Uzayda uzun bir yolculuktan sonra Dünya’ya döndüklerinde, astronotlar ileri düzeyde bir rehabilitasyon sürecine alınırlar. Çünkü yer çekiminin olmadığı yerde, her şey normalden farklıdır.
Kas atrofisi oluşmakta ( Dünya’daki alışıldık vücut ağırlığını çeken yer çekimine karşı direncin olmaması durumunda veya sıfır yer çekiminde yapılan egzersizler nedeniyle) , gözlerimize vücut sıvılarının basınç yapması sebebiyle görme bozuklukları oluşabilmekte, kan basıncı ciddi oranda değişebilmektedir. Aynı zamanda da her ay yüzde bir ila iki oranında kemiklerin yoğunlukları azalmaktadır.
Reuters Reports’da yayımlanan rapordaki bir sav ise uzayda deri kalınlığının da azaldığını ortaya atıyordu.
Saarland Üniversitesi Fizik ve Mekatronik Fakültesi, Biyofotonik ve Lazer Teknolojisi Bölümü Profesörlerinden Karsten Koenig, NASA ve ESA’nın talebi üzerine uzayda neden derinin de inceldiğini incelemek için lazer teknolojisinden yararlandılar.
NASA ve ESA; birçok astronot deri problemlerinden şikayetçi olduğu için, uzayda geçirilen altı aylık bir sürede ne tip modifikasyonların olacağı veya ne tip yaşlanma süreçlerinin gerçekleşeceğini anlamak üzere, ekibe astronotların derilerinin incelenebilip incelenemeyeceğini sordu.
Ekip üç isim üzerinde çalışma yürüttü : uzayda 166 gün geçiren İtalyan ESA astronotu Luca Parmitano, 199 gün geçiren Samantha Cristoforetti ve uzayda 166 gün geçiren ESA’nın Alman astronotu Alexander Gerst. Her astronotun derisi uzaya gitmeden önce ve döndükten sonra deri taramasına tabi tutuldu.
Koenig’in ekibinin geliştirdiği teknoloji, derinin tabakalarını ve kısımlarını yüksek çözünürlükte görüntülemek için tomografi adı ile bildiğimiz teknikte lazerin kullanıldığı yeni bir teknoloji geliştirdi.
Femtosaniyelik lazer ışınları kullanılan teknoloji ile deri taranarak deriden gelen flüoresan sinyaller toplanıyor. Bununla birlikte ikincil harmonik ürün olan sinyaller de veri olarak kaydediliyor. Bu şekilde, bu iki tip sinyal görüntü oluşturarak derinin gerçek şeklini yüksek çözünürlükte incelemeyi mümkün kılıyor.
İncelemeler ilel astronotların güçlü bir kollojen üretimi yaptığı tespit edilse de, henüz derideki incelmeler ve sebepleri ile ilgili net bilgilere ulaşılabilmiş değil. Ne var ki, yapılan tespitler ile astronotları daha uzun görevleri bu anlamda daha sağlıklı atlatabilecekleri hazırlık yöntemlerini geliştirmek kısa zamanda mümkün olacak gibi görülüyor.
Referans : Bilimfili, Sciencemag.org, Living in space could thin our skinnews., sciencemag.org/sifter/2015/07/living-in-space-could-thin-our-skin
Bilgisayarın icadından beri, bilgisayarların asla yapamayacak oldukları şeyler hakkında konuşan insanlar olmuştu. İster satrançta büyük bir ustayı yenmek olsun, ister yarışma programını kazanmak olsun, bu tahminler her zaman yanlış çıkmıştı. Bununla beraber, olumsuz konuşan böyle insanlardan bazıları, bilgisayar biliminde her zaman daha iyi bir temele sahiptir. Eğer bilgisayarların nasıl çalıştığını bilseydiniz, fiilen erişilmesi imkansız olacak hedefler bulunduğunu bilirdiniz. İnsanların duygularını yüz ifadelerinden tanımak. Geniş bir el yazısı çeşitliliğini okumak. Konuşulan dildeki kelimeleri düzgün şekilde belirlemek. Yoğun trafikte yarı bağımsız olarak araç sürmek.
Bilgisayarlar şimdi tüm bu şeyleri ve bir hayli daha fazlasını yapabilmeye başlıyorlar. Olumsuz düşünen insanlar, dijital bilgisayarların gerçek yetenekleri hakkında gerçekten sadece çok mu küçümserlerdi? Bir bakıma hayır. Bilim insanları bu heybetli zorlukları çözmek için, beynin yapısına dayalı olan, tamamen yeni bir bilgisayar türü ile çıkagelmek zorunda kaldılar. Bu yapay sinir ağları (YSA) sadece sıradan bir dijital bilgisayar üzerinde çalışan bir taklit olarak bulunuyor, fakat bu taklidin içinde gerçekleşen şey, klasik bilişimden temel olarak çok farklı.
Bir yapay sinir ağı, bilgisayar biliminde yapılan bir uygulama mı? Uygulamalı biyolojide? Kuramsal matematikte? Deneysel felsefede? Aslında tüm bunların hepsi ve daha fazlasında.
YSA’lar nedir?
Çoğu insan, beynimizdeki hesaplamayı yapan sinirlerin, doğrusal bir dizilimde aynı levhaya bağlanmış ve birleştirici bir saat çevrimi tarafından yönetilen bir bilgisayar işlemcisindeki yarı iletkenler gibi düzenlenmediğini zaten bilir. Bunun yerine, beyinde her sinir sözde kendi kendini yönetir ve yüksek oranda karmaşık ve bir parça önceden belli olmayan şekillerde kendini fiziksel olarak çevreleyen sinirlerin hepsine veya çoğuna bağlı halde bulunur.
Bir dijital bilgisayar için bunun anlamı, ısmarlanmış bir sonuca ulaşmak için bunu idare edecek ve tüm hedefe ulaşma yönünde her bir yarı iletkene ne yapacağını söyleyecek ana bir yazılıma ihtiyacı olmasıdır. Diğer taraftan, bir beyin, her biri kendi programlamasına sahip olabilen ve dıştan gelen bir hükme ihtiyacı olmadan karar verebilen milyarca küçük ve son derece basit birimi birleştirir. Her sinir, kendi basit, önceden belirlenmiş kurallarına göre çevresindeki sinirlerle çalışır ve etkileşir.
Yapay bir sinir ağı tam olarak aynı şeydir (öyle olması gerekir), fakat yazılım ile taklit edilir. Diğer bir deyişle, dijital bir bilgisayar kullanarak, taklit sinir ağımızın sahip olduğu sinirlerin yerine çalışan, yoğun şekilde birbirine bağlanmış bir deste küçük programın taklidini çalıştırırız.
Veri YSA’ya girer ve ilk “sinir” tarafından üzerinde bazı işlemler gerçekleştirilir, bu işlemler, sinirin bu özel nitelikli veriye nasıl davranacağının programlanmasıyla belirlenmektedir. Ardından, benzer bir şekilde seçilmiş olan bir sonraki sinire iletilir, böylece bir başka işlem seçilip gerçekleştirilebilir. Bu bilgisayımsal sinir “katmanlarının” sayısı sınırlıdır ve hepsinden geçildikten sonra bir çıktı üretilir.
Girdiyi çıktıya dönüştürme işleminin tamamı, verinin dokunduğu her bir sinirin programlamasının ve verinin kendisinin başlangıç koşullarının ortaya çıkardığı sonuçtur. Beyinde, “başlangıç koşulları”, omurgadan veya beynin başka yerinden gelen belirli sinirsel sinyallerdir. YSA durumunda bunlar, bir arama algoritmasının sonuçlarından, rastgele üretilen sayılara, araştırmacılar tarafından el ile girilen kelimelere kadar, olmasını istediğimiz herhangi bir şeydir.
O halde, özetlemek gerekirse: yapay sinir ağları temel olarak, taklit edilen beyinlerdir. Fakat, yazılım “sinirlerimize”, temel olarak istediğimiz herhangi bir programlamayı verebileceğimizi akılda bulundurmak önemlidir; sahip oldukları kuralları ayarlamayı deneyebiliriz ve böylece bir insan beyni gibi davranabilirler, fakat onları daha önce hiç hesaba katmadığımız sorunları çözmek için de kullanabiliriz.
Sinir ağlarımızda görme işleminin gerçekleşmesi süreci
YSA’lar nasıl çalışıyor?
Şimdiye dek anlattıklarımız çok ilginçti, fakat hesaplama için genelde kullanışsızdırlar. Yani, beynin hücresel yapısını taklit edebilmek bilimsel olarak çok ilginçtir, ama eğer nasıl içeri gireceğimi ve her küçük alt oyuncuyu nasıl programlayacağımı biliyorsam ve girdilerim her zaman istediğim çıktılarıma işleniyorsa, o halde neden bir YSA’ya ihtiyaç duyayım? Başka bir deyişle bir YSA’nın yapısı, belirli bir sorunu çözmek amacıyla bir tanesini kasıtlı olarak inşa etmenin, YSA’nın kendisini bir parça lüzumsuz hale getiren, sorunun böylesine derin bir yeterli bilgisini ve çözümlerini gerektirdiği anlamına gelir.
Bununla beraber, bir tek karmaşık oyuncu ile çalışmaktansa pek çok basit oyuncuyla çalışmanın büyük bir üstünlüğü vardır: basit oyuncular kendini düzeltebilir. Sıradan yazılımın kendi kendini düzenleyebilen türlerine teşebbüsler olmuştu fakat makine öğrenimi fikrini yükseltmiş olan şey, yapay sinir ağlarıdır.
Yapay bir sinir ağının işlevini ifade etmek amacıyla “gerekirci olmayan” (non-deterministic) söz öbeğinin kullanıldığını duyacaksınız ve bu, yazılım sinirlerimizin, veri için farklı sonuçlarla bağlantılı olan ağırlıklı istatistiksel olasılıklara sahip olmasına ilişkin kullanılır; A türünden bir girdinin bir sonraki katmanda bu sinire ihtimali %40 iken, diğer bir sinire iletilme ihtimali ise %60’tır. Sinir ağları daha ayrıntılı şekilde birbirine bağlandıkça bu belirsizlikler hızla birbirine eklenir, bu yüzden tamamen aynı olan başlangıç koşulları, pek çok farklı sonuca yol açabilir veya daha önemlisi, pek çok farklı yoldan aynı sonuca çıkabilir.
O halde, “öğrenme algoritması” kavramını gösterelim. Basit bir örnek, verimi geliştirmektir: aynı girdiyi ağa defalarca kere tekrar gönderin ve doğru çıktıyı ürettiği her sefer, bunu yaparken geçen süreyi kaydedin. A’dan B’ye giden bazı yollar doğal olarak diğerlerinden daha verimli olacaktır ve öğrenme algoritması, daha hızlı ilerleyen bu işleyişler sırasında meydana gelen sinirsel davranışları pekiştirmeye başlayabilir.
Çok daha karmaşık YSA’lar, bir Google görsel arama sonucundaki hayvan türünü doğru şekilde tanımlamak gibi daha karmaşık hedefler için uğraşabilir. Görüntü işleme ve sınıflandırmadaki adımlar çok az düzeltilir ve YSA programcılarının hiçbir zaman doğrudan tasarlayamayacağı bir kedi bulma işlemi üretmek için rastgele olan ve rastgele olmayan, evrim benzeri bir çeşitlilik ayıklamasına dayanır.
Gerekirci olmayan YSA’lar, öğrenme algoritmalarının hedefleri tarafından belirlendiği üzere, belirli sonuçlara ulaşmada daha iyi olmak için kendilerini yeniden yapılandırdıkça, çok daha gerekirci (deterministik)hale gelirler. Buna YSA’yı “eğitme” adı verilir: bir YSA’nın istenen işlevinin örnekleri ile onu eğitirsiniz ve bu sayede bu çalışmalarının her birinde ne kadar iyi iş yaptığına dayalı olarak kendi kendini düzeltebilir. Bir YSA’yı ne kadar fazla eğitirseniz, hedeflerine ulaşmada o kadar iyi hale gelmesi gerekir.
Ayrıca, “denetlenmeyen” veya “uyabilen” öğrenme kavramı mevcuttur, aklınızda istenen çıktılar olmadan algoritmayı çalıştırırsınız, fakat sonuçları evrimleştirmeye başlamasına ve kendisini kendi meraklarına göre düzenlemesine izin verirsiniz. Hayal edebileceğiniz gibi bu henüz iyi bir şekilde anlaşılmamıştır, fakat ayrıca gerçek yapay zekayı veya gerçekten gelişmiş yapay zekayı bulabileceğimiz en muhtemel yoldur. Eğer tamamen beklenmedik sorunları çözmek için tamamen bilinmeyen alanlara gerçekten robotlar göndereceksek, gerçek zamanlı olarak kendi kendilerini teşvik etmek amacıyla önem atayabilen programlara ihtiyacımız olacak.
YSA’ların gücü gerçekten burada yatıyor: yapıları sayesinde kendi programlamalarına tekrarlı değişimler yapabildikleri için, üreticilerin asla bulamayacakları cevapları bulma gücüne sahipler. İster bir serbest yatırım fonu, bir reklam şirketi olun, ister petrol kâşifi, bir bilgisayarın hızını bir beynin çok yönlülüğü ile birleştirmenin potansiyelini görmezden gelmek imkansızdır. Bu yüzden “makine öğrenme” algoritmalarını programlayabilmek, şu an dünyada en çok rağbet gören yetenek takımlarından biridir.
Önümüzdeki yüzyılda sorunları çözmek yerine, bilgisayarlara onları bizim için çözmeyi öğretmekle pekâla daha çok meşgul olabiliriz.
YSA’lar gerçekte ne yapabilir?
YSA’ların faydası, iki temel sınıftan birine düşüyor: doğal olarak hem insanlar hem de dijital bilgisayarlar için zor olan sorunları çözme araçları olmak ve bir şeyin (klasik olarak, beyinlerin) deneysel ve kavramsal örnekleri olmak. Şimdi her birinden ayrı ayrı bahsedelim.
Öncelikle, YSA’lar ile ilgilenmenin (ve daha önemlisi, onlara yatırım yapmanın) gerçek sebebi, onların sorunları çözebilmesidir. Google, YouTube videolarından sonra “sıradakini izle” önerilerini nasıl daha iyi hedefleyebileceğini öğrenmek için bir YSA kullanıyor. Büyük Hadron Çarpıştırıcısı’ndaki bilim insanları, çarpışmalarının sonuçlarını elemek ve büyük bir kargaşadan sadece bir parçacığın işaretini çıkarmak için YSA’lara yöneldiler. Nakliye şirketleri onları kullanarak karmaşık bir yön dağılımın üzerinden yol uzunluklarını en aza indiriyorlar. Kredi kartı şirketleri, dolandırıcı işlemlerini tanımak için onları kullanıyor. Daha küçük takımlar ve bireyler için bile erişilebilir hale geliyorlar – Amazon, MetaMind ve daha fazlası, şaşırtıcı miktarda düşük bir ücret karşılığında, ısmarlanmış makine öğrenim hizmetlerini herkese sunuyorlar.
Fotoğraflar ile eğitilmiş bir YSA, dambılların nasıl göründüğünü düşünürken
Herşey daha yeni başlıyor. Google, fotoğraf çözümleme algoritmalarını gitgide daha fazla hayvan fotoğrafı ile eğitiyor ve sıradan fotoğraflarda köpekleri kedilerden ayırt etmede epey iyi durumdalar. Hem çeviri hem de ses bileşimlerinin ilerlemesiyle, yakında farklı diller konuşan insanlar arasında doğal, gerçek zamanlı sohbetler sunan babil balığı (Bir Otostopçunun Galaksi Rehberi’nde, çeviri yapan balık) benzeri bir cihaza sahip olabiliriz. Ve tabii ki, makine öğrenimini gerçekten kollarına takan azametli üç büyük örnek var: Siri, Now ve Cortana.
Bir sinir ağının öteki yüzü, beyinlerin yapısını yansıtması için onu dikkatlice tasarlamakta yatıyor. Hem bu yapıyı anlamamız, hem de bunu taklit etmek için gereken hesaplama gücü, bir bilgisayar örneğinde çetin bir beyin bilimi yapmamız için ihtiyacımız olan yere uzak. Beynin belirli bölümlerinin belirli yönlerini taklit etmekte bazı olağanüstü çabalar olmuştu, fakat hâlâ epey başlangıç aşamasındalar.
Kiralık yapay zeka
Bu yaklaşımın sahip olduğu bir üstünlük de, insanlara genetik mühendisliği uygulayarak beyinlerinde deneysel bir değişim yapamayacağınız (veya yapmamanız gerektiği) halde, böylesine çılgın bilim insanı deneylerini kesinlikle taklit beyinlerde yapabilecek olmanızdır. YSA’lar, tıbbın uygulamada veya ahlâken düşündüğünden çok daha geniş bir olasılık dizisini keşfedebilir ve günün birinde bilim insanlarının merak ettiği, muhtemel olarak beklenmeyen sonuçlara sahip varsayımlara hızlıca göz atmalarını sağlayabilir.
Kendinize “Yapay bir sinir ağı bunu yapabilir mi?” diye sorduktan hemen sonra, “Ben bunu yapabilir miyim?” diye sorun. Eğer cevap evet ise, o halde beyniniz, bir gün bir YSA’nın taklit edebileceği bir şeyi yapabiliyor olmalıdır. Diğer tarafta, günün birinde bir YSA’nın yapabileceği fakat bir beynin asla yapamayacağı pek çok şey var.
YSA’ların sahip olduğu olanaklar neredeyse sınırsız.
Kaynak : Bilimfili, Extreme Tech, Artificial neural networks are changing the world. What are they?, www.extremetech.com/extreme/215170-artificial-neural-networks-are-changing-the-world-what-are-they
“Bi`gün sadece bir sırt çantası ile evden ayrıldım.”
Muhtemelen bir şekilde kulak aşinalığınız olan bir cümle öyle değil mi? Evden ayrılma üzerine hiçbir tereddüte kapılmadan ve hiçbir tartışma süreci yürütmeden evi terkedebilecek insanların var olduğunu bir şekilde görüyor, duyuyor ya da okuyoruz. Bu insanlarla aynı yerde büyümüş, aynı okula gitmiş, belki aynı koltukta oturmuş ve belki aynı çevreyi bile paylaşmış olabliriz.
Yelpazenin diğer tarafında ise seyahat tutkunları -gezgin, asi, maceraperest ne derseniz artık- sürekli bir keşfe çıkma “kaşıntısı” ile yerlerinde duramazlar. Bu insanlar mümkün olduğunca dünyanın çeşitli yerlerini görme ve yeni deneyimler edinme “açlığıyla” yaşarlar. Bu öyle bir “açlıktır ki”; ne kadar yer gezmiş olmalarının hiçbir kısıtlayıcılığı, durduruculuğu yoktur.
“Evim evim güzel evim” diye bir cümle yoktur onların kitabında, çünkü ev her yerdedir.
Garip gelebilir ancak bu durumun bilimsel bir izahının olduğunu söyleyelim. Nasıl mı?
1999 yılında, UC Irvine’den 4 bilim insanı bir makale yayımladılar. Makale; tarih öncesi insanların yer değiştirme örüntüleri ve gen havuzu dağılımları üzerine yoğunlaştı. Esasında araştırmacılar; dopamin reseptörü (DRD4) ileDikkat Eksikliği Bozukluğu (Attention Deficit Disorder) arasındaki bağlantıları araştırıyordular. Fakat çalışmayı yürütürken, garip bir korelasyon keşfettiler: DRD4 genine sahip insanlar maceraperest ve göçebe olmaya daha yatkınlar. Ve araştırmanın bu gene sahip hemen hemen bütün katılımcılarının uzun bir seyahat geçmişi olduğunu fark ettiler.
Araştırma sonucundan bir kısım şu şekilde:
“Geçmiş çalışmalarda da DRD4 geninin uzun allellerinin değişiklik arayan kişilik, hiperaktivite ve risk-alma davranışları ile bağlantılı olduğu ortaya konmuştu. Dolayısıyla gezgin davranışların, genellikle acımasız, sık sık değişen, daima yeni uyaranın yer aldığı çevrelere göç eden ve hayatta kalma durumuna dair zorluklarla karşılaşan göçepe toplumlara uygunluğu üzerine tartışmak oldukça makuldür. … Sonuçlar; populasyon içerisindeki DRD4 geninin uzun allellerine ait oran ile tarih öncesi makro-göç hikayeleri arasında çok güçlü bir ilişki olduğunu ortaya koydu.”
DRD4 taşıyıcıları genetik olarak göç etmeye meyilli insanlardı, fakat insan gen havuzunun yalnızca küçük bir kısmı bu karakteri içeriyor. Populasyonun büyük çoğunluğu sınırlı miktardaki toprağı kullanmak için yöntemler geliştirmeyi tercih ederken, DRD4 maceraperestleri aktif olarak belirli bir çevrede kaynaklardan daha fazla fayda sağlayabilmek için ıssız topraklar aradılar.
Bu seyahat tutkunları insan topluluklarının Mezopotamya’dan çıkmalarında ve Avrupa, Asya, Afrika ve Amerika’ya yayılmalarında önemli bir itici güç oldu.
Yapılan diğer çalışmalar da bu bulguyu destekler sonuçlara sahip. National Geographics ‘de araştırmacı-gazeteci David Dobbs tarafından bir soruşturma/inceleme yazısı yayımlandı ve bu yazı insanlığın söz konusu seyahatinin sebeplerini ele aldı. O yazıdan bir kesit:
“Almanya’daki Max Plack Institute for Evolutionary Anthropology’den genetiği kullanarak insanın evrimi üzerine çalışmalar yürüten Svante Paabo şöyle diyor: ‘Başka hiçbir memeli bizim gibi böyle gezgin değil. Sınırları aşıyoruz. Bulunduğumuz yerde yeterli kaynağımız olsa bile yeni bölgelere sıçrıyoruz. Diğer hayvanlar bunu yapmıyorlar. Diğer insan türleri de yapmıyorlar. Örneğin, Neandertaller yaklaşık yüzbinlerce yıl boyunca hayattaydılar, fakat dünyaya yayılmamışlar. Oysa biz yalnızca 50.000 yılda neredeyse her yeri kaplamışız. Burada bir delilik söz konusu. Ötesinde ne olduğunu bilmeden okyanuslara açılmak… Ve şimdi de Mars’a gidiyoruz. Asla durmuyoruz. Peki ama neden?”
Evet, gerçekten de; neden?
Bütün deliller birkez daha DRD4 genine işaret ediyor. Dobbs; DRD4 geninin “yeni yerleri, yeni fikirleri, yeni yemekleri, yeni ilişkileri, yeni ilaçları ya da yeni cinsel fırsatları özellikle de hareket, değişim ve macerayı kucaklayarak” keşfetme arzusunu artırdığı korelasyonunu ortaya koyan onlarca çalışma gösteriyor.
Bu doğal keşfetme arzusu çoğunlukla çocuklarda yoğun bir şekilde kendini gösterir. Bir deney esnasında akıllarına gelen her hipotezi test etme arzusuyla sorgularlar; Bloğu devirmeden bunu da bir yere iliştirebilir miyim? Eğer ağlarsam ya da kibarca istersem bana bir çikolata daha alacak mıyız? Oyuncağımı alan birisine vurursam ne olur; oyuncağımı geri verir mi yoksa o da bana mı vurur? Bu çitin üzerinden atlasam yeni şeyler bulur muyum? ….. Bu dur durak bilmeyen hipotez testleri çocukları doğal birer maceracı yapar.
Ve bu meceracılık özelliğini yetişkinliğinde de besleyen insanlar keşfedilmemiş toprakları keşfetme işine girişerek gezgin olurlar. İnsanlığı bir adım ileriye zorlayan maceracılar…
Araştırma Referansı: Bilimfili, Chen, Chuansheng, Michael Burton, Ellen Greenberger, and Julia Dmitrieva. “Population migration and the variation of dopamine D4 receptor (DRD4) allele frequencies around the globe.” Evolution and Human Behavior 20, no. 5 (1999): 309-324.
Öncelikle yazıda sıkça tekrarlayacağımız, İngilizce orijinaline göre (bullshit) oldukça yumuşattığımız bir sözcüğü açıklayarak başlayalım; burada kullanıldığı anlamıyla zırva, karşıdakini etkilemek üzere söylenmiş/yazılmış ancak bilinen gerçeklikle bir bağıntı kurma amacı olmayan boş ifadeyi karşılıyor. Zırvaya örnek olarak, bir şey der gibi görünüp aslında bilgisizliğinizden dolayı sizi kendine hayran bırakan tırnak içi sözleri düşünün. Altında derin anlamlar yattığı izlenimi veren zırvaların bir diğer özelliği de, düşünce paylaşımının hızlı ve yaygın olduğu günümüzde, buna ayak uydurur şekilde çoğunlukla 140 karakterle sınırlı olmasıdır.
Peki, bu saçmalıkları neden kabulleniyoruz? Neden ne kadar saçma olduklarını yüksek sesle söylemek yerine, en basit haliyle susarak onaylıyoruz? Önde gelen neden, bazı insanların, özellikle de kendilerinden daha bilgili olduğu izlenimi veren kişilerin görüşlerini kabul edici yönde aşırı yanlı yaklaşımlarıdır. Bu durumda bilgi asimetrisi arttığı oranda zırvaya inanma baskısı artmış oluyor. Tuhaf olarak bu mekanizmanın baskın olduğu düşünülen zırva kabullenicileri kendilerini, iyi bir şey gibi, “açık fikirli” olarak tanımlama eğilimindeler. İkinci bir neden olarak da kabullenicinin, karşılaştığı zırva karşısında ne kadar sorgulayıcı davranmaya çalışsa da, yaratılan muğlaklık (belirsizlik) içinde kaybolması gösterilebilir.
Dikkat çekici bu çalışmada katılımcılara, yalancı derinlik içeren zırvalarla diğer kontrol ifadelerini, sahip oldukları anlam derinliği açısından derecelendirmeleri istenen dört basamaklı bir yöntem kullanılarak veriler derlemesi yapıldı. Sözdizimsel olarak doğru sıralanmış ama muğlak anlamları olan moda kelimelerin yer aldığı ifadelerle, gerçekten anlam derinliği olan bilindik ifadelerin 1’den 5’e kadar puanlandığı adımdan, kişilerin yanlılıklarını ortadan kaldıran önlemlerin alındığı adımlara ve son olarak da katılımcıların sezgiselliği, kişilik özellikleri, normal ötesi (paranormal) inanış düzeyleri, komplo teorilerine itibar seviyeleri ve tamamlayıcı ve alternatif tıbba bakış açılarının değerlendirilmesiyle çalışma tamamlanmış oldu ve değerlendirmeye geçildi.
Zırvaya inanmaya ve ona değer vermeye eğilimli olan katılımcıların, düşündüğünü daha az yansıtabilen, akışkan, sayısal ve sözel zekâ gibi bilişsel yetenekleri daha kısıtlı, varlık felsefesi açısından kafası karışık, komplo ağırlıklı görüşlere daha yatkın, normal ötesi inanışlara daha bağlı ve tamamlayıcı/alternatif tıbba sıcak bakan kişiler olduğu sonucuna varılan bu çalışma saydığımız spekülatif sonuçları ötesinde, muğlak ifadeler içeren, anlamsız ve saçma ifadelerin derin anlamlar içeren söz dizeleri olarak algılanmasının psikolojik bir fenomen olarak teorik bazda incelenmesi gerektiğine işaret etmesiyle bilimsel olarak oldukça önemlidir.
(Son paragrafı yazının gizli özneleri için başka bir şekilde anlatmak gerekirse; anlamadığınız veya anlamlandıramadığınız bir ifadeyi, anlıyormuş gibi yapmanız, anlamadığınız için derin anlamlar taşıdığını düşünmeniz veya söyleyenin sizden daha bilgili olduğunu düşündüğünüz için itibarlı olarak kabul etmeniz, sadece konu üzerindeki bilgisizliğinizle açıklanabilecek basitlikte olmayabilir. Zırva kabulleniciliğinizin yanında, gerçek olma olasılığı düşük olan daha birçok şeye yatkın olmanız söz konusu olabilir. Tüm bunların yanında, zırva konusunda sorgulayıcı olanlardan daha geri zekâlı olabilirsiniz. Bu çalışma sonuçları, bunların aydınlatılması için daha ileri araştırmaların yapılmasını özendirmesi açısından değerlidir)
“Popüler Zırva Yaratıcısı” başlıklı bu sitede ( http://sebpearce.com/bullshit/ ) İngilizce zırva örneklerini inceleyebilirsiniz.
Kaynak: Bilimfili, On the reception and detection of pseudo-profound bullshit, Judgment and Decision Making, Vol. 10, No. 6, November 2015, sayfalar 549–563.
Bilim insanları, Sibirya’da donmuş bir virüsü uyandırıyor.30.000 yıl sonra… geri döndü.
Fransalı araştırmacılar, Sibirya’nın kuzey doğusundaki donmuş bölgenin derinliklerinde keşfettikleri 30.000 yaşındaki tarih öncesi bir virüsü tekrar canlandıracaklarını duyurdular.
“Sibirya’dan gelen yumuşak virüs” anlamına gelen Mollivirus sibericum, bu yüzyılda keşfedilmiş böyle dördüncü ‘dev virüs’. Aynı ekip geçen sene Pithovirus sibericum adında bundan bir tane daha keşfetti ve Mollivirus sibericum da kutuplardaki aynı donmuş toprak örneğinde yalıtılmış haldeydi.
Bu tarih öncesi virüsler ‘dev virüsler‘ olarak adlandırılıyor çünkü yarım mikrondan daha büyük boyutlarıyla (bir milimetrenin binde biri) ışık mikroskobu (normal mikroskop) altında görülebiliyorlar. Virüsler tükendiği için büyük görünüyorlar.
Eğer bilim insanlarının bu şeyi uyandıracağı fikri kulağa biraz kaygılı geliyorsa (ve dürüst olalım, bu bir salgın hastalık felâketi filminin açılış sahnelerinden pek de farklı değil) endişelenmeyin. Araştırmacılar virüsü sadece hayvanlara veya insanlara bir tehdit olmadığından emin olabilirlerse dirilteceklerini söylüyor.
Fakat bu, gelecekte donmuş tarih öncesi virüslerin tamamen kendi kendilerine çözülmesi ihtimalinden endişe duymamalıyız anlamına gelmiyor. Bilim insanları çalışmalarında şöyle uyarıyor: “İki farklı virüsün tarih öncesi donmuş kutup toprağı katmanlarında bulaşıcılıklarını kaybetmediği gerçeği, küresel ısınma şartlarında endişe konusu olmalıdır.”
Denetimli bir laboratuvar ortamında bir amibe kasıtlı olarak bulaştırmak bir şeydir, fakat dünya ısındıkça donmuş kutup topraklarının erimesiyle (ve madencilik şirketleri, yer altında gizlenmiş mineral tabakalarını kullanmak için yeni, buzlu bölgeleri keşfetmeye önem vermesiyle), kazara tarih öncesi bir virüsü ortaya çıkarmanın tehlikeleri çok gerçektir.
Mikroskobik, genomik, transkriptomik, proteomik ve metagenomik teknolojileri sayesinde bilim insanlar bu yeni virüsün detaylı bir tasvirini ortaya çıkarabiliyor.
Megaviridae (Mimivirüs tarafından temsil ediliyor, 2003’te keşfedildi), Pandoraviridae (2013’te keşfedildi) ve Pitovirüs (2014’te tanımlandı) familyalarından sonra, Acanthamoeba cinsinden amiplere bulaşan dev virüslerin dördüncü familyası, Pitovirüsü yalıtmaktan sorumlu olan araştırma tarafından keşfedildi. Bilim insanları Pitovirüsün bulunduğu Siberya’nın kuzeydoğu ucundaki donmuş toprak örneği çalışmasında muhafaza ederek, yeni virüs Mollivirus sibericum’u yalıtma, güçlendirme ve sonra canlandırmayı başardılar. İlk defa bir virüsü canlandırmak için canlılara uygulanabilen bütün çözümlemeli yöntemler (genomik, transkriptomik, proteomik ve metagenomik) aynı anda kullanıldı.
Virüs kabaca küresel bir şekle sahip, yaklaşık olarak 0.6 μm uzunluğunda ve 500’den fazla protein kodlayan yaklaşık 650.000 baz çifti genomu içeriyor. Bu proteinlerin çoğu, Sibiryalı selefi Pithovirus sibericum’unkilerine hiç benzerlik taşımıyor. Dahası, çoğalmak için hücresel konağının sitoplazmik kaynaklarına ihtiyaç duyan Pitovirüs’ten farklı olarak, Mollivirus sibericum amipte çoğalmak için hücre çekirdeğini kullanıyor ve bu sayede çoğu “küçük” virüs gibi konağa bağımlı oluyor. Bu taktik ve kendi DNA yapı taşlarınının sentezine izin veren belli anahtarlar enzimlerdeki eksiklikler gibi diğer belirli özellikler, Mollivirus sibericum‘un Adenovirus, Papillomavirus veya Herpesvirus gibi insan patojenlerinin de dahil olduğu genel virüs tiplerine daha benzer olduğu anlamına geliyor. Diğer taraftan Pithovirus, şimdi resmî olarak smallpox virüsün kökünü kuruttuğu varsayılan bir familya olan Poxvirus ile sitoplazmada aynı şekilde çoğalıyor. Şekli, çoğalma yöntemi ve metabolizması bakımından Mollivirus sibericum bu yüzden daha önce hiç görülmemiş yeni bir virüs türünü temsil ediyor ve bugüne kadar keşfedilmiş üç dev virüs familyasından farklı.
Dev virüslerin çok nadir olmadığını ve yüksek oranda çeşitli olduğunu öne süren bu keşif, aynı zamanda virüslerin donmuş kutup topraklarında çok uzun dönemler boyunca hayatta kalma yeteneğinin belirli bir virüs cinsiyle sınırlı olmadığını ve muhtemelen çeşitli çoğalma taktiklerine sahip (ve bundan dolayı olasılıkla hastalık yapıcı) virüs familyalarını kapsadığını gösteriyor.
Araştırmacılardan biri olan Jean-Michael Claverie, AFP’ye şunları söyledi: “Muhtemel olarak hastalık yapıcı virüsleri diriltmek için, savunmasız bir konakta hâlâ bulaşıcı olan birkaç virüs taneciği yeterli olabilir. Eğer dikkatli olmazsak ve güvenlik önlemlerini devreye sokmadan bu alanları sanayileştirirsek, kökünün kuruduğunu düşündüğümüz frengi kadar küçük virüsleri bir gün uyandırma tehlikesine neden olabiliriz.”
Diğer dev virüslerin hâlâ donmuş kutup topraklarında gizlenmiş olup olmadığını belirlemek için bilim insanları şimdi Sibirya bölgesinin daha da eski katmanlarını çalışıyorlar ve bir bölgede çalışmak onların bir milyon yıl öncesine gitmelerini sağlayabilir.
Bulgular PNAS dergisinde yayınlandı.
Referans : Bilimfili, Matthieu Legendre, Audrey Lartigue, Lionel Bertaux, Sandra Jeudy, Julia Bartoli, Magali Lescot, Jean-Marie Alempic, Claire Ramus, Christophe Bruley, Karine Labadie, Lyubov Shmakova, Elizaveta Rivkina, Yohann Couté, Chantal Abergel, Jean-Michel Claverie. In-depth study ofMollivirus sibericum, a new 30,000-y-old giant virus infectingAcanthamoeba. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2015; 201510795 DOI: 10.1073/pnas.1510795112
Dünyanın fosil yakıtlara olan bağlılığının azaltılmasında karşı karşıya kalınan önemli sorunlardan biri, bu yakıtlara alternatif olabilecek ve belki de bir gün bu yakıtların yerini alacak temiz ve yüksek oranda verimli enerji kaynaklarını bulmak.
Peki bu iş için bir aday var mı? Evet, su yüzeyinde duran yeşil alg tabakası var- teknik olarak, mavi-yeşil alg. Kanada’daki bilim insanları mavi yeşil alg kullanarak yeni bir yakıt hücresi geliştirdiler. Bu yakıt hücresi, mavi yeşil algi meydana getiren mikroorganizmalar olan siyanobakterilerin yaptığı solunum ve fotosentezden elektriksel yük toplayarak çalışıyor.
Montreal’deki Concordia Üniversitesi’nden mühendis Muthukumaran Packirisamy: “Bitki hücrelerinde meydana gelen fotosentez ve solunum, elektron transfer dizilerini içerir. Fotosentez ve solunum sırasında mavi yeşil alg tarafından salınan elektronları yakalayarak, doğal olarak ürettikleri elektrik enerjisini toplayabiliyoruz.”
Fotosentetik yakıt hücresi, bir anot, katot ve proton değişim zarından meydana geliyor. Mavi yeşil alg, anot odasına yerleştiriliyor ve fotosentez yaptıkları zaman, elektrot yüzeyine elektron bırakıyorlar. Hücreye bağlanan bir dış yük ile, elektronları çıkarmak ve cihazdan elektrik toplamak mümkün oluyor.
Doğal kaynaklar açısından bakılacak olursa mavi yeşil algler, fosil yakıtları azaltma sorumluluğunu almaya yardımcı olmak için harika bir seçim. Üstelik, güneş ve rüzgar gücü gibi diğer yenilenebilir güç kaynaklarından farklı olarak mavi-yeşil alglerin, havadaki değişimler ile verimlilikleri de etkilenmez.
“Bütün dünyada sürekli olarak meydana gelen bir işlemden faydalanarak, karbonsuz enerji üretmenin daha ucuz yöntemlerin geliştirilmesine yol açacak yeni ve ölçeklenebilir bir teknoloji oluşturduk.” diyor Packirisamy.
Teknoloji henüz ilk evrelerinde ve araştırmacılar bu fikri ticarî olarak kullanılabilir yapmak için yakıt hücresini ölçeklendirmek konusunda yapacak bir sürü işleri bulunduğuna dikkat çekiyorlar.
Şimdiye kadar, Technology dergisinde yayımlanan bulgularda detaylandırıldığı üzere 993 milivolt kadar yüksek açık devre voltajı ölçtüler ve 175.37 mikrowatt zirve gücü elde ettiler. Araştırmacılar eğer bu ilk kazanımları büyütebilirlerse, düzeneğin bir gün insanlığa seragazı salınımlarını azaltmada yardımcı olmaya ek olarak, her gün kullandığımız elektronik aletleri çalıştıracak kadar güçlü olacağını umuyorlar.
Kaynak: Bilimfili, Peter Dockrill, Scientists have developed a power cell that harnesses electricity from algae, Science Alert, Retrieved fromhttp://www.sciencealert.com/scientists-have-developed-a-power-cell-that-harnesses-electricity-from-algae
Herhangi doğal bir tatlandırıcı içermeyen şekerlemeler ve diyet hafif içecekler gibi şekersiz abur cuburları yeğliyorsanız, sizin için bir iyi ve bir kötü haberimiz var. İyi haber, lüzumsuz şekeri kesmenin, genel beslenmeniz için kesinlikle faydalı olması. Kötü haber ise, şekersiz şekerleme ve gazlı içeceklerin, dişleriniz için daha iyi olmak zorunda olmaması.
Avustralya’daki Melbourne Üniversitesi’nden bir sağlık araştırmacısı olan Eric Reynolds’a göre, tatlı yiyeceklerde şeker yerine kullanılan maddeler, çoğu insanın düşündüğü gibi dişler için tamamen güvenli değil. Ve size aksini söylemeye çalışan ünlü diyet meşrubatlar ve şekerleme ürünlerinin ambalajında yazanlara inanmak zorunda değilsiniz.
Reynolds ve araştırmacı meslektaşları, Melbourne Üniversitesi’nin Ağız Sağlığı Ortak Araştırma Merkezi’nde geniş bir dizi hafif içecek, spor içeceği ve şekerleme ürününü test etti ve şekersiz türlerin de ağız ve diş sağlığınıza zarar verebileceğini buldu.
Çevrimiçi özet bir tezde toplanan bulgular, şekerin yerine kullanılan maddelerin genelde diş çürümesi tehlikesini azaltsa da, şekersiz ürünlerin yine de dişler için muhtemelen zararlı olduğunu, çünkü yüksek asit seviyelerinin diş minesinin yüzey katmanlarını aşındırmaya başladığını ve ilerleyen aşamalarda yumuşak diş minesini veya diş pulpasını açığa çıkarabileceğini öne sürüyor.
pH seviyeleri hangi ürünlerin nispeten asitli olduğunu (hafif meşrubatlar, spor içecekleri, enerji içecekleri, meyve suları, likör ve şarap gibi) gösterebilse de, sitrat gibi belirli gıdalar da kelator olarak adlandırılan ve diğer kimyasalları kalsiyuma bağlayan kimyasallar içerdiği için, dişten kalsiyumu ayırabilen özellikle aşındırıcı bir bileşim oluşturabilir.
Araştırmacılar, şekersiz üç marka da dahil olmak üzere 15 hafif meşrubatı, çürük içermeyen ve çekilmiş sağlıklı insan azıdişleri üzerinde denediler ve bütün içeceklerin diş minesi üzerinde kayda değer aşınma ürettiğini, dişte ölçülebilir ağırlık ve yüzey kaybı meydana geldiğini buldular. Ayrıca şekerli ve şekersiz hafif meşrubatların sahip olduğu aşındırma potansiyeli arasında önemli bir fark bulunmuyordu.
Sekiz spor içeceği markası ile yapılan denemeler de benzer sonuçlar verdi ve bunların dörtte üçü, önemli miktarda diş minesi yüzeyi kaybına ve diş yüzeyi yumuşamasına neden oldu (buna rağmen hiçbiri, karşılaştırma amacıyla maden suyu ile birlikte kullanılan kola kadar kötü değildi).
Tatlandırmak amacıyla sitrik asit ile diğer gıda asitleri kullanıldığı için, şekersiz lolipoplar da dişler için tehlikeli – özellikle limon, portakal ve diğer meyve tadına sahip şekerlemeler.
Peki diş aşınması ve çürümesi olasılığınızı en aza indirmek için ne tüketmelisiniz (ve ne tüketmemelisiniz)?
Araştırmacılar, diş için en iyi seçenek olarak florürlü musluk suyunu öneriyor çünkü şişe suyu, floridin faydalarını sunmuyor. Aşındırıcı olmadığı için süt de harika bir seçenek.
Sıvı alma bakımından, şeker içersin veya içermesin, dişleriniz için açıkça zararlı olan hafif içecekler, spor içecekler ve meyve suları gibi şeyler yerine su öneriliyor. Salya akışını tetiklediği ve asitleri çalkalayıp yumuşamış mineyi yeniden sertleştirdiği için şekersiz sakız çiğnenmesi öneriliyor (özellikle biyolojik olarak kullanılabilir kalsiyum fosfat içeren markalar). İlginç olarak araştırmacılar, asitli ürünler yiyip içtikten sonra doğrudan dişlerinizi fırçalamamanız gerektiğini söylüyor çünkü bu işlem yumuşamış diş yüzeyini ortadan kaldırabilir. Bunun yerine, biraz su için veya ağzınızı suyla çalkalayın, ardından diş fırçanızı almadan önce bir saat bekleyin. Ve tabii ki, (herkesin çok sevdiği üzere) diş hekimini düzenli olarak ziyaret etmek, dişinizin sağlıklı kalmasını sağlamak için harika bir yoldur. Belki oldukça açıktır ama, son ziyareti ne zaman yaptınız?
Kaynak : Bilimfili, Sugar-free candy and soft drinks are just as bad for your teeth, warn dental experts, www.sciencealert.com/sugar-free-candy-and-soft-drinks-are-just-as-bad-for-your-teeth-warn-dental-experts
Bilim insanları geçtiğimiz günlerde Nature’da yayınladıkları çalışmada laboratuvar farelerinin beyninin tat alma bölgesine yaptıkları müdahaleler ile acı tatları tatlı, tatlıları ise acı gibi algılamalarını sağladılar. Ayrıca tatları ayırt etmenin doğuştan gelen bir özellik olduğunu da aydınlattılar. Bu çalışma bilindiğinin aksine damak tadı farklılıklarının sadece çevresel bir adaptasyon olduğu ve değiştirilebilir olduğunu da gösteriyor.
Çalışmanın baş araştırmacısı olan Dr. Zuker, hepimizin tat alma duyusu her ne kadar dilimizdeki algılayıcılar ile başlıyor olsa bile beynimizin aldığımız gıdaların tadı tanımlamada son karar verici mekanizma olduğunu belirtiyor. Dr. Zuker’in laboratuvarlarında araştırmacılar uzun yıllardır test alma işleminin dilden başlayıp beyine kadar olan süreçlerinde yaşananları inceliyorlar. Bu incelemelerde farklı testlerin beynin korteks bölgesinde farklı bölgelerdeki sinirleri aktive ettiğini aydınlatarak, beynin tat alma bölgesinin haritasını ortaya çıkardılar. Dr. Zuker laboratuvarlarında araştırmacı olan Dr. Peng, yeni gelişen optogenetik tekniklerini kullanarak lazer ışınları ile farelere herhangi bir tatlı veya acı gıda vermeden tatlı ve acı tatları algılayan sinirlerini aktivite etmeyi başardı.
Dr. Peng bu çalışmada amaçlarının beynin gerçekten tatlı ve acıyı algılayan bir bölgesinin olup olmadığını bununla birlikte eğer gerçekten böyle bir bölge varsa bu bölgelerin pasifize edilmesi ile bu tatların algılanmasını engellenebilir olup olmadığını aydınlatmak olduğunu belirtiyor. Bu amaca ulaşabilmek için farelere gerçek tatlı veya acı gıda vermeden beynin tat alma bölgesindeki sinirleri lazer ışığı ile aktive ederek farelerin kendilerine verilen saf suyu acı veya tatlı olarak algılatmaya çalıştılar.
Çalışmada görev alan araştırmacılar beynin tatlı veya acıyı algılayan bölgelerini bloke ederek farelerin tatlı veya acı tatları algılayamadığını gözlemlediler. Göz kamaştırıcı çalışmada ise farelerin tatlı tatları algılayan bölgesindeki sinirler lazer ışığı ile aktive edilerek farelere verilen suyun fareler tarafından tatlı olarak (verilen suyu normalden daha fazla yutma davranışı) algılandığı, farelere verilen aynı suyun beynin acı tatları algılayan bölgedeki sinirleri lazer ışıkları ile aktive ettiklerinde ise acı olarak (verilen suyu reddetme ve içmeme davranışı) algıladıklarını gözlemlediler. Dr. Peng bu sonucun beynin tatları algılamada ve bu tatlara göre davranış geliştirmede ana etken olduğunu ortaya koyduğunu belirtiyor.
Ayrıca çalışmada daha önce hiç bir tatlı veya acı tadı tatmamış farelere lazer ışınları ile beynin tatlı ve acı tatları algılama bölgelerinde yaptıkları müdahalede normal fareler ile aynı davranışları gösterdikleri bunun tat alma bölgelerinin beyinde sonradan tecrübe ile öğrenilerek değil doğuştan gelen bir özellik olduğunu da aydınlatmış oldular.
Projelenen son deney düzeneğinde ise deney farelerinin acı gıdaları tatlı, tatlı gıdalara da acımış gibi davranış geliştirmelerini sağlayan araştırmacılar, ayrıca bu tatlara karşı farelerin gösterdiği davranışları aynısı hiç bir gıda kullanmadan sadece lazer ışıkları ile beynin tat alma bölgesine yaptıkları müdahale ile sağladılar. Bu sonuçlar kültürlerin oluşturduğu damak tadının bir adaptasyondan ibaret olduğu ve bireylerin uzun süren adaptasyonlar sonrası damak tatlarını değiştirebileceği yönündeki düşünceleri de destekliyor.
Referanslar:
Yueqing Peng, Sarah Gillis-Smith, Hao Jin, Dimitri Tränkner, Nicholas J. P. Ryba, Charles S. Zuker.Sweet and bitter taste in the brain of awake behaving animals. Nature, 2015; DOI:1038/nature15763
Araştırmacılar, ilk defa tarım yapmaya başlanan zamanlarda yaşamış insanların kalıntılarından aldıkları antik DNA’yı incelediler. Bilim insanları bu sayede atalarımızın genomlarının toplumsal değişimlerle nasıl bir değişikliğe uğradığını belirleyebiliyorlar.
Tarımın, insan DNA’sı üzerinde çok büyük değişikliklere yol açtığı biliniyordu. Fakat, şimdiye kadar yalnızcabugünün popülasyonlarının genetik çeşitliliğine bakarak bir araya getirilmiş parçalardan elde edilen bilgiler kullanılıyordu. Yani, geçmişte olmuş değişikliklerin yankıları üzerinden çalışmalar yürütülüyordu. Yapılan yeni bir çalışma, bilim insanlarına, bu değişiklikleri neredeyse gerçek zamanlı görebilme imkanını sunuyor.
Harvard Medical School’dan araştırmacı Iain Mathieson’un belirttiğine göre:
”Bu çalışma, doğal seçilimin üzerine zaman ve tarih eklememize, ayrıca seçilimi doğrudan belirli çevresel değişiklerle ilişkilendirmemize olanak sağlıyor. Bu durum özelinde ele alınan ise, tarımın gelişimi ve ilk çiftçilerin Avrupa’ya yayılışı.’’
Yeni teknikler kullanan Mathieson ve araştırma takımı, antik insan kalıntılarından DNA çıkartmayı başardılar. Araştırmacılar bu çalışma kapsamında, 2,300 ila 8,500 yıl öncesinde Avrupa’da yaşamış 230 insanın kalıntılarından genetik veritabanı oluşturdular.
Bu genomların analizlerinden sonra, araştırmacılar, avcı-toplayıcı toplum yapısından çiftçiliğe geçiş sürecinde ve sonrasında değişmiş 12 spesifik genom bölgesini (kromozomların içindeki belli lokasyonlar) belirleyebildiler.
Beklenildiği gibi bu değişiklikler; boy, laktoz sindirme yeteneği, yağ asidi metabolisması, daha açık renkli deri pigmentasyonu ve mavi göz rengi ile ilişkili genlerin ya üzerinde ya da yakınında yer alıyordu. Bütün bu özellikler, daha öncelerde de tarıma dayalı yaşama geçiş ile ilişkilendiriliyordu.
Fakat Nature’da yayımlanan bu araştırma, antik insanların ne zaman ve nasıl tarıma dayalı yaşama uyum sağladıklarının iç yüzünün daha iyi anlaşılmasını sağlıyor. Araştırmadaki önemli bulgulardan bir tanesi yetişkinlerin sütü sindirebilmeleri ile ilgili. Bu durum yaklaşık 4,000 yıl öncesine kadar yaygın şekilde görülemiyor. Bu yıl aralığı, daha önce düşünüldüğünden binlerce yıl daha sonrasına denk geliyor.
Araştırma ayrıca, ilk tarım yapan insanların daha koyu renkli deriye sahip olduğunu gösteriyor. Fakat, sonrasındaki bin yıllık dönemde, açık renkli deriye sahip olma daha yaygın olarak görülüyor. Araştırmacılardan David Reich’e göre; bu durum, tarım ile uğraşan insanların avcı-toplayıcılara göre daha az et tüketmelerinden kaynaklanmış olabilir. Çünkü, daha az et tüketimi D vitamini alımını da azaltıyor.
Tarıma dayalı yaşamın neden olduğu bir diğer değişiklik de bağışıklık sistemi ile alakalı. Çünkü, tarıma dayalı yaşama geçtikten sonra hastalıklar daha da yaygınlaşıyor.
University of Adelaide’den Wolfgang Haak’ın belirttiğine göre:
’’Neolitik dönem, insanların birbirleri ile ve evcilleştirdikleri hayvanlar ile daha fazla beraber yaşamalarından kaynaklı nüfüs artışını da içeriyor. Fakat, bu bulgular tamamen sürpriz niteliğinde olmasa da, gerçek zamanlı seleksiyonun gerçekleştiğini görmek gerçekten harika. ‘’
Araştırma ayrıca Avrupa’ya tarımın Türkiye-Anadolu topraklarından taşındığını ve bununla birlikte de kısalık genlerinin doğu Avrupaya taşıdığını savunan hipotezi de destekliyor. Çünkü, Avrupa’nın kuzeyindeki insanların boyları, Avrasya step popülasyonlarının soyuna daha çok dayandıkları için oldukça uzun.
Mikrobiyoloji teknisyeni Tasha Sturm, 8 yaşındaki oğlunun elini, mikroorganizmaların yaşaması için üretilmiş besi ortamına basan meraklı anne, bir süre sonra rengarenk bir mikrop sanatı elde etti.
Bakterilerin büyüme safhalarını Microbe World sayfasında açıklayan Sturm, besi ortamı olarak Triptik Soya Agarı (TSA) kullandığını belirtti. Pek çok bakteri ve diğer mikroorganizmaların büyümesi için harika bir besin kaynağı oluşturan agarda (besi yeri), bir süre sonra el şeklinde bir mikrop haritası oluştu.
Resimde görülen değişik renklerdeki büyümeler, değişik mikroorganizmaların kolonilerine işaret ediyor. Yer yer daha kadifemsi yapıda beyaz büyümeler görüyoruz, onlar da çeşitli mikromantarların kolonileri. El sınırları dışında bulunan büyük beyaz bir koloni var, o ise büyük ihtimalle baskı alınırken havadan besi ortamına bulaşan bir tür olmalı. Bazı yerlerde aynı mikroorganizmaların kolonilerinden birkaç tane gözlemleyebiliyoruz.
BactÈrie digitale
Yalnız endişelenmeye çok da gerek yok, derimizin dış yüzeyinde böyle bir mikroorganizma çeşitliliğinin olması oldukça doğal. Bağışıklık sistemimizi güçlü tuttuğumuz sürece ve ölümcül hastalıklara sebep olan mikroplara rastlamadığımız varsayılırsa, düzenli olarak ellerimizi yıkamamız pek çok hastalığın önüne geçecektir.
Uzayda uzun bir yolculuktan sonra Dünya’ya döndüklerinde, astronotlar ileri düzeyde bir rehabilitasyon sürecine alınırlar. Çünkü yer çekiminin olmadığı yerde, her şey normalden farklıdır.
Araştırmacılar, ilk defa tarım yapmaya başlanan zamanlarda yaşamış insanların kalıntılarından aldıkları antik DNA’yı incelediler. Bilim insanları bu sayede atalarımızın genomlarının toplumsal değişimlerle nasıl bir değişikliğe uğradığını belirleyebiliyorlar.
Yorum yazabilmek için oturum açmalısınız.