Ny model forudsiger, hvordan temperaturen påvirker livet fra kvante til klassiske skalaer

Et team af forskere fra University of California, Berkeley, har udviklet en ny model, der forudsiger, hvordan temperaturen påvirker livet fra kvante til klassiske skalaer. Modellen, offentliggjort i tidsskriftet Nature Physics, kunne hjælpe forskere med bedre at forstå, hvordan organismer tilpasser sig forskellige miljøer, og hvordan livet kan udvikle sig under ekstreme forhold.

Modellen er baseret på ideen om, at alt levende er opbygget af en samling molekyler, der interagerer med hinanden på en måde, der giver anledning til livets egenskaber. Disse interaktioner er styret af kvantemekanikkens love, som dikterer, hvordan energi overføres mellem molekyler.

Ved lave temperaturer er molekyler i stand til at bevare deres kvanteegenskaber, og deres interaktioner kan beskrives ved hjælp af kvantemekanikkens principper. Efterhånden som temperaturen stiger, stiger molekylernes termiske energi, og vekselvirkningerne mellem dem bliver mere kaotiske. Dette kan forstyrre molekylernes kvanteegenskaber og føre til nedbrydningen af ​​fysikkens klassiske love.

Den nye model tager højde for virkningerne af både kvantemekanik og klassisk mekanik på levende tings adfærd. Dette gør det muligt for modellen at forudsige, hvordan organismer vil tilpasse sig forskellige miljøer, inklusive dem, der er ekstremt varme eller kolde.

Modellen kan også hjælpe videnskabsmænd med bedre at forstå, hvordan liv kan udvikle sig under ekstreme forhold, såsom dem, der findes på andre planeter eller i det dybe hav. Ved at forstå, hvordan temperaturen påvirker livet fra kvante til klassiske skalaer, kunne modellen give en ramme til at forudsige, hvordan livet kan tilpasse sig forskellige miljøer, og hvordan det kan udvikle sig over tid.

Forskerholdet omfattede teoretisk fysiker Edward Farhi, biofysiker James Fraser og datalog Ananth Grama. Holdet arbejder i øjeblikket på at udvide modellen til at omfatte mere komplekse biologiske systemer, såsom celler og organismer.