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5.5: Poniéndolo junto - Virus - Biología


En esta etapa, es de esperar que te des cuenta de que la vida no es tan simple de definir. Los virus deben secuestrar la maquinaria celular del huésped para producir más partes para ensamblar nuevas partículas virales.

Los virus causan diversas enfermedades en los seres humanos. Muchas de estas enfermedades se pueden prevenir mediante el uso de vacunas virales, que estimulan la inmunidad protectora contra el virus sin causar una enfermedad importante. Las vacunas virales también pueden usarse en infecciones virales activas, aumentando la capacidad del sistema inmunológico para controlar o destruir el virus. Se ha desarrollado y utilizado una serie de medicamentos antivirales que se dirigen a las enzimas y otros productos proteicos de genes virales con éxito mixto. Se han utilizado combinaciones de fármacos anti-VIH para controlar eficazmente el virus, alargando la esperanza de vida de las personas infectadas. Los virus tienen muchos usos en medicamentos, como en el tratamiento de trastornos genéticos, cáncer e infecciones bacterianas.

Virología

La virología es el estudio de los virus y un virólogo es un individuo entrenado en esta disciplina. La formación en virología puede conducir a muchas trayectorias profesionales diferentes. Los virólogos participan activamente en la investigación académica y la enseñanza en universidades y escuelas de medicina. Algunos virólogos tratan a pacientes o participan en la generación y producción de vacunas. Podrían participar en estudios epidemiológicos (Figura 1) o convertirse en escritores científicos, por nombrar solo algunas carreras posibles.

Si cree que puede estar interesado en una carrera en virología, busque un mentor en el campo. Muchos grandes centros médicos tienen departamentos de virología y los hospitales más pequeños suelen tener laboratorios de virología dentro de sus departamentos de microbiología. Sea voluntario en un laboratorio de virología durante un semestre o trabaje en uno durante el verano. Hablar sobre la profesión y conocer de primera mano el trabajo le ayudará a decidir si una carrera en virología es adecuada para usted.

El sitio web de la Sociedad Estadounidense de Virología es un buen recurso para obtener información sobre la formación y las carreras en virología.


Explorando el modelado matemático en biología a través de estudios de casos y actividades experimentales

Explorando el modelado matemático en biología a través de estudios de casos y actividades experimentales proporciona materiales de apoyo para los cursos que toman los estudiantes que se especializan en matemáticas, ciencias de la computación o ciencias de la vida. Los casos y ejercicios de laboratorio del libro se centran en la prueba de hipótesis y el desarrollo de modelos en el contexto de datos reales. Los antecedentes matemáticos, de codificación y biológicos que lo respaldan permiten a los lectores explorar un problema, comprender las suposiciones y el significado de sus resultados. Los componentes experimentales proporcionan un aprendizaje práctico tanto en el laboratorio como en la computadora. Como texto inicial en el modelado, los lectores aprenderán a valorar el enfoque y a aplicar las competencias en otros entornos.

Los estudios de caso incluidos se centran en la construcción de un modelo para resolver un problema biológico particular desde el concepto y la traducción a una forma matemática, hasta validar los parámetros, probar la calidad del modelo y finalmente interpretar el resultado en términos biológicos. El libro también muestra cómo los enfoques matemáticos particulares se adaptan a una variedad de problemas en múltiples escalas biológicas. Finalmente, los laboratorios traen los problemas biológicos y los aspectos prácticos de la recopilación de datos para probar realmente el modelo y / o adaptar las matemáticas a los datos que se pueden recopilar.


Parte 2: Matemáticas y mosquitos: creación de modelos para comprender los procesos virales que impulsan la aparición

00: 00: 11.10 Hola. Soy yo otravez,
00: 00: 13.01 Rebecca Christofferson de LSU.
00: 00: 15.24 En la Parte 1, les hablé sobre arbovirología
00: 00: 19.18 y las múltiples facetas que entran en transmisión.
00: 00: 21.27 Y en la Parte 2, te hablaré sobre
00: 00: 24.16 cómo medimos eso,
00: 00: 27.10 y cómo podemos realizar experimentos de laboratorio
00: 00: 28.24 y ponerlos en un marco cuantitativo para hacer preguntas
00: 00: 32.15 sobre cómo se propagarán los virus transmitidos por mosquitos en ciertas poblaciones.
00: 00: 36.14 Entonces, este marco del que estoy hablando
00: 00: 38.17 es la capacidad vectorial.
00: 00: 40.02 Es una medida del potencial de transmisión
00: 00: 42.01 de enfermedades transmitidas por vectores, especialmente arbovirus.
00: 00: 45.28 Y es una función de las propiedades virales, vectoriales y ecológicas.
00: 00: 48.15 La capacidad vectorial está influenciada por
00: 00: 51.17 muchas cosas, incluida la genética viral,
00: 00: 53.05 genética de vectores, coinfección,
00: 00: 55.08 e incluso el microbioma, o hábitats de larvas y adultos.
00: 00: 59.28 Generalmente se piensa en la capacidad vectorial
00: 01: 03.06 como el número de picaduras posteriores que infectan a las personas,
00: 01: 07.17 dado que introdujimos un solo mosquito infectado
00: 01: 10.28 en una población ingenua.
00: 01: 12.29 De esta manera, es algo análogo
00: 01: 14.23 al número reproductivo básico,
00: 01: 16.12 que es un parámetro epidemiológico
00: 01: 19.00 que usamos para describir la transmisibilidad de un patógeno
00: 01: 22.01 - cualquier patógeno - en una población ingenua.
00: 01: 26.23 Entonces, la capacidad vectorial es. aquí.
00: 01: 29.07 Esta es la ecuación.
00: 01: 31.21 Y m es la densidad de mosquitos,
00: 01: 34.27 así que esa es la abundancia relativa de mosquitos para las personas
00: 01: 37.23 en cierto sistema.
00: 01: 39.27 a es la tasa diaria de mordeduras del hombre
00: 01: 42.03 de la población de mosquitos.
00: 01: 43.16 p es la probabilidad de supervivencia diaria
00: 01: 46.10 para el mosquito.
00: 01: 48.04 Y p se eleva a N,
00: 01: 50.17 que representa el período de incubación extrínseco,
00: 01: 53.11 yb es la competencia del vector,
00: 01: 56.19 cuál es la proporción de mosquitos que están transmitiendo,
00: 01: 58.19 dada la exposición,
00: 02: 00.08 en un cierto período de incubación extrínseco.
00: 02: 02.25 Ahora, en una charla anterior, presenté un concepto de EIP50
00: 02: 06.05 para representar la competencia vectorial.
00: 02: 08.08 Nuevamente, EIP es el período de incubación extrínseco,
00: 02: 11.05 y así, EIP50 es el tiempo que lleva
00: 02: 14.11 para que el 50% de los mosquitos se vuelvan infecciosos,
00: 02: 16.28 dada la exposición.
00: 02: 18.13 Y podemos poner eso directamente en el marco de capacidad vectorial
00: 02: 21.23 estableciendo b igual al 50%,
00: 02: 23.29 o 0.5,
00: 02: 25.16 y cambiando n por E.
00: 02: 27.26 para el EIP50 que luego determine.
00: 02: 31.03 Cómo interpretamos VC,
00: 02: 33.19 que es la capacidad vectorial,
00: 02: 35.07 es que cuando la capacidad vectorial es menor que 1,
00: 02: 37.19 entonces consideramos que este es un sistema ineficiente,
00: 02: 40.27 y es poco probable que esto apoye la transmisión sostenida.
00: 02: 44.06 Cuando la capacidad vectorial es mayor o igual a 1,
00: 02: 47.08 este es un sistema que tiene el potencial de,
00: 02: 50.18 entonces, provoque un brote,
00: 02: 52.17 o para mantener la transmisión.
00: 02: 55.15 También en la charla anterior, les mostré interacciones virales-vector
00: 02: 59.01 y cómo el medio ambiente puede afectarlos.
00: 03: 03.27 Y eso fue para demostrar que cuando tomamos en cuenta
00: 03: 07.12 no solo tiempo de transmisión
00: 03: 09.12 pero la vida útil del mosquito también,
00: 03: 11.08 luego vemos cómo estas diferencias en la transmisión
00: 03: 14.16 caer.
00: 03: 16.00 Entonces, aquí nuevamente, tenemos un tiempo mínimo de transmisión de 27 días
00: 03: 19.03 a temperatura más baja.
00: 03: 20.14 Cuando combinamos eso con la vida útil del mosquito de 32,4 días,
00: 03: 23.15 tenemos un máximo total de 5.5 días potenciales de transmisión.
00: 03: 28.26 A una temperatura más alta, una temperatura óptima de 28 grados Celsius,
00: 03: 32.07 tenemos un tiempo mínimo de transmisión de 14 días,
00: 03: 35.10 pero lo combinamos con la vida útil promedio de 28.5. 28,5 días,
00: 03: 40.28 y tenemos 14.5 días de máxima transmisión potencial.
00: 03: 45.13 Y entonces, solo estos pequeños cambios
00: 03: 47.21 tanto en el período de incubación extrínseco
00: 03: 49.21 y los rasgos de vida de los mosquitos,
00: 03: 51.27 así es como afecta
00: 03: 54.29 lo que consideramos potencial de transmisión.
00: 03: 57.12 Y entonces, lo que queríamos hacer era determinar trans.
00: 04: 01.23 si podemos usar la ecuación de capacidad vectorial
00: 04: 05.01 para integrar todos estos rasgos de vida de los mosquitos
00: 04: 08.07 que actualmente no se están considerando
00: 04: 10.17 en la estimación de la transmisibilidad de un arbovirus.
00: 04: 14.21 Entonces, ¿cómo podemos poner todo esto en el marco?
00: 04: 17.23 Bueno, usaremos un sistema
00: 04: 20.11 de Aedes aegypti y Zika para hacer el punto.
00: 04: 22.27 Estos son mosquitos de colonia de mi laboratorio,
00: 04: 24.21 lo que significa que lo han sido.
00: 04: 26.12 se han propagado con el tiempo
00: 04: 28.14 - muchas, muchas generaciones en cautiverio -
00: 04: 30.09 y han sido entrenados para ser
00: 04: 33.18 muy bueno mordiendo y alimentando.
00: 04: 35.06 Y luego usamos el virus Zika.
00: 04: 38.24 Entonces, el virus del Zika, como probablemente sepa,
00: 04: 40.17 surgió en las Américas en 2015-2016
00: 04: 44.02 y provocó un brote realmente grande.
00: 04: 47.03 Y aquí es cuando realmente atribuimos
00: 04: 49.25 la microcefalia al virus Zika.
00: 04: 51.17 Y entonces el virus Zika es un virus importante para la salud pública.
00: 04: 55.16 Pero la razón por la que elegimos este sistema en particular
00: 04: 58.16 es que los mosquitos de mi colonia no son particularmente buenos
00: 05: 00.28 - o no particularmente competente -
00: 05: 02.16 para el virus Zika.
00: 05: 04.11 Y queríamos tomar este sistema ineficiente
00: 05: 06.18 y determinar si cuando tomamos en cuenta o no
00: 05: 09.10 un montón de diferentes rasgos de vida de los mosquitos.
00: 05: 11.25 ¿Cambia esa percepción de este sistema?
00: 05: 15.11 Y de eso es de lo que vamos a hablar hoy.
00: 05: 18.18 El virus Zika se identificó por primera vez a mediados del siglo XX.
00: 05: 21.14 en Uganda.
00: 05: 23.06 Y a principios del siglo XXI,
00: 05: 25.11 Hubo varios brotes en la región del Pacífico.
00: 05: 28.25 Surgió en las Américas
00: 05: 31.16 en una población completamente susceptible en 2015,
00: 05: 33.09 y por eso fue una especie de estallido explosivo.
00: 05: 35.20 Fue justo. todo el mundo estaba disponible para infectar el Zika.
00: 05: 39.19 Y fue entonces cuando tuvimos, de nuevo,
00: 05: 41.24 las nuevas manifestaciones clínicas asociadas
00: 05: 43.26 en este gran brote.
00: 05: 46.06 Y de nuevo, vamos a Aedes aegypti
00: 05: 48.16 y mi colonia de mosquitos.
00: 05: 51.01 Entonces, lo primero que queríamos determinar era,
00: 05: 53.16 cuando miramos la estructura de edad de los mosquitos,
00: 05: 55.24 ¿el momento de la harina de sangre infecciosa
00: 05: 58.11 - ya sea que lo obtengan antes o antes. joven o viejo --
00: 06: 01.25 ¿afectará la cinética dentro del mosquito de ese virus?
00: 06: 04.16 ¿Son las tasas de infección, diseminación y transmisión
00: 06: 07.23 diferente dado que un mosquito contrajo el mismo virus a una edad temprana
00: 06: 11.14 versus lo adquirió como un mosquito viejo?
00: 06: 13.09 Y luego, también tenemos este tipo de dos controles de harina de sangre,
00: 06: 17.07 porque hay algunos.
00: 06: 18.26 había alguna evidencia de que múltiples comidas de sangre
00: 06: 21.23 puede cambiar la competencia de una población de vectores.
00: 06: 24.19 Entonces, lo que queríamos ver era el EIP50
00: 06: 27.05 así como las tasas de diseminación de la infección,
00: 06: 29.21 que es, ¿se infecta el mosquito?
00: 06: 32.17 y esa infección sale del intestino medio?
00: 06: 35.12 Y luego, también queremos ver, ¿hay alguna diferencia en la mortalidad?
00: 06: 38.19 Entonces, la primera pregunta fue,
00: 06: 41.28 ¿Afecta a la mortalidad?
00: 06: 44.00 Entonces, estos son los tres tratamientos,
00: 06: 45.24 y esto es. estas son las curvas de mortalidad.
00: 06: 47.28 La respuesta no es realmente.
00: 06: 49.12 Vimos una diferencia significativa
00: 06: 52.12 entre el grupo de sangre mayor
00: 06: 54.14 y los dos mayores del grupo de harina de sangre,
00: 06: 57.10 pero esta fue una diferencia de aproximadamente.
00: 06: 59.18 menos de medio día.
00: 07: 01.21 Entonces, cuando hablamos de significancia estadística,
00: 07: 03.08 también tenemos que hablar sobre el significado biológico.
00: 07: 06.13 Y así, en nuestra opinión,
00: 07: 08.03 que medio día realmente no era lo suficientemente relevante biológicamente para,
00: 07: 12.19 como, cambiar la forma en que pensábamos sobre esta mortalidad.
00: 07: 15.01 Entonces, lo que realmente hicimos fue
00: 07: 18.09 determinan que el tiempo promedio hasta la muerte fue de unos 25 días.
00: 07: 20.26 Y entonces, eso se traduce en una tasa de supervivencia diaria promedio
00: 07: 24.24 de 0.86.
00: 07: 26.16 Entonces, si recuerdas que p es parte de nuestra ecuación de capacidad vectorial,
00: 07: 28.17 así es como lo representaríamos normalmente,
00: 07: 31.04 como 0.86, la supervivencia diaria promedio.
00: 07: 35.13 También queríamos ver si
00: 07: 38.02 el tratamiento afectaría sus hábitos de morder,
00: 07: 39.28 y realmente, realmente no fue así.
00: 07: 42.15 Entonces, usamos un nuevo tipo de método
00: 07: 45.20 para ver los hábitos de morder,
00: 07: 47.29 sin mirar realmente la tasa de mordedura per se,
00: 07: 51.25 pero fue un buen indicador para nosotros determinar
00: 07: 55.02 si una edad era realmente justa.
00: 07: 56.19 ¿Están dispuestos a morder?
00: 07: 58.16 ¿Están dispuestos a alimentarse?
00: 08: 00.00 Y encontramos que, no, los tratamientos
00: 08: 01.22 no hay mucha diferencia,
00: 08: 03.20 pero realmente puedes ver este tipo de
00: 08: 05.24 dependencia de la edad aquí.
00: 08: 07.20 Entonces, en el eje x, tengo la edad de los mosquitos,
00: 08: 09.09 y esto es solo si estaban dispuestos a alimentarse o no.
00: 08: 13.02 Lo último que queríamos ver era la tasa de infección.
00: 08: 15.21 Entonces, cuando un mosquito come sangre,
00: 08: 17.19 infecta su intestino medio,
00: 08: 19.27 y ahí es cuando tenemos la infección.
00: 08: 22.07 Después de que infecta el intestino medio,
00: 08: 24.27 o sale del intestino medio y se disemina a otros tejidos.
00: 08: 27.15 Esa es una infección diseminada.
00: 08: 29.07 Y luego, después de eso, puede llegar a las glándulas salivales,
00: 08: 31.19 momento en el que el mosquito transmitirá.
00: 08: 33.17 Y entonces, cada una de estas cosas es un paso diferente
00: 08: 36.17 en el virus saliendo del mosquito,
00: 08: 38.02 y todo describe la cinética del virus dentro del vector.
00: 08: 41.07 Entonces, no vimos ninguna diferencia,
00: 08: 43.21 como puede ver, en las tasas de infección.
00: 08: 46.05 Este eje x, es importante tener en cuenta,
00: 08: 48.16 son los días posteriores a la exposición.
00: 08: 50.16 Entonces, no importa cuál sea la edad de los mosquitos.
00: 08: 53.13 Todos estaban a los 5, 8 y 11 días después de la exposición,
00: 08: 57.10 y no hay diferencia en la infección o diseminación.
00: 09: 00.24 Cuando miramos las tasas de transmisión
00: 09: 03.00 y analizamos los días posteriores a la exposición,
00: 09: 05.16 tampoco vimos mucha diferencia en sus velocidades de transmisión
00: 09: 11.10 cuando lo miró como una función de los días posteriores a la exposición.
00: 09: 13.26 Sin embargo, notamos que había
00: 09: 16.15 una distribución por edades.
00: 09: 17.27 Descubrimos que el EIP50 fue de aproximadamente 18 días.
00: 09: 24.19 Entonces, vamos a tomar toda esta información
00: 09: 28.07 y ponerlo en nuestra ecuación de capacidad vectorial
00: 09: 29.27 de la forma en que lo hacemos habitualmente.
00: 09: 31.27 Entonces, lo hemos hecho. iban.
00: 09: 33.13 acabamos de establecer la densidad igual a 1,
00: 09: 35.23 porque, nuevamente, ese es un parámetro medido en el campo.
00: 09: 39.23 Tenemos una tasa de mordedura que medimos aproximadamente
00: 09: 43.24 un promedio de 1.21 por día.
00: 09: 45.19 Y luego tenemos nuestro promedio
00: 09: 48.15 probabilidad de supervivencia diaria.
00: 09: 50.01 Y nuestro EIP50, de nuevo, se somete a incubación extrínseca.
00: 09: 53.14 Y luego mantenemos nuestra competencia vectorial al 50%
00: 09: 57.08 para adaptarse a nuestro EIP50.
00: 09: 59.25 Entonces, miramos eso, y lo juntamos todo,
00: 10: 02.18 y luego obtenemos una capacidad vectorial de 0.3.
00: 10: 05.08 Entonces, sí. Es menos de 1.
00: 10: 07.14 Estamos a salvo. Esto es maravilloso.
00: 10: 09.12 Pero. estamos aunque?
00: 10: 12.00 Empezamos a pensar, si lo miramos de una manera promedio,
00: 10: 14.22 sí, estamos a salvo.
00: 10: 16.10 Pero tal vez eso no nos dé la imagen completa.
00: 10: 18.19 Entonces, de nuevo, si nota esta tasa de mordedura.
00: 10: 20.20 tuvo un efecto de edad muy pronunciado.
00: 10: 23.06 A medida que los mosquitos envejecen,
00: 10: 25.06 simplemente no tienen ganas de hacer nada.
00: 10: 26.28 Simplemente quieren estar por ahí.
00: 10: 28.12 Simplemente te miran como, no, hoy no.
00: 10: 30.13 Y luego, si miramos estos mismos datos de transmisión, ¿no?
00: 10: 34.21 como. en función de la edad, ahora,
00: 10: 37.00 y no en función de los días posteriores a la exposición,
00: 10: 40.07 ves que los mosquitos más viejos
00: 10: 42.13 no tuve la oportunidad de vivir lo suficiente
00: 10: 45.03 para llegar al punto en el que estaban contribuyendo
00: 10: 47.15 al ciclo de transmisión,
00: 10: 49.25 aquí con una tasa de transmisión del 60%.
00: 10: 52.16 Entonces, ¿cómo podemos poner eso en un marco cuantitativo
00: 10: 55.03 como capacidad vectorial
00: 10: 57.05 para hacer este punto de la estructura de edad,
00: 10: 59.15 y que importa a la hora de determinar la eficiencia del sistema viral?
00: 11: 04.13 Entonces, gráficamente, vamos. vamos a repasarlo.
00: 11: 07.04 Así es como solemos pensar en las cosas.
00: 11: 09.13 Un mosquito contrae un virus,
00: 11: 11.16 hay un tiempo en el medio,
00: 11: 13.00 y luego transmite un virus.
00: 11: 14.22 Así es como solemos pensar al respecto.
00: 11: 16.27 Pero, de lo que estamos hablando ahora es,
00:11: 21.08 ¿Y si ese mosquito se contagiara más tarde?
00: 11: 23.06 ¿Verdad?
00: 11: 24.24 Es menos probable que muerda,
00: 11: 26.08 o puede que no viva lo suficiente para transmitir.
00:11: 28.02 ¿O qué pasa si lo consiguió antes?
00: 11: 29.20 Entonces tiene mucho tiempo para transmitir,
00: 11: 31.10 y en realidad es más probable que muerda.
00: 11: 35.01 O, ¿qué pasa si lo recibe lo suficientemente temprano?
00: 11: 37.21 que muerde más de una vez
00: 11: 39.29 después del período de incubación extrínseca?
00: 11: 41.28 O qué pasa si lo contrae cuando sea mayor,
00:11: 43.22 ¿y solo muerde con una probabilidad del 45%?
00: 11: 47.10 Porque la probabilidad de morder ni siquiera está en capacidad vectorial en este punto.
00:11: 50.11 Y luego, ¿y si lo consigue muy temprano?
00: 11: 52.19 y ella es solo una mordedura voraz,
00:11: 54.24 ¿Y muerde a todo el mundo todo el tiempo?
00:11: 56.13 Estas son cosas que realmente no podemos explicar
00: 11: 58.23 en la ecuación de capacidad vectorial tradicional.
00: 12: 03.00 Entonces, lo que hicimos fue que tomamos nuestros datos de lo previsto.
00: 12: 07.13 tomamos nuestros datos, que son los puntos negros,
00: 12: 09.26 y les ajustamos una distribución,
00: 12: 12.17 que son las líneas verdes,
00: 12: 14.02 y obtuvimos predicciones de
00: 12: 18.03 probabilidad diaria de supervivencia en el tiempo
00: 12: 20.09 en función de la edad de los mosquitos, ahora,
00: 12: 22.22 no días después de la infección.
00: 12: 24.20 Hicimos lo mismo con la tasa de mordeduras
00: 12: 26.07 o la voluntad de morder.
00: 12: 27.21 Y luego también miramos la probabilidad de morder,
00: 12: 29.26 porque una de las cosas que notamos
00: 12: 32.10 fue que no todos los mosquitos pican todo el tiempo. S
00: 12: 34.16 o, hubo una distribución de edad definida
00: 12: 36.19 en si un mosquito tenía ganas de picar o no, si muerde.
00: 12: 40.05 Entonces, tenemos todas estas cosas
00: 12: 41.21 - probabilidades predichas sobre cada edad posible del mosquito.
00:12: 45.08 ¿Cómo ponemos eso en el marco?
00:12: 47.16 Entonces, de nuevo, ¿qué hacemos normalmente?
00: 12: 50.24 Por lo general, contabilizamos.
00: 12: 53.17 el mosquito contrae el virus,
00: 12: 55.06 hay un tiempo promedio de transmisión,
00: 12: 57.04 y luego el mosquito transmite el virus.
00: 12: 59.07 Tenemos un tiempo nebuloso aquí
00: 13: 01.15 que asumimos que no importa.
00: 13: 03.01 Y luego tenemos un tiempo nebuloso aquí que no importa,
00: 13: 05.28 o asumimos que no importa.
00: 13: 07.18 Entonces, lo que realmente queríamos ver era
00: 13: 10.19 cambiando estos dos tiempos nebulosos en.
00: 13: 12.10 esta es una edad en la que el mosquito contrae la infección,
00: 13: 16.19 y luego este es el tiempo que queda después de la infección
00: 13: 19.18 que tiene que transmitir.
00: 13: 21.10 Y entonces, necesitamos definir esas dos colas
00: 13: 24.18 de este ciclo de vida
00: 13: 26.17 para entender realmente qué está pasando con ese virus.
00:13: 28.09 Y la forma en que lo hicimos fue que tomamos.
00: 13: 30.18 desacoplamos cosas como la tasa de mordedura
00: 13: 32.28 y probabilidad de supervivencia diaria
00: 13: 34.14 de la media a.
00: 13: 37.08 lo dejamos respirar en toda la distribución de la edad.
00:13: 42.27 Entonces, lo hemos hecho ahora.
00:13: 44.28 si recuerdas, la edad era.
00: 13: 47.03 la tasa de mordedura, lo siento, fue al cuadrado.
00: 13: 48.29 Eso es porque la tasa de mordedura tiene que tener en cuenta
00: 13: 51.12 por la picadura donde el mosquito contrae el virus
00: 13: 55.03 y el mordisco donde lo transmitiría.
00:13: 56.23 Entonces, lo que hicimos fue desacoplar esas dos picaduras,
00: 13: 59.02 y dijimos, bueno,
00: 14: 01.08 la picadura en la que se contagiará el virus será.
00: 14: 03.17 la tasa de picaduras a la edad a la que contrae el virus
00: 14: 06.14 será diferente a la tasa de mordeduras
00: 14: 09.17 en el que transmite el virus,
00: 14: 12.01 dependiendo del EIP
00: 14: 14.08 y la edad del mosquito en ambos momentos.
00: 14: 16.23 Y también agregamos este parámetro z,
00: 14: 18.26 que es la probabilidad de que muerda.
00: 14: 22.14 Entonces, dado que muerde o no,
00: 14: 24.06 ¿cuál es la tasa de mordedura a su edad de adquisición?
00: 14: 26.10 versus la tasa de picaduras en la edad de transmisión?
00: 14: 30.01 Y la edad de transmisión, ahora, es.
00: 14: 34.00 en lugar de ser EIP,
00:14: 36.14 es EIP más esta cola de aquí.
00: 14: 39.18 Entonces, se convierte en la edad en la que adquiere el virus.
00: 14: 42.15 más el EIP.
00:14: 44.27 Y ahora tienes la edad a la que ella transmite el virus.
00: 14: 47.13 También desacoplamos la tasa de mortalidad,
00: 14: 51.27 o la tasa de supervivencia promedio del mosquito,
00: 14: 54.22 del EIP
00: 14: 56.27 y lo convirtió en función de la edad.
00:14: 58.13 Y la forma en que lo hicimos fue que dijimos:
00: 15: 01.17 bien, tomaremos la probabilidad diaria de supervivencia
00: 15: 06.05 cada día. entonces, en lugar del promedio,
00: 15: 07.22 vamos a decir que puede tener una probabilidad de.
00: 15: 12.13 muy, muy alto a una edad temprana
00: 15: 16.07 y llegar hasta muy, muy bajo, dependiendo de la edad.
00: 15: 18.01 Y vamos a poner eso en
00: 15: 20.25 esta ecuación matemática realmente elegante que nos dirá,
00: 15: 23.04 básicamente, su probabilidad acumulada de supervivencia
00: 15: 26.12 a la edad de transmisión,
00: 15: 28.01 dado el tiempo que tome el virus.
00: 15: 32.09 Y lo que eso nos muestra es que este sistema ineficiente
00: 15: 35.01 que consideramos que probablemente no tendría en cuenta una gran cantidad de transmisión
00: 15: 38.05 depende de la edad.
00: 15: 39.24 Si el mosquito pica
00: 15: 42.00 dentro de los primeros 7 días de vida
00: 15: 44.04 y contrae el virus, esto en realidad tiene
00: 15: 47.20 una capacidad vectorial superior a 1.
00: 15: 50.01 Entonces, lo que mostramos es que este sistema ineficiente,
00: 15: 53.14 en promedio,
00: 15: 55.11 en realidad puede contribuir bastante al sistema de transmisión
00: 15: 57.25 de una manera dependiente de la edad.
00: 16: 00.20 Entonces, además de ser realmente genial,
00: 16: 03.25 ¿cuál es la relevancia de campo de esto?
00: 16: 05.09 Porque, hasta ahora, es muy difícil
00: 16: 09.22 decir la edad de un mosquito en el campo.
00: 16: 11.07 Pero, informes recientes de Aedes albopictus,
00: 16: 15.22 y también de los mosquitos Anopheles,
00: 16: 19.28 es que la gente está tratando de desarrollar tecnología,
00: 16: 22.07 usando espectroscopia infrarroja,
00: 16: 25.06 para hacer precisamente eso, para envejecer los mosquitos en el campo.
00: 16: 28.17 Y así, aunque esta tecnología puede no estar en el punto
00: 16: 31.03 y poder decirnos la edad exacta de un mosquito en este momento,
00:16: 33.22 están trabajando en eso.
00:16: 35.17 Esto es algo que la gente quiere hacer.
00: 16: 37.04 Y así, cuando tengamos esta tecnología
00: 16: 38.21 y está súper listo para funcionar,
00: 16: 40.10 ahora tenemos un marco que podemos tomar
00: 16: 43.04 la distribución por edades de un mosquito,
00: 16: 45.05 conéctelo a esta distribución de edad de VC,
00:16: 47.24 y realmente tener una buena idea de lo que es.
00: 16: 50.15 cuál es el potencial de transmisión estructurado por edad
00: 16: 53.12 para esta población es.
00:16: 55.26 Entonces, ¿dónde más podemos usar este marco?
00: 16: 59.01 Bueno. lo usaremos en todo,
00: 17: 03.03 solo porque eso es lo que hacemos en el laboratorio.
00:17: 04.07 Haces algo y luego simplemente.
00: 17: 05.24 lo rompes. solo martíllalo a casa.
00: 17: 07.12 Entonces, lo usaremos para evaluar diferentes fenotipos virales
00: 17: 09.12 dentro de la población de mosquitos.
00: 17: 10.28 Entonces, diferentes virus de la misma especie o del mismo tipo
00: 17: 14.06 tendrá diferentes fenotipos,
00: 17: 15.25 que a menudo se mide como competencia vectorial,
00: 17: 18.13 que mediremos como EIP50.
00: 17: 21.10 Entonces, en ese caso, el EIP50
00: 17: 25.00 realmente se utilizará para juzgar la edad de transmisión,
00: 17: 26.14 o determinando la edad de transmisión.
00: 17: 28.19 También lo usaremos para comparar poblaciones de mosquitos,
00: 17: 31.22 porque si usamos el mismo virus
00: 17: 33.18 y observamos tres poblaciones diferentes de mosquitos,
00:17: 36.20 Podríamos obtener tres perfiles de transmisión diferentes.
00: 17: 40.20 Y luego, también podemos usarlo para evaluar el papel de los factores ambientales
00: 17: 44.13 como la temperatura, de la que ya hemos hablado,
00: 17: 46.02 en el sistema vector-virus,
00: 17: 48.16 porque la temperatura no solo afecta la cinética viral
00: 17: 50.20 dentro del mosquito
00:17: 52.14 pero muchos de estos rasgos de vida o no.
00: 17: 54.04 si no todos, de los que hemos hablado,
00: 17: 56.17 y que ahora hemos puesto en nuestro marco estructurado por edad de compacidad vectorial.
00: 18: 01.07 Entonces, ¿qué hemos aprendido?
00: 18: 02.15 Aprendimos que la capacidad vectorial
00: 18: 04.15 es una buena medida de transmisión
00: 18: 05.28 pero que también tenemos que dar cuenta
00: 18: 08.28 para estas piezas relevantes del rompecabezas
00: 18: 11.10 para ser contabilizado, como los rasgos de vida del mosquito,
00: 18: 14.17 tasas de mortalidad, tasas de mordeduras.
00: 18: 16.02 Todas estas cosas deben incluirse en un marco
00: 18: 19.22 para que realmente hagamos comparaciones muy matizadas.
00: 18: 24.07 También aprendimos que si un mosquito come sangre lo suficientemente temprano,
00: 18: 26.10 sistemas de transmisión que generalmente se consideraban ineficientes
00: 18: 30.15 puede que tenga alguna capacidad de transmisión.
00: 18: 33.23 para contribuir a la transmisión de manera significativa.
00:18: 37.02 Pero lo que es más importante, esto también apunta.
00: 18: 39.08 esto también apunta a nuestra necesidad de una mejor comprensión
00: 18: 41.11 de todas las distribuciones temporales de los rasgos de vida del vector,
00: 18: 44.24 interacciones vector-virus,
00: 18: 46.02 y los impactos ambientales en todas estas cosas.
00: 18: 48.18 Y hay muchos laboratorios en todo el país, incluido el mío,
00: 18: 51.20 mirando esto, y estoy emocionado de ver
00:18: 54.04 adónde irá esa literatura en los próximos años.


¿Qué es # (- 5.5) xx (-4.87) #?

Si el punto decimal le está dando un problema, haga esto.

Explicación:

Antes de empezar, observe que ambos valores son negativos. Al multiplicar si los signos son iguales, la respuesta es positiva. Si no es lo mismo, entonces tenemos una respuesta negativa.

#color (marrón) ("En este caso, ambos tienen el mismo signo, por lo que el resultado final es positivo") #

Tenga en cuenta que # 5.5 # es lo mismo que # 55xx1 / 10 #

Tenga en cuenta que # 4.87 # es lo mismo que # 487xx1 / 100 #

Poniéndolo todo junto tenemos:


Primero calcule el # 55xx487 # y luego aplique el # xx1 / 000 #

Podemos dividir el 55 en 50 +5

# 50xx487- & gt24350 #
#color (blanco) (5) 5xx487- & gtul (color (blanco) (2) 2435 larr "Agregar") #
#color (blanco) ("dddddddddd") 26785 #

Siguiente y último paso: # 26785xx1 / 1000 = 26.785 #

#color (marrón) ("La respuesta debe ser positiva, por lo que no es necesario cambiar lo anterior") #


Contenido

La mayoría de los animales tienen sistemas excretores para la eliminación de desechos tóxicos solubles. En los seres humanos, los desechos solubles se excretan principalmente por el sistema urinario y, en menor medida en términos de urea, se eliminan mediante la transpiración. [1] El sistema urinario está formado por los riñones, los uréteres, la vejiga urinaria y la uretra. El sistema produce orina mediante un proceso de filtración, reabsorción y secreción tubular. Los riñones extraen los desechos solubles del torrente sanguíneo, así como el exceso de agua, azúcares y una variedad de otros compuestos. La orina resultante contiene altas concentraciones de urea y otras sustancias, incluidas las toxinas. La orina fluye desde los riñones a través del uréter, la vejiga y finalmente la uretra antes de salir del cuerpo.

Duración

La investigación que analizó la duración de la micción en una variedad de especies de mamíferos encontró que nueve especies más grandes orinaron durante 21 ± 13 segundos independientemente del tamaño corporal. [2] Las especies más pequeñas, incluidos los roedores y los murciélagos, no pueden producir chorros constantes y, en cambio, orinan con una serie de gotas. [2]

Cantidad

La producción promedio de orina en humanos adultos es de alrededor de 1.4 L de orina por persona por día con un rango normal de 0.6 a 2.6 L por persona por día, producida en alrededor de 6 a 8 micciones por día dependiendo del estado de hidratación, nivel de actividad, factores ambientales. , peso y salud del individuo. [3] La producción de demasiada o muy poca orina requiere atención médica. La poliuria es una afección de producción excesiva de orina (& gt 2,5 l / día), oliguria cuando se producen & lt 400 ml y anuria es & lt 100 ml por día.

Constituyentes

Aproximadamente el 91-96% de la orina se compone de agua. [3] La orina también contiene una variedad de sales inorgánicas y compuestos orgánicos, que incluyen proteínas, hormonas y una amplia gama de metabolitos, que varían según lo que se introduce en el cuerpo.

Los sólidos totales en la orina son en promedio 59 g por persona por día. La materia orgánica constituye entre el 65% y el 85% de los sólidos secos de la orina, y los sólidos volátiles comprenden entre el 75% y el 85% de los sólidos totales. La urea es el componente más grande de los sólidos, constituyendo más del 50% del total. A nivel elemental, los sólidos secos de la orina humana contienen 6,87 g / L de carbono, 8,12 g / L de nitrógeno, 8,25 g / L de oxígeno y 1,51 g / L de hidrógeno. Las proporciones exactas varían con los individuos y con factores como la dieta y la salud. [3] En personas sanas, la orina contiene muy poca proteína y un exceso sugiere enfermedad.

Composición química promedio de la orina fresca [4]
Parámetro Valor
pH 6.2
Nitrógeno total (mg / L) 8830
Amonio / amoniaco-N (mg N / L) 460
Nitrato y nitrito (mg / L) 0.06
Demanda química de oxígeno (mg / L) 6000
Fósforo total (mg / L) 800 - 2000
Potasio (mg / L) 2740
Sulfato (mg / L) 1500
Sodio (mg / l) 3450
Magnesio (mg / L) 120
Cloruro (mg / L) 4970
Calcio (mg / L) 230

Color

La orina varía en apariencia, dependiendo principalmente del nivel de hidratación del cuerpo, así como de otros factores. La orina normal es una solución transparente que varía de incolora a ámbar, pero generalmente es de color amarillo pálido. En la orina de un individuo sano, el color proviene principalmente de la presencia de urobilina. La urobilina es un producto de desecho final resultante de la descomposición del hemo de la hemoglobina durante la destrucción de las células sanguíneas envejecidas.

La orina incolora indica sobrehidratación, generalmente preferible a la deshidratación (aunque puede eliminar las sales esenciales del cuerpo). Colorless urine in drug tests can suggest an attempt to avoid detection of illicit drugs in the bloodstream through over-hydration.

  • Dark yellow urine is often indicative of dehydration.
  • Yellowing/light orange may be caused by removal of excess B vitamins from the bloodstream.
  • Certain medications such as rifampin and phenazopyridine can cause orange urine.
  • Bloody urine is termed hematuria, a symptom of a wide variety of medical conditions.
  • Dark orange to brown urine can be a symptom of jaundice, rhabdomyolysis, or Gilbert's syndrome.
  • Black or dark-colored urine is referred to as melanuria and may be caused by a melanoma or non-melanin acute intermittent porphyria.
  • Pinkish urine can result from the consumption of beets.
  • Greenish urine can result from the consumption of asparagus or foods or beverages with green dyes.
  • Reddish or brown urine may be caused by porphyria (not to be confused with the harmless, temporary pink or reddish tint caused by beeturia).
  • Blue urine can be caused by the ingestion of methylene blue (e.g., in medications) or foods or beverages with blue dyes.
  • Blue urine stains can be caused by blue diaper syndrome.
  • Purple urine may be due to purple urine bag syndrome.

Dark urine due to low fluid intake.

Pinkish urine due to consumption of beetroots.

Green urine during long term infusion of the sedative propofol.

Sometime after leaving the body, urine may acquire a strong "fish-like" odor because of contamination with bacteria that break down urea into ammonia. This odor is not present in fresh urine of healthy individuals its presence may be a sign of a urinary tract infection. [ cita necesaria ]

The odor of normal human urine can reflect what has been consumed or specific diseases. For example, an individual with diabetes mellitus may present a sweetened urine odor. This can be due to kidney diseases as well, such as kidney stones.

Eating asparagus can cause a strong odor reminiscent of the vegetable caused by the body's breakdown of asparagusic acid. [5] Likewise consumption of saffron, alcohol, coffee, tuna fish, and onion can result in telltale scents. [6] Particularly spicy foods can have a similar effect, as their compounds pass through the kidneys without being fully broken down before exiting the body. [7] [8]

Turbiedad

Turbid (cloudy) urine may be a symptom of a bacterial infection, but can also be caused by crystallization of salts such as calcium phosphate. [ cita necesaria ]

The pH normally is within the range of 5.5 to 7 with an average of 6.2. [3] In persons with hyperuricosuria, acidic urine can contribute to the formation of stones of uric acid in the kidneys, ureters, or bladder. [9] Urine pH can be monitored by a physician [10] or at home.

A diet which is high in protein from meat and dairy, as well as alcohol consumption can reduce urine pH, whilst potassium and organic acids, such as from diets high in fruit and vegetables, can increase the pH and make it more alkaline. [3] Some drugs also can increase urine pH, including acetazolamide, potassium citrate, and sodium bicarbonate. [ cita necesaria ]

Cranberries, popularly thought to decrease the pH of urine, have actually been shown not to acidify urine. [11] Drugs that can decrease urine pH include ammonium chloride, chlorothiazide diuretics, and methenamine mandelate. [12] [13]

Densidad

Human urine has a specific gravity of 1.003–1.035. [3] Any deviations may be associated with urinary disorders.

Hazards

Healthy urine is not toxic. [14] However, it contains compounds eliminated by the body as undesirable, and can be irritating to skin and eyes. With suitable processing, it is possible to extract potable water from urine. [ cita necesaria ]

Bacteria and pathogens

Urine is not sterile, not even in the bladder. [15] [16] Earlier studies, with less sophisticated analytical techniques, had found that urine was sterile until it reached the urethra. In the urethra, epithelial cells lining the urethra are colonized by facultatively anaerobic Gram-negative rod and cocci bacteria. [17]

Many physicians in ancient history resorted to the inspection and examination of the urine of their patients. Hermogenes wrote about the color and other attributes of urine as indicators of certain diseases. Abdul Malik Ibn Habib of Andalusia d.862 AD, mentions numerous reports of urine examination throughout the Umayyad empire. [18] Diabetes mellitus got its name because the urine is plentiful and sweet. El nombre uroscopy refers to any visual examination of the urine, including microscopy, although it often refers to the aforementioned prescientific or protoscientific forms of urine examination. Clinical urine tests today duly note the gross color, turbidity, and odor of urine but also include urinalysis, which chemically analyzes the urine and quantifies its constituents. A culture of the urine is performed when a urinary tract infection is suspected, as bacteria in the urine are unusual otherwise. A microscopic examination of the urine may be helpful to identify organic or inorganic substrates and help in the diagnosis.

The color and volume of urine can be reliable indicators of hydration level. Clear and copious urine is generally a sign of adequate hydration. Dark urine is a sign of dehydration. The exception occurs when diuretics are consumed, in which case urine can be clear and copious and the person still be dehydrated.

Source of medications

Urine contains proteins and other substances that are useful for medical therapy and are ingredients in many prescription drugs (e.g., Ureacin, Urecholine, Urowave). [ cita necesaria ] Urine from postmenopausal women is rich in gonadotropins that can yield follicle stimulating hormone and luteinizing hormone for fertility therapy. [19] One such commercial product is Pergonal. [20]

Urine from pregnant women contains enough human chorionic gonadotropins for commercial extraction and purification to produce hCG medication. Pregnant mare urine is the source of estrogens, namely Premarin. [19] Urine also contains antibodies, which can be used in diagnostic antibody tests for a range of pathogens, including HIV-1. [21]

Urine can also be used to produce urokinase, which is used clinically as a thrombolytic agent. [ cita necesaria ]

Fertilizante

Urine contains large quantities of nitrogen (mostly as urea), as well as reasonable quantities of dissolved potassium. The exact composition of nutrients in urine varies with diet, in particular nitrogen content in urine is related to the quantity of protein in the diet. A high protein diet results in high urea levels in urine.

Urine is very high in nitrogen (can be over 10% in a high-protein diet), low in phosphorus (1%), and moderate in potassium (2-3%). Urine typically contributes 70% of the nitrogen and more than half of the potassium found in urban wastewater flows, while making up less than 1% of the overall volume. If urine is to be separated and collected for use as a fertiliser in agriculture, then the easiest method of doing so is with sanitation systems that utilise waterless urinals, urine-diverting dry toilets (UDDTs) or urine diversion flush toilets. [22]

Undiluted urine can chemically burn the leaves or roots of some plants, particularly if the soil moisture content is low, therefore it is usually applied diluted with water.

When diluted with water (at a 1:5 ratio for container-grown annual crops with fresh growing medium each season or a 1:8 ratio for more general use), it can be applied directly to soil as a fertilizer. [23] [24] The fertilization effect of urine has been found to be comparable to that of commercial nitrogen fertilizers. [25] Concentrations of heavy metals such as lead, mercury, and cadmium, commonly found in sewage sludge, are much lower in urine. [26]

Urine can also be used safely as a source of nitrogen in carbon-rich compost. [24] The health risks of using urine as a natural source of agricultural fertilizer are generally regarded as negligible, especially when dispersed in the soil rather than on the part of the plant that is consumed. Urine can even be distributed via perforated hoses buried some 10 cm under the surface of the soil among crop plants, thus minimizing risk of odors, loss of nutrients, or transmission of pathogens. [27]

Limpieza

Given that the urea in urine breaks down into ammonia, urine has been used for cleaning. In pre-industrial times, urine was used – in the form of lant or aged urine – as a cleaning fluid. [28] Urine was also used for whitening teeth in Ancient Rome.

Pólvora

Urine was used before the development of a chemical industry in the manufacture of gunpowder. Urine, a nitrogen source, was used to moisten straw or other organic material, which was kept moist and allowed to rot for several months to over a year. The resulting salts were washed from the heap with water, which was evaporated to allow collection of crude saltpeter crystals, that were usually refined before being used in making gunpowder. [29]

Survival uses

los US Army Field Manual [30] advises contra drinking urine for survival. These guides explain that drinking urine tends to worsen rather than relieve dehydration due to the salts in it, and that urine should not be consumed in a survival situation, even when there is no other fluid available. In hot weather survival situations, where other sources of water are not available, soaking cloth (a shirt for example) in urine and putting it on the head can help cool the body.

During World War I, Germans experimented with numerous poisonous gases as weapons. After the first German chlorine gas attacks, Allied troops were supplied with masks of cotton pads that had been soaked in urine. It was believed that the ammonia in the pad neutralized the chlorine. These pads were held over the face until the soldiers could escape from the poisonous fumes. The Vickers machine gun, used by the British Army during World War I, required water for cooling when fired so soldiers would resort to urine if water was unavailable. [31]

Urban legend states that urine works well against jellyfish stings. This scenario has appeared many times in popular culture including in the Friends episode "The One With the Jellyfish", an early episode of Survivor, as well as the films The Real Cancun (2003), The Heartbreak Kid (2007) and The Paperboy (2012). However, at best it is ineffective, and in some cases this treatment may make the injury worse. [32] [33] [34]

Textiles

Urine has often been used as a mordant to help prepare textiles, especially wool, for dyeing. In the Scottish Highlands and Hebrides, the process of "waulking" (fulling) woven wool is preceded by soaking in urine, preferably infantile. [35]

The fermentation of urine by bacteria produces a solution of ammonia hence fermented urine was used in Classical Antiquity to wash cloth and clothing, to remove hair from hides in preparation for tanning, to serve as a mordant in dying cloth, and to remove rust from iron. [36] Ancient Romans used fermented human urine (in the form of lant) to cleanse grease stains from clothing. [37] The emperor Nero instituted a tax (Latin: vectigal urinae) on the urine industry, continued by his successor, Vespasian. The Latin saying Pecunia non olet (money doesn't smell) is attributed to Vespasian – said to have been his reply to a complaint from his son about the unpleasant nature of the tax. Vespasian's name is still attached to public urinals in France (vespasiennes), Italy (vespasiani), and Romania (vespasiene).

Alchemists spent much time trying to extract gold from urine, which led to discoveries such as white phosphorus by German alchemist Hennig Brand when distilling fermented urine in 1669. In 1773 the French chemist Hilaire Rouelle discovered the organic compound urea by boiling urine dry.

Idioma

La palabra inglesa orina ( / ˈ juː r ɪ n / , / ˈ j ɜːr ɪ n / ) comes from the Latin urina (-ae, F.), which is cognate with ancient words in various Indo-European languages that concern water, liquid, diving, rain, and urination. The onomatopoetic term orinar was the usual word for urination before the 14th century and is now considered vulgar. Urinate was at first used mostly in medical contexts. Piss is also used in such colloquialisms as to piss off, piss poor, and the slang expression pissing down to mean heavy rain. Euphemisms and expressions used between parents and children (such as wee, pipí, and many others) have long existed.

Lant is a word for aged urine, originating from the Old English word hland referring to urine in general.


What does the medical suffix Trophy mean?

Beside above, what does Plasia mean in medical terms? -plasia. word-forming element in biology and medicamento denoting "formation, growth, development," from Modern Latin -plasia, from Greek plasis "molding, formation," from plassein "to mold" (see plasma). Neoplasia: tumor growth/ cancer.

Additionally, what does the medical suffix means?

Putting it all Together. Understanding the basic meanings of medical suffixes will help you decipher what your médico practitioner or professor is saying. In general, the prefix or root word will refer to the body part in question, and the sufijo refers to a procedure, condition, or disease of that body part.

What does hyper mean in medical terms?

Definición médica de Hyper- Hyper-: Prefix sentido high, beyond, excessive, or above normal, as in hyperglycemia (high sugar in the blood) and hypercalcemia (high calcium in the blood). The opposite of hyper- is hypo-.


Expresiones de gratitud

Agradecemos a Rob Phillips, nuestro colega en Caltech, por impresionar a Grant con el valor duradero de Fawcett Atlas y animándolo a crear otro. Los lectores de los primeros borradores, incluidos Lydia Jensen y Natalie Jensen, nos brindaron comentarios útiles para mejorar esta experiencia. Agradecemos particularmente a Grigorios Oikonomou y a los miembros pasados ​​y presentes del Jensen Lab por sus consejos y comentarios. Agradecemos a Ashley Jensen y Tony Kukavica por su ayuda con la investigación. Estamos profundamente agradecidos con Travis Alvarez, Camille Ogilvie, Natalie Jensen y Aditee Prabhutendolkar, quienes crearon la mayoría de las películas. Y estamos sumamente agradecidos a nuestros colegas cuyo trabajo en el microscopio llenó estas páginas. Haga clic en sus nombres a lo largo del libro para aprender un poco más sobre ellos.

Todas las imágenes de este libro fueron adquiridas en el transcurso de proyectos de investigación. Los principales fondos para estos proyectos en el laboratorio Jensen provienen de los Institutos Nacionales de Salud (NIH), el Instituto Médico Howard Hughes, el Instituto Beckman, la Fundación Gordon y Betty Moore, el Instituto Agouron y la Fundación John Templeton. La microscopía crioelectrónica se realizó en el Centro de Recursos del Instituto Beckman para Microscopía Electrónica de Transmisión en Caltech y en la Instalación CryoEM de la Granja Janelia del HHMI. La mayoría de estos proyectos también fueron colaborativos, y agradecemos a los investigadores que proporcionaron las células que capturamos, de los grupos de Gladys Alexandre, Yannick Bomble, Sean Crosson, Mike Dyall-Smith, Moh El-Naggar, Robert Gunsalus, Alan Hauser, Chris. Hayes, Bill Hickey, Matthias Horn, Jack Johnson, Marina Kalyuzhnaya, Arash Komeili, Jared Leadbetter, Eric Matson, Sarkis Mazmanian, John Mekalanos, Dianne Newman, Victoria Orphan, Tracy Palmer, Kit Pogliano, Eric Reynolds, Carrie Shaffer, Nicholas Shikuma, Liz Sockett, Lotte Sogaard-Andersen, David Stahl, Ronald Taylor, Martin Thanbichler, Kasthuri Venkateswaran, Joseph Vogel, Matthew Waldor, Kylie Watts, Douglas Weibel y Patricia Zambryski.

Usamos el paquete de software IMOD (desarrollado por David Mastronarde, Rick Gaudette, Sue Held, Jim Kremer, Quanren Xiong, John Heumann y otros en la Universidad de Colorado con el apoyo de los NIH) para crear y visualizar conjuntos de datos tomográficos, y estamos agradecidos a David Mastronarde por su incansable apoyo al software, incluida la mejora de una función para ayudarnos a hacer estas películas. Usamos UCSF Chimera (desarrollado por Resource for Biocomputing, Visualization, and Informatics en la Universidad de California, San Francisco, con el apoyo de la subvención NIH P41 GM103311) para crear las visualizaciones de modelos atómicos del Banco Mundial de Datos de Proteínas (wwPDB). Generamos y visualizamos el árbol filogenético con phyloT e iTOL [5]. Agradecemos a Lam Nguyen por generar el modelo atómico de una bicapa lipídica, y a Jane Ding, Andrew Jewett, Yi-Wei Chang, Ariane Briegel y Min Xu por las segmentaciones 3D. Las estructuras de alta resolución de proteínas y complejos son el trabajo de muchos laboratorios; consulte las referencias para obtener detalles completos. Asimismo, nuestra comprensión de las funciones de las estructuras celulares se deriva del enorme cuerpo de trabajo de generaciones de científicos.

La biblioteca de Caltech, que incluye a Kristin Briney, Robert Doiel, Donna Wrublewski y Gail Clement, apoyó y permitió nuestra visión de la publicación de acceso abierto y estamos enormemente agradecidos por su trabajo e ingenio en la creación de una plataforma adaptada al contenido y nuestra visión compartida de la publicación abierta. accesibilidad. Estamos particularmente agradecidos a Thomas Morrell por coordinar la infraestructura técnica. Agradecemos a Vicki Chiu por sus consejos de diseño. Por último, pero no menos importante, agradecemos a Kian Badie por crear la interfaz web.


Electrical Control of Behaviour: The Nervous System

The nervous system (see Figure 4.16, “The Functional Divisions of the Nervous System”), the electrical information highway of the body, is made up of nerviosbundles of interconnected neurons that fire in synchrony to carry messages. los sistema nervioso central (CNS), made up of the brain and spinal cord, is the major controller of the body’s functions, charged with interpreting sensory information and responding to it with its own directives. The CNS interprets information coming in from the senses, formulates an appropriate reaction, and sends responses to the appropriate system to respond accordingly. Everything that we see, hear, smell, touch, and taste is conveyed to us from our sensory organs as neural impulses, and each of the commands that the brain sends to the body, both consciously and unconsciously, travels through this system as well.

Figure 4.16 The Functional Divisions of the Nervous System. [Long Description]

Nerves are differentiated according to their function. A sensory (or afferent) neuron carries information from the sensory receptors, whereas a motor (or efferent) neuron transmits information to the muscles and glands. Un interneurona, which is by far the most common type of neuron, is located primarily within the CNS and is responsible for communicating among the neurons. Interneurons allow the brain to combine the multiple sources of available information to create a coherent picture of the sensory information being conveyed.

los médula espinal es the long, thin, tubular bundle of nerves and supporting cells that extends down from the brain. It is the central throughway of information for the body. Within the spinal cord, ascending tracts of sensory neurons relay sensory information from the sense organs to the brain while descending tracts of motor neurons relay motor commands back to the body. When a quicker-than-usual response is required, the spinal cord can do its own processing, bypassing the brain altogether. A reflejo es an involuntary and nearly instantaneous movement in response to a stimulus. Reflexes are triggered when sensory information is powerful enough to reach a given threshold and the interneurons in the spinal cord act to send a message back through the motor neurons without relaying the information to the brain (see Figure 4.17, “The Reflex”). When you touch a hot stove and immediately pull your hand back, or when you fumble your cell phone and instinctively reach to catch it before it falls, reflexes in your spinal cord order the appropriate responses before your brain even knows what is happening.

Figure 4.17 The Reflex. The central nervous system can interpret signals from sensory neurons and respond to them extremely quickly via the motor neurons without any need for the brain to be involved. These quick responses, known as reflexes, can reduce the damage that we might experience as a result of, for instance, touching a hot stove.

If the central nervous system is the command centre of the body, the peripheral nervous system (PNS) represents the front line. los PNS links the CNS to the body’s sense receptors, muscles, and glands. As you can see in Figure 4.18, “The Autonomic Nervous System,” the peripheral nervous system is itself divided into two subsystems, one controlling internal responses and one controlling external responses.

los autonomic nervous system (ANS) is the division of the PNS that governs the internal activities of the human body, including heart rate, breathing, digestion, salivation, perspiration, urination, and sexual arousal. Many of the actions of the ANS, such as heart rate and digestion, are automatic and out of our conscious control, but others, such as breathing and sexual activity, can be controlled and influenced by conscious processes.

los somatic nervous system (SNS) is the division of the PNS that controls the external aspects of the body, including the skeletal muscles, skin, and sense organs. The somatic nervous system consists primarily of motor nerves responsible for sending brain signals for muscle contraction.

The autonomic nervous system itself can be further subdivided into the simpático y parasympathetic sistemas. los sympathetic division of the ANS is involved in preparing the body for behaviour, particularly in response to stress, by activating the organs and the glands in the endocrine system. los parasympathetic division of the ANS tends to calm the body by slowing the heart and breathing and by allowing the body to recover from the activities that the sympathetic system causes. The sympathetic and the parasympathetic divisions normally function in opposition to each other, with the sympathetic division acting a bit like the accelerator pedal on a car and the parasympathetic division acting like the brake.

Figure 4.18 The Autonomic Nervous System. The autonomic nervous system has two divisions: The sympathetic division acts to energize the body, preparing it for action. The parasympathetic division acts to calm the body, allowing it to rest. [Long Description]

Our everyday activities are controlled by the interaction between the sympathetic and parasympathetic nervous systems. For example, when we get out of bed in the morning, we would experience a sharp drop in blood pressure if it were not for the action of the sympathetic system, which automatically increases blood flow through the body. Similarly, after we eat a big meal, the parasympathetic system automatically sends more blood to the stomach and intestines, allowing us to efficiently digest the food. And perhaps you have had the experience of not being at all hungry before a stressful event, such as a sports game or an exam (when the sympathetic division was primarily in action), but suddenly finding yourself feeling starved afterward, as the parasympathetic takes over. The two systems work together to maintain vital bodily functions, resulting in homeostasis, the natural balance in the body’s systems.


To understand a picture, it helps to know how it was made. So before we start looking at the structures of cells, let us quickly cover some of the techniques we use to see them.

Cell biology occurs over a vast scale, from angstrom-level (0.1 nm) rearrangements of molecules inside cells to millimeter-level (1,000,000 nm) interactions between cells. Different tools of structural biology cover different ranges of this scale, complementing one another to provide a more complete view (Learn More below ⇩). To discuss these tools, we will start at the “big” end of the scale and work our way down, from light microscopy to electron microscopy to X-ray crystallography. Our guide will be a cellular structure called the flagellum, which bacteria use to swim (you will see how it works in Chapter 6).

Bacteria and archaea are, with very few exceptions, invisible to our eyes. As you can see with these Staphylococcus aureus being chased through a field of human blood cells by an immune cell, they are orders of magnitude smaller even than eukaryotic cells. As a consequence, they were unknown to us until about 350 years ago, in the seventeenth century, when Antonie van Leeuwenhoek created the first microscopes capable of revealing such tiny cells. The simplest microscope is a magnifying glass which, combined with the lens of your eye, produces a magnified image on your retina. A compound microscope has two or more lenses, whose magnifications multiply, and this is what we commonly mean when we refer to a “light microscope.”

The cells here were imaged by light microscopy, captured on film by David Rogers in the 1950s [7]. They illustrate how light microscopy can reveal general properties, such as the shape, of cells. The video also illustrates how light microscopy can capture not just single snapshots of cells, but how they grow, divide and move over time.


Table of contents

1 An Introduction to Chemistry 1

1.1 The Nature of Chemistry 2

1.2 A Scientific Approach to Problem Solving 3

1.3 The Particulate Nature of Matter 5

Paired Exercises, Additional Exercises 11

Answers to Practice Exercises 12

2 Standards for Measurement 13

2.1 Scientific Notation 14

2.2 Measurement and Uncertainty 15

2.3 Significant Figures 16

2.4 Significant Figures in Calculations 18

2.6 Dimensional Analysis: A Problem-Solving Method 27

2.7 Measurement of Temperature 30 Chemistry in action Setting Standards 32

Challenge Exercises, Answers to Practice Exercises 43

3 Elements and Compounds 44

3.2 Introduction to the Periodic Table 49

3.3 Compounds and Formulas 52

Challenge Exercises, Answers to Practice Exercises 61

4 Properties of Matter 62

4.1 Properties of Substances 63

4.2 Physical and Chemical Changes 65

4.3 Learning to Solve Problems 68

4.5 Heat: Quantitative Measurement 70

4.6 Energy in the Real World 72

Challenge Exercises, Answers to Practice Exercises 78

Putting It Together Chapters 1&ndash4 review 79

5 Early Atomic Theory and Structure 82

5.1 Dalton&rsquos Model of the Atom 83

5.3 Subatomic Parts of the Atom 85

5.5 Isotopes of the Elements 89

Challenge Exercise, Answers to Practice Exercises 97

6 Nomenclature of Inorganic Compounds 98

6.1 Common and Systematic Names 99

6.3 Writing Formulas from Names of Ionic Compounds 103

6.4 Naming Binary Compounds 105

6.5 Naming Compounds Containing Polyatomic Ions 109

Challenge Exercise, Answers to Practice Exercises 118

Putting It Together Chapters 5&ndash6 review 119

7 Quantitative Composition of Compounds 121

7.2 Molar Mass of Compounds 126

7.3 Percent Composition of Compounds 129

7.4 Calculating Empirical Formulas 133

7.5 Calculating the Molecular Formula from the Empirical Formula 135

Review Questions, Paired Exercises 139

Challenge Exercises, Answers to Practice Exercises 142

8 Chemical Equations 143

8.1 The Chemical Equation 144

8.2 Writing and Balancing Chemical Equations 145

8.3 Types of Chemical Equations 150

8.4 Heat in Chemical Reactions 156

8.5 Global Warming: The Greenhouse Effect 159

Review Questions, Paired Exercises 163

Challenge Exercise, Answers to Practice Exercises 166

9 Calculations from Chemical Equations 167

9.1 Introduction to Stoichiometry 168

9.2 Mole&ndashMole Calculations 170

9.3 Mole&ndashMass Calculations 173

9.4 Mass&ndashMass Calculations 174

9.5 Limiting Reactant and Yield Calculations 176

Review Questions, Paired Exercises 183

Challenge Exercises, Answers to Practice Exercises 187

Putting It Together Chapters 7&ndash9 review 188

10 Modern Atomic Theory and the Periodic Table 191

10.1 Electromagnetic Radiation 192

10.3 Energy Levels of Electrons 195

10.4 Atomic Structures of the First 18 Elements 198

10.5 Electron Structures and the Periodic Table 201

Challenge Exercises, Answers to Practice Exercises 211

11 Chemical Bonds: The Formation of Compounds from Atoms 212

11.1 Periodic Trends in Atomic Properties 213

11.2 Lewis Structures of Atoms 216

11.3 The Ionic Bond: Transfer of Electrons from One Atom to Another 217

11.4 Predicting Formulas of Ionic Compounds 222

11.5 The Covalent Bond: Sharing Electrons 224

11.6 Electronegativity 226

11.7 Lewis Structures of Compounds 229

11.8 Complex Lewis Structures 232

11.9 Compounds Containing Polyatomic Ions 234

Answers to Practice Exercises 245

Putting It Together Chapters 10&ndash11 review 246

12 The Gaseous State of Matter 248

12.1 Properties of Gases 249

12.5 Combined Gas Laws 260

12.7 Dalton&rsquos Law of Partial Pressures 267

12.9 Gas Stoichiometry 270

Challenge Exercises, Answers to Practice Exercises 281

13.1 States of Matter: A Review 283

13.2 Properties of Liquids 283

13.3 Boiling Point and Melting Point 286

13.5 Intermolecular Forces 290

13.7 Water, a Unique Liquid 297

Challenge Exercises, Answers to Practice Exercises 304

14.1 General Properties of Solutions 306

14.3 Rate of Dissolving Solids 311

14.4 Concentration of Solutions 312

14.5 Colligative Properties of Solutions 320

14.6 Osmosis and Osmotic Pressure 325

Challenge Exercises, Answers to Practice Exercises 333

Putting It Together Chapters 12&ndash14 review 334

15 Acids, Bases, and Salts 337

15.2 Reactions of Acids and Bases 342

15.4 Electrolytes and Nonelectrolytes 344

15.5 Introduction to pH 349

15.7 Writing Net Ionic Equations 354

Review Questions, Paired Exercises 359

Challenge Exercises, Answers to Practice Exercises 362

16 Chemical Equilibrium 363

16.1 Rates of Reaction 364

16.2 Chemical Equilibrium 365

16.3 Le Châtelier&rsquos Principle 366

16.4 Equilibrium Constants 373

16.5 Ion Product Constant for Water 374

16.6 Ionization Constants 376

16.7 Solubility Product Constant 378

16.8 Buffer Solutions: The Control of pH 381

Challenge Exercises, Answers to Practice Exercises 389

17 Oxidation&ndashReduction 390

17.2 Balancing Oxidation&ndashReduction Equations 395

17.3 Balancing Ionic Redox Equations 398

17.4 Activity Series of Metals 401

17.5 Electrolytic and Voltaic Cells 403

Challenge Exercises, Answers to Practice Exercises 413

Putting It Together Chapters 15&ndash17 review 414

18 Nuclear Chemistry 417

18.1 Discovery of Radioactivity 418

18.2 Alpha Particles, Beta Particles, and Gamma Rays 421

18.3 Radioactive Disintegration Series 424

18.4 Measurement of Radioactivity 426

18.6 Mass&ndashEnergy Relationship in Nuclear Reactions 433

18.7 Biological Effects of Radiation 434

Challenge Exercises, Answers to Practice Exercises 440

Putting It Together Chapter 18 review 441

19 Organic Chemistry: Saturated Hydrocarbons 443

19.1 Organic Chemistry: History and Scope 444

19.2 The Carbon Atom: Bonding, Shape, and Hybridization 445

19.3 Classifying Organic Compounds 447

19.5 Saturated Hydrocarbons: Alkanes 450

19.6 Structural Formulas 451

19.8 Naming Organic Compounds 456

19.9 Introduction to the Reactions of Carbon 461

19.10 Reactions of Alkanes 463

19.12 Gasoline: A Major Petroleum Product 471

Review Questions, Paired Exercises 475

Challenge Exercise, Answers to Practice Exercises 479

20 Unsaturated and Aromatic Hydrocarbons 481

20.1 Bonding in Unsaturated Hydrocarbons 482

20.2 Nomenclature of Alkenes 484

20.3 Geometric Isomerism in Alkenes 487

20.5 Preparation and Properties of Alkenes 493

20.6 Nomenclature and Properties of Alkynes 499

20.7 Aromatic Hydrocarbons: Structure of Benzene 501

20.8 Naming Aromatic Compounds 503

20.9 Polycyclic Aromatic Compounds 508

20.10 Sources and Properties of Aromatic Hydrocarbons 510

Additional Exercises, Challenge Exercises 518

Answers to Practice Exercises 519

21 Polymers: Macromolecules 520

21.2 Synthetic Polymers 521

21.4 Addition Polymerization 523

21.5 Recycling Plastics 525

21.6 Butadiene Polymers 527

21.7 Geometric Isomerism in Polymers 529

Review Questions, Paired Exercises 531

Additional Exercises, Challenge Exercise, Answers to Practice Exercises 532

Putting It Together Chapters 19&ndash21 review 533

22 Alcohols, Ethers, Phenols, and Thiols 537

22.1 Structure and Classification of Alcohols 538

22.3 Physical Properties of Alcohols 542

22.4 Chemical Properties of Alcohols 544

22.7 Properties and Preparation of Phenols 557

22.9 Properties and Preparation of Ethers 561

Review Questions, Paired Exercises 566

Additional Exercises, Challenge Exercises 570

Answers to Practice Exercises 571

23 Aldehydes and Ketones 572

23.1 Structures of Aldehydes and Ketones 573

23.2 Naming Aldehydes and Ketones 573

23.3 Bonding and Physical Properties 577

23.4 Chemical Properties of Aldehydes and Ketones 580

23.5 Common Aldehydes and Ketones 588

23.6 Condensation Polymers 590

Answers to Practice Exercises 597

Putting It Together Chapters 22&ndash23 review 598

24 Carboxylic Acids and Esters 603

24.1 Carboxylic Acids: Nomenclature and Sources of Aliphatic Carboxylic Acids 604

24.2 Physical Properties of Carboxylic Acids 607

24.3 Classification of Carboxylic Acids 609

24.4 Preparation and Chemical Properties of Carboxylic Acids 613

24.5 Nomenclature of Esters 618

24.6 Occurrence and Physical Properties of Esters 621

24.7 Polyesters: Condensation Polymers 621

24.8 Chemical Properties of Esters 622

24.10 Soaps and Synthetic Detergents 627

24.11 Esters and Anhydrides of Phosphoric Acid 631

Review Questions, Paired Exercises 635

Answers to Practice Exercises 640

25 Amides and Amines: Organic Nitrogen Compounds 641

25.1 Amides: Nomenclature and Physical Properties 642

25.2 Chemical Properties of Amides 646

25.3 Polyamides: Condensation Polymers 647

25.5 Amines: Nomenclature and Physical Properties 648

25.6 Preparation of Amines 653

25.7 Chemical Properties of Amines 654

25.8 Sources and Uses of Selected Amines 657

Challenge Exercise, Answers to Practice Exercises 665

Putting It Together Chapters 24&ndash25 review 666

26 Stereoisomerism 671

26.1 Review of Isomerism 672

26.2 Plane-Polarized Light and Optical Activity 672

26.3 Fischer Projection Formulas 675

26.6 Diastereomers and Meso Compounds 684

Review Questions, Paired Exercises 688

Challenge Exercise, Answers to Practice Exercises 692

27.1 Carbohydrates: A First Class of Biochemicals 695

27.2 Classification of Carbohydrates 696

27.3 Importance of Carbohydrates for Life 698

27.4 Common Monosaccharides 699

27.5 Structure of Glucose and Other Aldoses 700

27.6 Cyclic Structures of Common Hexoses 704

27.7 Hemiacetals and Acetals 708

27.9 Structures and Properties of Disaccharides 710

27.10 Sweeteners and Diet 713

27.11 Redox Reactions of Monosaccharides 715

Review Questions, Paired Exercises 727

Additional Exercises, Challenge Exercises 729

Answers to Practice Exercises 730

28.1 Lipid Characteristics and Classification 732

28.3 Fats in Metabolism 738

28.6 Hydrophobic Lipids and Biology 744

Additional Exercises, Challenge Exercise, Answers to Practice Exercises 753

Putting It Together Chapters 26&ndash28 review 754

29 Amino Acids, Polypeptides, and Proteins 759

29.1 The Structure&ndashFunction Connection 760

29.2 The Nature of Amino Acids 760

29.3 Formation of Polypeptides 766

29.4 Protein Structure 770

29.5 Protein Functions 773

29.6 Some Examples of Proteins and Their Structures 775

29.7 Loss of Protein Structure 783

29.8 Tests for Proteins and Amino Acids 784

29.9 Determination of the Primary Structure of Polypeptides 787

Review Questions, Paired Exercises 792

Challenge Exercise, Answers to Practice Exercises 795

30.1 Molecular Accelerators 797

30.2 Rates of Chemical Reactions 798

30.4 Industrial-Strength Enzymes 803

30.5 Enzyme Active Site 805

30.6 Temperature and pH Effects on Enzyme Catalysis 808

30.7 Enzyme Regulation 809

Additional Exercises, Challenge Exercise, Answers to Practice Exercises 814

31 Nucleic Acids and Heredity 815

31.1 Molecules of Heredity&mdashBases and Nucleosides 816

31.2 Nucleotides: Phosphate Esters 819

31.3 High-Energy Nucleotides 820

31.4 Polynucleotides Nucleic Acids 822

31.7 RNA: Genetic Transcription 833

31.8 The Genetic Code&mdashGenes and Medicine 836

31.9 Biosynthesis of Proteins 839

31.10 Changing the Genome: Mutations and Genetic Engineering 840

Additional Exercises, Challenge Exercise, Answers to Practice Exercises 848

Putting It Together Chapters 29&ndash31 review 850

32.1 Nutrients and Diet 855

32.2 Energy in the Diet 857

32.4 Vitamins, Vital Micronutrients 861

32.7 Nutrition Content Labeling 864

Review Questions, Paired Exercises 875

Challenge Exercise, Answers to Practice Exercises 877

33.1 Metabolism and Cell Structure 879

33.2 Biological Oxidation&ndashReduction: An Important Energy Source 880

33.3 Molecular Oxygen and Metabolism 884

33.4 High-Energy Phosphate Bonds 885

33.5 Phosphorylation: Energy Transfer 886

33.6 ATP Use and Muscle Contraction 889

Additional Exercises, Challenge Exercises, Answers to Practice Exercises 896

34 Carbohydrate Metabolism 897

34.1 Metabolic Pathways, Carbohydrates, and Cooperation 898

34.2 Anaerobic Sequence 903

34.3 Citric Acid Cycle (Aerobic Sequence) 907

34.5 Overview of Complex Metabolic Pathways 910

34.7 Blood Glucose and Hormones 913

Review Questions, Paired Exercises 917

Challenge Exercise, Answers to Practice Exercises 919

35 Metabolism of Lipids and Proteins 920

35.1 Metabolic Energy Sources: Organs Working Together for the Common Good 921


Ver el vídeo: Ciclo lítico y lisogénico de los virus (Diciembre 2021).