Misteri asal usul dan perkembangan kehidupan terungkap berkat model komputer
Evolusi sangat perlahan, jadi pemerhatian atau eksperimen makmal hampir mustahil di sini. Evolusionis dari University of Michigan memutuskan untuk mengatasi masalah ini dan mengetahui sebab-sebab kerumitan penampilan dan bentuk makhluk hidup yang diperhatikan, menggunakan simulator evolusi. "Lenta.ru" membincangkan kajian ini.
Ahli biologi evolusi masih tertanya-tanya mengenai kerumitan organisma biologi dan apa peranan mekanisme evolusi yang berbeza dalam hal ini. Salah satu mekanisme ini adalah pemilihan semula jadi, kerana varian gen (alel) baru disebarkan, menyumbang kepada kelangsungan hidup pembawa individu. Ini dapat menjelaskan kerumitan organisma hidup, walaupun tidak selalu. Kadang kala pemilihan semula jadi menghalang perubahan dengan memelihara haiwan yang sudah ada. Dalam kes ini, seseorang bercakap mengenai penstabilan pemilihan semula jadi.
Telah terbukti secara eksperimen bahawa pemilihan semula jadi memang merupakan salah satu penyebab utama perubahan evolusi, termasuk penyebaran sifat penyesuaian baru dalam populasi. Sebagai contoh, ahli biologi Amerika Richard Lenski membuat eksperimen jangka panjang mengenai evolusi Escherichia coli. Eksperimen ini bermula pada tahun 1988 dan berterusan hingga hari ini. Para saintis telah mengikuti perubahan 60 ribu generasi E. coli dan mendapati bahawa bakteria, yang sebelumnya tidak dapat memakan natrium sitrat, memperoleh kemampuan ini kerana mutasi pada beberapa gen. Ini memberi mereka kelebihan evolusi di antara bakteria yang tumbuh di media kaya sitrat.
Faktor evolusi lain ialah saiz populasi. Semakin kecil populasi, semakin kuat kesan proses rawak. Sebagai contoh, bencana alam boleh menyebabkan kematian semua individu dengan alel baru, dan pemilihan semula jadi tidak lagi dapat bekerja dengan mereka. Ini disebut penyimpangan gen, dan dengan setiap penurunan jumlah haiwan (kurang dari 104 individu) dalam populasi, drift meningkat, melemahkan pengaruh pemilihan.
Dalam evolusi molekul, yang mengkaji mekanisme evolusi pada tahap gen dan alelnya, peranan genetik dan pergeseran genetik terkenal. Banyak mutasi yang membawa kepada kemunculan alel gen baru tetap neutral. Maksudnya, sifat baru tidak timbul, dan haiwan itu tidak berubah secara lahiriah, atau sifat baru itu sama sekali tidak mempengaruhi kesihatan individu. Penyebaran gen dengan mutasi neutral, dan oleh itu sifat, adalah rawak (gen drift). Pilihan lain juga mungkin. Mekanisme non-adaptif menyumbang kepada pengumpulan mutasi netral dalam populasi, yang kemudian dapat menyebabkan munculnya sifat adaptif.
Ilustrasi pergeseran gen: setiap kali sebilangan bola merah dan biru secara acak dipindahkan dari kaleng ke balang, akibatnya, bola dengan warna yang sama "menang"
Video promosi:
Imej: Wikipedia
Ukuran populasi haiwan di mana alel baru tersebar sangat penting untuk perkembangan kerumitan. Ia bergantung pada seberapa banyak pemilihan semula jadi atau pergeseran gen mempengaruhi. Kerumitan dapat berkembang kerana fakta bahawa sejumlah mutasi bermanfaat muncul pada populasi yang besar, yang disukai oleh pemilihan semula jadi. Semakin besar populasi, semakin banyak mutasi tersebut. Atau, dalam populasi besar, banyak mutasi neutral yang terkumpul terbentuk, hanya sebilangan yang bertanggungjawab untuk beberapa ciri luaran. Sifat-sifat ini menambah kerumitan organisma.
Kadang kala evolusi menemui jalan buntu. Secara paradoks, mutasi negatif kadang-kadang diperlukan. Bayangkan makhluk yang paling sesuai dengan persekitarannya. Katakan ini adalah haiwan laut dengan badan yang kemas dan sirip yang optimum. Sebarang perubahan mengancam keseimbangan, dan badan akan kehilangan kesempurnaan. Contohnya, membesar sirip akan menjadi beban, seekor binatang akan kehilangan rakannya, dan pemilihan semula jadi tidak akan memberi perubahan seperti itu. Walau bagaimanapun, jika ribut dahsyat berlaku dan sebahagian besar individu "sempurna" mati, maka genetik akan berlaku. Ini tidak hanya memungkinkan gen sirip besar yang cacat mendapat pijakan, tetapi juga membuka ruang untuk evolusi lebih lanjut. Individu boleh mendapatkan sirip yang optimum dari masa ke masa, atau mengimbangi kehilangannya dengan beberapa sifat berguna yang lain.
Penduduk yang mendaki "bukit" lanskap evolusi menjadi lebih mudah disesuaikan, sementara puncak bukit sesuai dengan "jalan buntu" evolusi
Imej: Randy Olson / Wikipedia
Untuk memerhatikan semua ini, diperlukan jangka masa yang sangat lama. Eksperimen biologi yang menyokong teori evolusi sangat sukar dilaksanakan. Malah percubaan Lenski dengan E. coli, yang mempunyai perubahan generasi cepat dan ukuran genom kecil, memakan masa hampir 30 tahun. Untuk mengatasi batasan ini, para evolusionis menggunakan simulator hidup buatan Avida dalam penyelidikan mereka, yang diterbitkan sebagai siaran akhbar di Arxiv.org. Tujuannya adalah untuk mengkaji bagaimana ukuran populasi mempengaruhi ukuran genom dan keseluruhan semua sifat (fenotip) seseorang. Untuk kesederhanaan, ahli biologi mengambil populasi organisma aseksual dan menyaksikan "evolusi dalam tindakan."
Avida adalah simulator kehidupan buatan yang digunakan untuk penyelidikan biologi evolusi. Dia mencipta sistem replikasi diri (mengalikan) komputer yang terus berkembang yang mampu bermutasi dan berkembang. Organisma digital ini mempunyai analog genom - satu kitaran petunjuk yang membolehkan mereka melakukan apa-apa tindakan, termasuk pembiakan. Setelah mengikuti arahan tertentu, program dapat menyalinnya sendiri. Organisma saling bersaing untuk sumber yang terhad: masa pemproses komputer.
Persekitaran di mana organisma digital hidup dan berkembang biak mempunyai sebilangan kecil sel untuk menempatkan program. Apabila program mengambil semua ruang, generasi baru menggantikan program lama dari sel rawak, tanpa mengira daya saingnya. Dengan cara ini, analog digital penyimpangan gen dicapai. Di samping itu, organisma digital mati jika mereka gagal menghasilkan semula dengan berjaya setelah beberapa kitaran arahan.
Imej dunia Avida dengan organisma digital, yang masing-masing adalah program replikasi diri
Imej: makmal Elizabeth Ostrowsky / Ostrowsky
Untuk program melaksanakan arahan, ia memerlukan sumber. Sumber ini di Avida adalah unit SIP (unit pemprosesan arahan tunggal), yang membolehkan anda melaksanakan satu arahan sahaja. Secara keseluruhan, setiap organisma dapat memiliki jumlah unit SIP yang sama, tetapi dalam setiap kitaran sumbernya diagihkan secara tidak rata di antara program - bergantung pada kualiti (analog fenotip) organisma digital. Sekiranya beberapa organisma mempunyai kualiti yang lebih baik daripada yang lain, maka ia menerima lebih banyak unit SIP dan berjaya melaksanakan lebih banyak arahan dalam satu kitaran daripada rakannya yang kurang berjaya. Oleh itu, ia berlipat ganda lebih cepat.
Fenotip organisma digital terdiri daripada ciri-ciri "metabolisme digital", yang memberikan (atau tidak) memungkinkannya melakukan pengiraan logik tertentu. Sifat-sifat ini berhutang dengan "gen" yang memastikan urutan arahan yang betul. Avida memeriksa untuk mengetahui sama ada badan tersebut menjalankan operasi dengan betul dan memberikan sumbernya mengikut jumlah kod yang diperlukan untuk melaksanakan arahan. Namun, semasa menyalin kod, kesalahan mungkin berlaku - memasukkan serpihan yang tidak perlu atau menghapus (menghapus) yang sudah ada. Mutasi ini mengubah kemampuan untuk menghitung menjadi lebih baik atau lebih buruk, dengan penyisipan memperbesar genom dan penghapusan menyusut.
Populasi digital adalah objek kajian yang sesuai. Sudah tentu, tidak mustahil untuk menguji hipotesis yang berkaitan dengan pengaruh gen, epigenetik dan faktor molekul dan biokimia lain terhadap evolusi. Namun, mereka pandai memodelkan pemilihan semula jadi, penyimpangan, dan penyebaran mutasi.
Para penyelidik memerhatikan evolusi populasi digital dengan pelbagai saiz, dari 10 hingga 10 ribu individu, masing-masing melalui sekitar 250 ribu generasi. Tidak semua populasi selamat semasa eksperimen, kebanyakan kumpulan 10 individu mati. Oleh itu, saintis mensimulasikan evolusi populasi kecil tambahan 12-90 individu untuk mengetahui bagaimana kemungkinan kepupusan berkaitan dengan perkembangan kerumitan. Kepunahan, ternyata, disebabkan oleh fakta bahawa populasi kecil mengumpulkan mutasi yang merosakkan, yang menyebabkan munculnya keturunan yang tidak layak.
Para saintis melihat bagaimana ukuran genom berubah sepanjang eksperimen. Pada awal "kehidupan" setiap populasi, genomnya agak kecil, termasuk 50 petunjuk berbeza. Kumpulan organisma terkecil dan terbesar memperoleh genom terbesar pada akhir percubaan, sementara populasi bersaiz sederhana mengecilkan genomnya.
Secara keseluruhan, hasil kajian menunjukkan bahawa populasi yang sangat kecil rentan terhadap kepupusan. Sebabnya mungkin ini adalah "Möller ratchet" - proses pengumpulan mutasi berbahaya yang tidak dapat dipulihkan dalam populasi organisma yang tidak mampu melakukan pembiakan seksual. Populasi yang sedikit lebih besar secara tidak dijangka dapat meningkatkan ukuran genom mereka kerana sedikit mutasi negatif yang "memutar balik" organisma dari penyesuaian yang optimum. Peningkatan ukuran genom, pada gilirannya, menyebabkan munculnya sifat fenotipik baru dan komplikasi "penampilan" organisme digital.
Populasi besar juga meningkatkan ukuran genom dan kerumitan fenotipik, tetapi ini disebabkan oleh mutasi bermanfaat yang jarang berlaku. Dalam kes ini, pemilihan semula jadi bertindak untuk mempromosikan penyebaran perubahan tersebut. Terdapat juga cara komplikasi lain: melalui mutasi berganda, salah satunya adalah neutral dan tidak memberikan kelebihan, dan yang kedua memberikan yang pertama fungsi. Populasi bersaiz sederhana mesti meningkatkan ukuran genom untuk mengembangkan kerumitan, tetapi mutasi bermanfaat tidak begitu kerap di dalamnya, sementara pemilihan yang kuat menghilangkan sebahagian besar perubahan adaptif dalam gen, dan penyimpangan tetap terlalu lemah. Akibatnya, populasi ini ketinggalan berbanding populasi kecil dan besar.
Simulator evolusi menawarkan model populasi yang ideal dan tidak menggambarkan sepenuhnya apa yang berlaku dalam kenyataan. Untuk pemahaman yang lebih lengkap mengenai peranan mekanisme adaptif dan non-adaptif dalam pengembangan kerumitan dalam organisma hidup, penyelidikan lebih lanjut diperlukan.
Alexander Enikeev
