Самки обезьян, у которых есть подруги, живут дольше

Какие выгоды дают человеку социальные взаимодействия? Оценить успех поведенческих стратегий довольно сложно. Однако ученые из Германии, Великобритании и США исследовали поведение самок обезьян-капуцинов и продемонстрировали выгоду от такого социального явления, как дружба. Результаты были опубликованы в журнале Behavioral Ecology.

Авторы отслеживали взаимоотношения самок с другими самками, самцами и всеми членами группы в течение 18 лет. Учитывалось, например, такое поведение, как груминг, поиск пищи неподалеку друг от друга и вступление в конфликты, чтобы помочь другой обезьяне. Оказалось, что те взрослые самки капуцинов, которые были лучше интегрированы в социальные сети с другими самками, жили дольше. При этом выгод от гетеросексуальных отношений для самок выявлено не было, по крайней мере, не от тех типов поведения, которые отслеживали в работе. В любом случае женская дружба среди капуцинов оказывала наибольшее влияние на выживание.

Добавить в избранное

Вам будет интересно

23.10.2024
106
0

В сентябре 2024 года технологический стартап Scitility (США) запустил инструмент для анализа данных Argos, который отмечает научные статьи с потенциально мошенническими или сомнительными исследованиями. Для оценки статей инструмент отслеживает предыдущие публикации авторов — не были ли они отозваны в связи с недобросовестностью исследователей. Также подозрения может вызвать статья, многократно цитирующая отозванные статьи. Есть и другие показатели, например, «кривые» фразы, странный выбор слов в которых может быть попыткой скрыть плагиат. Одной из основных проблем такого подхода специалисты называют сходство имен некоторых ученых, которых алгоритм может спутать. Argos открыт для всех, более полный доступ предоставляется, например, журналистам.

К началу октября Argos уже отметил 40 000 статей как имеющие высокий риск и 180 000 —как имеющие средний риск, а также проиндексировал 50 000 отозванных статей. Больше всего подозрительных статей было выявлено у Hindawi — дочерней компании издательства Wiley. Это неудивительно, так как за последние два года Wiley отозвало более 10 000 статей, опубликованных Hindawi — более 4% его портфолио. У Elsevier было выявлено более 11 400 статьей с высоким риском (0,2% портфолио последнего десятилетия). У Springer Nature было выявлено более 6000 отзывов статей и более 6000 статей с высоким риском — около 0,3% его портфолио. Издатель MDPI отозвал 311 статей, но имеет более 3000 статей высокого риска — около 0,24% портфолио. Среди отдельных журналов лидирует Scientific Reports издательства Springer Nature с 450 статьями высокого риска и 231 отозванной статьей, что в совокупности составляет около 0,3% его портфолио.

Все издатели с большим количеством подозрительных статей заявляют, что они усердно работают над тем, чтобы публиковать только добросовестные исследования, используют новые технологии для проверки статей, а тот факт, что они отзывают статьи, говорит об их стремлении избавиться от проблемных работ.

21.10.2024
216
0

Журнал BMC Genomics (IF 3.5) приглашает авторов статей в специальный выпуск, посвященный геномике морских организмов. Крайний срок подачи заявок — 10 июля 2025 года. Приглашенные редакторы — научный руководитель Лаборатории палеогеномики Европейского университета (Санкт-Петербург) Артем Недолужко и профессор Университета Клемсона (США) Антонио Баэс.

В предыдущем спецвыпуске на эту тему, First dive into marine genomics, было опубликовано 17 статей.

Артем Недолужко отметил, что для него особенно привлекательными будут работы, где используется музейный материал и историческая ДНК.

Другие открытые спецвыпуски на сайте журнала

16.10.2024
553
0

Бельгийские и немецкие ученые детально исследовали, какие сорта пива привлекают дрозофил. Они провели химический анализ 250 сортов бельгийского пива, из которых отобрали 45 с наиболее сильно отличающимися ароматическими профилями. Эти 45 сортов затем предложили двум видам плодовых мушек — Drosophila melanogaster и Drosophila suzukii. Оказалось, что D. suzukii отдает предпочтение светлому пиву с интенсивным охмелением и трипелю (тройному элю), в то время как D. melanogaster предпочитает бурый и янтарный эль, а также фруктовые сорта верхнего сбраживания.

Анализ активности нейронов показал, что те или иные соединения, придающие пиву характерный аромат, вызывают видоспецифичную реакцию нейронов антеннальной доли мушек. Например, гераниол достаточно сильно активировал у D. melanogaster нейроны, отвечающие за реакцию на неприятный запах.

На первый взгляд анализ того, какое пиво предпочитают дрозофилы, может показаться немного странным. Однако пиво содержит сотни натуральных ароматических веществ, которые привлекают или отталкивают этих насекомых. Важно понимать, что D. melanogaster — безобидный модельный объект, а D. suzukii — сельскохозяйственный вредитель. Для видоспецифичного контроля вредителей можно использовать ароматические соединения, найденные учеными в пиве. «Наши эксперименты показывают, что некоторые растения, например, лавр и тимьян, можно применять в стратегических целях для отпугивания таких вредителей, как D. suzukii, от плодовых растений без применения химических агентов», — объясняет руководитель исследования, профессор Кевин Ферштрепен из Центра микробиологии в Лёвене. А вещества, привлекающие только D. suzukii, можно использовать как видоспецифичную приманку в ловушках для этих насекомых.

08.10.2024
529
0

Лауреатами Нобелевской премии по физике 2024 года стали Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон, которым присудили награду «за основополагающие открытия и изобретения, обеспечивающие машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей». Джон Хопфилд — создатель ассоциативной нейронной сети, способной хранить и восстанавливать паттерны в данных. На основе такой сети (иначе ее называют сетью Хопфилда) Джеффри Хинтон, правнук Джорджа Буля, изобрел способ автономно находить заданные признаки в данных — это позволяет, например, выявлять конкретные элементы на изображении.

Изначально вдохновленные структурой мозга, искусственные нейронные сети находят все более широкое применение в самых разных сферах исследований и разработок, в том числе в биологии и медицине. К примеру, распознавание образов важно для диагностики, а глубокое обучение, основанное на разработке Хинтона, используют для разработок препаратов и предсказания структуры макромолекул.