Генетика та мікросвіт
Креацентр > Статті > Генетика та мікросвіт > Корисні мутації: реальні або уявні?

Корисні мутації: реальні або уявні?

У першій частині мова йшла про роль Р. А. Фішера у створенні неодарвіністської теорії (НДТ) на основі ідеї про те, що рецесивні шкідливі мутації можуть стати домінуючими й корисними. Генетики сьогодні все ще використовують його експоненційний розподіл ефектів пристосованості мутацій. Перші експериментальні дані для суворої перевірки теорії Фішера були опубліковані в 2011 році, і вони суперечили їй. Це збільшує згоду, що НДТ - мертва, і завжди була такою. Мертва теорія обдурила нас і тепер править світом! Нові дані можуть бути пояснені останніми розробками в системній молекулярній біології: теорією спрощеної варіації Кіршнера й Герхарта, теорією ієрархічних мереж регуляції генів Еріка Девідсона, яка заснована на алгебрі логіки (логічний тип даних, або тип Булена, від англ. Boolean або logical data type — примітивний тип даних, що приймає два можливих значення, іноді званих істиною і брехнею — прим. ред.), і теорією перенавантажених бараномів Пєєра Терборга, яка включає в себе вбудовані генетичні елементи, що викликають варіації. Усі ці теорії грунтуються — або явно (Кіршнер-Герхарт, Терборг) або неявно (Девідсон) — на модулярних механізмах, що викликають зміни і є вбудованими у вихідні роди життя. Корисні мутації реальні, але вони не роблять нічого нового, тільки запускають у дію механізми змін, які вже існують. Ідея пояснення всього живого на Землі так, що випадкові помилки копіювання ДНК можуть призвести до появи новинок, які природний відбір міг би потім зібрати — це просто мрія Дарвіна. Реальність все більше схожа на Буття 1-11!


У першій частині цієї статті1 розповідалося про деякі аспекти історії концепції «корисних мутацій», включаючи їх відсутність у недавніх великомасштабних дослідженнях геному людини. Без домінантних корисних мутацій для виробництва новинок неодарвіністська теорія (НДТ) мертва. Рецесивні корисні мутації не підходять для цієї роботи. У 1927 році Д. Б. С. Холдейн розрахував, що якщо рецесивна корисна мутація дійсно виникне, то вона повинна повторюватися близько 500 разів, перш ніж зможе поширитися досить широко, щоб закріпитися в популяції шляхом природного відбору.2 Тільки домінантні корисні мутації можуть подолати цю проблему відбору.

У 1930 році кращими даними про мутації був список з 500 зареєстрованих змін у плодової мухи дрозофіли. Всі вони були рецесивними й шкідливими, а «новинки» часто жахливими. Щоб врятувати дарвінізм від забуття, англійський статистик (і затятий прихильник євгеніки) Р. А. Фішер вирішив зробити ряд припущень, за допомогою яких шкідливі рецесивні мутації можуть стати корисними й домінуючими.3 Отриманий ним експоненційний розподіл ефектів придатності продовжував використовуватися генетиками протягом усього ХХ-го століття. В огляді 2010 року було висловлено співчуття з приводу того, що 

Ми все ще не володіємо достатніми даними для того, щоб зробити впевнені висновки про розподіл ефектів або домінування корисних мутацій. 

Проте рік потому, нарешті, з'явився перший адекватний набір даних. Але він суперечив Фішеру й поставило авторів у безвихідне становище.4

Тепер ми можемо бачити, що НДТ є і завжди була мертвою теорією, тому що її фундамент в генетиці ніколи не існував. Це не поодинокий висновок. Креаціоністи РеМін, Сенфорд і Уільямс7 задокументували безліч інших фатальних недоліків у цій теорії. У липні 2013 року почесний професор фізіології Оксфорда Деніс Нобл оголосив, що 

Всі основні припущення сучасного синтезу (часто також називають неодарвінізмом) були спростовані.8

Що таке «корисні мутації»?

Природа мутацій та їх внесок в історію життя були детально розглянуті в креаційній літературі.5,9,10,11,12 Загальний висновок характеризується цією цитатою з Джона Сенфорда, генетика, що вивчає рослини:

Все, що стосується істинного розподілу мутацій, свідчить проти їхньої можливої ролі в подальшій еволюції [акцент в оригіналі]» (стор 25).6

На відміну від НДТ, Сенфорд показав, що наші геноми страждають від «генетичної ентропії» — сублетальні шкідливі мутації накопичуються нестримно, приводячи нас до неминучого вимирання. Еволюціоністи заявляли про низку мутацій, які можуть бути корисні в деяких популяціях за певних обставин.13,14 Креаціоністи вивчили ці випадки15 й погодилися з тим, що деякі з них заслуговують довіри, а інші є двозначними/сумнівними (з потенційними перевагами або недоліками) і більшість з них пов'язані з втратою генетичної інформації, яка узгоджується з теорією Сенфорда (і суперечить НДТ). Проте ні один з цих прикладів ніколи не використовується генетичними теоретиками, тому що їм потрібні великі набори даних, які показують придатність як великих, так і малих генетичних змін.

Рисунок 1. Припущення Фішера про те, що найменші мутації мають найбільшу ймовірність стати корисними для виду. Мутації з великими ефектами поступово стають менш корисними. Перемальовано з Фішер3, малюнок 3, стор 40, з невеликим стисненням у горизонтальному масштабі.


Для цілей цієї статті найбільш важливим припущенням Фішера було те, що тільки найменші мутації можуть стати корисними.16 Ті з них, які матимуть все більш значні наслідки, стануть все менш вигідні. Він проілюстрував це припущення на своєму, який відтворено вище (рис. 1). Пунктирна лінія на рисунку 1 описує «експоненційну» криву. Фішер очікував, що найбільш корисні мутації будуть мати лише незначний ефект і, отже, виникнуть майже з нуля на горизонтальній шкалі. Йому потрібно було багато корисних змін, щоб змусити його теорію працювати так, щоб їхня максимальна частота також була близька до нуля і супроводжувалась зменшенням частот мутацій, які дають великі ефекти. 

Щоб перевірити теорію Фішера, генетикам потрібен розподіл частот мутацій у діапазоні від малих до великих ефектів. Жоден з наведених вище прикладів, які відповідають цьому критерію, не має нічого схожого з недавнім великомасштабним секвенуванням геномів людини, як зазначено в частині 1.1 Недавній патент «Дизайнерська дитина» (діти з генетично відредагованих ембріонів — прим. ред.) також не допоможе, так як в більшій мірі він стосується мінімізації ризику захворювання. Єдиними потенційними позитивними факторами були толерантність до лактози й м'язова працездатність (спринт проти витривалості).17 Жоден з них не забезпечує перевірку теорії Фішера.

У генетиків є ще одна вимога до відповідних даних. Їм потрібно більше зразків корисних мутацій до того, як відбір почне працювати над ними, а не після, як у всіх наведених вище прикладах. У дослідження 2006 року, в якому намагаються досягти цього в бактеріальних експериментах, сказано, що «розподіл ефектів придатності серед корисних мутацій неможливо відрізнити від ... приблизно експоненціального розподілу з багатьма мутаціями невеликого ефекту й кількома великими ефектами».18 Теорія Фішера, схоже, підтвердилася. Проте в дослідженні 2009 року був досягнутий дещо інший результат:

У відповідності до теорії [Фішера] ефекти корисних мутацій експоненційно розподіляються там, де пристосованість дикого типу є помірною або високою. Проте коли пристосованість дикого типу низька, дані більше не слідують експоненціальному розподілу, тому що багато корисних мутацій впливають на пристосованість. НЕ ІСНУЄ популяційної генетичної теорії, яка могла б пояснити цей ухил в сторону мутацій з великими ефектами [виділення додано].19

Рисунок 2. Вперше вміряно розподіл ефекців придатності для корисних мутацій (заштриховані стовбці являють відображають 100 мутацій в бактеріальних колоніях). Генетики-теоретики очікували побачити експоненційний розподіл (як лінія з точок), але дані краще відбопідали нормальному розподілу (пунктирна лінія). Взято з McDonald et al.4 figure 1a. 


Перші експерименти по повному вирішенню проблеми відбору були опубліковані в 2011 році, а результати представлені на рис 2. Замість того, щоб відповідати односторонньому експоненціальному розподілу Фішера, він дав двосторонній нормальний розподіл.4 Цей результат був настільки «цікавим», що автори заявили, що їхні експерименти не були «перевіркою існуючої [тобто фішеровської] теорії». 

Але «навіть за відсутності [нової] теорії нашого детального розуміння карти генотип-фенотип, що лежить в основі [корисних мутацій], має бути достатньо, щоб спробувати пояснити отриманий нормальний розподіл. Однак, застосувавши своє «детальне розуміння», вони змушені були визнати, що «незрозуміло, чому [мутації] повинні відповідати нормальному розподілу».

Порівняння шкідливих і корисних мутацій

Тепер, коли у нас є деякі «достовірні дані» про корисні мутації, які суперечать експоненційному розподілу Фішера, варто знайти деякі настільки ж «достовірні дані» про шкідливі мутації, щоб порівняти їх. Це особливо важливо в світлі того факту, що генетичне теоретизування з цього питання протягом усього ХХ-го століття грунтувалося на припущеннях, а не на даних. 

Наприклад, «Нейтральна теорія молекулярної еволюції» Мото Кімури заснована на принципі, що природний відбір не здатний виявити ефекти більшості мутацій.20 Тому його теорія заснована, головним чином, на незнанні генетичних наслідків, що є антитезою того, що тут необхідно. Як виявилося, це фундаментальна проблема в усіх видах досліджень мутацій. Надзвичайно важко експериментально перевірити причинно-наслідкові зв'язки між генетичними змінами й фенотипічними наслідками. Проблема настільки велика, що більшість дослідників навіть не намагаються її вирішити. Вони просто роблять комп'ютерні «дослідження асоціацій по всьому геному» (genome wide studies association — GWAS)21, а потім розмірковують про причини й наслідки.

Шкідливі мутації повинні відображати експоненційну криву Фішера, оскільки ми могли б очікувати, що поодинокі нуклеотидні варіації, подібно іржі в машині, лише поступово будуть погіршувати функції організму. Згідно моделі, яку розробив фізик і теоретик інформації Х'юберт Йокі, білки повинні допускати численні заміни між амінокислотами, що мають подібні властивості, перш ніж функція всієї молекули буде порушена.22 Тобто, мутації в областях, які кодують білок, повинні призводити тільки до поступового зниження пристосованості в міру збільшення мутаційного навантаження, як і передбачав Фішер. Здається, однак, що Фішер і Йокі обидва були неправі.

Рисунок 3. Розподіл ефектів пристосованості для шкідливих амінокислотно-змінюючих мутацій у людей (темно-сірі колонки зліва представляють 47 576 мутацій від 35 суб'єктів, Бойко та ін. 23 табл. 5) в порівнянні з корисними мутаціями (світло-сірі стовпці праворуч, мікробні дані, малюнок 2 вище). Пунктирні лінії є найбільш відповідними теоретичними кривими (гамма зліва, нормаль праворуч), а точкові лінії з обох сторін — очікувані експоненційні розподіли Фішера.


Результати найбільшого дослідження впливу амінокислотно-змінюючих мутацій й геномів людини, скориговані на ефекти відбору,23 представлені на рис. 3 поряд з корисними мутаціями з рис. 2. Дані не схожі на експоненційний розподіл Фішера (точкова лінія зліва), але добре вписуються в гамма-розподіл, як показано пунктирною лінією. Ця крива була обмежена для проходженням через нульову частоту при нульовому ефекті, щоб проілюструвати одну з декількох моделей, протестованих авторами, де шкідливі мутації належать до іншого класу нейтральних мутацій.24 Крива також була змушена пройти через нульову частоту, у крайньому лівому кутку, де шкідливі мутації стають смертельними.

Очікувані експоненційны криві Фішера мають однаковий розмір для обох ефектів, тому що він припустив, що обидва відбулися з однаковою частотою (на відміну від його даних).25 Його криві не мають нічого спільного ні з одним з представлених тут розподілів. Ці два набори даних ясно описують два абсолютно різних класи біологічних подій.

Порівняння на малюнку 3 потребують деякого уточнення, щоб виправити помилкове припущення Фішера про те, що корисні й шкідливі мутації відбуваються з однаковою частотою. Сьогодні ми знаємо, що корисні мутації дуже рідкісні. Якби сучасний генетик виправив помилкове припущення Фішера (як це зробив Сенфорд6 у своєму рис 3), то результат міг би виглядати приблизно так, як на рис 4.

Рисунок 4. Ілюстрація очікуваного розподілу ефектів придатності Фішера для всіх мутацій, скоригована з урахуванням крайньої рідкості корисних мутацій (маленький шлейф праворуч від нульового ефекту).

Крива на рисунку 4 тепер має дивну форму, але це не проблема, тому що статистичні розподіли бувають різних форм і розмірів. Важливим моментом на рис.4 є те, що генетики ще з часів Фішера очікували, що корисні мутації будуть не більші ніж правий шлейф розподілу всіх мутацій за ефектом пристосованості. У них був тільки один механізм для створення новинок через корисні мутації — випадкові помилки копіювання ДНК (див. частину 1) — і це був той самий механізм, який генерував шкідливі мутації. Очікуваний розподіл буде мати максимальне значення на нулі або близько нуля із шлейфами, що зменшуються з обох сторін і які відображають експоненціальні криві.26 Максимальне значення близько нуля означає, що невеликі зміни з невеликим або нульовим ефектом є найбільш частими для обох видів, причому великі зміни в обох напрямках стають все більш рідкісними.

Генетики не очікували, що корисні (або шкідливі) мутації призведуть до появи окремо розташованих двосторонніх розподілів з максимальними значеннями, далекими від нульового ефекту пристосованості мутацій. Це означало б, що корисні мутації виникають з іншого класу процесів, відмінних від тих, які виробляють шкідливі мутації. І саме тому нові корисні дані викликали такий жах, тому що в них не було теорії, щоб пояснити це. Але креаціоністи це зробити за допомогою статистики та останніх розробок в області молекулярної системної біології.

Молекулярна системна біологія

Теорія Фішера була побудована на його геноцентричному погляді на спадковість, який виник у Менделя й ранніх генетиків. У сучасних термінах ДНК ми знаємо, що найменша можлива мутація — це всього лише одна зміна нуклеотиду. Для бактерії ця різниця склала б близько 0,0001% (1 зміна в геномі з 1 мільйоном нуклеотидів), а у людини це буде різниця близько 0,00000003% (1 зміна в геномі з 3 мільярдами нуклеотидів). Такі крихітні зміни, швидше за все, будуть зовсім незначними за своїм впливом на організм.27 

Ми також знаємо з секвенування генома, що однонуклеотидні зміни є найбільш поширеними. Проект «1000 геномів», згаданий у 1-й частині, виявив 38 мільйонів змін однонуклеотидів, 1,4 мільйона інделей (різниця 1-50 нуклеотидів в результаті вставок і/або делецій) і 14 000 великих делецій (>50 нуклеотидів). Ці результати відповідають очікуванням Фішера — невеликі зміни є найбільш поширеними, в той час як великі зміни стають все більш рідкісними. Фішер також припустив, що сума збитків, завданих мутацією, буде пропорційна величині зміни (сучасною мовою, кількосі задіяних нуклеотидів), що призведе до аналогічної експоненціально спадної кривої. Ні один з наборів даних на рисунку 3 не відповідає цьому шаблону, тому що ще щось повинно відбуватися.

Коли фізіолог Деніс Нобл оголосив про смерть НДТ в 2013 році, він виступав за новий погляд на життя, заснований на клітинах, з геномом в якості простого органу всередині клітини.8 Молекулярна системна биологія28 і еволюційна біологія розвитку (evodevo)29 є центральними дисциплінами в побудові цього нового погляду на життя. У новаторській книзі 1997 року «Клітини, ембріони та еволюція: на шляху до клітинного та еволюційного розуміння фенотипових варіацій і еволюційної адаптивності» професор Берклі Джон Герхарт і професор Гарварду Марк Кіршнер описали еволюційний парадокс, який відкрила молекулярна біологія. З одного боку, відбувається надзвичайне збереження молекулярної структури й функцій в основних процесах життя. Всі прокаріотичні клітини мають подібну структуру й метаболічні функції.

Всі еукаріотичні клітини мають подібну структуру й метаболічні функції (до спеціалізації).

Усі багатоклітинні тварини використовують одні й ті ж з'єднання та позаклітинний матрикс. Метаболічні процеси настільки добре зберігаються, що ген людського інсуліну може бути вставлений в геном бактерії або дріжджів, і буде вироблятись саме інсулін людини. Плани тіла залишаються такими самими у всьому типі. З іншого боку, існує надзвичайне різноманіття в анатомії, фізіології і поведінкових стратегіях окремих видів. Як може так багато речей, які залишаються незмінними, виробляти так багато різних способів? Кіршнер і Герхарт не змогли вирішити парадокс у 1997 році, але їм вдалося ідентифікувати це як серйозну проблему для біологів-еволюціоністів. НДТ повністю залежить від випадкових помилок копіювання ДНК при отриманні новизни, тому вони очікували знайти випадкові зміни у всьому. Щось явно було не так!

У 2005 році Кіршнер і Герхарт досягли успіху в тому, що вони назвали першою всеосяжною теорією того, як життя працює на молекулярному рівні: теорія спрощених варіацій. Розглянута раніше в цьому журналі,30,31 вона була позитивно спринята32,33 Національною академією наук, 34 і отримала підтримку під час дослідження комп'ютерного моделювання.35 Останнє визначило «слабкий регуляторний зв'язок» між «модульними збереженими основними процесами» як рішення парадоксу. Вони порівняли модульні компоненти з блоками Lego — окремо їх важко зламати (зберегти), але вони легко розбираються і переставляються (слабо пов'язані) для створення різних видів, розмірів і форм як органів, так і організмів. 

Крім того, дослідники стверджували, що адаптивність і, отже, «здатність еволюціонувати» - вбудовані. Генетичні варіації і мутації не повинні бути творчими; їм потрібно тільки запустити творчий потенціал, вбудований в організм.36 Це твердження є приголомшливим спростуванням дарвінізму, але автори не змогли його визнати.37 Одним із наслідків цього є те, що унікальні корисні мутації більше не потрібні, тому що весь потенціал для зміни в будь-якій конкретній лінії вже вбудований і просто очікує, щоб бути вираженим через генетичну зміну. 

Одним з досягнень їхньої теорії є те, що вона забезпечує механізм, за допомогою якого шкідливі мутації можуть мати корисні результати. Збулася мрія Фішера? Кіршнер і Герхарт посилалися на механізми, що лежать в основі варіацій дзьоба в галапагосских юрків Дарвіна в якості підтримки їхньої теорії. НДТ потребує тривалої послідовності мутацій, що відбуваються незалежно в верхньому й нижньому дзьобі та прилеглій черепно-лицевій системі, а також багатьох поколінь відбору, щоб повільно виробляти поступові морфологічні та функціональні зміни. Але дослідження показали, що для пояснення спостережуваної природної зміни необхідні тільки дві модульні регуляторні зміни.

Білок кісткової морфології тканини BMP4 при експресії раніше або пізніше в ембріогенезі викликає широкий або вузький розвиток дзьоба, а більша чи менша кількість кальцієвого регуляторного білка кальмодуліна продукує довгі або короткі дзьоби. Зміни відбуваються через зміни в регуляторних системах, які не заважають механізму будувати черепно-лицеві особливості.38 Польові спостереження підтверджують, що розмір і форма дзьоба змінюються в міру зміни клімату й наявності їжі.39

Кіршнер і Герхарт не спекулювали на формі розподілу ефектів пристосованості мутацій, які передбачає їхня теорія. Проте якщо ми додамо в їхні рамки теорію Піра Терборга про фронтально навантажені бараноми (Peer Terborg’s Theory of Front Loaded Baranomes) з вбудованими генетичними елементами, що викликають варіації (variation-inducing genetic elements — VIGEs),40 разом з недавнім розумінням мереж регуляції генів, то креаціоністи можуть зробити такі прогнози.

Геном регулювання 

Система кодування білка в ДНК становить усього близько 1,5% геному людини. Останні звіти по кодуванню (ENCODE) показують, що інші 98,5% «повні функціональних елементів»41, і вони «широко транскрибовані».42 Дослідники сказали, що РНК, а не ДНК, тепер повинна бути ідентифікована як носій спадкування, і концепція «гена» повинна бути переглянута, щоб врахувати всі регуляторні взаємодії аж до появи фенотипу, які він виробляє.43 Це твердження віщує велику революцію в біологічному мисленні — вивести його з генно-орієнтованої парадигми й помістити його прямо в парадигму клітини/організму, до якої закликав Ноубл.

Величезна кількість РНК, які транскрибуються з некодуючою ДНК, значною мірою обмежені ядром, де вони працюють над регулюванням генів.43 Ось де відбувається справа життя. Регуляторний ген, як тепер відомо, складається із складного набору генних регуляторних мереж (Gene Regulatory Networks, GRNs) в комбінаціях, унікальних для кожного виду. «GRNs складаються з декількох підсхем, тобто окремих завдань регулювання, на які може бути поділей проаналізований процес і які виконуються в кожній даній підсхемі GRN».44 Це означає, що GRNs є «модулями», як визначено Кіршнером і Герхартом. 

GRNs використовують базові логічні схеми (оператори AND, OR і NOT) для обробки біологічних даних у своїх «цис-регуляторних» вузлах точно аналогічним чином з тим, що відбувається в сучасних комп'ютерах.45 З цих базових логічних операцій можуть бути отримані навіть найскладніші схеми перемикання. Геноми людини містять близько 8 мільйонів таких регуляторних вузлів,46 тому розробка схем для створення людини — і виявлення відмінностей між людьми і шимпанзе — буде величезною справою. Ніхто навіть не робить необхідних досліджень, щоб з'ясувати це, тому що експерименти на ембріонах людини і шимпанзе заборонені.

Ідея про те, що гени можуть регулюватися логічними схемами, виникла в 1969 році у фізика Манхеттенського проекту Роя Бриттена і біолога розвитку Еріка Девідсона.47 Вони провели решту часу своєї кар'єри, вивчаючи GRNs пурпурного морського їжака Strongylocentrotus purpuratus. Вони шукали ділянки перемикання на ДНК вище генів, які вони контролюють, вимірювали тимчасовий хід РНК, які були отримані з цих ділянок, а потім порівнювали їх зі стадіями розвитку в ранньому ембріоні. Тепер у них є схема GRN, яка перетворює ДНК в ранній ембріон.48

У 2006 році Девідсон написав перший підручник з цього предмету.49 Він показав, що GRNs працюють на трьох рівнях ієрархічного контролю. На верхньому рівні знаходяться елементи управління планом тіла, які не переносять ніяких змін (мутанти вмирають). Контроль другого рівня розвиває системи органів і придатків в межах плану тіла і є дуже консервативним (деякі зміни рідко можуть допускатися). Але елементи третього рівня контролю допускають, можливо, нескінченні зміни, і саме тут, на думку Девідсона, відбувається більшість змін на рівні виду та роду. Це різко змінює ландшафт придатності для мутацій, тому що їхні ефекти залежатимуть від рівня ієрархії GRN, в якій вони відбуваються.50 Інваріантність планів тіла в різних типах являє собою серйозну проблему для еволюції:

Сильний ВИСНОВОК полягає в тому, що еволюційний процес, який породжує ... базові плани тіла евметазоа, багато в чому СИЛЬНО ВІДРІЗНЯВСЯ від еволюційних змін, які можна спостерігати на видовому рівні в сучасних тварин [виділення додано].51

У 2011 році Девідсон отримав Міжнародну премію з біології за свою роботу.

Інтеграція молекулярної біології і статистики

Тепер ми можемо спробувати пояснити, чому корисні мутації відповідають нормальному розподілу, чому шкідливі мутації відповідають гамма-розподілу й чому жодна з них не відповідає експоненційному розподілу Фішера. 

Експоненційний розподіл Фішера повністю зрозумілий в його геноцентричному погляді на життя, як було показано раніше, і він не пояснює дані на рисунку 3. Його ідея про те, що шкідливі мутації можуть стати корисними, мабуть, виправдана теорією Кіршнера-Герхарта, але їхній механізм настільки радикально відрізняється, що він являє собою явне заперечення механізму Фішера. Корисні мутації, які слідують за нормальним розподілом, можуть бути пояснені модульною структурою життя на молекулярному рівні. Модульність визнана фундаментальною в метафорі блоків Lego Кіршнера і Герхарта, в ієрархічних логічних регуляторних ланцюгах генів Девідсона і в VIGEs Терборга. На відміну від Фішера, жоден з цих авторів не описує основну роль однонуклеотидних варіацій (single-nucleotіde variations, Snv) в історії життя. Генетична інформація не полягає в накопиченні Snv з плином часу (як передбачає НДТ); вона полягає в генетичних інформаційних системах, які завжди приходять в модульній формі.52

Фактично все всередині клітини є модульним, тому що вона складається з великих макромолекул, або окремо, або в поєднанні з одним або багатьма іншими, щоб створити внутрішньоклітинні машини. Білки також є модульними за структурою, причому різні модулі роблять різні речі, і кожен з них зазвичай робить те ж саме в різних білках. Гени — в їхньому хрестоматійному поданні — є модульними й складаються з декількох окремих сегментів екзону та інтрону. Булева логіка вказує на дискретну (грудкувату, стрибкоподібну або ступеневу структуру), а не на безперервні (гладкі) результати — модулі або є, або відсутні; вони або включені або вимкнені, і вони працюють разом або окремо від інших модулів. Все в здоровій клітині має свою мету. Використані деталі швидко розбираються, а компоненти швидко переробляються, тому ніколи не буває великої кількості дрібних предметів, що лежать навколо, які не чинять істотного впливу на фізичну форму організму. Це означає, що ніколи не існує максимальної частоти модулів на нулі або близько нуля на шкалі ефектів пристосованості мутацій, як передбачала теорія Фішера.

Всі види здатні переносити й пристосовуватися до певної кількості варіацій у своїх умовах життя. Розумний творець, швидше за все, створить VIGEs, які здатні дати великий імпульс для підвищення фізичної форми, а не просто маленький, щоб перемістити вигляд з одного «адаптивного діапазону» в інший. Терборг перерахував ендогенні ретровіруси, послідовності вставки, лінії, синуси, мікросупутники й транспозони серед своїх кандидатів VIGEs. Це полінуклеотидні послідовності розміром до декількох тисяч нуклеотидів у довжину. Таким чином, перевага придатності, отримана шляхом перебудови VIGEs в процесі регулювання, з більшою ймовірністю призведе до великих корисних змін, ніж до невеликих. Тому, розподіл корисних ефектів пристосованості мутацій повинен мати максимальне значення значно вище нуля, як це спостерігається.

Навпаки, коли справа доходить до шкідливих амінокислотних мутацій, це були б ті види подій, які порушують структурні або функціональні модулі на основі білка, а не просто перебудовують регуляторні ланцюги. Такий розрив з більшою ймовірністю призведе до утворення великих шкідливих дефектів, а не дрібних, як показано на мал.3. Сприятливою відповіддю в бактеріальних експериментах було перевиробництво целюлози, що дозволило колонії утворюватися й плавати на поверхні рідкого середовища. Бактерії були спроектовані так, що мутації, які викликали перевиробництво, також активували ген стійкості до антибіотиків. Бактерії були вирощені у середовищі, що містить антибіотик, тому вижили тільки мутанти, в той час як нерезистентний спадковий тип був знищений. Таким чином, переваги мутацій можуть бути виявлені до того, як станеться який-небудь відбір для утворення колоній (відбір, який дійсно стався, був проведений антибіотиком).

Було 39 різних метаболічних шляхів, в яких мутація теоретично могла б дати результат, але насправді вона спостерігалася тільки в трьох шляхах, і кожен раз вона була в регуляторному компоненті.53 Щоб перевірити наявність інших видів мутацій, автори реконструювали спадкову форму бактерії, в якій була відсутня будь-яка із спостережуваних мутацій, і виявили (протягом більш тривалого періоду), що точно такі ж мутації відбуваються знову. Вони прийшли до висновку, що «еволюція», яку вони спостерігали, не була випадковою, а обмеженою попередньою генетичною архітектурою. Ці результати відповідають тому, що запропонували Кіршнер і Герхарт: по-перше, що генна регуляція є «слабким зв'язком», яка дозволяє легко перебудовувати функціональні модулі (виробництво целюлози, утворення колоній), а по-друге, що вже існуюча генетична архітектура полегшує цей корисний вид варіації!

Зверніть увагу, що ці мутації не внесли нічого нового у вид. Вони тільки налаштували наявне обладнання для виробництва целюлози, щоб домогтися позитивного результату. Обмеження «еволюції» мутаціями тільки в 3 з 39 можливих шляхів також відповідає відкриттю Девідсона, що ієрархічні GRNs легко переносять зміни тільки в своїх ланцюгах управління найнижчого рівня. 

В даному випадку достатня кількість додаткової целюлози, що дозволяє колонії плавати, стала оптимальним, а, отже, і найбільш поширеним результатом, що призводить до піку розподілу. Деякі мутації, можливо, викликали надлишок целюлози, яка могла б виснажити ресурси для інших функцій, і вони сформували верхню частину розподілу. Інші мутації могли мати недолік целюлози, викликаючи меншу кількість бактерій для реплікації і/або приєднання до колонії, тим самим сприяючи більш низькому рівню розподілу. Мутації, що викликали лише незначний надлишок целюлози, мало допомогли б у формуванні колоній, тому вони, ймовірно, вижили практично з нульовою частотою, як спостерігалося.

На відміну від нормального розподілу, крива гамма-розподілу на рисунку 3 говорить нам щось зовсім інше. По-перше, крайня ліва частина кривої переходить на нульову частоту, щоб показати, що пошкодження мутації за цією точкою є смертельним. Не існує ніякої порівняльної верхньої межі на позитивній стороні (далеко праворуч від нормальної кривої), тому що позитивні переваги теоретично можуть виходити далеко за межі показаної точки. Максимум гамма-кривої праворуч від смертельної зони говорить нам, що більшість мутацій, що змінюють амінокислоти, викликають сублетальні, але все ж майже смертельні ушкодження — вони значною мірою впливають на репродуктивну придатність. Це ті види мутацій, що природний відбір не може видалити, і вони накопичуються, як описує модель Сенфорда.

Обговорення і висновки

Протягом ста років дарвіністи покладали свої надії на корисні мутації, які повинні були стати джерелом новизни, яку природний відбір міг накопичити, щоб створити все розмаїття життя на Землі. Але коли вони, нарешті, з'явилися, вони так само швидко зникли знову. Немає такої речі, як корисна мутація, яка може зробити щось нове, чого не було раніше. Для природного відбору немає нічого нового, щоб таким чином здійснити дарвіновскую мрію.

Теорія Фішера, винайдена для порятунку дарвінізму від забуття, повністю суперечить цим новим даним. Корисні мутації не слідують експоненційному розподілу з максимальним значенням близько нуля, як він очікував. Вони описують двосторонній нормальний розподіл з максимальним значенням значно вище нуля. Аналогічним чином, шкідливі мутації, які змінюють амінокислоти у людей, також не відповідають його теорії — вони мають максимальне значення значно нижче нуля.

Обидва ці результати можуть бути пояснені модульністью: модульність в структурі життя (блоки Lego Кіршнера й Герхарта), модульність у мережах регуляції генів (ієрархія булевих логічних схем Девідсона) і модульні вбудовані механізми, що спричиняють варіації (VIGEs Терборга). Всі ці нові теорії молекулярної системної біології засновані або явно (Кіршнер-Герхарт, Терборг), або неявно (Девідсон) на одному й тому ж неминучому припущенні — що функціональне розмаїття життя утворюється з модульних перебудов того, що було побудовано. Це не походить від того, що мутації і природний відбір накопичили з плином часу. Кожен приклад явно корисної мутації в літературі може бути пояснений невеликими змінами в біологічних структурах і функціях, що вже існують: які були розроблені, щоб реагувати таким чином, або коли пошкодження таких механізмів призводить до корисних наслідків. Не створюється нічого нового, чого не було раніше. Єдине, що накопичило життя з плином часу — це постійно зростаючий тягар суб-летальних шкідливих мутацій, що ведуть нас до неминучого вимирання!

З часом теорія Фішера перетворилася на майже універсальну «наукову істину», згідно з якою усе різномаїття життя на Землі еволюціонувало через мутації й природний відбір. Але принцип генетичної ентропії Сенфорда виявив безсилля природного відбору, і тут я розкрив помилку, яка лежить в основі концепції корисної мутації Фішера. Детальна наукова правда про історію життя ще не розкрита, але ми робимо гігантські кроки в цьому напрямку. Дорожна карта була окреслена, і вона вказує далеко від великої схеми дарвінівської мрії і прямо до розділів 1-11 книги Буття.




Автор: Алекс Вільямс

Дата публікації: серпень 2014

Джерело: creation.com


Переклад: Горячкіна Г.

Редактор: Недоступ А.

Науковий редактор: Тупчієнко В.


Посилання:

  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 < 0.00001, 0.00001 < s < 0.0001, 0.0001 < s < 0.001, 0.01 < s, where s is the selection coefficient and s = 1 means lethal, s = 0 means neutral. 
  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.

Вас також може зацікавити: