|
|
|
|
#1
16.02.2010, 19:14
|
|||
|
|||
Ну вот Leo ,не хочет отвечать ,а я как дурак перечитываю 5-ю книгу по генетике(просто оторваться невозможно) ,чтобы доступно обьяснить ,что ДНК вообще не содержит информации
 точно так же как чередование нулей и единиц в компьютере без приложения к ним человеческой ДНК тоже никакой информации не несёт Последний раз редактировалось Sonta, 16.02.2010 в 19:21. 
|
|
#2
17.02.2010, 19:20
|
|||
|
|||
|
Цитата:
Сонта, извините, был занят не мог Вам ответить. Любая информация имеет смысл только, когда она передается от источника к приемнику. Информация есть у системы, которая может находиться в различных состояних. Но нужно заранее знать, в каких состояних система МОЖЕТ находиться, а в каких нет. Например. На ДВД диск влезает 4 МБ информации. Но, допустим, у меня дома имеется только два диска: один - с фильмом Чарли Чаплина, другой - с программой Microsoft Word. Вы знаете, что у меня есть только эти два диска. Я даю Вам один из них дисков - Вы заранее не знаете, какой. Сколько информации я Вам передал? Правильно: один бит. После того, как Вы вставили мой диск в компьютер и увидели, что на нем - Чаплин или Ворд - у вас стало ровно на 1 бит информации больше, чем было до того. То же самое с ДНК. Сколько информации закодировано в ней? Зависит от того, как вы эту информацию используете. Представьте популяцию слонов на острове Суматра. Зачат новый слон. Сколько информации содержится в его ДНК? Другими словами, если вы заполучите его ДНК - насколько у вас прибавится информации о популяции слонов (предположив, что вы знаете, кто его родители - у вас есть их ДНК)? Для подсчета нужно знать количество всех возможныхз рекомбинаций хромосом родителей + всех возможных мутаций. И от этого числа взять логарифм по основанию 4. Думаю, получится большое число. То есть получив ДНК зачатого слоненка, вы получите много информации. Представьте себе иной (гипотический) остров, где все слоны - клоны. У всех идентичная ДНК. Зачат новый слоненок. Сколько информации получите Вы, если возьмете его ДНК? Ноль бит. Потому что никакой новой информации его ДНК содержать не будет. Теперь представьте себе планету, на которой живут все виды живых существ, как и на земле, но в каждом виде все существа - клоны. То есть, сто тысяч слонов - клонов, миллион волков - клонов, миллиард муравьев - клонов, и т. д. Предположим, на этой планете зачалось некое новой живое существо. Сколько информации вы получите, если вам дадут ДНК этого нового существа? Если предположить, что всего существует 200 миллионов различных видов, то на этой планете есть 200 миллионов различных ДНК. И если вы получите одну из них, вы получите log_2 (200 млн) = 28 бит! То есть, в ДНК этого нового существа для вас будет всего лишь 28 бит информации!
|
|
#4
18.02.2010, 18:13
|
|||
|
|||
|
Цитата:
В целом вопрос не корректный. Информация (дискретная) определяется следующим образом: Пусть имеется некое множество событий Х = {x1, x2, ...} и распределение вероятностей на этом множестве: P(X) = {p (x1), p (x2), ...} Пусть полученно некое событие x' по данному распределению вероятностей. Когда мы узнаем, что произошло событие x', то значит мы получили информацию I = -log (p (x')). Без множеста событий с распределением вероятности на нем информация не имеет смысла. То есть, для того, чтобы знать, сколько информации содержится в неком событии (скажем, в передаче ДНК), нужно знать все возможные события + распределение их вероятностей. Если все события равновероятны, то информация от каждого будет максимальной. Если вероятности разных событий различны, больше информации будет у тех событий, которые наименее вероятны. Например, если я вам скажу, что я поехал во Францию, заговорил на улице по-русски с первым встречным, и он меня понял - я передам вам гораздо больше информации, чем если скажу, что он меня не понял. Потому что во Франции мало, кто понимает русский, значит, если бы он меня не понял - эта реакция и так была бы предвидена вами, значит информации в этом случае мало. В примере с клеткой тут вот, в чем дело. Если при митозе не случается мутаций, то существует только один вариант новой ДНК с вероятностью 1. Значит информация равна -log (1) = 0. Но это только для внешнего наблюдателя. Дочерняя клетка ведь не имеет доступа к ДНК "материнской" клетки. Значит, нужно понять, сколько различных вариантов ДНК может "ожидать" дочерняя клетка и с какой вероятностью. Если вы можете ответить на вопрос: "Сколько существует всевозможных различных ДНК, получив одну из которых, новая клетка сможет функционировать?", - то можно подсчитать информацию, полученную дочерней клеткой при митозе.
|
|
#5
18.02.2010, 18:22
|
|||
|
|||
|
А вот было бы очень интересно подсчитать, сколько различных вариантов ДНК (хромосом) может возникнуть при мейозе и при оплодотворении. Если бы еще знать вероятность каждого варианта, можно было бы посчитать, сколько реальной генетической информации содержится в человеческой популяции.
|
|
#6
18.02.2010, 20:36
|
|||
|
|||
|
Цитата:
а мне нужно понять устройство и принцип работы прибора с помощью которого мы с Вами общаемся и чем он отличается от телеграфа Последний раз редактировалось Sonta, 18.02.2010 в 20:44.
|
|
#7
18.02.2010, 21:57
|
|||
|
|||
|
Цитата:
Мне казалось, что дискуссия уже давно ушла в сторону. Если Вы о нейронных сетях - в Википедии есть базовый материал по ним. Нейронные сети могут формироваться очень по-разному. Как я понимаю, в мозгу вначале есть некое количество не связанных друг с другом нейронов, потом уже образовываются связи. Связи между нейронами определяют программу (или функцию), которую будет выполнять сеть. Поэтому связи должны быть очень точными и определенными. И образовываться в соответствие с информацией, записанной в генах. Еще нужно учесть, что для начального функционирования нейронная сеть уже должна быть организована. Потом она может совершенствоваться в процессе функционирования, но в начале некая базовая организация должна существовать.
|
|
#8
19.02.2010, 15:03
|
|||
|
|||
|
Смысл не вопрос
разве не делали открытий в экспериментах ради любопытства по принципу а что получится если проблемма в том ,что Leo ,как мне кажется(возможно я и не прав) стал бы высчитывать информацию Хартли,а это не правильно для живых организмов
|
|
#9
19.02.2010, 15:56
|
|||
|
|||
|
Цитата:
Это не совсем одно и то же. Нужно сказать так: "Сколько можно получить вариантов книг (не более определенного объема), если использовать только существующие в словарях слова, и чтобы не нарушались правила грамматики?". Ведь я не призываю произвольным образом менять основания в ДНК, а считать только те ДНК, которые могут образоваться из существующих в результате рекомбинаций и мутаций. Согласитесь, это число гораздо меньше, а если взять от него логарифм, то получется число вовсе не большое. Зато это и будет истинное количество используемой информациив ДНК человека. Кстати, с книгами: текст книги можно сжать (программой ZIP) до 10% от первоначального объема. Если учитывать только слова из словаря и правила шрамматики, тексты можно будет сжимать до 0.1%.
|
|
#10
19.02.2010, 16:18
|
|||
|
|||
|
Вернемся к нейронным сетям.
Рассмотрим сеть, которая должна распознавать человеческие лица. Такие сети (искусственные) давно созданны программистами и хорошо изучены. И широко используются. Предположим, что подобная сеть есть где-то в мозгу человека. Устроена она примерно следующим образом. У нее есть несколько слоев. Первый слой - входной. Каждый из входных нейронов "загорается" при наличии в картинке лица некоего признака. Скажем первый нейрон горит, если длинный нос, второй - если короткий, третий - если голубые глаза, и т.п. Эти нейроны получают сигнал от внешних нейронов (не относящихся к нашей сети). Думаю, 300 входных нейронов (т.у. 300 признаков) должно хватить для качественного распознавания лиц. Выходной слой сети содержит нейроны, каждый из которых горит, если он распознал конкретное лицо. Первый горит, если распознал Сталина, второй - Пушкина, третий - дядю Васю. Если ни один из внешних нейронов не горит, значит, лицо не распознано сетью. Если горят сразу несколько - значит, однозначного ответа сеть дать не может. Слои между входным и выходным - промежуточные. Каждый обрабатывает информацию, выданную предыдущим слоем. В искусственных сетях распознавания лиц внутренних слоев бывает 3-5. Внутренние слои находят некие абстрактные совокупные черты. Например, второй слой, получив набор черт лица от первого, может решить, восточное ли оно, детское ли, женское и т.п. и это решение передать в следующий слой. Итак, входных нейронов столько, сколько признаков лица, выходных - сколько лиц нам знакомо. Если сеть совершенствуется и появляются новые признаки (скажем, мы начинаем использовать цвет волос), то добавляется входной нейрон. Если мы встречаем новое лицо, которое хотим запомнить, добавляется выходной нейрон. Алгоритмов обучения такой сети известно несколько. Например, алгоритм обратного распространения ошибки. Преподносится лицо. Сеть обрабатывает его и выдает ответ. Вычисляется ошибка - разница между лицом и тем, что выдала сеть. Эта разница вносится как поправка в предыдущий слой. Затем оттуда в еще предыдущий слой и так до входного слоя.
|
Комбинированный вид
