它并不完全是电视剧“美国忍者战士”的集合，但微生物的一个小障碍已经证明研究人员如何改变大肠杆菌的行为以快速清除对膳食的阻碍。他们的工作不仅涉及生物学和药物治疗，还涉及机器人搜索和救援技术。
卡内基梅隆大学，匹兹堡大学和索尔克生物研究所的科学家们在“美国国家科学院院刊”上报道了微生物用于操纵餐饮或离开时众所周知的“游泳和翻滚”行为中国机械网okmao.com。当微生物遇到障碍时，毒药的修改。
“在现实世界中，他们总是遇到很多障碍，”CMU计算生物学和机器学习部门的教授Ziv Bar-Joseph说。大肠杆菌有时会栖息在胃肠道的困难地形中。然而，早期对趋化性的研究 - 微生物转向更好的膳食焦点或远离毒物浓度的最佳方式 - 通常是在无阻碍的室中进行的。
现有的趋化性趋势预测障碍将缓慢微生物的进展。因此，研究人员设计了微流体室 - 仅10微米过量，1毫米宽和1毫米长 - 并且在其中定位均匀分布的平方和球形障碍物。当他们在这些微小的障碍物路线内检查大肠杆菌时，他们对微生物发现膳食供应的速度感到惊讶。
“几乎不管障碍，他们几乎和没有障碍物一样快地到达食物，”CMU博士Sabrina Rashid表示。计算生物学中的学生和检查的主要创造者。“这些障碍并没有影响他们达到食物所需的时间，正如之前的模型预测的那样。”
她说，通过分泌化学物质，细菌被确定为相互交谈，而这种交流几乎没有问题，因为它们试图绕过障碍物。但更深入地了解微生物还证实了行为的变化。
通常情况下，微生物游了一下，然后进行圆舞，称为翻滚，以重新调整自己的膳食浓度。翻滚减慢了进餐的进度，但重要的是允许微生物进行过程修正。
该研究人员怀疑的关键原因在速度发展时经历的障碍是微生物的能力暴跌更和游泳额外直到他们在清楚。因此，他们设计了追踪特定人微生物细胞的额外实验，并确认了这些预测。
Bar-Joseph表示，鉴于细胞运动在生物学中的重要性，这一全新发现可能会对体质如何展开恶性细胞或如何处理感染产生影响。
基于这些发现，研究人员开发了他们自己的趋化性人体模型来解释这种新行为并更高地预测微生物的效率。将人体模型应用于模拟在紧急情况下对被困受害者进行搜索的机器人群或群，已经证明这种方法可以很好地缩短他们的搜索时间。
“我们可以从生物学中获得的任何类型的洞察力来改善计算对我们来说很重要，”Bar-Joseph补充道。
除了Bar-Joseph和Rashid之外，CMU的分析人员还包括Shashank Singh，博士。学生在机器学习和统计。在Pitt，物理学和天文学的附属教授Hanna Salman和病理学的附属教授Zoltan Oltvai加入了Salman实验室的博士后研究员Zicheng Long，以及每个博士的Maryam Kohram和Harsh Vashistha。物理学院的大学生。Salk研究所的附属教授Saket Navlakha完成了工作人员。
美国国家科学基金会支持这一分析。