في مسح الأوراق من بلوس واحد ووجهها قريب من الشاشة. بدءًا من الدراسة الأولى - حول "عامل نسخ سحاب ليوسين 1" - أطلعت على مجموعة من صور اللطخة الغربية. لقد التقطت لقطات شاشة وفحصتها في المعاينة ، وقامت بالتكبير وضبط التباين والسطوع. (من حين لآخر ، تستخدم الطب الشرعي و ImageTwin ، الأدوات التي تقوم ببعض التحليل الجنائي للصور شبه الآلية.) انتقلت إلى دراسة مع المقاطع العرضية الوردية والأرجوانية لأنسجة أمعاء الفأر ، ثم توقفت على شكل يحتوي على عشرات الصور. من كتل الخلايا الشفافة. ضحكت. قالت مشيرة إلى نقطة واحدة: "يبدو وكأنه أرنب طائر".

لم يجد بيك أي مشاكل. بلوس واحد قالت "نظفوا فعلهم كثيرًا". يوظف ناشر المجلة فريقًا من ثلاثة محررين يتعاملون مع مسائل أخلاقيات النشر ، بما في ذلك قضايا بيك. أخبرني رينيه هوش ، أحد المحررين ، أن عملية التحقيق ، التي تستلزم الحصول على صور أصلية خام من المؤلفين ، وفي بعض الحالات ، طلب مدخلات من مراجعين خارجيين ، عادة ما تستغرق من أربعة إلى ستة أشهر لكل حالة. Hoch said that of the first hundred and ninety or so of Bik’s cases that the team had resolved, forty-six per cent required corrections, around forty-three per cent were retracted, and another nine per cent received “expressions of concern.” In only two of the resolved papers was nothing amiss. “In the vast majority of cases, when she raises an issue and we look into it, we agree with her assessment,” Hoch said.

Could Bik be replaced with a computer? There are arguments for the idea that automated image-scanning could be both faster and more accurate, with fewer false positives and false negatives. Hany Farid, a computer scientist and photo-forensic expert at the University of California, Berkeley, agreed that scientific misconduct is a troubling issue, but was uneasy about individual image detectives using their own judgment to publicly identify suspect images. “One wants to tread fairly lightly” when professional reputations are on the line, he told me. Farid’s reservations spring partly from a general skepticism about the accuracy of the human eye. While our visual systems excel at many tasks, such as recognizing faces, they aren’t always good at other kinds of visual discrimination. Farid sometimes provides court testimony in cases involving doctored images his lab has designed algorithms for detecting faked photographs of everyday scenes, and they are eighty-to-ninety-five-per-cent accurate, with false positives in roughly one in a hundred cases. Judging by courtroom standards, he is unimpressed by Bik’s stats and would prefer a more rigorous assessment of her accuracy. “You can audit the algorithms,” Farid said. “You can’t audit her brain.” He would like to see similar systems designed and validated for identifying faked or altered scientific images.

A few commercial services currently offer specialized software for checking scientific images, but the programs aren’t designed for large-scale, automated use. Ideally, a program would extract images from a scientific paper, then rapidly check them against a huge database, detecting copies or manipulations. Last year, several major scientific publishers, including Elsevier, Springer Nature, and EMBO Press, convened a working group to flesh out how editors might use such systems to pre-screen manuscripts. Efforts are under way—some funded by the O.R.I.—to create powerful machine-learning algorithms to do the job. But it’s harder than one might think. Daniel Acuña, a computer scientist at Syracuse University, told me that such programs need to be trained on and tested against large data sets of published scientific images for which the “ground truth” is known: Doctored or not? A group in Berlin, funded by Elsevier, has been slowly building such a database, using images from retracted papers some algorithm developers have also turned to Bik, who has shared her set of flawed papers with them.

Bik told me that she would welcome effective automated image-scanning systems, because they could find far more cases than she ever could. Still, even if an automated platform could identify problematic images, they would have to be reviewed by people. A computer can’t recognize when research images have been duplicated for appropriate reasons, such as for reference purposes. And, if bad images are already in the published record, someone must hound journal editors or institutions until they take action. Around forty thousand papers have received comments on PubPeer, and, for the vast majority, “there’s absolutely no response,” Boris Barbour, a neuroscientist in Paris who is a volunteer organizer for PubPeer, told me. “Even when somebody is clearly guilty of a career of cheating, it’s quite hard to see any justice done,” he said. “The scales are clearly tilted in the other direction.” Some journals are actively complicit in generating spurious papers a former journal editor I spoke with described working at a highly profitable, low-tier publication that routinely accepted “unbelievably bad” manuscripts, which were riddled with plagiarism and blatantly faked images. Editors asked authors to supply alternative images, then published the studies after heavy editing. “I think what she’s showing is the tip of the iceberg,” the ex-editor said, of Bik.

Some university research-integrity officers point out, with chagrin, that whistle-blowing about research misconduct on social media can tip off the scientists involved, allowing them to destroy evidence ahead of an investigation. But Bik and other watchdogs find that posting to social media creates more pressure for journals and institutions to respond. Some observers worry that the airing of dirty laundry risks undermining public faith in science. Bik believes that most research is trustworthy, and regards her work as a necessary part of science’s self-correcting mechanism universities, she told me, may be loath to investigate faculty members who bring in grant money, and publishers may hesitate to retract bad articles, since every cited paper increases a journal’s citation ranking. (In recent years, some researchers have also sued journals over retractions.) She is appalled at how editors routinely accept weak excuses for image manipulation—it’s like “the dog ate my homework,” she said. Last year, she tweeted about a study in which she’d found more than ten problematic images the researchers supplied substitute images, and the paper received a correction. “Ugh,” she wrote. “It is like finding doping in the urine of an athlete who just won the race, and then accepting a clean urine sample 2 weeks later.”

Last year, Bik’s friend Jon Cousins, a software entrepreneur, made a computer game called Dupesy, inspired by her work. One night, after Thai takeout, we tried a beta version of the game at her computer. Bik’s husband went first, clicking a link titled “Cat Faces.”

A four-by-four panel of feline mugshots filled the screen. Some cats looked bug-eyed, others peeved. Instructions read, “Click the two unexpectedly similar images.” Gerard easily spotted the duplicates in the first few rounds, then hit a more challenging panel and sighed.

“I see it, I see it,” Bik sang quietly.

Finally, Gerard clicked the winning pair. He tried a few more Dupesy puzzle categories: a grid of rock-studded concrete walls, then “Coarse Fur,” “London Map,” and “Tokyo Buildings.”

When my turn came, I started with “Coffee Beans.” On one panel of dark-roasted beans, it took me thirty-one seconds to find the matching pair on the next, six seconds. A few panels later, I was stuck. My eyes felt crossed. A nearby clock ticked loudly.

“Should I say when I see it?” Bik asked. “Or is that annoying?”

“Just tell me when it’s annoying, because I don’t always know,” she said.

“Absolutely. You’re annoying,” he replied.

On her turn, Bik cruised swiftly through several rounds of “Coarse Fur,” then checked out other puzzle links. Some panels were “much harder than my normal work,” she said. The next day, Cousins e-mailed us with results: Bik’s median time for solving the puzzles was twelve seconds, versus about twenty seconds for her husband and me.


Do viruses have DNA?

We have already mentioned that all viruses have genomes. Genomes are essential for a virus and are hidden within the protein capsid.

  • What is interesting about those genomes is the fact that they are much more varied than our own.
  • Some viruses do have DNA – but unlike own cells, some viruses have only one strand of DNA instead of two inside the capsid.


How to Study for AP® Biology: Adjusting Your Strategies for the AP® Biology Exam

Once you have identified your stronger and weaker areas, you can use these to refine your study habits. Many students only focus on the weak areas that have been identified, but understanding both strengths and weaknesses will greatly enhance your studying. Here are a few tips for using your strengths and weaknesses to your advantage.

1) Don’t neglect improving stronger areas.

While there is a lot of merit in focusing on weaker areas, keep in mind that questions in your strongest topic are worth as much as questions in your weakest topic. While it is true that your weaker areas have more room for growth, it is also possible that you can improve your strong categories faster because you already have a better grasp on that material. Don’t spend all or even most of your time on your best topics, but also don’t assume that they don’t need to be studied. After focusing on two or three weaker sections, review one of your better topics and try to perfect your understanding. This will also ensure that you don’t forget the easy stuff and lose valuable points on your exam.

2) Relate strong content areas to weak ones.

There’s probably some element or structure about certain subjects that makes them easier for you to understand. It would be great if you could isolate those elements and apply them to everything, but they tend to be difficult to pinpoint. The best way to make use of these elements when you can’t identify them directly is to make comparisons between material that you understand well and material that is more challenging. By making these comparisons, the harder material will start to take a shape that makes more sense.

For example, if you understand the behavior of insects like bees but have a hard time remembering organelles, try comparing a beehive to a cell. The outside of the hive itself provides structure as does a cell wall, and worker bees transport nectar to different places in the hive like the endoplasmic reticulum transports materials throughout the cell. The analogy doesn’t need to be perfect or complete, it just needs to organize tougher material in an easier way and serve as a memory aid as you study for and take the exam. This practice may also help with one of the Science Practices (#7), which focuses on making connections within and between different areas of biology.

3) Use strong science practices to train weak content areas and vice versa.

Your strongest science practices likely correspond to strong thinking and learning skills, which you can use to learn difficult or unfamiliar material. For example, imagine that you excel at Science Practice 1 which focuses on using visual representations and models, but you have difficulties grasping how random mutations can lead to specific evolutions. You could modify a family tree to show how natural selection changes the ratio of phenotypes in each successive generation. This would allow you to visualize the important aspects of natural selection without the complications that come with using unfamiliar science practices.

Likewise, the science practices are difficult to study without applying them to a specific content area, so the choice of topic will affect the overall difficulty of the material. Eventually, you will want to be able to apply each practice to any content area, but starting out with a weak practice applied to a confusing content area will create difficulties. Moreover, it will not be clear if the problem is with the science practice or the content area. First, choose your best content area so you can focus exclusively on how to employ the science practice more effectively. When you feel more comfortable, try applying the practice to progressively weaker topics.


What Happens During Apoptosis?

Apoptosis is a complex process. During apoptosis, a cell triggers a process from within that will allow it to commit suicide.

If a cell experiences some type of significant stress, such as DNA damage, then signals are released which cause mitochondria to release apoptosis-inducing proteins. As a result, the cell undergoes a reduction in size as its cellular components and organelles break down and condense.

Bubble-shaped balls called blebs appear on the surface of the cell membrane. Once the cell shrinks, it breaks down into smaller fragments called apoptotic bodies and sends out distress signals to the body. These fragments are enclosed in membranes so as not to harm nearby cells. The distress signal is answered by vacuum cleaners known as macrophages. The macrophages clean away the shrunken cells, leaving no trace, so these cells have no chance to cause cellular damage or an inflammatory reaction.

Apoptosis can also be triggered externally by chemical substances that bind to specific receptors on the cell surface. This is how white blood cells combat infection and activate apoptosis in infected cells.


Column: Biology basics: What is a virus, bacteria, fungus? And how can we kill them?

With the coronavirus on everyone’s mind, let’s go back to some basics. Like what is a virus and how do we get rid of it? Modern medicine seems to cure most anything, so why is it so hard to destroy the coronavirus?

There are three major “pathogens” (biological structures that can make humans ill). They are bacteria (bacterium), fungi (fungus) and viruses (virus). Each one is unique in its structure and complexity. Therefore, the way to destroy each of them is also unique.

We are exposed to thousands, if not millions, of unique pathogens. Our immune system must learn how to destroy each and every one. When we are born, we have almost no immune system we are incredibly vulnerable to infection and sickness. We must build up our immune system with antibodies. Antibodies are how the immune system can identify, tag, and destroy the pathogens making a person sick. The only way an immune system can build up antibodies is to be exposed to a pathogen and “learn” how to identify, tag, and destroy the pathogen. The only shortcut to this is when a mother can pass some antibodies to a nursing infant through her breast milk. (This is only one of the many reasons why a newborn should be breast fed.)

However, once our immune systems have the antibodies needed to identify, tag, and destroy a specific pathogen, it will “remember” that pathogen. So, the next time you are exposed to it, your immune system will produce the antibodies to destroy the pathogen much quicker, ideally even before you feel sick.

Sometimes our immune systems cannot do it on its own, that is where medicine is required. Remember, there are bacteria, fungal and viral pathogens.

First, fungi tend to be external organisms that live on surfaces. Mold, mushrooms, and mildew are some classic examples and good to use as a reference. They grow in dark, moist places on decaying matter. The hypha or roots burrow into the organic matter to extract the nutrients it needs for life. Athletes foot, jock itch and yeast infections are all common pathogens many of us have suffered. Although, internally fungi are lethal, they are rare. Most external fungi can be destroyed with an anti-fungal cream or pill. Fungi tend to be on the low side of complexity and relatively easy to kill.

Bacterial pathogens are individual living organisms. They are the “germs” that we think of swimming around under a microscope. There are millions of varieties of them. They live on their own, on surfaces within the air, in foods and water. Many ear, throat, and sinus infections are bacterial. Fortunately, our immune system is pretty good at identifying these foreign organisms living within our bodies and can destroy them on its own. And if it cannot, a doctor can prescribe an antibiotic (penicillin) to finish the job.

On the other hand, viruses are non-living, they are “DNA pirates.” They cannot live or reproduce on their own. Think of a virus as a blob of grease or oil with a single strand of DNA within it. No nucleus, no organelles, just a microscopic ball of fat with a code to cause some biological mutiny.

Viruses require a host cell for reproduction. The virus does this by taking over a host cell and forcing the cell to reproduce the virus and its fatty shell, much like a pirate hijacking a ship for its own purposes. Unfortunately, the cell will no longer be able to perform the life-sustaining job it was intended to be doing hence you feel sick. The host cell will continue to perform the pirate’s task, reproduce the virus, until it destroys itself. Then, liberating more DNA pirates to repeat the process.

The fact that the virus lives “inside” the cell makes it hard for the immune system to identify the pathogen, let alone destroy it. The only way to destroy the virus is to destroy the cell itself. The pirate will never leave the ship, the ship must be destroyed to kill the pirate.

This is what our immune systems does – anti-bodies identify, tag, and destroy the living cells that have the virus within them. This explains our symptoms which can range from minor aches and pains to lethal tissue and organ damage. Your immune system is literally destroying your own cells.

Fortunately, we have billions of cells and our immune system can be very targeted once the anti-bodies have figure out which cells have been pirated by the virus. White blood cells can then effectively destroy only the pirated cells and recovering will begin.

A major problem with the coronavirus in humans is our immune systems have a hard time identifying which cells have been pirated by the virus and which cells are still healthy. Human immune systems seem to be over-reacting and destroying all the surrounding cells. Since the virus is often found in the lungs, heart, and kidneys these are the organs that seem to be suffering the most.

So how do we destroy the coronavirus? They only thing that can destroy a virus is our own immune system. The medical field has had little success in developing anti-viral medications. We can only support our immune system to learn quicker, to produce the antibodies needed and then the immune system can become much more targeted.

Vaccines do this by providing a weakend version for the immune system to learn from. Anti-body therapy takes the anti-bodies from one immune system that has already learned how to identify the virus and directly gives it to an “un-learned” immune system.

Unfortunately, we do not have any solutions yet! So, the best way to be healthy is to not get sick in the first place. Stay away from the pirates! You all know what to do, washing your hand, social distance, etc. Be safe.


الملخص

Single-cell RNA sequencing measures gene expression at an unprecedented resolution and scale and allows the analysis of cellular phenotypes which was not possible before. In this context, graphs occur as a natural representation of the system —both as gene-centric and cell-centric. However, many advances in machine learning on graphs are not yet harnessed in models on single-cell data. Taking the inference of cell types or gene interactions as examples, graph representation learning has a wide applicability to both cell and gene graphs. Recent advances in spatial molecular profiling additionally put graph learning in the focus of attention because of the innate resemblance of spatial information to spatial graphs. We argue that graph embedding techniques have great potential for various applications across single-cell biology. Here, we discuss how graph representation learning maps to current models and concepts used in single-cell biology and formalise overlaps to developments in graph-based deep learning.