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5.8: Conclusione del caso di studio Heels e riepilogo del capitolo - Biologia

5.8: Conclusione del caso di studio Heels e riepilogo del capitolo - Biologia



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Potresti aver visto segni come quello nella Figura (PageIndex{1}) che indicano che le scarpe con i tacchi alti non sono consentite su determinate superfici per camminare a causa del rischio di lesioni. I tacchi alti influiscono sull'equilibrio di una persona e chi li indossa può facilmente torcere la caviglia su superfici irregolari o scivolose, causando una distorsione o addirittura una frattura. Oltre a torcere una caviglia, indossare regolarmente i tacchi alti può causare una serie di altre conseguenze negative sulla salute, alcune delle quali possono essere di lunga durata.

Come ha scoperto Amari all'inizio del capitolo, indossare i tacchi alti può provocare una condizione chiamata metatarsalgia. La metatarsalgia prende il nome dalle ossa metatarsali, che sono le cinque ossa che attraversano la pianta del piede appena dietro le dita dei piedi (evidenziate nella Figura (PageIndex{2}) ) Indossare tacchi alti provoca una pressione eccessiva sulla palla del piede piede, come descritto all'inizio di questo capitolo. Inoltre, le dita dei piedi sono costrette a tirare verso l'alto nei tacchi alti, il che allontana l'imbottitura carnosa dalla pianta del piede, aumentando la pressione complessiva esercitata su questa regione. Nel tempo, questo può causare infiammazione e stress diretto sulle ossa, con conseguente dolore nella pianta del piede noto come metatarsalgia. Il dolore si verifica in particolare in posizioni portanti come stare in piedi, camminare o correre, che è ciò che stava vivendo Amari. Ci possono essere anche dolore, intorpidimento o formicolio alle dita dei piedi associati alla metatarsalgia.

Indossare i tacchi alti può anche causare fratture da stress ai piedi, che sono piccole rotture nell'osso che si verificano a causa di ripetute sollecitazioni meccaniche. Ciò è dovuto all'eccessiva pressione che i tacchi alti esercitano su alcune ossa dei piedi. Queste fratture sono in qualche modo simili a quelle che si verificano nell'osteoporosi quando la massa ossea diminuisce al punto che le ossa possono fratturarsi facilmente mentre le persone svolgono le loro attività quotidiane. In entrambi i casi, non è necessaria una lesione grave e evidente per creare minuscole fratture. Come hai appreso, minuscole fratture che si accumulano nel tempo sono la causa della gobba della vedova, o cifosi, che si osserva spesso nelle donne con osteoporosi.

Non pensare di essere immune alle fratture da stress solo perché non indossi i tacchi alti! Questa lesione si verifica comunemente anche nelle persone che praticano sport che comportano colpi ripetuti del piede a terra, come la corsa, il tennis, il basket o la ginnastica. Le fratture da stress possono essere evitate adottando misure preventive come aumentare lentamente qualsiasi aumento dell'attività, cross-training impegnandosi in una varietà di diversi sport o attività, riposando se si avverte dolore e indossando scarpe da corsa ben imbottite e di supporto.

Amari ha appreso attraverso la loro ricerca online che indossare i tacchi alti può anche portare a deformità del piede come borsiti e dita a martello. Come hai visto nella sezione Disturbi del sistema scheletrico, un alluce è una sporgenza sul lato del piede, più spesso alla base dell'alluce. Può essere causato dall'indossare scarpe con una punta stretta e appuntita, una forma comune per i tacchi alti (vedi Figura (PageIndex{3})). La pressione delle scarpe sul lato del piede provoca un ingrossamento dell'osso o un'infiammazione di altri tessuti nella regione, che spinge l'alluce verso le altre dita.

Le dita a martello sono piegature anormali nell'articolazione centrale del secondo, terzo o quarto dito (con l'alluce che è il primo dito), causando una forma simile a quella di un martello, come mostrato nella Figura (PageIndex{4} ). La punta stretta e appuntita di molti tacchi alti, combinata con il modo in cui le dita dei piedi vengono schiacciate nella parte anteriore della scarpa a causa dell'altezza del tallone, può causare la deformazione delle dita dei piedi in questo modo. I trattamenti per borsiti e dita a martello includono l'uso di scarpe con una punta spaziosa, imbottitura o nastratura delle dita dei piedi, esercizi e allungamenti per le dita dei piedi. Se l'alluce valgo o il dito a martello non rispondono a questi trattamenti, potrebbe essere necessario un intervento chirurgico per correggere la deformità.

Poiché le ossa dello scheletro sono collegate e lavorano insieme ad altri sistemi per sostenere il corpo, indossare i tacchi alti può anche causare problemi fisici in aree diverse dai piedi. Indossare tacchi alti cambia la postura e l'allineamento di una persona e può mettere a dura prova tendini, muscoli e altre articolazioni del corpo. Ad esempio, una ricerca di un team della Stanford University pubblicata nel 2014 suggerisce che indossare i tacchi alti, in particolare se la persona è in sovrappeso o i talloni sono molto alti, può aumentare il rischio di artrosi (OA) al ginocchio a causa dello stress aggiuntivo sul articolazione del ginocchio mentre la persona cammina. Come hai appreso, l'OA deriva dalla rottura della cartilagine e dell'osso nell'articolazione. Poiché può essere trattata solo per ridurre al minimo i sintomi, non curata, l'OA potrebbe essere una sfortunata conseguenza a lungo termine dell'uso dei tacchi alti.

Amari ha deciso che indossare regolarmente i tacchi alti non vale il dolore e i potenziali danni a lungo termine al loro corpo. Dopo essersi consultato con il loro medico, che ha confermato di avere la metatarsalgia, Amari è stata in grado di trattarla con successo con ghiaccio, riposo e indossando scarpe comode e di supporto invece dei tacchi.

I tacchi alti non sono l'unico tipo di scarpe che possono causare problemi. Infradito, scarpe da ginnastica consumate e scarpe troppo strette possono causare problemi ai piedi. Per prevenire problemi futuri dovuti alla scelta delle scarpe, Amari sta seguendo le linee guida raccomandate dagli esperti medici, che includono:

  • Indossare scarpe che si adattano bene, hanno molto spazio nella punta del piede, sono di supporto e sono subito comode. Non dovrebbe essere necessario un periodo di "rodaggio" per le scarpe.
  • Evitando scarpe con tacchi alti, specialmente quelle alte più di due pollici; scatole strette e appuntite; o tacchi molto sottili. Le scarpe in Figura (PageIndex{3}) sono un esempio di un tipo che dovrebbe essere evitato!
  • Se i tacchi alti devono essere indossati, dovrebbero essere indossati solo per un periodo di tempo limitato.

Come hai appreso in questo capitolo, il tuo sistema scheletrico svolge una serie di importanti funzioni nel tuo corpo, incluso il supporto fisico. Ma anche se è forte, il tuo sistema scheletrico può danneggiarsi e deformarsi, anche attraverso un atto apparentemente innocuo come indossare un certo tipo di scarpa. Prendersi cura del proprio sistema scheletrico è necessario per aiutarlo a continuare a prendersi cura del resto di voi.

Riassunto capitolo

In questo capitolo hai imparato a conoscere il sistema scheletrico. Nello specifico, hai appreso che:

  • Il sistema scheletrico è il sistema di organi che fornisce una struttura interna per il corpo umano. Negli adulti, il sistema scheletrico contiene 206 ossa.
  • Le ossa sono organi costituiti da densi tessuti connettivi, principalmente il duro collagene proteico. Le ossa contengono anche vasi sanguigni, nervi e altri tessuti. Le ossa sono dure e rigide a causa dei depositi di calcio e altri sali minerali all'interno dei loro tessuti viventi. Oltre alle ossa, il sistema scheletrico comprende cartilagine e legamenti.
  • Il sistema scheletrico ha molte funzioni diverse, tra cui sostenere il corpo e dargli forma, proteggere gli organi interni, fornire superfici di attacco per i muscoli scheletrici, consentire i movimenti del corpo, produrre cellule del sangue, immagazzinare minerali, aiutare a mantenere l'omeostasi minerale e produrre ormoni endocrini.
  • Lo scheletro è tradizionalmente diviso in due parti principali: lo scheletro assiale e lo scheletro appendicolare.
  • Lo scheletro assiale è costituito da un totale di 80 ossa. Comprende il cranio, la colonna vertebrale e la gabbia toracica. Include anche i tre minuscoli ossicini nell'orecchio medio e l'osso ioide nella gola.
    • Il cranio fornisce una struttura ossea per la testa. Consiste di 22 ossa diverse: otto nel cranio, che racchiude il cervello, e 14 nella faccia, che comprende la mascella superiore e inferiore.
    • La colonna vertebrale è una colonna flessibile a forma di S di 33 vertebre che collega il tronco con il cranio e racchiude il midollo spinale. Le vertebre sono divise in cinque regioni: cervicale, toracica, lombare, sacrale e coccigea. La forma a S della colonna vertebrale permette di assorbire gli urti e distribuire il peso del corpo.
    • La gabbia toracica trattiene e protegge gli organi della parte superiore del tronco, compresi cuore e polmoni. Comprende le 12 vertebre toraciche, lo sterno e 12 paia di costole.
  • Lo scheletro appendicolare è costituito da un totale di 126 ossa. Comprende le ossa dei quattro arti, il cingolo scapolare e il cingolo pelvico. Le cinture attaccano le appendici allo scheletro assiale.
    • Ogni arto superiore è composto da 30 ossa. C'è un osso, chiamato omero, nella parte superiore del braccio e due ossa, chiamate ulna e radio, nella parte inferiore del braccio. Il polso contiene otto ossa carpali, la mano contiene cinque metacarpi e le dita sono costituite da 14 falangi. Il pollice è opponibile al palmo e alle dita della stessa mano.
    • Ogni arto inferiore è composto anche da 30 ossa. C'è un osso, chiamato femore, nella parte superiore della gamba, e due ossa, chiamate tibia e perone, nella parte inferiore della gamba. La rotula copre l'articolazione del ginocchio. La caviglia contiene sette ossa tarsali e il piede contiene cinque metatarsi. I tarsali e i metatarsi formano il tallone e l'arco del piede. Le ossa delle dita dei piedi sono costituite da 14 falangi.
    • La cintura scapolare attacca gli arti superiori al tronco del corpo. È collegato allo scheletro assiale solo dai muscoli, consentendo la mobilità degli arti superiori. Le ossa del cingolo scapolare comprendono una clavicola destra e sinistra e una scapola destra e sinistra.
    • La cintura pelvica attacca le gambe al tronco del corpo e sostiene gli organi dell'addome. È collegato allo scheletro assiale da legamenti. La cintura pelvica è costituita da due metà che sono fuse insieme negli adulti. Ogni metà è composta da tre ossa: l'ileo, il pube e l'ischio.
  • Le ossa sono organi costituiti principalmente da tessuto osseo o osseo. Il tessuto osseo è un tipo di tessuto connettivo costituito da una matrice di collagene che viene mineralizzata con cristalli di calcio e fosforo. La combinazione di collagene flessibile e minerali rende l'osso duro senza renderlo fragile.
    • Esistono due tipi di tessuto osseo: tessuto osseo corticale e tessuto osseo spugnoso. Il tessuto osseo corticale è liscio e denso. Forma lo strato esterno delle ossa. Il tessuto osseo spugnoso è poroso e leggero. Si trova all'interno di molte ossa.
  • Oltre ai tessuti ossei, le ossa contengono anche nervi, vasi sanguigni, midollo osseo e periostio.
  • Il tessuto osseo è composto da quattro diversi tipi di cellule ossee: osteoblasti, osteociti, osteoclasti e cellule osteogeniche. Gli osteoblasti formano nuova matrice di collagene e la mineralizzano, gli osteoclasti scompongono l'osso, gli osteociti regolano la formazione e la disgregazione dell'osso e le cellule osteogeniche si dividono e si differenziano per formare nuovi osteoblasti. L'osso è un tessuto molto attivo, costantemente rimodellato dal lavoro di osteoblasti e osteoclasti.
  • Ci sono sei tipi di ossa nel corpo umano: ossa lunghe come le ossa degli arti, ossa corte come le ossa del polso, ossa sesamoidi come la rotula, ossa suturali nel cranio e ossa irregolari come le vertebre.
  • All'inizio dello sviluppo di un feto umano, lo scheletro è costituito quasi interamente da cartilagine. La cartilagine relativamente morbida si trasforma gradualmente in osso duro. Questo è chiamato ossificazione. Inizia in un centro di ossificazione primario nel mezzo dell'osso e successivamente si verifica anche nei centri di ossificazione secondari alle estremità dell'osso. L'osso non può più crescere in lunghezza dopo che le aree di ossificazione si incontrano e si fondono al momento della maturità scheletrica.
  • Nel corso della vita, l'osso viene costantemente sostituito nel processo di rimodellamento osseo. In questo processo, gli osteoclasti riassorbono l'osso e gli osteoblasti producono nuovo osso per sostituirlo. Il rimodellamento osseo modella lo scheletro, ripara piccoli difetti nelle ossa e aiuta a mantenere l'omeostasi minerale nel sangue.
  • La riparazione ossea è il processo naturale in cui un osso si ripara da solo a seguito di una frattura ossea. Questo processo potrebbe richiedere diverse settimane. Nel processo, il periostio produce cellule che si sviluppano in osteoblasti e gli osteoblasti formano una nuova matrice ossea per guarire la frattura. La riparazione ossea può essere influenzata dalla dieta, dall'età, da malattie ossee preesistenti o da altri fattori.
  • Le articolazioni sono punti in cui le ossa dello scheletro si connettono tra loro.
  • I giunti possono essere classificati strutturalmente o funzionalmente e vi è una significativa sovrapposizione tra i due tipi di classificazioni.
  • La classificazione strutturale delle articolazioni dipende dal tipo di tessuto che lega le ossa tra loro in corrispondenza dell'articolazione. Esistono tre tipi di articolazioni nella classificazione strutturale: articolazioni fibrose, cartilaginee e sinoviali.
  • La classificazione funzionale delle articolazioni si basa sul tipo e sul grado di movimento che consentono. Esistono tre tipi di giunti nella classificazione funzionale: giunti immobili, parzialmente mobili e mobili.
    • I giunti mobili possono essere ulteriormente classificati in base al tipo di movimento che consentono. Esistono sei classi di giunti mobili: perno, cerniera, sella, aereo, condiloide e giunti sferici.
  • Numerosi disturbi colpiscono il sistema scheletrico, comprese le fratture ossee e i tumori ossei. I due disturbi più comuni del sistema scheletrico sono l'osteoporosi e l'artrosi.
  • L'osteoporosi è una malattia correlata all'età in cui le ossa perdono massa, si indeboliscono e si rompono più facilmente rispetto alle ossa normali. Il meccanismo sottostante in tutti i casi di osteoporosi è uno squilibrio tra la formazione ossea e il riassorbimento osseo nel rimodellamento osseo. L'osteoporosi può verificarsi anche come effetto collaterale di altri disturbi o di alcuni farmaci.
    • L'osteoporosi viene diagnosticata misurando la densità ossea di un paziente e confrontandola con il normale livello di densità ossea di picco. Le fratture sono l'aspetto più pericoloso dell'osteoporosi. L'osteoporosi è raramente fatale, ma spesso lo sono le complicanze delle fratture.
    • I fattori di rischio per l'osteoporosi comprendono l'età avanzata, il sesso femminile, le origini europee o asiatiche, la storia familiare di osteoporosi, la bassa statura e le ossa piccole, il fumo, il consumo di alcol, la mancanza di esercizio fisico, la carenza di vitamina D, la cattiva alimentazione e il consumo di bevande analcoliche.
    • L'osteoporosi viene spesso trattata con farmaci come i bifosfonati che possono rallentare o addirittura invertire la perdita ossea. La prevenzione dell'osteoporosi include l'eliminazione di tutti i fattori di rischio che possono essere controllati attraverso cambiamenti di comportamento, come l'esercizio con pesi.
  • L'osteoartrite (OA) è una malattia articolare che deriva dalla rottura della cartilagine articolare e dell'osso. I sintomi più comuni sono dolori articolari e rigidità. Si pensa che l'OA sia causata da stress meccanico sulle articolazioni con insufficiente autoriparazione della cartilagine, insieme a un'infiammazione di basso grado delle articolazioni.
    • La diagnosi di OA viene in genere effettuata sulla base di segni e sintomi, come deformità articolari, dolore e rigidità. I raggi X o altri test vengono talvolta utilizzati per supportare la diagnosi o escludere altri disturbi. L'età è il principale fattore di rischio per l'OA. Altri fattori di rischio includono lesioni articolari, peso corporeo in eccesso e una storia familiare di OA.
    • L'OA non può essere curata, ma i sintomi possono spesso essere trattati con successo. I trattamenti possono includere esercizio fisico, sforzi per ridurre lo stress sulle articolazioni, farmaci per il dolore e interventi chirurgici per sostituire le articolazioni dell'anca o del ginocchio colpite.

Come hai appreso in questo capitolo, una delle funzioni importanti del sistema scheletrico è quella di consentire il movimento del corpo. Ma non lo fa da solo. Il movimento è causato dalla contrazione dei muscoli, che tirano le ossa, facendole muovere. Leggi il prossimo capitolo per conoscere questa e altre importanti funzioni del sistema muscolare.

Riepilogo del capitolo Revisione

  1. L'emopoiesi viene effettuata da:
    1. tessuto osseo spugnoso
    2. periostio
    3. midollo osseo giallo
    4. midollo osseo rosso
  2. Vero o falso. L'osteocalcina è un ormone prodotto dalle cellule ossee.
  3. Vero o falso. Le vertebre costituiscono parte della gabbia toracica.
  4. Per ciascuna delle seguenti ossa, indicare se fanno parte dello scheletro assiale o appendicolare.
    1. Gli ossicini dell'orecchio medio
    2. il femore
    3. le falangi
    4. Le ossa del cranio
    5. l'ileo
  5. Perché la gabbia toracica deve essere flessibile e perché può essere flessibile?
  6. In generale, cosa fanno le "cinture" nel sistema scheletrico?
  7. Di quale proteina è costituita principalmente l'osso?
    1. Cheratina
    2. collagene
    3. Cellulosa
    4. elastina
  8. Per ciascuna delle descrizioni seguenti, identificare quale processo si adatta meglio alla descrizione. Utilizzare ogni processo solo una volta. Processi: crescita ossea; riparazione ossea; rimodellamento osseo
    1. Nuovi osteoblasti si formano dal periostio e producono nuovo tessuto osseo.
    2. La cartilagine cresce e i centri di ossificazione primario e secondario si muovono l'uno verso l'altro.
    3. Gli osteoclasti distruggono il tessuto osseo e gli osteoblasti costruiscono nuovo tessuto osseo.
  9. Per ciascuno dei seguenti processi, descrivere quando si verifica.
    1. Crescita ossea
    2. Riparazione ossea
    3. Rimodellamento osseo
  10. Il nuoto sarebbe probabilmente più efficace come esercizio per prevenire l'osteoporosi o come trattamento per l'osteoartrite? Spiega la tua risposta.
  11. Vero o falso. L'uso di steroidi anabolizzanti negli anni dell'adolescenza generalmente rende le persone più alte.
  12. Vero o falso. L'articolazione più grande del corpo umano è l'articolazione del ginocchio.
  13. Quanta massa scheletrica di un adulto viene scomposta e ricostruita ogni anno?
    1. Nessuno
    2. 5 percento
    3. 10 percento
    4. 30 percento
  14. Spiega perché alcune vertebre si deformano nella condizione chiamata gobba della vedova o cifosi.
  15. Spiega perché l'artrosi spesso coinvolge l'infiammazione delle articolazioni.
  16. L'osteoporosi può comportare sia un eccesso di riassorbimento osseo sia una produzione insufficiente di nuovo tessuto osseo. Quali sono i due principali tipi di cellule ossee che svolgono rispettivamente questi processi?
  17. Vero o falso. La massa ossea non diminuisce con l'età degli uomini.
  18. Vero o falso. Idealmente, la colonna vertebrale di una persona sarebbe perfettamente dritta e rigida.
  19. Confronta e metti a confronto un tendine e un legamento.
  20. Descrivi due ruoli che il calcio svolge nelle ossa del corpo.
  21. Quante ossa ci sono nello scheletro umano adulto?
    1. 80
    2. 126
    3. 206
    4. 270

Di cosa sei fatto?

Figura 3.2.1 Cosa siamo?

Tutto il tuo corpo è fatto di cellule e le cellule sono fatte di molecole. Se guardi la tua mano, cosa vedi? Certo, vedi la pelle, che consiste in cellule . Ma cosa sono le cellule della pelle? fatto di? Come tutte le cellule viventi, sono fatte di materia. Infatti, Tutti le cose sono fatte di materia. Questione è tutto ciò che occupa spazio e ha massa. La materia, a sua volta, è costituita da sostanze chimiche. UN sostanza chimica è materia che ha una composizione definita che è coerente in tutto. Una sostanza chimica può essere un elemento o un composto.


Quando gli amminoacidi si legano insieme, possono formare brevi catene di due o solo pochi amminoacidi. Queste brevi catene sono chiamate peptidi. Quando gli amminoacidi formano lunghe catene, le catene sono chiamate polipeptidi. Una proteina è costituita da uno o più polipeptidi.

Le proteine ​​possono avere fino a quattro livelli di struttura, dal primario al quaternario. Di conseguenza, possono avere un'enorme diversità. Ecco alcuni dettagli aggiuntivi sui livelli della struttura proteica:

Figura 3.6.2 Quattro strutture proteiche.


Organizzazione del sistema nervoso

Come puoi prevedere, il sistema nervoso umano è molto complesso. Ha più divisioni, a cominciare dalle sue due parti principali, il sistema nervoso centrale (SNC) e il sistema nervoso periferico (SNP), come mostrato nel diagramma sottostante (Figura 8.2.4). Il SNC comprende il cervello e il midollo spinale e il SNP è costituito principalmente da nervi , che sono fasci di assoni dai neuroni. I nervi del SNP collegano il SNC al resto del corpo.

Figura 8.2.4 Le due principali divisioni del sistema nervoso: il sistema nervoso centrale (SNC) — che comprende cervello e midollo spinale — e il sistema nervoso periferico (SNP), che comprende nervi e gangli (singolare, ganglio), che trasmettere informazioni tra il SNC al resto del corpo.

Il SNP può essere ulteriormente suddiviso in due divisioni, note come sistema nervoso autonomo e somatico (Figura 8.2.5). Queste divisioni controllano diversi tipi di funzioni e spesso interagiscono con il SNC per svolgere queste funzioni. Il sistema nervoso somatico controlla le attività che sono sotto controllo volontario, come girare un volante. Il sistema nervoso autonomo controlla le attività che non sono sotto il controllo volontario, come la digestione di un pasto. Il sistema nervoso autonomo ha tre divisioni principali: la divisione simpatica (che controlla la risposta di lotta o fuga durante le emergenze), la divisione parasimpatica (che controlla le normali funzioni di "pulizia" del corpo in altri momenti) e la divisione enterica (che fornisce il controllo locale dell'apparato digerente).

Figura 8.2.5 Divisioni del sistema nervoso.

Funzioni dell'RNA

La funzione principale dell'RNA è quella di aiutare a produrre proteine. Ci sono tre tipi principali di RNA coinvolti nella sintesi proteica:

    Figura 5.5.3 I tre tipi di RNA assumono forme molto diverse.

Nella sezione 5.7 Sintesi proteica, puoi leggere in dettaglio come questi tre tipi di RNA costruiscono la struttura primaria delle proteine.

L'RNA è una molecola molto versatile che svolge molteplici ruoli negli esseri viventi. Oltre ad aiutare a produrre proteine, per esempio, ci sono molecole di RNA che regolano l'espressione dei geni e molecole di RNA che catalizzano altre reazioni biochimiche necessarie per sostenere la vita. A causa della diversità dei ruoli che le molecole di RNA svolgono, sono state chiamate i coltellini svizzeri del mondo cellulare.

È un mondo a RNA

La funzione del DNA è quella di immagazzinare informazioni genetiche all'interno delle cellule. Fa bene questo lavoro, ma si tratta di 8217 Tutti può fare. Il DNA non può agire come un enzima, ad esempio, per catalizzare le reazioni biochimiche necessarie per mantenerci in vita. Le proteine ​​sono necessarie per questa e molte altre funzioni vitali. Le proteine ​​funzionano eccezionalmente bene per mantenerci in vita, ma non sono in grado di immagazzinare informazioni genetiche. Le proteine ​​hanno bisogno del DNA per questo. Senza DNA, le proteine ​​non potrebbero esistere. D'altra parte, senza proteine, il DNA non potrebbe sopravvivere. Questo pone un problema tipo pollo e uovo: quale si è evoluto per primo? DNA o proteine?

Alcuni scienziati pensano che la risposta non sia né l'una né l'altra. Essi ipotizzano invece che l'RNA sia stato il primo biochimico ad evolversi. La ragione? L'RNA può fare più di un lavoro. Può immagazzinare informazioni come fa il DNA, ma può anche svolgere vari lavori (come la catalisi) per mantenere in vita le cellule, come fanno le proteine. L'idea che l'RNA sia stato il primo biochimico ad evolversi, precedendo sia il DNA che le proteine, si chiama RNA mondo ipotesi. Secondo questa ipotesi, miliardi di anni fa, si sono evolute molecole di RNA in grado sia di sopravvivere che di riprodursi. Secondo l'ipotesi, le prime molecole di RNA alla fine hanno evoluto la capacità di produrre proteine ​​e ad un certo punto l'RNA è mutato per formare il DNA.

Caratteristica: fonti affidabili

L'ipotesi del mondo a RNA non ha ottenuto un sostegno sufficiente nella comunità scientifica per essere accettata come teoria scientifica. In effetti, ci sono probabilmente tanti detrattori quanti sostenitori dell'ipotesi. Fai una ricerca sul web per saperne di più sull'ipotesi del mondo a RNA e sulle prove e gli argomenti a favore e contro di essa. Quando valuti le informazioni raccolte, considera la probabile affidabilità dei diversi siti web che visiti. Sulla base di ciò che determini sono le fonti più affidabili e gli argomenti più convincenti, forma la tua opinione sull'ipotesi. Puoi decidere di accettare o rifiutare l'ipotesi. In alternativa, puoi decidere di riservare il giudizio fino al — o Se — sono in arrivo ulteriori prove o argomentazioni.


L'analisi della potenza del flusso di marea

La prima parte fornisce le basi teoriche dell'argomento e tratta lo sviluppo storico del metodo armonico per la sintesi delle correnti di marea, i principi del flusso fluido e di marea e i principi dei condotti, delle turbine e dei sistemi elettrici. Viene inoltre discussa una revisione e un'analisi di oltre quaranta proposte di potenza del flusso di marea.

La seconda parte fornisce una panoramica completa della pratica corrente. La modellizzazione economica degli impianti di potenza del flusso di marea è coperta da oltre trecento record di misuratori di corrente di tutto il mondo utilizzati per analizzare il potenziale e il costo dell'energia del flusso di marea su base globale.

  • esamina le risorse di marea in tutto il mondo
  • analisi completa dei sistemi di alimentazione del flusso di marea
  • include informazioni storiche sulla scienza delle maree e informazioni biografiche sui personaggi principali
  • si concentra sulla geografia fisica ingegneristica piuttosto che sulle specifiche ingegneristiche
  • include un sito Web con una vasta gamma di modelli, dati e simulazioni al computer

7.6 Trasformazioni parte II: Impatti sulle interpretazioni SLR: log(y), log(x), & sia log(y) & log(x)

I precedenti tentativi di linearizzare le relazioni implicano il desiderio di essere in grado di adattare i modelli SLR. Il tronco d'albero-le trasformazioni, quando hanno successo, forniscono il potenziale per applicare validamente il nostro modello SLR. Ci sono quindi due opzioni per le interpretazioni: puoi interpretare il modello sulla scala trasformata o puoi riportare il modello SLR sulla scala trasformata alla scala originale delle variabili. Finisce che tronco d'albero-trasformazioni hanno interpretazioni speciali sulle scale originali a seconda che il tronco d'albero è stato applicato alla variabile di risposta, alla variabile esplicativa o a entrambe.

Scenario 1: log(y) vs modello x:

Consideriamo prima le situazioni (log(y) sim x) in cui il modello stimato è della forma (widehat = b_0 + b_1x) . Quando solo la risposta è tronco d'albero-trasformato, alcune persone lo chiamano a modello semi-tronco. Ma molti ricercatori utilizzeranno questo modello senza particolari considerazioni, purché fornisca una situazione in cui le ipotesi SLR siano ragionevolmente ben soddisfatte. Per comprendere le proprietà ed eventualmente l'interpretazione dei modelli a variabili trasformate, dobbiamo provare a "invertire" la nostra trasformazione. Se eleviamo 115 entrambi i lati di (log(y)=b_0 + b_1x) , otteniamo:

Figura 7.18: Grafico della SLR stimata (a) e modello implicito per la mediana sulla scala originale degli Ettari (b) per l'area bruciata rispetto ai dati di temperatura.

(exp(log(y))=exp(b_0 + b_1x)) , che è

(y=exp(b_0 + b_1x)) , che può essere riscritto come

(y=exp(b_0)exp(b_1x)) . Questo si basa sulle regole per esp() dove (exp(a+b)=exp(a)exp(b)) .

Consideriamo ora cosa succede se aumentiamo (x) di 1 unità, passando da (x) a (x+1) , fornendo un nuovo (y) previsto che possiamo chiamare (y^* ) : (y^*=exp(b_0)exp[b_1(x+1)]) :

Quindi la differenza nei valori adattati tra (x) e (x+1) è moltiplicare il risultato per (x) (che prevedeva (color>) ) di (exp(b_1)) per ottenere il risultato previsto per (x+1) (chiamato (y^*) ). Possiamo quindi utilizzare questo risultato per formare il nostro (mathit<oldsymbol>) interpretazione della pendenza: per un aumento di 1 unità in (x) , osserviamo un cambiamento moltiplicativo di (mathbf) nella risposta. Quando calcoliamo una media sulle variabili registrate che sono distribuite simmetricamente (questo dovrebbe verificarsi se la nostra trasformazione ha avuto successo) e quindi eleviamo i risultati, l'interpretazione corretta è che i cambiamenti stanno avvenendo nel mediano delle risposte originali. Questa è l'unica volta nel corso in cui cambieremo le nostre inferenze in mediane invece che in medie, e non lo facciamo perché lo vogliamo, lo facciamo perché è il risultato della modellazione sul (log(y) ) scala, in caso di successo.

Quando lavoriamo con equazioni di regressione, le pendenze possono essere positive o negative e le nostre interpretazioni cambiano in base a questo risultato per provocare una crescita ( (b_1>0) ) o un decadimento ( (b_1<0) ) nelle risposte come spiegazione variabile è aumentata. Ad esempio, considera (b_1=0.4) e (exp(b_1)=exp(0.4)=1.492) . Ci sono un paio di modi per interpretarlo sulla scala originale della variabile di risposta (y) :

Per un aumento di 1 unità in (x) , si stima che la mediana di (y) cambi di 1.492 volte.

Possiamo convertirlo in a aumento percentuale sottraendo 1 da (exp(0.4)) , (1.492-1.0=0.492) e moltiplicando il risultato per 100, (0.492*100=49,2\%) . Questo è interpretato come: Per un aumento di 1 unità in (x) , si stima che la mediana di (y) aumenti del 49,2%.

Per (mathbf) , il cambiamento sul tronco d'albero-scale è negativo e ciò implica sulla scala originale che la curva decade a 0. Ad esempio, considera (b_1=-0.3) e (exp(-0.3)=0.741) . Anche in questo caso, sono possibili due versioni dell'interpretazione:

Per un aumento di 1 unità in (x) , si stima che la mediana di (y) cambi di 0,741 volte.

Per coefficienti di pendenza negativi, la diminuzione percentuale viene calcolata come ((1-exp(b_1))*100\%) . Per (exp(-0.3)=0.741) , questo è ((1-0.741)*100=25,9\%) . Questo è interpretato come: Per un aumento di 1 unità in (x) , si stima che la mediana di (y) diminuisca del 25,9%.

Sospettiamo che in genere preferirai l'interpretazione n. 1 per entrambe le direzioni, ma è importante essere in grado di pensare ai risultati in termini di % di variazione delle mediane per rendere più comprensibile la scala del cambiamento. Alcuni esempi ci aiuteranno a vedere come queste idee possono essere utilizzate nelle applicazioni.

Per il set di dati dell'area bruciata, il modello di regressione stimato è (log(widehat< ext>)=-69,8+1,39cdot ext< Temp>) . Sulla scala originale, ciò implica che il modello è (widehat< ext>=exp(-69,8)exp(1.39 ext< Temp>)) . La Figura 7.18 fornisce la versione in scala (log(y)) del modello e il modello trasformato nella scala di misurazione originale. Sulla scala log-ettari, l'interpretazione della pendenza è: Per un aumento di 1 (^circ F) della temperatura estiva, stimiamo un cambiamento di 1,39 log-ettari/1 (^circ F), su media, nella log-area bruciata. Sulla scala originale: un aumento della temperatura di 1 (^circ F) è correlato a una variazione moltiplicativa stimata nel numero medio di ettari bruciati di (exp(1.39)=4.01) volte le aree superiori. Sembra un grande tasso di crescita, ma la curva cresce rapidamente come mostrato nel riquadro (b), specialmente per valori superiori a 58 (^circ F) dove l'area bruciata inizia a essere molto grande. Puoi pensare al cambiamento moltiplicativo qui nel modo seguente: il numero medio di ettari bruciati è 4 volte superiore a 58 (^circ F) che a 57 (^circ F) e l'area mediana bruciata è 4 volte maggiore a 59 (^circ F) che a 58 (^circ F) … Questo può essere interpretato anche su una scala di variazione %: Un aumento della temperatura di 1 (^circ F) è relativo a un aumento stimato di ((4.01-1)*100 = 301\%) del numero medio di ettari bruciati.

Scenario 2: modello y vs log(x):

Quando solo la variabile esplicativa viene trasformata in log, ha un diverso tipo di impatto sull'interpretazione del modello di regressione. In effetti spostiamo la variazione percentuale sulla scala (x) e modifichiamo la prima parte della nostra interpretazione della pendenza quando consideriamo i risultati sulla scala originale per (x) . Ancora una volta, prenderemo in considerazione la matematica alla base dei cambiamenti nel modello e poi lavoreremo per applicarla a situazioni reali. Quando viene registrata la variabile esplicativa, il modello di regressione stimato è (color<oldsymbol>) . Questo modella la relazione tra (y) e (x) in termini di cambiamenti moltiplicativi in ​​(x) che hanno un effetto sulla media (y) .

Per sviluppare un'interpretazione sulla scala (x) (non (log(x)) ), considera l'impatto del raddoppio (x) . Questo cambiamento ci porterà dal punto ( (x,color<oldsymbol>) ) al punto ((2x,oldsymbol)) . Ora l'impatto del raddoppio (x) può essere semplificato utilizzando le regole per i log:

So if we double (x) , we change the Significare of (y) by (b_1log(2)) .

As before, there are couple of ways to interpret these sorts of results,

log-scale interpretation of log(x) only model: for a 1 log-unit increase in (x) , we estimate a (b_1) unit change in the mean of (y) or

original scale interpretation of log(x) only model: for a doubling of (x) , we estimate a (b_1log(2)) change in the mean of (y) . Note that both interpretations are for the mean of the (y ext<'s>) since we haven’t changed the (ysim) part of the model.

log(GDP)) (top) and implied model (bottom) for the infant mortality data." />

Figure 7.19: Plot of the observations and estimated SLR model (mortality

log(GDP)) (top) and implied model (bottom) for the infant mortality data.

While it is not a perfect model (no model is), let’s consider the model for infant mortality (sim) log(GDP) in order to practice the interpretation using this type of model. This model was estimated to be (widehat< ext>=155.77-14.86cdotlog( ext)) . The first (simplest) interpretation of the slope coefficient is: For a 1 log-dollar increase in GDP per capita, we estimate infant mortality to change, on average, by -14.86 deaths/1000 live births. The second interpretation is on the original GDP scale: For a doubling of GDP, we estimate infant mortality to change, on average, by (-14.86log(2) = -10.3) deaths/1000 live births. Or, the mean infant mortality is reduced by 10.3 deaths per 1000 live births for each doubling of GDP. Both versions of the model are displayed in Figure 7.19 – one on the scale the SLR model was fit (panel a) and the other on the original (x) -scale (panel b) that matches these last interpretations.

It appears that our model does not fit too well and that there might be some non-constant variance so we should check the diagnostic plots (available in Figure 7.20) before we trust any of those previous interpretations.

Figure 7.20: Diagnostics plots of the infant mortality model with log(GDP).

There appear to be issues with outliers and a long right tail violating the normality assumption as it suggests a clear right skewed residual distribution. There is curvature and non-constant variance in the results as well. There are no influential points, but we are far from happy with this model and will be revisiting this example with the responses also transformed. Remember that the log-transformation of the response can potentially fix non-constant variance, normality, and curvature issues.

A final model combines log-transformations of both (x) and (y) , combining the interpretations used in the previous two situations. This model is called the log-log model and in some fields is also called the power law model. The power-law model is usually written as (y = eta_0x^<eta_1>+varepsilon) , where (y) is thought to be proportional to (x) raised to an estimated power of (eta_1) (linear if (eta_1=1) and quadratic if (eta_1=2) ). It is one of the models that has been used in Geomorphology to model the shape of glaciated valley elevation profiles (that classic U-shape that comes with glacier-eroded mountain valleys) 116 . If you ignore the error term, it is possible to estimate the power-law model using our SLR approach. Consider the log-transformation of both sides of this equation starting with the power-law version:

(log(y) = log(eta_0) + log(x^<eta_1>).) Based on the rules for logs: (log(ab) = log(a) + log(b)) .

(log(y) = log(eta_0) + eta_1log(x).) Based on the rules for logs: (log(x^b) = blog(x)) .

Figure 7.21: Plot of the observations and estimated SLR model log(mortality) (sim) log(GDP) (left) and implied model (right) for the infant mortality data.

So other than (log(eta_0)) in the model, this looks just like our regular SLR model with (x) and (y) both log-transformed. The slope coefficient for (log(x)) is the power coefficient in the original power law model and determines whether the relationship between the original (x) and (y) in (y=eta_0x^<eta_1>) is linear ((y=eta_0x^1)) or quadratic ((y=eta_0x^2)) or even quartic ((y=eta_0x^4)) in some really heavily glacier carved U-shaped valleys. There are some issues with “ignoring the errors” in using SLR to estimate these models (Greenwood and Humphrey 2002) but it is still a pretty powerful result to be able to estimate the coefficients in ((y=eta_0x^<eta_1>)) using SLR.

We don’t typically use the previous ideas to interpret the typical log-log regression model, instead we combine our two previous interpretation techniques to generate our interpretation.

We need to work out the mathematics of doubling (x) and the changes in (y) starting with the (mathit<oldsymbol>) modello that we would get out of fitting the SLR with both variables log-transformed:

(y = exp(b_0 + b_1log(x))) . Exponentiate both sides.

(y = exp(b_0)exp(b_1log(x))=exp(b_0)x^) . Rules for exponents and logs, simplifying.

Now we can consider the impacts of doubling (x) on (y) , going from ((x,<oldsymbol<>>>>)) to ((2x,y^*)) with

So doubling (x) leads to a multiplicative change in the median of (y) of (2^) .

Let’s apply this idea to the GDP and infant mortality data where a (log(x) sim log(y)) transformation actually made the resulting relationship look like it might be close to being reasonably modeled with an SLR. The regression line in Figure 7.21 actually looks pretty good on both the estimated log-log scale (panel a) and on the original scale (panel b) as it captures the severe nonlinearity in the relationship between the two variables.

Figure 7.22: Diagnostic plots for the log-log infant mortality model.

The estimated regression model is (log(widehat< ext>)=8.104-0.617cdotlog( ext)) . The slope coefficient can be interpreted two ways.

On the log-log scale: For a 1 log-dollar increase in PIL, we estimate, on average, a change of (-0.617) log(deaths/1000 live births) in infant mortality.

On the original scale: For a doubling of PIL, we expect a (2^ = 2^ <-0.617>= 0.652) multiplicative change in the estimated median infant mortality. That is a 34.8% decrease in the estimated median infant mortality for each doubling of PIL.

The diagnostics of the log-log SLR model (Figure 7.22) show minimal evidence of violations of assumptions although the tails of the residuals are a little heavy (more spread out than a normal distribution) and there might still be a little pattern remaining in the residuals vs fitted values. There are no influential points to be concerned about in this situation.

While we will not revisit this at all except in the case-studies in Chapter 9, log-transformations can be applied to the response variable in ONE and TWO-WAY ANOVA models when we are concerned about non-constant variance and non-normality issues 117 . The remaining methods in this chapter return to SLR and assuming that the model is at least reasonable to consider in each situation, possibly after transformation(s). In fact, the methods in Section 7.7 are some of the most sensitive results to violations of the assumptions that we will explore.


5.8: Case Study Heels Conclusion and Chapter Summary - Biology

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1.Guest and non-guest charge vouchers and the audit:

 Separating guest and non-guest charge vouchers enables the front office to maintain separate guest and non-guest transcripts. This will facilitate a more efficient means by which to identify imbalances attributable to either guest or non-guest status, thereby narrowing candidate errors and simplifying corrective actions.

 Guest and non-guest charge vouchers should be transferred to the front desk on different-colored voucher paper. This will greatly simplify sorting by guest status.

 Create four- or five-digit non-guest account numbers to further differentiate non-guest from guest accounts.

 Post non-guest vouchers as close to transaction time as possible. This will facilitate immediate billing procedures and follow-up.

 Bill non-guest accounts as close to the time of transaction as possible. Do not accumulate postings.

 Consider securing a credit card account number for non-guest account billing instead of requiring the hotel to be the collection agency.


Once you have gathered the necessary information, a draft of your analysis should include these general sections, but these may differ depending on your assignment directions or your specific case study:

Introduzione

  • Identify the key problems and issues in the case study.
  • Formulate and include a thesis statement, summarizing the outcome of your analysis in 1–2 sentences.

Sfondo

  • Set the scene: background information, relevant facts, and the most important issues.
  • Demonstrate that you have researched the problems in this case study.

Evaluation of the Case

  • Outline the various pieces of the case study that you are focusing on.
  • Evaluate these pieces by discussing what is working and what is not working.
  • State why these parts of the case study are or are not working well.

Proposed Solution/Changes

  • Provide specific and realistic solution(s) or changes needed.
  • Explain why this solution was chosen.
  • Support this solution with solid evidence, such as:
    • Concepts from class (text readings, discussions, lectures)
    • Outside research
    • Personal experience (anecdotes)

    Raccomandazioni

    • Determine and discuss specific strategies for accomplishing the proposed solution.
    • If applicable, recommend further action to resolve some of the issues.
    • What should be done and who should do it?


    Guarda il video: YANIS MARSHALL HEELS CHOREOGRAPHY BABY ONE MORE TIME BRITNEY SPEARS. FEAT ARNAUD u0026 MEHDI (Agosto 2022).