concepto

evolución

Evolution is the process by which species change over time through mechanisms like natural selection, adaptation, and ecosystem dynamics.
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Descripción

La evolución biológica es el cambio de las características hereditarias de las poblaciones a lo largo de las generaciones. Sus principales mecanismos son: mutaciones (cambios en el ADN), recombinación génica durante la reproducción sexual, flujo génico (intercambio de individuos entre poblaciones), deriva génica (fluctuaciones aleatorias en las frecuencias de las variantes génicas) y selección natural. La selección natural dirige la evolución: los rasgos que aumentan la aptitud (capacidad de sobrevivir y reproducirse) se propagan gradualmente. La división de poblaciones (barreras geográficas) puede conducir a la especiación.

Historia

La idea de la transformación de las especies se remonta a la antigüedad, pero la fundamentación científica apareció en el siglo XIX. Charles Darwin y Alfred Russel Wallace formularon de manera independiente el concepto de selección natural; Darwin lo publicó en 1859 en su obra 'El origen de las especies'. Gregor Mendel descubrió en 1865 las leyes de la herencia, que más tarde sentaron las bases de la genética. A principios del siglo XX, la síntesis del mendelismo y el darwinismo condujo a la formación de la teoría sintética de la evolución (S.S. Chetverikov, J.B.S. Haldane, R. Fisher, S. Wright). El descubrimiento de la estructura del ADN (1953) y el desarrollo de la biología molecular proporcionaron el mecanismo directo de la herencia y las mutaciones.

Cómo funciona

El proceso evolutivo se basa en cuatro factores principales: mutaciones, recombinación, deriva génica y selección natural. Las mutaciones alteran aleatoriamente la secuencia de ADN; la mayoría son neutras o perjudiciales, pero algunas confieren ventajas. La recombinación durante la meiosis mezcla los cromosomas paternos y maternos, creando nuevas combinaciones de alelos. La deriva génica provoca cambios aleatorios en las frecuencias alélicas, especialmente en poblaciones pequeñas. La selección natural aumenta la frecuencia de los alelos que mejoran la aptitud en un entorno dado. Matemáticamente, esto se describe mediante la ley de Hardy-Weinberg, que muestra el equilibrio en ausencia de fuerzas evolutivas. La especiación ocurre a menudo por aislamiento geográfico, cuando la acumulación de diferencias conduce a la incompatibilidad reproductiva.

En la práctica

Comprender la evolución ayuda a crear vacunas contra virus que mutan rápidamente y explica la resistencia bacteriana a los antibióticos. La selección de plantas y animales es una evolución acelerada bajo control humano.

Dato curioso

El ojo del pulpo y el ojo humano son muy similares en estructura, pero evolucionaron de forma independiente; es un ejemplo de evolución convergente: condiciones similares generan soluciones similares.

Concept graph →

Fórmulas

$$P(t) = e^{-\Gamma t}$$
Survival probability decays exponentially with time.
Qué hay en la fórmula
P(t)variableSurvival probability at time t — probabilidad
tvariableTime — tiempo second
ΓvariableDecay rate (inverse lifetime) — tasa de desintegración per second
e^{-\sqrt{r_pt}}e^{-r_dt} · 2511.07785
\frac{dδn}{dt}=-\frac{g}{χ}δn · 2606.30521
$$M_{\rm ext} = M_{\rm int} + A$$
Observed magnitude equals intrinsic magnitude plus extinction.
Qué hay en la fórmula
M_{\rm ext}variableObserved apparent magnitude — magnitud aparente
M_{\rm int}variableIntrinsic apparent magnitude — magnitud aparente
AvariableExtinction in magnitudes — extinción
m_{\rmext}=m_{\rmint}+r_b*e · 2606.06593v1
$$\tau = \frac{1}{\lambda}$$
The lifetime is the reciprocal of the decay rate constant.
Qué hay en la fórmula
\tauvariablelifetime — vida media second
\lambdavariabledecay rate constant — tasa de desintegración per second
τ_{γ}=\frac{1}{λ_{γ}} · 2606.31185
$$\dot{\theta} = F(\theta) - \theta$$
Evolution of a state driven by expected increment minus current value.
Qué hay en la fórmula
θvariableState vector — state vector
F(θ)variableExpected increment function — increment function
˙operadorDerivative with respect to time — derivada temporal
\dot{\theta}=f(\theta)-\theta · 2607.01148
$$P_{\text{new}} = P_{\text{old}} \left(1 - \frac{\Delta E}{E}\right)^{-1/2}$$
Period increases when rotational energy is extracted.
Qué hay en la fórmula
P_newvariablenew rotation period — period second
P_oldvariableold rotation period — period second
ΔEvariableenergy lost from rotation — energía joule
Evariableinitial rotational energy — energía joule
p_{{new}}=p_{{old}}(1-f)^{-1/2},\quadδ\logp=-\frac{1}{2}\log_{10}(1-f) · 2607.07781
$$\phi_i = -n_i v - K_{zz} n_{\text{tot}} \frac{\partial X_i}{\partial z} - D_i \left[ \frac{\partial n_i}{\partial z} + n_i \left( \frac{1}{H_i} + \frac{1+\alpha_T}{T} \frac{dT}{dz} \right) \right]$$
Flux of species includes advection, eddy diffusion, and molecular diffusion.
Qué hay en la fórmula
\phi_ivariablevertical flux of species i — particle flux metre per second per square metre
n_ivariablenumber density of species i — number density per cubic metre
vvariablebulk vertical velocity — velocidad metre per second
K_{zz}variableeddy diffusion coefficient — eddy diffusion coefficient square metre per second
n_{\text{tot}}variabletotal number density — number density per cubic metre
X_ivariablemole fraction of species i — mole fraction
zvariablealtitude — altitude metre
D_ivariablemolecular diffusion coefficient of species i — coeficiente de difusión square metre per second
H_ivariablescale height of species i — scale height metre
\alpha_Tvariablethermal diffusion factor — thermal diffusion factor
Tvariabletemperature — temperatura kelvin
\frac{\partial}{\paroperadorderivative with respect to altitude — derivada parcial
\frac{d}{dz}operadortotal derivative with respect to altitude — total derivative
φ_i=-n_iv-k_{zz}n_{{tot}}\frac{\partialx_i}{\partialz}-d_i[\frac{\partialn_i}{\partialz}+n_i(\frac{1}{h_i}+\frac{1+α_t}{t}\frac{dt}{dz})] · 2607.15204

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