Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3.5 Sonnet | Chat GPT4o | Llama 3:
graph LR
classDef systems fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px
classDef aging fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px
classDef cells fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px
classDef research fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px
classDef evolution fill:#f9d4f9, font-weight:bold, font-size:14px
Main["Programación de Salud Multiescala"] --> S["Biología de Sistemas"]
Main --> A["Proceso de Envejecimiento"]
Main --> C["Dinámica Celular"]
Main --> R["Avances en Investigación"]
Main --> E["Patrones de Evolución"]
S --> S1["La vida prospera lejos del
equilibrio 1"]
S --> S2["Los sistemas organizan muchas escalas 2"]
S --> S3["El pequeño caos crea orden 3"]
S --> S4["La biología muestra niveles de sistema 16"]
S --> S5["Los objetivos celulares entran en conflicto con el cuerpo 17"]
A --> A1["El envejecimiento optimiza fuera del rango 9"]
A --> A2["La evolución ignora la post-reproducción 10"]
A --> A3["La reproducción extendida retrasa el envejecimiento 11"]
A --> A4["Los beneficios tempranos se convierten en enfermedades 12"]
A --> A5["La curación se desplaza hacia el daño 13"]
C --> C1["Las células compiten y trabajan juntas 8"]
C --> C2["La edad hace que la inflamación sea dañina 14"]
C --> C3["El papel del envejecimiento celular cambia 15"]
C --> C4["Las células muestran flexibilidad de programación 21"]
C --> C5["Los estados celulares siguen mapas 22"]
C --> C6["Las células de nacimiento reinician la edad 23"]
R --> R1["Los modelos computacionales mejoran la salud 20"]
R --> R2["Los clones prueban que la renovación es posible 24"]
R --> R3["Yamanaka permite el potencial celular 25"]
R --> R4["Altos construye modelos biológicos 26"]
R --> R5["La investigación se une a laboratorios matemáticos 27"]
E --> E1["La evolución coincide con los patrones de aprendizaje 4"]
E --> E2["La vida maximiza el éxito reproductivo 5"]
E --> E3["Los cambios ambientales actualizan estados 6"]
E --> E4["El aprendizaje refleja tasas de mutación 7"]
E --> E5["La reproducción supera a la longevidad 19"]
R5 --> R6["Tres institutos colaboran 28"]
R5 --> R7["Nuevos factores guían el cambio 29"]
R4 --> R8["Los datos abarcan micro y macro 30"]
E5 --> E6["La larga reproducción combate el cáncer 18"]
class Main,S,S1,S2,S3,S4,S5 systems
class A,A1,A2,A3,A4,A5 aging
class C,C1,C2,C3,C4,C5,C6 cells
class R,R1,R2,R3,R4,R5,R6,R7,R8 research
class E,E1,E2,E3,E4,E5,E6 evolution
Resumen:
1.- Los sistemas vivos operan lejos del equilibrio
2.- Los sistemas exhiben organización multiescala
3.- El caos microscópico produce orden macroscópico
4.- La evolución es paralela al aprendizaje por refuerzo multiagente
5.- Los organismos optimizan para la aptitud reproductiva
6.- Los cambios ambientales desencadenan actualizaciones de estado
7.- Las mutaciones se relacionan con las tasas de aprendizaje
8.- Las células trabajan de manera competitiva y cooperativa
9.- El envejecimiento representa un problema de optimización fuera de distribución
10.- Los períodos post-reproductivos carecen de optimización evolutiva
11.- Las vidas reproductivas más largas retrasan el envejecimiento
12.- Los patrones de enfermedad reflejan funciones beneficiosas tempranas
13.- La fibrosis se desplaza de la curación a lo dañino
14.- La inflamación se vuelve inadaptada con la edad
15.- La senescencia celular cambia de rol con el tiempo
16.- Existen múltiples jerarquías en los sistemas biológicos
17.- Las recompensas de organismo-célula pueden entrar en conflicto
18.- La resistencia al cáncer se correlaciona con la vida reproductiva
19.- Los sistemas vivos priorizan la reproducción sobre la longevidad
20.- El ajuste fino in silico podría optimizar la salud
21.- Las células demuestran maleabilidad de programación
22.- El paisaje de Waddington muestra transiciones de estado celular
23.- Las células reproductivas reinician el estado de edad
24.- La clonación demuestra el potencial de reprogramación celular
25.- Los factores de Yamanaka permiten la pluripotencia
26.- Altos desarrolla modelos biológicos multiescala
27.- La empresa combina computación con experimentos
28.- Tres institutos de investigación colaboran
29.- Factores de transcripción novedosos guían la intervención
30.- La recopilación de datos abarca desde la célula hasta el organismo
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