Мистерията на произхода и развитието на живота се разкрива благодарение на компютърни модели
Еволюцията е много бавна, така че лабораторните наблюдения или експерименти тук са почти невъзможни. Еволюционистите от университета в Мичиган решиха да заобиколят този проблем и да открият причините за наблюдаваната сложност на външния вид и формите на живите същества, използвайки симулатор на еволюцията. "Lenta.ru" говори за това проучване.
Еволюционните биолози все още се чудят за сложността на биологичните организми и каква роля играят различните еволюционни механизми в това. Един от тези механизми е естественият подбор, поради което се разпространяват нови варианти (алели) на гени, които допринасят за оцеляването на отделните носители. Това може да обясни сложността на живите организми, макар и не винаги. Понякога естественият подбор предотвратява промяната, като запазва това, което животното вече има. В този случай се говори за стабилизиране на естествения подбор.
Експериментално е доказано, че естественият подбор наистина е една от основните причини за еволюционни промени, включително разпространението на нови адаптивни черти в популацията. Например американският биолог Ричард Ленски организира дългосрочен експеримент върху еволюцията на ешерихия коли. Експериментът започва през 1988 г. и продължава и до днес. Учените са проследили промяната на 60 хиляди поколения Е. coli и са установили, че бактериите, които преди това не са могли да се хранят с натриев цитрат, са придобили тази способност поради мутации в няколко гена. Това им даде еволюционно предимство сред бактериите, които са се разраснали върху богати на цитрати среди.
Друг еволюционен фактор е числеността на популацията. Колкото по-малка е популацията, толкова по-силен е ефектът от случайните процеси. Например природното бедствие може да доведе до смъртта на всички индивиди с нови алели и естественият подбор вече няма да може да работи с тях. Това се нарича дрейф на гените и с всяко намаляване на броя на животните (по-малко от 104 индивида) в популацията, отклонението се увеличава, отслабвайки влиянието на селекцията.
В молекулярната еволюция, която изучава еволюционните механизми на ниво гени и техните алели, ролята на генетичния стоп и дрейф е добре известна. Много мутации, които водят до появата на нови генни алели, остават неутрални. Тоест, нова черта или не възниква, и животното не се променя външно, или новата черта по никакъв начин не влияе върху годността на индивида. Разпространението на ген с неутрална мутация и следователно черта е произволно (отклонение на гена). Възможен е и друг вариант. Неадаптивните механизми допринасят за натрупването на неутрални мутации в популацията, което по-късно може да доведе до появата на адаптивни черти.
Илюстрация на дрейфа на гените: всеки път, когато произволен брой червени и сини топчета се прехвърлят от консерва в буркан, в резултат на това топките от един и същи цвят „печелят“
Промоционално видео:
Изображение: Уикипедия
Размерът на популацията от животни, в която се разпространяват нови алели, е много важен за развитието на сложността. Зависи от това колко силно влияе естественият подбор или отклонението на гените. Сложността може да се развие поради факта, че в голяма популация възникват редица полезни мутации, които се благоприятстват от естествения подбор. Колкото по-голяма е популацията, толкова повече такива мутации. Или при големи популации се образуват много натрупващи се неутрални мутации, само някои от които са отговорни за някои външни характеристики. Тези черти допринасят за сложността на организма.
Понякога еволюцията стига до един вид задънена улица. Парадоксално е, че понякога се изискват отрицателни мутации. Представете си създанието, най-подходящо за неговата среда. Да предположим, че това е морско животно с обтекаемо тяло и перки с оптимален размер. Всяка промяна заплашва да наруши баланса и тялото ще загуби съвършенството си. Например, уголемяването на перките ще се превърне в тежест, животното ще загуби от своите събратя и естественият подбор няма да даде зелена светлина за такава промяна. Ако обаче се случи ужасна буря и повечето „перфектни“индивиди умрат, тогава генетичният дрейф ще влезе в игра. Това ще позволи не само дефектните гени на големите перки да се утвърдят, но и ще отвори място за по-нататъшна еволюция. Хората могат или да си възвърнат оптималните перки с течение на времето, или да компенсират загубата си с някои други полезни свойства.
Популацията, която се изкачва на „хълма“на еволюционния пейзаж, става по-приспособима, докато върхът на хълма съответства на еволюционния „задънена улица“
Изображение: Ранди Олсън / Уикипедия
За да се наблюдава всичко това, са необходими много дълги периоди от време. Биологичните експерименти в подкрепа на еволюционните теории са изключително трудни за изпълнение. Дори експериментът на Ленски с Е. coli, който има бърза смяна на поколението и малък размер на генома, отне почти 30 години. За да преодолеят това ограничение, еволюционистите използваха симулатора на изкуствен живот Avida в своите изследвания, публикувани като прессъобщение на Arxiv.org. Целта беше да се проучи как размерът на популацията влияе върху размера на генома и съвкупността от всички признаци (фенотип) на индивида. За простота биолозите взеха популация от безполови организми и наблюдават „еволюцията в действие“.
Avida е изкуствен симулатор на живот, използван за еволюционни изследвания в биологията. Той създава развиваща се система от самовъзпроизвеждащи се (умножаващи се) компютърни програми, които могат да мутират и да се развиват. Тези цифрови организми имат аналог на генома - цикъл от инструкции, които им позволяват да извършват всякакви действия, включително възпроизвеждане. Следвайки определени инструкции, програмата може да се копира сама. Организмите се конкурират помежду си за ограничен ресурс: време за компютърни процесори.
Средата, в която цифровите организми живеят и се размножават, има ограничен брой клетки, в които да се помещават програми. Когато програмите заемат цялото пространство, новите поколения заместват старите програми от произволни клетки, независимо от тяхната конкурентоспособност. По този начин се постига цифров аналог на генния дрейф. Освен това цифровите организми умират, ако не успеят да се възпроизведат успешно след определен брой цикли от инструкции.
Изображение на света на Avida с цифрови организми, всеки от които е самовъзпроизвеждаща се програма
Изображение: Елизабет Островски / Островски лаборатория
За да изпълнява програма инструкции, тя изисква ресурси. Този ресурс в Avida е SIP единица (единична единица за обработка на инструкции), която ви позволява да изпълнявате само една инструкция. Като цяло всеки организъм може да има равен брой SIP единици, но във всеки цикъл ресурсът се разпределя неравномерно между програмите - в зависимост от качествата (аналог на фенотипа) на цифровите организми. Ако някой организъм има по-добри качества от друг, тогава той получава повече SIP единици и успява да изпълни повече инструкции за един цикъл от по-малко успешния си аналог. Съответно се умножава по-бързо.
Фенотипът на дигиталния организъм се състои от характеристиките на неговия „цифров метаболизъм“, които му дават (или не) дават възможност да извършва определени логически изчисления. Тези черти дължат своето съществуване на „гени“, които осигуряват правилната последователност на инструкциите. Avida проверява дали тялото изпълнява правилно операции и му предоставя ресурси според количеството код, което е било необходимо за изпълнение на инструкциите. При копиране на кода обаче могат да възникнат грешки - вмъкване на ненужни фрагменти или изтриване (изтриване) на съществуващи. Тези мутации променят способността за изчисляване за добро или лошо, като вложките увеличават генома и делециите се свиват.
Цифровите популации са удобен обект на изследване. Разбира се, няма да е възможно да се тестват хипотези, свързани с влиянието на гените, епигенетичните и други молекулярни и биохимични фактори върху еволюцията. Те обаче умеят да моделират естествен подбор, дрейф и разпространение на мутации.
Изследователите наблюдават еволюцията на дигитални популации с различни размери, от 10 до 10 хиляди индивида, преминаващи всяка през около 250 хиляди поколения. Не всички популации са оцелели по време на експеримента, повечето групи от 10 индивида са измрели. Следователно учените симулират еволюцията на допълнителни малки популации от 12-90 индивида, за да разберат как вероятността от изчезване е свързана с развитието на сложността. Оказа се, че изчезването се дължи на факта, че малките популации натрупват вредни мутации, което води до появата на нежизнеспособно потомство.
Учените разгледаха как размерът на генома се е променил по време на експеримента. В началото на „живота“на всяка популация геномът беше относително малък, включващ 50 различни инструкции. Най-малката и най-голямата група "организми" придобиха най-големите геноми до края на експеримента, докато средните популации свиха своите геноми.
Като цяло резултатите показват, че много малки популации са склонни към изчезване. Причината за това може да бъде "трептенето на Möller" - процесът на необратимо натрупване на вредни мутации в популации от организми, които не са в състояние да се размножават. Малко по-големите популации неочаквано могат да увеличат размера на своите геноми поради леки отрицателни мутации, които „връщат“организмите от оптимални адаптации. Увеличението на размера на геномите от своя страна доведе до появата на нови фенотипни белези и усложняването на „появата“на дигиталния организъм.
Големите популации също увеличават размера на генома и фенотипната сложност, но това се дължи на редки полезни мутации. В този случай естественият подбор действа, за да насърчи разпространението на такива промени. Съществува и друг начин на усложняване: чрез двойни мутации, едната от които е неутрална и не дава никакви предимства, а втората предоставя на първата функционалност. Средните популации трябва да увеличат размера на геномите, за да развият сложност, но полезните мутации не са толкова чести при тях, докато силната селекция премахва повечето адаптивни промени в гените и отклонението остава твърде слабо. В резултат на това тези популации изостават от малки и големи популации.
Еволюционният симулатор предлага идеален модел на популация и не описва напълно какво се случва в действителност. За по-пълно разбиране на ролята на адаптивните и неадаптивни механизми в развитието на сложността на живите организми са необходими допълнителни изследвания.
Александър Еникеев