Doğa ve Laboratuvar Mikrobiyal Toplulukları - Röportaj

Benim adım Ed DeLong ve Massachusetts Institute of Technology'de profesörüm. Aslında inşaat ve çevre mühendisliği ve biyoloji mühendisliği alanlarında ikili bir randevum var, bu alışılmadık bir karışım gibi görünebilir çünkü ayaklarım gerçekten iki farklı yerde. Araştırmamızın yönlerinden biri çevre ile ve özellikle mikroorganizmalarla, çevreyi nasıl etkiledikleri, çevrenin onları nasıl etkilediği, ve bu programımızın sivil ve çevresel kısmı, çevresel kısmı ile ilgilidir.

Üzerinde çalıştığımız diğer şey ise daha çok biyoloji mühendisliği ile ilgili. Mikropları harekete geçiren nedir? Nasıl bir araya getirilirler?

Bir mikrobu, mikropları veya mikrobiyal toplulukları oluşturan farklı parçalar sinerji içinde birlikte nasıl çalışır? Dolayısıyla, bu iki alan arasındaki ittifak türü oldukça iyi işliyor. Benim kendi özel geçmişim genel mikrobiyoloji, biraz oşinografi ile karışık.

Ben, lisans derecem olan uc Davis'te bakteriyoloji diplomamı aldım. Sonra Scripps Oşinografi Enstitüsü'nde doktoramı tamamladım. Doktoram, aslında deniz biyolojisi, eğer buna inanabilirseniz.

Ve işte MIT'deyim. Bu nasıl oldu? Mikrobiyoloji alanı gerçekten hızlı bir şekilde değişiyor.

Ve şu anda mikroplar hakkında anladığımız şey üzerindeki etkilerden, en büyük etkilerden biri, gerçekten teknolojik ilerlemeler oldu, genomik alanında. Tipik olarak, mikroplar, mikroskop altında bakarsanız, tanımlanması çok zordur. Bazı farklı şekiller ve boyutlar var, ancak size o organizmanın kim olduğu veya ne yaptığı hakkında pek bir şey söylemiyorlar.

Ve tipik olarak, mikrobiyologlar, inanılmaz derecede güçlü olan laboratuvardaki mikroplara bakmak için hemen hemen küme düşürüldüler. Bu bir nevi tıbbi mikrobiyolojinin bir uzantısı. Yani bir mikrobu çevreden izole edebilirsiniz, tıpkı bir kimyasalı izole edebileceğiniz gibi.

Ve bir kez o saf mikrobu, o saf mikrobiyal türe sahip olduğunuzda, fenotipini, özelliklerini, çevrede işlev görmesini sağlayan farklı özellikleri vb. hakkında bilgi edinebilirsiniz. Bununla ilgili iki sorun var, tam mikrobiyal dünyayı anlamakla ilgili. Ve bu, laboratuvardaki mikropların her zaman çevrede davranabilecekleri şekilde davranmadığıdır.

Ve daha da büyük olan diğer sorun, mikrobiyal türlerin büyük bir kısmı için evcilleştirilmesinin gerçekten zor olmasıdır. Laboratuvarda sahip olduğumuz mikrobiyal hayvanat bahçeleri tipik olarak doğada bulunanların sadece% 0.1'ini temsil ediyor. Mikrobiyal dünyanın çok geniş bir bileşeni var ki, henüz laboratuvarda yetiştiremedik, ve bu yüzden onu anlamıyoruz.

Ve yine de bu, doğadaki biyokütlenin büyük bir kısmını temsil ediyor. Ve bunun önemli olmasının birçok nedeni var. Ama en önemlilerinden biri, mikropların doğadaki enerji ve madde dönüşümlerinin motorları olduğudur.

Yani, ekosistemler boyunca sera gazları gibi şeylerin enerji akışları, yani, bahsettiğimiz bu gazların bazıları açısından orantılı olarak çok büyük. Yıllık bazda Gigaton akışlarına, çok küçük olmalarına rağmen, dağıtılmış bir şekilde mikrobiyal türler aracılık eder. Sayıların gücü ve mikrobiyal dünyanın gezegenimiz boyunca dağılmış doğası, etrafta çok fazla kütle ve enerji hareket ettiriyor.

Ve bu, mikropları kendi alanlarında anlamak, onları doğada anlamak için bir tür zorlayıcı nedendir. Genomik bir kez ön plana çıktığında, tüm mikrobiyal genomları sıralamak daha kolay ve daha kolay ve daha ucuz hale geldi. Ve tabii ki, bu doksanlı yılların ortalarında olmaya başladı.

Ve bu bir kez gerçekleşmeye başladığında, insanlar aynı tekniklerin genomların, doğal ortamdaki mikropların özelliklerini öğrenmek için onları yetiştirmek zorunda bile kalmadan kullanabileceğini fark ettiler. Ve bu bir tür, gerçekten Carl'ın dertleri ve norm hızı tarafından yapılan daha önceki çalışmaların bir dalıdır. Ve seksenlerin ortalarında, norm pace fark etti ki, hey, mikropları büyütmek zorunda kalmadan tanımlayabilirim.

Ve bunun yapılma şekli, herhangi bir mikrobiyal habitata gitmek ve biyokütleyi izole etmek, ve sonra bundan ve bu nükleik asitlerden DDNA veya RNA çıkarmaktı. Örneğin, ribozomal RNA'lar gibi taksonomik olarak bilgilendirici moleküller dizilenebilir. Böylece farklı ribozomal RNA'ların bir listesini elde edersiniz.

Neredeyse belirli taksonomik türler için barkodlar gibidirler. Ve herhangi bir habitattaki mikrop türlerini tanımlayabilirsiniz. Bu yaklaşımın sınırlaması, sahip olduğunuz tek şeyin bir RN geni olmasıdır.

Size mikronun kim olduğunu söyler, ancak tam olarak ne yaptığını söylemez. Şimdi genomik uygulamasıyla, bunu bir adım daha ileri götürebilirsiniz, nükleik asitleri aklınıza gelen hemen hemen her mikrobiyal habitattan izole edebilirsiniz ve çeşitli teknikler kullanarak. Büyük genom parçalarını izole edin, ki bunlar bugün size göstereceğimiz deneysel protokollerden bazılarıdır.

Ya da bu DNA'yı küçük parçalara ayırabilir ve av tüfeği dizilimi yapabilirsiniz. Ve bunu düşünmenin en kolay yolu, o topluluğu oluşturan tüm mikropların bileşenlerinin bir parça listesini almanızdır. Ve bu, daha önce hiç erişemediğimiz bir parça listesi.

Bu parça listesinden, orada bulunan mikropları neyin oluşturduğunu, potansiyel işlevlerinden bazılarının neler olduğunu bir nevi çözebiliriz. Ve aslında sonunda yaptığımız şey, daha sonra gidip biyokimyasal araçlar kullanarak test edebileceğimiz hipotezler üretmektir. Fizyolojik, çevreye geri dönmek ve genleri uzayda ve zamanda izlemek anlamına gelir.

Ve evrimleşen tüm bu alan, genomiği ekolojik yaklaşımlarla birleştiren bir nevi şimdi metagenomik veya çevresel genomik olarak adlandırılıyor. Ve bugün görülen şey, bu tür yaklaşımların birçok farklı habitatta, toprakta, okyanustaki tarımsal ortamlarda devam ettiğidir. Gerçekten, bu türden ilk en büyük çalışmalardan biri, Craig Venter tarafından Sargasso denizinde ve daha da önemlisi, insan mikrobiyomunda yapıldı.

Çoğu insan bunu fark etmeyebilir, ancak insan vücudu ile ilişkili olan, insan hücrelerinden daha fazla mikrobiyal hücredir. Yaklaşık 10 ila 14. mikrop var ve sadece 10 ila 13. mikrop var. Bu yüzden bazen söylemek istediğim şey, Tanrı'nın mikroplara karşı aşırı bir düşkünlüğü olması gerektiğidir, çünkü onlardan bizden daha fazla var.

Ancak bu kavramlar gerçekten önemlidir. Bizi düşünün. Asla yalnız değiliz.

Yanımızda her zaman muhtemelen birçok farklı işlevi olan bir mikrobiyal topluluğumuz var. Aslında, obezite gibi bazı bozukluklarda, mikrobiyal bileşenin temelde insan fenotipi ve gıda kaynaklarımızdan ne kadar enerji elde edip etmediğimiz üzerinde büyük bir etkisi olabileceğine dair kanıtlar var. Yani biz sadece kendimizden değil, aynı zamanda yanımızda taşıdığımız simbiasyondan da oluşan canlı bir sistemiz.

Genomik kullanan bu yeni yaklaşımların yapmamıza izin verdiği şey, biyolojik dünyanın daha önce bakamadığımız kısımlarını incelemeye başlamak. Ve orada, onların gücü orada yatıyor. Şu anda sahada olup bitenler sadece bir parça listesi toplamaktan daha fazlası, ama aslında gerçek bir dinamiğin devam ettiği fikrine varıyor.

Başlangıçta genomlar dizilenmeye başladığında, tabii ki, tek bir genom dizisi, gerçekten tekil bir varlık olarak, saflaştırılmış bir mikrop türüne sahipsiniz, bir genomu var ve bu genomu oluşturan 2 milyon bazı, baz çiftini belirleyebilirsiniz. Ve çok sabit ve statik bir varlık gibi görünüyor. Yine de, doğaya baktığımızda bulduğumuz şey, tek bir mikrop türü gibi bir şeyin nadiren olduğudur.

Bu doğal mikrobiyal popülasyonlara baktığınızda, bulduğunuz şey, bir türün etrafında toplandığı bir tema, genomik bir tema olduğudur. Ancak herhangi bir popülasyonda, çok, çok, birçok varyant, bu temanın birçok varyasyonu, birçok suş vardır. Ve görmeye başladığımız şey, genomların aslında statik varlıklar olmadığı, ama sürekli değiştikleri.

Onlar, onlar dinamik. Ve aslında, bunu popülasyonlarda yapıyorlar. Ve böylece, çevrede besinler veya sıcaklık tuzluluğu ile ilgili olabilecek ince farklılıklar olduğu için, popülasyondaki bu varyantların bir kısmının bu çevresel değişime biraz daha iyi yanıt verebileceğini hayal edebilirsiniz.

Ve sürekli bir değişim var, ama yine onlar da değişiyor. Ve böylece varyasyon sürekli olarak nötr sürüklenme ile sağlanır ve daha sonra seçilim tarafından harekete geçirilir. Ve bu kişiye farklı bir bakış açısı verir, genomların ne olduğuna dair daha dinamik bir bakış açısı.

Ve dahası, bir genomun statik bir resmi gibi değil, daha çok bir sinema filmine bakmak gibi. Ve bazı yeni çalışmalarla ilgili güçlü şeylerden biri, genomların nasıl evrimleştiğini, bunun organizmanın fenotipi ve çevreye tepkisi ve çevre üzerindeki etkisi açısından ne anlama geldiğini gösteren hareketli bir resmi bir araya getirmek için durdurma çerçevelerini almaya başlamamızdır. Yani bu, bu gerçekten oldukça heyecan verici çünkü mikrobiyoloji popülasyon genetiği için yeni bir alan, her ne kadar mikrobiyolojide iyi gelişmiş olduğu düşünülse de, aslında doğal mikrobiyal popülasyonların genetiğini çok detaylı bir şekilde incelemenin bir yolunu bulamadığımız için değil.

Ve bu, bu tür bir araştırmanın başka bir bileşeni, şimdi bu popülasyon genetiğini ve popülasyon genomiğini inceleyerek sinema filmini izleyebiliriz. Ve, bu gerçekten oldukça güçlü ve mikropların nasıl işlevler kazandığı, işlevlerin ve özelliklerin topluluklar arasında nasıl yayıldığı hakkında anladığımız şey için birçok pratik çıkarımı var. Ve bizim için şaşırtıcı olan şeylerden biri, biyolojideki mikroorganizmalar arasında nasıl, fenotipik özelliklerin, fonksiyonel özelliklerin nasıl hareket edebileceği hakkındaki fikrinizi biraz değiştirmesi, tabii ki Eşeyli organizmaların biyolojisi, tipik olarak anneden kıza geçen özellikler hakkında düşünürüz.

Ve biyolojik özellikler bu şekilde, bu tür bir genetik kalıtsal aktarım yoluyla yayılır. Mikrobiyal dünyanın farklı bir dinamiği var ve bu metagenomik araştırmaların bazılarında, ki bunlar olmalı, yanal transfer olarak adlandırılan şeyle ilgili, yani genler veya bütün aronlar çok farklı organizmalardan geçiyor ve DNA'nın transfer süreciyle ve eğer bu DNA alıcı organizmada ifade ediliyorsa ve pozitif bir seçici değere sahipse, Daha sonra birçok farklı organizma arasında yayılmaya başlayabilir. Ve son zamanlarda bunu gördük, laboratuvarda baktığımız teknikler kullanılarak, bunun nasıl çalıştığını, mikrobiyal popülasyonlardan çok büyük genom parçalarını izole edebildiğimizi gördük.

Ve bunu zaman ve mekanda farklı noktalarda yapıyoruz. Bu durumda, yapabildiğimiz şey, genomların büyük kısımlarını bir enerji gradyanı boyunca, okyanusa nüfuz eden ışık gradyanı boyunca izole etmek. Ve bu, açık okyanusta incelediğimiz yerlerde çok iyi tanımlanmış bir gradyan.

Pho bölgesi aslında oldukça derindir. Denizin 200 metre altına, deniz yüzeyine kadar uzanır. Ve ama enerji elbette nitelik ve nicelik olarak değişir.

Işık zayıfladıkça, daha derine indikçe daha da mavileşir, böylece derinlerde yaşayan organizmalar için yalnızca daha dar bir dalga boyu aralığı vardır. Ve ışığın enerjisi de daha azdır. Böylece, ışığı kullanan organizmaların, enerji gradyanının bu işlevine, farklı ışık kalitesine ve miktarına nasıl adapte olabileceğine ve değişebileceğine bakmaya başlayabiliriz.

İlginç olan şey, bu ışık gradyanları boyunca ilişkili olan belirli genleri ve mikroorganizma türlerini takip edebilmenizdir. Ve uzun lafın kısası, bulduğumuz şey, çubuk dosinleri olarak adlandırılan ışık enerjisinin toplanmasında rol oynayan bazı özel genlerin ifade edilmesinin ve talep edilmesinin çok kolay olduğudur. O kadar az gen foto sistemi yapar ki, tüm farklı mikrop türleri arasında dolaşırlar.

Ve bunu söyleyebilmemizin nedeni, ArcHa'daki bakteriler kadar farklı bilinen, gerçekten çok farklı gruplardan genom parçalarını izole etmiş olmamızdır. Ve neredeyse aynı özelliklere sahip aynı fotoğraf sistemini buluyoruz. Böylece, işlevsel genlerin bu kısımlarını, çevredeki organizmalar arasında hareket ederken takip edebilirsiniz.

Bu sadece Organizmalar üzerindeki genleri haritalamak değil, aynı zamanda bu genleri çevresel gradyan boyunca haritalamaktır. Bu büyük genom parçalarına bakarak gözlemlediğimiz bir diğer şey, bu parçacıkların foto bölgesinde yaklaşık sıfır metreden 130 metreye kadar olan derinliklerde oldukça bol miktarda bulunmalarıdır. Ama foto bölgenin tabanına iniyorsunuz ve hemen altında, bu genler kayboluyor.

Aynı organizmalar daha derinlerde var olsalar bile gittiler. Ve bu bize gösteriyor ki, seçilimin yokluğunda, yani bu genlerin çalışmasına izin veren ışığın yokluğunda, derinliğin bir fonksiyonu olarak tüm farklı organizma türleri arasında kayboluyorlar. Bunun ilginç olmasının nedeni, her şeyden önce, bize ışığı kullanan belirli bir enerji üretim mekanizmasını, çevrenin neresinde olduğunu ve organizmalar arasında nasıl dağıldığını ve onu hareket ettiren dinamiği anlatıyor.

Ama aynı zamanda genel olarak ilginç, genlerin ve genomların nasıl haritalandırılacağı hakkında düşünmenin yeni bir yolu, sadece organizmalar üzerinde değil, aynı zamanda bu organizmaların zaman ve uzayda nerede meydana geldiği ve bu genlerin zaman ve uzayda nerede meydana geldiği ve kesişimin nerede olduğu hakkında düşünmenin yeni bir yolu. Bunu nasıl yapacağımızı daha yeni öğrenmeye başlıyoruz. Bu sadece bir gen setinin bir örneğiydi.

Ama genel bir soru sorabilirsiniz, peki, bu kozmopolit genlerin çok fazla hareket etmeyi seven kaç kategorisi var, bu sorunun cevabını herhangi bir habitatta bilmiyoruz ve bunun ne kadar yaygın olduğunu, bu genleri hareket ettirmek için mekanizmaların ne olduğunu bilmiyoruz. Çevrede serbest DNA mı? Genleri organizmadan organizmaya yayan virüs mü?

Bunların hepsi büyük ölçüde bilinmeyen şeylerdir, ancak şimdi bu tür teknikler kullanılarak ulaşılabilir, genleri doğal olarak oluşan organizmalara haritalamak, bu organizmaları çevreye haritalamak ve değişkenliklerini anlamak. Yani bu, bu, mikrobiyoloji için gerçekten yeni bir zaman ve çevredeki genomik dinamiklerin hareketli resmine bakmak için yeni bir erişimimiz var ve bu bizi mikrobiyal dünyanın doğada gerçekten nasıl çalıştığını daha iyi anlamak için gerçekten yeni bir konuma getirdi. Tabii ki zorluklardan biri, ve bu hem çevre bilimi için hem de diyebilirim ki biyomedikal bilimi için de bir zorluk, tüm doğru veri türlerini yakalamak.

Ve bu durumda meta verilerden bahsediyorum, meta veriler elbette verilerle ilgili verilerdir. Okyanusta verdiğim örneği düşünürseniz, bilmek isteyeceğiniz birçok şey var. Spektral ışımanın ne olduğunu, nasıl, nasıl, foton akısının ne olduğunu, gelen ışığın dalga boylarının ne olduğunu, suyun sıcaklığının, tuzluluğunun, basıncının ne olduğunu bilmek istersiniz, çünkü bu değişkenlerin her birinin organizmaların nasıl evrimleştiğine göre önemli sonuçları vardır.

Genomlar ve organizmalar hakkında veri elde etmenin yanı sıra, çevre hakkında diğer zamanlarla, başka yerlerle, diğer araştırmacıların verileriyle karşılaştırabileceğimiz oldukça zengin veriler elde etmemiz gerekiyor. Çevre bilimciler uzun süredir bunun gibi veri setleriyle çalışıyor olsalar da, biyoinformatik ve genomik ile çevre bilimi arasındaki bu birleşme oldukça yeni. Ve şu anda var oldukları şekliyle veritabanları, bu tür verileri barındırmaya hazır olmak zorunda değildir.

Ve şu anda biraz evrim geçiriyor, hem çevresel açıdan hem de oşinograf bir deniz biyoloğu olduğum için, oşinografi tarafından genomik ve biyoinformatik yapan insanlarla çapraz konuşmaya çalışıyorum ve bunun tersi de geçerli. Size bir örnek verebilirim. Mikrobiyal Oşinografi Araştırma ve Eğitim Merkezi veya Seymour adlı bir NSF Bilim ve Teknoloji Merkezi ile ilgileniyorum.

Ve Seymour'da tüm bu dinamiği, genomlardan biyomlara kadar olan sürekliliği, genomdan transkriptoma, proteoma, hücrelere, popülasyonlara, topluluklara, ekosistemlere kadar tüm bu farklı biyolojik karmaşıklık seviyelerini yakalamakla gerçekten ilgileniyoruz. Bu çok farklı türde bir bilgi. Oldukça iddialı.

Ve bu proje, bu NSF Bilim ve Teknoloji Merkezi, Seymour, Hawaii'de bulunuyor ve, ve, ve bir grup oşinograf, mikrobiyolog, moleküler biyolog, belirli bir sistemi bu şekilde nasıl karakterize edeceklerini bulmak için bir araya gelmeye çalışıyorlar. Ve bu durumda, sistem büyük ölçüde Orta Pasifik'teki üst okyanustur. Bunu yapmamızın önemli bir nedeni, dünyamızı, gezegenimizin üçte ikisini kaplayan geniş bir biyolojik bileşeni yakalaması, Seymour'un aslında Moore Vakfı tarafından finanse edilen kamera adlı başka bir projeyle işbirliği yapıyor olması.

Ve Kamera, Larry Smar ve Craig Venter tarafından çevrede toplanan çok sayıda genomik veriyi yakalamak ve bunları sinoptik ve/veya çevresel verilerle sunmak için bir yer olarak öncülük ediyor. Yani genomik verilerle aynı anda toplanan çevresel veriler. Yani bu gerçekten yepyeni.

Daha yeni başlıyor ve veri standartları ve meta veri standartları hakkında daha fazla koordinasyon ve tartışma gerektirecek. Ve bu tür bilgileri içerebilecek bir veritabanını nasıl oluşturursunuz? Çünkü şu anda bu, büyük ölçüde okyanusa odaklanmış durumda, bu da kişiye bir odaklanma sağlıyor.

Ancak, insan mikrobiyomunu inceleyen insanların, klinik veriler, bireyler hakkındaki veriler vb. ile birlikte benzer türde veri setlerine ihtiyaç duyacaklarını hayal edebilirsiniz. Bu tamamen farklı bir problemler dizisidir, ancak birçok yönden, doğal mikrobiyal popülasyonlardan genomik verileri, nerede yaşadıkları, koşulların ne olduğu vb. ile ilgili tüm ilişkili ve ilgili meta verilerle birlikte yakalamak da aynı türden bir problemdir. Umut, elbette, belirli gen türleri veya kategorileri hakkında oldukça ilginç sorular sorulabilecek büyük ilişkisel veritabanlarının var olmasıdır.

Hap I gibi tipik olarak patojenik olmakla ilişkilendirdiğimiz belirli genleri düşünebilirsiniz, her zaman klinik veya patojenik ortamlarla ilişkili olan belirli hap I'ler var mı, yoksa bu hap I'ler daha yaygın mı ve gerçekten sadece patojen oluşumu vb. açısından belirli koşullara adapte olmuş mu? Mikrobiyal dünyanın nasıl evrimleştiğini ve belirli adaptasyonların bir veya başka bir çevresel ilişki veya yaşam tarzına nasıl yol açabileceğini anlamak açısından bu veri setleri arasında potansiyel olarak meydana gelebilecek çok sayıda çapraz konuşma var. Özgür mü yaşıyorum?

Bağlı mıyım, patojen miyim? Bütün bunlar birbiriyle bağlantılı. Dolayısıyla bu ilişkisel veritabanları büyüdükçe, hem pratik uygulamalar hem de teorinin gelişimi için muhtemelen gerçekten önemli olacaktır.

Ve henüz orada değiller. Gelecek için uzun bir yolları var, Ah, beş ya da 10 yıl diyebilirim. Tabii ki insan genomu ve insan tıbbı ve genetiği bağlamında bir dizi gelişme olacağını düşünüyorum.

Bin dolarlık genom kutsal kâse olmuştur ve teknolojiler, en azından yeniden dizileme için oldukça hızlı bir şekilde gelişmektedir. Bu yüzden, en büyük etkilerden biri, sadece genomik bilgi elde etmek için çıtanın düşürülmesi olacaktır. Bununla sadece ekonomiyi kastediyorum.

Çok daha ucuz ve çok daha hızlı olacak. Ve muhtemelen, çok uzak olmayan bir gelecekte, isterseniz kendi genomunuzu sıralayabileceğiniz kol saati boyutunda cihazlar olacak. Bu kesinlikle olasılık dahilinde

Bu olduğunda, oyun biraz değişir. Şu anda, genomik dizilemenin çoğu, çok sayıda insanın bulunduğu çok büyük özel merkezlerde gerçekleşiyor. Genom dizilimi ile ne olacak, kesinlikle, ve şu anda oluyor, çok daha fazla dağıtılmış hale gelecek.

Ve bununla ilgili ilginç olan şey, veri üretiminin nokta kaynakları giderek daha fazla dağıtıldıkça, veri toplama, veri standartları ve veri yayma için yeni zorluklar ortaya çıkarmasıdır. Yani bu güzel bir meydan okuma. Ve yine, tüm veritabanı sorunuyla ilgilidir.

Olmaya başlayan ve daha da fazla olacak olan bir başka şey de, tipik olarak düşündüğümüz şey, genomik verileri bir işletme olarak, bir veritabanına yatırdığımız bir kuruluş olarak, bir veritabanı haline gelir ve sonra devam ederiz. DNA dizilimi aslında deneysel bilimde gerçekten güçlü uygulamalara sahiptir. Ve bazı yeni teknolojilerin ön plana çıkmasıyla birlikte, insanların genomik verileri sadece veri toplama ve biriktirme modunda değil, deneysel bir modda daha fazla toplayacağını göreceğimizi düşünüyorum.

Ve biri, gen ekspresyonuna bakarak çevredeki popülasyonları takip ettiğini, proteomik paternlerin üzerine gen ekspresyon paternlerini yerleştirdiğini hayal edebilir. Bütün bunlar olacak. Ve bu yüzden muhtemelen genom dizilimini deneysel bir araç olarak değil, veritabanlarını büyütmenin bir yolu olarak düşüneceğiz.

Yani bu tür şeylerin hepsi kapıda ve ve tabii ki, hepsinin merkezinde, tüm bu verilerle başa çıkmak için hem donanım hem de yazılımda veri yakalama altyapısı hesaplama olacak, çünkü miktarlar çok büyük. Ve bunun da ötesinde, teorinin gelişimi, biyolojik teoriyi özellikle ekoloji için geçerli olduğu gibi düşünürseniz, çoğu büyük organizmalara, büyük eşeyli üreyen organizmalara dayanır ve aslında oyunun bazı kuralları ve teorinin bir kısmı mikrobiyal dünya için mutlaka geçerli değildir. Ve bence matematikçiler ve teorisyenler için, gelecekte şu anda toplanmakta olan ve gelecekte de toplanacak olan bu verileri, yeni teori ve öngörü teorisi geliştirmek için veri modelleri olarak kullanmak için büyük bir potansiyel var.

Ve oyunun sonu, gezegenimizin nasıl çalıştığını anlamakla sonuçlanıyor, çünkü kısmen soluduğumuz hava, dünyadaki temel döngüleri gerçekten dengeleyen madde ve enerji akışları, büyük ölçüde mikrobiyal türlerin kolektif faaliyetleri tarafından düzenleniyor. Şu anda bir tür olarak kendimiz de bazı enerji ve madde döngülerini zorladığımız için, örneğin atmosferdeki CO2'yi ele alalım, kendimiz de temin ettikçe doğal dengenin nasıl oluştuğunun dinamiklerini ve ayrıntılarını anlamak ve madde ve enerji döngüleriyle nasıl biraz daha denge içinde yaşayabileceğimizi düşünmeye başlamak giderek daha önemli hale geliyor. gezegenimizde. Bu yüzden, bilimin indirgenmesi gibi görünen bu tür temellerin bir kısmının, metagenomikler ve bahsettiğim diğer teknikler ve teoriler aracılığıyla daha bütünsel bir bilime dönüşeceğine inanıyorum, sadece hücre düzeyinde değil, karmaşık sistemleri anlamak açısından daha bütünsel bir bilime. ama gezegenimiz düzeyinde.

Ve gerçekten şu anda size laboratuvarda gösterdiğimiz bu tekniklerden bazılarıyla ve, ve alanın şu anda bulunduğu yerde, sadece ilk bebek adımlarını atıyoruz. Ama sanırım bunun nereye varabileceğine dair küçük bakışlar görmeye başlayabiliriz. Ve eğer bunu nasıl yöneteceğimizi çözebilirsek heyecan verici olacak çünkü bu, hepsini bir araya getirmeye çalışmak için çok çeşitli teknoloji uzmanlarının, teorisyenlerin, matematikçilerin, mühendislerin becerilerini gerektiriyor.

Yani, ilginç zamanlar ve bu noktada daha da ilginç hale gelmek zorunda.