Мутации
Категории / Эволюционизм / Мутации / Полезные мутации: реальные или воображаемые?

Полезные мутации: реальные или воображаемые?

Автор:
Источник: creation.com

В первой части речь шла о роли Р. А. Фишера в создании неодарвинистской теории (НДТ) на основе идеи о том, что рецессивные вредные мутации могут стать доминирующими и полезными. Генетики сегодня все еще используют его экспоненциальное распределение эффектов приспособленности мутаций. Первые экспериментальные данные для строгой проверки теории Фишера были опубликованы в 2011 году, и они противоречили ей. Это увеличивает растущее согласие, что НДТ мертва и всегда была таковой. 

Мертвая теория обманула нас и теперь правит миром! Новые данные могут быть объяснены недавними разработками в молекулярной системной биологии: теорией упрощенной вариации Киршнера и Герхарта, теорией иерархических сетей регуляции генов Эрика Дэвидсона, основанной на булевой логике (логический тип данных, или булев тип, или булевый тип (от англ. Boolean или logical data type) — примитивный тип данных, принимающий два возможных значения, иногда называемых истиной и ложью — прим. ред.), и теорией перенагруженных бараномов Пеера Терборга, которая включает в себя генетические элементы, которые вызывают вариации. 

Все эти теории основаны — либо явно (Киршнер-Герхарт, Терборг), либо неявно (Дэвидсон) — на модулярных механизмах, которые вызывают изменения и являются встроенными в исходные виды жизни. Полезные мутации реальны, но они не производят ничего нового, только запускают в действие встроенные способы изменения. Идея о том, что случайные ошибки копирования ДНК могут привести к появлению новинок, которые естественный отбор мог бы затем собрать, чтобы объяснить всю жизнь на Земле, — это просто мечта Дарвина. Реальность все больше похожа на Бытие 1-11!


В первой части этой статьи1 рассказывалось о некоторых аспектах истории концепции «полезной мутации», включая ее отсутствие в недавних крупномасштабных исследованиях генома человека. Без доминирующих полезных мутаций для производства новинок неодарвинистская теория (НДТ) мертва. Рецессивные полезные мутации не подходят для этой работы. 

В 1927 году Д. Б. С. Холдейн рассчитал, что если рецессивная полезная мутация действительно возникнет, то она должна будет повторяться около 500 раз, прежде чем сможет распространиться достаточно широко, чтобы закрепиться в популяции путем естественного отбора.2 Только доминантные полезные мутации могут преодолеть эту проблему отбора.

В 1930 году лучшими данными о мутациях, был список из 500 зарегистрированных событий у плодовой мухи дрозофилы. Все они были рецессивными и вредными, а «новинки» зачастую чудовищными. Чтобы спасти дарвинизм от забвения, английский статистик (и ярый евгеник) Р. А. Фишер решил сделать ряд предположений, с помощью которых вредные рецессивные мутации могут «стать» полезными и доминирующими.3 Полученное им экспоненциальное распределение эффектов пригодности продолжало использоваться генетиками на протяжении всего ХХ-го века. 

В обзоре 2010 года было выражено сожаление по поводу того, что: 

«Мы все еще не располагаем достаточными данными для того, чтобы сделать уверенные выводы о распределении эффектов или доминировании полезных мутаций». 

Однако год спустя, наконец, появился первый адекватный набор данных. Но он противоречил Фишеру и ставил в тупик его соавторов.4

Теперь мы можем видеть, что НДТ является и всегда была мертвой теорией, потому что у нее никогда не было основания в генетике. Это не единичный вывод. Креационисты РеМин, Сэнфорд и Уильямс7 задокументировали множество других фатальных недостатков в этой теории. В июле 2013 года почетный профессор физиологии Оксфорда Денис Нобл объявил, что: 

«Все основные предположения современного синтеза (часто также называемого неодарвинизмом) были опровергнуты».8

Что такое «полезные мутации»?

Природа мутаций и их вклад в историю жизни были подробно рассмотрены в креационной литературе.59101112 Общий вывод характеризуется этой цитатой из генетика растений Джона Сэнфорда:

«Все, что касается истинного распределения мутаций, свидетельствует против их возможной роли в дальнейшей эволюции» (стр. 25)6

В отличие от НДТ, Сэнфорд показал, что наши геномы страдают от «генетической энтропии» — сублетальные вредные мутации накапливаются неудержимо, приводя нас к неизбежному вымиранию. Эволюционисты привели ряд мутаций, которые могут быть полезны в некоторых популяциях при определенных обстоятельствах.1314 

Креационисты изучили эти случаи15 и согласились с тем, что некоторые из них заслуживают доверия, но другие являются двусмысленными/сомнительными (с потенциальными преимуществами или недостатками) и большинство из них связаны с потерей генетической информации, согласующейся с теорией Сэнфорда (и противоречащей НДТ). Тем не менее, ни один из этих примеров никогда не используется генетическими теоретиками, потому что им нужны большие наборы данных, которые показывают пригодность как больших, так и малых генетических изменений.

Рисунок 1. Предположение Фишера о том, что наименьшие мутации имеют наибольшую вероятность стать полезными для вида. Мутации с большими эффектами постепенно становятся менее полезными. Перерисовано с Фишер3, рисунок 3, стр. 40, с небольшим сжатием в горизонтальном масштабе.

Для целей настоящей статьи наиболее важным предположением Фишера было то, что только самые маленькие мутации могут стать полезными.16 Те из них, которые будут иметь все более значительные последствия, станут все менее выгодны. Он проиллюстрировал это предположение на своем рисунке, воспроизведенном здесь на рисунке 1. 

Пунктирная линия на рисунке 1 описывает «экспоненциальную» кривую. Фишер ожидал, что наиболее полезные мутации будут иметь лишь незначительный эффект и, следовательно, возникнут почти с нуля на горизонтальной шкале. Фишеру нужно было много полезных изменений, чтобы заставить свою теорию работать так, чтобы их максимальная частота также была близка к нулю, сопровождаемому уменьшением частот мутаций, дающих большие эффекты. 

Чтобы проверить теорию Фишера, генетикам требовалось распределение частот мутаций в диапазоне от малых до больших эффектов. Ни один из приведенных выше примеров соответствующих этому критерию, не имеет чего-либо подобного из недавнего крупномасштабного секвенирования геномов человека, как указано в части 1.1 

Недавний патент «Дизайнерский ребенок» (дети из генетически отредактированных эмбрионов — прим. ред.)  также не поможет, так как в большей степени он касается минимизации риска заболевания. Единственными потенциальными положительными факторами были толерантность к лактозе и мышечная работоспособность (спринт против выносливости).17 

Ни один из них не обеспечивает проверку теории Фишера.

У генетиков есть еще одно требование к подходящим данным. Им нужно больше образцов полезных мутаций до того, как отбор начнет работать над ними, а не после, как во всех приведенных выше примерах. 

Исследование 2006 года, пытающееся достигнуть этого в бактериальных экспериментах, заявило, что «распределение эффектов пригодности среди полезных мутаций неотличимо от ... приблизительно экспоненциального распределения со многими мутациями небольшого эффекта и несколькими  большими эффектами».18

Теория Фишера, похоже, подтвердилась. Однако в исследовании 2009 года был достигнут несколько более другой результат:

«В соответствии с теорией [Фишера] эффекты полезных мутаций экспоненциально распределяются там, где приспособленность дикого типа является умеренной или высокой. Однако, когда приспособленность дикого типа низкая, данные больше не следуют экспоненциальному распределению, потому что многие полезные мутации оказывают большое влияние на приспособленность. НЕ СУЩЕСТВУЕТ популяционной генетической теории, которая могла бы объяснить этот уклон в сторону мутаций с большими эффектами».19

Рисунок 2. Пригодность влияет на приспособленность полезных мутаций, измеренную впервые (заштрихованные столбцы представляют 100 мутаций в бактериальных колониях). Генетики-теоретики ожидали получить экспоненциальное распределение (как точечная линия), но данные лучше соответствовали нормальному распределению (пунктирная линия). Взято з McDonald et al.4 figure 1a.

Первые эксперименты по полному решению проблемы отбора были опубликованы в 2011 году, а результаты представлены на рисунке 2. Вместо того, чтобы соответствовать одностороннему экспоненциальному распределению Фишера, он дал двустороннее нормальное распределение.4 

Этот результат был настолько «любопытным», что авторы заявили, что их эксперименты не были «проверкой существующей [т. е. фишеровской] теории». 

Но «даже в отсутствие [новой] теории нашего детального понимания карты генотип-фенотип, лежащей в основе [полезных мутаций], должно быть достаточно, чтобы попытаться объяснить наблюдаемое нормальное распределение. Однако, применив свое «детальное понимание», они вынуждены были признать, что «непонятно, почему [мутации] должны соответствовать нормальному распределению».

Сравнение вредных и полезных мутаций

Теперь, когда у нас есть некоторые «достоверные данные» о полезных мутациях, которые противоречат экспоненциальному распределению Фишера, стоит найти некоторые столь же «достоверные данные» о вредных мутациях, чтобы сравнить их. Это особенно важно в свете того факта, что генетическое теоретизирование по этому вопросу на протяжении всего ХХ-го века основывалось на предположениях, а не на данных. 

Например, «Нейтральная теория молекулярной эволюции» Мото Кимуры основана на принципе, что естественный отбор не способен обнаружить эффекты большинства мутаций.20 Поэтому его теория основана главным образом на незнании генетических последствий, что является антитезой тому, что здесь необходимо. 

Как оказалось, это фундаментальная проблема во всех видах исследований мутаций. Чрезвычайно трудно экспериментально проверить причинно-следственные связи между генетическими изменениями и фенотипическими последствиями. 

Проблема настолько велика, что большинство исследователей даже не пытаются ее решить. Они просто делают компьютерные «исследования ассоциаций по всему геному» (genome wide association studies — GWAS)21, а затем размышляют о причинах и последствиях.

Рисунок 3. Распределение эффектов приспособленности для вредных аминокислот-изменяющих мутаций у людей (темно-серые колонки слева представляют 47 576 мутаций от 35 субъектов, Бойко и др.23 табл.5), по сравнению с полезными мутациями (светло-серые столбцы справа, микробные данные, рисунок 2 выше). Пунктирные линии являются наиболее подходящими теоретическими кривыми (гамма слева, нормаль справа), а точечные линии с обеих сторон — ожидаемые экспоненциальные распределения Фишера.Вредные мутации должны следовать экспоненциальной кривой Фишера, поскольку мы могли бы ожидать, что одиночные нуклеотидные вариации, подобно ржавчине в машине, будут лишь постепенно приводить к ухудшению функций организма. 

Согласно модели, разработанной физиком и теоретиком информации Хьюбертом Йоки, белки должны допускать многочисленные замены между аминокислотами, имеющими сходные свойства, прежде чем функция всей молекулы будет нарушена.22 То есть мутации в кодирующих белок областях должны приводить только к постепенному снижению приспособленности по мере увеличения мутационной нагрузки, как и предсказывал Фишер. Кажется, однако, что Фишер и Йоки оба были неправы.

Результаты крупнейшего исследования влияния аминокислотно-изменяющих мутаций в геноме человека, скорректированные на эффекты отбора,23 представлены на рисунке 3 наряду с полезными мутациями из рисунка 2. 

Данные не похожи на экспоненциальное распределение Фишера (точечная линия слева), но хорошо вписываются в гамма-распределение, как показано пунктирной линией. 

Эта кривая была ограничена для прохождения через нулевую частоту при нулевом эффекте, чтобы проиллюстрировать одну из нескольких моделей, протестированных авторами, где вредные мутации принадлежат к другому классу нейтральных мутаций.24 Она также была вынуждена пройти через нулевую частоту, в крайнем левом углу, где вредные мутации становятся смертельными.

Ожидаемые экспоненциальные кривые Фишера показаны одинакового размера для обоих эффектов, потому что он предположил, что оба произошли с одинаковой частотой (в отличии от его данных).25 Его кривые не имеют ничего общего ни с одним из представленных здесь распределений. Эти два набора данных ясно описывают два совершенно разных класса биологических событий.

Сравнения на рисунке 3 нуждаются в некотором уточнении, чтобы исправить ложное предположение Фишера о том, что полезные и вредные мутации происходят с одинаковой частотой. Сегодня мы знаем, что полезные мутации очень редки. Если бы современный генетик исправил ошибочное предположение Фишера (как это сделал Сэнфорд6 в своем рисунке 3), то результат мог бы выглядеть примерно так, как на рисунке 4.

Рисунок 4. Иллюстрация ожидаемого распределения пригодности эффектов Фишера для всех мутаций, скорректированная с учетом крайней редкости полезных мутаций (маленький шлейф справа от нулевого эффекта).

Кривая на рисунке 4 теперь имеет странную форму, но это не проблема, потому что статистические распределения бывают разных форм и размеров. Важным моментом на рис.4 является то, что генетики еще со времен Фишера ожидали, что полезные мутации будут не более чем правым шлейфом распределения всех мутаций по эффекту приспособленности. 

У них был только один механизм для создания новинок через полезные мутации — случайные ошибки копирования ДНК (см. часть 1) — и это был тот же самый механизм, который генерировал вредные мутации. Ожидаемое распределение будет иметь максимальное значение в нуле или около нуля, с уменьшающимися шлейфами с обеих сторон, показывающих экспоненциальные кривые.26 Максимальное значение около нуля означает, что небольшие изменения с небольшим или нулевым эффектом являются наиболее частыми для обоих видов, причем большие изменения в обоих направлениях становятся все более редкими.

Генетики не ожидали, что полезные мутации (или вредные мутации) приведут к появлению отдельно стоящих двусторонних распределений с максимальными значениями, далекими от нулевого эффекта приспособленности мутаций. Это означало бы, что полезные мутации возникают из другого класса процессов, отличных от тех, которые производят вредные мутации. И именно поэтому новые полезные данные вызвали такой ужас — потому что у них не было теории, чтобы их объяснить. Но креационисты могут сделать это с помощью статистики и последних разработок в области молекулярной системной биологии.

Молекулярная системная биология

Теория Фишера была построена на его геноцентричном взгляде на наследственность, который возник у Менделя и ранних генетиков. В современных терминах ДНК мы знаем, что наименьшая возможная мутация — это всего лишь изменение одного нуклеотида. Для бактерии эта разница составила бы около 0,0001% (1 изменение в геноме  с 1 миллионном нуклеотидов), а у человека это будет разница около 0,00000003% (1 изменение в геноме с 3 миллиардами нуклеотидов). Такие крошечные изменения, скорее всего, будут совершенно незначительными по своему воздействию на организм.27 

Мы также знаем из секвенирования генома, что однонуклеотидные изменения являются наиболее распространенными. Проект «1000 геномов», упомянутый в 1-й части, обнаружил 38 миллионов изменений однонуклеотидов, 1,4 миллиона инделей (разница 1-50 нуклеотидов в результате вставок и/или делеций) и 14 000 крупных делеций (>50 нуклеотидов). Эти результаты следуют ожиданиям Фишера — небольшие изменения являются наиболее распространенными, в то время как крупные изменения становятся все более редкими. 

Фишер также предположил, что сумма ущерба, нанесенного мутацией, будет пропорциональна величине изменения (на современном языке,  количество задействованных нуклеотидов), что приведет к аналогичной экспоненциально убывающей кривой. Ни один из наборов данных на рисунке 3 не соответствует этому шаблону, поэтому должно происходить что-то еще.

Когда физиолог Денис Нобл объявил о кончине НДТ в 2013 году, он выступал за новый взгляд на жизнь, основанный на клетках, с геномом, являющимся просто органом внутри клетки.8 Молекулярная системная биологя28 и эволюционная биология развития (evodevo)29 являются центральными дисциплинами в построении этого нового взгляда на жизнь. 

В новаторской книге 1997 года «Клетки, эмбрионы и эволюция: на пути к клеточному и эволюционному пониманию фенотипических вариаций и эволюционной адаптивности» профессор Беркли Джон Герхарт и профессор Гарварда Марк Киршнер описали эволюционный парадокс, который открыла молекулярная биология. С одной стороны, происходит необычайное сохранение молекулярной структуры и функций в основных процессах жизни. Все прокариотические клетки имеют сходную структуру и метаболические функции.

Все эукариотические клетки имеют сходную структуру и метаболические функции (до специализации).

Все многоклеточные животные используют одни и те же соединения и внеклеточный матрикс. Метаболические процессы настолько хорошо сохраняются, что ген человеческого инсулина может быть вставлен в геном бактерии или дрожжей, и будет вырабатываться именно человеческий инсулин. Планы тела остаются точно такими же во всем типе. 

С другой стороны, существует необычайное разнообразие в анатомии, физиологии и поведенческих стратегиях отдельных видов. Как может так много вещей, которые остаются неизменными, производить так много разных способов? Киршнер и Герхарт не смогли решить парадокс в 1997 году, но им удалось идентифицировать это как серьезную проблему для эволюционистов-биологов. 

НДТ полностью зависит от случайных ошибок копирования ДНК при получении новизны, поэтому они ожидали найти случайные изменения во всем. Что-то явно было не так!

В 2005 году Киршнер и Герхарт преуспели в том, что они называли первой всеобъемлющей теорией того, как жизнь работает на молекулярном уровне: теория упрощенных вариаций. Рассмотренная ранее в этом журнале3031 она была положительно воспринята3233 Национальной академией наук34 и получила поддержку в исследовании с помощью компьютерного моделирования.35 Последнее определило «слабую регуляторную связь» между «модульными сохраненными основными процессами» как решение парадокса. 

Исследователи сравнили модульные компоненты с блоками Lego — по отдельности их трудно сломать (сохранить), но они легко разбираются и переставляются (слабо связаны) для создания различных видов, размеров и форм органов и организмов. 

Кроме того, они утверждали, что адаптивность и, следовательно, «способность к эволюции» — встроены. Генетические вариации и мутации не должны быть творческими; им нужно только запустить творческий потенциал, встроенный в организм.36 

Это утверждение является ошеломляющим опровержением дарвинизма, но авторы не смогли его признать.37 Одним из следствий этого является то, что уникальные полезные мутации больше не требуются, потому что весь потенциал для изменения в любой конкретной линии уже встроен, просто ожидая, чтобы быть выраженным через генетическое изменение. 

Одним из достижений их теории является то, что она обеспечивает механизм, посредством которого вредные мутации могут иметь полезные результаты. Сбылась ли мечта Фишера? Киршнер и Герхарт ссылались на механизмы, лежащие в основе вариаций клюва в галапагосских вьюрках Дарвина в качестве поддержки их теории. 

НДТ потребует длительной последовательности мутаций, происходящих независимо в верхнем и нижнем клюве и прилегающей черепно-лицевой системе, а также многих поколений отбора, чтобы медленно производить постепенные морфологические и функциональные изменения. Но исследования показали, что для объяснения наблюдаемого естественного изменения необходимы только два модульных регуляторных изменения.

Белок морфологии костной ткани BMP4 при экспрессии ранее или позже в эмбриогенезе вызывает широкое или узкое развитие клюва, а большее или меньшее количество кальциевого регуляторного белка кальмодулина продуцирует длинные или короткие клювы. Эти модификации происходят через изменения в регуляторных системах, которые не мешают механизму строить черепно-лицевые особенности.38 

Полевые наблюдения подтверждают, что размер и форма клюва изменяются по мере изменения климата и наличия пищи.39

Киршнер и Герхарт не спекулировали на форме распределения эффектов приспособленности мутаций, которые предсказывает их теория. Однако, если мы добавим в их рамки теорию Пеера Терборга о фронтально нагруженных бараномах, которые поставляются со встроенными генетическими элементами, производящими вариации (variation-inducing genetic elements — VIGEs),40 вместе с недавним пониманием сетей регуляции генов, то креационисты могут сделать такие прогнозы.

Геном регулирования 

Система кодирования белка в ДНК составляет всего около 1,5% генома человека. Последние отчеты по кодированию (ENCODE) показывают, что остальные 98,5% «полны функциональных элементов»41, и они «широко транскрибированы».42 Исследователи сказали, что РНК, а не ДНК, теперь должна быть идентифицирована как носитель наследования, и концепция «гена» должна быть пересмотрена, чтобы учесть все регуляторные взаимодействия вплоть до появления фенотипа, который он производит.43 

Это утверждение предвещает огромную революцию в биологическом мышлении — вывести его из генно-ориентированной парадигмы и поместить его прямо в парадигму клетки/организма, к которой призывал Ноубл.

Огромное количество РНК, транскрибируемых из некодирующей ДНК, в значительной степени ограничено ядром, где они работают над регуляцией генов.43 Вот где происходит настоящее дело жизни. 

Регуляторный геном, как теперь известно, состоит из сложного набора генных регуляторных сетей (Gene Regulatory Networks, GRNs) в комбинациях, уникальных для каждого вида. «GRNs состоят из нескольких подсхем, то есть отдельные задачи регулирования, в которые может быть проанализирован процесс, выполняются каждой данной подсхемой GRN».44 

Это означает, что GRNs являются «модулями», как определено Киршнером и Герхартом. GRNs используют базовые логические схемы (операторы AND, OR и NOT) для обработки биологических данных в своих «цис-регуляторных» узлах точно сопоставимым образом с тем, что в современных компьютерах.45 Из этих базовых логических операций могут быть получены даже самые сложные схемы переключения. 

Геномы человека содержат около 8 миллионов таких регуляторных узлов,46 поэтому разработка схем для создания человека — и выявление различий между людьми и шимпанзе — будет огромным предприятием. Никто даже не делает необходимых исследований, чтобы выяснить это, потому что эксперименты на эмбрионах человека и шимпанзе запрещены.

Идея о том, что гены могут регулироваться логическими схемами, возникла в 1969 году с физиком Манхэттенского проекта Роем Бриттеном и биологом по развитию Эриком Дэвидсоном.47 Они провели остаток своей карьеры, изучая GRNs в пурпурном морском еже Strongylocentrotus purpuratus. Они искали участки переключения на ДНК выше генов, которые они контролируют, измеряли временной ход РНК, полученных из этих участков, а затем сравнивали их со стадиями развития в раннем эмбрионе. Теперь у них есть схемы GRN, которая превращает ДНК в ранний эмбрион.48

В 2006 году Дэвидсон написал первый учебник по этому предмету.49 Он показал, что  GRNs работают на трех уровнях иерархического контроля. На верхнем уровне находятся элементы управления планом тела, которые не переносят никаких изменений (мутанты умирают). Контроль второго уровня развивает системы органов и придатков в пределах плана тела и очень консервативен (некоторые изменения могут редко допускаться). 

Но элементы контроля третьего уровня допускают, возможно, бесконечные изменения, и именно здесь, по мнению Дэвидсона, происходит большинство изменений на уровне вида и рода. Это резко меняет ландшафт пригодности для мутаций, потому что их эффекты будут зависеть от уровня иерархии GRN, в которой они происходят.50 Инвариантность планов тела в разных типах представляет собой серьезную проблему для эволюции:

«СИЛЬНЫЙ ВЫВОД состоит в том, что эволюционный процесс, порождающий ... базовые планы тела эвметазоа, ВО МНОГОМ СИЛЬНО ОТЛИЧАЛСЯ от эволюционных изменений, которые можно наблюдать на видовом уровне у современных животных».51

В 2011 году Дэвидсон получил Международную премию по биологии за свою работу.

Интеграция молекулярной биологии и статистики

Теперь мы можем попытаться объяснить, почему полезные мутации соответствуют нормальному распределению, почему вредные мутации соответствуют гамма-распределению и почему ни одна из них не соответствует экспоненциальному распределению Фишера. 

Экспоненциальное распределение Фишера полностью понятно в его геноцентрическом взгляде на жизнь, как было показано ранее, и оно не объясняет данные на рисунке 3. Его идея о том, что вредные мутации могут стать полезными, по-видимому, оправдана теорией Киршнера-Герхарта, но их механизм настолько радикально отличается, что он представляет собой явное отрицание механизма Фишера. 

Полезные мутации, которые следуют за нормальным распределением, могут быть объяснены модульной структурой жизни на молекулярном уровне. Модульность признана фундаментальной в метафоре блоков Lego Киршнера и Герхарта, в иерархических логических регуляторных цепях генов Дэвидсона и в VIGEs Терборга. 

В отличие от Фишера, ни один из этих авторов не описывает основную роль однонуклеотидных вариаций (single-nucleotide variations, Snv) в истории жизни. Генетическая информация не заключается в накоплении Snv с течением времени (как предполагает НДТ); она заключается в генетических информационных системах, которые всегда приходят в модульной форме.52

Фактически все внутри клетки являтся модульным, потому что она состоит из больших макромолекул, либо по отдельности, либо в сочетании с одним или многими другими, создавая внутриклеточные машины. Белки также являются модульными по структуре, причем разные модули делают разные вещи, и каждый из них обычно делает то же самое в разных белках. 

Гены — в их хрестоматийном представлении — являются модульными и состоят из нескольких отдельных сегментов экзона и интрона. 

Булева логика указывает на дискретную (комковатую, скачкообразную или ступенчатую) структуру, а не на непрерывные (гладкие) результаты — модули либо присутствуют, либо отсутствуют; они либо включены либо выключены, и они работают вместе или отдельно от других модулей. Все в здоровой клетке имеет свою цель. Использованные детали быстро разбираются, а компоненты быстро перерабатываются, поэтому никогда не бывает большого количества мелких предметов, лежащих вокруг, которые не оказывают существенного влияния на физическую форму организма. 

Это означает, что никогда не существует максимальной частоты модулей в или около нуля на шкале эффектов приспособленности мутаций, как предполагала теория Фишера.

Все виды способны переносить и приспосабливаться к определенному количеству вариаций в своих условиях жизни. Разумный создатель, скорее всего, сотворил VIGEs, способные дать большой импульс для повышения физической формы, а не просто маленький, чтобы переместить вид из одного «адаптивного диапазона» в другой. Терборг перечислил эндогенные ретровирусы, последовательности вставки, линии, синусы, микроспутники и транспозоны среди своих кандидатов VIGEs. Это полинуклеотидные последовательности размером до нескольких тысяч нуклеотидов в длину. 

Таким образом, преимущество пригодности, полученное путем перестройки VIGEs в процессе регулирования, с большей вероятностью приведет к большим полезным изменениям, чем к небольшим. Поэтому, распределение полезных эффектов приспособленности мутаций должно иметь максимальное значение значительно выше нуля, как это наблюдается.

Напротив, когда дело доходит до вредных аминокислотных мутаций, это были бы те виды событий, которые нарушают структурные или функциональные модули на основе белка, а не просто перестраивают регуляторные цепи. Такой разрыв с большей вероятностью приведет к образованию крупных вредных дефектов, а не мелких, как показано на рис.3. Благоприятным ответом в бактериальных экспериментах было перепроизводство целлюлозы, что позволило колонии образовываться и плавать на поверхности жидкой среды. 

Бактерии были спроектированы так, что мутации, которые вызвали перепроизводство, также активировали ген устойчивости к антибиотикам. Бактерии были выращены на среде, содержащей антибиотик, поэтому выжили только мутанты, в то время как нерезистентный наследственный тип был уничтожен. Таким образом, преимущества мутаций могут быть выявлены до того, как произойдет какой-либо отбор для образования колоний (отбор, который действительно произошел, был произведен антибиотиком).

Было 39 различных метаболических путей, в которых мутация теоретически могла бы дать наблюдаемый результат, но на самом деле она наблюдалась только в трех путях, и каждый раз она была в регуляторном компоненте.53 Чтобы проверить наличие других видов мутаций, авторы реконструировали наследственную форму бактерии, в которой отсутствовала какая-либо из наблюдаемых мутаций, и обнаружили (в течение несколько более длительного периода), что точно такие же мутации происходят снова. 

Они пришли к выводу, что «эволюция», которую они наблюдали, не была случайной, а ограниченной предшествующей генетической архитектурой. Эти результаты точно соответствуют тому, что предложили Киршнер и Герхарт: во-первых, что генная регуляция является «слабой связью», которая позволяет легко перестраивать функциональные модули (производство целлюлозы, образование колоний), а во-вторых, что уже существующая генетическая архитектура облегчает этот полезный вид вариации!

Обратите внимание, что эти мутации не внесли ничего нового в вид. Они только настроили существующее оборудование для производства целлюлозы, чтобы добиться положительного результата. Ограничение «эволюции» мутациями только в 3 из 39 возможных путей также соответствует открытию Дэвидсона, что иерархические GRNs легко переносят изменения только в своих цепях управления самого низкого уровня. 

В данном случае достаточное количество дополнительной целлюлозы, позволяющее колонии плавать, стало оптимальным, а следовательно, и наиболее распространенным результатом, приводящим к пику распределения. 

Некоторые мутации, возможно, вызвали переизбыток целлюлозы, которая могла бы истощить ресурсы для других функций, и они сформировали бы верхнюю часть распределения. Другие мутации могли иметь недостаток целлюлозы, вызывая меньшее количество бактерий для репликации и/или присоединения к колонии, тем самым способствуя более нижнему уровню распределения. Мутации, вызвавшие лишь незначительный переизбыток целлюлозы, мало помогли бы в формировании колоний, поэтому они, вероятно, выжили практически с нулевой частотой, как наблюдалось.

В отличие от нормального распределения, кривая гамма-распределения на рисунке 3 говорит нам нечто совершенно иное. Во-первых, крайняя левая часть кривой переходит на нулевую частоту, чтобы показать, что повреждение мутации за этой точкой является смертельным. Не существует никакого сопоставимого верхнего предела на положительной стороне (далеко справа от нормальной кривой), потому что положительные преимущества теоретически могут выходить далеко за пределы показанной точки. 

Максимум гамма-кривой справа от смертельной зоны говорит нам, что большинство мутаций, изменяющих аминокислоты, вызывают сублетальные, но все же почти смертельные повреждения — они в значительной степени влияют на репродуктивную пригодность. Это те виды мутаций, которые естественный отбор не может удалить, и они накапливаются, как описывает модель Сэнфорда.

Обсуждение и выводы

В течение ста лет дарвинисты возлагали свои надежды на полезные мутации, которые должны были стать источником новизны, которую естественный отбор мог накопить, чтобы произвести все разнообразие жизни на Земле. Но когда они, наконец, появились, они так же быстро исчезли снова. Нет такой вещи, как полезная мутация, которая может произвести что-то новое, чего не было раньше. Для естественного отбора нет ничего нового, чтобы таким образом осуществить дарвиновскую мечту.

Теория Фишера, изобретенная для спасения дарвинизма от забвения, полностью противоречит этим новым данным. Полезные мутации не следуют экспоненциальному распределению с максимальным значением около нуля, как он ожидал. Они описывают двустороннее нормальное распределение с максимальным значением значительно выше нуля. Аналогичным образом, вредные мутации, изменяющие аминокислоты у людей, также не соответствуют его теории — они имеют максимальное значение значительно ниже нуля.

Оба эти результата могут быть объяснены модульностью: модульность в структуре жизни (блоки Lego Киршнера и Герхарта), модульность в сетях регуляции генов (иерархия булевых логических схем Дэвидсона) и модульные встроенные механизмы, производящие изменения (VIGEs Терборга). Все эти новые теории молекулярной системной биологии основаны либо явно (Киршнер-Герхарт, Терборг), либо неявно (Дэвидсон) на одном и том же неизбежном предположении — что функциональное разнообразие жизни происходит из модульных перестроек того, что было изначально построено. 

Это не происходит от того, какие мутации и естественный отбор накопились с течением времени. Каждый пример явно полезной мутации в литературе может быть объяснен небольшими изменениями в уже существующих биологических структурах и функциях, которые либо были разработаны, чтобы реагировать таким образом, либо когда повреждение таких механизмов приводит к полезным последствиям. 

Не создается ничего нового, чего не было раньше. Единственное, что накопила жизнь с течением времени — это постоянно растущее бремя суб-летальных вредных мутаций, ведущих нас к неминуемому вымиранию!

Со временем теория Фишера превратилась в почти универсальную «научную истину», согласно  которой все разнообразие жизни на Земле «эволюционировало через мутации и естественный отбор». Но принцип генетической энтропии Сэнфорда выявил бессилие естественного отбора, и здесь я раскрыл ошибку, лежащую в основе концепции полезной мутации Фишера. Подробная научная правда об истории жизни еще не раскрыта, но мы делаем гигантские шаги в этом направлении. Дорожная карта была очерчена, и она указывает далеко от великой схемы дарвиновской мечты и прямо к 1-11 главам книги Бытие.

Вас также может заинтересовать:

Ссылки:

  1. Williams, A.R., Beneficial mutations: real or imaginary?–part 1, J. Creation 28(1):122–127, April 2014; creation.com/mutations-part1.

  2. Haldane, J.B.S., A Mathematical Theory of Natural and Artificial Selection, Part V: Selection and Mutation, Math Proc Cambridge 23(7):838–844, 1927 | doi: http://dx.doi.org/10.1017/S0305004100015644.

  3. Fisher, R.A., The Genetical Theory of Natural Selection, Oxford University Press, London, p. 53, 1930.

  4. McDonald, M.J., Cooper, T.F., Beaumont, H.J.E. and Rainey, P.B., The distribution of fitness effects of new beneficial mutations in Pseudomonas fluorescens, Biol. Lett. 7(1):98–100, 2011 | doi: 10.1098/rsbl.2010.0547.

  5. ReMine, W.J., The Biotic Message: Evolution versus Message Theory, St. Paul Science, MN, chs. 7–9, 1993.

  6. Sanford, J.C., Genetic Entropy and the Mystery of the Genome, 3rd edn, FMS Publications, New York, 2008.

  7. Williams, A., Human genome decay and the origin of life, J. Creation 28(1):91–97, April 2014; creation.com/human-genome-decay.

  8. Noble, D., Physiology is rocking the foundations of evolutionary biology, Exp Physiol. 98(8):1235–43 | doi: 10.1113/expphysiol.2012.071134.

  9. Spetner, L., Not by chance! Shattering the modern theory of evolution, The Judaica Press, Brooklyn, 1997.

  10. Truman, R., The Problem Of Information For The Theory Of Evolution: Has Tom Schneider Really Solved It? trueorigin.org, accessed 21 January 2014.

  11. Williams, A., Mutations: Evolution’s engine becomes evolution’s end, J. Creation 22(2):60–66, August 2008; creation.com/evolutions-end.

  12. Carter, R.W., Can mutations create new information?, J. Creation 25(2):92–98, August 2011; creation.com/new-info.

  13. Carroll, S.B., Endless Forms Most Beautiful: The new science of Evo Devo, Norton, New York, chs 8–9, 2005.

  14. rationalwiki.org, accessed 6 March 2014; Examples of Beneficial Mutations and Natural Selection, gate.net, accessed 6 March 2014.

  15. creation.com/search?q=beneficial+mutations.

  16. Я вирішив продовжити акцент Фішера на слові «стать», щоб читачі знали про його винахід

  17. Wojcicki, A. et al., Gamete donor selection based on genetic calculations, United States Patent No. US 8,543,339 B2, 24 September 2013.

  18. Kassen, R. and Bataillon, T., Distribution of fitness effects among beneficial mutations before selection in experimental populations of bacteria, Nature Genetics 38:484–488, 2006 | doi:10.1038/ng1751.

  19. MacLean, R.C. and Buckling, A., The distribution of fitness effects of beneficial mutations in Pseudomonas aeruginosa, PLoS Genet. 5(3):e1000406, 2009 | doi:10.1371/journal.pgen.1000406.

  20. Kimura, M., The neutral theory of molecular evolution, Cambridge University Press, 1983.

  21. The GWAS policy of the National Institutes of Health illustrates this point, gds.nih.gov, accessed 26 February 2014.

  22. Yockey, H.P., Information Theory, Evolution, and the Origin of Life, Cambridge University Press, ch. 6, 2005.

  23. Boyko, A.R. et al., Assessing the evolutionary impact of amino acid mutations in the human genome, PLoS Genetics4(5):e1000083, 2008 | doi: 10.1371/journal.pgen.1000083. Figure 3 is based on the four categories of fitness effects reported in their table 5: s

  24. Several authors have suggested that there may be no truly neutral mutations. One possible explanation for apparently neutral mutations is genetic redundancy. See Terborg, P., Evidence for the design of life: part 1—genetic redundancy, J. Creation 22(3):79–84, December 2008; creation.com/baranomes-design.

  25. Fisher’s data were presented in his table 1, p. 51, and his assumption of equal frequency on pp. 18–19 and 38–39. The Fisher curves in figure 3 have maximum values higher than the others because the area under all curves reflects the proportions of mutations being compared and needs to be approximately comparable.

  26. A number of modifications to the exponential shape have been made by more recent authors but they still all qualify as ‘exponential-like’ with a maximum near zero.

  27. A few very rare diseases are caused by a single-nucleotide change.

  28. Molecular systems biology, msb.embopress.org, accessed 10 September 2013.

  29. evodevojournal.com, accessed 26 February 2014.

  30. Williams, A., Facilitated variation: a new paradigm emerges in biology, J. Creation 22(1):85–92, April 2008.

  31. Lightner, J.K., Designed to inhabit the earth: A review of The Plausibility of Life: Resolving Darwin’s Dilemma by Marc W. Kirschner and John C. Gerhart, Yale University Press, New Haven, CT, 2005, J. Creation 22(1):33–36, April 2008.

  32. Avise, J.C. and Ayala, F.J., In the light of evolution I: Adaptation and complex design, PNAS 104(Supp. 1):8563–8566, 2007 | doi: 10.1073/pnas.0702066104.

  33. Wilkins, A.S., Between ‘design’ and ‘bricolage’: Genetic networks, levels of selection, and adaptive evolution, PNAS 104(Supp. 1):8590–8596, 2007 | doi: 10.1073/pnas.0701044104.

  34. Gerhart, J., and Kirschner, M., The theory of facilitated variation, PNAS 104 (Supp. 1):8582–8589, 2007 | doi: 10.1073/pnas.0701035104.

  35. Parter, M., Kashtan, N. and Alon, U., Facilitated Variation: how evolution learns from past environments to generalize to new environments, PLoS Computational Biology 4(11):e1000206, 2008 | doi:10.1371/journal.pcbi.1000206.

  36. Kirschner, M.W. and Gerhart, J.C., The Plausibility of Life: Resolving Darwin’s Dilemma, Yale University Press, p. 227, 2005.

  37. I suspect this is the reason why the theory—even though it is based on solid evidence, is proposed by such eminent scientists, and has been well received at the highest level in the scientific establishment—has been so widely ignored since then.

  38. Kirschner and Gerhart, ref. 34, pp. 230–236.

  39. Grant, P.R. and Grant, B.R., How and Why Species Multiply: The Radiation of Darwin’s Finches, Princeton University Press, 2008.

  40. Terborg, P., Evidence for the design of life: part 2—Baranomes, J. Creation 22(3):68–76, December 2008. Terborg, P., Evidence for the design of life: part 3—an introduction to variation inducing genetic elements, J. Creation23(1):99–106, April 2009.

  41. Sanyal, A. et al., The long-range interaction landscape of gene promoters, Nature 489(7414):109–115, 2012 | doi:10.1038/nature11279.

  42. Venters, B.J. and Pugh, B.F., Genomic organization of human transcription initiation complexes, Nature502(7469):53–58, 2013 | doi:10.1038/nature12535.

  43. Djebali, S. et al., Landscape of transcription in human cells, Nature 489(7414):101–108, 2012 | doi:10.1038/nature11233.

  44. Davidson, E.H., Emerging properties of animal gene regulatory networks, Nature 468(7326):911–20, 2010 | doi:10.1038/nature09645.

  45. Istrail, S., De-Leon, S. B. and Davidson, E.H., The regulatory genome and the computer, Developmental Biology310(2):187–195, 2007.

  46. Neph, S. et al., An expansive human regulatory lexicon encoded in transcription factor footprints, Nature489(7414):83–90, 2012 | doi: 10.1038/nature11212.

  47. Britten, R.J. and Davidson, E.H., Gene regulation for higher cells: a theory, Science 165(3891):349–357, 1969.

  48. The Davidson Laboratory, Research Summary Overview, its.caltech.edu, accessed 20 November 2013.

  49. Davidson, E.H., The Regulatory Genome: Gene Regulatory Networks in Development and Evolution, Academic Press, San Diego, CA, 2006.

  50. Erwin, D.H. and Davidson, E.H., The evolution of hierarchical gene regulatory networks, Nature Reviews Genetics10(2):141–148, 2009 | doi:10.1038/nrg2499.

  51. Davidson, E.H. and Erwin, D.H., An integrated view of precambrian eumetazoan evolution, Cold Spring Harbour Symposium on Quantitative Biology 74:65–80, 2009 | doi: 10.1101/sqb.2009.74.042.

  52. Truman, R., Information theory—part 3: introduction to Coded Information Systems, J. Creation 26(3):115–119, December 2012.

  53. McDonald, M.J. et al., Adaptive divergence in experimental populations of Pseudomonas fluorescens. IV. Genetic constraints guide evolutionary trajectories in a parallel adaptive radiation, Genetics 183(3):1041–1053, 2009 | doi: 10.1534/genetics.109.107110.