Особенности биосферного уровня организации материи. Развитие традиционных принципов в биологии. Живое и неживое.

Все объекты природы(живой и неживой) можно представить в виде систем, обладающими особенностями, характеризующими их уровень организации. Концепция структурных уровней живой материи включает представления системности и связанной с ней органической целостностью живых организмов. Живая материя дискретна, т. е. делится на составные части более низкой организации, имеющие определенные функции.

Биосфере присуща хиральность(сохранение только одной из двух возможных пространственных структур: L-, D-структуры). Две основополагающие жизненные системы: обмена вещества и воспроизводства материальных основ живой клетки. Жизнь – одна из самых высоких известных человеку форм упорядоченности вещества. Этапы перехода от неживого к живому: 1.синтез исходных органических соединений из неорганических веществ. 2.формирование в первичных водоемах из органич.соединений биополимеров, липоидов, углеводородов.3.самоорганизация сложных органических соединений, затем образование простейшей клетки.

Биология – совокупность наук о живой природе – об огромном разнообразии вымерших и ныне населяющих Землю живых существ, их строении и функциях, распространении и развитии, связанных друг с другом и с неживой природой. На начальном этапе развития биология была традиционной, т.е. носила описательный характер. Объект ее изучения – живая природа в естественном состоянии и целостности. Большой вклад в традиц. биологию внес Карл Линней. Наиболее значительное ее достижение – классификация растительного и животного мира. Ее научный материал накапливается в результате непосредственного наблюдения объекта изучения – живой природы.

Дополнительно

Система автоматического регулирования
Современная теория автоматического регулирования является основной частью теории управления. Система автоматического регулирования состоит из регулируемого объекта и элементов управления, которые воздействуют на объект при изменении одной или нескольких регулируемых переменных. Под влиянием входны ...

Нейросетевые методы распознавания изображений
Выполнен обзор нейросетевых методов, используемых при распознавании изображений. Нейросетевые методы - это методы, базирующиеся на применении различных типов нейронных сетей (НС). Основные направления применения различных НС для распознавания образов и изображений: применение для извлечение ...

Меню сайта