Современная наука биология: Биология — наука о жизни

Содержание

Биология как наука, структура биологического знания

Биология как наука

Определение 1

В переводе с греческого, слово биология дословно означает «наука о жизни». В широком понимании, биология – это комплекс наук о живой природе. Биология как наука занимается тем, что выявляет и устанавливает закономерности, характерные жизни во всех формах ее проявления.

Современная биологическая наука прошла длительный путь развития. Интерес к изучению живого возник у человека давно. В первую очередь это связано с естественными жизненно-важными потребностями человека, а именно. Потребностями в пище, жилье, лекарствах и т.д. Однако тщательное изучение живых организмов началось только в первых цивилизованных обществах. Тогда, в процессе изучения живых организмов, люди стали классифицировать животных и растения, существовавших в разных регионах, изучать их свойства и условия жизни, составлять перечни и т.д. Одним из первых биологов древности является Аристотель.

История развитии биологии как науки

Считается, что начало современной биологии было положено в Древнем Египте и Древней Греции. Первые попытки как-то осмыслить, систематизировать явления жизни были осуществлены древнегреческими, а затем древнеримскими врачами и натурфилософами. Особенно следует выделить вклад в развитие биологической науки Гиппократа, Галена и Аристотеля.

В эпоху Средневековья необходимость в накоплении биологических знаний была связана с медициной. Изучение растений было напрямую связано с их лекарственными свойствами. Так как вскрытие человеческих тел было строго запрещено, анатомия в то время была на самом деле анатомией животных, в частности, обезьяны и свиньи.

Несмотря на то, что Аристотель являлся для церкви философским авторитетом, ряд его произведений запрещались или игнорировались.

Эпоха Возрождения примечательна тем, что в этот период большую популярность получили сочинения античных и средневековых натуралистов. Знания о мире растений и животных обогатились в результате географических открытий. Также при университетах в это время создавались ботанические сады и зверинцы, что тоже способствовало накоплению биологических знаний.

Первые труды в области ботаники в основном являлись комментариями к сочинениям античных ученых, а именно Теофраста, Плиния Старшего, Диоскорида. Позже появились травники – перечни лекарственных растений, в которых содержались краткие сведения о них и их изображения.

В эпоху Возрождения было разрешено анатомическое исследование человека, в результате чего были выявлены факты несоответствия реальных наблюдений тем, которые содержались в книгах, основанных на авторитете Галена. Исследования анатомов привели к одному из величайших открытий в науке (речь идет об исследовании кровообращения в учении У. Гарвея).

Создание микроскопа открыло новые возможности для изучения живых существ. Так было открыто клеточное и волокнистое строение растений, обнаружен мир микроскопических существ, открыты эритроциты и сперматозоиды и т.д.

На протяжении всего периода становления биологической науки ученые тем или иным образом пытались объяснить происхождение живых существ, в частности, искали ответ на вопрос, как появился человек. И в 19 веке Ч. Дарвин сделал крупнейшее открытие, которое изложил в своем труде «Происхождение видов». Согласно выводам Дарвина, развитие органического мира прошло долгий путь эволюции. Также им была выдвинута теория естественного отбора. Это открытие подтвердило несостоятельность теории креационизма и теологии, а также способствовало развитию совершенно новых направлений в биологии, таких как: эволюционная эмбриология, эволюционная палеонтология, и т.д.

Современная наука характеризуется развитием новых биологический направлений. В ХХ веке бурное развитие получили такие направления, как цитология, генетика, биохимия, эмбриология, микробиология, вирусология, паразитология и т.д.

Началом для развития генетики послужила мутационная теория Х. де Фриза, менделизм стал отправным пунктом для развития этого направления в биологии. Были выявлены понятия гена, генотипа, фенотипа, также обоснована хромосомная теория наследственности.

Таким образом, в развитии биологической науки выделяются три этапа:

этап систематики
эволюционный этап
этап биологии микромира

Структура биологии

Структура биологической науки многопланова. По объектам исследования выделяются:

зоология
ботаника
-анатомия
микробиология
гидробиология и т.д.

В каждом из перечисленных направлений содержатся более узкие области исследования.

По исследуемым свойствам и проявлениям живого выделяются следующие дисциплины:

экология
физиология животных и физиология растений
генетика
этология
эволюционное учение.

Одновременно происходит слияние разных отраслей биологии и образуются новые направления, такие как цитогенетика, эмбриофизиология и т.д.

Классификация биологических дисциплин по методам исследования выглядит следующим образом:

биохимия
биофизика
биометрия

По изучению живого на разных уровнях организации выделяются:

молекулярная биология
цитология и гистология
популяционно-видовая биология

Такая многоплановость структуры биологии определяется многообразием форм живого мира.

Методы исследования биологии

Как любая наука, биология тоже имеет свои методы исследования.

Метод научного исследования – это совокупность приемов и инструментов, используемых при построении системы научного знания. Главным принципом научного метода является принцип скептицизма, который означает отказ от слепого доверия авторитету. То есть любое предположение необходимо проверить. Основными методами биологии являются следующие.

Описательный метод. Этот метод широко применялся в древности, и не потерял актуальность и в современной науке. Данный метод широко используется при открытии новых видов или изучении явлений пи помощи современных инструментов.

Сравнительный метод позволяет определить сходства и различия между организмами и систематизировать растения и животные

Исторический метод – позволяет осмыслить новые факты и сопоставить их с ранее полученными знаниями. Именно применение этого метода позволило из описательной науки превратится в объясняющую.

Экспериментальный метод. Этот метод позволяет изучить многие явления при помощи эксперимента. В современной науке широко используются различные виды микроскопии, хроматография, метод меченых атомов и т.д. также в исследованиях широко применяется моделирование, которое является высшей формой эксперимента.

Замечание 1

Кроме основных методов изучения в биологии могут применяться и другие. Применение совокупности этих методов коренным образом изменило биологию, расширив ее познавательные возможности.

Философские проблемы современной биологии — учебный курс

Авторы:
Бушев С.А.,
Брызгалина Е.В.
Год создания:
2013
Организация:
МГУ имени М.В. Ломоносова
Описание:
Философские проблемы современной биологии (32 часа, отчетность – зачет) — это курс для тех, кто хотел бы получить знания о философских и методологических основаниях современных научных исследований феномена жизни. Познакомиться с проблемными вопросами развития биологического познания, научиться анализировать и понимать содержание современных научных теорий и характер актуальных дискуссионных вопросов. Курс не требует специальной подготовки по философии и биологии, так как лекции включают в себя краткое введение в проблематику.
В учебном курсе рассматриваются следующие темы:
1. Краткое введение в философию науки. Особенности философского и научного мировоззрений. Сциентизм и антисциентизм как познавательные установки. История биологии и научные картины мира. Основные постпозитивистские модели развития научного знания: К.Поппер, Т.Кун, И.Лакатос.

2. Специфика философско-методологических проблем биологии. Место биологии в системе естественнонаучных и гуманитарных дисциплин. Теоретизация как проблема развития современной биологии. Задачи и модели формирования теоретической биологии.

3. Сущность живого и проблема происхождения жизни: основные теории и подходы, их естественнонаучное содержание и философские основания. Дискуссия о «научном креационизме».

4. Рождение и развитие эволюционных идей в биологии: триумф дарвинизма и проблемы формирования синтетической теории эволюции.

5. Эволюционная биология сегодня: теоретический плюрализм, новые открытия и вопросы.

6. Особенности биологического познания или что необходимо знать, когда мы познаем живое. Специфика организации и детерминации живых систем. Основные трактовки «биологического времени» и проблема целенаправленности живых систем. Молекулярная организация живого: история одного открытия и методология научного поиска. От двойной спирали и генетического кода до генома человека.
7. Происхождение человека: современная наука об основных факторах, этапах и особенностях анропосоциогенеза. Ограниченность методологии натурализма. Единство направленности и вариабельности путей исторического развития вида Homo sapiens. Проблема синтеза естественнонаучного и социогуманитарного знания о человеке в социобиологии. Социобиология о биологических основаниях этики. Натурализм в объяснении происхождения альтруистического поведения.
8. Диалектика биологического и социального в процессах индивидуального становления человека. Методология психогенетики.
9. Что делает нас людьми? О чем рассказывает мозг нейробиологам и какие трудные проблемы стоят перед нейронаукой и философией сознания.
10. Истоки человеческого общения: теории происхождения языка. Проблемы исследования коммуникативных систем животных и языка человека.
11. Биоэтика: моральное измерение биологических и медицинских исследований. Проблема ценности человеческой жизни в свете современных знаний о биологии человека. Философские основания этико-социальных проблем развития биотехнологий, нанобиологии, генной инженерии.
12. Биология и современная эпистемология: эволюционная теория познания и конструктивизм.
13. Становление гуманитарной биологии: биополитика, биоэстетика, биосемиотика.
Добавил в систему:
Бушев Станислав Александрович

Преподавание курса

13 февраля 2013 — 22 мая 2013

Бушев Станислав Александрович
МГУ имени М. В. Ломоносова, Философский факультет
обязательная, по выбору (межфакультетский курс), лекции, 28 часов
Авторы:
Бушев С.А.,
Брызгалина Е.В.

11 февраля 2013 — 31 мая 2013

Брызгалина Елена Владимировна
МГУ имени М.В. Ломоносова, Философский факультет
обязательная, по выбору (межфакультетский курс), лекции, 14 часов
Авторы:
Бушев С.А.,
Брызгалина Е.В.

«Верите ли вы в реальность существ, которых наша современная наука не в состоянии объяснить и даже найти?» — Яндекс Кью

О сообществе

Тайны и загадки Дальнего Востока

От автора книги «Сборник тайн и загадок Дальнего Востока». Спрашиваем о том, что очень хочется узнать. Предлагаем обсуждения и свои версии происходящих в этом мире странностей. Не обязательно только касающиеся Дальнего Востока.

Биология предмет, задачи, значение, методы, концепции

Рефераты на русском
Биология
Биология предмет, задачи, значение, методы, концепции

ВВЕДЕНИЕ
Предмет и задачи биологии
Значение общей биологии
Методы биологии
Основные концепции современной биологии

ПРЕДМЕТ И ЗАДАЧИ БИОЛОГИИ

Биология — совокупность наук о жизни, о живой природе (греч. bios — жизнь, logos — учение). Современная биология — очень разнообразная и развитая область естествознания. Различают ряд частных биологических наук по объектам исследования, такие как зоология (о животных), ботаника (о растениях), микробиология (о бактериях), вирусология (о вирусах), и другие, еще более мелкие подразделения (орнитология — о птицах, ихтиология — о рыбах, альгология — о водорослях и т.д.). Другое подразделение биологических наук — по уровням организации и свойствам живой материи: молекулярная биология и биохимия (химические основы жизни), генетика (наследственность), цитология (клеточный уровень), эмбриология, биология развития (индивидуальное развитие организмов), анатомия и физиология (строение и принципы функционирования организмов), экология (взаимоотношения организмов с окружающей средой), теория эволюции (историческое развитие живой природы).
Живой мир очень многообразен. Существует около 2 млн видов животных, около 500 тыс. видов растений, сотни тысяч грибов, тысячи видов и еще больше штаммов (разновидностей) бактерий. Многие виды еще не описаны. Структурная сложность, типы питания, жизненные циклы, исторический возраст этих групп организмов очень сильно различаются (сравните хотя бы организацию и образ жизни человека и его домашних спутников — таракана, комнатного растения, микробов и вирусов). Но все организмы должны иметь нечто общее, что отличало бы их от неживой природы. Это — обмен веществ и энергии, способность к размножению и развитию, изменчивость и адаптивная эволюция. Выявлением и характеристикой этих общих свойств живых организмов и их системных комплексов с неживой природой занимается так называемая общая биология. По сути перед общей биологией стоит задача познать сущность жизни, ответить на вопрос — что есть жизнь. Именно эта общая концептуальная часть биологии предлагается в современной модели гуманитарного образования. Для чего это нужно?
ЗНАЧЕНИЕ ОБЩЕЙ БИОЛОГИИ
Теоретическое и гуманитарное значение общей биологии состоит прежде всего в формировании материалистического мировоззрения. Основной вопрос философии — о соотношении материи (бытия) и сознания — по сути вопрос биологический. От выбора позиции (что первично — материя или сознание) складывается либо материалистическое, либо идеалистическое понимание природы и общества, формируются принципиально разные подходы в пользовании объектами природы, в оценке социальных явлений, в выработке политических стратегий. К сожалению, многие политики и даже философы с необыкновенной легкостью отдают свои предпочтения различным (часто просто модным) идеалистическим построениям, порой даже не задаваясь вопросом о том, что такое материя. Развитие реальной демократии и свободы совести в нашей стране породили волну совершенно неосмысленного обращения людей к мистике, астрологии и прочим маргинальным проявлениям культуры. В то время как огромный массив накопленных реальных научных знаний остается для большинства населения неизвестным и невостребованным. Задачи средней школы в этом плане выполняются с низкой эффективностью. Поэтому общее естественнонаучное просвещение студентов гуманитарных специальностей стало актуальной задачей современного образования именно в плане становления научного мировоззрения.
Другая гуманитарная задача биологии состоит в формировании у современного человека экологического мышления, суть которого заключается в осознании себя частью природы и понимании необходимости охранять и рационально использовать природные ресурсы. Актуальность задачи несомненна, если учесть, что по некоторым прогнозам нынешние темпы и технологии промышленного освоения Земли уже через 50-100 лет приведут к необратимым изменениям среды обитания человечества. Это означало бы постепенное вымирание человека и большинства других объектов живой природы как биологических видов (что случилось, например, с динозаврами) и, в лучшем случае, замещение современных экологических сообществ новыми, более приспособленными к измененной среде обитания. Таким образом, понимание основ биологии и экологии необходимо каждому человеку и в особенности его технократической, гуманитарной и политической элите с целью сохранения и устойчивого развития биосферы Земли.
Практическое значение биологии состоит в том, что она является научной основой всех технологий производства продовольствия. Возможности экстенсивного воспроизводства продуктов питания на Земле практически исчерпаны. Целинные земли России и Казахстана, освоенные в 50-е и 60-е годы нашего столетия, явились чуть ли не последними резервами пахотных земель. Огромные площади ежегодно выводятся из сельскохозяйственного использования в результате их засоления, опустынивания, превращения в дно искусственных водоемов при строительстве гидроэлектростанций. По этим причинам современное сельское хозяйство обречено развиваться на основе интенсивных технологий. Простое возделывание овощей или пшеницы, выращивание скота, птицы и т.п. требует знания условий и динамики их размножения и роста, особенностей минерального и органического питания, совместимости с другими культурами, отношения к сорнякам, паразитам, бактериям и вирусам, которыми буквально кишит наша общая среда обитания. Особое значение в 20 веке приобрели методы генетических модификаций и селекции объектов сельскохозяйственного производства. Выведение новых пород животных и сортов растений, приспособленных к конкретным местным условиям — давняя практика. Но современная селекция не может базироваться на основе проб и ошибок, она использует точные, математизированные законы генетики. В процветающих фермерских хозяйствах США и других развитых стран селекционно-генетическая работа столь же обычна и обязательна, как и ежедневная уборка коровника или прополка грядок. Генетик здесь одна из самых востребованных профессий. В последние годы быстрыми темпами развиваются и новые биотехнологии, основанные на генной и клеточной инженерии, клонировании, получении трансгенных (с пересаженными генами), или генетически модифицированных (GM), организмов. Освоенные вначале на бактериях, эти методы уже используются для получения химерных животных и растений с заранее спланированными свойствами. И хотя GM-технологии в растениеводстве и животноводстве встречают у потребителей настороженный прием, по сути речь идет о биотехнологической революции, о формировании новой культуры и практики природопользования. И все эти вопросы находятся в поле исследования современной биологии.
Совершенно особое гуманитарно-практическое значение имеет биология как теоретическая основа медицины. Причины и механизмы большинства патологий (болезней) кроются в нарушениях работы генов и их продуктов — клеточных белков. Понять эти причины и механизмы — значит наполовину решить и проблему их устранения или лечения больного человека. Взаимодействие клеток с вирусами, сожительство с бактериями, формирование иммунитета к новым и новым антигенам, возникновение неконтролируемого ракового роста клеток, молекулярная природа памяти, развитие наркозависимости, причины старения … — это огромный и нескончаемый перечень проблем, решаемых сегодня медико-биологической наукой. Отдельной главой стоит производство современных лекарств, в котором химики-фармацевты все более уступают место молекулярно-клеточным биологам. Геннно-клеточные инженерные технологии способны дать экологически и генетически чистые лекарства, а пересаженные гены могут вообще устранить хроническую болезнь, например, сахарный диабет.
В последние годы впрямую встала и проблема искусственного производства человека. Искусственное оплодотворение (при необходимости преодолеть мужское бесплодие) — давно и успешно решаемая задача. Но появилась принципиально новая технология зачатия и размножения путем клонирования потомства вообще без мужских половых клеток. Пока это сделано на животных (в Японии с 1990 г. выводят клонированных коров, в Великобритании получена знаменитая овечка по кличке Долли), но и в отношении человека методических препятствий для клонирования уже нет. Зато возникает масса чисто гуманитарных, этических и даже юридических проблем, решать которые можно имея хотя бы общее понимание биологического существа дела.
МЕТОДЫ БИОЛОГИИ
Говоря о методах науки в широком смысле, имеют в виду не конкретные технологические приемы (методики), а методологические принципы, подходы к изучению объектов, явлений, их связей. В общем методы биологии те же, что и в других естественных науках.
Процесс научного познания принято разделять на две стадии: эмпирическую и теоретическую. Это разделение не абсолютно, так как эмпирическая стадия всегда развивается на основе предсуществующих теорий или гипотез, а на теоретической стадии обычно возникает необходимость в эмпирической проверке выдвигаемых новых гипотез.
На эмпирической стадии используются следующие методы.
Наблюдение — изучение объектов живой природы в естественных условиях существования. Это — непосредственное наблюдение (в буквальном смысле) за поведением, расселением, размножением животных и растений в природе, визуальное или инструментальное определение характеристик организмов, их органов, клеток, химический анализ состава и обмена веществ. Для этих целей в современной биологии применяют как традиционные средства полевых исследований — от бинокля до глубоководных аппаратов с видеокамерами ночного видения, так и сложное лабораторное оборудование — микроскопы, в том числе спектральные и электронные, биохимические анализаторы, радиоактивные метки, ультрацентрифуги, разнообразную измерительную аппаратуру.
Экспериментальный метод (опыт) предполагает исследования живых объектов в условиях экстремального действия факторов среды — измененной температуры, освещенности или влажности, повышенной нагрузки, токсичности или радиоактивности, измененного режима или места развития (удаление или пересадка генов, клеток, органов, интродукция животных и растений, космические полеты и т.п.). Экспериментальный метод позволяет выявить скрытые свойства, потенции, пределы адаптивных (приспособительных) возможностей живых систем, степень их гибкости, надежности, изменчивости.
Сравнительный (исторический) метод выявляет эволюционные преобразования биологических видов и их сообществ. Сопоставляют анатомическое строение, химический состав, структуру генов и другие признаки у организмов разного уровня сложности. При этом исследуются не только ныне живущие организмы, но и давно вымершие, сохранившиеся в виде окаменелых останков в палеонтологической летописи.
Любой из названных подходов требует количественного учета и математического описания структур и явлений. Биология все более становится точной наукой, хотя выявляемые в ней закономерности носят обычно вероятностный характер и описываются методами вариационной статистики. Это означает, что то или иное событие не строго детерминировано (предопределено), а ожидается с той или иной степенью вероятности. На основе выявляемых статистических закономерностей можно осуществлять математическое моделирование биологических процессов и прогноз их развития. Например, можно построить модель состояния жизни в водоеме через энное время при изменении одного, двух или более параметров (температуры, концентрации солей, наличия хищников и др.). Такие приемы стали возможны благодаря проникновению в биологию идей и принципов кибернетики — науки об управлении.
Системный метод , как и кибернетический подход, относится к категории новых междисциплинарных методов исследования. Живые объекты рассматриваются как системы, то есть совокупности элементов с определенными отношениями. С учетом иерархичности живых систем каждый объект может рассматриваться одновременно как система и как элемент системы более высокого порядка. Поэтому принципы системной организации справедливы для всех уровней — от макромолекул до биосферы Земли.
Широкое развитие системного движения в современной науке, в том числе и в биологии, означает постепенный переход от анализа к синтезу. Анализ — это дискретный подход, углубление в структуру и функции отдельных элементов системы — внутри клетки, внутри организма, внутри экологического сообщества. Синтез означает интегративный подход, изучение целостных характеристик системы — клетки, организма, биоценоза. Исследование всегда совершается сначала от общего к частному — анализ, а потом от частного к общему, но на новом уровне познания этого общего — синтез. С аналитическим подходом в биологии связаны открытия химической и микроструктурной организации живых объектов, выяснение видового разнообразия среди животных, растений, микроорганизмов, выявление генетической неоднородности организмов внутри популяций и другие внутренние характеристики систем. Постепенно объем накопленных аналитических данных становился достаточным для перехода к их синтезу. Так возникли синтетическая теория эволюции, нейро-гуморальная физиология, современная иммунология, молекулярно-клеточная биология, новая мегасистематика организмов, основанная на их комплексной характеристике — от экологии и анатомии до молекулярной генетики. Решается актуальная задача современного естествознания — создание целостной биологической картины мира.
Повышение интереса к синтезу в науке свидетельствует о переходе от эмпирической к теоретической стадии познания. От получения фактов, через их обобщение начинается выдвижение новых гипотез, далее обычно следует их повторная эмпирическая проверка (новые наблюдения, эксперименты, сравнения, моделирования). Эмпирическая проверка ведет либо к опровержению гипотезы, либо к ее подтверждению с той или иной степенью вероятности. Высоко достоверные гипотезы становятся законами, из них слагаются теории. Но и эти законы, теории носят относительный характер, так как рано или поздно могут быть пересмотрены.
Материал нашего пособия как раз и содержит такие общие теоретические, концептуальные положения современной биологии, хотя в определенной мере мы будем приводить и их эмпирические обоснования. Для начала сформулируем эти положение в общем виде, чтобы яснее были видны конечные цели и пути нашего экскурса в общую биологию.
ОСНОВНЫЕ КОНЦЕПЦИИ СОВРЕМЕННОЙ БИОЛОГИИ
Та или иная естественнонаучная концепция представляет некую взаимосвязанную группу понятий, гипотез, теорий, объясняющих какое-нибудь фундаментальное явление или свойство природы. Основные биологические концепции объясняют феномен и свойства жизни. К настоящему времени еще не сложилась какая-либо определенная система биологических концепций. Разные авторы формулируют и комбинируют их по-разному, хотя суть от этого обычно не страдает. Мы предлагаем свой вариант из пяти концептуальных обобщений современной биологии.
1. Концепция системной многоуровневой организации жизни: все живые объекты являются системами разного уровня сложности. Биологические системы образуют непрерывную иерархию уровней структурно-функциональной организации.
2. Концепция материальной сущности жизни: жизнь материальна, ее физико-химическую основу составляет обмен веществ и энергии. В философском смысле это означает первичность материи и вторичность сознания (материализм).
3. Концепция биологической информации и самовоспроизведения жизни: живые организмы воспроизводятся на основе собственной (генетической) информации при взаимодействии с внешней (эпигенетической) информацией. Результатом этого взаимодействия является индивидуальное развитие организмов (онтогенез).
4. Концепция саморегуляции живых систем: живые системы поддерживают относительное постоянство своих внутренних связей и условий функционирования (гомеостаз) на основе сочетания прямых положительных и обратных отрицательных связей.
5. Концепция самоорганизации и биологической эволюции: живой мир возник в результате самоорганизации из неживых химических систем и претерпевает необратимое историческое развитие (филогенез) на основе наследственной изменчивости и естественного отбора популяций организмов, наиболее приспособленных к меняющимся условиям среды.
Предложенная схема не является перечнем биологических дисциплин и в этом смысле не соответствует традиционному построению учебников по обшей биологии (наиболее типичный план включает последовательно главы по биохимии и молекулярной биологии, цитологии, биологии индивидуального развития, генетике, теории эволюции, экологии). Формулируя концепции, мы использовали синтетический подход, хотя некоторые из них базируются преимущественно на одной-двух ключевых дисциплинах. Учащимся предлагается самим, используя общедоступную учебную литературу и комбинируя информацию из разных глав, найти дополнительный материал по предложенным концепциям современной биологии.

Рефераты на русском языке —

Биология

Зачем философам биология? — Санкт-Петербургский государственный университет

В первые дни сентября 2015 года ведущие отечественные и зарубежные специалисты по философии сознания собрались в СПбГУ на международной конференции «Онтология субъективности: самость, личность, организм» (Ontology of Subjectivity: Selves, Persons, Organisms) для того чтобы обсудить, насколько объективно мы можем судить о человеческом сознании.

Философия сознания — это молодое направление современной философии, которое непосредственно контактирует и опирается на современные естественнонаучные представления о психических и физиологических процессах, происходящих в организме.

старший преподаватель, к. филос. н. Мария Александровна Секацкая

«Если мы придерживаемся традиционной философской концепции, согласно которой есть материя и есть сознание, то мы считаем, что естественные науки занимаются только материальной стороной, а гуманитарные науки занимаются сознанием, и между ними нет пересечения. Тогда непонятно, как давать ответы на определенные вопросы, имеющие отношение к моральной стороне дела. Если придерживаться антинатуралистического представления и считать, что сознание нельзя изучить посредством естественных наук, то мы не сможем дать ответ на некоторые этически значимые вопросы», — объясняет важность философии сознания один из организаторов конференции, старший преподаватель СПбГУ, к. филос. н. Мария Александровна Секацкая.

Роль философии в изучении сознания состоит также в том, чтобы помочь представителям естественных наук более корректно применять те слова и термины, которые используются при проведении экспериментов и интерпретации полученных в них данных. Пример такого сотрудничества привел профессор Университета Флориды Альфред Миле в своем докладе «Свобода воли и нейронаука». Автор рассматривает ряд экспериментов, проведенных нейробиологами, которые были направлены на то, чтобы выяснить, как происходит инициация произвольных движений. Суть этих экспериментов в том, что на основе данных, полученных с помощью МРТ или ЭЭГ, можно с высокой степенью вероятности предсказать, правой или левой рукой в определенных заданных условиях будет произведено движение. Ряд ученых делает из этого вывод о том, что раз по активности мозга можно распознать, какое движение будет совершено, то свободы воли не существует. Работа философа в данном случае состоит в том, чтобы понять, действительно ли из этих экспериментов следует вывод о том, что свободы воли не существует? Должны ли мы пересмотреть свое представление о том, что такое свобода воли? Совместима ли свобода воли с физическими законами? Профессор Миле проводит анализ полученных в экспериментах данных и показывает, что на самом деле в них нет того, на основании чего можно было бы сделать вывод об отсутствии свободы воли. И не стоит торопиться с выводами, а следует осторожнее подходить к данным вопросам и уточнить, что мы на самом деле понимаем под свободой воли и какие эксперименты могли бы опровергнуть ее наличие.

«Если классическая философия представляла сознание в виде отдельной нематериальной субстанции, то современная философия считает сознание частью природы. Если сознание — это часть природы, то оно подчиняется природным законам, и мы обязаны эти законы знать. Даже если современная наука не может дать законченное натуралистическое объяснение работы сознания, то мы, философы, по крайней мере, должны быть знакомы с современными научными представлениями на этот счет», — рассказывает о том, зачем философам знать биологию, один из организаторов конференции, заведующий кафедрой философии науки и техники СПбГУ д. филос. н. Данил Николаевич Разеев. Сам он выступил на конференции с довольно смелой идеей о том, что понятие «личность» имеет смысл только тогда, когда оно относится не к одному конкретному человеку, а к группе людей, то есть входит в коллективный словарь понятий, таких как «семья», «нация», «группа людей, объединенных общими интересами». А то, что имеет так называемую перспективу первого лица, не личность, а организм, наше физическое тело, которое всегда находится в определенной точке пространства и времени и испытывает непосредственные переживания. Личность, по словам Данила Николаевича Разеева, это некая история, которую мы придумываем о себе, подобно тому, как мы собираем историю своей семьи или нации.

Профессор, д. филос. н. Данил Николаевич Разеев

«Мы, философы, можем позволить себе рассуждать о том, о чем не решится рассуждать нейроученый или психолог», — описывает Данил Николаевич Разеев роль философии в вопросе изучения одного из самых важных вопросов современной науки — человеческого сознания.

Справка: Конференция «Онтология субъективности: самость, личность, организм» (Ontology of Subjectivity: Selves, Persons, Organisms) стала третьей по счету конференцией на тему философии сознания, которая проходит в СПбГУ. Участниками этих мероприятий были такие выдающиеся ученые, как профессор Калифорнийского университета (Беркли) Джон Серль, автор известного мысленного эксперимента «Китайская комната», нейробиолог, член-корреспондент РАН Константин Владимирович Анохин, директор центра изучения субъективности Копенгагенского университета профессор Дэн Захави, профессор, заведующая лабораторией когнитивных исследований СПбГУ Татьяна Владимировна Черниговская, руководитель отделения психопатологии университетской клиники Гейдельбергского университета профессор Томас Фукс и др.

Философия сознания — относительно молодая область современной философии, которая сформировалась в середине прошлого столетия после публикации в 1949 году работы Гилберта Райла «Понятие сознания» («The concept of mind») в которой автор объяснял, что до сих пор философия неверно определяла, что такое сознание, считая его чем-то умозрительным, отделенным от тела. После этой публикации возникло много вопросов, не все философы были готовы отказаться от классических представлений. К примеру, возник вопрос о соотношении субъективного и объективного: как нам объективными способами изучать то, что дано нам субъективно, из так называемой перспективы первого лица? Именно проблеме отношений субъективности и объективности посвящена нынешняя конференция.

THE PROBLEM OF CREATING A SCIENTIFIC THEORY IN THE MEDICAL AND BIOLOGICAL SCIENCES

ФИЛОСОФИЯ НАУКИ: ПРОБЛЕМА ПОСТРОЕНИЯ НАУЧНОЙ ТЕОРИИ
В МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИХ НАУКАХ

Научная статья

Карпин В. А.^1,*, Шувалова О.И.²

¹ORCID 0000-0002-8731-0786;

²ORCID 0000-0002-7273-7461;

^{1, 2}Сургутский государственный университет, Сургут, Россия

* Корреспондирующий автор (kafter57[at]mail.ru)

Аннотация

В историческом развитии различных отраслей науки сформировались три основных метода построения научной теории: описательный, гипотетико-дедуктивный и аксиоматический. Медико-биологические науки являются в настоящее время менее развитыми, чем физические; они продолжают по-прежнему использовать описательный метод, который перестал удовлетворять современным методологическим требованием. Предложен метод построения современной научной биологической теории, в основе которого лежит последовательная дедуктивная система фундаментальных философских, общенаучных, физических и, наконец, биологических принципов. В основание биологической теории обязательно должны входить только фундаментальные принципы, характерные для всех биологических объектов и только для них.

Ключевые слова: философия науки, теоретическая биология, построение биологической научной теории.

PHILOSOPHY OF SCIENCE: THE PROBLEM OF CREATING A SCIENTIFIC THEORY
IN THE MEDICAL AND BIOLOGICAL SCIENCES

Research article

Karpin V.A.^1,*, Shuvalova O.I.²

¹ORCID 0000-0002-8731-0786;

²ORCID 0000-0002-7273-7461;

^{1, 2}Surgut State University, Surgut, Russia

* Corresponding author (kafter57[at]mail.ru)

Abstract

In the historical development of various branches of science, three main methods of constructing a scientific theory were formed: descriptive, hypothetico-deductive, and axiomatic. The biomedical sciences are currently less developed than the physical sciences; they continue to use the descriptive method, which has ceased to meet the modern methodological requirement. The current study proposes a method of constructing a modern scientific biological theory, which is based on a consistent deductive system of fundamental philosophical, general scientific, physical, and biological principles. The basis of a biological theory must include only the fundamental principles that are characteristic solely of all biological objects.

Keywords: philosophy of science, theoretical biology, forming a biological scientific theory.

Научные дисциплины возникают и развиваются неравномерно. В них формируются различные типы знаний, причем некоторые из них уже прошли достаточно длительный путь теоретизации и сформировали свои развитые теории, а другие только вступают на этот путь. Поэтому в историческом развитии различных отраслей науки сформировались три основных метода построения научной теории: описательный, гипотетико-дедуктивный и аксиоматический [1], [2], [8], [11].

Описательный метод (систематизация, классификация видов растений и животных, болезней и т. д.) применялся исторически преимущественно при становлении и развитии биологических и медицинских наук. С точки зрения методологии научного познания медико-биологические науки являются в настоящее время менее развитыми по методам исследования, чем физико-химические; в них еще недостаточно разработаны логико-математические методы построения научных теорий.

Назрела необходимость разработки новой методологии современной биологической теории. Наиболее продуктивным методом теоретического познания является аксиоматический метод, позволивший развить математику до передовых позиций в науке. Но подобный подход неприменим к медико-биологическим наукам, где невозможно положить в основание теории несколько положений, принимаемых без доказательств. Но и описательный метод давно изжил себя, насущно требуя основательного пересмотра. Последующее развитие экспериментальной биологии основательно продвинуло биологическое познание, но теоретическая биология как высшая форма науки о жизни все еще находится в стадии становления.

К настоящему времени открыто немало биологических законов и построено различных теорий, но они носят подчас разрозненный характер, настоятельно требуя нового единого универсального методологического подхода. Возникает стратегическая проблема: как объединить усилия ученых, работающих в разных медико-биологических дисциплинах? Подобная ситуация привела к их естественному разобщению и осложнению взаимопонимания.

Ведущими философами современности [3], [4], [6], [9] разработаны важнейшие требования, которым должна соответствовать любая современная теория, но не указана конкретная методика ее построения.

Интересный подход разработал В. С. Степин [10]: основные положения современной теории не могут быть простой совокупностью элементов; они должны образовывать целостную многоуровневую систему, где одни положения теории закономерно вытекают из других, которую он обозначил как теоретическую схему.

По нашему мнению, современная биологическая теория должна строиться последующему дедуктивному методу.

Живая материя, появившись в уже сложившейся пространственно-временной структуре мира, не могла не отразить ее свойства. Пространственно-временная структура окружающего неорганического мира явилась тем фундаментом, на котором жизнь приобрела свои основные свойства.

Поэтому можно выделить 4 уровня фундаментальных принципов организации материального мира:

I. Философские принципы.

Принцип материального единства мира.

Принцип всеобщей связи и взаимодействия материальных объектов.

Принцип развития.

Принцип причинности.

II. Общенаучные принципы.

Принцип системной организации материальных объектов.

Принцип самоорганизации материальных систем.

Принцип универсального (глобального) эволюционизма.

III. Физические принципы.

Принцип взаимодействия вещества и поля в материальных системах.

Термодинамический принцип стационарного неравновесного состояния материальных систем.

IV. Биологические принципы.

Главное требование: в основание биологической теории должны входить фундаментальные принципы, характерные для всех биологических объектов (систем) и только для них.

Принцип приспособления.

Принцип информационной регуляции жизнедеятельности.

Обуждение биологических принципов

Необходимо различать внутреннюю среду организма (внутреннюю активность, материальную причину) у биологических объектов (организмов, систем) и влияние внешней (окружающей) среды – внешнюю активность (действующую, движущую причину).

Объекты живой материи существуют и развиваются в тесном взаимодействии внутренней и внешней активности, причем не в борьбе, а в гармонии с внешней средой.

Принцип приспособления основан не на изменении, а на сохранении (защите) биологических объектов (систем) при воздействии возмущающих факторов внешней среды.

Объекты живой материи существуют и развиваются по своим внутренним законам. С точки зрения теории систем, внутренний фактор активности (движение живой материи, биологическое движение) является определяющим, доминирующим в развитии (самоорганизация).

Живая материя стремится отгородиться (отделиться) от внешней среды, приобрести максимальную автономию (самостоятельность).

Принцип приспособления означает, что живой организм приспособился жить в данной (конкретной) окружающей среде, в данной местности. Для анализа состояния (влияния) факторов изменяющейся внешней среды он приобретает и развивает, совершенствует биологическое свойство реактивности (чувствительность, раздражимость, возбудимость).

Таким образом, все внутренние биологические процессы преследуют главную цель – сохранение внутренней среды организмов, удержания их параметров в пределах жизнеспособности. Сохранение внутренней среды как раз и осуществляется с помощью биологического принципа приспособления.

Реализацию и эволюционное развитие принципа приспособления осуществляет единый всеобщий биологический механизм – фундаментальный принцип информационной (сигнальной) регуляции жизнедеятельности биологических объектов (систем).

Внутренняя активность запрограммирована, она осуществляется по своим внутренним законам – это генотип, общая программа развития. Влияние внешней активности (среды) формирует различные фенотипы – определенные конкретные варианты генотипа в рамках «нормы реакции». Можно сказать, что генотип – это стратегия, а фенотип – это тактика управления организмом.

Важнейшим дискуссионным вопросом является наличие внутренних механизмов развития (эволюции) живых организмов (биосистем различного уровня), или эволюцию определяют только различные возмущающие (экстремальные) воздействия внешней среды (в том числе смена обстановки, территории обитания). Т.е., если окружающая среда не меняется, то стабильность организма не нарушается, и он не эволюционирует? Ведь если внешняя среда не меняется, почему внутренняя среда должна совершенствоваться, развиваться? Если существует внутренний источник развития, то почему некоторые организмы не изменялись на протяжении миллионов лет и более? В чем заключается внутренний источник (материальная причина) развития? К чему может стремиться сам организм независимо от «запороговых» изменений окружающей среды? Где заложены механизмы внутреннего развития?

Экстремальные изменения окружающей среды должны нарушать выработанные приспособительные процессы, нарушать механизмы защиты – отсюда или гибель объектов, или появление новых видов (разновидностей), нового уровня приспособления, следующий последовательный шаг эволюционного развития живых организмов.

Конфликт интересов

Не указан.

Conflict of Interest

None declared.

Список литературы / References

Канке В. А. Основные философские направления и концепции науки / В. А. Канке. – М. : Логос, 2004. – 328 с.

Кохановский В. П. Основы философии науки / В. П. Кохановский, Т. Г. Лешкевич, Т. П. Матяш и др. – Ростов н/Д : Феникс, 2004. – 608 с.

Кун Т. Объективность, ценностные суждения и выбор теории / Т. Кун. // Современная философия науки. – М. : Логос, 1996. – С. 61-82.

Мостепаненко М. В. Философия и методы научного познания / М. В. Мостепаненко. – Л. : Лениздат, 1972. – 263 с.

Никифоров А. Л. Философия науки: История и методология / А. Л. Никифоров. – М. : Дом интеллект. книги, 1998. – 280 с.

Поппер К. Логика и рост научного знания / К. Поппер. – М.: Прогресс, 1983. – С. 33-235.

Ракитов А. И. Философские проблемы науки: Системный подход / А. И. Ракитов. – М. : Мысль, 1977. – 270 с.

Рычков А. К. Философия / А. К. Рычков, Б. Л. Яшин. – М. : ВЛАДОС, 2002. – 384 с.

Симанов А. Л. Методологическая функция философии и научная теория / А. Л. Симанов. – Новосибирск : Наука, 1986. – 237 с.

Степин В. С. Теоретическое знание: Структура, историческая эволюция / В. С. Степин. – М. : Прогресс-Традиция, 2000. – 744 с.

Тейчман Д. Философия / Д. Тейчман, К. Эванс.ф – М.: Весь Мир, 1997. – 248 с.

Список литературы на английском языке / References in English

Kanke V. A. Osnovnye filosofskie napravleniya i kontseptsii nauki [Main philosophical directions and concepts of science] / V. A. Kanke. – Moscow : Logos, 2004. – 328 p. [in Russian]

Kokhanovskii V. P. Osnovy filosofii nauki [Fundamentals of philosophy of science] / V. P. Kokhanovskii, T. G. Leshkevich, T. P. Matyash and others. – Rostov on Don : Feniks, 2004. – 608 p. [in Russian]

Kun T. Ob»ektivnost’, tsennostnye suzhdeniya i vybor teorii [Objectivity, value judgments and the choice of theory] / T. Kun // Sovremennaya filosofiya nauki [Modern philosophy of science]. – Moscow : Logos, 1996. – P. 61-82. [in Russian]

Mostepanenko M. V. Filosofiya i metody nauchnogo poznaniya [Philosophy and methods of scientific knowledge] / M. V. Mostepanenko. – Leningrad : Lenizdat, 1972. – 263 p. [in Russian]

Nikiforov A. L. Filosofiya nauki: Istoriya i metodologiya [Philosophy of Science: History and Methodology] / A. L. Nikiforov. – Moscow : Dom intellekt. knigi, 1998. – 280 p. [in Russian]

Popper K. Logika i rost nauchnogo znaniya [Logic and the growth of scientific knowledge] / K. Popper. – Moscow : Progress, 1983. – P. 33-235. [in Russian]

Rakitov A. I. Filosofskie problemy nauki: Sistemnyi podkhod [Philosophical problems of science: A systematic approach] / A. I. Rakitov. – Moscow : Mysl’, 1977. – 270 p. [in Russian]

Rychkov A. K. Filosofiya [Philosophy] / A. K. Rychkov, B. L. Yashin. – Moscow : VLADOS, 2002. – 384 p.
[in Russian]

Simanov A. L. Metodologicheskaya funktsiya filosofii i nauchnaya teoriya [Methodological function of philosophy and scientific theory] / A. L. Simanov. – Novosibirsk : Nauka, 1986. – 237 p. [in Russian]

Stepin V. S. Teoreticheskoe znanie: Struktura, istoricheskaya evolyutsiya [Theoretical knowledge: Structure, historical evolution] / V. S. Stepin. – Moscow : Progress-Traditsiya, 2000. – 744 p. [in Russian]

Teichman D. Filosofiya [Philosophy] / D. Teichman, K. Evans – Moscow: Ves’ Mir, 1997. – 248 p. [in Russian]

история науки | Определение, естественная философия и развитие науки

история науки

Смотреть все СМИ

Похожие темы:: закон трех стадий
наука

Просмотреть весь связанный контент →

история науки , развитие науки с течением времени.

На самом простом уровне наука — это знание мира природы. В природе есть много закономерностей, которые человечеству пришлось признать для выживания с момента появления Homo sapiens как вид. Солнце и Луна периодически повторяют свои движения. Некоторые движения, такие как суточное «движение» Солнца, наблюдать просто, в то время как другие, например годовое «движение» Солнца, наблюдать гораздо труднее. Оба движения коррелируют с важными земными событиями. День и ночь обеспечивают основной ритм человеческого существования. Времена года определяют миграцию животных, от которых на протяжении тысячелетий зависело выживание людей. С изобретением сельского хозяйства времена года стали еще более важными, так как неспособность распознать подходящее время для посадки могло привести к голоду. Наука, определяемая просто как знание природных процессов, универсальна для человечества и существует с самого начала человеческого существования.

Однако простое признание закономерностей не исчерпывает полного смысла науки. Во-первых, закономерности могут быть просто конструкциями человеческого разума. Люди делают поспешные выводы. Разум не терпит хаоса, поэтому он конструирует закономерности, даже если их объективно не существует. Так, например, один из астрономических «законов» средневековья заключался в том, что появление комет предвещало великий переворот, подобно тому, как за кометой 1066 г. последовало нормандское завоевание Британии. Истинные закономерности должны быть установлены путем отстраненного изучения данных. Поэтому наука должна использовать определенную степень скептицизма, чтобы предотвратить преждевременное обобщение.

Закономерности, даже если они математически выражены в виде законов природы, удовлетворяют не всех. Некоторые настаивают на том, что подлинное понимание требует объяснения причин законов, но именно в области причинности существуют самые большие разногласия. Современная квантовая механика, например, отказалась от поиска причинно-следственной связи и сегодня опирается только на математическое описание. С другой стороны, современная биология процветает на причинно-следственных цепочках, которые позволяют понять физиологические и эволюционные процессы с точки зрения физической активности таких объектов, как молекулы, клетки и организмы. Но даже если причинность и объяснение признаются необходимыми, нет единого мнения о видах причин, которые допустимы или возможны в науке. Если мы хотим, чтобы история науки имела хоть какой-то смысл, необходимо иметь дело с прошлым на его собственных условиях, и дело в том, что на протяжении большей части истории науки естествоиспытатели апеллировали к причинам, которые современные ученые отвергли бы без промедления. . Духовные и божественные силы считались реальными и необходимыми до конца 18 века, а в таких областях, как биология, глубоко в 19 веке.также й век.

Britannica Quiz

Science Quiz

Проверь свои научные способности под микроскопом и узнай, что ты знаешь о кровавых камнях, биомах, плавучести и многом другом!

Определенные условности регулировали обращение к Богу, богам или духам. Считалось, что боги и духи не могут быть полностью произвольными в своих действиях. В противном случае правильным ответом было бы умилостивление, а не рациональное исследование. Но, поскольку божество или божества сами были разумны или связаны рациональными принципами, люди могли раскрыть рациональный порядок мира. Вера в предельную рациональность творца или правителя мира действительно могла стимулировать оригинальную научную работу. Законы Кеплера, абсолютное пространство Ньютона и неприятие Эйнштейном вероятностной природы квантовой механики — все они были основаны на теологических, а не научных предположениях. Для чутких толкователей явлений конечная постижимость природы, казалось, требовала какого-то рационального руководящего духа. Примечательным выражением этой идеи является заявление Эйнштейна о том, что чудо не в том, что человечество постигает мир, а в том, что мир постижим.

Таким образом, наука в этой статье должна рассматриваться как знание естественных закономерностей, подвергающееся некоторой степени скептической строгости и объясняемое рациональными причинами. Последнее предостережение необходимо. Природа познается только через чувства, из которых доминируют зрение, осязание и слух, и человеческое представление о реальности смещено в сторону объектов этих чувств. Изобретение таких инструментов, как телескоп, микроскоп и счетчик Гейгера, сделало возможным постоянно расширяющийся спектр явлений, доступных для органов чувств. Таким образом, научное познание мира является лишь частичным, и прогресс науки следует за способностью человека делать явления воспринимаемыми.

Оформите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту.
Подпишитесь сейчас

В этой статье дается широкий обзор развития науки как способа изучения и понимания мира, от первобытной стадии наблюдения важных закономерностей в природе до эпохальной революции в представлениях о том, что составляет реальность, которая произошла в 20-х гг. физика века. Более подробное изложение истории конкретных наук, включая разработки конца 20-го и начала 21-го веков, можно найти в статьях по биологии; Науки о Земле; и физические науки.

Достижения в области микроскопии, которые открывают большие возможности в клеточной биологии

Исследователь использует конфокальный микроскоп, оборудованный для сверхвысокого разрешения и флуоресцентной визуализации в Бристольском университете, Великобритания. Фото: Matt Lincoln/Wolfson Bioimaging/Univ. Бристоль

Ученые по понятным причинам настороженно относятся к слову «революция». Крупные прорывы, которые потрясают основы устоявшегося мышления, редки по сравнению с небольшими, аддитивными шагами, которыми наука стремится вперед. Тем не менее, когда Вернер Кюльбрандт из Института биофизики Макса Планка во Франкфурте, Германия, написал в 2014 году о перспективах микроскопического метода, который мог бы выявить структуру больших биомолекул с разрешением, близким к атомному, он выбрал в качестве заголовка «Революция разрешения». ¹ .

Кюльбрандт имел в виду возможности электронной криомикроскопии (крио-ЭМ) — метода, при котором пучки электронов направляются на белки, замороженные в растворе, для выявления их структуры. Крио-ЭМ — лишь один из многих инструментов визуализации, способствующих быстрому развитию клеточной биологии и смежных областей. «За последние десять лет появились новые методы, которые позволяют нам видеть вещи внутри клеток, которые мы не могли разглядеть раньше», — говорит Энн Ридли, клеточный биолог из Бристольского университета, Великобритания, и президент Британского общества. по клеточной биологии. «Мы можем увидеть, находятся ли два белка в одном и том же месте, делают ли они одно и то же, собираются вместе или расходятся в реальном времени, понять, как работают ферменты, и получить структуры белковых комплексов такими способами, о которых мы и мечтать не могли раньше. ”

Карьерный справочник Nature: клеточная биология

Ученые совершенствуют микроскопы с момента изобретения этих устройств в конце шестнадцатого века, и этот процесс заметно ускорился за последнее десятилетие. Нобелевская премия по химии 2014 г. была присуждена разработчикам флуоресцентной микроскопии сверхвысокого разрешения, а премия 2017 г. была отмечена за разработку крио-ЭМ. Специфика каждого метода микроскопии сильно различается, как и подгруппы ученых, которые их поддерживают. Но, в сущности, все это способы увидеть клетку более подробно, чем это возможно невооруженным глазом.

Каждый метод микроскопии предполагает компромисс. Флуоресцентная микроскопия, в которой флуоресцентные молекулы используются для освещения белков-мишеней, клеток или клеточных компонентов, позволяет биологам наблюдать живые образцы в режиме реального времени. Но поскольку видимый свет не может различить объекты, находящиеся друг от друга на расстоянии более 200 нанометров, его самого по себе недостаточно, чтобы выявить подробные структуры крошечных функциональных компонентов в клетках, называемых органеллами. Электронные микроскопы могут достигать гораздо более высокого разрешения, но требуют вакуума и поэтому не могут использоваться для живых образцов. В современной науке клеточные биологи имеют доступ к постоянно растущему арсеналу микроскопических инструментов, которые можно использовать как по отдельности, так и в комбинации, и они предлагают множество улучшений по сравнению с гораздо более старой техникой кристаллографии (см. «Инструменты торговли»).

Ремесленные инструменты

Большое разнообразие методов открывает множество направлений расследования.

1 Широкопольные микроскопы используют интенсивные источники света для освещения всего образца и менее сложны, чем другие технологии.

2 В конфокальных микроскопах используются точечные отверстия для освещения точек интереса. Это снижает расфокусированную или фоновую флуоресценцию и означает, что они могут достигать более высокого разрешения и большей контрастности, чем широкопольные микроскопы.

3 Листовая микроскопия сканирует образцы с использованием очень тонкой плоскости лазерного луча, а не точки. Он изменил биологию развития, позволив отслеживать клетки и ткани в живых организмах.

4 Микроскопия со структурированным освещением — это вариант микроскопии сверхвысокого разрешения (SRM), который полезен для живых клеток и дает изображения с более высоким контрастом, чем широкопольные микроскопы.

5 Стохастическая оптическая реконструктивная микроскопия, еще один вариант SRM, регистрирует положения наборов флуоресцирующих химических веществ, которые последовательно включаются и выключаются для получения изображений с очень высоким разрешением.

6 Электронная криомикроскопия позволяет выявить атомные структуры биомолекул, таких как большие белки и динамические белковые комплексы. Разрешение метода ранее можно было достичь только с помощью рентгеновской кристаллографии, для которой образцы должны быть в кристаллической форме.

Междисциплинарный подход

Эти достижения стали результатом вклада ученых из самых разных областей. Физики предоставили большую часть технологий, таких как усовершенствованные детекторы электронов, которые увеличили скорость и чувствительность современных крио-ЭМ-устройств. Химики разработали более яркие флуоресцентные зонды, которые освещают цели дольше. Статистики и компьютерщики усовершенствовали методы обработки и анализа изображений. «Ускорение визуализации стало возможным благодаря этой невероятной синергии», — говорит Дженнифер Липпинкотт-Шварц, клеточный биолог из исследовательского кампуса Джанелия Медицинского института Говарда Хьюза в Эшберне, штат Вирджиния, которая помогла заложить основы для разработки сверхвысокого разрешения. микроскопия с работой в течение 1990s по использованию зеленых флуоресцентных белков для визуализации путей клеточного транспорта в живых клетках ² .

С помощью этих микроскопических инструментов было достигнуто много достижений. Липпинкотт-Шварц и ее коллеги, например, использовали форму световой флуоресцентной микроскопии с конфокальной микроскопией для захвата трехмерных цветных кадров взаимодействий между различными типами органелл. «Мы смогли наметить отношения между шестью типами органелл, как быстро они двигались, и контакты, которые они установили друг с другом», — говорит Липпинкотт-Шварц, чья статья ³ был опубликован в журнале Nature в 2017 году. «Это важно, если вы хотите понять перекрестную связь между органеллами, которая сейчас вызывает большой интерес у клеточных биологов».

Дженнифер Липпинкотт-Шварц демонстрирует микроскоп, способный получать изображения сверхвысокого разрешения. Фото: Мэтт Стейли

Растущая доступность этих передовых методов открывает новые возможности для начинающих клеточных биологов. Наиболее очевидно, что это увеличивает количество процессов, которые могут исследовать клеточные биологи. «Эти методы открывают огромные перспективы для типов вопросов, на которые мы можем ответить», — говорит Липпинкотт-Шварц. Структурный биолог Дэвид Барфорд из Лаборатории молекулярной биологии MRC в Кембридже, Великобритания, использовал крио-ЭМ для лучшего понимания некоторых клеточных механизмов, участвующих в митозе ⁴ , тип клеточного деления, в результате которого образуются две дочерние клетки с теми же хромосомами, что и родительская клетка. «Для академических ученых возможность определять структуры с атомарным разрешением с помощью электронной криомикроскопии может быть очень важна при планировании новых экспериментов и проверке биологических гипотез», — говорит он.

Барфорд добавляет, что потенциальные выгоды для начинающих исследователей от глубокого понимания новейших методов визуализации могут выходить за рамки непосредственных исследовательских вопросов, на которые они стремятся ответить. «Фармацевтические компании все больше интересуются электронной криомикроскопией как средством определения структуры белков и мишеней для лекарств, поэтому переход на нее может стать очень хорошим выбором для карьеры», — говорит он. Барфорд также считает, что эти методы станут более важными и превзойдут старые методы, используемые биологами. «Вероятно, она заменит кристаллографию на рынке труда».

Невозможно научиться пользоваться всеми или даже многими новейшими средствами обработки изображений. Начинающие клеточные биологи, стремящиеся использовать их, должны решить, специализироваться ли на конкретной методике или найти сотрудников, которые могут сделать это за них (см. «Встречи умов» для некоторых популярных конференций по клеточной биологии). Ридли, изучающий роль миграции клеток в прогрессировании рака, советует тем, кто получает докторскую степень, использовать любую доступную им возможность, чтобы познакомиться с различными методами. «Я бы порекомендовала всем, кто учится в докторантуре, иметь возможность чередоваться в разных лабораториях и получать для этого опыт работы в различных областях визуализации», — говорит она. «Даже если вы не станете экспертом, например, в электронной микроскопии, поработав в этой области пару месяцев, вы поймете, что она может, а что нет». Барфорд добавляет, что исследователи, которые предоставляют коллегам делать за них изображения, рискуют отстать по другим причинам. «Если вы станете просто пользователем, а не разработчиком, это ограничит ваш будущий потенциал для внесения вклада в эту область путем разработки и продвижения технологии».

Встречи умов

Делегаты на совместном собрании Американского общества клеточной биологии и Европейской организации молекулярной биологии в 2018 году. Фото: Пол Сакума, фотография

Симпозиумы и конференции хороши для получения обновлений и обзоров области.

Исследователям часто приходится выбирать между широкими или специализированными собраниями. Для тех, кто хочет получить общее представление о состоянии этой области, совместное собрание Американского общества клеточной биологии и Европейской организации молекулярной биологии на сегодняшний день является крупнейшим ежегодным собранием клеточных биологов в мире. Ожидается, что в этом году в Вашингтоне с 7 по 11 декабря примут участие около 6000 человек. Предметы, которые будут затронуты, будут широкими, включая новые темы, такие как нетрадиционные модельные организмы, компьютерное моделирование и синтетическая биология.

Брюс Стиллман, президент и главный исполнительный директор лаборатории Колд-Спринг-Харбор в Нью-Йорке, прочитает программную лекцию о своей работе над удвоением хромосом в клетках. Будут различные симпозиумы, семинары, постерные сессии и сессии по интересам. За день до основной встречи пройдет целый день, посвященный карьере и профессиональному развитию ученых, а также однодневный мини-курс по биотехнологии, на котором участники узнают, как научные открытия превращаются в бионаучные предприятия. Другие сессии будут посвящены карьере в области некоммерческой защиты науки, научной политики, информационно-пропагандистской деятельности, управления научной инфраструктурой и лабораторных исследований в промышленности.

Есть много других вариантов для исследователей, желающих глубже изучить конкретную отрасль дисциплины. Например, симпозиум под названием «Увидеть — значит поверить» объединяет разработчиков передовых методов визуализации с теми, кто применяет их в лаборатории. Это совещание привлекло около 400 участников, когда оно в последний раз проводилось в Европейской лаборатории молекулярной биологии в Гейдельберге, Германия, в октябре этого года. На нем были представлены сессии, посвященные новейшим инструментам и методам, меняющим возможности исследователей в области визуализации белков, белковых комплексов, органелл, клеток, тканей, органов и целых организмов.

Одним из преимуществ визуализации для Липпинкотта-Шварца является ее чистота как эмпирического метода получения знаний. «Когда вы визуализируете, вы сначала наблюдаете, затем генерируете гипотезы, а затем разрабатываете подходы для проверки своих гипотез. Это идеальный путь для реализации научного метода». Она добавляет, что распространение передовых инструментов сделало микроскопию еще более привлекательной для клеточных биологов. «Это может сделать визуализацию очень творческим направлением», — говорит она.

Эта статья является частью журнала Nature Career Guide: Cell biology, независимого от редакции приложения. Рекламодатели не имеют никакого влияния на содержание.

Ссылки

Kühlbrandt, W. Science 343 , 1443–1444 (2014).
Артикул
Google ученый
Пристли, Дж. Ф. и др. Природа 389 , 81–85 (1997).
Артикул
Google ученый
Валм, А. М. и др. Природа 546 , 39–40 (2017).
Артикул
Google ученый
Альфиери, К. и др. Природа 536 , 431–436 (2016).
Артикул
Google ученый

Скачать ссылки

Утопая в данных: новые вызовы современной биологии

15 февраля 2018 г.

Биология — обширная и быстро развивающаяся область. Наука о жизни варьируется от изучения физических и химических взаимодействий молекул до картирования сети миллиардов клеток мозга. Как мы можем разобраться в таком сложном объекте, как организм? В биомедицинских исследованиях преобладало мнение, что если мы просто разработаем инструменты для наблюдения за биологическими системами на всех уровнях, мы сможем понять, как функционирует организм.

Недавно разработанные инструменты как никогда приблизили нас к нашей цели — сбору достаточного количества биологических данных. Фактически акцент начинает смещаться с создания новых инструментов сбора данных на разработку новых подходов к анализу большого объема уже собранных данных. Две области, которые получили особенно быстрое развитие, — это изучение генов и изучение мозга. Становится ясно, что творческий анализ наборов данных будет так же важен, как и сбор новой информации для понимания каждого из этих аспектов биологии.

ДНК: только начало

Менее 20 лет назад геном человека был впервые секвенирован. По сути, это код, состоящий из более чем трех миллиардов единиц (пар оснований) ДНК, наш геном содержит инструкции для создания каждой клетки в организме. Итак, если ученые уже взломали код, что еще остается изучать? Много, оказывается. Одной из самых больших проблем в генетике является определение того, как одна и та же последовательность ДНК, которая находится внутри каждой клетки вашего тела, может быть использована для создания множества различных типов клеток, составляющих различные органы тела.

Один из подходов заключается в том, чтобы посмотреть, какие РНК (что такое РНК) присутствуют в каждой клетке. Чтобы ДНК можно было использовать для синтеза белков, строительных блоков клеток, ее транскрибируют в информационную РНК (мРНК), которая содержит инструкции по сборке белков. Измеряя, какие мРНК присутствуют в каждой клетке, исследователи могут получить представление о том, какие белки важны для создания этой клетки.

Что нового: секвенирование

Наши возможности измерения уровней РНК резко возросли благодаря достижениям в технологии, называемой секвенированием РНК (RNA-Seq). По сути, RNA-Seq позволяет ученым сравнивать, сколько каждой мРНК присутствует в каждой клетке, что является невероятно мощным инструментом для определения того, как функционирует клетка и что делает эту клетку уникальной. Но как бы хорошо это ни звучало, проводить такие анализы быстро становится громоздко, потому что в геноме закодированы десятки тысяч генов, а в организме — триллионы клеток. Сравнение клеток здорового человека и человека с заболеванием добавляет еще один слой к головоломке.

Сортировка этого обширного набора генетических данных — одна из задач, которую решают исследователи в области компьютерной геномики. Ученые полагаются на компьютерные программы, которые находят закономерности в уровнях мРНК в сотнях клеток, чтобы «кластерировать» их в группы клеток с общей экспрессией мРНК. Например, недавнее исследование, проведенное исследователями из Университета Джона Хопкинса, позволило идентифицировать две разные популяции клеток в коре с разным расположением и дальними связями исключительно на основе уровней мРНК в каждой клетке. Благодаря таким усилиям будущие прорывы в понимании того, как генетика влияет на функции организма при заболеваниях и здоровье, скорее всего, будут происходить за компьютером, а не за лабораторным столом.

Мозг: самая сложная сеть из всех

Около 80 лет назад наше понимание нервной системы совершило гигантский скачок благодаря характеристике электрических сигналов в одной особой клетке: гигантском аксоне кальмара. Поскольку нервные клетки используют электрические токи для передачи информации по своим отросткам, у нас есть уникальная возможность следить за активностью нервной системы, регистрируя изменения электрической активности — подход, известный как электрофизиология.

К сожалению, собрать информацию об электрической активности хотя бы части миллиардов нейронов нашего мозга — непростая задача. Десятилетия работы позволили сделать выводы о функциях различных частей мозга на основе исследований активности не более нескольких десятков клеток. Как мы можем когда-либо понять основу эмоций, принятия решений или сознания, взяв образец крошечной части клеток мозга?

Что нового: картирование

Новые технологии позволили нам начать сбор данных о гораздо больших популяциях клеток. Одним из захватывающих достижений является использование GCaMP, флуоресцентного индикатора кальция, для визуализации активности клеток с помощью визуализации кальция. GCaMP излучает флуоресцентный свет при контакте с кальцием, который тесно связан с электрической активностью клетки. Таким образом, вместо непосредственного измерения электрической активности, визуализация кальция использует микроскоп для обнаружения изменений количества флуоресцентного света, связанных с активностью клетки. Это позволяет обнаруживать активность сотен клеток одновременно.

Однако, как и в случае с RNA-Seq, возможность собирать данные — это только полдела. Для правильного понимания того, как мозг обрабатывает информацию и производит поведение, потребуются новые подходы к интерпретации активности мозга. Одной из все более популярных тактик является использование машинного обучения. После ввода части нейронной активности в программу машинного обучения компьютер создает модель, которая позволяет программе предсказать, что испытывает животное в течение оставшейся части данных. Успех модели в предсказании действий или переживаний животного является подсказкой о том, какая информация содержится в активности этих клеток. Одно исследование с использованием этого подхода показывает, что активность клеток в орбитофронтальной коре может использоваться моделью для прогнозирования того, насколько быстро обезьяна сделает выбор между двумя вариантами вознаграждения.

Эти два примера больших и сложных наборов биологических данных — лишь пример возможностей, с помощью которых современные вычисления позволят нам по-новому взглянуть на функционирование биологических систем. Биология уже начала перемещаться из лаборатории в компьютеры, и с годами это будет происходить все больше и больше.

Связанный контент

Переход от исследований: от Wet Lab к Big Data
Смотреть: #TomorrowsDiscoveries: данные и медицинская помощь – доктор Кристиан Джон
Анализ больших данных для помощи пациентам

Дэвид Оттенхаймер ⋅
Перспективы исследований Мозг, данные, ДНК ⋅

« Свежие или замороженные эмбрионы? Одинаковая рождаемость среди бесплодных женщин » Новый анализ крови пытается обнаружить рак раньше

Современная статистика для современной биологии

Два случая современного в названии этой книги отражают две основные недавние революции в анализе биологических данных:

Цель этой книги — помочь ученым, занимающимся биологическими исследованиями, быстро освоить многие важные идеи и методы, которые им необходимы, чтобы максимально эффективно использовать свои эксперименты и другие доступные данные. В книге используется практический подход. Повествование в каждой главе основано на классах вопросов или определенных типах данных. Методы и теория вводятся по мере необходимости. Мы не пытаемся систематически делать выводы из первых принципов. Книга часто бросает читателей в бассейн и надеется, что они смогут плавать, несмотря на такое количество недостающих деталей.

Эта книга ни в коем случае не заменит систематическое обучение базовой теории: вероятность, линейная алгебра, информатика, базы данных, многомерная статистика. Такое обучение занимает много семестров курсовой работы. Возможно, книга пробудит в вас желание более глубоко заняться одной из этих областей.

Проблема: неоднородность

Любая биологическая система или организм состоит из десятков тысяч компонентов, которые могут находиться в разных состояниях и по-разному взаимодействовать. Современная биология стремится понять такие системы, собирая исчерпывающие — а это означает многомерные — данные в их временном и пространственном контексте, с множеством ковариаций и взаимодействий. Разобраться с этой сложностью будет нашей основной задачей. Это включает в себя реальную биологическую сложность, а также сложность и неоднородность данных, которые мы можем получить с помощью наших всегда несовершенных инструментов.

Биологические данные бывают самых разных форм: последовательности нуклеиновых кислот и белков, прямоугольные таблицы подсчета, множественные таблицы, непрерывные переменные, групповые факторы, фенотипические изображения, пространственные координаты. Помимо данных, измеренных в лабораторных экспериментах, есть клинические данные, продольная информация, измерения окружающей среды, сети, деревья родословных, аннотации из биологических баз данных в произвольном тексте или контролируемых словарях, \(…\)

«Все однородные данные одинаковы; все разнородные данные разнородны по-своему». Принцип Анны Карениной.

Именно эта неоднородность мотивирует наш выбор R и Bioconductor в качестве вычислительной платформы для этой книги — подробнее об этом ниже.

Что в этой книге?

Рисунок 0.1: Парадигма проверки гипотез, рекомендованная Р.А. Фишер начинает с формулирования нулевой гипотезы и планирования эксперимента до сбора каких-либо данных. Таким же схематическим образом мы могли бы подумать и о подборе модели — просто замените Hypothesis H0 по Параметрическая модель и по Подходящие параметры .

На рисунке 0.1 показано последовательное представление статистического анализа данных. Мотивированный новаторской работой Фишера (1935) и Неймана и Пирсона (1936) по значимости и проверке гипотез в 1930-х годах, он хорошо поддается математическому формализму, особенно в части, где мы вычисляем распределение тестовой статистики при гипотезе (нулевой или альтернатива), или когда нам нужно установить предположения о распределении и искать аналитические аппроксимации.

Рисунок 0.2: Дж. В. Тьюки рекомендовал начинать любой анализ с данных и писал: «Ни один каталог методов не может выразить готовность искать то, что можно увидеть, независимо от того, предвидеть это или нет». (Холмс — Джунка, 1985 г.), [{Источник изображения}].

Настоящее научное открытие редко работает карикатурно, как на рис. 0.1. Тьюки (1977) выделил два отдельных подхода. Первую он назвал исследовательского анализа данных ( EDA ). EDA использует сами данные, чтобы решить, как проводить статистический анализ. EDA построен на простых инструментах для построения графиков данных. ЭДА дополняется анализ подтверждающих данных (CDA): надежные методы логического вывода, которые не полагаются на сложные предположения для получения научных выводов. Тьюки рекомендовал итеративный подход, схематически представленный на рис. 0.2, который позволяет нам видеть данные с разным разрешением и с разных точек зрения. Это позволяет уточнить наше понимание данных.

Биология в конце 1990-х подняла больших-\(p\) малых-\(n\) проблему : рассмотрим набор данных экспрессии генов для \(n=200\) образцов пациентов на \(p=20000\) гены. Если мы хотим построить регрессионную или классификационную модель, которая «предсказывает» клиническую переменную, например тип или исход заболевания, на основе 20 000 генов или признаков, мы немедленно сталкиваемся с проблемами11, называемыми неидентифицируемость или переоснащение ., поскольку количество параметров модели должно быть на порядки больше, чем количество повторных измерений \(n\). По крайней мере, так обстоит дело с обычными моделями, скажем, с обычной линейной моделью. Статистики поняли, что могут исправить ситуацию, потребовав разреженности с помощью методов регуляризации (Хасти, Тибширани и Фридман, 2008), т. е. потребовав, чтобы многие потенциальные параметры были либо равны нулю, либо, по крайней мере, близки к нему.

Обобщение принципа разреженности достигается путем обращения к одной из самых мощных последних идей в многомерной статистике, известной под названием эмпирического Байеса : мы не пытаемся узнать параметры, связанные с каждым признаком, из набросайте, а используйте тот факт, что некоторые или все из них будут похожими или даже одинаковыми по всем функциям или по группам связанных функций. Существует несколько важных длинных книг (Bradley Efron 2010), посвященных крупномасштабному выводу, столь важному для современных оценок и проверки гипотез.

⊕

⊕ Мы будем использовать этот значок, чтобы определить, когда мы используем метод аппроксимации Монте-Карло. Это название метода используется потому, что он использует случайность, аналогичную случайности в играх казино. По иронии судьбы, для многих игр казино вероятность выигрыша неизвестна аналитически, и казино используют свои собственные эмпирические данные для оценки шансов на выигрыш.

Моделирование играет важную роль в этой книге, поскольку многие из необходимых нам результатов ускользают от стандартных аналитических подходов. Другими словами, моделирование освобождает нас от возможности рассматривать только методы, поддающиеся анализу, и от беспокойства по поводу уместности упрощающих предположений или приближений.

В этой книге мы попытаемся охватить весь спектр этих разработок и их применение в современных биологических исследованиях. Мы охватываем множество различных типов данных, с которыми приходится иметь дело современным биологам, включая РНК-секвенирование, проточную цитометрию, распространенность таксонов, данные визуализации и измерения отдельных клеток. Мы предполагаем отсутствие предварительного обучения статистике. Однако вам потребуется некоторое знакомство с R и готовность заниматься математическим и аналитическим мышлением.

Генеративные модели — наши основные строительные блоки. Чтобы делать выводы о сложных данных, полезно иметь простые модели для данных, сгенерированных в той или иной ситуации. Мы делаем это с помощью теории вероятностей и генеративных моделей, которые мы представляем в главе 1. Мы будем использовать примеры из иммунологии и анализа ДНК, чтобы описать полезные генеративные модели для биологических данных: биномиальные, полиномиальные и пуассоновские случайные величины.

Как только мы узнаем, как будут выглядеть данные в соответствии с определенной моделью, мы можем начать двигаться в обратном направлении: при наличии некоторых данных какая модель, скорее всего, сможет их объяснить? это Восходящий подход является ядром статистического мышления, и мы объясним его в главе 2.

Мы видели основную роль графика в схеме Тьюки (рис. 0.2), поэтому мы научимся визуализировать наши данные. в главе 3. Мы будем использовать грамматику графики и ggplot2 .

Реальные биологические данные часто имеют более сложные свойства распределения, чем те, которые мы могли бы рассмотреть в главе 1. Мы будем использовать смеси, которые мы исследуем в главе 4; это позволяет нам строить реалистичные модели для разнородных биологических данных и обеспечивает прочную основу для выбора подходящих преобразований, стабилизирующих дисперсию.

Большие матричные (\(n\x p\)) наборы данных в биологии естественным образом поддаются кластеризации: как только мы определяем меру расстояния между строками матрицы (признаками), мы можем кластеризовать и группировать гены по сходству их паттернов экспрессии и аналогично для колонок (образцов пациентов). Мы рассмотрим кластеризацию в главе 5. Поскольку кластеризация зависит только от расстояний, мы можем применять ее даже к данным, которые не имеют матричной формы, если между ними определены объекты и расстояния.

Далее, следуя по пути EDA, мы рассмотрим самый фундаментальный метод неконтролируемого анализа для простых матриц — анализ основных компонентов — в главе 7. Мы обратимся к более разнородным данным, которые объединяют несколько типов данных, в главе 9. Здесь мы познакомимся с нелинейными неконтролируемыми методами подсчета по данным одной ячейки. Мы также рассмотрим, как использовать обобщения многомерных подходов, описанных в главе 7, для комбинаций категориальных переменных и нескольких анализов, зарегистрированных в одних и тех же единицах наблюдения.

Основной рабочий процесс проверки гипотез, показанный на рис. 0.1, объясняется в главе 6. Мы используем возможность применить его к одному из наиболее распространенных запросов к \(n\x p\)-наборам данных: какой из генов (признаков) связаны ли с определенным свойством образцов, скажем, типом болезни или исходом? Однако обычные пороги значимости привели бы к множеству ложных ассоциаций: при частоте ложных срабатываний \(\альфа=0,05\) мы ожидаем \(р\альфа=1000\) ложных срабатываний, если ни одно из \(р=20000\ ) имеет истинную ассоциацию. Поэтому нам также необходимо иметь дело с множественным тестированием.

Одной из самых плодотворных идей в статистике является декомпозиция дисперсии или дисперсионный анализ (ANOVA). Мы рассмотрим это в рамках линейных моделей и обобщенных линейных моделей в главе 8. Поскольку мы возьмем наши примеры данных из эксперимента RNA-Seq, это также дает нам возможность обсудить модели для таких данных подсчета, и концепции устойчивости .

Ничто в биологии не имеет смысла, кроме как в свете эволюции22 Феодосий Добжанский, https://en.wikipedia.org/wiki/Nothing_in_Biology_Makes_Sense_Except_in_the_Light_of_Evolution, а эволюционные отношения полезно кодировать в филогенетических деревьях. Мы рассмотрим сети и деревья в главе 10.

Богатым источником данных в биологии являются изображения, и в главе 11 мы укрепляем нашу готовность выполнять EDA для всех видов разнородных типов данных, изучая извлечение признаков из изображений и пространственную статистику.

Наконец, в главе 12 мы рассмотрим статистическое обучение, то есть обучение алгоритма различению различных типов объектов в зависимости от их многомерного вектора признаков. Мы начнем с простых векторов признаков низкой размерности и линейных методов, а затем изучим классификацию в условиях высокой размерности.

Мы завершаем главу 13 рассмотрением передовой практики планирования экспериментов и анализа данных. Для этого мы будем использовать и отражать то, что мы узнали в ходе предыдущих глав.

Рисунок 0.3: Анализ данных — это не одноэтапный процесс. Каждый шаг включает в себя визуализацию и декомпозицию некоторых сложных данных. Итеративную структуру данных Тьюки можно представить как \(Всего=V_1+V_2+V_3\)

Вычислительные инструменты для современных биологов

Как мы будем видеть снова и снова, подходы к анализу, инструменты и варианты выбора разнообразны. Наша работа может быть проверена только путем ведения тщательных записей в воспроизводимом формате сценария. R и Bioconductor предоставляют такую платформу.

Несмотря на то, что мы работаем со многими различными типами данных, вопросов и статистических методов, мы поддерживаем последовательный вычислительный подход, сохраняя все вычисления под одной крышей: язык программирования R и статистическая среда, улучшенная инфраструктурой биологических данных и специализированные пакеты методов из проекта «Биопроводник». Читатель должен будет начать с некоторого знакомства с R, прежде чем использовать книгу. Есть много хороших книг и онлайн-ресурсов. Один из них принадлежит Grolemund and Wickham (2017), он-лайн на http://r4ds.had.co.nz. 9Код 0003

R является основным компонентом этой книги. Именно так мы делаем текстовые объяснения явными. Практически каждая визуализация данных в книге создается с помощью показанного кода, и читатель должен иметь возможность воспроизвести все эти рисунки и любые другие показанные результаты.

Даже если у вас есть базовые знания R, не беспокойтесь, если вы не сразу поймете каждую строку кода в книге. Несмотря на то, что мы старались сделать код явным и дать советы и подсказки в потенциально сложных местах, будут случаи, когда

вызывается функция, которую вы раньше не видели и которая делает что-то загадочное,
существует сложное выражение R, которое вы не понимаете (возможно, с участием применяются -функции или операции с данными из пакета dplyr ).

Не паникуйте. Чтобы узнать о таинственной функции, загляните на ее справочную страницу. Откройте RStudio и используйте проводник объектов, чтобы просмотреть переменные, которые входят в выражение, и те, которые выходят. Разделите выражение, чтобы просмотреть промежуточные значения.

В главах 1 и 2 мы используем функциональность base R для небольших доз построения графиков и обработки данных. Поскольку нам последовательно требуются более сложные операции, мы вводим способ создания графики ggplot2 в главе 3. Помимо мощной грамматики графических концепций, которая позволяет нам создавать сложные графики с использованием лишь ограниченного набора инструкций, это подразумевает использование dplyr способ манипулирования данными. Иногда мы торговали тем, что было бы запутанной петлей и lapply конструкций для элегантных dplyr выражений, но для этого вам нужно познакомиться с некоторыми из новинок, включая tibbles , функцию group_by и конвейеры ( %>% ).

Почему R и биокондуктор?

Мы решили представлять все анализы на платформах R (Ihaka and Gentleman 1996) и Bioconductor (W. Huber et al. 2015) по многим причинам: ⊕Загрузите R и Rstudio, чтобы следовать коду в книге.

Передовые решения. Наличие более \(10 000\) пакетов гарантирует, что доступны почти все статистические методы, включая самые последние разработки. Кроме того, существуют реализации или интерфейсы для многих методов из компьютерных наук, математики, машинного обучения, управления данными, визуализации и интернет-технологий. Таким образом, тысячи человеко-лет работы экспертов находятся у вас под рукой.

Открытый исходный код и принадлежит сообществу. R и Bioconductor были созданы совместно большим сообществом разработчиков. Они постоянно тестируются и тестируются тысячами пользователей.

Ввод данных и обработка. Пакеты Bioconductor поддерживают считывание многих типов и форматов данных, создаваемых измерительными приборами, используемыми в современной биологии, а также необходимые процедуры «предварительной обработки» для конкретных технологий. Сообщество активно обновляет их с учетом быстрых изменений на рынке инструментов.

Моделирование. Имеются генераторы случайных чисел для каждого известного статистического распределения и мощные числовые процедуры для линейной алгебры, оптимизации и т. д.

Визуализация и представление. R может создавать привлекательную графику издательского качества. Мы посвятили этому главу 3 и активно практикуем визуализацию данных на протяжении всей книги.

Простая в использовании интерактивная среда разработки. RStudio прост и удобен в использовании и помогает во всех аспектах программирования в R. Это важная часть итеративного подхода к анализу данных, схематически показанного на рис. 0.2.

Воспроизводимость. В качестве эквивалента лабораторной тетради, которая является стандартной хорошей практикой в лабораторных работах, мы выступаем за использование вычислительного дневника, написанного в формате R markdown. Мы используем пакет Knitr для преобразования уценки R в легко читаемые и общедоступные документы HTML или PDF. Они даже могут стать полноценными научными статьями или приложениями. Вместе с системой контроля версий R markdown помогает отслеживать изменения.

Совместная среда. R markdown позволяет создавать веб-сайты, содержащие код, текст, рисунки и таблицы, с минимальными затратами труда.

Богатые структуры данных. В рамках проекта «Биопроводник» определены специализированные контейнеры данных для представления сложных наборов биологических данных. Это помогает сохранить ваши данные согласованными, безопасными и простыми в использовании.

Совместимость и распределенная разработка. В частности, Bioconductor содержит пакеты от разных авторов, которые охватывают широкий спектр функций, но при этом взаимодействуют благодаря общим контейнерам данных.

Документация. Многие пакеты R поставляются с отличной документацией на страницах руководства по функциям и виньетках. Виньетки обычно являются лучшей отправной точкой в пакете, поскольку они дают вам общее описание того, что делает пакет, тогда как страницы руководства дают подробную информацию о вводе, выводе и внутренней работе каждой функции. Существуют онлайн-учебники, форумы и списки рассылки по многим аспектам работы с R и Bioconductor.

Язык высокого уровня. R — это интерпретируемый язык высокого уровня. Его корни в LISP и его функции функционального программирования означают, что код представляет собой данные и может быть вычислен, что обеспечивает эффективное программирование и доставляет удовольствие. Эти функции облегчают создание мощных предметно-ориентированных языков33. Примеры включают в себя интерфейс формул R, грамматику графики в ggplot2 , функциональность обработки данных dplyr и уценку R. R не является фиксированным языком — на протяжении всей своей истории он активно развивается и постоянно совершенствуется.

Как читать эту книгу

Печатная версия этой книги дополняется онлайн-версией по адресу http://web. stanford.edu/class/bios221/book или https://www.huber.embl.de/msmb. Онлайн-сайт:

предоставляет файлы .R и все необходимые файлы входных данных,
будет постоянно обновляться для исправления опечаток и внесения уточнений,
будет иметь актуальный код, который будет работать с современными версиями пакетов R, CRAN и Bioconductor.

⊕ Мы будем размещать заметки и дополнительную информацию под значком дьявола, это дьявол, который следит за деталями. Не отчаивайтесь, если код в печатной версии книги не работает с вашей версией R и всеми пакетами. Пожалуйста, не отчаивайтесь, если код на веб-сайте не работает со старой версией R или пакетами. Это вполне ожидаемо и не повод для беспокойства, удивления или даже комментариев. Мы рекомендуем следовать инструкциям по установке, которые включают в себя получение правильных, соответствующих версий всего, на веб-странице.

Главы в книге дополняют друг друга, но они достаточно автономны, поэтому их можно изучать выборочно. Каждая глава начинается с раздела мотивации и целей. Вопросы в тексте помогут вам проверить, следуете ли вы ему. Текст содержит обширные примеры кода R. Вам не нужно очищать код R от HTML или вручную копировать его из книги. Пожалуйста, используйте файлы уценки R (расширение .Rmd ) на веб-сайте книги. Каждая глава завершается кратким изложением основных моментов и набором упражнений. Книга заканчивается указателем и разделом согласования, которые могут быть полезны при поиске конкретных тем.

Истоки современной науки

Microsoft прекращает выпуск Internet Explorer 11 в августе 2021 года.
Если у вас возникли трудности с просмотром сайта в Internet Explorer 11, мы
рекомендуем использовать другой браузер, например Microsoft Edge, Google
Chrome, Apple Safari или Mozilla Firefox.

Главная

> Предметы

> Истоки современной науки

Учебник
электронная коллекция

Авторов

Офер Гал, Сиднейский университет

Описание

«Истоки современной науки» — это первый синтетический отчет об истории науки от античности до научной революции за многие десятилетия. Предоставляя читателям любого происхождения и студентам всех дисциплин инструменты для изучения науки как историка, Офер Гал охватывает все, от пифагорейской математики до принципов Ньютона, через исламскую медицину, средневековую архитектуру, глобальную торговлю и магию. Богато иллюстрированные повсюду, научные рассуждения и практики представлены в доступной и увлекательной форме с акцентом на…

Получить доступ

Добавить закладку

Key features

Читатели знакомятся с научными рассуждениями и практиками в доступной и увлекательной форме.
Студентам, не изучающим гуманитарные специальности, предоставляются инструменты для понимания науки через историческую призму.
Читатели получают новое представление о сложных отношениях между институтами, убеждениями и политическими структурами и практиками.

О книге

DOI
https://doi.org/10.1017/9781108225205
Предметы История, История науки и техники, История науки: общий интерес
Формат: Твердый переплет
- Дата публикации:
  04 февраля 2021 г.
- ISBN: 9781316510308
- Размеры (мм): 247 x 174 мм
- Вес: 0,94 кг
- Объем страницы: 412 страниц
- Наличие: Доступно
Формат: Мягкая обложка
- Дата публикации:
  04 февраля 2021 г.
- ISBN: 9781316649701
- Размеры (мм): 247 x 174 мм
- Вес: 0,8 кг
- Объем страницы: 412 страниц
- Наличие: В наличии
Формат: цифровой

Варианты доступа

Просмотрите варианты ниже, чтобы войти в систему и проверить свой доступ.

Личный вход

Войдите в свою учетную запись Cambridge Higher Education, чтобы проверить
доступ.

Войти

Варианты покупки

Для этого названия нет доступных вариантов покупки.

Есть код доступа?

Чтобы активировать код доступа, войдите в систему под своим логином.

Войти

Если вы считаете, что у вас должен быть доступ к этому контенту, свяжитесь с
библиотекаря вашего учреждения или проконсультируйтесь с нашим

Страница часто задаваемых вопросов

для получения дополнительной информации о доступе к нашему контенту.

Также можно приобрести у этих поставщиков образовательных электронных книг.
[Открывается в новом окне]

Афганистан

Аландские острова

Албания

Алжир

американское Самоа

Андорра

Ангола

Ангилья

Антарктида

Антигуа и Барбуда

Аргентина

Армения

Аруба

Австралия

Австрия

Азербайджан

Багамы

Бахрейн

Бангладеш

Барбадос

Беларусь

Бельгия

Белиз

Бенин

Бермуды

Бутан

Боливия

Босния и Герцеговина

Ботсвана

Остров Буве

Бразилия

Британская территория Индийского океана

Бруней-Даруссалам

Болгария

Буркина-Фасо

Бурунди

Камбоджа

Камерун

Канада

Кабо-Верде

Каймановы острова

Центрально-Африканская Республика

Чад

Нормандские острова, остров Мэн

Чили

Китай

Остров Рождества

Кокосовые (Килинг) острова

Колумбия

Коморы

Конго

Конго, Демократическая Республика

Острова Кука

Коста-Рика

Берег Слоновой Кости

Хорватия

Куба

Кипр

Чешская Республика

Дания

Джибути

Доминика

Доминиканская Респблика

Восточный Тимор

Эквадор

Египет

Эль Сальвадор

Экваториальная Гвинея

Эритрея

Эстония

Эфиопия

Фолклендские (Мальвинские) острова

Фарерские острова

Фиджи

Финляндия

Франция

Французская Гвиана

Французская Полинезия

Южные Французские Территории

Габон

Гамбия

Грузия

Германия

Гана

Гибралтар

Греция

Гренландия

Гренада

Гваделупа

Гуам

Гватемала

Гернси

Гвинея

Гвинея-бисау

Гайана

Гаити

Острова Херда и Макдональда

Гондурас

Гонконг

Венгрия

Исландия

Индия

Индонезия

Иран, Исламская Республика

Ирак

Ирландия

Израиль

Италия

Ямайка

Япония

Джерси

Иордания

Казахстан

Кения

Кирибати

Корея, Народно-Демократическая Республика

Корея, Республика

Кувейт

Кыргызстан

Лаосская Народно-Демократическая Республика

Латвия

Ливан

Лесото

Либерия

Ливийская арабская джамахирия

Лихтенштейн

Литва

Люксембург

Макао

Македония

Мадагаскар

Малави

Малайзия

Мальдивы

Мали

Мальта

Маршалловы острова

Мартиника

Мавритания

Маврикий

Майотта

Мексика

Микронезия, Федеративные Штаты

Молдова, Республика

Монако

Монголия

Черногория

Монтсеррат

Марокко

Мозамбик

Мьянма

Намибия

Науру

Непал

Нидерланды

Нидерландские Антильские острова

Новая Каледония

Новая Зеландия

Никарагуа

Нигер

Нигерия

Ниуэ

Остров Норфолк

Северные Марианские острова

Норвегия

Оман

Пакистан

Палау

Палестинская территория, оккупированная

Панама

Папуа — Новая Гвинея

Парагвай

Перу

Филиппины

Питкэрн

Польша

Португалия

Пуэрто-Рико

Катар

Воссоединение

Румыния

Российская Федерация

Руанда

Сент-Китс и Невис

Сент-Люсия

Святой Винсент и Гренадины

Самоа

Сан-Марино

Сан-Томе и Принсипи

Саудовская Аравия

Сенегал

Сербия

Сейшелы

Сьерра-Леоне

Сингапур

Словакия

Словения

Соломоновы острова

Сомали

Южная Африка

Южная Георгия и Южные Сандвичевы острова

Испания

Шри-Ланка

Святая Елена

Сен-Пьер и Микелон

Судан

Суринам

Шпицберген и острова Ян-Майен

Свазиленд

Швеция

Швейцария

Сирийская Арабская Республика

Тайвань

Таджикистан

Танзания, Объединенная Республика

Таиланд

Идти

Токелау

Тонга

Тринидад и Тобаго

Тунис

Турция

Туркменистан

острова Теркс и Кайкос

Тувалу

Уганда

Украина

Объединенные Арабские Эмираты

Соединенное Королевство

Соединенные Штаты

Малые отдаленные острова США

Виргинские острова США

Уругвай

Узбекистан

Вануату

Ватикан

Венесуэла

Вьетнам

Виргинские острова (Британия)

Острова Уоллис и Футуна

Западная Сахара

Йемен

Замбия

Зимбабве

1.

1 Биология – Биология 2e

Цели обучения

К концу этого раздела вы сможете делать следующее:

Определять общие характеристики естественных наук
Обобщить этапы научного метода
Сравните индуктивное рассуждение с дедуктивным умозаключением
Описать цели фундаментальной и прикладной науки

Рисунок
1,2

Ранее называемые сине-зелеными водорослями, эти (а) цианобактерии, увеличенные в 300 раз под световым микроскопом, являются одними из древнейших форм жизни на Земле. Эти (б) строматолиты вдоль берегов озера Фетида в Западной Австралии представляют собой древние структуры, образованные наслоением цианобактерий на мелководье. (кредит а: модификация работы НАСА; кредит б: модификация работы Рут Эллисон; данные масштабной линейки от Мэтта Рассела)

Что такое биология? Проще говоря, биология — это наука о жизни. Это очень широкое определение, потому что область биологии огромна. Биологи могут изучать все, от микроскопического или субмикроскопического вида клетки до экосистем и всей живой планеты (рис. 1.2). Слушая ежедневные новости, вы быстро поймете, как много аспектов биологии мы обсуждаем каждый день. Например, недавние темы новостей включают вспышки Escherichia coli (рис. 1.3) в шпинате и Загрязнение сальмонеллой в арахисовом масле. Другие темы включают попытки найти лекарство от СПИДа, болезни Альцгеймера и рака. В глобальном масштабе многие исследователи стремятся найти способы защитить планету, решить экологические проблемы и уменьшить последствия изменения климата. Все эти разнообразные начинания связаны с разными аспектами дисциплины биологии.

Рисунок
1,3

Бактерии Escherichia coli ( E. coli ) на этой сканирующей электронной микрофотографии являются нормальными обитателями нашего пищеварительного тракта, которые помогают усваивать витамин К и другие питательные вещества. Однако вирулентные штаммы иногда вызывают вспышки заболеваний. (кредит: Эрик Эрбе, цифровая раскраска Кристофера Пули, оба из USDA, ARS, EMU)

Процесс науки

Биология — это наука, но что такое наука? Что объединяет изучение биологии с другими научными дисциплинами? Мы можем определить науку (от латинского scientia , что означает «знание») как знание, которое охватывает общие истины или действие общих законов, особенно когда оно получено и проверено научным методом. Из этого определения становится ясно, что применение научного метода играет важную роль в науке. Научный метод — это метод исследования с определенными этапами, который включает эксперименты и тщательное наблюдение.

Мы подробно рассмотрим этапы научного метода позже, но одним из наиболее важных аспектов этого метода является проверка гипотез с помощью повторяющихся экспериментов. Гипотеза – это предполагаемое объяснение события, которое можно проверить. Хотя использование научного метода присуще науке, его недостаточно для определения того, что такое наука. Это связано с тем, что относительно легко применить научный метод к таким дисциплинам, как физика и химия, но когда дело доходит до таких дисциплин, как археология, психология и геология, научный метод становится менее применимым, поскольку повторение экспериментов становится более трудным.

Однако эти области изучения по-прежнему остаются науками. Возьмем археологию — даже если нельзя проводить повторяемые эксперименты, гипотезы все же могут быть подтверждены. Например, археологи могут предположить, что существовала древняя культура, на основании найденного фрагмента глиняной посуды. Они могли бы выдвигать дополнительные гипотезы о различных характеристиках этой культуры, которые могли бы быть правильными или ложными благодаря постоянной поддержке или противоречию других результатов. Гипотеза может стать проверенной теорией. Теория — это проверенное и подтвержденное объяснение наблюдений или явлений. Следовательно, нам, возможно, лучше определить науку как область исследования, которая пытается понять природу Вселенной.

Естественные науки

Что вы ожидаете увидеть в музее естествознания? Лягушки? Растения? Скелеты динозавров? Экспонаты о том, как работает мозг? Планетарий? Драгоценные камни и минералы? Может все перечисленное? Наука включает в себя такие разнообразные области, как астрономия, биология, информатика, геология, логика, физика, химия и математика (рис. 1.4). Однако те области науки, которые связаны с физическим миром и его явлениями и процессами, ученые считают естественными науками. Таким образом, музей естественных наук может содержать любой из перечисленных выше предметов.

Рисунок
1,4

Разнообразие научных областей включает астрономию, биологию, информатику, геологию, логику, физику, химию, математику и многие другие области. (кредит: «Image Editor»/Flickr)

Однако нет полного согласия, когда дело доходит до определения того, что включают в себя естественные науки. Для некоторых специалистов естественными науками являются астрономия, биология, химия, науки о Земле и физика. Другие ученые предпочитают делить естественные науки на науки о жизни, которые изучают живые существа и включают биологию, и физические науки, которые изучают неживую материю и включают астрономию, геологию, физику и химию. Некоторые дисциплины, такие как биофизика и биохимия, основаны как на науках о жизни, так и на физических науках и являются междисциплинарными. Некоторые называют естественные науки «точной наукой», потому что они полагаются на использование количественных данных. Социальные науки, изучающие общество и человеческое поведение, чаще используют качественные оценки для проведения исследований и выводов.

Неудивительно, что естественная наука о биологии имеет множество ответвлений или поддисциплин. Клеточные биологи изучают структуру и функции клеток, а биологи, изучающие анатомию, исследуют структуру всего организма. Однако те биологи, которые изучают физиологию, сосредотачиваются на внутреннем функционировании организма. Некоторые области биологии сосредоточены только на определенных типах живых существ. Например, ботаники изучают растения, а зоологи специализируются на животных.

Научное мышление

Одна вещь является общей для всех форм науки: конечная цель «познать». Любознательность и исследование — движущие силы развития науки. Ученые стремятся понять мир и то, как он устроен. Для этого они используют два метода логического мышления: индуктивное рассуждение и дедуктивное рассуждение.

Индуктивное рассуждение — это форма логического мышления, которая использует связанные наблюдения, чтобы прийти к общему заключению. Этот тип рассуждений распространен в описательной науке. Специалист по жизни, такой как биолог, делает наблюдения и записывает их. Эти данные могут быть качественными или количественными, и можно дополнить необработанные данные рисунками, картинками, фотографиями или видео. Из многих наблюдений ученый может сделать выводы (индукции), основанные на доказательствах. Индуктивное рассуждение включает в себя формулирование обобщений, сделанных на основе тщательного наблюдения и анализа большого количества данных. Исследования мозга дают пример. В этом типе исследований ученые наблюдают за множеством живых мозгов, в то время как люди занимаются определенной деятельностью, например рассматривают изображения еды. Затем ученый предсказывает, что часть мозга, которая «загорается» во время этой деятельности, будет частью, контролирующей реакцию на выбранный стимул, в данном случае на изображения еды. Избыточное поглощение радиоактивных производных сахара активными областями мозга приводит к тому, что различные области «загораются». Ученые используют сканер, чтобы наблюдать за происходящим увеличением радиоактивности. Затем исследователи могут стимулировать эту часть мозга, чтобы увидеть, будут ли в результате аналогичные реакции.

Дедуктивное рассуждение или дедукция — это тип логики, используемый в науке, основанной на гипотезах. В дедуктивных рассуждениях модель мышления движется в противоположном направлении по сравнению с индуктивными рассуждениями. Дедуктивное рассуждение — это форма логического мышления, использующая общий принцип или закон для предсказания конкретных результатов. Исходя из этих общих принципов, ученый может вывести и предсказать конкретные результаты, которые будут верны до тех пор, пока верны общие принципы. Исследования в области изменения климата могут проиллюстрировать этот тип рассуждений. Например, ученые могут предсказать, что если климат в определенном регионе станет теплее, то должно измениться распределение растений и животных.

Оба типа логического мышления связаны с двумя основными путями научного исследования: описательной наукой и наукой, основанной на гипотезах. Описательная (или исследовательская) наука, которая обычно является индуктивной, направлена на наблюдение, исследование и открытие, в то время как наука, основанная на гипотезах, которая обычно является дедуктивной, начинается с конкретного вопроса или проблемы и потенциального ответа или решения, которое можно проверить. Граница между этими двумя формами исследования часто размыта, и в большинстве научных начинаний сочетаются оба подхода. Нечеткая граница становится очевидной, если подумать о том, как легко наблюдение может привести к конкретным вопросам. Например, джентльмен в 1940-е годы заметили, что семена репейника, прилипшие к его одежде и шерсти его собаки, имели структуру крошечного крючка. При ближайшем рассмотрении он обнаружил, что заусенцы более надежны, чем застежка-молния. В конце концов он экспериментировал, чтобы найти лучший материал, который действовал бы аналогичным образом, и создал застежку-липучку, широко известную сегодня как липучка. Описательная наука и наука, основанная на гипотезах, находятся в постоянном диалоге.

Научный метод

Биологи изучают живой мир, задавая вопросы о нем и ища научно обоснованные ответы. Этот подход, известный как научный метод, распространен и в других науках. Научный метод применялся еще в древние времена, но впервые его задокументировал сэр Фрэнсис Бэкон (1561–1626) из Англии (рис. 1.5). Он создал индуктивные методы для научных исследований. Научный метод используется не только биологами; исследователи практически из всех областей науки могут применять его как логический, рациональный метод решения проблем.

Рисунок
1,5

Историки считают сэра Фрэнсиса Бэкона (1561–1626) первым, кто определил научный метод. (кредит: Пол ван Сомер)

Научный процесс обычно начинается с наблюдения (часто проблемы, которую необходимо решить), которая приводит к вопросу. Давайте подумаем о простой задаче, которая начинается с наблюдения, и применим научный метод для ее решения. Однажды утром в понедельник ученик приходит в класс и быстро обнаруживает, что в классе слишком жарко. Это наблюдение также описывает проблему: в классе слишком тепло. Затем ученик задает вопрос: «Почему в классе так тепло?»

Предложение гипотезы

Напомним, что гипотеза — это предполагаемое объяснение, которое можно проверить. Для решения проблемы можно предложить несколько гипотез. Например, одной из гипотез может быть: «В классе тепло, потому что никто не включал кондиционер». Однако могут быть и другие ответы на вопрос, а значит, можно выдвигать и другие гипотезы. Второй гипотезой может быть: «В классе тепло, потому что отключилось электричество, и поэтому кондиционер не работает».

После выбора гипотезы учащийся может сделать прогноз. Прогноз похож на гипотезу, но обычно имеет формат «Если . . . тогда . . . ». Например, прогноз для первой гипотезы может быть таким: « Если ученик включит кондиционер, затем в классе не будет слишком жарко».

Проверка гипотезы

Верная гипотеза должна быть проверяемой. Он также должен быть фальсифицируемым, а это означает, что экспериментальные результаты могут его опровергнуть. Важно отметить, что наука не претендует на «доказательство» чего-либо, потому что научное понимание всегда может быть изменено дополнительной информацией. Этот шаг — открытость к опровержению идей — и отличает науку от не-науки. Присутствие сверхъестественного, например, невозможно ни проверить, ни опровергнуть. Чтобы проверить гипотезу, исследователь проведет один или несколько экспериментов, направленных на устранение одной или нескольких гипотез. Каждый эксперимент будет иметь одну или несколько переменных и один или несколько элементов управления. Переменная — это любая часть эксперимента, которая может варьироваться или изменяться в ходе эксперимента. Контрольная группа содержит все черты экспериментальной группы, за исключением того, что ей не даются манипуляции, которые предполагает исследователь. Следовательно, если результаты экспериментальной группы отличаются от результатов контрольной группы, это различие должно быть связано с предполагаемой манипуляцией, а не с каким-то внешним фактором. Найдите переменные и элементы управления в следующих примерах. Чтобы проверить первую гипотезу, студент должен выяснить, включен ли кондиционер. Если кондиционер включен, но не работает, причина должна быть в другом, и учащийся должен отвергнуть эту гипотезу. Чтобы проверить вторую гипотезу, ученик может проверить, работает ли свет в классе. Если да, то сбоя питания нет, и учащийся должен отвергнуть эту гипотезу. Студенты должны проверить каждую гипотезу путем проведения соответствующих экспериментов. Имейте в виду, что отказ от одной гипотезы не определяет, можно ли принять другие гипотезы. Он просто исключает одну неверную гипотезу (рис. 1.6). Используя научный метод, учащийся отвергает гипотезы, противоречащие экспериментальным данным.

Хотя этот пример «теплого класса» основан на результатах наблюдений, другие гипотезы и эксперименты могут иметь более четкий контроль. Например, студентка может прийти на занятие в понедельник и понять, что ей трудно сосредоточиться на лекции. Одним из наблюдений, объясняющих это явление, может быть: «Когда я завтракаю перед уроком, я лучше концентрирую внимание». Затем студент может разработать эксперимент с контролем, чтобы проверить эту гипотезу.

В науке, основанной на гипотезах, исследователи предсказывают конкретные результаты, исходя из общей предпосылки. Мы называем этот тип рассуждения дедуктивным умозаключением: дедукция идет от общего к частному. Однако возможен и обратный процесс: иногда ученые делают общий вывод из ряда частных наблюдений. Мы называем этот тип рассуждения индуктивным рассуждением, и оно идет от частного к общему. Исследователи часто используют индуктивное и дедуктивное мышление в тандеме для продвижения научных знаний (рис. 1.7). В последние годы в результате экспоненциального роста данных, хранящихся в различных базах данных, развился новый подход к проверке гипотез. Используя компьютерные алгоритмы и статистический анализ данных в базах данных, новая область так называемых «исследований данных» (также называемых «исследованиями in silico») предоставляет новые методы анализа данных и их интерпретации. Это повысит спрос на специалистов как в области биологии, так и в области компьютерных наук, что открывает многообещающие возможности для карьерного роста.

Визуальная связь

Рисунок
1,6

Научный метод состоит из ряда четко определенных шагов. Если гипотеза не подтверждается экспериментальными данными, можно предложить новую гипотезу.

В приведенном ниже примере научный метод используется для решения повседневной проблемы. Сопоставьте этапы научного метода (пронумерованные элементы) с процессом решения повседневной проблемы (буквенные элементы). Верна ли гипотеза по результатам эксперимента? Если это неверно, предложите несколько альтернативных гипотез.

1. Наблюдение	а. Что-то не так с электрической розеткой.
2. Вопрос	б. Если что-то не так с розеткой, моя кофеварка тоже не будет работать при подключении к ней.
3. Гипотеза (ответ)	с. Мой тостер не поджаривает мой хлеб.
4. Прогноз	д. Включаю кофеварку в розетку.
5. Эксперимент	эл. Моя кофеварка работает.
6. Результат	ф. Почему мой тостер не работает?

Визуальная связь

Рисунок
1,7

Ученые используют два типа рассуждений, индуктивное и дедуктивное, для продвижения научных знаний. Как и в этом примере, вывод индуктивного рассуждения часто может стать предпосылкой дедуктивного рассуждения.

Решите, является ли каждое из следующего примером индуктивного или дедуктивного рассуждения.

Все летающие птицы и насекомые имеют крылья. Птицы и насекомые взмахивают крыльями при движении по воздуху. Следовательно, крылья позволяют летать.
Насекомые обычно лучше переживают мягкие зимы, чем суровые. Следовательно, насекомые-вредители станут более проблематичными, если глобальные температуры повысятся.
Хромосомы, носители ДНК, равномерно распределяются между дочерними клетками при клеточном делении. Следовательно, каждая дочерняя клетка будет иметь тот же набор хромосом, что и материнская клетка.
Такие разнообразные животные, как люди, насекомые и волки, демонстрируют социальное поведение. Следовательно, социальное поведение должно иметь эволюционное преимущество.

Научный метод может показаться слишком жестким и структурированным. Важно иметь в виду, что, хотя ученые часто следуют этой последовательности, существует гибкость. Иногда эксперимент приводит к выводам, благоприятствующим изменению подхода. Часто эксперимент ставит перед головоломкой совершенно новые научные вопросы. Во многих случаях наука не работает линейным образом. Вместо этого ученые постоянно делают выводы и делают обобщения, находя закономерности в ходе своих исследований. Научное рассуждение сложнее, чем предполагает сам по себе научный метод. Заметьте также, что мы можем применять научный метод к решению проблем, которые не обязательно носят научный характер.

Два типа науки: фундаментальная наука и прикладная наука

Последние несколько десятилетий в научном сообществе ведутся споры о ценности различных видов науки. Стоит ли заниматься наукой просто ради получения знаний, или научные знания имеют ценность только в том случае, если мы можем применить их для решения конкретной проблемы или для улучшения нашей жизни? Этот вопрос фокусируется на различиях между двумя типами науки: фундаментальной наукой и прикладной наукой.

Фундаментальная наука или «чистая» наука стремится расширить знания независимо от краткосрочного применения этих знаний. Он не ориентирован на разработку продукта или услуги, представляющих немедленную общественную или коммерческую ценность. Непосредственной целью фундаментальной науки является знание ради знания, хотя это не означает, что в конечном итоге оно не может привести к практическому применению.

Напротив, прикладная наука или «технология» направлена на использование науки для решения реальных проблем, что позволяет, например, повысить урожайность, найти лекарство от конкретной болезни или спасти животных, которым угрожает естественная опасность. катастрофа (рис. 1.8). В прикладной науке проблема обычно определяется для исследователя.

Рисунок
1,8

После того, как ураган Ирма обрушился на Карибы и Флориду в 2017 году, тысячи бельчат, подобных этому, были выброшены из своих гнезд. Благодаря прикладной науке ученые знали, как реабилитировать белку. (кредит: audreyjm529, Flickr)

Некоторые люди могут воспринимать прикладную науку как «полезную», а фундаментальную науку как «бесполезную». Вопрос, который эти люди могут задать ученому, выступающему за приобретение знаний, будет звучать так: «Зачем?» Однако внимательное изучение истории науки показывает, что базовые знания привели к множеству замечательных применений, имеющих большое значение. Многие ученые считают, что базовое понимание науки необходимо, прежде чем исследователи разработают приложение, поэтому прикладная наука опирается на результаты, которые исследователи получают с помощью фундаментальной науки. Другие ученые считают, что пора отойти от фундаментальной науки, чтобы найти решения актуальных проблем. Оба подхода действительны. Это правда, что есть проблемы, которые требуют немедленного внимания; однако ученые не нашли бы решений без помощи обширного фундамента знаний, который генерирует фундаментальная наука.

Один из примеров того, как фундаментальная и прикладная наука могут работать вместе для решения практических задач, произошел после того, как открытие структуры ДНК привело к пониманию молекулярных механизмов, управляющих репликацией ДНК. Нити ДНК, уникальные для каждого человека, находятся в наших клетках, где они дают инструкции, необходимые для жизни. Когда ДНК реплицируется, она производит новые копии незадолго до деления клетки. Понимание механизмов репликации ДНК позволило ученым разработать лабораторные методы, которые исследователи теперь используют для выявления генетических заболеваний, точного определения лиц, которые находились на месте преступления, и определения отцовства. Без фундаментальной науки вряд ли могла бы существовать прикладная наука.

Другим примером связи между фундаментальными и прикладными исследованиями является проект «Геном человека», исследование, в ходе которого исследователи проанализировали и нанесли на карту каждую человеческую хромосому, чтобы определить точную последовательность субъединиц ДНК и точное местоположение каждого гена. (Ген — это основная единица наследственности, представленная определенным сегментом ДНК, который кодирует функциональную молекулу. Полная коллекция генов человека — это его геном.) Исследователи изучали другие менее сложные организмы в рамках этого проекта, чтобы получить лучшее понимание хромосом человека. Проект «Геном человека» (рис. 1.9).) полагался на фундаментальные исследования простых организмов, а затем и на геном человека. Важной конечной целью в конечном итоге стало использование данных для прикладных исследований, поиска лекарств и ранней диагностики генетически связанных заболеваний.

Рисунок
1,9

Проект «Геном человека» — это 13-летняя совместная работа исследователей, работающих в нескольких различных областях науки. Исследователи завершили проект по секвенированию всего генома человека в 2003 году.0003

В то время как ученые обычно тщательно планируют исследования как в фундаментальной, так и в прикладной науке, обратите внимание, что некоторые открытия делаются по счастливой случайности, то есть благодаря счастливой случайности или счастливому сюрпризу. Шотландский биолог Александр Флеминг открыл пенициллин, когда он случайно оставил открытой чашку Петри с бактериями Staphylococcus . На блюде выросла нежелательная плесень, убивающая бактерии. Желание Флеминга выяснить причину гибели бактерий, а также его эксперименты привели к открытию антибиотика пенициллина, который вырабатывается грибком 9.0654 Пенициллиум . Даже в высокоорганизованном мире науки удача — в сочетании с наблюдательным и любопытным умом — может привести к неожиданным прорывам.

Отчет о научной работе

Независимо от того, является ли научное исследование фундаментальной или прикладной наукой, ученые должны делиться своими открытиями, чтобы другие исследователи могли расширять и развивать свои открытия. Сотрудничество с другими учеными — при планировании, проведении и анализе результатов — важно для научных исследований. По этой причине важными аспектами работы ученого являются общение с коллегами и распространение результатов среди коллег. Ученые могут делиться результатами, представляя их на научном собрании или конференции, но такой подход может быть достигнут только избранными, присутствующими. Вместо этого большинство ученых представляют свои результаты в рецензируемых рукописях, которые публикуются в научных журналах. Рецензируемые рукописи — это научные статьи, которые рецензируются коллегами или коллегами ученого. Эти коллеги являются квалифицированными специалистами, часто экспертами в той же области исследований, которые судят о том, подходит ли работа ученого для публикации. Процесс рецензирования помогает гарантировать, что исследование в научной статье или заявке на грант является оригинальным, значимым, логичным и тщательным. Предложения о грантах, которые представляют собой запросы на финансирование исследований, также подлежат экспертной оценке. Ученые публикуют свои работы, чтобы другие ученые могли воспроизвести свои эксперименты в аналогичных или других условиях, чтобы расширить результаты.

Научная статья сильно отличается от творческого письма. Хотя для разработки экспериментов требуется творческий подход, существуют фиксированные правила, когда дело доходит до представления научных результатов. Во-первых, научный текст должен быть кратким, лаконичным и точным. Научная статья должна быть краткой, но достаточно подробной, чтобы коллеги могли воспроизвести эксперименты.

Научная статья состоит из нескольких специфических разделов — введения, материалов и методов, результатов и обсуждения. Эту структуру иногда называют форматом «IMRaD». Обычно в начале статьи есть разделы с благодарностью и ссылками, а также аннотация (краткое изложение). Могут быть дополнительные разделы в зависимости от типа статьи и журнала, в котором она будет опубликована. Например, некоторые обзорные документы требуют плана.

Введение начинается с краткой, но широкой справочной информации о том, что известно в этой области. Хорошее введение также дает обоснование работы. В нем обосновывается проделанная работа, а также кратко упоминается конец статьи, где исследователь представит гипотезу или исследовательский вопрос, лежащий в основе исследования. Введение относится к опубликованным научным работам других авторов и поэтому требует цитирования в соответствии со стилем журнала. Использование работы или идей других без надлежащего цитирования является плагиатом.

Раздел «Материалы и методы» включает полное и точное описание веществ, которые используют исследователи, а также методов и приемов, которые они используют для сбора данных. Описание должно быть достаточно подробным, чтобы другой исследователь мог повторить эксперимент и получить аналогичные результаты, но оно не должно быть подробным. Этот раздел также будет включать информацию о том, как исследователи проводили измерения, а также о типах расчетов и статистического анализа, которые они использовали для изучения необработанных данных. Хотя раздел «Материалы и методы» дает точное описание экспериментов, он не обсуждает их.

Некоторые журналы требуют, чтобы раздел результатов сопровождался разделом обсуждения, но чаще всего их объединяют. Если журнал не позволяет объединить оба раздела, в разделе результатов просто излагаются результаты без какой-либо дальнейшей интерпретации. Исследователи представляют результаты в виде таблиц или графиков, но не дублируют информацию. В разделе обсуждения исследователи интерпретируют результаты, описывают, как переменные могут быть связаны, и пытаются объяснить наблюдения. Необходимо провести обширный поиск литературы, чтобы поместить результаты в контекст ранее опубликованных научных исследований. Поэтому исследователи включают в этот раздел и соответствующие цитаты.

Наконец, раздел заключения подытоживает важность экспериментальных данных. Хотя научная статья почти наверняка отвечает на один или несколько научных вопросов, поставленных исследователями, любое хорошее исследование должно привести к большему количеству вопросов. Таким образом, хорошо сделанная научная статья позволяет исследователям и другим людям продолжать и расширять результаты.

Обзорные статьи не соответствуют формату IMRAD, поскольку в них не представлены оригинальные научные результаты или первичная литература. Вместо этого они обобщают и комментируют результаты, которые были опубликованы в качестве основной литературы, и обычно включают обширные справочные разделы.

Научная этика

Ученые должны следить за тем, чтобы их усилия не наносили чрезмерный ущерб людям, животным или окружающей среде. Они также должны обеспечить, чтобы их исследования и коммуникации были свободны от предвзятости и чтобы они должным образом уравновешивали финансовые, юридические аспекты, безопасность, воспроизводимость и другие соображения. Все ученые — и многие люди в других областях — несут этические обязательства, но те, кто занимается науками о жизни, несут особые обязательства, потому что в их исследованиях могут участвовать люди или другие живые существа. Таким образом, биоэтика является важной и постоянно развивающейся областью, в которой исследователи сотрудничают с другими мыслителями и организациями. Они работают над определением руководящих принципов для текущей практики, а также постоянно рассматривают новые разработки и появляющиеся технологии, чтобы сформировать ответы на годы и десятилетия вперед.

Например, специалисты по биоэтике могут изучить последствия технологий редактирования генов, в том числе способность создавать организмы, которые могут вытеснять другие в окружающей среде, а также способность «конструировать» людей. При этом специалисты по этике, скорее всего, будут стремиться сбалансировать положительные результаты, такие как улучшение методов лечения или профилактика определенных заболеваний, с отрицательными результатами.

К сожалению, появление биоэтики как направления произошло после ряда явно неэтичных практик, когда биологи недостойно относились к субъектам исследования, а в некоторых случаях причиняли им вред. В 1932 Исследование сифилиса в Таскиги, у 399 афроамериканцев был диагностирован сифилис, но им никогда не сообщали о том, что они больны, оставляя их жить с болезнью и передавать ее другим. Врачи даже отказались от проверенных лекарств, потому что целью исследования было понять влияние невылеченного сифилиса на чернокожих мужчин.

Хотя решения, принятые в исследовании Таскиги, неоправданны, некоторые решения действительно трудно принять. Биоэтики работают над установлением моральных и достойных подходов до того, как такие решения будут приняты. Например, врачи полагаются на искусственный интеллект и робототехнику для медицинской диагностики и лечения; в ближайшем будущем еще большая ответственность будет лежать на машинах. Кто будет нести ответственность за медицинские решения? Кто объяснит семьям, если процедура пойдет не по плану? И, поскольку такое лечение, вероятно, будет дорогим, кто будет решать, кто имеет к нему доступ, а кто нет? На все эти вопросы стремятся ответить специалисты по биоэтике, и все они учитывают все научные исследователи при планировании и проведении исследований.

Биоэтика не проста, и часто ученым приходится балансировать между пользой и вредом. В этом тексте и курсе вы будете обсуждать медицинские открытия, вакцины и исследования, которые по своей сути имеют этическую сложность или, по мнению многих, этическую ошибку. В 1951 году у 30-летней афроамериканки Генриетты Лакс в больнице Джона Хопкинса диагностировали рак шейки матки. Уникальные характеристики ее болезней дали ее клеткам способность непрерывно делиться, что, по сути, сделало их «бессмертными». Без ее ведома и разрешения исследователи взяли образцы ее клеток и на их основе создали бессмертную клеточную линию HeLa. Эти клетки способствовали крупным медицинским открытиям, включая вакцину против полиомиелита. Многие исследователи, упомянутые в последующих разделах текста, полагались на исследования клеток HeLa, по крайней мере, как на компонент своей работы, связанной с раком, СПИДом, старением клеток и даже совсем недавно с COVID-19.исследовательская работа.

Сегодня изъятие тканей или органов у умирающего пациента без его согласия считается не только неэтичным, но и незаконным, независимо от того, может ли такой акт спасти жизни других пациентов. В таком случае этично ли, чтобы ученые продолжали использовать ткани Лакса для исследований, даже если они были получены нелегально по сегодняшним меркам? Следует ли упоминать Лакс как участника исследований, основанных на ее клетках, и следует ли упоминать ее в нескольких Нобелевских премиях, присужденных за такую работу? Наконец, должны ли медицинские компании быть обязаны выплачивать семье Лакс (у которой были финансовые трудности) часть миллиардов долларов дохода, полученного от лекарств, которые извлекли выгоду из исследований клеток HeLa? Как отнесется к этому Генриетта Лакс? Поскольку ее никогда не спрашивали, мы никогда не узнаем.

Биология как наука, структура биологического знания

Биология как наука

История развитии биологии как науки

Структура биологии

Методы исследования биологии

Философские проблемы современной биологии — учебный курс

Преподавание курса

«Верите ли вы в реальность существ, которых наша современная наука не в состоянии объяснить и даже найти?» — Яндекс Кью

О сообществе

Биология предмет, задачи, значение, методы, концепции

Меню

Зачем философам биология? — Санкт-Петербургский государственный университет

THE PROBLEM OF CREATING A SCIENTIFIC THEORY IN THE MEDICAL AND BIOLOGICAL SCIENCES

история науки | Определение, естественная философия и развитие науки

Достижения в области микроскопии, которые открывают большие возможности в клеточной биологии

Ремесленные инструменты

Встречи умов

Ссылки

Утопая в данных: новые вызовы современной биологии

Связанный контент

Современная статистика для современной биологии

Проблема: неоднородность

Что в этой книге?

Вычислительные инструменты для современных биологов

Почему R и биокондуктор?

Как читать эту книгу

Истоки современной науки

Авторов

Описание

Key features

О книге

Варианты доступа

Личный вход

Варианты покупки

Есть код доступа?

1.

Цели обучения

Процесс науки

Естественные науки

Научное мышление

Научный метод

Предложение гипотезы

Проверка гипотезы

Визуальная связь

Визуальная связь

Визуальная связь

Визуальная связь

Два типа науки: фундаментальная наука и прикладная наука

Отчет о научной работе

Научная этика