少了你,我變得格外軟弱——讓甲蟲翅鞘堅硬的共生菌

甲蟲具有堅硬的翅鞘和外骨骼,這些堅硬的翅鞘不僅能保護翅膀,還能防止天敵的攻擊。然而,翅鞘如此堅硬的關鍵其實來自牠們的共生菌。以象鼻蟲為例,其共生菌Nardonella能夠完成大部分「酪胺酸生合成」反應。酪胺酸是象鼻蟲形成堅硬外骨骼的關鍵前驅物,如果酪胺酸不足,象鼻蟲便無法形成堅硬外骨骼和翅鞘,從而影響生理功能和健康。以往可能會直觀地認為,這些堅硬翅鞘是昆蟲自己合成的,但事實上,這個過程需要昆蟲和共生菌的合作才能完成。

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外表看似米蟲,行為卻一點也不米蟲的澳大拉西亞蘇鐵授粉象鼻蟲

「米蟲」一詞常被用來形容不事生產,徒然消耗米糧的人,而水稻收割離開田後所出現的稻米害蟲,也被稱為米蟲。一般人最熟知的米蟲,莫過於洗米時冒出的黑色小蟲,這大概率是被稱為「米象鼻蟲或米象 (Sitophilus oryzae)」的象鼻蟲,其成蟲身形細長,約2.5-3.5 mm,穀粒若遭米象產了卵,那孵化後的幼蟲便會蛀食穀粒,逐漸將其蛀出孔洞。然而,我們今天要介紹的象鼻蟲雖然外觀看似米象,實際上卻是蘇鐵授粉的重要媒介,可以說是這種遠古植物賴以維生的重要夥伴。

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如何看懂一棵生命樹(下)

上篇介紹了達爾文在1837年畫下的第一棵生命樹具有怎麼樣的重要性,以及分類觀念在生命樹出現前後的改變。但是當我們實際拿到這種樹枝狀圖表時,又要怎麼解讀呢?其實非常簡單,只要把握住最重要的原則「一個有效的類群必須包含最近共同祖先的所有子孫」即可。學會解讀生命樹後,不妨試著將生活周遭會遇到的生物記錄下來,並上網搜尋相關資料,畫出牠們的生命樹。多練習幾次,你也會是傑出的演化學家喔!

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如何看懂一棵生命樹(上)

大家都知道達爾文是演化學之父,但他在生物分類學上的貢獻就鮮少人知了,他在1873年手繪出的第一棵生命樹具有重大的意義。事實上,在達爾文之前就已經有不少人提出演化的觀念,不過早期的演化觀念是線性的;而達爾文所認為的演化是樹狀的,就像是他所繪製的生命樹,一個物種是可以開枝散葉演化成多種新物種的。這個觀念大大影響了整個生物學領域,特別是分類學。至此,分類學不再是將具有相似表徵的物種畫成同一族群,而是必須依照親緣關係的遠近來進行歸類。此外,這張圖也表達了一個非常重要的想法:物種同源!

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普萊斯等式與傳奇科學家喬治.普萊斯的一生

喬治.普萊斯的一生富含傳奇色彩:他在美國出生,後來卻在英國發展出重要的理論;他一開始是個化學家,還曾經參與美國製造原子彈的曼哈頓計畫,後來卻以族群遺傳學家之名為後人所知;他曾是極端的無神論者,最後卻皈依基督教,並以神之名行善直致窮困潦倒……喬治.普萊斯究竟是個什麼樣的科學家呢?就讓我們一起來了解他的生平吧。

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地衣是陸上生態系的先鋒嗎?事實可能不是你想的那樣

地衣經常是一個生態系的先鋒物種,能將岩石分解為土壤,供後來的植物利用。因此,科學家認為地衣是早期登上陸地的生物之一,替陸上生物開拓適合的土壤。然而,最新的分子時鐘和化石研究顯示,事實可能並不是這樣喔⋯⋯

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一輩子都在媽媽肚子裡度過的螨?與性別比的形成

一輩子都在媽媽肚子裡度過的螨Acarophenax tribolii,雄螨一輩子都在媽媽肚子裡度過,還沒出生就死了,卻給了科學家絕佳的素材,研究何謂理想的性別比,亦即在沒有競爭的環境之下,一夫多妻能產生最多的後代。1:1的性別比,是不同性別之間彼此競爭、消長的結果⋯⋯

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為何對稱性如此普遍?答案其實很「簡單」

從植物的花朵,到動物的體制(body plan),甚至是生物體內微小的蛋白質分子,不論是輻射對稱或兩側對稱,「對稱性」在生物世界中屢見不鮮。然而,你是否曾經想過,為什麼橫跨動物界、植物界與其他生物,大部分的生物都演化出了對稱性呢?這究竟是單純的巧合,或是有其他原因呢?

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機器行為學

諾貝爾經濟學獎得主Herbert Simon曾在《人造物的科學(暫譯)》(Science of the Artificial)中寫道:「自然科學是關於自然生物與現象的一門學問,那是否也存在所謂『人工』科學,專門研究人造物與所引起的現象呢?」隨著AI逐漸滲透人類社交、文化、經濟與政治活動,理解AI行為,將風險和傷害降到最低,顯得更為重要。鑒於過往相關研究的缺乏與限制,部分學者主張以動物行為研究為模板,來討論機器的行為以及與環境的互動。

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演化,AI的第三條路!(2/2)

過去50年來,科學家流行採取兩種方法讓機器模擬人類智慧,也就是撰寫程式,以及囊括人類集體知識與專門技術的資料庫,但其實計算理論先驅涂林還提過AI的第三條路——藉由遺傳或演化搜索,以存活力的高低決定「基因」的組合。現在,科學家以達爾文演化方式運作的電腦程式,正自行製造新奇發明,其實用的程度足以取得專利。(續前文)

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演化,AI的第三條路!(1/2)

過去50年來,科學家流行採取兩種方法讓機器模擬人類智慧,也就是撰寫程式,以及囊括人類集體知識與專門技術的資料庫,但其實計算理論先驅涂林還提過AI的第三條路——藉由遺傳或演化搜索,以存活力的高低決定「基因」的組合。現在,科學家以達爾文演化方式運作的電腦程式,正自行製造新奇發明,其實用的程度足以取得專利。

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不一樣的演化演算法

遊戲AI大概是多數研究者證明人工智慧可以處理複雜問題的方法。自AlphaGo擊敗人類世界棋王後,深度學習蔚為主流。然而,真的只有以深度學習為底的智慧體能在遊戲中得到高分嗎?來自法國Toulouse大學的研究團隊,首次採用笛卡爾遺傳編程,透過演化演算法來打造遊戲AI。在許多Atari遊戲中表現驚人,不僅超越人類,甚至優於現有其他機器學習AI,開啟人工智慧的發展新方向!

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