Автор Тема: Векторный характер передающейся по наследству информации  (Прочитано 41206 раз)

0 Пользователей и 2 Гостей просматривают эту тему.

Оффлайн Питер

  • Участник форума
  • Сообщений: 1326
    • Просмотр профиля
Цитата: "f_evgeny"
такую величину, как расстояние между двумя точками этого пространства. Оно будет характеризовать суммарную генетическую разницу между двумя наборами генов двух особей. Но для этого надо сначала определится, как будем приводить к единой системе дискретные, аналоговые и множественные параметры.


И  такая  величина    давно  уже  есть. Fst Райта.
А  оно  вам  надо  ?

Оффлайн Павел Замалиев

  • Участник форума
  • Сообщений: 229
    • Просмотр профиля
Цитата: "Дж. Тайсаев"
... разве бывают векторы в которых направление находится в состоянии неопределённости?
Я думаю, бывают. Мы в своем трехмерном пространстве ориентируемся, выделяя три взаимоперпендикулярные оси: верх-низ, запад-восток, север-юг. Как только вы выделили эти оси, у вас сразу появляется ответ на вопрос – куда направлен, скажем, вектор скорости вашего автомобиля. Если вы заблудились – т.е. не можете выделить оси север-юг и запад-восток (а если заблудились под водой с закрытыми глазами и нулевой плавучестью, то и верх-низ не можете выделить) – у вас нет ответа на вопрос - куда направлен вектор скорости автомобиля.

   Вряд ли можно что-то внятное сказать о направлении какого-либо информационного вектора без выделения взаимоперпендикулярных осей в информационном пространстве:
Цитата: "f_evgeny"
... А вот как раз с выделением данных осей и трудности.

Оффлайн Рендалл

  • Участник форума
  • Сообщений: 128
    • Просмотр профиля
Цитата: "f_evgeny"
В принципе можно ввести такую величину, как расстояние между двумя точками этого пространства. Оно будет характеризовать суммарную генетическую разницу между двумя наборами генов двух особей. Но для этого надо сначала определится, как будем приводить к единой системе дискретные, аналоговые и множественные параметры.
Да берите вы видовой список и всё. В сравнительной флористике и фаунистике этих индексов бесконечное количество.
Я проснулся от тишины

Оффлайн Рендалл

  • Участник форума
  • Сообщений: 128
    • Просмотр профиля
Цитата: "Дж. Тайсаев"
Ярослав. Ну двухмерную модель и трёх и даже четырёх, ну в крайнем случае пятимерную модель современные компьютеры ещё осилят, но дальше врятли. Причём каждая следующая n-мерность экспоненциально повышает требования к железу.
А особенно и не надо. Расстояние замеряется между объектами, взятыми попарно.

Цитировать
Наследование теоретически можно выразить и как вектор многомерный,но это тоже формализация, в действительности всё намного сложнее.
Насколько я знаю, геномы, белки сравниваются и определяется сходство. Хотя всё это очень общо. Конкретики никто не даёт. :cry:
Я проснулся от тишины

Оффлайн Павел Замалиев

  • Участник форума
  • Сообщений: 229
    • Просмотр профиля
Цитата: "DNAoidea"
... полезность признака... определяется... через отбор...
Значит, есть признак, и есть полезность у этого признака. Отбор работает с полезностями. Согласитесь, что отбор не только определяет, имеется полезность у признака или нет – если есть альтернатива, отбор из нескольких полезностей выберет ту, которая больше. Значит, полезность может быть большая, маленькая, нулевая, очень большая и т.д., - т.е. полезность можно выразить числом. А это, в свою очередь, значит, что полезности можно складывать, делить и т.д. Не имея шкалы, единиц измерения, да и вообще не умея замерять полезности признаков, мы, тем не менее, можем совершенно точно сказать, что при сложении полезностей сумма может быть меньше, чем каждое слагаемое по отдельности – т.е. полезности складываются как векторы. Если бы при сложении полезностей сумма не могла быть меньше, чем каждое слагаемое по отдельности, то любой признак, имеющий полезность, имел бы эту полезность всегда, независимо от того, какие еще есть признаки у этой же особи.

Оффлайн Ярослав Смирнов

  • Участник форума
  • Сообщений: 2361
    • Просмотр профиля
Цитата: "Павел Замалиев"
Не имея шкалы, единиц измерения, да и вообще не умея замерять полезности признаков, мы, тем не менее, можем совершенно точно сказать, что при сложении полезностей сумма может быть меньше, чем каждое слагаемое по отдельности – т.е. полезности складываются как векторы.

Фишка в том, что при сложении двух признаков с незначительной полезностью суммарная полезность может быть несоизмеримо больше, чем сумма модулей обоих признаков.
Т.е. если включается фактор взаимодействия признаков и образования системы, которая, как известно, не сводится к сумме составляющих её частей.
Нам лунный свет работать не мешает.

Оффлайн Павел Замалиев

  • Участник форума
  • Сообщений: 229
    • Просмотр профиля
Цитата: "Питер"
Цитата: "f_evgeny"
такую величину, как расстояние между двумя точками этого пространства. Оно будет характеризовать суммарную генетическую разницу между двумя наборами генов двух особей.

И  такая  величина    давно  уже  есть. Fst Райта.
Что-то я не могу сообразить, что же будет характеризовать расстояние между двумя точками этого пространства. Наверное, оно будет характеризовать не только суммарную генетическую разницу между двумя наборами генов двух особей.
   А вот коэффициенты Райта к этому расстоянию отношения не имеют. Хотя бы потому, что найти коэффициенты Райта для двух особей невозможно.

Оффлайн f_evgeny

  • Участник форума
  • Сообщений: 462
    • Просмотр профиля
Цитата: "Павел Замалиев"
Что-то я не могу сообразить, что же будет характеризовать расстояние между двумя точками этого пространства.

Ну как же, это расстояние будет пропорционально количеству и величине разностей отличий двух геномов.
Но тут кстати нужно разобраться, о чем говорим, о генах или о характеристиках приспособляемости, это ведь разные вещи, как мне кажется.

Оффлайн f_evgeny

  • Участник форума
  • Сообщений: 462
    • Просмотр профиля
Цитата: "Павел Замалиев"
Что-то я не могу сообразить, что же будет характеризовать расстояние между двумя точками этого пространства.

Ну как же, это расстояние будет пропорционально количеству и величине разностей отличий двух геномов.
Но тут кстати нужно разобраться, о чем говорим, о генах или о характеристиках приспособляемости, это ведь разные вещи, как мне кажется.

Оффлайн Inry

  • Участник форума
  • Сообщений: 566
    • Просмотр профиля
Цитата: "f_evgeny"
Цитата: "Павел Замалиев"
Что-то я не могу сообразить, что же будет характеризовать расстояние между двумя точками этого пространства.

Ну как же, это расстояние будет пропорционально количеству и величине разностей отличий двух геномов.


Введение топологии - очень сложная вещь. Если мерять по ДНК, то отличия могут быть очень большими, но белки - идентичными. И наоборот, одна вставка приведёт к совершенно другому белку.

Оффлайн f_evgeny

  • Участник форума
  • Сообщений: 462
    • Просмотр профиля
Цитата: "Inry"
Цитата: "f_evgeny"
Цитата: "Павел Замалиев"
Что-то я не могу сообразить, что же будет характеризовать расстояние между двумя точками этого пространства.

Ну как же, это расстояние будет пропорционально количеству и величине разностей отличий двух геномов.


Введение топологии - очень сложная вещь. Если мерять по ДНК, то отличия могут быть очень большими, но белки - идентичными. И наоборот, одна вставка приведёт к совершенно другому белку.

Еще раз повторю, что я не биолог, и с моей инженерной точки зрения мне все это видится примерно так. (Хотя как мне кажется до практического применения этих абстракций слишком далеко, возможно вообще никогда не дойдет) Перечисляю очень конспективно ключевые моменты:
1. Точка в многомерном пространстве генетической информации, соответствует информации, заложенном в генетической информации особи.
2. Множество таких точек соответствуют генетическому фонду популяции
3. Из многомерного пространства генетической информации точки отображаются по определенной функции в точки многомерного пространства имеющих приспособительный характер признаков (Ну, там вес, рост, скорость бега, иммунитет, в общем много)
4. В многомерном пространстве признаков можно прикидывать, скажем разрешенные области этого многомерного пространства. Т.е. если особь попадает в разрешенную область, она жизнеспособна , не попадет - нет. Ну и можно прикидывать, какая из особей более жизнеспособна.
Переходим к практическому применению. Если у нас есть способы менять как хотим генетическую информацию, есть функции отображения генетической информации в пространство признаков и разрешенные области, то мы можем без экспериментов оценивать выживаемость модифицируемых организмов.
Ну, или решать обратную задачу. По изменению разрешенных областей, рассчитывать, что нужно менять в геноме, чтобы получить адеквактный организм.
Но пока до этого, думаю, 100 миль и все лесом. Буду рад, если биологи скажут, что уже идут в этом направлении  и есть успехи.

DNAoidea

  • Гость
Цитата: "f_evgeny"
Если у нас есть способы менять как хотим генетическую информацию, есть функции отображения генетической информации в пространство признаков и разрешенные области, то мы можем без экспериментов оценивать выживаемость модифицируемых организмов.
Ну, или решать обратную задачу. По изменению разрешенных областей, рассчитывать, что нужно менять в геноме, чтобы получить адеквактный организм.
Но пока до этого, думаю, 100 миль и все лесом. Буду рад, если биологи скажут, что уже идут в этом направлении  и есть успехи.

менять генетическую информацию - ну допустим с помощью направленных мутаций можно изменить что угодно - теоретически, практически появляется много проблем по ходу. А вот в функциями перевода генетической информации в признаки всё куда хуже даже теоретически - очень немногие гены имеют прямой и однозначный фенотипический эффект, а множество других действуют настолько окольными и перепутанными путями, что сказать сам чёрт ногу сломит - значит ничего не сказать. Разрешённое пространство - ну тут, если брать только фенотип, то вроде ситуация ничего - по крайней мере ест много данных говорящих, в каких случаях организм нежизнеспособен, а вот чтобы определить насколько жизнеспособен, да ещё и в его среде обитания... вот тут тоже всё плохо...

Оффлайн f_evgeny

  • Участник форума
  • Сообщений: 462
    • Просмотр профиля
Цитата: "DNAoidea"

менять генетическую информацию - ну допустим с помощью направленных мутаций можно изменить что угодно - теоретически, практически появляется много проблем по ходу. А вот в функциями перевода генетической информации в признаки всё куда хуже даже теоретически - очень немногие гены имеют прямой и однозначный фенотипический эффект, а множество других действуют настолько окольными и перепутанными путями, что сказать сам чёрт ногу сломит - значит ничего не сказать. Разрешённое пространство - ну тут, если брать только фенотип, то вроде ситуация ничего - по крайней мере ест много данных говорящих, в каких случаях организм нежизнеспособен, а вот чтобы определить насколько жизнеспособен, да ещё и в его среде обитания... вот тут тоже всё плохо...

Ну, на самом деле, для хотя бы попытки применения векторного подхода, надо прежде всего подумать об ортогональных осях. Т.е. проще говоря о взаимонезависмых параметрах. В первую очередь для генетической информации, как более на мой взгляд, простой области.

Оффлайн Павел Замалиев

  • Участник форума
  • Сообщений: 229
    • Просмотр профиля
Цитата: "Ярослав Смирнов"
Фишка в том, что при сложении двух признаков с незначительной полезностью суммарная полезность может быть несоизмеримо больше, чем сумма модулей обоих признаков.
  Можно сказать, что отбор отбирает полезность. Можно сказать, что отбор отбирает адаптивность. Можно сказать, что отбор отбирает приспособленность. Можно сказать, что существует множество наклонных канавок, по которым катится вид-шарик – в этом случае отбор отбирает направление движения шарика-вида. Но какой бы моделью мы не воспользовались – мы просто вынуждены признать: то, что отбирает отбор – это не скаляр, это вектор. Так вот я думаю, что самое простое – сказать, что информация, передающаяся по наследству, – вектор.
 
     Любое передающееся по наследству изменение (мутация) есть не что иное, как генерация какого-то информационного вектора. Информационное пространство, в котором находятся эти векторы, имеет большую размерность. В результате, происходит не только много мутаций – и, следовательно, появляется много информационных векторов – но вдобавок еще и каждый информационный вектор, появившийся в результате мутации, может иметь много проекций на различные взаимоперпендикулярные оси.
   Рассмотрим простой случай – четыре информационных вектора A, B, C, D (появившихся в результате мутаций  a, b, c, d), находящихся в одной плоскости. Пусть  модули векторов будут равны, направления – разные. Пусть мутации a, b, c, d не могут реализоваться в одном фенотипе даже попарно (четыре аллели одного локуса) – т.е. векторы A, B, C, D не могут складываться (рис. 1).
   Для данного вида в данном месте-времени есть комплект векторов-шаблонов, т.е. комплект таких информационных векторов, которые являются оптимальными именно для этого вида именно в этом месте-времени. Пусть в  рассматриваемой плоскости имеется вектор-шаблон U (рис. 2).
   Отбор сравнивает информационные векторы A, B, C, D с вектором-шаблоном U. В первую очередь исчезают информационные векторы, направление которых не совпадает с направлением вектора-шаблона – в нашем случае это D. Частота аллели, несущей мутацию d, падает до нуля – наблюдаем движущий отбор (рис. 3).
   Затем, также в результате уменьшения частот соответствующих аллелей до нуля, исчезают  A  и  B, направления которых хуже совпадают с направлением  U, чем направление  C – наблюдаем стабилизирующий отбор (рис. 4).
   Рассмотрим теперь такой случай, когда информационные векторы  A  и  B  могут складываться, т.е. когда мутации  a  и  b  могут реализоваться в одном фенотипе (рис. 5). В этом случае направление вектора  A+B  в разы лучше совпадает с направлением  U, чем направление  A  или направление  B. Проекция  A+B   на  U  также больше, чем проекции  A  или  B  на  U.
   (Ярослав, обратите внимание на косинус угла наклона информационного вектора к вектору-шаблону. При нуле градусов, когда направление информационного вектора полностью совпадает с направлением вектора-шаблона – т.е. вся появившаяся информация полезна – косинус равен единице, при девяносто равен нулю – нейтральные мутации, – при ста восьмидесяти равен минус единице, т.е. стопроцентная вредность.)
   И, наконец, случай,  когда есть два вектора-шаблона  U  и  Y, и два информационных вектора  A  и  B,  направления которых хорошо соответствуют каждый своему вектору-шаблону (рис. 6).  
   В этом случае, при сложении  A  и  B,  направление вектора  A+B  плохо соответствует и U,  и Y. Проекции  A+B  на U  и на Y также меньше, чем соответствующие проекции  A  и  B. Особи, в фенотипе которых реализованы одновременно и мутация  a, и мутация  b, имеют повышенную смертность. Просматривается разделение популяции на две части: в фенотипе одних особей реализована только мутация  a;  в фенотипе других особей реализована только мутация  b – начинается дизруптивный отбор (рис. 7).

Оффлайн Alexy

  • Участник форума
  • Сообщений: 5652
    • Просмотр профиля
Цитата: "Павел Замалиев"
Так вот я думаю, что самое простое – сказать, что информация, передающаяся по наследству, – вектор.

Какя разница, что и как назвать, и как представить
Разве тут выявлен какой-то новый предполагаемый механизм, или хоть намёк на него?