Information

16.8: Warum es wichtig ist - Moderne Biologie - Biologie

16.8: Warum es wichtig ist - Moderne Biologie - Biologie


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Warum Techniken der modernen Biologie beschreiben und diskutieren?

Die Biologie hat fast alle Facetten des menschlichen Lebens beeinflusst. Das gesamte Gebiet der Medizin basiert auf biologischer Entdeckung und Erforschung; Ohne Wissen darüber, wie der menschliche Körper funktioniert, hätten wir keine Ahnung, wie wir unseren Körper reparieren können, wenn etwas schief geht.

Im Laufe der Jahrzehnte wurden neue Techniken entwickelt, um die Biologie zu studieren. Wissenschaftler haben kürzlich das komplette menschliche Genom kartiert. Um diesen Prozess zu beschleunigen, wurden neue Technologien entwickelt. Die forensische Wissenschaft wurde auch stark von biologischen Entdeckungen beeinflusst. Neue Techniken ermöglichen es den Strafverfolgungsbehörden, DNA-Beweise an Tatorten zu sammeln, um sicherzustellen, dass sie den richtigen Verdächtigen identifizieren. DNA-basierte Informationen können auf viele solcher Situationen angewendet werden. Betrachten Sie das folgende Szenario.

Am Memorial Day 1984 wurden die Überreste eines Soldaten, der während des Vietnamkriegs getötet wurde, im Grab des Unbekannten auf dem Arlington National Cemetery beigesetzt. Ein Jahrzehnt später stellten sich jedoch Fragen zur Identität dieses unbekannten Soldaten. Insbesondere begannen sich die Leute zu fragen, ob der Soldat aufgrund wissenschaftlicher Fortschritte und Entwicklungen identifiziert werden könnte.

Lernerfolge

  • Nennen Sie Schlüsseltechnologien, die eine moderne Nutzung der Biologie ermöglichen
  • Identifizieren Sie die gesellschaftliche Nutzung der Biotechnologie
  • Diskutieren Sie die Risiken und Vorteile, die mit Anwendungen der Gen- und Genomforschung verbunden sind

16/8 Intervallfasten – 8-Stunden-Diät für schnellen Gewichtsverlust

Die 8-Stunden-Diät ist eine Strategie des intermittierenden Fastens (IF) zur schnellen Gewichtsabnahme. Diese Diät wird auch als 16/8 Diät oder 16/8 Intervallfasten bezeichnet. Es erlaubt Ihnen, alles in einem 8-Stunden-Fenster zu essen und 16 Stunden lang zu fasten. Wissenschaftliche Untersuchungen bestätigen, dass eine 8-Stunden-Diät den Blutdruck und das schlechte Cholesterin senken und das Risiko einer Insulinresistenz verringern kann (1). Dieser Artikel führt Sie durch die 8-Stunden-Diät, was Sie essen sollten, eine Beispiel-Diättabelle und ob Sie es versuchen sollten.


Was ist Intervallfasten und wie funktioniert es?

Intermittierendes Fasten mag ein wenig technisch klingen, aber Sie haben es wahrscheinlich schon einmal gemacht, ohne es zu merken. Erstens hilft es, den Unterschied zwischen dem nüchternen Zustand und dem gefütterten Zustand zu kennen.

Der Fasted State vs. Fed State

Wenn Sie alle paar Stunden essen, befinden Sie sich in einem „genährten“ Zustand, wenn Ihr Körper damit beschäftigt ist, die Nährstoffe aus Ihren Mahlzeiten zu verdauen, aufzunehmen und zu assimilieren. Beschleunigte Fettverbrennung steht hier nicht an erster Stelle. Die meisten von uns bleiben tagsüber im Nahrungszustand, außer wenn wir schlafen.

Der Grund, warum intermittierendes Fasten bestimmte Vorteile für die Gewichtsabnahme bieten kann, ist, dass es Ihrem Körper ermöglicht, in den Fastenzustand einzutreten, in dem die Fettverbrennung Ihres Körpers wirklich beschleunigt werden kann.

Wie intermittierendes Fasten funktioniert

Intermittierendes Fasten bedeutet einfach, dass Sie eine Zeit lang nicht essen, normalerweise zwischen 12 und 48 Stunden. Diese Zeitspanne wird als Fastenfenster bezeichnet. Während dieser Zeit nehmen Sie nur Flüssigkeiten wie Wasser, Kräutertee oder Brühe zu sich.

Einige Experten empfehlen, während des Fastens kalorienarme grüne Gemüsesäfte zu trinken und Nahrungsergänzungsmittel einzunehmen, um die Vitamin- und Mineralstoffzufuhr konstant zu halten, während andere der Meinung sind, dass nur Wasser konsumiert werden sollte. Wie bei vielen Themen im Gesundheitsbereich sind die Regeln beim Intervallfasten subjektiv, je nachdem, wen Sie fragen.

Wenn Sie weniger als 24 Stunden fasten, haben Sie auch ein Essensfenster. Dies ist die Zeit, die für die Mahlzeiten vorgesehen ist, bevor Sie mit dem Fasten beginnen. Für die meisten Menschen, die intermittierendes Fasten praktizieren, beträgt ihr Essfenster zwischen sechs und zwölf Stunden. Die häufigsten Fastenzeiten sind 12, 14, 16 und 18 Stunden.

Wenn Sie beispielsweise 12 Stunden fasten würden, würde Ihr Essensfenster 12 Stunden betragen. Sie könnten Ihr Essensfenster um 7 Uhr morgens beginnen und um 19 Uhr enden. Sie würden das Fasten am nächsten Tag um 7 Uhr brechen.

Obwohl einige der Methoden des intermittierenden Fastens online intensiver erscheinen als andere (einige können bis zu 48 Stunden dauern), ist das Schöne am intermittierenden Fasten Sie Sie können wählen und experimentieren, wie lange Sie fasten. Auf diese Weise können Sie nicht nur feststellen, wie intermittierendes Fasten in Ihren Lebensstil passt, sondern auch den Fasten-Sweet-Spot entdecken, der Ihnen hilft, sich körperlich am besten zu fühlen.


WIE STARTE ICH INTERMITTIERENDES FASTING 16/8?

Grundsätzlich gibt es keine Regel für diese Art des Fastens, Sie haben die volle Kontrolle.

STARTEN SIE MIT DER WÄHLEN EINER SCHNELLEN FENSTERZEIT: Sie müssen nur die Fastenzeit auswählen, die für Sie so sinnvoll ist, und Sie können sich tatsächlich an Ihren Ernährungsberater oder Arzt wenden, um eine Vorstellung davon zu bekommen, welche Zeit für Sie am besten ist. Sie können dies über einen Zeitraum von etwa 4 Wochen versuchen und sehen, ob Ihr Gewichtsverlust und Ihre gesundheitlichen Vorteile erreicht sind. Danach können Sie entscheiden, ob Sie fortfahren oder aufhören sollen. Sicherlich hat das 16/8 Intervallfasten keine bestätigten negativen Auswirkungen auf Ihre Gesundheit, nur gute Effekte wie niedrigerer Blutdruck, besseres Ansprechen auf die Insulinbehandlung und Verbesserung des Gesundheitszustands von Diabetikern und eine offensichtlich gesunde Gewichtsabnahme wurden als Vorteile verzeichnet.

Manche Leute entscheiden sich vielleicht, zwischen 12 und 20 Uhr zu essen, was bedeutet, dass sie das Frühstück auslassen, aber um 19 Uhr ein gesundes Mittag- und Abendessen zu sich nehmen und um 20 Uhr mit dem Fasten beginnen. Dies wird ihnen helfen, in der Nacht und in den frühen Morgenstunden zu fasten, und normalerweise überspringen manche Leute das Frühstück bequem, ohne es zu verpassen. Andere entscheiden sich möglicherweise dafür, dies zwischen 9:00 und 17:00 Uhr zu tun, dh sie nehmen ihr normales Frühstück, Mittagessen und Abendessen früh um 16:00 Uhr ein und beginnen ihr Fasten von 17:00 bis 9:00 Uhr am nächsten Tag. Wie ich bereits sagte, können Sie allein entscheiden, was für Sie am besten funktioniert, und es wird am besten tagsüber durchgeführt, wenn der Körper aktiv für Sie arbeitet, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Sie sollten auch wissen, dass Sie Snacks zwischen Ihren Mahlzeiten essen können. Tatsächlich ist es besser, in kleinen Portionen zu essen, als alles auf einmal zu essen. Dies wird dazu beitragen, Ihren Blutzucker zu stabilisieren und den Hunger von Ihnen fernzuhalten.


ELI5: Warum gibt es in den meisten RGB-Produkten nur 16,8 Millionen Farbkombinationen?

Warum kann es zum Beispiel bei einer RGB-Tastatur, -Maus oder -Monitor? nur 16,8 Millionen Farben machen?

Eine RGB-Farbe hat 3 Zahlen: eine rote Komponente, eine grüne Komponente und eine blaue Komponente. Jede dieser Zahlen ist in 1 Byte kodiert (dies ist ein Standard). 1 Byte hat einen Bereich von 0 bis 255, das sind 256 Zahlen. Wenn Sie also 3 Zahlen haben und jede eine von 256 möglichen Zahlen haben kann, dann sind Ihre Gesamtmöglichkeiten 256 3, was 16,8 Millionen entspricht.

"Nur"? Wie viele Farben kennt ihr noch??

Auf jeden Fall werden RGB-Farben als 3 8-Bit-Kanäle Rot, Grün und Blau gespeichert. Eine 8-Bit-Binärzahl hat 256 mögliche Kombinationen (2 8 = 256). Da die endgültige Farbe eine Kombination dieser 3 Kanäle ist, haben Sie 256x256x256 =

Sie scherzen, aber in vielen Fotoanwendungen sind es nicht genug Farben. Wenn die Farben allmählich variieren, wie auf diesem Foto, reichen die Stufen nicht aus, um die Bildung sichtbarer Streifen zu verhindern.

675.000.000 Farben. Allerdings verfügen nur die erstklassigen 4K-UHD-Fernseher über Rec. 2020 und HDR.

Im Rot/Grün/Blau (RGB)-Format sprechen Sie davon, wie viel Rot, Grün bzw. Blau als 1-Byte-Integer gespeichert wird. Eine 1-Byte-Ganzzahl kann 0-255 speichern. (So ​​wie eine 2-stellige Zahl nur 0-99 speichern kann, kann eine 1-Byte-Ganzzahl nur 0-255 sein)

Für jeden Rotwert können Sie beliebige Grün- und Blaufarben haben, sodass jeder Rotwert einen beliebigen Grünwert haben kann. Das bedeutet 256*256 Kombinationen. In ähnlicher Weise haben Sie einen weiteren Satz von 256 Variationen für jeden Blauwert, was 256 3 ergibt.

Andere Leute haben die technischen Details der Implementierung behandelt, also gehe ich auf die philosophischere Seite ein und erkläre, warum es so konzipiert wurde:

Es gibt hier wirklich zwei Faktoren: Erstens sind Zweierpotenzen effizienter für die Computerspeicherung als alles andere (da Computer auf Bits aufgebaut sind [dh: zwei Möglichkeiten, 2 2 Möglichkeiten mit 2 Bits usw.]. #x27 hat, sagen wir, 33 Möglichkeiten, du brauchst ein ganzes zusätzliches Bit (was dir 31 verschwendete Möglichkeiten gibt), um es über 32 zu speichern, und du kannst ohne zusätzliche Kosten bis zu 64 gehen) und Befugnisse von 2 8 = 256 sind noch effizienter (da die meisten Computer 8-Bit-Bytes verwenden und es aus verschiedenen technischen Gründen effizienter ist, ganze Bytes auf einmal zu bearbeiten (also wenn Sie dies nutzen wollten und 257 Möglichkeiten für etwas, müssen Sie ein ganzes zusätzliches Byte hinzufügen, was 65279 verschwendete Möglichkeiten ergibt. Aus diesem Grund wurde das System mit 1 Byte für jeden Farbkanal gebaut (Farben in einem Computer arbeiten auf Kanälen, normalerweise drei oder vier [Rot , Grün, Blau und möglicherweise Alpha, für Transparenz, obwohl das hier nicht relevant ist] . Jeder dieser Kanäle ist im Wesentlichen eine Schwarz-Weiß-Version von allem, was Sie anzeigen, wobei jedes Pixel eine Helligkeit hat, die in einem Byte gespeichert ist (als Zahl von 0 bis 255).
Nun stellt sich die andere Frage, warum 256 statt 256 2 wählen? Damit könnten Sie immerhin 200 Billionen Zahlen anzeigen. Es würde den Speicherplatzbedarf für alles verdoppeln, aber das lohnt sich doch für eine so massive Verbesserung?

Dies ist jedoch aus dem gleichen Grund nicht der Fall, dass die Wiedergabe von Videos mit 4000 Bildern pro Sekunde nichts verbessern würde (das menschliche Auge kann weit mehr Bilder pro Sekunde sehen als die Zahlen, die manche Leute behaupten, aber es ist nicht unendlich). Es gibt weitreichende Schätzungen darüber, wie viele Farben das menschliche Auge wahrnehmen kann, aber keine Schätzung, die ich gefunden habe, liegt über "10 Millionen oder so" (obwohl sie so niedrig wie ein sehr konservativer Wert von "über 100.000" sind. Was jedoch zählt, ist das es sind weniger als die 16,8 Millionen, die das RGB-System anzeigen kann, also würde das Hinzufügen von mehr Details einfach nicht viel ändern. Das heißt nicht, dass es keine Systeme mit höherer Bittiefe gibt (CMYK hat vier Kanäle (Cyan, Magenta, Gelb und Schwarz), also mit vier Acht-Bit-Kanälen, die ungefähr 4 Milliarden darstellbare Farben ergeben), und sie haben sicherlich ihre Verwendung (im Wesentlichen ist es nicht so, wenn Sie irgendwo eine leichte Datenbeschädigung bekommen) eine große Sache, denn selbst nachdem Sie einen beträchtlichen Teil der Farbdefinition verloren haben, kann Ihr Auge den Unterschied immer noch nicht erkennen).


So integrieren Sie intermittierendes Fasten in Ihre Routine

Anstatt das ganze Jahr über eine restriktive intermittierende Fastendiät zu befolgen, verschreibt Dr. Hyvernat lieber einen persönlichen dreitägigen intensiven “Reset-Plan”, der maximal zwei- bis viermal im Jahr durchgeführt wird.

Auf diese Weise können Sie Ihr Verdauungssystem neu starten, wenn es für Ihren Zeitplan geeignet ist und Sie nicht an einen langfristigen, unflexiblen Plan gebunden sind.

Während Dr. Hyvernat zu Vorsicht und ärztlicher Überwachung drängt, bevor er kopfüber in ein restriktives intermittierendes Fasten eintaucht, glauben andere, wie der freimütige Online-PT James Smith, der gesamte Trend sollte mit einer großen Prise Salz aufgenommen werden.

„Abgesehen von der spontanen Kalorienreduktion, die einige Erfahrungen gemacht haben, sehe ich den Vorteil des intermittierenden Fastens nicht, wenn man einfach weniger isst“, sagt Smith von jamessmithacademy.com und Autor des kommenden Not A Diet Book.

„Wenn jemand seine Gesundheit verbessern möchte, sollte er darauf achten, seine Ernährung, seinen Schlaf, seine Beziehungen, seinen Stress zu kontrollieren und sogar die Menge an Vitamin D zu bevorzugen, die er aus dem Sonnenlicht bekommt“, sagt er. „Eine Mahlzeit zurückzuschieben ist in keiner Weise magisch. Die meisten Verbesserungen der Gesundheit sind auf den Fettabbau zurückzuführen, der auftreten kann, nicht auf das Fasten selbst.“

Smith argumentiert, dass die empfohlenen sieben bis neun Stunden Schlaf pro Nacht mehr als genug „Auszeit“ sind, damit die entscheidenden Regenerationsprozesse des Körpers ohne weiteres Fasten während des Tages ablaufen können.

„Es bringt mich um, dass einige Leute da draußen mit Schlafmangel und gestresst von einer beschissenen Diät denken, dass das Überspringen des Frühstücks der heilige Gral für ein besseres Leben ist“, sagt er. “Versuchen Sie, in Australien zu leben, wo das Frühstück die beste Mahlzeit des Tages ist.”


4. DISKUSSION

Unsere Ergebnisse zeigen einen deutlichen Unterschied in der Immunität zwischen verschiedenen Entwicklungswegen beim polyphenischen Schmetterling A. levana. Insbesondere die für die Diapause bestimmten Raupen des letzten Stadiums hatten im Vergleich zu den sich direkt entwickelnden Raupen erheblich höhere Aktivitäten von immunitätsbezogenen Enzymen in der Hämolymphe. Wichtig war, dass die Ergebnisse zwischen laborgezüchteten und im Feld gesammelten Individuen konsistent waren. Die beiden untersuchten Immunparameter waren positiv miteinander korreliert. Dies deutet darauf hin, dass der festgestellte Unterschied zwischen den Entwicklungswegen nicht spezifisch für ein bestimmtes Merkmal ist und auch auf die Fähigkeit des Insekts hinweisen kann, verschiedene Teile seiner Immunität gleichzeitig hochzuregulieren.

Diapausieren A. levana Individuen zeigten höhere Konzentrationen sowohl der PO-Aktivität als auch der allgemeinen lytischen Aktivität in der Hämolymphe. Im Gegensatz dazu wiesen Personen mit direkter Entwicklung nicht nur eine geringere Expression beider Immunparameter auf, sondern auch ein erheblich höherer Anteil von Personen hatte keine messbare Aktivität der entsprechenden Enzyme. Es gibt mindestens zwei Möglichkeiten, wie die natürliche Selektion solche plastischen Unterschiede verursacht haben könnte. Erstens ist der große (mehr als das 4-fache) Unterschied in der Lebensspanne zwischen den Individuen, die unterschiedliche Entwicklungspfade repräsentieren, ein offensichtlicher Kandidat für den selektiven Faktor. Diese Unterschiede in der Lebenserwartung sollten bedeuten, dass die Wahrscheinlichkeit, mit Krankheitserregern in Kontakt zu kommen, für die Diapausierende Generation viel höher sein muss. Dies steht im Einklang mit der Annahme, dass Organismen mit kurzer Lebensdauer möglicherweise nicht in Abwehrmechanismen investieren müssen, sondern durch eine schnellere Entwicklung eine Infektion vermeiden können (Schmid-Hempel, 2011).

Zweitens ist eine nicht ausschließliche Erklärung, dass die Larven der beiden A. levana Generationen können mit unterschiedlichen Krankheitserreger-Ansammlungen und unterschiedlichen Gesamtabundanzen solcher Organismen konfrontiert sein. Solche Umweltunterschiede sollten für saisonspezifische Aktivitätsniveaus des Immunsystems selektieren. Es scheint kein allgemeines Verständnis der saisonalen Variationen in der Häufigkeit von Insektenpathogenen zu geben (siehe jedoch Antúnez et al., 2015 Małagocka, Jensen & Eilenberg, 2017, für Fallstudien). Tatsächlich haben die Häufigkeitsmuster von Insektenpathogenen in natürlichen Umgebungen erst vor kurzem begonnen, die Aufmerksamkeit der Forschung auf sich zu ziehen (Małagocka et al., 2017), was durch die Entwicklung entsprechender Methoden erleichtert wird. Dennoch liegt die Annahme nahe, dass die Erregerabundanz gegen Ende der Saison zunimmt, ein Muster, das zumindest für einen pilzlichen Erreger von Ameisen dokumentiert ist (Małagocka et al., 2017). In diesem Fall könnte der Erregerdruck für die Larven der Überwinterungsgeneration, die sich für die Allokation von mehr Ressourcen in Abwehrmechanismen hätte entscheiden sollen, möglicherweise sogar auf Kosten einer geringeren Körpermasse, höher sein.

Tatsächlich stellten wir fest, dass die sich direkt entwickelnden Individuen bei der Verpuppung schwerer waren als die sich windenden. Es ist nicht klar warum A. levana zeigt einen solchen Größenunterschied zwischen den Generationen, während bei Lepidoptera das entgegengesetzte Muster vorherrscht (Teder et al., 2010, aber siehe Wiklund & Forsberg, 1991 und Esperk et al., 2013 für Muster, die mit denen in übereinstimmen EIN. levana). Die Ergebnisse der vorliegenden Studie legen nahe, dass ein möglicher Grund in den höheren Kosten der hochregulierten Immunität bei Diapausierenden von A. levana. So erscheint es beispielsweise möglich, dass die sich direkt entwickelnden A. levana maximiert die Investition in die Körpergröße auf Kosten der Verringerung der Investitionen in die Immunität. Unter dem wahrscheinlich begrenzten Krankheitserregerdruck des Frühsommers sollte es in der Tat anpassungsfähig sein, in große Körpergröße zu investieren, nur um den für Insekten typischen starken Fruchtbarkeitsvorteil der Größe zu nutzen (Honĕk, 1993 Tammaru, Esperk & Castellanos, 2002 Tammaru, Kaitaniemi & Ruohomaki, 1996). Frühere Studien, die die Beziehung zwischen Körpergröße und Immunantwort bei Insekten untersucht haben, haben zu widersprüchlichen Ergebnissen geführt (überprüft und diskutiert in Brace et al., 2017 Krams, Daukšte, Kivleniece, Krama & Rantala, 2011 Vogelweith, Thiery, Moret & Moreau , 2013). In Übereinstimmung mit einigen dieser Studien (Krams et al., 2015 Rantala & Roff, 2005 Rantala, Roff & Rantala, 2007) fanden wir, dass kleinere als größere Individuen eine stärkere Immunantwort in Bezug auf eine höhere PO-Aktivität aufwiesen. Dies unterstützt weiter die Idee, dass ein Kompromiss zwischen Immunität und Entwicklung bestehen könnte in A. levana (cf. Brace et al., 2017). Eine möglicherweise damit zusammenhängende Beobachtung ist, dass der relative Massenverlust während des Puppenstadiums mit dem Entwicklungsweg zusammenhängt. Dieses Ergebnis könnte als mechanistische Folge der viel längeren Puppenzeit der überwinternden Individuen angesehen werden. Alternativ oder zumindest zusätzlich könnten die überwinternden Puppen weiter in Immunität investiert haben, um die Infektionen unter Kontrolle zu halten.

Ein weiterer Grund für den jahreszeitlichen Unterschied der Immunparameter kann aus phänologischen Veränderungen der Wirtspflanze resultieren. Das biochemische Profil von Urtica dioica, die Wirtspflanze von A. levana, hat sich im Laufe der Saison erheblich verändert, mit messbaren Auswirkungen auf seine Insekten-Herbivoren (Pullin, 1987). Urtica dioica hat einen hohen Gehalt an Phenolen (Farag, Weigend, Luebert, Brokamp & Wessjohann, 2013), von denen bekannt ist, dass sie bei Pflanzenfressern oxidativen Stress verursachen (War et al., 2012). Als Gastgeber-Spezialist A. levana müssen an hohe Konzentrationen von Abwehrstoffen wie Flavonoiden angepasst werden, von denen gezeigt wurde, dass sie antimikrobielle Wirkungen gegen eine Vielzahl von Krankheitserregern haben (Cushnie & Lamb, 2005 Gülçin, Küfrevioǧlu, Oktay & Büyükokuroǧlu, 2004). Wenn die jüngeren Blätter, die von den sich direkt entwickelnden Larven gefressen werden, viel Abwehrstoffe enthalten (siehe Ben Ahmed et al., 2017 Lee, Cory, Wilson, Raubenheimer & Simpson, 2006 Palo, Sunnerheim & Theander, 1985), können die direkten Entwickler verlassen sich gut auf sekundäre Pflanzenstoffe als Abwehr gegen Parasiten (Abbott, 2014 Sandre, Tammaru & Hokkanen, 2011). Natürlich muss diese Möglichkeit empirisch verifiziert werden, könnte aber schließlich ein Beispiel dafür liefern, wie multivariate Lebensgeschichten in multitrophen Systemen geformt werden.

In der vorliegenden Studie wurden parallele Messungen an laborgezüchteten und wild gefangenen Tieren durchgeführt. Typischerweise sind immunologische Studien an Insekten auf im Labor gezüchtete Tiere unter streng kontrollierten Bedingungen beschränkt (Lemaitre & Hoffmann, 2007). Dies wirft die Frage auf, wie gut wir die laborbasierten Ergebnisse auf natürliche Bedingungen extrapolieren können. Dieser Aspekt ist auch für die Interpretation der Studien zu P. napi (Prasai & Karlsson, 2011) und A. levana (Baudach et al., 2018), die anhand von Labormessungen über Unterschiede in der Immunität zwischen zwei verschiedenen Entwicklungswegen berichteten. Eines der bedeutendsten Ergebnisse der vorliegenden Studie ist die gute Korrelation der gemessenen Merkmale zwischen den Labor- und Wildwuchs-Individuen. Da die Feldstudie die im Labor gewonnenen Daten untermauert, können wir behaupten, dass die Effekte „real“ sind, d. h. es gibt starke Hinweise darauf, dass unsere Laborversuche die Situation unter natürlichen Bedingungen angemessen widerspiegeln.

Wichtig ist wiederum, dass die manipulative Studie es uns ermöglichte, eine große Mehrdeutigkeit zu umgehen, die korrelativen Studien im Bereich der ökologischen Immunologie innewohnt. Insbesondere konnten wir aufgrund der Ergebnisse der Feldstudie nicht ausschließen, dass die erhöhte Immunität bei Diapausierenden Larven vollständig durch Begegnungen mit tatsächlichen Krankheitserregern erklärbar war, die in der zweiten Sommerhälfte wahrscheinlich häufiger auftreten werden (siehe oben .) ). In unserer manipulativen Laborstudie wurden unter ansonsten standardisierten Bedingungen photoperiodisch unterschiedliche Entwicklungswege induziert und dennoch die Unterschiede in den immunologischen Merkmalen beobachtet. Dies erlaubt uns, eine direkte Reaktion auf Krankheitserreger oder Wirtspflanzenmerkmale als alleinige Erklärung auszuschließen. Tatsächlich ist es für die zwischen den photoperiodischen Behandlungen festgestellten Unterschiede schwierig, andere Erklärungen vorzuschlagen als diejenigen, die auf antizipatorischer Plastizität basieren, dh adaptiven Zuordnungsentscheidungen, die kausal mit dem Entwicklungsweg zusammenhängen.

Wir fanden heraus, dass PO-Aktivität und lytische Aktivität gleichzeitig auf hohem Niveau in der Diapausierenden-Generation exprimiert werden können. Dies trägt zu den widersprüchlichen Beweisen bezüglich des vorgeschlagenen Kompromisses zwischen diesen beiden zentralen immunitätsreflektierenden Parametern bei (Cotter et al., 2004 Fedorka, Copeland & Winterhalter, 2013 Freitak, Heckel & Vogel, 2009 Freitak, Wheat, Heckel & Vogel, 2007 Meister et al., 2017). Der Grund, warum angenommen wurde, dass PO und lytische Aktivität zu unterschiedlichen Zeitpunkten exprimiert werden sollten, ist mit hohen Autoimmunkosten verbunden, die mit der PO-Aktivität verbunden sind (Sadd & Siva-Jothy, 2006). Diese Kosten hängen mit der Freisetzung freier Radikale während der Synthese von Phenoloxidase zusammen, die oxidativen Stress und Gewebeschäden verursacht (Cerenius, Lee, & Söderhäll, 2008), was dazu führt, dass Ressourcen bereitgestellt werden müssen, um Gewebe- und DNA-Schäden entgegenzuwirken (Jena , 2012).

Urtica dioica, die Wirtspflanze von A. levana, hat eine hohe antioxidative Kapazität (Gülçin et al., 2004 Khare et al., 2012). Es ist möglich, dass Brennnessel die Larven mit einem hohen Gehalt an antioxidativen Verbindungen versorgt (Upton, 2013) und es den Insekten ermöglicht, eine hohe PO-Aktivität auszudrücken, ohne Autoimmuneffekte zu erleiden. In jedem Fall legen unsere Ergebnisse nahe, dass artspezifische physiologische und ökologische Faktoren die Schwere immunologischer Kompromisse gut beeinflussen können. Dies impliziert, dass anstatt zu fragen wenn es gibt solche Kompromisse, sollten wir vielleicht fragen Wenn werden wir erwartet, sie zu sehen. In diesem Zusammenhang könnte es interessant sein zu sehen, wie die Aktivitäten dieser Enzyme beeinflusst werden, wenn das Tier infiziert wird. Es kann durchaus sein, dass zum Beispiel eine bakterielle Infektion die PO-Aktivität auf Kosten der Hochregulierung der lytischen Aktivität herunterregulieren würde (Cotter et al., 2004 Freitak et al., 2007). Eine kürzlich durchgeführte Studie untersucht die Unterschiede in der induzierten Immunität in verschiedenen Entwicklungswegen von A. levana stimmt gut mit unseren Vorhersagen überein. Es zeigte sich, dass auch im Falle einer künstlichen Immunexposition die in die Diapause eintretenden Larven ein höheres Überleben und eine höhere induzierte antibakterielle Aktivität aufwiesen als die sich direkt entwickelnden (Baudach et al., 2018).

Zusammenfassend legen unsere Ergebnisse nahe, dass immunologische Merkmale gut in die Struktur der Kompromisse integriert werden können, die den Unterschieden in der Lebensgeschichte zwischen verschiedenen Morphen eines polyphenischen Insekts zugrunde liegen. Durch die Verwendung von Labor- und Freiland-Personen untersuchen wir verschiedene Merkmale der Lebensgeschichte, die möglicherweise mit der angeborenen Immunität zusammenhängen. In Übereinstimmung mit unseren Erwartungen sehen wir in der Generation mit Diapause-Entwicklung und längerer Lebensdauer eine höhere Aktivierung des Immunsystems. Unsere Ergebnisse legen insbesondere nahe, dass der Immunstatus beeinträchtigt sein könnte, um unter einigen, aber nicht allen Bedingungen eine schnellere Entwicklung und eine höhere Körpermasse zu erreichen. Ein solcher Unterschied bei den Zuteilungsentscheidungen kann auf die Unterschiede in der erwarteten Langlebigkeit der Individuen zurückzuführen sein oder eine antizipierende Reaktion auf zeitliche Unterschiede in der Pathogenprävalenz in der Umwelt darstellen. Unsere Ergebnisse deuten auch darauf hin, dass der weit verbreitete Kompromiss zwischen Phenoloxidase-Aktivität und lytischer Aktivität möglicherweise nicht universell ist, sondern durchaus vom physiologischen und ökologischen Kontext der Expression dieser Merkmale abhängen kann.


Evolutionsbiologie

Die lebendige Welt ist voll von immenser Vielfalt. Vom riesigen Blauwal bis zu Bakterien. Vom wilden Löwen zum bescheidenen Gras. Es wäre in der Tat selten, einen Menschen zu finden, der nicht von den Bewohnern unseres geliebten Planeten Erde begeistert ist!

Die Evolutionstheorie versucht, eine einfache Lösung für das Rätsel der Biodiversität anzubieten. Sie behauptet, dass alle Lebensformen einen gemeinsamen Ursprung haben. Die moderne Evolutionstheorie erklärt die Vielfalt des Lebens, die durch allmähliche Veränderungen des genetischen Codes von Lebewesen verursacht wird, hauptsächlich durch genetische Mutation und natürliche Selektion.

Pro wird bestätigen, dass die moderne Evolutionstheorie ausreicht, um die Vielfalt des Lebens zu erklären.

Con wird argumentieren, dass alle von Pro vorgelegten Beweise falsch, irreführend oder anderweitig unzureichend sind, um den Ursprung der Biodiversität zu erklären. Con ist nicht verpflichtet, eine alternative Theorie vorzulegen.

Es ist wichtig anzumerken, dass ich nicht für intelligentes Design argumentiere. Meine Lösung für das Rätsel des Lebens ist: "Ich weiß es nicht". Dies ist eine vollkommen akzeptable wissenschaftliche Antwort.

Ich akzeptiere alle Geschäftsbedingungen wie von Pro beschrieben. Die einzige Ergänzung, auf die ich bestehen möchte, ist, dass in der fünften Runde keine neuen Argumente zugelassen werden. Die letzte Runde ist nur für Widerlegungen und Schlussfolgerungen. Dies ist eine Standardregel, von der eher er als ich profitiert, da er sonst keine Chance hat, auf ein neues Argument zu antworten, das ich in der letzten Runde vorbringen könnte.

Freue mich auf Argumente von Relax.

Ich danke meinem Gegner, dass er die Herausforderung angenommen hat und freue mich darauf, seine Meinung zu hören. Ich bin sicher, sie werden interessant sein :)

Der Fall für Evolution: Endogenes Retrovirus
Retroviren sind Viren, die in eine Wirtszelle eindringen und dann reverse Transcribtase-Enzyme verwenden, um sich in die DNA der Wirtszelle zu implementieren, wo sie dann unter Verwendung der Ressourcen und Mechanismen der Wirtszelle kopiert werden können. Manchmal können diese jedoch in Keimzellen eindringen, in denen sie in das Fundament der DNA eingebaut werden, die möglicherweise zu Nachkommen werden könnten. Eine andere Sache, die vira passieren kann, was auch allen Leben passiert, sind Mutationen. Wenn beides passiert und daraus erfolgreiche Nachkommen hervorgehen, können wir alle nachfolgenden Nachkommen dieses Elternteils verfolgen, da jeder Nachkommen in dieser Linie höchstwahrscheinlich dieses spezielle Retrovirus an genau dieser Position enthält.

Ein endogenes Retrovirus werden diese fixierten alten Viren genannt. Es gibt keinen Grund, warum zwei verschiedene Abstammungslinien, wie Schimpansen und Menschen, dasselbe ERV an genau derselben Position in ihrem Genom teilen sollten, abgesehen von einer gemeinsamen Abstammung oder einem extremen Zufall. Der Grund, warum es eine extreme Wahrscheinlichkeit sein muss, ist aus folgendem Grund:

Ihr Genom enthält etwa 3,2 Milliarden Nukleotide. Das sind 3200000000 Buchstaben, die für Sie kodieren. Eine Retrovirus-Insertion kann zwischen all diese Nukleotide eindringen, so dass die Chance, dass sie dort endet, wo immer sie endet, eine 1 zu 3,2b-Chance dafür hatte.

Damit es sowohl für Sie als auch für die Schimpansen zufällig an der gleichen Position landet, d. h. ohne gemeinsame Abstammung und biologische Verwandtschaft, wäre die Chance 1/3,2b^2, was = 9,765625 &mal 10^-20 ergibt es anders herum, ungefähr 1 in 980000000000000000000 (gerundet)

Tatsache ist jedoch, dass wir mit Schimpansen mehr als 1 ERV teilen. In einem Papier[1] erwähnen sie 16 ERV-Stellen, die sowohl Schimpansen als auch Menschen gemeinsam haben, die Wahrscheinlichkeit dafür wäre etwa so: (1 / 3 200 000 000)^16 = 8,27180613 &mal 10^-153

Tatsächlich teilen wir weit mehr ERVs als das, aber ich könnte später darauf eingehen.

Zufall
Ich habe Behauptungen gehört, dass ERVs nicht so zufällig sind und dazu neigen, ihre Insertionsstelle in aktiven kodierenden Stellen eher als in nicht kodierenden Bereichen auszuwählen. Aber selbst wenn wir die Berechnungen wiederholen und uns auf 0,1% des Genoms beschränken, was weit weniger als der aktive Teil des Genoms ist, aber nur um den Kritikern zu helfen, gehen wir mit dieser Zahl. Dies würde nur 3,2 Millionen Insertionsstellen verbleiben, und bei 16 ERVs an genau derselben Stelle, die dem Zufall überlassen würde, wäre die Chance (1/3 200 000)^16 = 8,27180613 &mal 10^-105.

Das macht es also immens unwahrscheinlich, dass gemeinsame Abstammung die einzige rationale Erklärung ist.

[1]C. M. Romano, R. F. Ramalho und P. M. de A. Zanotto Tempo und Modus der ERV-K-Evolution in menschlichen und Schimpansen-Genomen. Arch Virol (2006) 151: 22152228

Vielen Dank an Relax für seine Bemühungen.

== Einführung ==

Die Leser hätten inzwischen bemerkt, dass Relax nicht versucht zu beweisen, dass die Evolution die Erklärung für all die Vielfalt in der Natur ist. Vielmehr verwendet er genetische Argumente, um zu argumentieren, dass Menschen und Schimpansen denselben Ursprung haben. Ich begrüße dies. Dies ermöglicht es uns, über ein wissenschaftliches Problem eingehend zu argumentieren und diesem angemessen gerecht zu werden. Die Richter werden gebeten, nach den diskutierten Themen und nicht nach der Auflösung der Debatte abzustimmen.

Andererseits gehe ich immer noch davon aus, dass wir immer noch von einer gemeinsamen Herkunft von Mensch und Schimpanse sprechen, wie sie von der modernen Evolutionstheorie allgemein vorhergesagt wird. Zum Beispiel gehe ich davon aus, dass Mensch und Schimpanse in der Weltsicht meines Gegners vor 7 (+- 2) Millionen Jahren einen gemeinsamen Ursprung hatten und der Evolutionsprozess vor wenigen Milliarden Jahren begann. [1]

== Widerlegungen ==

Mein Gegner hat sich für ein bestimmtes ERV-Virus (ERV-K-Virus) entschieden und darauf basierend eine probabilistische Analyse durchgeführt. Ich habe mehrere Einwände.

Ist die Standortauswahl zufällig?: Um die probabilistische Analyse durchzuführen, die mein Gegner durchgeführt hat, müssen wir zunächst sicherstellen, dass ERV-K jeden Punkt in der DNA-Sequenz völlig zufällig auswählen kann. Pro hat keine Einzelheiten über den Mechanismus präsentiert, durch den ERV in die genetische Sequenz eingefügt wird. Pro ist sich dieses Problems bewusst, da er einräumt, dass ein Retrovirus eher aktive Regionen des genetischen Codes angreift. Dies ist nicht das einzige Problem. Es ist auch möglich, dass bestimmte ERVs nach einer bestimmten Codesequenz n DNA Ausschau halten und dann versuchen, sich an dieser Stelle anzuheften. In diesem Fall wird die Anzahl der verfügbaren Standorte für ein bestimmtes ERV drastisch reduziert. Solange Pro keine klaren Beweise dafür vorlegt, dass die genetische Codesequenz selbst bei ERV-Angriffen keine Rolle spielt, ist es offensichtlich, dass die Art der Wahrscheinlichkeitsberechnung, die er durchgeführt hat, verfrüht ist.

Nichtübereinstimmungen: Pro versucht, es so klingen zu lassen, als ob es genau 16 Übereinstimmungen und keine Fehlanpassungen gäbe. Das ist einfach falsch. Gemäß der Zusammenfassung des von Pro [2] zitierten Artikels (obwohl er die Links nicht bereitgestellt hatte)

&hellipwe identifizierte und charakterisierte 76 vollständige ERV-K-Elemente, 54 beim Menschen (HERV-K), von denen 34 zuvor beschrieben wurden, und 21 beim Schimpansen (CERV-K)."

Davon befanden sich, wie uns mein Gegner mitteilt, 16 an identischen Orten. Was ist also mit den anderen?

Nach der modernen Evolutionstheorie sind Mensch und Schimpanse seit 7 Millionen Jahren getrennt. Aber sie hatten mehrere Milliarden Jahre lang identische Abstammung. Nehmen wir an, die gemeinsame Abstammung beträgt eine Milliarde Jahre. In diesem Fall sollten sich nur 7/1000 Teile der ERVs an unterschiedlichen Standorten befinden! Das ist ungefähr ein Teil von 150. Die Diskrepanzen sind eindeutig viel mehr.

Wie erklären sich Wissenschaftler diese Diskrepanz? Sie argumentieren, dass der bestimmte ERV möglicherweise nicht vor einer Milliarde Jahren entstanden ist. Dies ist eine gültige Erklärung. Aber dann verwenden sie den Prozentsatz der Nichtübereinstimmungen und die Annahme, dass Mensch und Schimpanse bis zum Datum des jeweiligen ERV gemeinsame Vorfahren hatten! Dies macht jede probabilistische Analyse des Mismatch/Match-Verhältnisses zur Überprüfung der Evolution im Wesentlichen zyklisch. Bis es eine unabhängige Möglichkeit gibt, das Alter von ERVs herauszufinden, sind ERV-Matches als Argumente für die Evolution nutzlos.

Kleine Stichprobengröße: Es ist unklar, warum mein Gegner diesen speziellen ERV gewählt hat. Nach einigen Schätzungen bestehen etwa 8% des menschlichen genetischen Codes aus ERV [3]. Angesichts dieser Tatsache ist das Argument meines Gegners über 16 Spiele lächerlich anekdotisch.

Die Wende: Warum beschränken wir uns auf den Vergleich von ERVs. Wie wäre es mit einem Vergleich des vollständigen genetischen Codes?

Laut [4] gibt es einen Unterschied von 5% in den genetischen Codes von Mensch und Schimpanse. Das bedeutet 5% Unterschied in 7 Millionen Jahren. Um meinem Gegner zu helfen und die Berechnungen zu erleichtern, machen wir es 10 Millionen Jahre. Menschen und Schimpansen teilen angeblich die genetischen Codes seit mehreren Milliarden Jahren. Lassen Sie uns meinem Gegner gegenüber ein wenig gnädig sein und annehmen, dass die Evolution vor 1 Milliarde Jahren begonnen hat.

Unterschiedliche Zeit / Gesamtzeit = 10 Millionen / 1000 Millionen

Unterschiedlicher Code / Gesamtcode = 5/100

Bitte beachte, dass ich die erste Figur modifiziert habe, um meinem Gegner zu helfen. Wenn ich die realen Werte einsetze, wird die erste Zahl drastisch kleiner. 5 Millionen Jahre machen es zu 1/200! Der Unterschied in der Abbildung zeigt an, dass etwas mit der Evolutionstheorie ernsthaft nicht stimmt.

Ich behalte mir das Recht vor, in der nächsten Runde weitere Argumente vorzutragen. Ich freue mich auf Widersprüche von Relax!


1 Antwort 1

The phrase "you have filled me with wrinkles" is reduced to the word qamat, קמט, in the Strong's Concordance. This word means:

As to why the translators chose "wrinkles", according to Albert Barnes' Notes on the Bible:

The word in Chaldee (קמט qâmaṭ) means to wrinkle, or collect in wrinkles and is applied to anything that is “contracted,” or rough.

The translators might have relied on the Chaldee here to tie to the thought Job referred to his face was bearing witness to the leanness. And the leanness according to Strong's:

"literally a failure of flesh, that is, emaciation" is a witness of his health being "seized/snatched away prematurely". So "leanness" is a good translation for this context. (leanness, see Strong's H3585)

The word קמט qâmaṭ is only part of the original Hebrew word, the entire word is וַֽ֭תִּקְמְטֵנִי ,vat·tik·me·te·ni, which when translating into English requires more than one word. The phrase "you have filled me with wrinkles" may be better translated as "you have seized/snatch me away prematurely".


2. MATERIALIEN UND METHODEN

2.1 Study area

The Windermere catchment (54°18′ N 2°54′ E) is situated in the Lake District National Park in northwest England, United Kingdom, and comprises 11 lowland and upland lakes which feed into Windermere, England's largest twin-basin lake (Figure 1 Table 1). Receding glaciers formed lakes in the catchment at the end of the last glacial period, resulting in variable morphology of individual subcatchments. Regional climate is classified as temperate oceanic (Cfb in Köppen system) (Peel, Finlayson, & McMahon, 2007 ), with generally cool temperatures (mean high 13°C, mean low 5.8°C) and high average annual precipitation (>1,500 mm/year), but wide spatial and temporal variation (up to 5,000 mm/year). The shading effect of the Lake District mountains reduces temperatures and sunlight in the uplands, and rainfall is predominantly orographic, with higher mean annual precipitation in upland areas compared to lowland areas (Chiverrell, 2006 George, Hurley, & Hewitt, 2007 Kenworthy, 2014 Met Office, 1971 ).

Seite? ˅ Geologie Mean depth (m) Max depth (m) Länge (km) Area (km 2 ) Catchment area (km 2 ) Catchment to lake area ratio Altitude (m.a.s.l) Mean catchment altitude (m.a.s.l.) Mean Retention time (days) TP (mg/L) or trophic status Primary data source for physical and limnological variables
Stickle Tarn BVG 8 14 0.37 0.083 1.8 21.7 469 610 39 11.7a ein denotes surface water total phosphorus (TP) samples collected and measured in July 2013. Grey shading denotes upland lakes >100 m.a.s.l.
8, 9 & 11
Codale Tarn BVG 3.3 7 0.2 0.013 0.40 30.8 467 610 12 10.5a ein denotes surface water total phosphorus (TP) samples collected and measured in July 2013. Grey shading denotes upland lakes >100 m.a.s.l.
8, 9 & 11
Easedale Tarn BVG 10.5 22.5 0.48 0.106 2.7 25.5 279 510 55 11.3a ein denotes surface water total phosphorus (TP) samples collected and measured in July 2013. Grey shading denotes upland lakes >100 m.a.s.l.
8, 9 & 11
Blea Tarn BVG 7 8 0.26 0.038 1.16 30.5 192 520 - 13.3a ein denotes surface water total phosphorus (TP) samples collected and measured in July 2013. Grey shading denotes upland lakes >100 m.a.s.l.
1 & 11
Little Langdale Tarn BVG 2.7 9.5 0.375 0.065 12 184.6 102 520 3.3 14.6a ein denotes surface water total phosphorus (TP) samples collected and measured in July 2013. Grey shading denotes upland lakes >100 m.a.s.l.
8 & 11
Loughrigg Tarn BVG 6.9 10.3 0.4 0.07 0.95 13.6 94 175 117 23.5a ein denotes surface water total phosphorus (TP) samples collected and measured in July 2013. Grey shading denotes upland lakes >100 m.a.s.l.
11 & 14
Esthwaite Water SIL 6.4 15.5 2.5 1 17.0 17 65 148 100 28 (mean for 2008) 13, 14 & 15
Grasmere BVG 7.74 21.5 1.6 0.644 30.2 46.9 62 328 25 Eutrophic 2, 3, 12 & 13
Elterwater inner basin BVG 2.3 7.4 1 0.036 1.0 27.9 55 108 106 Eutrophic 4, 6, 10, 13 & 14
Elterwater middle basin BVG 2.3 6 1 0.074 1.0 13.5 55 108 26 Mesotrophic 6, 5, 13 & 14
Elterwater outer basin BVG 2.5 7.5 1 0.083 1.0 12 55 108 20 Oligotrophic 6, 13 & 14
Rydal Water BVG 4.4 19 1.2 1.5 33 22 53 312 9 13 & 14
Blelham Tarn SIL 6.8 14.5 0.67 0.1 4.0 40 42 105 50 Eutrophic 13, 14 & 16
Windermere north basin SIL 25.1 64 7 8.1 175 21.6 39 231 180 Mesotrophic 7 & 17
Windermere south basin SIL 16.8 42 9.8 6.7 200 37.3 39 231 100 Eutrophic 7 & 17
  • BVG, Borrowdale Volcanic Group SIL, Silurian flags and slates.
  • ein denotes surface water total phosphorus (TP) samples collected and measured in July 2013. Grey shading denotes upland lakes >100 m.a.s.l.
  • Primary data references: 1 Haworth ( 1969 ), 2 Hall, Collins, Jones, and Horsley ( 1978 ), 3 Reynolds and Lund ( 1988 ), 4 Carvalho and Moss ( 1995 ), 5 Beattie et al. ( 1996 ), 6 Zinger-Gize, Hartland, Saxby-Rouen, and Beattie ( 1999 ), 7 Reynolds and Irish ( 2000 ), 8 Tipping et al. ( 2000 ), 9 Tipping et al. ( 2002 ), 10 Goldsmith et al. ( 2003 ), 11 Haworth et al. ( 2003 ), 12 Barker et al. ( 2005 ), 13 George et al. ( 2007 ), 14 Maberly et al. ( 2011 ), 15 Dong et al. ( 2012 ), 16 Foley, Jones, Maberly, and Rippey ( 2012 ), 17 McGowan et al. ( 2012 ).

The Windermere catchment is composed of two distinctive geological areas with hard, slow-weathering extrusive lavas of the Borrowdale Volcanic Group (BVG) in the north separated from Silurian Coniston Flags and Slates (SIL) to the south by a thin band of Coniston Limestone. SIL rocks are easily weathered resulting in surface waters with higher ionic concentrations and buffering capacity than the BVG group, where overlying waters have a similar ionic composition to precipitation (Sutcliffe et al., 1982 Thornton & Dise, 1998 ). These differences in geology influence soil cultivability and have been described as the ‘Pearsall sequence’ of lake evolution with ‘primitive’ lakes overlying BVG geology and ‘evolved’ SIL lakes having distinct differences in lacustrine communities (Pearsall, 1921 ). Most of the catchment lakes are predominantly phosphorus (P) limited, although production in some of the oligotrophic upland lakes is colimited with nitrogen (Maberly, King, Dent, Jones, & Gibson, 2002 ).

Distinct differences in land use and lake trophic status exist between cultivated and uncultivated subcatchments in the Windermere region (George, Talling, & Rigg, 2000 ). Upland cover is largely grassland for rough grazing of sheep and limited cattle farming, although some native woodland exists to the west of Lake Windermere (Maberly et al., 2003 Pickering, 2001 ). In lowland areas, agricultural intensification in the latter half of the 20th century improved pasture conditions to facilitate increased livestock densities in the fertile lowland subcatchments of Esthwaite Water and Blelham Tarn (Heathwaite, Johnes, & Peters, 1996 ). Furthermore, tourism is an important industry (15.8 million visits per year), particularly in the larger urban settlements of Ambleside and Bowness-on-Windermere on the shores of Lake Windermere (Harvey, Thompson, Scott, & Hubbard, 2013 ), and has resulted in wastewater discharge into, and eutrophication of Windermere, Grasmere, Elterwater and Esthwaite Water (McGowan et al., 2012 Talling, 1999 ). This spatial variability in land use and geology leads to pronounced differences in modern lake chemistry and ecology, despite their close proximity (Talling, 1999 ).

2.2 Sediment coring

Lake sediment cores were retrieved from the deepest point of 11 lakes in the Windermere catchment from November 2011 to July 2013 using a 50-cm-long Glew gravity corer (Glew, 1988 ) for the unproductive upland tarns (Stickle Tarn, Codale Tarn and Easedale Tarn), a 1-m mini-Mackereth corer (Mackereth, 1969 ) for the more productive lowland sites (Blelham Tarn, Esthwaite Water, Rydal Water) and a 1-m HON-Kayak gravity corer (Renberg, 1991 ) for the remaining basins (Blea Tarn, Little Langdale Tarn, Loughrigg Tarn, Grasmere, Elterwater inner, middle and outer basins). Cores from the north and south Windermere basins were collected in 2009 (see McGowan et al., 2012 ). All cores were sectioned into 0.5-cm intervals within 48 hr of collection, sealed in airtight plastic bags, and samples frozen (−20°C) for pigment analysis or refrigerated for other analyses.

2.3 Sediment chronology

Freeze-dried sediments (48 hr, 0.1 Pa) from Blelham Tarn, Esthwaite Water, Rydal Water, Easedale Tarn and Stickle Tarn were dated using 210 Pb, 226 Ra via its daughter isotope 214 Pb, 137 Cs and 241 Am by direct gamma assay. Analyses were conducted using an ORTEC HPGe GWL series, well-type coaxial, low background, intrinsic germanium detector at the Environmental Radiometric Facility at University College London, United Kingdom. Freeze-dried sediments from Elterwater inner basin, Grasmere, Loughrigg Tarn and Codale Tarn were dated using 210 Pb, 137 Cs and 214 Pb activities using a well-type, ultralow background HPGe gamma ray spectrometer at the Aquatic Research Centre, University of Brighton. Longer count times were used for these four cores due to the high water content and flocculent nature of the sediment (e.g. >400,000 s for Elterwater inner basin).

The constant rate of supply model (CRS) was used to estimate sediment ages for Blelham Tarn, Codale Tarn, Easedale Tarn, Esthwaite Water, Loughrigg Tarn, Rydal Water and Stickle Tarn, reflecting the nonmonotonic features of the 210 Pb profiles (Appleby, 2001 ). All chronologies were validated based on 137 Cs and 241 Am profiles. However, further validation was required for Elterwater inner basin and Grasmere due to the very low activity of 210 Pb in the sediments, which prevented construction of a meaningful age-depth model. At these two sites 137 Cs profiles with distinct 137 Cs maxima from the 1986 Chernobyl accident and 1963 atmospheric atomic weapons testing maxima were used to estimate ages. The depth where 137 Cs activity reached zero was assigned as 1940 prior to global nuclear weapons testing (Ritchie & McHenry, 1990 ). The chronology was interpolated using these dates and that of core collection. These chronologies were then further validated by comparing proxies to previous studies at Grasmere (Barker, Pates, Payne, & Healey, 2005 ) and Elterwater inner basin (Lund, 1981 ), including loss-on-ignition at 550°C (%LOI550), diatom (diatoxanthin) and green algal (lutein) pigment concentrations, and morphological fossils from diatoms/chlorophytes. Linear interpolation using the last two deepest age-depths to extend back to 1800 was undertaken for cores whose deepest age-depth was before this date (Grasmere, Elterwater inner basin and Windermere's north basin). Cores from Blea and Little Langdale Tarns, Elterwater middle and outer basins were not dated due to lack of funding and were excluded from analyses where absolute dates were required. These latter sites were included in the Mann–Kendall trend analyses (described below) to help interpret catchment-wide concentration trends, but their undetermined time series must be acknowledged.

2.4 Sedimentary pigment analysis

Sedimentary carotenoids were used to reconstruct changes in abundance and composition of phototrophic assemblages of algae and cyanobacteria (Leavitt & Hodgson, 2001 ). Pigments from aliquots of freeze-dried samples were extracted, solutions filtered, and individual compounds then separated and quantified using an Agilent 1,200 series quaternary pump, autosampler, ODS Hypersil column (250 × 4.6 mm 5 μm particle size) and photo-diode array (PDA) detector as previously described (Chen, Bianchi, Mckee, & Bland, 2001 ). Pigments were expressed as nmole pigment/g organic matter (OM) using %LOI550 as a determinant of the OM fraction (Heiri, Lotter, & Lemcke, 2001 ). The HPLC was calibrated using commercial pigment standards from DHI (Denmark). Analysis included chemically stable, taxonomically diagnostic carotenoids representing total algal production (β-carotene), cryptophytes (alloxanthin), potentially N2-fixing cyanobacteria (aphanizophyll), canthaxanthin (colonial cyanobacteria), zeaxanthin (all cyanobacteria), mainly diatoms (diatoxanthin) and chlorophytes (lutein) (Leavitt & Hodgson, 2001 ).

2.5 Numerical analyses

The Mann–Kendall trend coefficients were used to investigate the first hypothesis that the magnitude of phototrophic assemblage changes was greater in lowland than upland lakes over the last

200 years. Diagnostic carotenoids from all basin cores (n = 15 Supporting information Figure S1a-o) were scaled by mean and variance to account for intersite differences in absolute concentration and preservation from ca. 1800 onwards in dated cores and for the full core length in nondated cores. Principal components analysis (PCA) axis 1 scores were used to summarize changes of the seven main biomarker carotenoids (Supporting information Figure S1a-o). The scaling and PCA were applied using the vegan package in R (Oksanen, 2013 ). All pigments apart from aphanizophyll were strongly correlated with PCA axis 1 in the lowland lakes with the exception of Elterwater's middle basin (low correlations of alloxanthin and zeaxanthin with PCA axis 1) and Windermere's south basin (low correlations of zeaxanthin with PCA axis 1). In the upland lakes, although PCA axis 1 was correlated with alloxanthin in all sites, correlations with other pigments varied among basins (e.g. β-carotene at Blea and Little Langdale Tarns, canthaxanthin at Easedale and Little Langdale Tarns, diatoxanthin at Stickle, Codale and Little Langdale Tarns, lutein in all except Stickle Tarn and zeaxanthin in all except Easedale Tarn) (Supporting information Figure S1a-o).

The Mann–Kendall coefficient, or tau, and P-value for each lake profile (n = 15) was determined using the R package Kendall (McLeod, 2011 ). The Mann–Kendall test is a nonparametric test used to determine whether there is a monotonic upward (coefficient between 0 and +1) or downward (coefficient between 0 and −1) trend in a variable over time by calculating a rank correlation coefficient, which is the measure of association between random paired samples in the time series (Figure 2 Supporting information Table S1). This test assigns the sample pairs a score of +1 if the sample is greater than the subsequent samples and −1 if it is lower (Gilbert, 1987 ). Pigment concentrations sometimes increased in the top few centimetres of each core (see Supporting information Figure S1a-o) due to rapid degradation after recent deposition (Cuddington & Leavitt, 1999 Leavitt & Carpenter, 1990 ). However, because the Mann–Kendall trend test calculates randomly selected pairs of measurements throughout the entire time series, an increase confined to the uppermost centimetres does not significantly influence the dominant trend over time. To determine whether the magnitude of change in primary producer assemblages were significantly greater in lowland (<100 m.a.s.l.) relative to upland lakes (>100 m.a.s.l.), in accordance with hypothesis (1), we conducted dependent t-tests using the R package vegan (Oksanen, 2013 ) on the Mann–Kendall coefficients based on either PCA axis 1 scores or individual pigments time series.

200 years. Colonial cyanobacteria (canthaxanthin) and all cyanobacteria (zeaxanthin) are given in Supporting information Table S1. The PCA axis 1 scores are presented as absolute values to represent the magnitude of change from no change/zero (light blue) to complete species turnover/one (red). Gradient of red tones indicate positive trends and green indicates negative trends. Abbreviations of lakes: STI, Stickle Tarn CT, Codale Tarn EAS, Easedale Tarn BT, Blea Tarn LLT, Little Langdale Tarn LOU, Loughrigg Tarn EST, Esthwaite Water GRA, Grasmere ELTIN, Elterwater inner basin ELTMID, Elterwater middle basin ELTOUT, Elterwater outer basin RYD, Rydal Water BLE, Blelham Tarn WNB, Windermere north basin WSB, Windermere south basin. Significantly (P =< 0.05) different trend coefficients between upland (squares) and lowland lakes (circles) are reflected in the t-test and P-values presented in the grey boxes

To address the hypothesis that primary producer communities were regulated mainly by regional factors in upland lakes and local drivers in lowland lakes (hypothesis (2)), regression trees were used to determine the hierarchical relationship among explanatory environmental variables correlated with lake phototrophic assemblage change during the last

200 years. The analysis was conducted on the dated sediment cores only (n = 11). Regression trees are useful tools to detect nonlinear or threshold changes in species and environmental relationships, with the split nodes of explanatory variables chosen according to their ability to minimize the sum of squares error (SSE) (De'ath, 2002 ). PCA axis 1 scores of the seven biomarker pigments were used as the response variable in the package mvpart in R (De'ath, 2002 ). Each explanatory variable time series differed in length and frequency (described in Supporting information Tables S2 and S3) and so had to be aligned manually to the corresponding pigment time series.

Explanatory variables in the regression tree analysis included changes in individual lake catchment WwTWs and hydrological modifications, livestock and human densities (both individuals/ha), crop type and area coverage (%). Fertilizer application data (available from 1970s onward) were only available at the national level, and climate variables were from a regional dataset (details in Supporting information Tables S2 and S3). Variation inflation factors (VIF) ≤10 indicated no collinearity in the explanatory variables (Legendre & Legendre, 2012 ). Die mvpart() function was used to perform the regression tree analysis because it avoids overfitting and produced a cross-validation model to predict how well the model performs. The cross-validation model results were plotted and the best-fitted and smallest tree with the lowest associated error (De'ath & Fabricius, 2000 ) was chosen. To avoid overfitting the model, the tree was pruned according to the one standard error (1-SE) rule, resulting in the smallest tree where the estimated error was within 1-SE of the tree with minimum error (Breiman, Friedman, Olshen, & Stone, 1984 ). Several cross-validations were run to ensure the 1-SE selected tree remained typical (De'ath & Fabricius, 2000 ). The percentage variation explained (PVE) by each environmental predictor of primary producer assemblage change was calculated by 1- RE (relative error), and was performed for each single split node. The PVE from each site was then categorized into six environmental variables (further details in supporting information Table S4) and plotted in order of descending lake elevation to understand which variables explained lake primary producer variability across the catchment over the last

200 years (Figure 3 individual trees provided in Supporting information Figure S2a-k).

Synchrony (S) among lakes was assessed among pairs of fossil pigment records from dated cores (n = 11) to test hypothesis (3) that the dynamics in primary producer assemblages were more spatially coherent in upland than lowland basins. To allow comparisons among cores of unequal temporal resolution, scaled pigment concentrations were either averaged where multiple samples existed per 5-year time interval, or linearly interpolated, where missing values arose (Patoine & Leavitt, 2006 ). This was performed for Grasmere, Elterwater inner basin and Windermere's north basin, whose deepest sediment ages were younger than 1800 (1847, 1931 and 1846 respectively), and the upland Codale, Easedale and Stickle Tarns whose resolution was too coarse (11 + years per 0.5 cm depth at Codale Tarn and 9 + years from age-depths between 1800 and 1900 at Stickle and Easedale Tarns). The synchrony of six scaled taxon-specific carotenoids (as above) and total algal abundance (as β-carotene) during the period 1800–2005 was determined in the R package synchrony. For individual pigments, the synchrony value is the mean Pearson correlation coefficient (R) of a group of lake pairs (Gouhier & Guichard, 2014 Kratz et al., 1998 Vogt, Rusak, Patoine, & Leavitt, 2011 ). Monte Carlo permutation testing was used to establish the statistical significance (P ≤ 0.05) of each synchrony value. All time series were truncated at 2005. High levels of regional synchrony (S > 0.5) suggest that regional drivers such as climate or catchment-wide land use practices exert a dominant control on the response variables (George et al., 2000 Patoine & Leavitt, 2006 ). The results of the regression tree analyses described above implied timing of WwTWs varied among the lowland lakes (n = 7), so synchrony analysis was performed on these lakes following the onset of point nutrient activity (1886) to help interpret the synchrony patterns in these impacted basins.

Finally, to examine the concept of lake and their catchments characteristics as “filters” of lake response (Blenckner, 2005 ), the Pearson's correlation coefficients (R) from the seven carotenoids for catchment-wide lake pairs (1800–2005) were used as the response variable in a redundancy analysis (RDA) with noncollinear (VIF < 10) lake and catchment characteristics (difference in altitude, maximum depth, water retention time (WRT), catchment to lake area ratio (CA:LA), geology between lake pairs) as the explanatory variables (Figure 4). Continuous explanatory variables were first scaled by mean and variance to control for differences in magnitude prior to running the RDA. Both the scaling and RDA were undertaken in R using the vegan package (Oksanen, 2013 ).


Verweise

1. Schneider JE. Energy balance and reproduction. Physiol-Verhalten. 2004 Apr81(2):289-317.

2. Hill JW, Elmquist JK, Elias CF. Hypothalamic pathways linking energy balance and reproduction. Am J Physiol Endocrinol Metab. 2008 May294(5):E827-32.

5. Melin AK, Heikura IA, Tenforde A, Mountjoy M. Energy Availability in Athletics: Health, Performance, and Physique. Int J Sport Nutr Exerc Metab. 2019 Mar 129(2):152–64. Available from: http://dx.doi.org/10.1123/ijsnem.2018-0201

6. Hussein AM, Wang Y, Mathieu J, Margaretha L, Song C, Jones DC, et al. Metabolic Control over mTOR-Dependent Diapause-like State. Entwicklerzelle. 2020 Jan 2752(2):236–50.e7. Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.devcel.2019.12.018

8. Haig D. Genetic conflicts in human pregnancy. Q Rev Biol. 1993 Dec68(4):495-532. Rezension.

9. De Bond JA, Smith JT. Kisspeptin and energy balance in reproduction. Reproduction. 2014 Feb 3147(3):R53-63.

10. Tolson KP, Garcia C, Yen S, Simonds S, Stefanidis A, Lawrence A, Smith JT, Kauffman AS. Impaired kisspeptin signaling decreases metabolism and promotes glucose intolerance and obesity. J Clin Invest. 2014 Jul 1124(7):3075-9.

11. Pinilla L, Aguilar E, Dieguez C, Millar RP, Tena-Sempere M. Kisspeptins and reproduction: physiological roles and regulatory mechanisms. Physiol Rev. 2012 Jul92(3):1235-316

12. Hrabovszky E, Ciofi P, Vida B, Horvath MC, Keller E, Caraty A, Bloom SR, Ghatei MA, Dhillo WS, Liposits Z, Kallo I. The kisspeptin system of the human hypothalamus: sexual dimorphism and relationship with gonadotropin-releasing hormone and neurokinin B neurons. Eur J Neurosci. 2010 Jun31(11):1984-98.

15. Frazao R, Dungan Lemko HM, da Silva RP, Ratra DV, Lee CE, Williams KW, Zigman JM, Elias CF. Estradiol modulates Kiss1 neuronal response to ghrelin. Am J Physiol Endocrinol Metab. 2014 Mar306(6):E606-14.

16. Davis SR, Martinez-Garcia A, Robinson PJ, Handelsman DJ, Desai R, Wolfe R, et al. Estrone Is a Strong Predictor of Circulating Estradiol in Women Age 70 Years and Older. J Clin Endocrinol Metab. 2020 Sep 1105(9). Available from: http://dx.doi.org/10.1210/clinem/dgaa429

21. Katulski K, Podfigurna A, Czyzyk A, Meczekalski B, Genazzani AD. Kisspeptin and LH pulsatile temporal coupling in PCOS patients. Endocrine. 2018 Jul61(1):149–57. Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s12020-018-1609-1

24. Rideout, C.A., Linden, W. & Barr, S. (2006) High cognitive dietary restraint is associated with increased cortisol excretion in postmenopausal women. The journals of gerontology. Series A, Biological sciences and medical sciences, 61(6), 628-33.


Schau das Video: Biologie - Grundwissen Prokaryont und Eukaryont (Dezember 2022).