Wavelet-технологии

Вейвлеты в охранном телевидении - Особенности применения

Mby-Sci — Mon, 04 Jun 2012 06:48:29 GMT

Одного физика однажды спросили, почему из всех видов домашних животных он предпочитает рыбок. Ответ его был прост: "А зачем обогревать окружающую среду за свой счет?". Наверное, объяснение математика, спроси его, в чем основное достоинство вейвлет-преобразования, было бы таким же.

Немного истории

Около 200 лет прошло с момента реализации Фурье (если быть точным, идея была им высказана в 1822 г.) концепции аппроксимации сложной функции взвешенной суммой простых функций, каждая из которых в свою очередь получается из одной гармонической функции-прототипа. Все устройства, использующие это преобразование для обработки нестационарных сигналов, в прямом и переносном смысле "грели окружающую среду за свой счет". И какая бы более поздняя модификация Фурье-преобразования не использовалась (будьте "оконная" версия 1946-1947 гг. или "быстрое преобразование Фурье" 1965 г.) проблема с неэффективным представлением быстро меняющихся процессов оставалась, поскольку главная причина этого была неизменна. А она заключалась в том, что в основе всего лежали гармонические функции, при любых резких изменениях ситуации устремляющиеся в бесконечность и растаскивающие энергию по многочисленным гармоникам. "А причем здесь цифровое охранное видеонаблюдение?" - возможно, спросит кто-либо из читателей. Все очень просто: процессы, которые оно должно отслеживать, сугубо не стационарны, и поэтому все алгоритмы сжатия, использующие Фурье-преобразование, мягко говоря, не особо подходят для решения большинства поставленных перед системами безопасности оперативных задач. А таких стандартов немало (давайте загибать пальцы):

1. JPEG и M-JPEG;
2. MPEG-2 и его клоны;
MPEG-4 и его многочисленные клоны.
Искушенный читатель, знакомый подробнее со стандартом MPEG-4, тут же поймает автора "за руку" и спросит: "Как же так, ведь основное отличие стандарта в многообразии используемых преобразований, которое не ограничивается идеей Фурье и его более поздних клонов?". Однако дело в том, что все это "многообразие" остается только на бумаге, а в реальных кодеках везде "торчат рога" именно гармонических функций.
Мы же вернемся к теме данной публикации. Этот "энергетический беспредел" продолжался до конца 1970-х гг. Именно тогда инженер-геофизик Морли столкнулся с проблемой анализа сигналов, которые характеризовались высокочастотной компонентой в течение короткого промежутка времени и низкочастотными колебаниями при рассмотрении больших временных периодов. "Оконные" преобразования позволяли анализировать либо высокие частоты в коротком окне времени, либо низкочастотную компоненту, но не оба колебания одновременно. В результате ученым был предложен подход, в котором для различных диапазонов частот использовались временные окна различной длительности. "Оконные" функции получались в результате растяжения-сжатия и смещения по времени функции Гаусса. Именно Морли назвал эти новые базисные функции вейвлетами (wavelets) - маленькими волнами. "Маленькие" в том смысле, что они, в отличие от гармонических (их можно было бы назвать "огромными волнами") функций, весьма компактны по времени и занимаемому пространству.

Как и все оригинальные идеи, это изобретение Морли почти 10 лет было известно лишь в весьма узких научных кругах. Так продолжалось до тех пор, пока в 1988 г. сотрудник Бельгийского национального научного фонда Ингрид Добеши не опубликовала свою знаменитую статью в журнале по прикладной математике (Comm. Pure Appl. Math, v. XLI, p. 909-996), открывшую зеленый свет реальному широкому применению вейвлет-преобразования в обработке сигналов. И началась "эра вейвлетов". Решения на их основе появились в квантовой физике, физике электромагнитных явлений, математике, электронике и сейсмогеологии. Междисциплинарные исследования привели к новым приложениям данных методов, касающихся, в частности, сжатия образов для архивов и телекоммуникаций, исследований турбулентности, физиологии зрительной системы, анализа радарных сигналов и предсказаний землетрясений. Во многих университетах мира было начато преподавание теории вейвлет-преобразований. Их практическому применению были посвящены специализированные конференции (например, только в 1996 г. прошло две конференции). В России начало активной "вейвлетизации" примерно совпало с началом нового тысячелетия.

Вейвлеты в охранном телевидении

Главное преимущество вейвлет-сжатия лучше всех сформулировал его известный популяризатор Робби Поликар. Если при сжатии с использованием Фурье-преобразования предлагается выбрать, что желательно увидеть, лес или деревья, то использование вейвлетов позволяет увидеть и то и другое одновременно. Согласитесь, это довольно важное преимущество для охранного телевидения!

Число базисных функций для вейвлет-преобразования, называемых материнскими вейвлетами, в настоящее время достаточно велико, но они настолько мало похожи друг на друга, что объединяет их только одно - все они не являются гармоническими. Поэтому, когда в строчке, где указывается тип сжатия цифрового устройства видеонаблюдения, скромно написано" вейвлет", это еще нельзя считать однозначным свидетельством его эффективной работы. Данным фактом, в частности, объясняется различие в оценках размера сжатого кадра при одном и том же качестве.

Единственное, что гарантировано - отсутствие блокинг-эффекта (появление квадратных артефактов при сильном сжатии) и "дрожания" линий на границах контрастных яркостных и цветовых переходов. Это связано с тем, что здесь не применяется быстрое преобразование Фурье (в компьютерных технологиях его называют "дискретное косинусное преобразование" или просто ДКП), которое используют все алгоритмы, работающие с разложениями по гармоническим функциям. Именно в них все изображение разбивается на блоки, которые и подвергаются преобразованию Фурье. При вейвлет-сжатии в такой разбивке просто нет нужды - обрабатывается весь кадр целиком, что исключает появление блокинг-эффекта.

Таким образом, вейвлет-преобразование открывает большие просторы для разработки конкретных алгоритмов сжатия, в то время как все Фурье-подобные преобразования похожи друг на друга и делятся всего на несколько типов. Здесь мы подходим к еще одному достоинству (тут может быть проведена параллель с Linux-Windows) вейвлет-сжатия: его можно точно настроить для решения конкретных специфических задач, таких как охранное видеонаблюдение.

Думаю, сейчас мало кто сомневается в специфичности требований, выставляемых к техническим системам обеспечения безопасности, - количество публикаций на эту тему достаточно велико - можно сказать, что это единое мнение экспертного сообщества. И, разумеется, охранное телевидение не является здесь исключением. Беда состоит в том, что абсолютно все обычные стандарты сжатия были разработаны совершенно для иных целей. Здесь можно полностью воспользоваться всеми преимуществами вейвлетов для разработки необходимых специальных решений. Более того, гиперболически выражаясь, в нашем случае просто преступно использовать стандартное вейвлет-сжатие. Дойдя до этого места, автор, удовлетворенно потерев руки, приготовился к обзору многочисленных отечественных разработок для систем безопасности на основе вейвлет-преобразования. Однако все попытки найти это "многообразие" удивительным образом провалились. Нет, понятно, что разработка каждого алгоритма сжатия весьма долгая и кропотливая работа, но ведь многие идеи просто лежат на поверхности! Ну, например, можно обратиться к истории систем видеонаблюдения. В свое время (в 90-х гг прошлого века) были разработаны устройства для передачи видеосигнала по телефонным линиям.

Идея передачи видеосигнала по узкополосным общественным линиям связи была высказана еще в 1970-х гг., однако проблема заключалась в том, что время передачи одного кадра в стандартном формате составляло порядка 7 минут. Конечно, с развитием коммуникаций увеличилась пропускная способность телефонных линий, это время сократилось в несколько раз, но кому нужна система охранного телевидения, в которой кадры поступают с частотой пусть даже и раз в 30 секунд? Проблема была решена с изобретением метода адаптивного сжатия, или "условного обновления", - после первого (как мы сейчас сказали бы "опорного") кадра передавались только изменения, произошедшие в изображении. Это сразу позволило довести частоту кадров до одного в секунду (разумеется, если изменения были небольшими), что уже было приемлемо для практического использования. Почему бы не использовать аналогичное усовершенствование и в вейвлет-сжатии? Тогда к таким его стандартным преимуществам, как адаптация к пропускной способности канала, контроль качества изображения и оптимизация загрузки процессора, добавилось бы еще существенное уменьшение размера сжатого кадра. Поиск по открытым источникам дал следующие результаты: некоторые российские производители используют практически традиционное вейвлет-сжатие (например, "КомКом" и "Вокорд Телеком"), однако нашлись только две технологии, так или иначе реализующие описанный выше алгоритм - Delta Wavelet (Johnson Controls (Великобритания), CIEFFE (Италия) и ISS) и Motion Wavelet (ITV). He мало ли для целой индустрии? Думается, это свидетельствует о том, что видеонаблюдение и потенциальные возможности вейвлетов остаются недооцененными.

Рассмотрим две имеющиеся технологии более подробно.

Компрессор, работающий по Delta Wavelet, вычитает друг из друга различные кадры и сжимает полученную разницу. Если при этом требуется получить высокое качество видеоизображения, то оба кадра берутся также с высоким качеством, и в них присутствует в большом объеме высокочастотная составляющая, то есть шумы. В этом случае результат вычитания (разность двух кадров) имеет большой объем, причем за счет шумов. Эта проблема отсутствует, когда требуется высокая степень сжатия и высокочастотная составляющая убирается из исходных кадров еще до вычисления их разности. В таком случае технология Delta Wavelet эффективна: в кадрах остаются только крупные контуры, они легко вычитаются друг из друга и хорошо сжимаются.

Motion Wavelet работает не по принципу вычитания: в нем есть внутренний детектор движения, который определяет на следующем кадре, какие элементы изображения изменяются, и сжимает он только их. Если начинается движение во всем кадре, то сжимается все, и тогда это будет покадровое вейвлет-сжатие. Но для охранного телевидения именно сжатие, связанное с движением отдельных фрагментов, безусловно, играет основную роль, поскольку именно в них обычно и заключается нужная оперативная информация.

Предоставим читателю право самому судить о достоинствах и недостатках вейвлет-сжатия и его модификаций, о которых шла речь в этой публикации.

В заключение приведем только один факт – на выставке IFSEC2006 в номинации "Лучший CCTV-продукт" победил CIEFFE с кодеком Nettu-no Senses. И знаете, что самое интересное? В нем использована вовсе не технология Delta Wavelet, что подтверждает справедливость вышеизложенного.

Источник: Спектр безопасности

В РосНОУ обсудили место фундаментальной математики в современном мире

Squirellman — Sat, 19 May 2012 21:10:11 GMT

В среду, 16 мая, в Российском новом университете состоялась международная молодежная конференция «Фундаментальная математика и ее приложения в естествознании». Мероприятие было проведено по поручению Министерства образования и науки РФ в рамках федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009–2013 годы.
Проректор по научной работе РосНОУ, кандидат физико-математических наук, профессор Евгений Палкин приветствовал участников мероприятия и отметил, что главная задача конференции — обсудить значимость фундаментальной математики в современном мире.
На мероприятии с докладами выступили:
- член Московского математического общества, доктор физико-математических наук, профессор МГУ Владимир Тихомиров (с докладом «Об истории применения фундаментальной математики в естествознании»);
- член-корреспондент РАН, доктор физико-математических наук, профессор Юрий Нестеренко («Вычислительные задачи в теории чисел»);
- доктор физико-математических наук, профессор Сабир Гусейн-заде («Вычислительные методы и использование ЭВМ в экономической и социальной географии»);
- доктор технических наук, профессор Владимир Минаев («Простые числа: новый взгляд на закономерности формирования»);
- кандидат физико-математических наук, профессор Евгений Палкин («Теория катастроф в естествознании»).
Завершилась работа конференции круглым столом «Математические методы в истории» под руководством кандидата физико-математических наук, доцента РосНОУ Николая Келлина.
Российский новый университет вел прямую интернет-трансляцию мероприятия.

Ученые научились трансформировать ткани без участия стволовых клеток

Mby-Sci — Tue, 08 May 2012 14:38:36 GMT

Американским ученым удалось сделать невозможное – они смогли преобразовать рубцовую ткань сердца без использования стволовых клеток.

Известно, что рубец на сердце появляется в результате инфаркта миокарда. В данном случае, рубец образовывается как последствие кислородной недостаточности из-за которой часть тканей сердца отмирает. Естественно, что образовавшийся рубец не принимает участия в работе сердца, исходя из чего, получившееся образование не принимает участия в сердечном цикле. Это явление не может положительно сказываться на сердечной работе. В результате получается, что работоспособность сердечной мышцы существенно ухудшается.

Ученым из Университета Дьюка удалось доказать, что в условиях присутствия некой комбинации молекул из микро РНК, происходит дифференциация фибробластов. Именно эти фибробласты формируют рубец. Клетки, которые получаются в результате этого процесса, владеют абсолютно теми же свойствами, что и настоящие клетки сердечной мышцы. Эксперимент проводился на культурах клеток мышей с ишемической болезнью сердца. Благодаря проведенному эксперименту, было доказано, что под влиянием микро РНК фибробласты способны трансформироваться в кардиомициты.

На основе результатов исследования, можно успешно проводить трансформацию клеток других органов, таких как, например, мозг, почки…

Стоит отметить, что данная методика обладает целым рядом преимуществ по сравнению с применением стволовых клеток. Кроме того, она значительно проще и дешевле в применении. Новая методика позволяет избегать генетических изменений, которые достаточно часто могут возникать в результате использования стволовых клеток.

В настоящее время, ученные планируют провести подобный эксперимент на более крупных животных.

Подготовлено по материалам KM.ru

Предоставлено сайтом Вся биология

У классической музыки и паутины шелкопряда много общего

Mby-Sci — Wed, 02 May 2012 20:02:29 GMT

Американские ученые обнаружили, что математическое выражение, выведенное из структуры паутины шелкопряда, схоже с полученным при конвертации классической музыки.

Исследователи из Массачусетского технологического института выявили соотношения между двумя несоизмеримыми областями. По словам ученых, перевод состава белков и музыкальных рифов в единую систему чисел позволит открыть новые перспективы в области развития технологической индустрии.

Команда исследователей разработала особую систему под названием olog. В ней используются основные принципы онтологии, которые, в свою очередь, применяются к звуковым волнам и амино-кислотным волокнам.

Несмотря на первоначальную абстрактность исходных данных, ученым все же удалось выявить взаимосвязь между структурой и функцией материала. Это позволяет даже классифицировать отдельные элементы по ряду функциональных возможностей.

"Получается, что невероятный разрыв между паутиной и музыкой при переводе на язык математики превращается не более чем в разницу между двумя областями геометрии, такими как сфера и треугольник", - рассказывает соавтор исследования Дэвид Спивак.

Большую поддержку ученым оказали математические расчеты, произведенные в этой области в 1940-х годах.

Немаловажной заслугой ученых является то, что они смогли обобщить опыт многолетних исследований и установить более качественную и современную систему произведения математических подсчетов. Онтологическая система olog, по словам исследователей, значительно упрощает перевод эфемерного в конкретное.

"В настоящее время существует много подтверждений того, что некоторые вещества обладают схожей системой расположения отдельных кластеров. Например, есть признаки иерархического расположения водородных связей или схожие реакции отдельных химических элементов на воздействие окружающей среды. Но математическую тождественность материалов до сих пор доказать мы не смогли", - рассказывает Маркус Дж. Бюлер, ученый из Департамента экологической инженерии, принявший участие в релизе системы olog.

"Удивительнее всего оказалось то, что при искусственном воспроизведении нити паутины небольшие ошибки, допущенные в некоторых малозначительных областях, все же не повлияли на феноменальную прочность полученного материала", - говорит Тристан Гиеза, соавтор гениального исследования.

"Наши предшественники, наблюдавшие похожий феномен при исследовании классической музыки, тоже сталкивались с похожей тенденцией, - продолжает Гиеза, - и эти схожие черты между исследованиями прошлых лет и нашими, современными, делают этот процесс невероятно увлекательным".

Источник: MIGnews.com

Влияние магнитного поля Земли на птиц

Mby-Sci — Mon, 30 Apr 2012 18:25:24 GMT

Ученым наконец удалось выяснить принцип работы, полученной от природы, навигационной системы птиц, благодаря которой они могут ориентироваться используя магнитное поле Земли.

Исследователи из колледжа Бэйлора утверждают, что благодаря серии экспериментов они смогли обнаружить как определенные клетки мозга кодируют направление и интенсивность магнитного поля Земли.

Ученые говорят, что птицы как и многие представители животного мира в состоянии чувствовать магнитные силы. Более того, птицы во время сезонных перелетов летят исключительно по магнитным маршрутам.

До настоящего времени, наука не могла объяснить, что выступает в качестве рецепторов у птиц. Но благодаря проведенным исследованиям, ученые смогли найти объяснение того, как нейроны в мозге голубя помогали определить не только направление магнитного поля, но и его интенсивность. Это можно сравнить с обычной навигационной системой автомобиля.

Стоит напомнить, что некоторые участки мозга птиц активируются в тот период, когда на организм начинает действовать магнитное поле. Ученые использовали электроды в области, известной как вестибулярное ядро для записи активности, когда голубь был в контакте с изменением магнитного поля.

В свою очередь клеточный механизм ответил на угол и интенсивность магнитного поля. Чувствительность клеток этого механизма состоит в прямой зависимости от угла магнитного поля по отношению к голове птицы. В таких условиях, ученые показали, что птицы настроены на конкретные направления.

Ученые утверждают, что вестибулярные нейроны могут входить в состав рецепторов сети. Именно эта сеть направляет информацию о силе, а также о интенсивности магнитного поля в другие части мозга.

Проведенные исследования не показывают как именно птицам удается чувствовать магнитное поле. Исходя из этого, ученые утверждают им не удалось определить механизм, который позволяет чувствовать магнитное поле. Проанализировав результаты эксперимента, ученые пришли к выводу, что существуют определенные клетки, которые, вполне возможно несут ответственность за эту возможность.

Подготовлено по материалам Novostiua.Net

Предоставлено сайтом Вся биология

Математики предложили отменить расписание автобусов

Squirellman — Thu, 26 Apr 2012 15:28:13 GMT

Инженеры и математики из технологического института Джорджии (США) предложили отменить традиционное расписание общественного транспорта и заменить его централизованной системой управления, основанной на принципе выравнивания интервалов. В статье, опубликованной в журнале Transportation Research Part B, ученые изложили принципы работы алгоритма, координирующего движение транспорта и привели расчеты, лежащие в его основе. Краткое содержание исследования авторы приводят в своем блоге.

Большинство схем работы общественного транспорта предусматривает расписание, - указывают авторы, при этом обычно, в условиях непредсказуемого трафика, его выполнять не получается. Задержки часто вызывают скопление автобусов друг за другом (по-английски его называют bus bunching), когда отстающего водителя догоняют водители, следующие за ним по расписанию. Авторы утверждают, что скопление - неизбежная проблема работы по расписанию, и предлагают от него отказаться.

Альтернативная схема работы выглядит следующим образом. Каждый автобус предлагается снабдить датчиком GPS, который сообщает серверу о своем местоположении. Когда сервер понимает, что автобус попал в контрольную точку, он вычисляет время, которое заняло преодоление данного участка пути. Далее сервер рассчитывает, какое время должен провести водитель в контрольной точке, и посылает ему сигнал о том, когда следует начать движение.

Временной интервал, за который водителю нужно будет преодолеть следующий участок, изменяется сервером на время, равное среднему между интервалом преодоленного участка и интервалом следующего позади автобуса. При этом, вне зависимости от возникновения задержек, постепенно интервалы всех автобусов выравниваются. "То, как именно это происходит, - магия математики" - сказал один из авторов работы, Джон Бартольди.

Авторы провели компьютерные симуляции и показали, что алгоритм действительно позволяет быстро выровнять интервалы и избежать скопления автобусов. Кроме того, такая схема движения, в отличие от движения по расписанию, позволяет легко адаптировать систему, если какие-то автобусы выходят из строя.

Исследователи испытали свои разработки "в поле" на автобусах, работающих в кампусе своего института. Для этого каждый из автобусов был снабжен планшетом, работающим под операционной системой Android, который посылал данные о координатах и принимал сообщения от сервера.

Предложенный алгоритм, однако, имеет свои недостатки. Он применим только для нагруженных линий, где интервалы между автобусами составляют не более 10-12 минут. При больших интервалах в движении отсутствие расписания раздражает многих пассажиров.

Источник: lenta.ru

Боязнь математики не отличается от других фобий

Mby-Sci — Thu, 26 Apr 2012 15:18:12 GMT

Боязнь математики, при всей своей распространённости, изучена на удивление слабо. Родители и учителя, понятное дело, вообще не слишком верят в то, что такая «боязнь» имеет место. «Просто ленится, двоечник, дать подзатыльник, поставить "двойку"» — вот и весь разговор, авось к следующему разу и уравнение решит. Но даже учёные, которые просто обязаны всё исследовать и не доверять очевидным заключениям, в течение полувека с момента описания фобии ограничивались простой констатацией: да, вот есть такой загадочный феномен. Боязнь математики удостаивалась только чисто психологических исследований, которые всего лишь выявляли её новые особенности, но ничего внятного про неё не объясняли. Долгое время считалось, что она не имеет ничего общего с обычными фобиями вроде боязни пауков или змей.

В общем, исследователи из Стэнфорда (США) с полным правом могут назвать свою работу пионерской: они первыми попробовали описать нейробиологические характеристики боязни математики. В отличие от предыдущих штудий на эту тему, в которых участвовали взрослые добровольцы, на сей раз учёные имели дело с 7- и 9-летними детьми. Каждый должен был ответить на вопросы, фиксирующие психологическое отношение к математике.

Необходимо подчеркнуть, что все дети были примерно равны по IQ, способностям к чтению и запоминанию, а также к математике. Боязнь математики следует отличать от неспособности к ней: грубо говоря, человек может прекрасно соображать, но боится это делать. Ему трудно выполнять контрольные или стоять у доски, но саму суть математических операций он понимает без труда.

Результаты психологического опроса совмещались с данными фМРТ-сканирования, когда детей просили выполнить какое-нибудь арифметическое действие. У испытуемых с наибольшей боязнью математики в этот момент сильно активировалось миндалевидное тело (амигдала) — центр формирования эмоций, в том числе и страха, а также часть гиппокампа — мозгового центра памяти. При этом сильно падала активность в тех участках мозга, которые отвечают за рабочую память и обработку числовой информации. У тех, кто боялся математики, эти два процесса были взаимосвязаны; кроме того, миндалевидное тело влияло также на другие эмоциональные центры мозга. Всё это отражалось на выполнении задания: если амигдала работала на максимуме, ребёнок решал задачу медленно и с ошибками.

То есть, как пишут исследователи в журнале Psychological Science, боязнь математики имеет под собой тот же нейрофизиологический фундамент, что и другие фобии: в ответ на стимул происходит гиперактивация амигдалы, которая подавляет активность других зон мозга. Специфика лишь в том, какие зоны попадут под лавину страха; в случае с боязнью математики это те участки, с помощью которых мозг выполняет математические действия.

Полученные данные дают мощный инструмент для верной диагностики фобии: теперь можно полагаться не только на чисто психологические признаки, которые могут быть истолкованы неверно, но и подкрепить их нейрофизиологическим анализом. Кроме того, учитывая школьный возраст участников эксперимента, исследователи надеются, что теперь смогут больше узнать о происхождении и развитии этой странной боязни.

Кирилл Стасевич

Источник: КОМПЬЮЛЕНТА

Ученые обнаружили в ДНК человека древние вирусы

Mby-Sci — Thu, 26 Apr 2012 07:41:37 GMT

Благодаря недавним исследованиям, ученые смогли раскрыть секрет того, как человеческие геномы пронизали вирусы. Самое интересное то, что возраст этих вирусов достигает до 100 млн. лет.

Более чем 90% генетического материала млекопитающих характеризуется наличием неизвестных функций. Стоит заметить, что большинство из этих функций включают в себя генетическую «темную материю» ДНК древних вирусов, которыми могли заразиться предки человека.

Суть нового исследования, которое проводили биологи из Оксфордского университета, состояла в том, чтобы установить механизмы попадания этих вирусов в организм древних хозяев, да еще и в таком широком спектре.

В ходе эксперимента команда исследователей изучила генетический материал почти 40 видов млекопитающих. Стоит подчеркнуть, что количество выбранных для изучения видов достаточно большое. Сюда попали и обычные мыши, и слоны, и дельфины ну и естественно – люди. Биологи провели сбор генетического материала из всех известных науке вирусов. После этого, ученые сравнили все образцы путем использования математических моделей.

Некоторые из этих вирусов довольно таки древние, поскольку их возраст превышает несколько сотен миллионов лет. Более того, эти неклеточные формы жизни остаются активными и по сей день.

Но команда ученых обнаружила группу вирусов, которые потеряли возможность заражать новые клетки. Их способность заражать организмы была потеряна в процессе эволюции. И теперь их жизненный цикл осуществляется исключительно в пределах одной ячейки.

Биологи предполагают, что этим организмам приходится делать выбор между поддержанием их «вирусной природы» и распространением среди млекопитающих. Но такие вирусы, похоже всего, отдают свое предпочтение первому варианту.

Подготовлено по материалам Novostiua.Net

Предоставлено сайтом Вся биология

Мозг человека и мышей имеет много общего

Squirellman — Mon, 23 Apr 2012 21:26:01 GMT

Благодаря недавнему исследованию, которое проводили ученые из Института Аллена, стало известно, что мозг большинства людей отличается только на 5%. И в данном случае, способности человека не имеют значения.

Целью ученых в проведенном исследовании было изучение сходства и различия между зонами головного мозга разных людей. В ходе эксперимента, было проанализировано около 1000 генов в мозге разных людей и лабораторных крыс.

Результаты исследования поразили ученых. Они даже и подумать не могли, что изучив такое количество материала окажется, что мозг людей имеет всего 5% отличий. Более того, результаты сравнения мозга человека и мышей, показали, что у этих двух видов достаточно много общего в строении этого органа. К примеру, генетическая карта зрительной коры у мышей и человека имеет 79% общего.

Анализ экспрессии генов в разных зонах коры головного мозга млекопитающих и в том числе человека показывает достаточно большое сходство в принципах обработки информации, особенно большое сходство было замечено при обработке информации зрительной зоной. Стоит заметить, что результаты изучения показали, что большая часть генов в этих областях совпадают в разных особей в среднем на 84%. Данное исследование дает подтверждение гипотезе о том, что существуют общие принципы организации и функционирования мозга различных представителей живой материи. Кроме того, изучая работу одной зоны мозга, можно полностью определить механизм работы всего органа.

Что же касается мышей, то стоит подчеркнуть, что между их мозгом и мозгом человека всего 20% разницы. Исходя из этого, ученым значительно легче изучать работу всего органа. Сами биологи предполагают, что межклеточные связи и сделали мозг человека уникальным по своей функциональности.

Подготовлено по материалам Утро.UA

Предоставлено сайтом Вся биология

Ученые создали искусственную ДНК

Squirellman — Sat, 21 Apr 2012 07:59:40 GMT

Группе генетиков удалось создать искусственную молекулу ДНК, более того, им удалось поучить фермент, который копирует информацию записанную в этих ДНК.

По своей сути ДНК – это молекулы, которые сохраняют генетическую информацию о том или ином организме. При помощи специальных ферментов, вся информация передается потомкам в ходе процесса копирования.

Ученые уже не один раз создавали искусственные ДНК и РНК, но до настоящего момента еще никому из не удавалось сделать так, чтобы ферменты считывали информацию из таких молекул.

В ходе проведения исследования, генетикам удалось получить шесть видов ДНК, которые не существуют в природе. На втором этапе работы, ученые получили ферменты, которые в состоянии считывать информацию из полученных молекул ДНК. В результате эксперимента, биологи смогли получить определенную структуру ДНК, содержащую в себе некую генетическую информацию.

Затем авторы исследования, синтезировали фермент, который осуществляет процесс копирования закодированной информации. Стоит заметить, что действие фермента было несколько хуже по сравнению с естественным, но даже не смотря на это, ученые остались довольны результатом своей работы, ведь они смогли сделать то, чего не смогли сделать многие ученые на протяжении нескольких десятков лет.

Исходя из результатов работы генетиков, получается, что ДНК является универсальным хранилищем генетической информации. Кроме того, работа лишний раз доказывает, что ДНК и РНК были отобраны в процессе эволюции случайным образом.

Подготовлено по материалам Ореанда-Новости

Предоставлено сайтом Вся биология