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आपके पास अपने पोते को पढ़ाने के लिए बहुत कुछ है, और यह रजोनिवृत्ति की व्याख्या कर सकता है

2021

मनुष्य, हत्यारा व्हेल और पायलट व्हेल। हम सभी में क्या समानता है?

हैरानी की बात है, जवाब रजोनिवृत्ति है। लेकिन वैज्ञानिकों को अभी भी यह पता नहीं चला है कि यह घटना क्यों मौजूद है। आखिरकार, अगर विकास का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि हम सबसे प्रभावी रूप से अपने जीन पर गुजरते हैं, तो महिलाएं एक निश्चित उम्र के बाद प्रजनन करना क्यों बंद कर देंगी?

PLOS कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी में गुरुवार को प्रकाशित एक अध्ययन मानव में रजोनिवृत्ति के विकास में कुछ अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। एक कम्प्यूटेशनल मॉडल का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने पाया कि पुरानी महिलाओं की "दादी" के लिए क्षमता है- जो अपने संसाधनों को पोते-पोतियों को समर्पित करती हैं - और अपनी संतानों की सहायता के लिए अपनी संज्ञानात्मक क्षमताओं का उपयोग रजोनिवृत्ति के विकास के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है।

मौजूदा परिकल्पनाओं से पता चलता है कि रजोनिवृत्ति एक कम उम्र (मातृ मातृ परिकल्पना) में जोखिम भरा गर्भधारण से मनुष्यों की रक्षा करती है या बड़ी माताओं को अपने पोते (दादी मां की परिकल्पना) के अस्तित्व का समर्थन करने में अपनी ऊर्जा का निवेश करने की अनुमति दे सकती है। इस अध्ययन ने इन दो परिकल्पनाओं का परीक्षण किया, साथ ही साथ उभरा हुआ कैपिटल मॉडल, जो कि दादी की परिकल्पना के समान है - सिवाय इसके कि पोते को मुख्य लाभ संज्ञानात्मक है: दादा दादी वंशावली कौशल सिखा सकते हैं जो उन्हें जीवित रहने में मदद करेगा।

"संज्ञानात्मक प्रक्रियाएं रजोनिवृत्ति के विकास में बहुत महत्वपूर्ण हैं, " कार्ला एइम कहते हैं, अध्ययन के पहले लेखक और यूनिवर्सिट डी मोंटपेलियर में एक पोस्टडॉक्टरल फेलो हैं। "एक सीधा लाभ है - जब कोई व्यक्ति के जीवन में किसी भी बिंदु पर न्यूरोलॉजिकल विकास में निवेश करता है, तो व्यक्ति अधिक कौशल और अधिक अनुभव जमा करेगा, इसलिए वे पर्यावरण से संसाधनों को निकालने के मामले में अधिक उत्पादक होंगे।"

शोधकर्ताओं ने एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया, अनिवार्य रूप से कंप्यूटर की एक प्रणाली जो दिमाग की तरह काम करती है और सीख सकती है (हाँ, यह थोड़ा डरावना है)। इनपुट्स और आउटपुट के उदाहरणों को देखते हुए, वे उस नियम का पता लगा सकते हैं जो दोनों को जोड़ता है। उदाहरण के लिए, वे कभी-कभी चेहरे की पहचान में उपयोग किए जाते हैं (जैसे कि जब फेसबुक किसी तरह आपको फोटो में टैग करना जानता है), जहां वे विभिन्न चेहरे के उदाहरणों के आधार पर महत्वपूर्ण चेहरे की विशेषताओं के टेम्पलेट्स का निर्माण करना सीखते हैं।

Aime ने तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया क्योंकि मानवों में रजोनिवृत्ति के उद्भव के लिए परिस्थितियों का अध्ययन करना संभव नहीं है - यदि आप सभी के पास हैं तो आप रजोनिवृत्ति के साथ या बिना व्यक्तियों की तुलना नहीं कर सकते। लेकिन एक तंत्रिका नेटवर्क काम करता है, क्योंकि विकास की तरह, यह अस्तित्व के लिए सबसे अच्छा निर्णय लेने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

"यह एक कंप्यूटर सिमुलेशन के साथ प्राकृतिक चयन की प्रक्रिया है, " Aime कहते हैं। "इस प्रक्रिया के लिए धन्यवाद, विकास का निरीक्षण करना संभव है।"

ऐम के तंत्रिका नेटवर्क ने एक महिला की शारीरिक और संज्ञानात्मक स्थिति और चाहे उसके बच्चे और पोते हों, जैसी विशेषताओं को लिया। इससे, मॉडल ने भविष्यवाणी की कि महिला की शारीरिक और संज्ञानात्मक स्थिति कैसे बदल जाएगी और क्या वह अपने संसाधनों को अपने बच्चों की देखभाल करने, या सिर्फ जीवित रहने के लिए समर्पित करेगी। प्रत्येक व्यक्तिगत परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने तंत्रिका नेटवर्क में चर को घुमा दिया। उदाहरण के लिए, यह परीक्षण करने के लिए कि क्या मॉडल ने दादी परिकल्पना का समर्थन किया था, उन्होंने महिला को उन बच्चों को अधिक समर्थन देने की अनुमति देने वाले चरों को हटा दिया जिनके स्वयं के अधिक बच्चे थे।

परिणाम मुख्य रूप से दादी और संज्ञानात्मक क्षमता को रजोनिवृत्ति के मूल कारणों के रूप में इंगित करते थे, जो कि एम्बोडायड कैपिटल मॉडल की जीत थी। जब तंत्रिका नेटवर्क के मॉडल ने महिलाओं को अपने पोते-पोतियों की देखभाल करने से रोका- या यह मान लिया कि संज्ञानात्मक संसाधनों ने संतानों के कौशल को प्रभावित नहीं किया है - रजोनिवृत्ति विकसित नहीं हुई और महिलाओं ने बुढ़ापे में प्रजनन जारी रखा।

लोरेना मद्रिगल, दक्षिण फ्लोरिडा विश्वविद्यालय में एक प्रोफेसर, जो नए अध्ययन में शामिल नहीं थीं, का कहना है कि यह कम्प्यूटेशनल रूप से ध्वनि है - लेकिन वह इसके विकासवादी और जैविक दावों के अनुसार आश्वस्त नहीं हैं। "एक अलग सवाल का जवाब देने के लिए उनके तरीके अच्छे हैं, " वह कहती हैं।

वह नोट करती है कि मॉडल पारिस्थितिक मापदंडों पर विचार नहीं करता है - पर्यावरण का वर्णन करना जहां विकास हो रहा है, या प्रजाति - और कुछ मापदंडों पर सीमाएं सभी समुदायों में उचित नहीं हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, मैड्रिगल गैर-पश्चिमी आबादी के साथ काम करता है, जहां वह कहती है कि आदर्श के पास एइम के मॉडल की अनुमति से कहीं अधिक बच्चे हैं।

", मैं और अधिक पार सांस्कृतिक अनुसंधान और अधिक diachronic अनुसंधान देखना चाहते हैं, " Madrigal कहते हैं, यह देखते हुए कि अध्ययन के बीच अलग परिणाम विभिन्न पारिस्थितिकी और समय अवधि से स्टेम हो सकता है। "मैं इस संभावना के लिए और अधिक खुलापन भी देखना चाहूंगा कि यह दादी की परिकल्पना या मातृ परिकल्पना या सन्निहित पूँजी मॉडल होना जरूरी नहीं है।"

Aime स्वीकार करता है कि टीम के तंत्रिका नेटवर्क मॉडल के लिए कुछ सीमाएँ हैं- उदाहरण के लिए, यह केवल महिलाओं को अनुकरण करती है, इसलिए भविष्य के अध्ययन में, वह पुरुषों को शामिल करने के लिए मॉडल का विस्तार करने की उम्मीद करती है। यह टीम को अन्य परिकल्पनाओं का अध्ययन करने की अनुमति देगा जो कि मातृ वंश के बाहर पारिवारिक कारकों से रजोनिवृत्ति से संबंधित हैं। वह कहती हैं कि वह विकासवादी जीव विज्ञान में अन्य सवालों के जवाब देने के तरीके के रूप में कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को बढ़ावा देने की उम्मीद करती हैं।

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