동물에 연결된 임의의 검색은 사냥에 도움이 될 수 있습니다

Jimena Berni의 실험실에서 과일이 음식을 찾아 큰 한천 판을 가로 질러 크롤링하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. “Drosophila 유충은 먹거나 먹지 않고 먹지 않으면 먹고 싶어합니다.”라고 그녀는 말했습니다. 놀랍게도이 유충은 음식을 전혀 검색 할 수 있다는 것입니다. Berni가 수행 한 유전 적 트릭으로 인해 기능적 뇌가 없습니다. 실제로, 일반적으로 근육의 터치 감각과 피드백을 전달하는 시스템도 폐쇄되었습니다.

과일 파리 신경계에 대한 조사가 최근 서 섹스 대학교에서 그룹 리더 위치를 얻은 아르헨티나 신경 과학자 인 베르니 (Berni)는 뇌 또는 감각의 입력없이 유충 근육을 직접 제어하는 ​​작은 뉴런 클러스터가 무엇을하는지 배우고있다. 동물이 외부 세계에 대한 정보에서 끊어 질 때 어떻게 사귀는가?

그 대답은 매우 특별한 무작위 운동에 따라 움직이는 것입니다. 버니와 그녀의 협력자 인 데이비드 심즈 (David Sims)는 영국의 플리머스 (Plymouth)의 해양 생물 협회 (해양 생물학 협회 교수 인 David Sims)가 음식에 대한 배회에서 25 년 동안 동물 심들이 연구 한 것처럼 똑같이 연구 한 것처럼 행동합니다.

신경 과학에서 행동을 고려하기위한 일반적인 스키마는 뇌가 입력을 받고 저장된 정보와 결합한 다음 다음에해야 할 일을 결정한다는 것을 가지고 있습니다. 이것은 우리의 인간이 거의 항상 우리가 느끼고 기억하는 것에 반응하기 때문에 우리 자신의 직관과 경험에 해당합니다.

그러나 많은 생물에게 유용한 정보가 항상 이용 가능하지는 않으며 다른 일이 진행 중일 수도 있습니다. 그들의 환경, 상어 및 과일 파리 애벌레, 때로는 동일한 운동 패턴의 기본값, Lévy Walk라는 특정 유형의 임의의 움직임을 포함한 다양한 다른 종을 검색 할 때. 이 공유 특성은 진화가 신경계를 장착하여 자발적으로 기초 운동 패턴을 생성 할 수 있다는 힌트, 맹목적인 검색을위한 다른 전략보다 더 잘 작동하는 솔루션입니다.

이 아이디어는 20 년 넘게 생태학 및 동물 행동 분야에서 논쟁을 불러 일으켰습니다. Berni와 Sims의 작품은 이제이 현상을 신경 과학의 영역에 단단히 가져와 그 중요성에 대한 사례를 무시하기 어렵게 만듭니다.

레비는 야생 측면을 걷는다

스코틀랜드 식물학 자 로버트 브라운 (Robert Brown)이 1827 년에 물가 곡물이 물 속으로 흔들릴 수있는 기회를 관찰했을 때, 그의 이름은 가장 유명한 유형의 임의의 움직임에 영구적으로 결혼했다. 브라운 운동의 몸은 임의의 방향으로 임의의 방향으로 반복해서 반복해서 움직입니다. 임의의 거리의 분포는 가우시안 또는 정상입니다. 평균 값 주위에 대칭 적으로 떨어지며 결정적으로는 단계 길이가 평균에서 크게 벗어나지 않습니다. 브라운 운동은 확산을 포함한 많은 물리적 현상을 설명합니다.

그러나 1937 년 프랑스 수학자 Paul Lévy는 두 번째 유형의 무작위 운동을 묘사했습니다. 이것에서, 임의의 거리의 분포는 전력법을 따르며 특징적으로 길이가 5 인 꼬리를 가지고 있습니다. 이것은 대부분의 움직임의 길이가 평균 주위에 클러스터되지만 일부 움직임은 훨씬 더 멀어 졌다는 것을 의미합니다. Lévy 's의 전 학생 인 Fractal Pioneer Benoit Mandelbrot은 1982 년 에이 스텝 길이의 분포를 Lévy Walk (또는 Lévy Flight)라고 명명했습니다.

이시기에, 소수의 생물 학자들은이 패턴의 잠재적 유용성을 탐구하기 시작했습니다. 왜냐하면 Lévy Walk는 동물의 경로를 철저히 탐색 한 다음 다른 공간을 탐험하기 위해 튀어 나오기 때문입니다. 그러나 Gandhi Viswanathan과 동료들이 Albatross 항공편이 Lévy 산책이라고 제안했을 때 1996 년까지 그 아이디어는 두드러지지 않았다.

“박사 학위로서의 원래 동기 부여 학생들은 브라질의 리오 그란데도 노르테 (Rio Grande Do Norte)의 물리학 교수 인 Viswanathan은“실제로 '자유 의지'를 더 잘 이해하는 것이 었습니다. 물리학 자로서 사람들의 불확실한 행동을 묘사 한 통계 법칙을 찾고 싶었지만 검사에 유용한 인간 데이터가 없었습니다. 알바트 로스 (Albatrosses)의 항공편 데이터를 분석 할 기회가 생겼을 때 - 음식을 찾기 위해 열린 바다 위로 자유롭게 날아가는 새들 - 그는 감사하게 받아 들였습니다.

Viswanathan은 새의 다리에 젖은 습식/건조 센서에서 파생 된 비행 시간을 배포했습니다. 센서가 젖었을 때, 그것은 새가 바다에 찌르는 것을 의미했습니다. 건조했을 때 새가 비행 중에있었습니다. 데이터는 비행 시간의 Lévy 분포를 보여 주었다. 자연 에 출판되었습니다 1996 년,이 발견은 생태 학자들의 관심을 불러 일으켰고 Viswanathan은 잠재적 중요성을 탐구하도록 이끌었습니다.

Viswanathan은 브라질의 Pernambuco 연방 대학교에있는 Parana 연방 대학교의 Marcos da Luz와 Ernesto Raposo를 포함한 물리학 자 팀과 함께 일하면서 1999 년에 Lévy 산책의 관련성을 보여주는 이론적 연구를 발표했습니다. 음식이 빠르게 재생 될 수 있고 동물이 음식이 어디에 있는지에 대한 감각 지침이 없을 때, Lévy Walks는 식사를 맹목적으로 발견하기위한 수학적으로 최적의 검색 전략입니다.

이 논문은 여전히 ​​Viswanathan을 놀라게하는 수준의 논쟁을 불러 일으켰다. 수학적 아이디어는 동물 행동에 관심이있는 일부 생태 학자와 물리학 자에 의해 받아 들여졌지만 다른 사람들은 그것들을 평평하게 거부했습니다. “돌이켜 보면, 나는 이런 생각의 방식이 일부 연구자들에게는 너무 충격적이라는 느낌을받습니다.”

이 분야는 열정적 인 논쟁에 의해 놀랍고 찢어진 명성을 빠르게 얻었습니다. Lévy Walks의 유용성은 목표가 검색 자보다 희귀하고 느리게 움직일 때 최고의 맹목적인 검색 전략임을 보여주는 연구와 같은 이론적 작업에 의해 더욱 뒷받침되었습니다. 즉, 먹이를 찾는 포식자, 꽃을 찾는 수분을 찾는 포식자 및 파트너를 찾는 생물을 찾는 시나리오입니다. 그러나 많은 종의 움직임 이이 이론적 틀에 맞는 경험적 시위는 오기가 느리게 나왔습니다. 동물 학자들은 야생 동물의 움직임에 대한보다 완전하고 상세한 관찰이 필요했고, 수학자들은 그러한 데이터를 분석하기위한 더 세련된 방법이 필요했습니다.

Lévy Walk Idea의 행동에 영감을 얻은 한 생태 학자는 Sims였습니다. 당시 그는 해양 보존의 원조로 물고기의 움직임을 매핑하려고했습니다. 그는“나는 정말로 바스킹 상어에서 이것을 테스트하고 싶다”고 생각했다.

바스 킹 상어는 플랑크톤 패치가 방목하기 위해 바다의 광대 한 바다를 뿌립니다. Lévy 산책이 상어의 길에서 분명하다면, 동물이 플랑크톤에서 식사하기보다는 탐험하고 있다는 것을 의미 할 수 있습니다. 그리고 심들은 통찰력이 상어의 움직임을 더 잘 이해하고 어업으로부터 동물을 보호하는 방법을 해결하는 데 도움이 될 것이라고 생각했습니다.

그가 직면 한 문제는 충분한 데이터를 얻는 것이 었습니다. Lévy 산책을 감지하려면 연구원들은 동물이 상당한 시간 동안 만드는 모든 움직임을 따라야합니다. 오늘날 GPS 시스템은 휴대 전화와 같은 무선 지원 객체의 움직임을 정확하게 추적 할 수 있습니다. 그러나 1990 년대 후반, 심즈는 표면을 방해했을 때 보트에서 보트에서 보면서 상어를 모니터링하고 있었는데, 이는 생물의 움직임의 작은 부분만을보고 있음을 의미했습니다. 그리고 그가 볼 수있는 상어들은 플랑크톤 패치 속에서 거의 확실히 먹이를주었습니다.

그래서 심즈는 상어 태그에 의지했습니다. 상어의 지느러미에 부착 된 태그의 압력 센서는 상어가 물 기둥에서 위아래로 움직일 때 1 초 간격으로 동물의 수영 깊이를 기록했습니다. 프로그래밍 시간에 태그는 상어에서 분리되어 표면으로 튀어 나와 데이터 레코드를 위성으로 전달했습니다.

이 수직 움직임의 패턴은 고전적인 잘린 레비 워크였습니다. (잘 자리 잡은 것, 즉 순전히 수학적 인 의미에서 :완벽한 Lévy Walk에서는 상어가 때때로 화성과 수영하는 것과 동등한 단계를 밟을 확률이 0이 될 것입니다.) 심즈는 너무 깊은 인상을 받았으며, 그는 푸른 상어와 바다에있는 데이터를 추적하는 것을 보았고, 동료들에게 편지를 써서 가죽 백 거북이, Penguins 및 Penguins와 비슷한 데이터를 얻었습니다. 그들 모두는 Lévy가 더 크거나 적은 범위로 걷는 것을 보여주었습니다.

심즈와 그의 동료들은 많은 동물들이 음식이 어디에 있는지 감지하거나 기억할 수 없을 때이 검색 패턴을 사용하도록 진화했다는 가설을 세웠다. 계산 생물 학자이자 심스 실험실의 박사후 연구원 인 Nick Humphries는“동물의 운동은 실제로 단서가 없을 때 발생합니다.

이 설명은 바다 한가운데의 상어에게 적용됩니다. Humphries는“대서양은 거의 사막입니다. “음식 패치가 있지만 드물다. 마지막 음식 패치와 다음 음식 사이의 거리는 감각 범위를 뛰어 넘는 길입니다.” 또한 기억이 쓸모없는 끊임없이 변화하는 환경입니다. Lévy Walk 기반 검색이 대부분 발전했을 가능성이 높은 환경 유형입니다.

자연 의 발견을 요약 한 결과 2008 년 Sims, Humphries 및 그들의 동료들은 상어 및 기타 해양 포식자의 움직임이 음식을 찾고 있는지 (Lévy Walks를했을 때) 또는 음식 패치의 한가운데 (브라운의 무작위성이 우세한 경우)에 따라 달라 졌음을 보여주었습니다. 그들의 작업은 운동의 유형을 정의하는 것이 물고기가 음식을 소비했는지 여부를 밝힐 수 있다고 심즈의 원래 직감을지지했습니다.

아이러니하게도, 그들의 논문은 Viswanathan, Da Luz와 Raposo가 공동 저술 한 연구 후 몇 달 만에 도착했다. 그들이 의존했던 습식/건조 센서는 새가 날아 갔을 때만 건조되지 않았습니다. 알바트 로스가 둥지에 앉았을 때 마른 상태였습니다. 데이터 세트에서 가장 긴 "항공편"중 일부는 실제로 새의 둥지를 방문했을 수 있습니다. 이 연구는 또한 특정 분석 기술을 비판했으며 알바트 로스는 결국 Lévy 산책을하지 않으며 많은 종이했는지는 확실하지 않다고 주장했다.

심즈는 상충되는 논문이“사람들을 우위에 두었다”고 인정합니다. 그러나 그의 작품은 더 최신 수학적 방법을 사용하여 해양 포식자의 전체 메너지가 Lévy 산책을한다는 것을 보여줍니다. 그리고 돌이켜 보면 Sims의 논문은 현장의 전환점이었습니다. Raposo에 따르면, 그것은“동물 운동의 경험적 데이터 분석의보다 강력하고 현대적인 통계 기술을 사용하기 위해이 지역에서 일하는 많은 과학자들의 관심이라고 불렀습니다.” 이 개선 된 방법은 동물이 Lévy Walk를 수행하는지 여부에 대한 의심을 불러 일으켰습니다. Da Luz는“데이터의 양은 압도적이다

Sims와 Humphries는 2012 년 후속 연구에서 알바트 로스를 다시 방문했습니다.보다 정교한 GPS 추적 장치로 작업하면서 알바트 로스는 얕은 물 위의 음식을 검색하는 동안 Lévy 산책을 수행하지 않았으며,이를 통해 더 시각적이거나 후각 정보가있을 수 있습니다. 그러나 그들이 더 깊은 물 위로 날아 갔을 때, 새들은 실제로 레비 수색을 채택했습니다.

Lévy Walks는 이제 동물의 가장 유리한 검색 전략 일 때 신경계가 유용한 감각 또는 니모닉 정보가 없을 때 생성 할 수있는 운동 패턴으로 간주됩니다. 물론, 많은 동물들이 레비 워크를 사용하지 않을 수도 있습니다. 북극곰이 물개 냄새를 맡을 수 있거나 치타가 가젤을 볼 수 있다면 동물은 무작위 검색 전략에 참여하지 않을 것입니다. Viswanathan은“우리는 Lévy Walks의 적응이 실질적인 이점을 부여하는 곳에서만 나타날 것으로 기대합니다.

Berni, Sims 및 Humphries에게 상황은 덜 결정적입니다. Lévy Walks는 아직 많은 종에서 문서화되지 않았지만 과학자들은 너무 적은 종이 자신이 얼마나 흔한 지에 대한 진술을 정당화하기 위해 적절하게 관찰되었다고 생각합니다.

본질적 또는 외적 지침

유전자 변형 drosophila 와 심스와 베르니의 지속적인 협력 애벌레는 Lévy Walks가 적응적이고 본질적인 특성인지 관련이있는 분야를 뒤흔들었던 다음 논쟁에서 나왔습니다. Lévy는 동물이 필요한 것을 찾는 데 동물을 더 잘 만들었 기 때문에 진화하는 행동 전략을 걷는가? 아니면 세계의 자원과 정보가 해당 분포를 따르기 때문에 동물이 검색 될 때 Lévy Walks가 나타나나요?

예를 들어, 어떤 원숭이 종은 Lévy 종이 탐험 할 때 걸어 다니지 만, 그들은 자신의 감각과 기억을 사용하여 그런 식으로 배포 된 음식 자원 사이를 여행하는 것 같습니다. 따라서 원숭이는 Lévy 산책을 생성하거나 맹목적인 검색에 사용하지 않습니다.

영국의 Rothamsted Research의 이론적 물리학자인 Andy Reynolds는 뇌의 면역 T 세포의 여정, 세포 내 분자의 작동 및 종자 및 스페어의 공기 주변을 포함하여 다양한 생물학적 및 물리적 현상에서 Lévy 분포가 발견되었다고 지적했다. Reynolds는“어떤 메커니즘이 모든 관찰을 설명 할 수 없기 때문에 그림은 거의 확실하게 복수적인 것입니다.

예를 들어, Reynolds는 Albatrosses의 Lévy Walks가“코를 따르는 새의 우발적 인 부산물 인 후각의 내비게이션으로 보인다”고 생각합니다. 그는 공중 향기의 움직임이 레비 분포의 진정한 원천이라고 의심합니다. (Sims는이 가설과 다수의 관찰이 적어도 얕은 물과 깊은 물 위의 알바트 로스의 다른 검색의 구별을 호환 할 수 없다고 말합니다.)이 문제를 해결하는 방법은 일부 조류의 냄새 감각을 일시적으로 방해하여 Lévy 패턴이 사라지는 지 확인하는 것이라고 말합니다. 요컨대, 실험 과학은이 분야를 지배 한 관찰 과학을 추월해야합니다.

이것이 바로 Sims와 Berni가 과일 파리에서 한 일입니다. 그들은 뇌와 감각 채널을 종료함으로써 유충의 메커니즘이 세상에 대한 정보가 없을 때 Lévy 산책로를 생성하는지 여부를 결정할 수 있습니다.

심즈는 레비 워크의 기계적 토대를 다루는 방법에 대해 생각하기 시작했을 때, 그는 Drosophila Drosophila Drosophila의 뇌를 어떻게 유전 적으로 비활성화시키는지를 묘사 한 Berni의 2012 년 논문을 읽는 것이 운이 좋았다고 말합니다. 유충은 환경을 탐험하는 것을 막지 못했습니다. 유충의 등을 따라 달리는 신경 코드의 작은 뉴런 클러스터는 여전히 뇌의 안내없이 동물의 근육을 유용하게 제어 할 수 있습니다. Sims는“그녀의 방법은 본질적 대외의 아이디어를 테스트하기 위해 정확히 필요한 것임을 깨달았습니다.

그 일이 일어 났을 때, Berni는 또한 먹이를 먹고 Lévy Walks에 관심을 갖고 현장에서 누군가와 협력하고 싶어했습니다. 2013 년 Sims는 Cambridge University를 방문하여 Berni가 일했습니다. “우리는 정말 좋은 점심을 먹었습니다.”라고 그는 회상했습니다. 그들은 그것을 치고 함께 일하기로 동의했다.