Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı'nda bu ay yayınlanan bir makalede, araştırmacılar binlerce protein kompleksini ve RNA yapısını ve ayrıca genlerin açılıp kapanmasını kontrol eden bir model molekül ağını analiz ettiler. Evrimin simetrik olma eğiliminde olduğunu buldular çünkü simetri yaratma talimatlarını genetik koda yerleştirmek ve takip etmek daha kolay.
Daha önce, biyologlar doğada simetrinin geniş dağılımının nedenlerini açıklayamamışlardı. Araştırmacılar bu soruyu bilgisayar bilimini kullanarak cevaplamaya çalıştılar.
Algoritmik bir evrim resmine dayanan alternatif bir adaptif olmayan hipotez önerdiler. Simetrik yapıların ağırlıklı olarak yalnızca doğal seçilimden kaynaklanmadığını, aynı zamanda kodlamak için daha az spesifik bilgi gerektirdiğinden ve bu nedenle rastgele mutasyonlar yoluyla fenotipik varyasyonlar olarak ortaya çıkma olasılıklarının çok daha yüksek olduğunu öne sürüyor. Araştırmacılar, teorilerini resmileştirmek için algoritmik bilgi teorisinden argümanlar uyguladılar. Tahminlerini, protein komplekslerinin, RNA ikincil yapılarının ve düzenleyici model gen ağının daha basit (ve daha simetrik) fenotiplere doğru beklenen üstel kaymayı gösterdiğini gösteren zengin biyolojik verilere karşı test ettiler. Daha az açıklama karmaşıklığı, birçok bileşenden karmaşık modüler düzeneklerin evrimini kolaylaştırabilen mutasyonlara karşı daha yüksek dirençle de ilişkilidir. Evrim, doğal seçilimden etkilenebilecek yeni fenotipik varyasyonlara yol açan genetik mutasyonlar yoluyla ilerler. Genotip uzayı ile fenotip uzayı arasındaki ilişki, bir genotip-fenotip (GP) haritası (1-3) olarak ifade edilebilir. Rastgele genetik mutasyonlar, örneğin bitkilerde (4), Dawkins'in "biyomorflarında" (5) tanımlanmış ilişkiler için GP haritası tarafından kodlanan (evrimsel) algoritmalar alanında arama yaptığında algoritmik olarak kabul edilebilirler. biyomoleküllerde (6).
Oxford Üniversitesi fizikçisi Ard Louie, İngiltere'deki Exeter Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi öğretim görevlisi Chico Camargo ve Norveç'teki Bergen Üniversitesi'nden meslektaşları Ian Johnston, doktora tezi üzerinde çalışırken simetrinin evrimsel kökenlerini araştırmaya başladılar. virüslerin protein katlarını nasıl oluşturduğunu anlamak için simülasyonlar yürütüyor. Simetrik yapıların saf şansın izin verdiğinden çok daha sık ortaya çıktığını fark etti.
Araştırmacılar simetrinin, uygulanması daha kolay ve kırılması daha zor olan basit yinelenen kalıplar oluşturmak için bir tür algoritma olduğunu öne sürdüler.
Ekip, on yıl boyunca aynı konsepti büyük biyolojik bileşenlere uygulayarak proteinlerin nasıl kümeler halinde birleştiğini ve RNA'nın nasıl katlandığını araştırdı. RNA ve proteinlerin algoritmik genetik talimatları yürüten küçük I/O makineleri olduğu fikri, simetriye yönelik eğilimi Darwin'in "en uygun olanın hayatta kalması"nın başaramadığı şekilde açıklıyor. Basit, simetrik yapılar inşa etmek için talimatları kodlamak daha kolay olduğu için, doğa, doğal seçilim söz konusu olduğunda, orantısız sayıda bu daha basit talimat setlerinden seçim yapmak zorunda kalır.
Basit yapıların tercihini keşfetmek için araştırmacılar, 16 bloklu poliominolar için uygunluğun maksimize edildiği evrimsel modellemeyi kullandılar. 16 döşeme türü ve 64 arabirim türü ile S16,64 etiketli GP kartı, tüm 13.079.255 olası 16 boyutlu poliomino topolojilerinin oluşturulmasına izin verir. Şek. 1E, her 16-mer aynı uygunluğa sahip olmasına rağmen, evrim sonuçlarının düşük K˜(p) ile 16 boyutlu yapılara doğru üstel olarak eğilimli olduğunu göstermektedir.
Yüksek simetriye olan eğilim, evrimsel simülasyon sonuçlarında en yüksek simetriye sahip iki grubun yaygınlığı incelenerek daha fazla gösterilebilir. 16-mer için, D4 sınıfında (tüm kare simetriler) 5 olası yapı ve C4 sınıfında 12 (dörtlü dönme simetrisi) olası yapı vardır. Bu 17 yapı, tüm 16 boyutlu fenotiplerin milyonda birinden biraz fazlasını temsil etse de, evrim sırasında sabitlenen yapıların yaklaşık %30'unu temsil ederler ve yüksek simetri için son derece güçlü bir tercih gösterirler. Şekil l'deki histogramların karşılaştırılması. 1C ve F, poliaminoların, proteinler için görüldüğü gibi niteliksel olarak aynı yüksek simetri yanlılığını sergilediğini gösterir.Doğal seçilim neden 16 ölçünün seçildiğini açıklar, ancak simetri tercihini açıklamaz. Yüksek simetri için evrimsel tercihten sorumlu mekanizmaları daha iyi anlamak için bilim adamları, S16,64 GP haritası için 108 genomu tek tip olarak örnekleyerek bir (poliomino formu) p fenotipi elde etme olasılığını P(p) hesapladılar. Şek. Şekil 2, P(p)'nin farklı p için birçok büyüklük sırasına göre değiştiğini göstermektedir. Yüksek P(p) sadece düşük K˜(p)'ye sahip yapılar için oluşurken, yüksek K˜(p)'ye sahip yapılar düşük P(p)'ye sahiptir. Bu korelasyon, bir dizi farklı evrimsel parametrenin yanı sıra rastgele atanan ve sabit uygunluk fonksiyonları için test edilmiştir ve frekans ile K˜(p) arasında, rastgele bir örnek için bulunana çarpıcı biçimde benzer bir ilişki her zaman gözlenmiştir.
Mevcut makale mikroskobik yapılara odaklanırken, araştırmacılar bu mantığın daha büyük, daha karmaşık organizmalara da uzandığına inanıyor. Johnston, "Doğa, bir ayçiçeği etrafındaki 100 yaprağın her biri için ayrı bir programa sahip olmak yerine, programı bir taç yaprağı oluşturmak için yeniden kullanabilseydi çok mantıklı olurdu" dedi.
Mikroskobik simetriye karşı istatistiksel bir önyargı göstermekle bitkilerde ve hayvanlarda simetriyi açıklamak arasında hala bir uçurum olsa da, Macaristan'daki Debrecen Üniversitesi'nde simetri üzerine çalışan biyolog Hollo Gabor, yeni çalışmadan heyecan duyduğunu söylüyor. “Böyle bir integralin ve böyle evrensel bir özelliğin genellikle evrimde, doğada nasıl ortaya çıktığını açıklamak bir şeydir” diye belirtiyor.
İspanya'daki Centro Nacional de Biotechnologia'da karmaşık bir sistem araştırmacısı olan ve çalışmaya dahil olmayan Luis Seoane, çalışmayı "olabildiğince meşru" olarak övdü. “Basitlik ve karmaşıklık arasında devam eden bir savaş var ve biz bunun tam kenarında yaşıyoruz” dedi.
bbabo.Net