Articulo de referencia

Formación de patrones

Formación de patrones en un modelo computacional del crecimiento dendrítico . La ciencia de la formación de patrones se ocupa de los resultados visibles y ( estadísticamente ) o...

Formación de patrones en un modelo computacional del crecimiento dendrítico .

La ciencia de la formación de patrones se ocupa de los resultados visibles y ( estadísticamente ) ordenados de la autoorganización y de los principios comunes que subyacen a patrones similares en la naturaleza .

En biología del desarrollo , la formación de patrones se refiere a la generación de organizaciones complejas de destinos celulares en el espacio y el tiempo. El papel de los genes en la formación de patrones es un aspecto de la morfogénesis , la creación de diversas anatomías a partir de genes similares, que actualmente se explora en la biología evolutiva del desarrollo o evo-devo. Los mecanismos implicados se observan claramente en la formación de patrones anteroposteriores de embriones del organismo modelo Drosophila melanogaster (una mosca de la fruta), uno de los primeros organismos cuya morfogénesis se estudió, y en las manchas oculares de las mariposas, cuyo desarrollo es una variante del mecanismo estándar (de la mosca de la fruta).

Patrones en la naturaleza

Ejemplos de formación de patrones se pueden encontrar en biología, física y otros campos científicos, [ 1 ] y se pueden simular fácilmente con gráficos por computadora, como se describe a continuación.

Biología

Los patrones biológicos como las marcas animales , la segmentación de los animales y la filotaxis se forman de diferentes maneras. [ 2 ]

En biología del desarrollo , la formación de patrones describe el mecanismo por el cual células inicialmente equivalentes en un tejido en desarrollo en un embrión asumen formas y funciones complejas. [ 3 ] La embriogénesis , como la de la mosca de la fruta Drosophila , implica un control coordinado de los destinos celulares . [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] La formación de patrones está controlada genéticamente y a menudo implica que cada célula en un campo detecte y responda a su posición a lo largo de un gradiente de morfógeno , seguido de una comunicación célula a célula de corta distancia a través de vías de señalización celular para refinar el patrón inicial. En este contexto, un campo de células es el grupo de células cuyos destinos se ven afectados al responder al mismo conjunto de señales de información posicional. Este modelo conceptual fue descrito por primera vez como el modelo de la bandera francesa en la década de 1960. [ 7 ] [ 8 ] De manera más general, la morfología de los organismos está modelada por los mecanismos de la biología del desarrollo evolutiva , como el cambio del momento y el posicionamiento de eventos de desarrollo específicos en el embrión. [ 9 ]

Entre los posibles mecanismos de formación de patrones en sistemas biológicos se incluyen el modelo clásico de reacción-difusión propuesto por Alan Turing [ 10 ] y el mecanismo de inestabilidad elástica, descubierto más recientemente, que se cree responsable de los patrones de pliegues en la corteza cerebral de animales superiores, entre otras cosas. [ 11 ] [ 12 ] Se han propuesto modelos de autómatas celulares y redes neuronales para explicar los patrones en algunas conchas de moluscos marinos, como las del género Conus . [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]

Crecimiento de las colonias

Las colonias bacterianas muestran una gran variedad de patrones formados durante su crecimiento. Las formas resultantes dependen de las condiciones de crecimiento. En particular, el estrés (dureza del medio de cultivo, falta de nutrientes, etc.) aumenta la complejidad de los patrones resultantes. [ 17 ] Otros organismos, como los mohos mucilaginosos, muestran patrones notables causados ​​por la dinámica de la señalización química. [ 18 ] La incrustación celular (elongación y adhesión) también puede tener un impacto en los patrones en desarrollo. [ 19 ]

Patrones de vegetación

El arbusto tigre es un tipo de vegetación que se forma en condiciones áridas.

Los patrones de vegetación como el arbusto tigre [ 20 ] y las ondas de abeto [ 21 ] se forman por diferentes razones. El arbusto tigre consiste en franjas de arbustos en laderas áridas en países como Níger , donde el crecimiento de las plantas está limitado por las precipitaciones. Cada franja de vegetación, aproximadamente horizontal, absorbe el agua de lluvia de la zona desnuda inmediatamente superior. [ 20 ] En cambio, las ondas de abeto se producen en bosques de laderas montañosas tras una perturbación eólica, durante la regeneración. Cuando los árboles caen, los que habían protegido quedan expuestos y, a su vez, son más propensos a sufrir daños, por lo que los claros tienden a expandirse a sotavento. Mientras tanto, en el lado de barlovento, crecen árboles jóvenes, protegidos por la sombra del viento de los árboles altos restantes. [ 21 ] En terrenos llanos, aparecen morfologías de patrones adicionales además de las franjas: patrones de huecos hexagonales y patrones de manchas hexagonales. La formación de patrones en este caso está impulsada por bucles de retroalimentación positiva entre el crecimiento de la vegetación local y el transporte de agua hacia el lugar de crecimiento. [ 22 ] [ 23 ]

Química

La formación de patrones se ha estudiado ampliamente en química e ingeniería química, incluyendo patrones de temperatura y concentración. [ 24 ] El modelo Brusselator desarrollado por Ilya Prigogine y colaboradores es un ejemplo que exhibe inestabilidad de Turing . [ 25 ] La formación de patrones en sistemas químicos a menudo implica cinética química oscilatoria o reacciones autocatalíticas [ 26 ] como las reacciones de Belousov-Zhabotinsky o Briggs-Rauscher . En aplicaciones industriales como reactores químicos, la formación de patrones puede generar puntos calientes de temperatura, lo que puede reducir el rendimiento o crear problemas de seguridad peligrosos como un descontrol térmico . [ 27 ] [ 24 ] La aparición de la formación de patrones se puede estudiar mediante el modelado matemático y la simulación del sistema de reacción-difusión subyacente . [ 24 ] [ 26 ]

De forma similar a como ocurre en los sistemas químicos, pueden desarrollarse patrones en un plasma débilmente ionizado de una columna positiva de una descarga luminiscente. En estos casos, la creación y aniquilación de partículas cargadas debido a las colisiones de átomos corresponde a reacciones en sistemas químicos. Los procesos correspondientes son esencialmente no lineales y dan lugar, en un tubo de descarga, a la formación de estrías de carácter regular o aleatorio. [ 28 ] [ 29 ]

Otros patrones químicos incluyen los anillos de Liesegang .

Física

Cuando un cuerpo plano de fluido bajo la influencia de la gravedad se calienta desde abajo, la convección de Rayleigh-Bénard puede formar células organizadas en hexágonos u otras formas. Estos patrones se forman en la superficie del Sol y en el manto de la Tierra, así como durante procesos más comunes. La interacción entre la rotación, la gravedad y la convección puede provocar la formación de patrones en las atmósferas planetarias, como se observa en el hexágono de Saturno y en la Gran Mancha Roja y las franjas de Júpiter . Los mismos procesos dan lugar a formaciones de nubes ordenadas en la Tierra, como franjas y rollos .

En la década de 1980, Lugiato y Lefever desarrollaron un modelo de propagación de la luz en una cavidad óptica que da como resultado la formación de patrones mediante la explotación de efectos no lineales.

Los materiales que precipitan y se solidifican pueden cristalizar en patrones intrincados, como los que se observan en los copos de nieve y los cristales dendríticos .

Matemáticas

Empaquetamientos y recubrimientos de esferas. Las matemáticas subyacen a los demás mecanismos de formación de patrones mencionados.

Gráficos por computadora

Patrón que se asemeja a un modelo de reacción-difusión , producido mediante el uso de nitidez y desenfoque.

Algunos tipos de autómatas se han utilizado para generar texturas de aspecto orgánico para un sombreado más realista de objetos 3D . [ 30 ] [ 31 ]

Un popular complemento de Photoshop, KPT 6 , incluía un filtro llamado "Reacción KPT". Este filtro generaba patrones de reacción-difusión basados ​​en la imagen semilla proporcionada.

Un efecto similar al de la reacción KPT se puede lograr con funciones de convolución en el procesamiento digital de imágenes , con un poco de paciencia, al enfocar y desenfocar repetidamente una imagen en un editor gráfico. Si se utilizan otros filtros, como el de relieve o la detección de bordes , se pueden obtener diferentes tipos de efectos.

Las computadoras se utilizan con frecuencia para simular los procesos biológicos, físicos o químicos que dan lugar a la formación de patrones, y pueden mostrar los resultados de forma realista. Los cálculos que emplean modelos como reacción-difusión o MClone se basan en las ecuaciones matemáticas reales diseñadas por los científicos para modelar los fenómenos estudiados.

Referencias

  1. Ball, 2009.
  2. Ball, 2009. Formas , págs. 231–252.
  3. Ball, 2009. Formas, págs. 261–290.
  4. Eric C. Lai (marzo de 2004). "Señalización Notch: control de la comunicación celular y el destino celular". Development . 131 ( 5): 965–73 . doi : 10.1242/dev.01074 . PMID 14973298. S2CID 6930563 .  
  5. Melinda J. Tyler; David A. Cameron (2007). "Formación de patrones celulares durante la regeneración retiniana: Un papel para el control homotípico de la adquisición del destino celular" . Vision Research . 47 (4): 501– 511. doi : 10.1016/j.visres.2006.08.025 . PMID 17034830. S2CID 15998615 .  
  6. Hans Meinhard (26 de octubre de 2001). "Formación de patrones biológicos: cómo las células hablan entre sí para lograr la formación de patrones reproducibles " . Max-Planck-Institut für Entwicklungsbiologie, Tubinga, Alemania.
  7. Wolpert L (octubre de 1969). "Información posicional y el patrón espacial de la diferenciación celular". J. Theor. Biol . 25 (1): 1– 47. Bibcode : 1969JThBi..25....1W . doi : 10.1016/S0022-5193(69)80016-0 . PMID 4390734 . 
  8. Wolpert, Lewis; et al. (2007). Principios del desarrollo (3.ª ed.). Oxford [Oxfordshire]: Oxford University Press. ISBN   978-0-19-927536-6.
  9. Hall, BK (2003). "Evo-Devo: mecanismos de desarrollo evolutivo". International Journal of Developmental Biology . 47 ( 7– 8): 491– 495. PMID 14756324 . 
  10. S. Kondo, T. Miura, "Modelo de reacción-difusión como marco para comprender la formación de patrones biológicos", Science, 24 de septiembre de 2010: vol. 329, número 5999, págs. 1616-1620 DOI: 10.1126/science.1179047
  11. Mercker, M; Brinkmann, F; Marciniak-Czochra, A; Richter, T (4 de mayo de 2016). "Más allá de Turing: formación de patrones mecanoquímicos en tejidos biológicos" . Biology Direct . 11 : 22. doi : 10.1186/s13062-016-0124-7 . PMC 4857296. PMID 27145826 .  
  12. Tallinen et al. Nature Physics 12, 588–593 (2016) doi:10.1038/nphys3632
  13. CH Waddington, Russell J. Cowe, Simulación por computadora de un patrón de pigmentación de Mulluscan. Journal of Theoretical Biology 25 , 219-225 (1969). ISSN 0022-5193, https://doi.org/10.1016/S0022-5193(69)80060-3.
  14. Kusch, Ingo y Mario Markus. “Pigmentación de la concha de los moluscos: simulaciones de autómatas celulares y evidencia de indecidibilidad”. Journal of Theoretical Biology 178 (1996): 333-340.
  15. S Wolfram, Autómatas celulares como modelos de complejidad. Nature 311 , 419–424 (1984).
  16. A. Boettiger, B. Ermentrout y G. Oster, Los orígenes neuronales de la estructura y el patrón de la concha en moluscos acuáticos, Proc. Natl. Acad. Sci. USA 106 (16) 6837-6842, https://doi.org/10.1073/pnas.0810311106 (2009).
  17. Ball, 2009. Ramas , págs. 52–59.
  18. Ball, 2009. Formas , págs. 149–151.
  19. Durán-Nebreda, Salva; Pla, Jordi; Vidiella, Blai; Piñero, Jordi; Conde-Pueyo, Nuria; Solé, Ricard (2021-01-15). "Inhibición lateral sintética en patrón periódico formando colonias microbianas" . Biología sintética ACS . 10 (2): 277– 285. doi : 10.1021/acssynbio.0c00318 . ISSN 2161-5063 . PMC 8486170 . PMID 33449631 .   
  20. 1 2 Tongway, DJ, Valentin, C. y Seghieri, J. (2001). Patrones de vegetación en bandas en ambientes áridos y semiáridos . Nueva York: Springer-Verlag. ISBN 978-1-4612-6559-7.{{cite book}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  21. 1 2 D'Avanzo, C. (22 de febrero de 2004). "Olas de abetos: regeneración en los bosques de coníferas de Nueva Inglaterra" . TIEE . Recuperado el 26 de mayo de 2012 .
  22. Meron, E (2019). "Formación de patrones de vegetación: los mecanismos detrás de las formas". Physics Today . 72 (11): 30– 36. Bibcode : 2019PhT....72k..30M . doi : 10.1063/PT.3.4340 . S2CID 209478350 . 
  23. Meron, E (2018). "De los patrones a la función en los sistemas vivos: los ecosistemas de tierras áridas como estudio de caso" . Annual Review of Condensed Matter Physics . 9 : 79–103 . Bibcode : 2018ARCMP...9...79M . doi : 10.1146/annurev-conmatphys-033117-053959 .
  24. 1 2 3 Gupta, Ankur; Chakraborty, Saikat (enero de 2009). "Análisis de estabilidad lineal de modelos de alta y baja dimensión para describir la formación de patrones limitados por la mezcla en reactores autocatalíticos homogéneos". Chemical Engineering Journal . 145 (3): 399– 411. doi : 10.1016/j.cej.2008.08.025 . ISSN 1385-8947 . 
  25. Prigogine, I.; Nicolis, G. (1985), "Autoorganización en sistemas fuera del equilibrio: hacia una dinámica de la complejidad", en Hazewinkel, M .; Jurkovich, R.; Paelinck, JHP (eds.), Análisis de bifurcaciones: principios, aplicaciones y síntesis , Springer Netherlands, pp. 3–12 , doi : 10.1007/978-94-009-6239-2_1 , ISBN  978-94-009-6239-2
  26. 1 2 Gupta, Ankur; Chakraborty, Saikat (2008-01-19). "Simulación dinámica de la formación de patrones limitados por la mezcla en reacciones autocatalíticas homogéneas". Chemical Product and Process Modeling . 3 (2). doi : 10.2202/1934-2659.1135 . ISSN 1934-2659 . S2CID 95837792 .  
  27. Marwaha, Bharat; Sundarram, Sandhya; Luss, Dan (septiembre de 2004). "Dinámica de zonas calientes transversales en reactores de lecho fijo poco profundos†". The Journal of Physical Chemistry B. 108 ( 38): 14470–14476 . doi : 10.1021/jp049803p . ISSN 1520-6106 . 
  28. Igor Grabec (1974). "Propiedades no lineales de las ondas de ionización de alta amplitud" . The Physics of Fluids . 17 (10): 1834– 1840. Bibcode : 1974PhFl...17.1834G . doi : 10.1063/1.1694626 .
  29. Igor Grabec; Simon Mandelj (2001). "Desincronización de estrías en el desarrollo de la turbulencia de ionización". Physics Letters A . 287 ( 1– 2): 105– 110. Bibcode : 2001PhLA..287..105G . doi : 10.1016/S0375-9601(01)00406-6 .
  30. Greg Turk, Reacción-Difusión
  31. Andrew Witkin; Michael Kassy (1991). «Texturas de reacción-difusión» (PDF) . Actas de la 18.ª conferencia anual sobre gráficos por computadora y técnicas interactivas - SIGGRAPH '91 . págs. 299–308 . doi : 10.1145/122718.122750 . ISBN  0-89791-436-8. S2CID 207162368 . 

Bibliografía

  • Ball, Philip (2009). Patrones de la naturaleza: un tapiz en tres partes. 1: Formas. 2: Flujo. 3: Ramas . Oxford. ISBN 978-0-19-960486-9.
  • SpiralZoom.com , un sitio web educativo sobre la ciencia de la formación de patrones, las espirales en la naturaleza y las espirales en la imaginación mítica (archivado el 14 de mayo de 2019).
  • 'Código Matlab de 15 líneas' , Un sencillo programa Matlab de 15 líneas para simular la formación de patrones 2D para un modelo de reacción-difusión.