结合海量数据、机器学习与建模识别动植物网络的 branching 原理
定量方法
2021-01-07 v2
摘要
维管网络及整体生物形态的 branching 是多细胞植物、真菌和动物最常见且最古老的特征之一。通过将机器学习技术与关联维管形态与代谢功能的新理论相结合，我们实现了对多种 branching 网络——小鼠肺、人类头部与躯干、被子植物与裸子植物——的新颖分类。我们发现，肢体半径之比——其决定了与资源运输和供给相关的 essential 生物学功能——最能区分 branching 网络。我们还展示了，尽管观察到不同生物中代谢率依赖于体重的收敛关系，维管与 branching 几何的变异依然持续存在。
引用
@article{arxiv.1903.04642,
title = {Branching principles of animal and plant networks identified by combining extensive data, machine learning, and modeling},
author = {Alexander B Brummer and Panagiotis Lymperopoulos and Jocelyn Shen and Elif Tekin and Lisa P. Bentley and Vanessa Buzzard and Andrew Gray and Imma Oliveras and Brian J. Enquist and Van M. Savage},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.04642},
year = {2021}
}
备注
55 pages, 8 figures, 8 tables