dor_id: 4122444

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a TIP Revista especializada en ciencias químico-biológicas se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT), Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex) Scientific Electronic Library Online (SciELO), La Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal (Redalyc), Directory of Open Access Journals (DOAJ), Web Of Science (WoS), EBSCO, Medigraphic, Indice de Revistas Latinoamericanas en Ciencias (Periódica)

561.#.#.u: https://www.zaragoza.unam.mx/

650.#.4.x: Biología y Química

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: http://tip.zaragoza.unam.mx/index.php/tip/index

351.#.#.b: TIP Revista especializada en Ciencias Químico-Biológicas

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: http://www.revistas.unam.mx/front/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural, UNAM

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: http://tip.zaragoza.unam.mx/index.php/tip/article/view/114/114

100.1.#.a: Monroy Ata, Arcadio; Peña Becerril, Juan Carlos

524.#.#.a: Monroy Ata, Arcadio, et al. (2016). Sobre la naturaleza de la evolución: un modelo explicativo. TIP Revista Especializada en Ciencias Químico-Biológicas; Vol. 19, Núm. 2, 2016. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4122444

245.1.0.a: Sobre la naturaleza de la evolución: un modelo explicativo

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Facultad de Estudios Superiores Zaragoza, UNAM

264.#.0.c: 2016

264.#.1.c: 2016-06-29

653.#.#.a: Evolución biológica; entropía; información; sistemas vivos; mensajes; ruido; biological evolution; entropy; information; living systems; messages; noise

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de la licencia 2016-06-29, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico revistatip@yahoo.com

884.#.#.k: http://tip.zaragoza.unam.mx/index.php/tip/article/view/114

001.#.#.#: oai:ojs.ojs.escire.net:article/114

041.#.7.h: spa

520.3.#.a: Durante años se han propuesto vínculos entre entropía e información de un sistema, pero sus cambios en tiempo y en sus estados estructurales probabilísticos no han sido probados en un modelo robusto como un proceso único. Este documento demuestra que incrementos en entropía e información de un sistema son las dos sendas para cambios en su estado configuracional. También, la evolución biológica tiene una tendencia hacia una acumulación de información y complejidad. Con este enfoque, aquí se planteó como objetivo contestar la pregunta: ¿Cuál es la fuerza motriz de la evolución biológica? Para esto, se hizo una analogía entre la evolución de un sistema vivo y la transmisión de un mensaje en el tiempo, ambos en medio de ruido y estocasticidad ambiental. Se empleó un modelo matemático, desarrollado inicialmente por Norbert Wiener, para mostrar la dinámica de la cantidad de información de un mensaje, usando una serie de tiempo y el movimiento Browniano como estructura estadística. Se utilizó la definición matemática de información de Léon Brillouin y la ecuación de la entropía de Claude Shannon, ambas son similares, para conocer los cambios en las dos propiedades físicas. El modelo propuesto incluye tiempo y probabilidades configuracionales del sistema y se sugiere que la entropía puede ser considerada como pérdida de información, de acuerdo con Arieh Ben-Naim. Se muestra una gráfica donde la acumulación de información puede ser la fuerza motriz de ambos procesos: evolución (incremento en información y complejidad) y aumento en entropía (pérdida de información y de restricciones). Finalmente, se puede definir a un sistema vivo como la dinámica de un conjunto de información codificada en un reservorio de programas genéticos, epigenéticos y ontogénicos, en medio de ruido y estocasticidad ambiental, que tiende a incrementar su adecuación y funcionalidad. For years, links between entropy and information of a system have been proposed, but their changes in time and in their probabilistic structural states have not been proved in a robust model as a unique process. This document demonstrates that increasement in entropy and information of a system are the two paths for changes in its configuration status. Biological evolution also has a trend toward information accumulation and complexity. In this approach, the aim of this article is to answer the question: What is the driven force of biological evolution? For this, an analogy between the evolution of a living system and the transmission of a message in time was made, both in the middle of environmental noise and stochasticity. A mathematical model, initially developed by Norbert Wiener, was employed to show the dynamics of the amount of information in a message, using a time series and the Brownian motion as statistical frame. Léon Brillouin’s mathematical definition of information and Claude Shannon’s entropy equation were employed, both are similar, in order to know changes in the two physical properties. The proposed model includes time and configurational probabilities of the system and it is suggested that entropy can be considered as missing information, according to Arieh Ben–Naim. In addition, a graphic shows that information accumulation can be the driven force of both processes: evolution (gain in information and complexity), and increase in entropy (missing information and restrictions loss). Finally, a living system can be defined as a dynamic set of information coded in a reservoir of genetic, epigenetic and ontogenic programs, in the middle of environmental noise and stochasticity, which points toward an increase in fitness and functionality.

773.1.#.t: TIP Revista Especializada en Ciencias Químico-Biológicas; Vol. 19, Núm. 2 (2016)

773.1.#.o: http://tip.zaragoza.unam.mx/index.php/tip/index

046.#.#.j: 2021-10-20 00:00:00.000000

022.#.#.a: ISSN electrónico: 2395-8723; ISSN impreso: 1405-888X

310.#.#.a: Semestral

264.#.1.b: Facultad de Estudios Superiores Zaragoza, UNAM

758.#.#.1: http://tip.zaragoza.unam.mx/index.php/tip/index

doi: https://doi.org/10.1016/j.recqb.2016.06.006

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856.#.0.q: application/pdf

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245.1.0.b: On the nature of evolution: an explicative model

last_modified: 2021-11-09 13:10:00

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