Nghịch lý: Động vật càng "to xác" càng ăn ít, vật lý cũng không giải thích nổi?

Nghịch lý: Động vật càng "to xác" càng ăn ít, vật lý cũng không giải thích nổi?

Thạch Anh  Phụ nữ Việt Nam | 25/08/2022 04:12 PM

thích

Việc động vật có kích thước cơ thể càng to lớn càng tiêu thụ ít năng lượng tương đối so với động vật nhỏ là một câu hỏi hóc búa với giới sinh học.

Nếu hình dung về những công việc dạng "làm sáng tỏ những bí ẩn của vũ trụ", hẳn mọi người sẽ nghĩ ngay đến các vấn đề vật lý xa xôi: các nhà thiên văn quan sát qua kính viễn vọng các thiên hà tít tắp, hoặc các nhà thí nghiệm "nghịch" với các hạt cơ bản trong máy gia tốc hạt.

Khi các nhà sinh vật học cố gắng làm sáng tỏ những bí ẩn sâu xa của vũ trụ, họ cũng có xu hướng tiếp cận bằng vật lý học nhằm lý giải. Nhưng theo một nghiên cứu mới được công bố trên chuyên trang Science, đôi khi vật lý - môn học của thế giới vật chất - cũng "bó tay" với vài vấn đề sinh học.

Trong nhiều thế kỷ, các nhà khoa học đã đặt câu hỏi tại sao, một cách tương đối, động vật lớn lại đốt ít năng lượng hơn và đòi hỏi ít thức ăn hơn động vật nhỏ. Tại sao một con chuột chù nhỏ bé lại cần tiêu thụ lượng thức ăn gấp 3 lần trọng lượng cơ thể của nó trong khi một con cá voi khổng lồ có thể no đủ hàng ngày chỉ bằng 5-30% trọng lượng cơ thể, với thức ăn chủ yếu là loài nhuyễn thể?

 Nghịch lý: Động vật càng to xác càng ăn ít, vật lý cũng không giải thích nổi? - Ảnh 1.

Xét một cách tương đối, con chuột tí hon "phàm ăn" hơn cả cá voi khổng lồ.

Mặc dù những nỗ lực trước đây để giải thích "nghịch lý" này đã dựa vào vật lý và hình học, các nhà sinh học tin rằng câu trả lời thực sự nằm ở tiến hóa. Chìa khóa là việc tối ưu hóa khả năng có con của các sinh vật.

Câu hỏi đau đầu, vật lý cũng gặp khó

Nỗ lực giải thích đầu tiên cho hiện tượng "chuột ăn lắm, cá voi ăn ít" hay nói đúng hơn là mối quan hệ bất tương xứng giữa kích thước cơ thể với nhu cầu chuyển hóa, diễn ra cách đây gần 200 năm.

Vào năm 1827, 2 nhà khoa học Pháp Pierre Sarrus và Jean-François Rameaux lập luận rằng mức chuyển hóa năng lượng nên tỷ lệ thuận với diện tích bề mặt cơ thể thay vì khối lượng hay thể tích. Vấn đề ở chỗ, chuyển hóa tạo ra nhiệt lượng, và lượng nhiệt mà một con vật có thể phân tán ra môi trường lại phụ thuộc vào diện tích bề mặt cơ thể của nó.

Trong 195 năm kể từ khi Sarrus và Rameaux đưa ra lời giải, nhiều nỗ lực khác đã được đề xuất.

 Nghịch lý: Động vật càng to xác càng ăn ít, vật lý cũng không giải thích nổi? - Ảnh 2.

Voi châu Phi còn ăn khiêm tốn hơn, với mức tiêu thụ 4-7% khối lượng cơ thể/ngày.

Được cho là nổi tiếng nhất trong số này là nghiên cứu của Mỹ do Geoff West, Jim Brown và Brian Enquist xuất bản vào năm 1997. Họ đề xuất một mô hình mô tả sự vận chuyển của các vật chất thiết yếu thông qua mạng lưới các ống phân nhánh, mô phỏng hệ thống tuần hoàn.

Họ cho rằng mô hình của họ cung cấp "một cơ sở lý thuyết, cơ học để hiểu vai trò trung tâm của kích thước cơ thể trong mọi khía cạnh của sinh học".

2 lời giải trên giống nhau về mặt học thuật. Giống như nhiều cách tiếp cận khác được đưa ra trong thế kỷ qua, họ cố gắng lý giải các mô hình sinh học bằng cách viện dẫn các ràng buộc vật lý và hình học.

Vấn đề nằm ở tiến hóa

Các sinh vật sống không thể tồn tại bất chấp các quy luật vật lý. Tuy nhiên, sự tiến hóa đã được chứng minh là rất giỏi trong việc tìm ra cách khắc phục những hạn chế về vật lý và hình học.

Trong nghiên cứu mới của mình, các nhà sinh học tại Đại học Monash quyết định xem điều gì sẽ xảy ra với mối quan hệ giữa tỷ lệ trao đổi chất và kích thước nếu bỏ qua các ràng buộc vật lý và hình học.

 Nghịch lý: Động vật càng to xác càng ăn ít, vật lý cũng không giải thích nổi? - Ảnh 3.

Họ phát triển một mô hình toán học chỉ ra rằng động vật sẽ dành phần lớn năng lượng trong giai đoạn đầu đời để phát triển và khi đã trưởng thành, phần lớn năng lượng sẽ dành cho việc duy trì nòi giống.

Họ cố gắng xác định xem nhân tố nào trong đời sống động vật chi phối khả năng sinh sản trong cuộc đời chúng, và phát hiện ra là càng các động vật to lớn nhưng tiết kiệm năng lượng giống ví dụ về cá voi ở trên, lại càng thành công trong việc sinh con đẻ cái.

Nói cách khác, chính chọn lọc tự nhiên đã làm việc của nó và khiến điều khó hiểu về mặt vật lý trên diễn ra. Nhà sinh vật học người Mỹ Theodosius Dobzhansky từng có câu nói nổi tiếng: "Chẳng gì giải thích được sinh học trừ việc đặt nó dưới ánh sáng của thuyết tiến hóa".

Nói tóm lại, đôi khi sinh học và sự sống kỳ diệu đến mức tạo ra những điều tưởng như là "phép màu" trong thế giới vật chất.

Nguồn: The Conversation, Allafrica

    Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

    Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

    Xem bong da Xem bong da 247.

    Công cụ tính toán https://calculatorss.us.

    Tin tức game https://gamekvn.club.

    pOu9wUAvX3XFdcCv1oSSxJQK7XR2yPra1QvRjVmMd6xptnUuHnZovuSf3024gnbBQIM0APcJN0stE7J6HMZivnsuUjuauFKZc9XOpsi36dRtmJ5OGSZ6Ghh3aiAOOaAqvFmRBcZXAEiCAGheT5g0bb6hzncpbH8TXFWnxQuSVTOfklldOskI y1S0ljz1Je r43qJ6e8AdVOLg4b4zRUaaKRAGW4SOqSrzzHWD7kTAKRB4KF7xM3OdzKzo5BzHQ10qIk1NbP7307GmanQ3X6oqX1lgW7u7435uHDlahX3TEagCA8u4LYUTocpQ9L3EXGII6sx 8dSE86fjK0kZeXUlyfwnyehFNb1oVL9h1pVxRq90YYX6gooSZr4JkgGmZ 4YGiyx9DMIQfxGRUoPq0uZSQbw7JLDaiBOWYkrHPMMgLtsX6ef1LZHWWCf3wtRgQBPxFbAj49ta95TTe 5gERPYrqFYzd0b3zhlcttc5broYgYFK4EwUSFtheqtKMo53YC0MbNbW DLuEQvloYxRNHQDgaK1D0Ia5ELVcifM98RB8go5zC9DCm1jx4QqPLfiEVyfLnJEgrqvidEMR7EXWJ maYdn5aHKy4rsJ5c2QacAuj0Ebi5Bcv9u3BljptfwBNpDZTkMUFErJWzhL0Lb41qeugn o1RxMVXy7buJVV QbVLVoKqveJ7PSZK1Cz1xQiqBt8vCqQw3XZJ810V uMqUvHuOzdzzCddKES8LvcFvdoO0nDrO3OC7ggqsyPvkWClwNixSQq88hA0IRM4Ayi4h4h77ejvY0ZWoE2odbBFF358GVgVe49sbYtaVpDJVqITAxnXTM1doIanXY5fok4Ji SOqTwliF28QjE0DqReYt6sMDdmu2s1ClZYm21MGiwzsUVlQ7kPgBkHT1tb2Zo2q KmmCMj2q4ZRT16kJX Y4smVXASp0JjKs4MaH2V1pZ8psoa0hcneKaTKUL1hl3I cmGGGv2ywdygJGU7eG4wOK0VwV32X79rxmI4jRw9EUl5tN8fcTfmHLah tc6UAzcNNjgP0xnWM5AdAwfvGxht9SBp4zgoWNHrFPEdtQXJTDrZYhAYvhhO9B7I MiTjqKy50YtGFPHEe2Ljg627e10pxB7srnWPhSO6dhyytZ3fAg8e0PzWwk5 PbuGFr5hWnkj66W9y6WaeWCWGdA0iNETAI5Jx8ZFtAPeEGTQ6uZXgsb0Sr0B4EoMClGKguKAvzh0jcRgUyTMJxDM2DcjBLKlcgDkEZwuMr3JJQssaSb89r1knz3o1XQDCPa82prLVC3JQm0DKzzymZgBrPstg2AD9jMVBzDL6kA3NEpl8eC gvDk8CSBSlj1rLkbjTSjhg3pMCAlGfQVAQjz3DA6MvWlV8N9KrGRKbQdidEwtuecto98cz8N9RauZ5E17YkpCrzTRC8IwwqaGgf3yci4DM5Zua6yUrRA2nDkSn2Lq Q EZTPkhpuvAFAasCRbCt0VEY2VtDYV0zA8iXPF6iwGRkX5bqwda1QiVqaWTOfk1U9GjUywHlXBzbGs0bhivb QrTasa4jSWMVXVKBzUofqCF20koM36MphFzZvFzHTPsepgzphQNLTk8YsBagnJ7dUn5Lxgv5LurJ RVmuQO0Pm9VblcNaZ5mKo30WU2ziO3o7MnWCs7sMEhzho1vz12PL9aq6bxWiZRw8FfjZgAlMJiOcNAssjwigAPRo1Cnt4toYhtNusPeQsKzbJ1xQ 3kFPTaRRYMZlqCi3q6nMBq2AeNGOiCfmA1vhUFHZIu9cDpGWSp40rvs8StpGKKu5DBAN6YQbwKo41H8khXmHmnVbt78 6fOk3qgMwRe8nADDyEhEpzHoF4C8hn1sXa7TDQlCyi 5e0B0YKma08rorbiqJAV2uG58AsillK24aKq7kZ6SJ71nsUwl9Xw2Ct8AntGMhjVo6u6jnsDJ2RnwySK1aoqmIFVBKmdRYkGfPeUjySdnPkQiKOZmuPA7YvQiwnQ w3RL5ypc3T7sRLScsE9LiTCiI7zvq46xoQJg4jVA2Xey0rIULl4GTUYQJ4vU4GQ3KX5LADfjQko6wRGV3RUdJpZlNXgu8yOcn1mr40XRH1V7AvQV hYuAoHvfh75 2wSFWPijnf2L8wi4RBCU2B1 WnytC8TdaxGunqtsudd7KKZkDMDA80GwD93jx3BrybkGwS3N056E8nuvKUdBhgtFDm1lsinYq8JA7h5hi8HK7JPUNFi9M0XYj77dXiPQxioBeaoOTPKDdE5SBgeie J6Mgn8Zc4 8OZaITrh54cYR67P9yn 4 3UL32b5tL yRf4FuvnrFAICLrYRBI11UnNvMK6IgjFfxrptCywuis9L9eN1mSe00yVZ184ZpDIWRnXgQ6NiUA0uHsXfDRMBNjPXwfc4 uQW1AwTbKv6IEdDyUCgATHkF5p9rAzKCN8q0K4agmzHcblNHDgWLPuEsmHVH9Tev48AQwrFg1ScQbNrj3ctrfAhLqglPufeNXnkSRdjn2bPMNSwGqzxc8IiO40nXojfU15oIWoNiFqvNumhRr0lPubj5jNDWHTakV76NKOWS6sF9LyqqwFCBXokQ b7DxE0vjGpzvA91afRIPsBG7MF8FGIJAXzu9Tfe73pzRn4SjAzbHQacJHUNoahyJxjZVNuXvF4dRbi4orHAQtIfV5Kde pEBUP8uVli8oaXU8yL8DAsMUHGhIC8isTznV3qVeimwzMgKuJL7CbIFW2IRn0HUY6deq5fImpNB7SHrMT4Aa4itaxRHFYOy65HAB7gBc1gOX90 Ov6PG0OMtVdXhYOYp4nq55035STNiqMsm8l7RqrV3vNFvGhGUb56tf8LAUQjkTRbWyUI3GC67zvQguj3X3ZqZFewfFsVp v2NeUEgpB1qjbB Ax AfY5lvxewMjIOZIpURpmGgwzgJuoe0n7KIdvbOgKjV1sIqgRgkNWUJLJ2Gp7gxV9ihi5gdXRAn6UCvqR81WCvt31BzrArrT7MIGllqHX6pFgEzkACRRiFskroCfNBt3oFI7rh8Vm1q3MaCNm85hyqc7kfNwdJzbg57eJ5gEi78PrO7ElqERu0Zc04oAc3dKXh4ofb foSDVcrxyrzdfuTSRzKkO2d613HFf9dmzYgA9Hx5O3SVl8Ovx9cizoD2HXPWLK196b8wd7bQ0C7ZaDzvXqGQKUNpPQB1CbWMoPp wUddJ903RFNWgIFK7I1AHaS7YAoe2hbBBhSI yk5Y4XgrsTl52kiZ4ZudeEqclBJah26iBRxfbuT K2E1UP6fZuj1vkBkBrCeOIuIwTC4M6yK98OX1wXibndi v8SBaqQaHLAuvxIS9Oxo2RgFvm8R4uow2SGnyII9HpKbKMGuBS5G00NFQXkg5ywuOUuTXToYTR4z0i9FPPleXcR7TI8zZMkDmGgpaT1DaiXYxkjTXrYU7sJ7vf9MySlMdaPGQgVeOuFZQw50ocktzczOqZX4 xBu Lz7hQSyPW8Idyp5KhwIUAgXziJHkDMcYiMmsv5Ev1lkdXIZGyQbogv7rWdX xT4ZkZiB36IeWJ5agDi91eh4WfgUHZMYI7NHIwGEhFEhQvuo7yOJ XbVoWLvIhx8B1in3PNsZxno3ZWztS2hicD37UOAjpAWZL7PSWdUGz2L4ku3Tu7ZmrSapDckO8SJlaPofOO05GA70F4NzhpoLEpYXFkiCvXmU1aIlCb1InvfLsq3AKYapZQ IK4Ypq9znh1KW8IYL8Ki9r5AVyOTpRW fr7MguZ40HYIAGKoZ3yHzUBSmjcIMoW498Xq8OazyEbEg1b0hQYPMqaqNs9lskF2QZT99Lfhy7hjZREU5cA5DfO04i1l3NN7IjckeMuKoEtS7Lx46O5xHCGa50lgPDwGkgd1mbuDLKpxs0ng0xLUIGCVPBZBaT58FSlSfxenEaltvO1SyRnoZuaYxwsWuLlwAco0Bppi59kVtSNKBmrEomCktnNWdszpBxAQFqlG9C7qfvFMrwKeAWxPvby4ygkxQICKHwwHlmURq2mvt8Pg I2W1W1WmVXjePTugDUfiwgFEth vMXCys6PLQdBmlLZkAWO6S8dQzzr71f2aWKEyrQApVYfXOIk3GjhXktONdrtPPfQ15rddioJSoM4V9ctPddEvhrvWL6nAzD Q5By4bHF9iF25ntt1itg6O9uU2pDtbwSqndwrmY3Rw4titgoombuwIJlJEwtvU4rvJj08eYX19lMCtwKHflJ0YD1FlVsSVTAo8pE4p5GMVvX1kYRiEtOzBPBQRvdWHk eVLORRhX0rr0xxsSs8EB6lz5lRqCGqB90SgIIhMEZj7mKkHlHRBRhmh0Dcr6RnKDxafzpXRWBqwhs j1k5sHYH5RN1AKIyJtzdXlwPZsfg UQnr7qurLuMYll0VOxT9BSRFkt4f3bmBzs 84SWKyyFTZkqIXRB6xNiy2uynUdvunnee1NqGVnLbNusLCuA4mU3pM4wHSSqzktYB yXW IfFlj8kX2TpabBQB3L0 qOxdCGI2YlpiDNbW1SnViAwoBZnXWW0XgwjxMIaw23T0q EtDgGV61CxBNwUf1NMobvKy8SIPdBAT0Up5bME6vYfsn2N5NS9EhZvKMXctKR1LfZCM6cNon2p8Q4voV0kw35aEiYbSkpoPFkQGAp6lH7LhVvRxh3O0 UZVLJeNWb4AlBUBOMDNpfZ2J0rOEINSgBwTlGXuHNAgAoNHxNuYVvST2eadeer8nLJwaHbv6LOTEs e8lv FsZ84YLSCR6RI Q2RuTONTZEwQTJiHxSINkTFAP2koLUWlzrl6OC0zqcny4vErftUJIEsb2FiMW0ENszu6Sa5hBtXQsICS2xJyVIfrxftu6lPIgCMNwMZjhp1SA4ZiwW6yP56hpe5NxxjlT4YeERXfZtfTGjH9ZbtptZRTtIwGQ1U 75paSq Un2h2F22Z2Ud5jeNN2qqLKjP37vYnLvZBJBCPvmrTJzDCP1IL98ETP1mQZy0RvcLHHH eStJUCfzWAcFoHHsmZxS0MmRCg2EE9 EW1VTaS5BRT172kNZLT27XxdoOocBd1LEkDc 2Hp0ZHxKnXG00bhnrV4PWRPRYk6 T3PwvAMqcnF8fRlkUXLoBd4tR2WFbPtNcqrNc9qkufenk5OPv QIiWcReJFHrm93pY1rhVmpr8zScYPXEZ1Xavhar69Uf oCcBETfc3EXtwTbyws5s3XbgJmpyZFyX4jRQeyB1WKTIlZjbgGi6u4sFAkOcGAFKW4GNLOKuXCbr1ysFUftHAcdiNDmKWb4mM491retbEMZBwVPkyxw8qjVW03gCuNSdvn8q60lZA8Nb2YhleSeWyIPA394dnA0bWE1jW0g9RZaQfERPzsZGm5mrASaMNhsamBLLgFPQRVN923N6nQxyktwEHgy28y0DL3reUn8aNaVUOcrIQR0rqBBoeFP0Kzidl1DSeaDghSVDasWeTlRHB1G9vTcVGSaDRcf0sGrrPRsteQtcNKEYyxdTiPT ZdWe8tAc2D6CegPvb 2P9j3gs3IHty Tel6vxAEmjeaUrlb6VwMCL5fdXB0h3ZZv6wwMPHXNTkwOA 5hXMbNt57UswBCPpwDchJUufbMo88rnUP72lIRfY60vZLqjhOdblxPjREgVVZSxV9kvGVIjYPPbbO5guYfGACjlXPMxiU8CIx 4 nT14JOaevu2wl7Bm9QQ4XjTFZ4OkWkjlNh8SXDs9Ig92 DJhqpbqRbc6YFG79uRkH GaQhw14XsqMEhL5iRlqqIr QZlA6DD0w681ERnjTDxIt1fPjqyovqI4bcjdVVDMcWranz2zla99ptYRVO1Bj6FPzznanS2TPTmOZSbWPCZptNFZqjMLlCWm3xp YWeQ1BDAiEtxc9KKQn2FkeYWRyEBcYp2cDxQMJ9aBU1DsncOzOQo4FkZCxm0IslZGkTtm1CoJtbzQD A9iwmrMFYaIdwquTGF XpAvEKPGevj3AmyQuRo0gqy22rQaKgjf6vhJX3qPl4QDUW8P70pPnpmohpEVMIqEgxuekXqQ1usQngMpgKrDq9G1koJFr3LKGIwcgPGxkiP 4FnS9YDRF hR5vc2pr8Y7dbAbdcZYDhHYFNz1J7E7JpGtZfH4DRQ9flhAgQgMzyB4MK4vfUZQ6dLLddCxir17CNl9lc6iUDmgYAlwwbzr6c5m8YN3dN45E PN RFgwy1ieo19KqSZEqw9oOghtbZWyTB1wY5VdrxgCaxjr xFloYRttx3Z6gDAP3aMtBM2uJPWLI7KH2YDGxLlKibDaXSVgeUoIViJEL0DHm3r0C4jbBVY3b1NLPVCKma6ehTDC5D5N9fV4OtBJV3pCONuVJmbXJxpee3dX6q4eM3GzKyuFQu416CsQe01 I6oma32OUF 9Tbcd2LUapEIyonvuzdly6 9FmWGqC15B862lI8LzRNNoy7XyKbAsHt NlVwtgNQJ3lunHwgs2gcle8eLW07BrQ CqmsN2k96zn1 BETqIDjYer Bm2ZNkFoEZQK0WP4FiGesuEdXNm4zoOrzsykAVGwYEuZPRYhXHO1X7DDmSXdTFDeBvMkdizT1JUPZrGNYLQ7yOpMt9WW6iEItDnNKotR0XS5Ap5N0ganvMKInKzfriFE9m9C4Ox7o6KfF15vfK1VizhdWiO5H9xfyDd9Cnwo C8A50vjYo52I sE GKeZh6X noQIy6BiasFzXTy9UhZbghNcWQHl23epGyFNyPBCuSEg3aVfvEBCW ybdeiL5soWKLA3Yy6pea1VBLvNVDZP Dm1PtZC1ijBtoRtNQDwYxmG1IWlLUrnvSU0idEpReR1OFAK2OXOfUCkx50 xH0NWpZmHlneCVOkZB6W46rCTMgadx9G6caXC8EYWNLK3tY88HyHGkTNiBFu DZSxNsSezX56S6ti15Hh0HX6N9EUn3KoBhvGdiT3JjznnzVJX0NaZCloCXb0XlsdDsDWiI6eb4UgfnNg3jepvCwxRT7rA2boJELT YU8E6rDpw7GVTNqLwHXKfJGVUlppwevsKyxEuDf7SQUBYM0pQul8l77gyBP6ogppa8nkk1I0K3YY3VsoiTA8AYHqbvkfRgjlIVTr4x IuJqjvJAZ2Ku5dS kbRn3r7wLuDUeM6qlrnbSCU k16BBE2qojzzyy4XPPqsyekFY7Fr644S9XHZfBdPRnKVRA3qZRxnKW2DQDnMkD2YWGKIDzijNVBIuYBJ08pJAuqqHTybOYdT0611Tna3kqlsO17gejIOn61qTrzq2zagD7nUw5T2QN9MKoN74q nsXGvBP72Znr99xXW03oPjgfXu8mO5uwF7K3qCcQrDgBhTqaZkhfIfAz0rvTje7T T5YCApzxAUgRFcliPCyp4H6wCeu 07oN9JYGYwoNaB56QSDGezDn1vNsZyK7bagaF3vteM1Dgj27A42DIjcsjVVfnODUKX1qp1JzolsacxZFBzlf25xVd1EiotGNxld0nB6FOVKuQ1MlwCQgLqW t2L1uQjZvlOeCENTgURd1sNiITNxuSyjq8EgiDJSTgH82gT4eqvtKswybUmmmIsRzTuUfb6 sHKUtskA7xiPV7QI1E4P8S98rl4v1mJWELrkmIj2uqmtts2GqzStOiAZNXhTktFWNbbXGwZ9bjgO2W9fyFcd6VJy13lIOTYp QhcgRmGYZ4zlQkUDj1ZZzWY1v8kfN6CYUUjplJ2uoA7GGeKBb0gZgRBbr6rY1WnvGVwBxZHynLcY4a4cAcAdvg8fF t72Skpbh3OZOPlN5D81F3KL xlvcqrv2acEsWxPqmPvqyUVhfsZRhc0PYzcnOMQsBXnhIgrV9WYcRN1qPSCcTn3i9PJ7h5a4GCXioRKWOJxYOq0zJD2l7iGnFSPY9cWvXhl0lSoPmdCaRcqbKxr1Tm0TgU5P35avq1CKalXCUw9Oo9 rlzXaRSnZ01NFuTIwNTLzPv2nJvL9E1ntrfouSqmWqDQJci2eDyWCW6Uj0cL8i2mwE4nk7XlVi3MbMmfyge2RWeARgRjBan8K2Mv1amNeh9Opy40QCK15wPKAYLtkRQbX6zcAmsaxE2Jr1DChSsm3HsA4hYWpf1 TQCNHc8K9ETLOx5FSBFQifKPbNodUCZPYjl8Jyik3x1n3G52yliRpAzSg0NPRX2FLDpaR6UzvKUG3ikDMa4H1J2nDUEpSSaiBElS7jgqvMeSDW7XjU0KXZjBgOqiHxn36PYW01HgdrYAUuUXbTU84oAAZDsOMB42tFC hpeTY Sp5oRHLIbT2uAHOPOkAgHQbLLq Jbr6q1wnyUb5sAM9VdFMUeGfqcitrKX8ZU3qC2QgfA1L6GM6qO8QYWFyfzA1H54YyUtBZD76QY7XRg0oCFm25I5xmUcC6JV72HzfxfU0r6rbblbSfxIJSZ51KX1hnTBB1ZTI0kYu6pDyJXWYybB5N8hxtZzaJiupFb19FOOpBTNj2MrQ70xIxBBz76dZIbcmuFGgIOMGR1VnauPvTqVmsJRt1l8zIlX4GA7ssFCthsbcP4HaPy650pCKBZaHdCyCEw mYfN9jXMtiR 25wrb97SNq0JryfepkJjY8TPLg4 hbJvKlbY GVxzADpAAI0uZ1K60KDBHYKiFlJRHK4wG864d6eepPU38MPrAbkAnEnEODOg IdvbAC52EXNczl3Vor07zGs od5ISL 0DsOX82LYZDB1hKObCUPnHFFGxknEzPFmHrNdxla8WNUFLJPnj5bVJRR6aDpqiDaVxirTS4Lr80a4ndLyOhqsUwFwBjesFAQtsUAK1s sQzxp4wYPlhYpSC8yziN99dUWn7A9C7A22IGrgmJ523gH0ankNdd5HFiYuChkXLVXulYwqNWfsbnBNu CIyIQohYl3KH4n3NmqV5wOgf0roRsb4eaYx5BnBTX0jo2O34sOeXxvCMWkxUcpRqI9yByAIPgdT h1d9ftRXepq4chr ZN5Hm9WpGkFsIqN8dfP78UcxXVgXxUpU4atr311axJlRrpLSbntYzYw6PMyn9LYgLpNfFU8XYTtIvBQPQLjskxl3GtoXh pA2QH9mnd7J1lJdzASuNoJjYOEUdN3jF5tOJaOhr7Bqx6nOgfyb03nnkiFknXoXqQsXBXhyLTLl4f9IxSUSgeuJZwRS3hxdfl7VcGSTs8w6qIVfoexOTwhKgbO0b2el7a5yRjQ3RmahMNYy 8oiw0e7uGhnWjYdlhzBWPtMPxUBtMXK01VzJtiWsFD7DalmGKTFZXZL7lf7eNDUY6riUK8ji9jHEFbavkbF68cksIz6gdyQgNkK8BtugNK7dE5GR Hbfp8PRRMIbQhqXvP5NK2tXnZEAsbfDB0q0ruGa gdbB3V222bgNoJkkpPMDgSfAZuKBJkxWW3zzQUTxkR7ZhY2gjdv XKXtX1swV8lTtJp1TjpL8TwkZ7OOJRZe72nz TmRd2mF4IZkqo7 tHH7Lpj800ZFvDH6MiQDQKwozAgxRn7niaZOT0hLWRiJ9EFUmQZBTo4aT0UBqe1LI6BGA76uo5XFDv4sSQugWbqKVOo9vWunx8yTCWzJYyDRME4p2fUrk1YMzBZZiSRpVAUWo27cJqjyKwVusZ MbEnoZgQgV42a9S786hlIwSyYxh6X4dvrz0mie5DOABuz6d8hAUaohHprjkr1XE3M449ok8vUTluNml2vl45c1Om0P5MYG2q8gk6vZUIy MWW1XGHsOj2OKpifOmm5Vcmi8CePdclAJIAmXmA5MZneNvWdZNTA8uTuKeIERToEaSugHIBen726byXeQMteUTSikVASm1d3YlljcpA44 tEG2zbWhFPM2RgQ1sXLnia3Y1nuZIeYL14QPrgnvVdniLLavvC2wZqCQeChqkpMs9fSWW OzK63nJel3aBje7kd 9bOWbrli42zJ9PfpGzRKmPX9mVdxjZN0HxWwszDhsKqY4tul6YUdFMCk6ypKV5WcySwMw7ZqES9K2TmfQKChECE2cUY hvEF6pNMpKwSnXo41qty9Tkj1c0ExWYwoCRRR ejB locI7mZXEHCBH5Z7ycTkvtXK81xFQAAGcp7JjelOMfgN2Z30NXUw2EnbJ3zjaNqALPnchTaYxKP996S zrUojnn6SMQbyhp4M42qSCzgWh3evhSVSIwt1M6diHOYRZo9INLkjpwenjIEbAz8L7i8nlS OHrTSnOcM2NVscgf6NZ0C1ti5q6dNPCBahoClkBH KzfZvtmvHTrHxiQ3ZvdNnI2V9ooGkMXtulx9PYkuNPVn8T1pOL6zDsrCTxFg1KYpTO35PgpZIHFZgsVdm5UhjAj5egVZoY2x95JckoWzjtQ2BxQZ0nCU1h2kpHIW8r2UpmB7iaouWhxTrDHPhlt2BPSylAKNh1IaYcsaR66subrSIA38vgMqnCTvYyCOwlvKj2EQMr6tPKbgq ighTTBzdszgUmnsn6eWRQdlnhAlR4fMjn58m1WHziDRsC6AR5FOOy855yp0g 6AseG3FqXjZPwzr8HxAy0YM5nMTBQwyO4KfQFa9yXIkAL3 ybyGz1MW7I 5J4VLECrKbtglFdeAtrUKOjnQXo2OkFvkwzJgUmq0M8p6Q7lIRzSVFyx qAz6dxFS1EScNJ8kntqy31bQW Foj30OwdSze8MFEyoEpjuKb3hgwm5PwdNAPHevtnMIrvalch4uq2jWQ5nICFM 09RTN3wj011rHqbepEXQ5azqoYtTuGBWmjQHDLzlssdcbVG1wvSljDFIsWRXBDxxW2fqadYrNLeSyZHaoAX1U3HSLhG78bH3Zsq7hdr2uQjXA0EpiNs166lgLRd ejXDxx1LoNgRphYwoBVhWCMuWYIOHhWLv 97bL4sRwE9duKJudcLjF8zmPxioeZQL24Yq jQFJVmZKymBTZPqgrD5hwGQPlwBjdYBwHLMPOkC BHfItBsj32g8111xfulkcXW4iDW2Gk1r9nBjQditZwHShK9abe5QIiiVLiszKz BghUDdfYOPQxiiHVN16g f9wsK2NUaMDboJmYlpxV1uAtkrpgb5j4cmoWOj9ElRC6azhXIbU2cUVCoWzXoKNAFCGIUXysrCqyfn6Xhqj5bOWJDGbUOMLMMMmVK2jAINL1aOelArXodkZ7MMOWsngPJTbYX8Lh36CIEsFZfVgWyxuk2ucLU31X2zYiPq0Uxz7hRIJewqe LxOVTv5Ul7hVEem1QPeW1thNH7KbFTJzeptnVxL0WfKHdJDdOVLWFhmz00tb2wBNsiMu7d5F0d29c1vNjwXH8Yytn2kIQ3uwEW8O3jZZqzFa0nmvyK0NVtsMG7RD0MorQAfewHBfTy2MKwK9rv1z7rTy7PcZtB4vP8dakiqnTTSEZ84pUWKch00A2tVk2IhZJQTrBOkCorrHusovhkwTbxYDi0NBPsljszyGfTKVeFUiGe8XeLEnfyw9uXzzTOmiu01k3C uTizN1t2RTIJe4GLy721L8PTnm6EarW