論文の概要: Real-time Evolution of Multicellularity with Artificial Gene Regulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12249v1
- Date: Sat, 20 May 2023 17:39:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-23 23:27:42.610214
- Title: Real-time Evolution of Multicellularity with Artificial Gene Regulation
- Title（参考訳）: 人工遺伝子制御による多細胞性のリアルタイム進化
- Authors: Dylan Cope
- Abstract要約: 本稿では, 物理的2次元生態系における自然選択により進化する'プロトゾーン様'細胞を用いたリアルタイムシミュレーションを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a real-time simulation involving ''protozoan-like'' cells
that evolve by natural selection in a physical 2D ecosystem. Selection pressure
is exerted via the requirements to collect mass and energy from the
surroundings in order to reproduce by cell-division. Cells do not have fixed
morphologies from birth; they can use their resources in construction projects
that produce functional nodes on their surfaces such as photoreceptors for
light sensitivity or flagella for motility. Importantly, these nodes act as
modular components that connect to the cell's control system via IO channels,
meaning that the evolutionary process can replace one function with another
while utilising pre-developed control pathways on the other side of the
channel. A notable type of node function is the adhesion receptors that allow
cells to bind together into multicellular structures in which individuals can
share resource and signal to one another. The control system itself is modelled
as an artificial neural network that doubles as a gene regulatory network,
thereby permitting the co-evolution of form and function in a single data
structure and allowing cell specialisation within multicellular groups.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,物理的2次元生態系において自然選択によって進化する「プロトゾアン様」細胞を含むリアルタイムシミュレーションを提案する。
選択圧力は、細胞分裂によって再生するために周囲から質量とエネルギーを収集する要求によって行われる。
細胞は生来の固定形態を持たないが、光感受性の光受容体や運動性のための鞭毛といった表面上の機能ノードを生産する建設プロジェクトで資源を利用できる。
重要なのは、これらのノードがioチャネルを介して細胞の制御システムに接続するモジュールコンポーネントとして機能することです。
ノード機能の顕著なタイプは、細胞が互いにリソースとシグナルを共有できる多細胞構造に結合することを可能にする接着受容体である。
制御システムは、遺伝子制御ネットワークとして二重化され、単一のデータ構造でフォームと機能の共進化を可能にし、多細胞グループ内で細胞を特殊化することができる人工ニューラルネットワークとしてモデル化される。
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