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第九十七章演化生物的启示(1/3)

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1演化是一切进化的描述,而生命是其具体的表达,即一种动态的平衡。我们的生命是多层次的均衡,如同自然界的各种关系最后的底层的各个物种的相对稳定的比例。

2演进本质就是从简单到复杂的变化过程,从非生命物质到生命,而物种也是可变,本质上是内在的基因的突变,然后在环境的筛选有特定的个体脱颖而出,最后能够繁衍,最后形成的生殖隔离标志着物种的形成。这种模式同样体现于生物内部的进化。分子水平的演化是中性的,但层次不断跃迁升维到生物机体水平就会有一定的偏向性。这种思想就是微积分的无穷小量的一个应用。

3拉马克演化思想,长期进化发育形成物种;环境的变化/需求的变化使得生物行为变化,理论上表观遗传学能够深入到基因水平从而影响到更高层次如机体的形态。拉马克的观点可能在这个分子层次存在,这也是当然的各种生物科研的基本假设之一。现在的各种因素的处理和最后的指标的测量:一用进废退,不断使用的基因得到加强,反之则削弱,这是基因层次的表达;而是获得性性状遗传,即可能具有一定的延续性,但是更低层次如细胞/分子层次的,机体层次需要更广的时代间隔来实现。

4达尔文思想:自然选择,适者生存。一变异提供无限的可能性,就是对所有的可能路径的遍历,最后能够根据与环境的交互得出一定的适应度;二是生存竞争,这是如同波的干涉,最后能够形成一定的坍缩的路径;3自然选择,适者生存,能够把有利突变遗传下去。4性选择,一种弥补,能够通过多种机制进行筛选。这是多层次竞争博弈达成的均衡。5生命之树,演化的宏观轨迹,这是一种分形结构。

5挖掘生物演化的遗传基础,即分子层次的基因,这是一种不动点的解释,能够通过这个层次来解释宏观层次的变化。我们能够在这个基础上通过基因的组合模式来介绍各种生物过程等等。物种的过渡类型缺少可能是如同量子层次的跃迁,这是层次的相似性;而特殊其实本身就一点都不特殊,只是更多的特殊都死去了;复杂结构的形成其实是一种历史的惯性,是逐步的变异积累的结果。

6孟德尔的杂交实验的分离定律和独立分配定律是基于实验发现的,然后可以抽象出遗传因子的的概念,并在dna序列找到基因来对应。这是基于数据分析的结果,即各种群体遗传学。如同流行病学研究。

7哈达-温伯格平衡,在无突变/自然选择/迁移,随机交配的大种群(理想假设),基因频率和基因型频率满足q?:2qp:p?(a:q;a:q),这个定理其实可以用随机过程的马尔科夫过程来表示,其中的基因频率就是高维的概率矩阵,基因型频率是其具体的表达,如果满足q?:2qp:p?可以视为一种稳定状态。这就是一种理想情况了,是隐马尔科夫模型的一种极度简化。

8基因漂流;先锋者效应,瓶颈效应,这是一种滚雪球的效应形成。

9自然选择:生存和繁殖;定向的移动就是基因频率的改变。动态的平衡就是生命。

10杂合子具有选择优势,这是多层次博弈达成的均衡。正选择和负选择本质上是一种反馈机制。杂交是多层次的交互。

11适应,是个体多层次与环境的交互达成的均衡,即复杂的程度。我们使用各种二叉树治疗的算法来发现各种可能的组合,我们需要进行特定指标的筛选来确定哪些组合具有更大的意义,以自然选择学说的观点可以以适应度来表示,但这也是需要实验来证实的,这就形成了循环论证。我们可以一开始假设不同的组合对应于不同的信号通路,对应于不同的功能(概率分布),具体组合的预测就是这些基本的概率的贝叶斯运算。单个基因带来获利大于损失这种经济学的思考来考虑各种可能的效应,可以以均衡的概念来理解(基因频率的)

12分子水平的演化是经典的形态特征变化的更底层的本征:中性演化,如同微积分的无穷小量是中性的。从底层的单元形成的组合序列之间的相似性可以推测可能的演进关系即同源性(以概率来推断,理论上完全随机的组合具有相似性的概率很低1/20^n,虽然不可能完全随机,但概率也足够低,因此相似性可以推断来自同一祖先的概率更大)。

13多层次的演化:dna—rna—蛋白质,与中心法则具有一定的相似性,这种相似性也是我们进行比较的工具。核酸演化与蛋白质演化是相似的,其速率也是时间,距离等等的函数。我们不单单要考虑单个位点如核苷酸和氨基酸的频率,还需要考虑其具体组合的频率如密码子,内含子等等结构,而这些组合即序列具有更大的意义。

14隐马尔科夫模型来理解进化的过程:基本假设是不同位点处于持续的突变中,且速度一致(转移概率矩阵),不同序列的比对(bla),其差异度pd(=差异数/序列长度)是时间对于变异的函数(作为一种不动点,在高维层次揭示序列之间的关系)。由于突变可能在几次变异之后变回原样,我们需要进一步假设不同位点变异的分布(每个位点平均替换的次数kaa=-ln(1-pd),平均替换数越小,说明同源性越高)如泊松分布(次数为0,1,2……的概率)。而且一些位点可以有一定的可取代性。(替换率kaa=kaa/2t,每年的替换率很低,只有在大的时间

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