Záhada vzniku a vývoje života je odhalena díky počítačovým modelům
Evoluce je velmi pomalá, takže laboratorní pozorování nebo experimenty jsou zde téměř nemožné. Evolucionisté z University of Michigan se rozhodli tento problém obejít a pomocí simulátoru evoluce zjistit důvody pozorované složitosti vzhledu a forem živých věcí. „Lenta.ru“hovoří o této studii.
Evoluční biologové se stále zajímají o složitost biologických organismů a jakou roli v tom hrají různé evoluční mechanismy. Jedním z těchto mechanismů je přirozený výběr, díky kterému se šíří nové varianty (alely) genů, což přispívá k přežití jednotlivých nosičů. To může vysvětlovat složitost živých organismů, i když ne vždy. Přirozený výběr někdy brání změně zachováním toho, co zvíře již má. V tomto případě se mluví o stabilizaci přirozeného výběru.
Bylo experimentálně prokázáno, že přirozený výběr je skutečně jednou z hlavních příčin evolučních změn, včetně šíření nových adaptivních vlastností v populaci. Například americký biolog Richard Lenski zahájil dlouhodobý experiment s vývojem Escherichia coli. Experiment začal v roce 1988 a pokračuje dodnes. Vědci sledovali změnu 60 tisíc generací E. coli a zjistili, že bakterie, které se dříve nemohly živit citrátem sodným, získaly tuto schopnost díky mutacím v několika genech. To jim poskytlo evoluční výhodu mezi bakteriemi, které rostly na médiích bohatých na citráty.
Dalším evolučním faktorem je velikost populace. Čím menší je populace, tím silnější je účinek náhodných procesů. Například přírodní katastrofa může vést ke smrti všech jedinců s novými alelami a přirozený výběr s nimi již nebude schopen pracovat. Toto se nazývá genový drift a s každým poklesem počtu zvířat (méně než 104 jedinců) v populaci se drift zvyšuje, což oslabuje vliv selekce.
V molekulární evoluci, která studuje evoluční mechanismy na úrovni genů a jejich alel, je role genetického stopování a driftu dobře známá. Mnoho mutací vedoucích ke vzniku nových genových alel zůstává neutrálních. To znamená, že nový znak buď nevznikne, a zvíře se navenek nezmění, nebo nový znak žádným způsobem neovlivní kondici jednotlivce. Šíření genu s neutrální mutací, a tedy znakem, je náhodné (drift genu). Je také možná jiná možnost. Neadaptivní mechanismy přispívají k akumulaci neutrálních mutací v populaci, což může později vést ke vzniku adaptivních znaků.
Ilustrace driftu genu: pokaždé, když se náhodný počet červených a modrých koulí přenese z nádoby do nádoby, výsledkem je, že koule stejné barvy „vyhrají“
Propagační video:
Obrázek: Wikipedia
Velikost zvířecí populace, ve které se šíří nové alely, je velmi důležitá pro vývoj složitosti. Záleží na tom, jak silně ovlivňuje přirozený výběr nebo drift genů. Složitost se může vyvinout díky skutečnosti, že u velké populace vzniká řada prospěšných mutací, které jsou upřednostňovány přirozeným výběrem. Čím větší populace, tím více takových mutací. Nebo ve velké populaci vzniká mnoho akumulačních neutrálních mutací, z nichž jen několik je zodpovědných za některé vnější rysy. Tyto vlastnosti přispívají ke složitosti organismu.
Někdy se evoluce dostává do jakési slepé uličky. Paradoxně jsou někdy nutné negativní mutace. Představte si stvoření, které nejlépe vyhovuje jeho prostředí. Řekněme, že se jedná o mořské zvíře s aerodynamickým tělem a ploutvemi optimální velikosti. Hrozí, že jakákoli změna naruší rovnováhu a tělo ztratí svou dokonalost. Například zvětšující se ploutve se stanou zátěží, zvíře ztratí své druhy a přirozený výběr nezmění takovou změnu. Pokud však dojde ke strašlivé bouři a většina „dokonalých“jedinců zemře, pak do hry vstoupí genetický drift. Umožní se uchytit nejen chybným genům velkých ploutví, ale také otevře prostor pro další evoluci. Jednotlivci mohou v průběhu času znovu získat optimální ploutve nebo kompenzovat jejich ztrátu některými dalšími užitečnými vlastnostmi.
Populace, která stoupá na „kopec“evoluční krajiny, se stává adaptabilnější, zatímco vrchol kopce odpovídá evoluční „slepé uličce“
Obrázek: Randy Olson / Wikipedia
Abychom to všechno dodrželi, je zapotřebí velmi dlouhých časových období. Biologické experimenty podporující evoluční teorie jsou velmi obtížně proveditelné. Dokonce i Lenskiho experiment s E. coli, který se vyznačuje rychlou generační změnou a malou velikostí genomu, trval téměř 30 let. K překonání tohoto omezení využili evolucionisté ve svém výzkumu simulátor umělého života Avida, publikovaný jako tisková zpráva na serveru Arxiv.org. Cílem bylo studovat, jak velikost populace ovlivňuje velikost genomu a souhrn všech znaků (fenotypů) jedince. Pro jednoduchost biologové vzali populaci nepohlavních organismů a sledovali „vývoj v akci“.
Avida je simulátor umělého života používaný pro výzkum v evoluční biologii. Vytváří vyvíjející se systém samoreplikačních (rozmnožovacích) počítačových programů, které mohou mutovat a vyvíjet se. Tyto digitální organismy mají analog genomu - cyklus pokynů, které jim umožňují provádět jakékoli akce, včetně reprodukce. Po provedení určitých pokynů se program může sám zkopírovat. Organismy mezi sebou soutěží o omezený zdroj: čas procesoru počítače.
Prostředí, ve kterém digitální organismy žijí a množí se, má omezený počet buněk pro uložení programů. Když programy zabírají veškerý prostor, nové generace nahrazují staré programy z náhodných buněk bez ohledu na jejich konkurenceschopnost. Tímto způsobem je dosaženo digitálního analogu driftu genu. Kromě toho digitální organismy umírají, pokud se jim po určitém počtu cyklů pokynů nedaří úspěšně reprodukovat.
Obraz světa Avida s digitálními organismy, z nichž každý je samoreplikačním programem
Obrázek: Elizabeth Ostrowsky / laboratoř Ostrowsky
Aby program mohl provádět pokyny, vyžaduje prostředky. Tento prostředek v Avida je jednotka SIP (jednotka zpracování jedné instrukce), která umožňuje provádět pouze jednu instrukci. Celkově může mít každý organismus stejný počet jednotek SIP, ale v každém cyklu je zdroj nerovnoměrně rozdělen mezi programy - v závislosti na vlastnostech (analog fenotypu) digitálních organismů. Pokud má nějaký organismus lepší kvality než jiný, pak obdrží více jednotek SIP a dokáže v jednom cyklu provést více instrukcí než jeho méně úspěšný protějšek. V souladu s tím se množí rychleji.
Fenotyp digitálního organismu se skládá z vlastností jeho „digitálního metabolismu“, které mu umožňují (nebo neumožňují) provádět určité logické výpočty. Tyto vlastnosti vděčí za svou existenci „genům“, které zajišťují správnou posloupnost pokynů. Avida zkontroluje, zda tělo provádí operace správně, a poskytne mu prostředky podle množství kódu, které trvalo k provedení pokynů. Při kopírování kódu však může dojít k chybám - vložení zbytečných fragmentů nebo odstranění (odstranění) stávajících. Tyto mutace mění schopnost výpočtu pro lepší nebo horší, přičemž inzerce zvětšují genom a delece se zmenšují.
Digitální populace jsou vhodným předmětem výzkumu. Samozřejmě nebude možné testovat hypotézy týkající se vlivu genů, epigenetických a dalších molekulárních a biochemických faktorů na evoluci. Jsou však dobří v modelování přirozeného výběru, driftu a šíření mutací.
Vědci sledovali vývoj digitálních populací různých velikostí, od 10 do 10 tisíc jedinců, přičemž každý z nich prošel asi 250 tisíci generacemi. Ne všechny populace během experimentu přežily, většina skupin 10 jedinců zemřela. Vědci proto simulovali vývoj dalších malých populací 12–90 jedinců, aby zjistili, jak pravděpodobnost vyhynutí souvisí s vývojem složitosti. Ukázalo se, že vyhynutí bylo způsobeno skutečností, že malé populace hromadily škodlivé mutace, což vedlo k výskytu neživotaschopných potomků.
Vědci zkoumali, jak se v průběhu experimentu změnila velikost genomu. Na začátku „života“každé populace byl genom relativně malý, včetně 50 různých pokynů. Nejmenší a největší skupina „organismů“získala největší genomy na konci experimentu, zatímco střední populace zmenšily své genomy.
Výsledky celkově ukázaly, že velmi malé populace jsou náchylné k vyhynutí. Důvodem může být „Möllerova ráčna“- proces nevratného hromadění škodlivých mutací v populacích organismů, které nejsou schopné sexuální reprodukce. Mírně větší populace jsou neočekávaně schopny zvětšit velikost genomů díky mírným negativním mutacím, které organismy „odvalí“z optimálních adaptací. Zvýšení velikosti genomů zase vedlo ke vzniku nových fenotypových znaků a ke komplikacím „vzhledu“digitálního organismu.
Velké populace také zvyšují velikost genomu a fenotypovou složitost, ale je to způsobeno vzácnými prospěšnými mutacemi. V takovém případě přirozený výběr podporuje šíření těchto změn. Existuje také další způsob komplikace: prostřednictvím dvojitých mutací, z nichž jedna je neutrální a nepřináší žádné výhody, a druhá poskytuje první funkčnost. Populace střední velikosti musí zvětšit velikost genomů, aby se vyvinula složitost, ale prospěšné mutace v nich nejsou tak časté, zatímco silná selekce odstraňuje většinu adaptivních změn v genech a drift zůstává příliš slabý. Výsledkem je, že takové populace zaostávají za malými a velkými populacemi.
Evoluční simulátor nabízí ideální populační model a plně nepopisuje, co se děje ve skutečnosti. Pro úplnější pochopení úlohy adaptivních a neadaptivních mechanismů při vývoji složitosti živých organismů je zapotřebí dalšího výzkumu.
Alexander Enikeev