Когда б вы знали, из какого шума растут белки, не ведая стыда…
https://elementy.ru/nauchno-populyarnaya_biblioteka/437129/Kogda_b_vy_znali_iz_kakogo_shuma_rastut_belki_ne_vedaya_stydaИнтервью Бориса Штерна с Михаилом Гельфандом
P.S. Приведу несколько цитат (хотя рекомендую интервью прочитать полностью, там много образных пояснений).
— Вот первый вопрос: есть четкое ощущение, что эволюция всё время упорно ведет к развитию, к усовершенствованию, к усложнению.
...
Почему эволюция такая «прогрессивная»?
— Тут философская путаница, потому что сложность отождествлена с прогрессом и придумано много метафор, которые содержательного смысла не имеют, а если имеют, то оказываются неправильными.
...
Эволюция не знает про идеал, она работает в сторону ближайшего локального оптимума.
...
сложность — вещь на самом деле, видимо, измеримая: для одноклеточных можно считать, что сложность — это густота сети регуляторных взаимодействий. А для многоклеточных существ, наверное, показатель сложности — разнообразие типов тканей или — еще лучше — типов клеток. Дальше оказывается, что эволюция ступает маленькими шажками, эволюция «близорука» и видит только, идем ли мы вверх или вниз, но не видит, насколько высоко мы дойдем, если будем двигаться всё время вверх. Оказывается, довольно часто проще не откатить назад и пойти в другом направлении, а сделать надстройку над тем, что есть.
...
по-видимому, основной механизм того, что мы склонны считать прогрессивной эволюцией, — это механизм постепенного надстраивания и небольших улучшений, каждое из которых локально оптимально, а глобально — совершенно не обязательно.
Есть довольно хорошо прослеженная история, как у бактерий возникал жгутик. Жгутик же чудесная вещь: это ротор, который сделан из белковых молекул. И видно, как он постепенно усложнялся, как добавлялись новые белки. Не так, конечно, что их покупали в хозмаге. Основной механизм: ген дуплицировался, у одного гена функция закодированного белка сохранялась, а другой был свободный, начинал меняться и постепенно подстраивался под новую функцию.
Опять-таки отдельные примеры есть, общая теория тоже есть — собственно, я ее и рассказал, она вмещается в один абзац, — а отследить промежуточные стадии, по-видимому, довольно тяжело. И у меня нет оптимизма, потому что слишком много всех вымерло, у нас эволюционные деревья недостаточно «пушистые», чтобы мы видели промежуточные стадии. Мы на это нарывались.
Когда появляется сложный признак, то он эволюционирует очень быстро, потому что момент появления очень неоптимальный, и, соответственно, есть очень сильное давление отбора на улучшение, потому что каждое улучшение радикально. Когда у вас уже всё хорошо, то каждое новое улучшение будет «тоненькое», а когда вы только-только на подножье очередного оптимума, то вы забираетесь вверх очень быстро.
— Я уже несколько раз об этом говорил в разных местах: есть штука очень интересная и плохо осознанная. Во-первых, роль случайности, не эволюционной случайности, когда произошла случайная мутация, потом отбор ее подобрал, а случайности программируемой.
В нас на самом деле встроена — и мы сейчас это видим — масса датчиков случайных чисел. Есть решения, которые принципиально принимаются случайно. Это эволюционно полезно, потому что создает фенотипическое разнообразие — разнообразие признаков у генетически идентичных существ. Это сильно повышает стабильность популяции. Как может быть устроена эволюция таких систем, я примерно понимаю. А вот про то, как возникает такой генератор случайности, было бы полезно думать.
Во-вторых: откуда вообще берется что-то новое? Если новый белок возникает, потому что ген дуплицировался, — это хорошо видно и понятно. А если ген возник на месте, которое до того геном не было, т. е. никакого белка не кодировало? Такие примеры есть. Откуда берется это новое? Из шума. Потому что наблюдение состоит в том, что у нас, скажем, всё время вся ДНК работает, включая ту, которой работать, вообще говоря, не нужно, так как ничего разумного она всё равно не делает. Она работает, с нее считываются эрэнковые копии, которые тут же деградируют, потому что они не нужны. Но вот из этой пены, из этого шума время от времени отбираются принципиально новые гены, которые кодируют новые белки.
Точно так же, если у случайного белка есть хоть какая-то функциональность, включается отбор. Мы можем это проследить. Мы видим участок генома, который у человека что-то кодирует, а у других млекопитающих ничего не кодирует, хотя последовательности еще похожи, они не успели сильно разойтись.
Представим идеальный геном: работает то, что должно работать, а что не должно работать, того и нет. Такой организм эволюционировать не сможет.
А «разболтанная» система, где бесполезные гуманитарии пишут романы или что-то рисуют непонятно зачем, вместо того, чтобы землю пахать или хотя бы станки проектировать, — такая «разболтанная» система, в которой очень много всего делается «лишнего», способна меняться, в ней появляется что-то новое. По-моему, это очень поучительно. На уровне метафор мы это понимаем, вот на уровне конкретных биологических механизмов это было бы очень интересно посмотреть.
— Тогда у меня будет еще более заключительное: метод Монте-Карло на самом деле используется всюду, где мы не можем посчитать аналитически, и в эволюционной биологии тоже. Вместо статистических критериев вы просто перемешиваете данные много раз, получаете распределение, а потом смотрите, значим ваш эффект или нет.
Сообщения
Интересные новости и факт...
от ArefievPV