Почему узоры на животных никогда не бывают идеальными?

В 1952 году британский математик Алан Тьюринг предложил теорию, объясняющую формирование пятен и полос у животных. Согласно его гипотезе, по мере развития тканей в них распространяются химические агенты. Этот процесс он сравнил с тем, как белое молоко расходится в черном кофе. Одни химические вещества активируют клетки, производящие пигмент, создавая узор, в то время как другие подавляют их, формируя промежутки.
Почему узоры на животных никогда не бывают идеальными?
Изображение носит иллюстративный характер

Однако компьютерные симуляции, основанные исключительно на идее Тьюринга, имели существенный недостаток. Получаемые узоры, например пятна, всегда были более размытыми, чем те, что встречаются в природе. Это несоответствие указывало на то, что в механизме формирования рисунка на шкуре животных не хватало важного элемента.

Прорыв произошел в 2023 году благодаря работе команды во главе с Анкуром Гуптой, инженером-химиком из Университета Колорадо в Боулдере. Исследователи дополнили модель Тьюринга новым физическим процессом, который называется диффузиофорез. Суть этого явления заключается в том, что диффундирующие частицы способны увлекать за собой другие частицы.

Механизм диффузиофореза можно сравнить с тем, как мыло удаляет грязь с одежды. Молекулы мыла, распространяясь в воде, утягивают за собой частицы грязи, отделяя их от ткани. Для проверки новой модели ученые использовали узор рыбы-кузовка, обитающей у побережья Австралии. Ее тело покрыто четкими пурпурно-черными шестиугольниками.

Первые результаты показали, что диффузиофорез действительно позволил сгенерировать узоры с гораздо более резкими очертаниями, чем в оригинальной модели Тьюринга. Однако это привело к новой проблеме: смоделированные шестиугольники оказались «слишком идеальными». Все они были одинакового размера и формы с абсолютно идентичным расстоянием между ними, что не соответствует природным вариациям, наблюдаемым как у кузовка, так и у других животных, например, в толщине полос у зебры.

Окончательное решение было найдено после публикации исследования в журнале Matter. Ученые усовершенствовали модель, наделив отдельные клетки определенным размером, а затем смоделировали, как каждая из них движется сквозь ткань. Этот процесс они описали с помощью аналогии «шаров в трубе».

Более крупные клетки, сравнимые с баскетбольными или шарами для боулинга, группируются вместе, образуя более толстые и широкие элементы узора. Мелкие клетки, подобные мячам для гольфа или пинг-понга, формируют более тонкие очертания. Когда клетки разных размеров сталкиваются, они могут создавать «пробку», которая и приводит к разрывам в полосах или линиях.

«Мы можем запечатлеть эти несовершенства и текстуры, просто придав этим клеткам размер», — объясняет Анкур Гупта. Новые симуляции успешно воспроизвели разрывы, вариации в толщине и зернистую текстуру, которые полностью соответствуют реальным узорам, наблюдаемым в природе.

Теперь исследователи планируют использовать более сложные взаимодействия между клетками и химическими агентами для дальнейшего повышения точности симуляций. Понимание этого механизма открывает широкие перспективы для практического применения.

Одним из направлений является материаловедение. Инженеры смогут разрабатывать материалы, способные изменять свой цвет в зависимости от окружающей среды, имитируя кожу хамелеона.

Другая потенциальная область применения — медицина. Полученные знания могут помочь в создании более эффективных методов доставки лекарств к определенным участкам тела.

«Мы черпаем вдохновение в несовершенной красоте природной системы и надеемся использовать эти несовершенства для создания новых функциональных возможностей в будущем», — заключает Гупта.


Новое на сайте

20868Уязвимости Plex открыли путь майнерам и Linux-бэкдору 20867Взлом OpenCode Console: под угрозой могли оказаться ключи OpenAI, Anthropic и Google 20866Rank Math PRO: заражённое обновление оставило на сайтах самовосстанавливающийся бэкдор 20865Как исследовательские модели OpenAI обходили ограничения и присваивали чужие данные 20864Атака на BeyondTrust: шпионская группа получила доступ к серверам поддержки 20863Как пакет imgdecode превращает npm-зависимость в загрузчик вредоносного кода? 20862Как PEERSTITCH обходит проверки VPN-сессий FortiOS? 20861Что происходит, когда ИИ-агент выходит за пределы тестовой среды? 20860Как 37-летняя ошибка открыла путь к root в OpenBSD 7.9? 20859ИИ-модели для SOC: точный ответ зависит от улик 20858Как одна учётная запись ConnectWise открыла доступ к 173 арендаторам Microsoft 365? 20857Пять минут до заражения: как подменили обновления AOMEI Backupper 20856Ловушка под видом регистрации: как UAT-11985 крадёт аккаунты Google 20855Может ли виртуальная машина прочитать память хоста? 20854Как дешёвые Android-смартфоны превращаются в чужие прокси?
Ссылка