mns2012 (mns2012) wrote in biosemiotics,
mns2012
mns2012
biosemiotics

Categories:

Игра в одни ворота: что приемлемо для SETI, неприемлемо для ID

Давайте сравним некогда популярную программу SETI = Search for Extraterrestrial Intelligence и то, что называется ID = Intelligent Design (в особенности, применительно к живым системам, но необязательно).

Для успешного распознавания дизайна по программе SETI поиска внеземных цивилизаций всего-навсего требуется установить наличие узкополосного сигнала в диапазоне частот между 1420 и 1720 мГц. Основанием для утверждения о том, что узкополосный сигнал в этом диапазоне, если таковой будет замечен нашими замечательными приборами (с), имеет искусственное происхождение, служат два обстоятельства:

  • то, что в естественном частотном фоне от звезд, пылевых облаков, экзопланет и пр. объектов, наблюдается дырка как раз между этими частотами (здесь).

  • естественные источники электромагнитных волн дают широкополосный спектр.

Всё просто: знай себе лови сигнал, измеряй его характеристики и — «пропадай нету», как говорил Дерсу Узала.

А теперь сравним это со строгостью условий на положительность дизайна в рамках методологии ID.

Для распознавания дизайна некоторого объекта Х, по логике ID, достаточно установить, что этот объект характеризуется относительно большим количеством функциональной информации. Пороговое количество функциональной информации, которое необходимо преодолеть для положительного теста на дизайн, определяется из расчета имеющихся вероятностных ресурсов (см. здесь и здесь). Вероятностные ресурсы определяются по максимальному числу возможных естественных взаимодействий определенного характера за время жизни некоторой системы, которая, по нулевой гипотезе об отсутствии участия интеллектуального агента в процессе появления объекта Х, могла явиться причиной появления Х.

Одним из самых простых примеров положительного теста на дизайн в рамках ID является белковая функция: количество функциональной информации в данном случае очень легко оценить как:

—log2(Nf/N),

где:

  • Nf — число аминокислотных строк заданной длины, соответствующих белкам, демострирующим заданный уровень функции f (в контексте заданного белкового взаимодействия, попросту говоря, соответствующих тому, что данная первичная структура уложится в белок нужной трехмерной конфигурации);

  • N — максимальное число возможных аминокислотных цепочек заданной длины.


Понятно, что чем меньше отношение Nf/N, тем больше функциональной информации несет первичная структура белка, обеспечивающая заданный уровень функции f (в экспериментах можно регулировать уровень биологической активности путем управляемой деградации изначальной функции, такие эксперименты ведутся). Белковая функция является фактически спецификацией функциональных областей пространства возможных аминокислотных последовательностей. В большинстве случаев функциональные островки чрезвычайно малы. Пространство возможных аминокислотных строк обладает поистине астрономическими размерами. Средний размер домена (функциональной структурной единицы) белка = от 150 до 300 аминокислот. Соответственно, число возможных перестановок аминокислот в домене находится между 150! и 300!, где ! означает факториал. Это очень много. Разумеется, могут существовать физико-химические ограничения, существенно сужающие число возможных вариантов. Однако в случаях, где проявляются эти ограничения, формирование информационно-несущих строк становится затруднительным. См. здесь.

Мерой функциональной информации, соответствующей тому или иному семейству белков, в этой статье было избрано уменьшение функциональной неопределенности между нуль-состоянием и первичными структурами того или иного семейства белков. Нуль-состояние при отсутствии физико-химических ограничений, сужающих множество допустимых последовательностей аминокислот, характеризуется максимальной функциональной неопределенностью (так как всего 20 аминокислот, то максимум ф.неопределенности log20=4.32 бит): ансамбль случайных строк данной длины, нет функции. Минимальная ф. неопределенность, соответственно, равна 0. Поэтому чем ближе абсолютная величина дельты функциональной неопределенности данного семейства белков к максимуму, тем важнее с точки зрения общей функции белка каждая позиция его первичной структуры. В случае максимума каждая аминокислота является важной для обеспечения функции, и мотив укладки зависит от всех аминокислот в строке. Практический максимум по результатам указанной статьи достигается белком Flu PB2 (4.0 функциональных бита на каждую аминокислоту, длина строки = 608 аминокислот).

nsmb.2992-SF1.jpg
Рис.1. Посттрансляционная модификация рибосомального белка S12 и простетической группы белка S4. Источник. Рибосомальный белок S12 для организации требует 359 бит функциональной информации, что с учетом длины полипептида соответствует 3.0 функциональным битам в среднем на позицию строки, что близко к максимально возможному значению log20 = 4.32 бит. Поэтому данный белок проходит тест на дизайн (см. здесь).

Смысл требования достаточно большого количества функциональной информации для положительного теста на дизайн состоит в том, что достаточно сложный функциональный объект (в нашем случае целый ряд функциональных белков, не все, но многие) на практике не образуется сам по себе лишь под действием естественных факторов среды (например, эволюционно). К тому же, эмпирическая наука свидетельствует, что способностью генерировать сложную функцию обладает только интеллект. Эти универсальные наблюдения и лежат в основе того, что называется Intelligent Design.

Что касается белков, белковая функция в пространстве аминокислотных строк расположена крайне редко и точечно. Существуют практические оценки в 1 функциональную строку в среднем из 1077 возможных, что практически выходит за вероятностные ресурсы химических взаимодействий в земных условиях (по распределению функции в пространстве см. также здесь: Axe, 2010, Axe, 2004, Taylor et al, 2001, Keefe and Szostak, 2001, Reidhaar-Olson and Sauer, 1990 и Salisbury, 1969). Действительно, даже с учётом оценок возраста Земли в О(1017) секунд, числа возможных химических взаимодействий между 1040 молекулами Земли с макс. скоростью в 10-13 секунд каждое, вероятностные химические ресурсы Земли теоретически оцениваются возможностью выбора 1 из 1040 * 1017 / 10-13 = 1070 вариантов.


  • Вот интересная статья gpuccio, посвященная вопросам эволюции белковой функциональности. Интересны и комментарии под ней. Я задал автору несколько вопросов о рекомбинации, а также о дублировании генов в контексте вероятностных возможностей локального поиска. Попросту, я спросил, а почему мы рассматриваем только точечные замены аминокислот, а не рекомбинацию, ведь чисто из теории мы можем рассчитывать на то, что возможности поиска в случае рекомбинации возрастут. Ответ автора: когда мы говорим о движении системы от одного до другого острова функциональности в пространстве поиска, мы имеем дело со случайным блужданием (random walk), а не поиском в окрестности, будь то даже large neighbourhood search. Поэтому у СТЭ модели шансы не хуже и не лучше, чем у простого random walk. Я спросил также и о дублировании генов: ответ такой, что если паралог выводится из-под давления отбора, шансы набрести на новую функцию у него не хуже и не лучше, чем у случайного блуждания. К тому же, в реальности действует генетический дрейф, который может удалить полезные мутации, если эффект от них не столь сильный, чтобы распространиться на значительную часть популяции. Таким образом, важно не просто наличие полезных мутаций, но таких, чтобы селективное преимущество, доставляемое ими, обеспечило их распространение, по крайней мере, в значительной части популяции. Если при этом еще и не наблюдаются переходные формы, как это часто бывает, то полезные мутации должны быть настолько заметны в смысле селективного преимущества, чтобы в реальности обеспечить своё закрепление по всей популяции.

  • Вот две статьи о практических возможностях рекомбинации экзонов (exon shuffling): раз, два, которые мне посоветовали прочесть. Пока детально не смотрел. Выводы: на практике функциональные домены нельзя просто так тасовать и конструировать, как lego.


Для тех читателей, кто трепетно относится к СТЭ, подчеркиваю, что белковая функция может быть настроена эволюционно, но лишь в очень ограниченных пределах и в исключительных случаях, то есть когда:
(1) функциональность аминокислотной строки характеризуется точкой у подножия функционального пика,
(2) пространство состояний в окрестности точки существует,
(3) подъём пологий,
(4) отбор ведётся по малому числу признаков,
(5) времени для эволюционного подъёма на пик достаточно,
(6) давление отбора достаточно сильно (обеспечено достаточное на практике селективное преимущество мутированных генов), чтобы преодолеть влияние генетического дрейфа (случайного отбора).

Однако для успешного подъёма на функциональный пик эволюционирующая первичная структура белка изначально должна быть функциональна (помещена в пределы малых островов функциональности в пространстве возможных строк). Сценарии дублирования генов, когда паралог выводится из-под давления отбора и эволюционирует "как придётся" не решают пролемы статистических барьеров - слишком мал шанс набрести на функциональный пик. А между тем исследования подтверждают предположение о том, что природные белки оптимизированы и что в лабораторных условиях можно преодолеть лишь небольшую часть пути к функциональному пику.

Последнее обстоятельство чрезвычайно важно для нас: пространство настолько велико, что обозреть его случайным эволюционным блужданием не представляется возможным практически. Все эволюционные нарративы страдают одним и тем же изъяном: нехваткой вероятностных ресурсов на интервалах порядка жизни биоты для глобальной оптимизации белковой функции. К тому же любая эволюция предполагает изначально популяцию организмов (а значит, и функциональный протеом). Возникает ещё и проблема настройки начальных условий, а данном случае, настройки изначальной функциональности белковых макромолекул. Единственный практически возможный вариант с учётом ограничений по времени поиска, размеру пространства и сложности белковой функции — это интеллектуальная настройка. Однако понятно, что этот вариант не всем подходит по идеологическим причинам.

Однако вернёмся к основной теме.

Итак, почему в случае SETI условием положительного теста на дизайн является всего-навсего узкополосность радиосигнала в нужном диапазоне и это ни у кого из научных гуру возражений не вызывает, тогда как ID встречает сильное организованное сопротивление при том, что условием положительного теста на дизайн в ID является наличие столь большого количества функциональной сложности, что это по статистике исключает определяющее влияние неинтеллектуальных факторов? На мой взгляд, здесь явная необъективность: SETI мы принимаем, тогда как намного более строгий ID тест отвергаем. Почему?

Дело совсем не в науке, на мой взгляд. Дело в мировоззренческих установках большой части ученых, которые примут, если надо, что угодно, хоть зеленых человечков на астероидах, только не Бога как Творца мира и белков в том числе.
Tags: intelligent design, seti
Subscribe

  • Физический смысл формулы Хейзена

    Общие соображения Предположим, у нас есть некоторая система, состоящая из ограниченного числа компонентов. Предположим также, что наша система…

  • GPuccio: Что такое функция?

    Что такое функция? Что такое функциональная информация? Как её измерять? Автор: Giuseppe Puccio. Статья здесь. Перевод мой —…

  • Новый курс по ID

    Douglas Axe: Molecular Biology and Intelligent Design. Стоимость: 100 долларов. За основу взята книга Douglas Axe: Undeniable - How Biology…

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic
  • 0 comments