科学家创造了一个框架来测试生物学最优理论的预测,包括进化。
进化适应并优化生物的生态利基。这可用于预测有机体如何发展,但如何严格测试这种预测?由GašperTkačik教授在科学和技术研究所(IST)奥地利领导的生物物理学和计算神经科学集团现在创造了一个数学框架来完成这一点。
进化适应通常会发现不同环境所带来的挑战的巧妙解决方案,从如何在海洋的黑暗深处生存,以创建复杂的器官,如眼睛或耳朵。但是我们可以在数学上预测这些结果吗?
博士后同胞Wiktor mynarski。
这是激励TKAČIK研究组的关键问题。他们在生物学,物理学和数学交叉口工作,他们将理论概念应用于复杂的生物系统,或者因为TKAČIK把它置于:“我们只是想表明,有时可以预测生物系统的变化,即使在处理如此复杂的野兽作为演变时也是如此。”
在许多方面爬山
在博士后的联合工作Wiktor MyNarski和博士学生MichalHledík,由Group校友托马斯Sokolowski协助,他现在在法兰克福研究所工作的高级研究所工作,科学家们刺激了他们的目标。它们开发了一种统计框架,其使用来自复杂的生物系统的实验数据来严格测试和量化这种系统适应其环境的程度。这种适应的一个例子是眼睛视网膜的设计,最佳地收集光以形成锐利图像,或者使用最少量的神经布线能够有效地连接所有肌肉和传感器的蠕虫神经系统的布线图。
博士生米歇尔赫莱德克。
科学家们的建立模型基于他们的结果代表了与山脉和山谷景观的运动。生物体的特征决定了它位于这种景观的位置。随着进化的进展和生物体适应其生态利基,它朝着其中一个山脉的峰值攀升。更好的适应导致环境中的更好的性能 - 例如产生更多的后代 - 这反过来反映在这种景观上的较高高度上。因此,具有尖锐视力的猎鹰位于比鸟类的祖先更高的角度,其视力在同一环境中更糟糕。
Mynarski,Hledík和同事的新框架允许他们量化有机体适应他们的利基的程度。在与山脉和山谷的二维景观中,计算高程看起来微不足道,但实际的生物系统更复杂。有更多的因素影响它,这导致景观有更多维度。在这里,直觉崩溃,研究人员需要严格的统计工具来量化适应性和测试其对实验数据的预测。这是新框架提供的。
科学桥梁
IST奥地利为跨学科合作提供了肥沃的理由。最初来自计算机科学的Wiktor mynarski有兴趣将数学概念应用于生物系统。
GašperTkačik教授。
“本文是一种综合我的许多科学兴趣,汇集了不同的生物系统和概念方法,”他描述了最近的研究。在他的跨学科研究中,MichalHledík与Tkačik集团和由尼古拉斯巴顿领导的Tkačik集团和研究组在Ist奥地利的进化遗传学领域。GašperTkačik本人的灵感来自于普林斯顿大学的博士顾问威廉贝雷克的物理镜头研究复杂的生物系统。
“在那里,我了解到,生活世界并不总是凌乱,复杂,并通过物理理论不懈。相比之下,它可以推动应用和基本物理的全新发展,“他解释道。
“我们的遗产应该是指向选定的生物系统指出手指并从第一个原则预测的能力,为什么这些系统就像它们一样,而不是限于描述他们的工作方式,”Tkačik描述了他的动机。在受控环境中应该有可能进行预测,例如在最佳条件下生长的相对简单的大肠杆菌细菌。另一个预测途径是在硬物质范围内运行的系统,这强烈约束进化。一个例子是我们的眼睛需要在使用最小能量的同时向大脑传达高分辨率图像。
Tkačik总结了,“理论上甚至有点衍生有机体的复杂性将是”为什么?“人类在整个年龄段努力努力的问题是最终的答案。我们最近的工作通过建立数学和生物学之间的桥梁来创建一种方法来接近这个问题。“
参考:WiktorMłynarski,MichalHledík,Thomas R. Sokolowski和GašperTkačik,2021年2月15日,米隆·斯科沃斯基和GašperTkačik统计分析和最优性
10.1016 / J.NEURON.2021.01.020