Компьютерное моделирование эволюции.

[Cirill]

Каков современный уровень? глубина моделей? перспективы развития? эффективность?

вопрос возник после чтения одной статьи где вскользь как само собой разумеющееся упомянуто (цитирую): In their computer simulations of human evolution, scientists at ETH Zurich find the emergence of the "homo socialis" with "other-regarding" preferences. The results explain some intriguing findings in experimental economics and call for a new economic theory of "networked minds

http://www.sciencedaily.com/releases/2013/03/130320115105.htm?utm_source=feedburner&utm_medium=email&utm_campaign=Feed%3A+sciencedaily%2Ftop_news%2Ftop_science+%28ScienceDaily%3A+Top+News+--+Top+Science%29

[Alexy]

Появилось ли что-то новенькое в рунете за последние год или пол года по моделированию эволюции или динамики экосистем?

[sanj]

Эволюционное развитие можно предсказывать в очень далёкой перспективе.

http://www.popmech.ru/article/12792-k-gadalke-ne-hodi/

[Alexy]

Спасибо

Несколько лет назад, однако, была выдвинута теория, согласно которой естественный отбор осуществляется не только на уровне индивидуальных организмов, но также и на уровне целых родов на протяжении многих поколений. Биологи из Стэнфордского университета продемонстрировали, что подобная долгосрочная эволюция не только возможна, но чрезвычайно предсказуема.

В процессе компьютерного моделирования 128 различных разновидностей белков сворачивались, образуя новые структуры, и конкурировали друг с другом за возможность соединяться с молекулами-лигандами. Чем эффективнее, тем многочисленнее оказывались возможные связи с лигандами, и тем большее количество «потомства» производилось далее. Таким образом были смоделированы 10 тысяч поколений

128 родов – это 16 тысяч индивидуальных белков, которые мутировали на протяжении тысяч поколений, фактически хаос, в котором, казалось бы, невозможно повторение одной и той же ситуации (или формы). На самом деле, как выяснилось, всё обстоит ровно противоположным образом.

Как заявил руководитель исследования Майкл Палмер, существует очень ограниченный объём «эволюционных траекторий»; в каждый момент времени возможно лишь небольшое количество жизнеспособных мутаций, так что общая динамика оказывается в высокой степени предсказуема.

В ходе экспериментов регулярно возникала ситуация, при которой в долгосрочной перспективе лидерство занимали цепочки, не самым оптимальным образом адаптировавшиеся к соединению с лигандами. Однако, как поясняет Палмер, это не единственный важный фактор; ничуть не менее важна способность адаптироваться к новым и потенциально изменчивым условиям окружающей среды в долгосрочной перспективе.

С точки зрения биологии в целом, результаты этого исследования показывают, что эволюционная динамика – это естественный отбор не только на уровне отдельных организмов, но и целых поколений, способных (или не способных) адаптироваться к изменяющимся условиям

Статья называется "Long-term evolution is surprisingly predictable in lattice proteins"
    Michael E. Palmer,
    Arnav Moudgil and
    Marcus W. Feldman
J. R. Soc. Interface 6 May 2013 vol. 10 no. 82
20130026
http://rsif.royalsocietypublishing.org/content/10/82/20130026

[василий андреевич]

С точки зрения биологии в целом, результаты этого исследования показывают, что эволюционная динамика – это естественный отбор не только на уровне отдельных организмов, но и целых поколений, способных (или не способных) адаптироваться к изменяющимся условиям

Это очень опасный, возможно, неверный вывод. Самое ценное в:
     "существует очень ограниченный объём «эволюционных траекторий»; в каждый момент времени возможно лишь небольшое количество жизнеспособных мутаций, так что общая динамика оказывается в высокой степени предсказуема.

В ходе экспериментов регулярно возникала ситуация, при которой в долгосрочной перспективе лидерство занимали цепочки, не самым оптимальным образом адаптировавшиеся к соединению с лигандами".

А это означает, что существуют запрещенные траектории "эволюции" на любом уровне организации материи. И запреты не зависят от "изменяющихся условий среды". Эти "условия" лишь искажают статистически случайные потуги систем попасть на ограниченное число допустимых траекторий.

[Alexy]

А это означает, что существуют запрещенные траектории "эволюции" на любом уровне организации материи

в этом исследовании изучались, насколько я понимаю, не все уровни организации материи, а только белковые молекулы и окружающие их молекулы (лиганды)
Мне интересно, как именно моделировали эти исследователи молекулярное окружение белковых молекул)?

[василий андреевич]

В борьбе траекторий за достижение "цели" выигрывают идущие НЕ по кратчайшему пути (я как-то уже давал наглядную аналогию с шарами). Потому словосочетание: выигрывают не самые адаптированные, очень двусмысленно. Нельзя, быть адаптированным к той ситуации, которая еще не случилась. Потому и борьба поколений, а не особей, не может называться естественным отбором.
  Хотя здесь все время "снует" какая-то игра терминов.

[Alexy]

В борьбе траекторий за достижение "цели" выигрывают идущие НЕ по кратчайшему пути (я как-то уже давал наглядную аналогию с шарами). Потому словосочетание: выигрывают не самые адаптированные, очень двусмысленно

"В ходе экспериментов регулярно возникала ситуация, при которой в долгосрочной перспективе лидерство занимали цепочки, не самым оптимальным образом адаптировавшиеся к соединению с лигандами" - возможно в этой фразе журналисты пересказчики что-то недосказали, и как раз и имелось в виду, что после долгого периода времени в лидеры вырываются цепочки, пошедшие по совершенно другому пути?

[василий андреевич]

Алексей, "компьютерное моделирование эволюции" - это по журналистки очень безапелляционно.
  Допустим, соединение белка с лигандой есть усложнение, которое и понимается, как эволюция. Однако, суть соединения не в "паранормальном" стремлении к совершенству, а банальное ускорение к химическому (биохимическому) равновесию. Теперь возникает вопрос, что понимается под термином "оптимальное"? Естественно, что быстрое соединение белок-леганд не может быть оптимальным, так как при этом соединении область равновесия становится занятой наиболее случайным, а потому уже не оптимальным образом. Следовательно, учитывая постоянное действие тепловых флуктуаций, такие "быстрые" соединения будут разрушаться, заменяясь, якобы, не оптимальными на начальном этапе, но долгосрочно более устойчивыми конфигурациями.

В таком раскладе наиболее подходящим под понятие эволюции будет на первом этапе уже не случайный, но закономерный процесс распада наименее устойчивых соединений. Именно этот распад будет высвобождать такую последовательность "ниш", которая на втором этапе создаст целый кластер соединений, символизирующих в примитиве биоценоз.

[идрис]

Не смог подходящей темы найти, запостю здесь

http://compulenta.computerra.ru/chelovek/biologiya/10009950/

Речь о том, что шел целенаправленный отбор хламидомонад на предмет того, кто лучше сцепляется с другими водорослями. То есть условные многоклеточные группы типа вольвокса. И уже в течении нескольких десятков поколений эта особенность у одноклеточных водорослей закрепилась наследственно!

Это к разговору (пока еще находящемуся в тумане и не научному) о том что такое жизнь и как она отличается от не жизни. А равно как и те особенности жизни, которые нам кажутся знаковыми. Например многоклеточность - это вроде мощнейший ароморфоз. А тут бац и за несколько лет в периодически высыхающей луже может из одноклеточных сформироваться многоклеточные. Логика такая. Весной в луже стекает вода. В ней размножаются водоросли. Потом они оседают на дно. Но те кто оседает раньше, попадают глубже и их сверх защищает слой водорослей упавщих позднее. Соответственно упавшие позднее лежат сверху и когда лужа высыхает, то этих верхних быстрее сдувает, они нагреваются солнцем и т.д. А потом на следующий год, когда в лужу опять поступает вода, то выжившие одноклеточные-группировки дают потомство и т.д. Признак закрепляется. 50 поколения и вуаля!

[Gilgamesh]

Macroevolution in silico

Abstract: Large-scale evolution involves several layers of
complexity spanning multiple scales, from genes and organisms
to whole ecosystems. In this article, we review several
models involving the macroevolution of artificial organisms,
communities or ecosystems, highlighting their importance
and potential role in expanding the Modern Synthesis.
Afterwards, we summarize the key results obtained from
our model of artificially evolved ecosystems where individuals
are defined as embodied entities within a physical,
simulated world where they can evolve different traits and
exploit multiple resources. Starting from an initial state
where single cells with identical genotypes are present, the
system evolves towards complex communities where the
feedbacks between population expansion, evolved cell adhesion
and the structure of the environment lead to a major
innovation resulting from the emergence of ecosystem
engineering. The tempo and mode of this process illustrates
the relevance in considering a physical embedding as part
of the model description and the feedbacks between different
scales within the evolutionary hierarchy. The future
steps in modelling macroevolution by means of in silico
models and how they might contribute to the Modern
Synthesis are outlined.

[Cirill]

Macroevolution in silico

Abstract: Large-scale evolution involves several layers of
complexity spanning multiple scales, from genes and organisms
to whole ecosystems. In this article, we review several
models involving the macroevolution of artificial organisms,
communities or ecosystems, highlighting their importance
and potential role in expanding the Modern Synthesis.
Afterwards, we summarize the key results obtained from
our model of artificially evolved ecosystems where individuals
are defined as embodied entities within a physical,
simulated world where they can evolve different traits and
exploit multiple resources. Starting from an initial state
where single cells with identical genotypes are present, the
system evolves towards complex communities where the
feedbacks between population expansion, evolved cell adhesion
and the structure of the environment lead to a major
innovation resulting from the emergence of ecosystem
engineering. The tempo and mode of this process illustrates
the relevance in considering a physical embedding as part
of the model description and the feedbacks between different
scales within the evolutionary hierarchy. The future
steps in modelling macroevolution by means of in silico
models and how they might contribute to the Modern
Synthesis are outlined.

не совсем понятно за счет чего удалось добиться стабильного усложнения системы, если там достаточно простые условия моделируются, с тем же успехом они могли ни во что ни развиться, нет ли там артефакта, когда сами же заложили направление развития

[Alexy]

А как там моделировалось влияние нескольких генов на приспособленность?
Только мультипликативно?

[Gilgamesh]

Я только бегло просмотрел. Все имеющиеся сведения в вашем распоряжении, ищите сами.