Musterbildung – Wikipedia

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Untersuchung, wie sich Muster durch Selbstorganisation in der Natur bilden

Die Wissenschaft von Musterbildung befasst sich mit den sichtbaren (statistisch) geordneten Ergebnissen der Selbstorganisation und den gemeinsamen Prinzipien hinter ähnlichen Mustern in der Natur.

In der Entwicklungsbiologie bezieht sich die Musterbildung auf die Erzeugung komplexer Organisationen von Zellschicksalen in Raum und Zeit. Die Musterbildung wird durch Gene gesteuert. Die Rolle von Genen bei der Musterbildung ist ein Aspekt der Morphogenese, der Schaffung verschiedener Anatomien aus ähnlichen Genen, die derzeit in der Wissenschaft der evolutionären Entwicklungsbiologie oder des Evo-Devo untersucht werden. Die beteiligten Mechanismen sind gut in der anterior-posterioren Strukturierung von Embryonen aus dem Modellorganismus zu sehen Drosophila melanogaster (eine Fruchtfliege), einer der ersten Organismen, deren Morphogenese untersucht wurde, und in den Augenflecken von Schmetterlingen, deren Entwicklung eine Variante des Standardmechanismus (Fruchtfliege) ist.

Beispiele[edit]

Beispiele für die Musterbildung finden sich in Biologie, Chemie, Physik und Mathematik.[1] und kann leicht mit Computergrafiken simuliert werden, wie nachfolgend beschrieben.

Biologie[edit]

Biologische Muster wie Tiermarkierungen, Segmentierung von Tieren und Phyllotaxis werden auf unterschiedliche Weise gebildet.[2]

In der Entwicklungsbiologie beschreibt die Musterbildung den Mechanismus, durch den anfänglich äquivalente Zellen in einem sich entwickelnden Gewebe in einem Embryo komplexe Formen und Funktionen annehmen.[3]Embryogenese, wie der Fruchtfliege Drosophilabeinhaltet die koordinierte Kontrolle des Zellschicksals.[4][5][6] Die Musterbildung wird genetisch kontrolliert und beinhaltet häufig, dass jede Zelle in einem Feld ihre Position entlang eines Morphogengradienten erfasst und darauf reagiert, gefolgt von einer Kommunikation von Zelle zu Zelle über kurze Entfernungen über Zellsignalwege, um das ursprüngliche Muster zu verfeinern. In diesem Zusammenhang ist ein Zellenfeld die Gruppe von Zellen, deren Schicksal durch die Reaktion auf dieselben festgelegten Positionsinformationshinweise beeinflusst wird. Dieses konzeptionelle Modell wurde erstmals in den 1960er Jahren als französisches Flaggenmodell beschrieben.[7][8] Im Allgemeinen wird die Morphologie von Organismen durch die Mechanismen der evolutionären Entwicklungsbiologie strukturiert, wie z. B. die Änderung des Zeitpunkts und der Positionierung spezifischer Entwicklungsereignisse im Embryo.[9]

Mögliche Mechanismen der Musterbildung in biologischen Systemen sind das von Alan Turing vorgeschlagene klassische Reaktions-Diffusions-Modell[10] und der kürzlich gefundene elastische Instabilitätsmechanismus, von dem angenommen wird, dass er unter anderem für die Faltenmuster auf der Großhirnrinde höherer Tiere verantwortlich ist.[11][12]

Wachstum von Kolonien[edit]

Bakterienkolonien zeigen eine große Vielfalt von Mustern, die während des Koloniewachstums gebildet werden. Die resultierenden Formen hängen von den Wachstumsbedingungen ab. Insbesondere Belastungen (Härte des Kulturmediums, Nährstoffmangel usw.) erhöhen die Komplexität der resultierenden Muster.[13] Andere Organismen wie Schleimpilze weisen bemerkenswerte Muster auf, die durch die Dynamik chemischer Signale verursacht werden.[14]

Vegetationsmuster[edit]

Vegetationsmuster wie Tigerbusch[15] und Tannenwellen[16] Form aus verschiedenen Gründen. Tigerbusch besteht aus Streifen von Büschen an trockenen Hängen in Ländern wie Niger, in denen das Pflanzenwachstum durch Niederschläge begrenzt ist. Jeder ungefähr horizontale Vegetationsstreifen absorbiert Regenwasser aus der kahlen Zone unmittelbar darüber.[15] Im Gegensatz dazu treten Tannenwellen in Wäldern an Berghängen nach Windstörungen während der Regeneration auf. Wenn Bäume fallen, werden die Bäume, die sie geschützt hatten, freigelegt und sind wiederum eher beschädigt, sodass sich die Lücken vor dem Wind vergrößern. Währenddessen wachsen auf der Luvseite junge Bäume, geschützt durch den Windschatten der verbleibenden hohen Bäume.[16] In flachem Gelände treten neben Streifen zusätzliche Mustermorphologien auf – hexagonale Spaltmuster und hexagonale Punktmuster. Die Musterbildung wird in diesem Fall durch positive Rückkopplungsschleifen zwischen lokalem Vegetationswachstum und Wassertransport zum Wachstumsort angetrieben.[17][18]

Chemie[edit]

Die Musterbildung wurde in Chemie und Chemieingenieurwesen gut untersucht, einschließlich Temperatur- und Konzentrationsmustern.[19] Das von Ilya Prigogine und Mitarbeitern entwickelte Brusselator-Modell ist ein solches Beispiel, das eine Turing-Instabilität aufweist.[20] Die Musterbildung in chemischen Systemen beinhaltet häufig oszillierende chemische Kinetiken oder autokatalytische Reaktionen[21] wie die Belousov-Zhabotinsky-Reaktion oder die Briggs-Rauscher-Reaktion. In industriellen Anwendungen wie chemischen Reaktoren kann die Musterbildung zu Temperaturherden führen, die die Ausbeute verringern oder gefährliche Sicherheitsprobleme wie ein thermisches Durchgehen verursachen können.[22][19] Die Entstehung der Musterbildung kann durch mathematische Modellierung und Simulation des zugrunde liegenden Reaktionsdiffusionssystems untersucht werden.[19][21]

Physik[edit]

In den 1980er Jahren entwickelten Lugiato und Lefever ein Modell der Lichtausbreitung in einem optischen Hohlraum, das zur Musterbildung durch Ausnutzung nichtlinearer Effekte führt.

Bénard-Zellen, Laser, Wolkenformationen in Streifen oder Rollen. Wellen in Eiszapfen. Waschbrettmuster auf Feldwegen. Dendriten bei der Verfestigung, Flüssigkristalle. Solitonen.

Mathematik[edit]

Kugelpackungen und Abdeckungen. Die Mathematik liegt den anderen aufgeführten Musterbildungsmechanismen zugrunde.

Computergrafik[edit]

Einige Arten von Automaten wurden verwendet, um organisch aussehende Texturen für eine realistischere Schattierung von 3D-Objekten zu erzeugen.[23][24]

Ein beliebtes Photoshop-Plugin, KPT 6, enthielt einen Filter namens “KPT-Reaktion”. Die Reaktion erzeugte Muster im Reaktions-Diffusions-Stil basierend auf dem gelieferten Keimbild.

Ein ähnlicher Effekt wie bei der ‘KPT-Reaktion’ kann mit Faltungsfunktionen in der digitalen Bildverarbeitung mit etwas Geduld erzielt werden, indem ein Bild in einem Grafikeditor wiederholt geschärft und verwischt wird. Wenn andere Filter verwendet werden, wie z. B. Prägen oder Kantenerkennung, können verschiedene Arten von Effekten erzielt werden.

Computer werden häufig verwendet, um die biologischen, physikalischen oder chemischen Prozesse zu simulieren, die zur Musterbildung führen, und sie können die Ergebnisse auf realistische Weise anzeigen. Berechnungen mit Modellen wie Reaktionsdiffusion oder MClone basieren auf den tatsächlichen mathematischen Gleichungen, die von den Wissenschaftlern zur Modellierung der untersuchten Phänomene entworfen wurden.

Verweise[edit]

  1. ^ Ball, 2009.
  2. ^ Ball, 2009. FormenS. 231–252.
  3. ^ Ball, 2009. Shapes, S. 261–290.
  4. ^ Eric C. Lai (März 2004). “Notch Signaling: Kontrolle der Zellkommunikation und des Zellschicksals”. Entwicklung. 131 (5): 965–73. doi:10.1242 / dev.01074. PMID 14973298.
  5. ^ Melinda J. Tyler, David A. Cameron (2007). “Zellmusterbildung während der Netzhautregeneration: Eine Rolle für die homotypische Kontrolle der Akquisition des Zellschicksals”. Visionsforschung. 47 (4): 501–511. doi:10.1016 / j.visres.2006.08.025. PMID 17034830.CS1-Wartung: Verwendet den Autorenparameter (Link)
  6. ^ Hans Meinhard (26.10.2001). “Biologische Musterbildung: Wie Zelle[s] miteinander sprechen, um eine reproduzierbare Musterbildung zu erreichen “. Max-Planck-Institut für Entwicklungsbiologie, Tübingen.
  7. ^ Wolpert L (Oktober 1969). “Positionsinformation und das räumliche Muster der zellulären Differenzierung”. J. Theor. Biol. 25 (1): 1–47. doi:10.1016 / S0022-5193 (69) 80016-0. PMID 4390734.
  8. ^ Wolpert, Lewis; et al. (2007). Prinzipien der Entwicklung (3. Aufl.). Oxford [Oxfordshire]: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-927536-6.
  9. ^ Hall, BK (2003). “Evo-Devo: evolutionäre Entwicklungsmechanismen”. Internationale Zeitschrift für Entwicklungsbiologie. 47 (7–8): 491–495. PMID 14756324.
  10. ^ S. Kondo, T. Miura, “Reaktions-Diffusions-Modell als Rahmen für das Verständnis der Bildung biologischer Muster”, Science, 24. September 2010: Vol. 329, Ausgabe 5999, S. 1616-1620 DOI: 10.1126 / science.1179047
  11. ^ Mercker, M; Brinkmann, F; Marciniak-Czochra, A; Richter, T (4. Mai 2016). “Beyond Turing: Mechanochemische Musterbildung in biologischen Geweben”. Biologie Direkt. 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. ^ Ball, 2009. GeästS. 52–59.
  14. ^ Ball, 2009. FormenS. 149–151.
  15. ^ ein b DJ Tongway, C. Valentin & J. Seghieri (2001). Gebänderte Vegetationsmuster in trockenen und semiariden Umgebungen. New York: Springer-Verlag. ISBN 978-1461265597.CS1-Wartung: mehrere Namen: Autorenliste (Link)
  16. ^ ein b D’Avanzo, C. (22. Februar 2004). “Tannenwellen: Regeneration in den Nadelwäldern Neuenglands”. KRAWATTE. Abgerufen 26. Mai 2012.
  17. ^ Meron, E (2019). “Vegetationsmusterbildung: die Mechanismen hinter den Formen”. Physik heute. 72 (11): 30–36. doi:10.1063 / PT.3.4340.
  18. ^ Meron, E (2018). “Von Mustern zu Funktionen in lebenden Systemen: Trockenökosysteme als Fallstudie”. Jahresrückblick auf die Physik der kondensierten Materie. 9: 79–103. doi:10.1146 / annurev-conmatphys-033117-053959.
  19. ^ ein b c Gupta, Ankur; Chakraborty, Saikat (Januar 2009). “Lineare Stabilitätsanalyse von hoch- und niedrigdimensionalen Modellen zur Beschreibung der mischungsbegrenzten Musterbildung in homogenen autokatalytischen Reaktoren”. Chemical Engineering Journal. 145 (3): 399–411. doi:10.1016 / j.cej.2008.08.025. ISSN 1385-8947.
  20. ^ Prigogine, I.; Nicolis, G. (1985), Hazewinkel, M.; Jurkovich, R.; Paelinck, JHP (Hrsg.), “Selbstorganisation in Nichtgleichgewichts-Systemen: Auf dem Weg zu einer Dynamik der Komplexität”, Bifurkationsanalyse: Prinzipien, Anwendungen und Synthese, Springer Netherlands, S. 3–12, doi:10.1007 / 978-94-009-6239-2_1, ISBN 9789400962392
  21. ^ ein b Gupta, Ankur; Chakraborty, Saikat (2008-01-19). “Dynamische Simulation der mischungsbegrenzten Musterbildung in homogenen autokatalytischen Reaktionen”. Modellierung chemischer Produkte und Prozesse. 3 (2). doi:10.2202 / 1934-2659.1135. ISSN 1934-2659.
  22. ^ Marwaha, Bharat; Sundarram, Sandhya; Luss, Dan (September 2004). “Dynamik transversaler heißer Zonen in Flachbettreaktoren †”. Das Journal of Physical Chemistry B.. 108 (38): 14470–14476. doi:10.1021 / jp049803p. ISSN 1520-6106.
  23. ^ Greg Turk, Reaktion – Diffusion
  24. ^ Andrew Witkin; Michael Kassy (1991). “Reaktions-Diffusions-Texturen” (PDF). Vorträge der 18. Jahreskonferenz über Computergrafik und interaktive Techniken: 299–308. doi:10.1145 / 122718.122750. ISBN 0897914368.

Literaturverzeichnis[edit]

Externe Links[edit]

  • SpiralZoom.com, eine pädagogische Website über die Wissenschaft der Musterbildung, Spiralen in der Natur und Spiralen in der mythischen Vorstellung.
  • ’15 -zeiliger Matlab-Code ‘, Ein einfaches 15-Zeilen-Matlab-Programm zur Simulation der 2D-Musterbildung für das Reaktionsdiffusionsmodell.