상호작용

Interaction

상호작용은 둘 이상의 물체가 서로 영향을 미치면서 일어나는 작용의 일종이다.쌍방향 효과의 개념은 일방향 인과적 효과와는 반대로 상호작용의 개념에서 필수적이다.밀접하게 관련된 용어들은 상호작용성과 상호연결성이며, 그 중 후자는 시스템 내에서 상호작용의 상호작용을 다룬다. 즉, 많은 간단한 상호작용의 조합은 놀라운 돌발현상으로 이어질 수 있다.상호작용은 다양한 과학에서 서로 다른 맞춤형 의미를 갖는다.

물리학

물리학에서 근본적인 상호작용(상호작용의 성격에 따라, 기초적인 힘이라고도 할 수 있다)은 기초 입자들이 서로 상호작용하는 과정이다.상호작용은 종종 물리적 으로 설명되며, 입자 사이의 게이지 보손의 교환에 의해 매개된다.예를 들어 충전된 입자의 상호작용은 전자기장의 조정을 통해 이루어지는 반면 베타 붕괴약한 상호작용에 의해 발생한다.교호작용은 다른 교호작용의 관점에서 설명할 수 없는 경우에 기본적이다.자연에는 다음과 같은 네 가지 기본 상호작용이 있다.전자기, 강력, , 중력 상호작용.약한 것과 전자기적인 상호작용은 전기약물 이론으로 통일되는데, 이는 결국 대통합 이론의 강력한 힘과 통일될 수 있고, 나아가 모든 이론의 중력과도 통일될 수 있지만, 실험 결과는 아직 이것을 증명하지 못하고 있다.

화학

원자와 분자 간의 상호작용:

생화학

분자생물학

분자생물학에서는 그들 자신과 대사물 사이의 유전자/단백질 상호작용에 관한 지식을 분자 경로라고 한다.

의학 및 약학

의학에서, 대부분의 약은 다른 약과 함께 안전하게 사용될 수 있지만, 약의 특정한 조합은 종종 약사에 의해 상호작용을 위해 감시될 필요가 있다.의약품 간의 상호작용은 일반적으로 두 가지 주요 범주 중 하나로 분류된다.

  1. 약리역학:상호 작용하는 두 약물의 작용이 포함되어 있다.
  2. 약동학:한 가지 또는 두 가지 상호작용하는 약물의 흡수, 분배, 신진대사 및 배설을 포함한다.

효능 면에서 약품 사이에는 첨가제, 시너지, 길항제의 세 가지 상호작용 유형이 있을 수 있다.

  • 첨가물 상호작용은 두 화학 물질의 효과가 두 화학 물질의 효과의 합과 같다는 것을 의미한다.이는 대개 두 화학물질이 동일하거나 유사한 메커니즘을 통해 신체에 작용하기 때문이다.아스피린모트린, 알코올감압제, 신경안정제, 진통제가 그 예다.
  • 시너지 상호작용은 두 화학물질이 동일한 용량에서 서로 다른 효과의 합보다 함께 섭취되는 효과가 더 크다는 것을 의미한다.예가 살충제와 비료다.
  • 대립적 상호작용은 두 화학 물질의 효과가 실제로 서로 독립적으로 복용한 두 약물의 효과의 합보다 적다는 것을 의미한다.두 번째 화학물질은 첫 번째 화학물질의 배설을 증가시키거나 심지어 독성 작용을 직접 차단하기 때문이다.반목은 독약의 해독제의 기초를 이룬다.

생물학과 유전학

유전학자들은 두 돌연변이의 조합이 비유동,[1] 합성, 비동기, 억제, 인식, 조건부, 첨가, 단일 비단조, 이중 단조, 이중 단조화 등의 표현형식에 어떤 영향을 미치는지 특성화하기 위해 여러 가지 다른 유전적 상호작용 모드를 가지고 연구한다.추가적인 특성화는 강화 상호작용과 비첨가적 상호작용이다.생물학자는 통사적, 실용적, 의미적 규칙의 기초가 되는 유기체 내부와 유기체들 사이의 수화 매개적 상호작용을 연구한다.

인식론이라는 단어는 어떤 맥락에서 유전적 상호작용에 사용되기도 한다.

커뮤니케이션

사회학

사회학에서 사회적 상호작용은 상호작용 파트너의 행동 때문에 자신의 행동과 반응을 수정하는 개인(또는 그룹) 간의 역동적이고 변화무쌍한 사회적 행동의 순서다.사회적 상호작용은 우발적, 반복적, 규칙적, 규제적 으로 구분될 수 있다.사회적 상호작용이 사회적 관계의 기초를 형성한다.

사회적 상호작용의 가장 흔한 형태는 교류, 경쟁, 갈등, 협력, 그리고 숙박이다.[2]

통계

통계에서 교호작용통계적 모형에서 두 변수 또는 그 이상의 효과가 단순히 가법적이 아닌 항이다.

컴퓨터

참고 항목

참조

  1. ^ Becky L. Drees; Vesteinn Thorsson; Gregory W. Carter; Alexander W. Rives; Marisa Z. Raymond; Iliana Avila-Campillo; Paul Shannon; Timothy Galitski (2005). "Derivation of genetic interaction networks from quantitative phenotype data". Genome Biology. 6 (4): R38. doi:10.1186/gb-2005-6-4-r38. PMC 1088966. PMID 15833125.
  2. ^ "CK12-Foundation". flexbooks.ck12.org. Retrieved 2021-04-26.

외부 링크

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