Приложения эволюции
| Часть серии о |
| Эволюционная биология |
|---|
 |
Эволюционная биология , в частности понимание того, как организмы развиваются посредством естественного отбора, является областью науки, имеющей множество практических приложений. [1] [2] Креационисты часто заявляют, что теория эволюции не имеет практического применения; однако это утверждение было опровергнуто учеными. [3]
биология Более широкая
Эволюционный подход является ключом ко многим современным исследованиям в биологии, которые не направлены на изучение эволюции как таковой, особенно в биологии и экологии организмов . Например, эволюционное мышление является ключом к теории истории жизни . Аннотация генов и их функций в значительной степени опирается на сравнительные, то есть эволюционные подходы. Область эволюционной биологии развития исследует, как работают процессы развития, используя сравнительный метод, чтобы определить, как они развивались. [3]
Искусственный отбор [ править ]
Основным технологическим применением эволюции является искусственный отбор , который представляет собой преднамеренный отбор определенных признаков в популяции организмов. Люди тысячелетиями использовали искусственный отбор при одомашнивании растений и животных. [4] Совсем недавно такой отбор стал жизненно важной частью генной инженерии , при этом селектируемые маркеры, такие как гены устойчивости к антибиотикам, используются для манипулирования ДНК в молекулярной биологии . Также возможно использовать повторяющиеся раунды мутаций и отбора для развития белков с определенными свойствами, таких как модифицированные ферменты или новые антитела , в процессе, называемом направленной эволюцией . [5]
Медицина [ править ]
Устойчивость к антибиотикам может быть результатом точечных мутаций в возбудителя геноме примерно в 1 случае из 10. 8 за хромосомную репликацию. Действие антибиотика против возбудителя можно рассматривать как давление со стороны окружающей среды; те бактерии, у которых есть мутация, позволяющая им выжить, будут жить и размножаться. Затем они передадут этот признак своему потомству, в результате чего образуется полностью устойчивая колония.
Понимание изменений, произошедших в ходе эволюции организма, может выявить гены, необходимые для построения частей тела, гены, которые могут быть вовлечены в генетические нарушения человека . [6] Например, мексиканская тетра — пещерная рыба- альбинос , потерявшая зрение в ходе эволюции. Скрещивание разных популяций этой слепой рыбы дало потомство с функциональными глазами, поскольку в изолированных популяциях, которые развивались в разных пещерах, произошли разные мутации. [7] Это помогло идентифицировать гены, необходимые для зрения и пигментации, такие как кристаллины и рецептор меланокортина 1 . [8] Аналогичным образом, сравнение генома антарктической ледяной рыбы , у которой отсутствуют эритроциты , с близкими родственниками, такими как антарктическая каменная треска, выявило гены, необходимые для производства этих клеток крови. [9]
Информатика [ править ]
Поскольку эволюция может создавать высокооптимизированные процессы и сети, она имеет множество применений в информатике . Здесь моделирование эволюции с использованием эволюционных алгоритмов и искусственной жизни началось с работы Нильса Аалла Барричелли в 1960-х годах и было продолжено Алексом Фрейзером , опубликовавшим серию статей по моделированию искусственного отбора . [10] Искусственная эволюция стала широко признанным методом оптимизации благодаря работам Инго Рехенберга в 1960-х и начале 1970-х годов, который использовал стратегии эволюции для решения сложных инженерных задач. [11] Генетические алгоритмы , в частности, стали популярными благодаря трудам Джона Холланда . [12] По мере роста академического интереса резкое увеличение мощности компьютеров сделало возможным их практическое применение, включая автоматическую эволюцию компьютерных программ. [13] Эволюционные алгоритмы теперь используются для более эффективного решения многомерных проблем, чем программное обеспечение, созданное людьми-разработчиками, а также для оптимизации проектирования систем. [14]
Ссылки [ править ]
- ^ Булл Джей-Джей; Вичман Х.А. (2001). «Прикладная эволюция». Annu Rev Ecol Syst . 32 : 183–217. doi : 10.1146/annurev.ecolsys.32.081501.114020 .
- ^ Минделл, Д.П. (2007). Развивающийся мир: эволюция в повседневной жизни . Кембридж, Массачусетс: Издательство Гарвардского университета . п. 341. ИСБН 978-0674025585 .
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б «Заявление CA215: Теория эволюции бесполезна без практического применения» . Проверено 26 июня 2017 г.
- ^ Добли Дж. Ф.; Гаут Б.С.; Смит Б.Д. (2006). «Молекулярная генетика одомашнивания сельскохозяйственных культур» . Клетка . 127 (7): 1309–21. дои : 10.1016/j.cell.2006.12.006 . ПМИД 17190597 .
- ^ Йекель С; Каст П; Хилверт Д. (2008). «Дизайн белка путем направленной эволюции». Анну Рев Биофиз . 37 : 153–73. doi : 10.1146/annurev.biophys.37.032807.125832 . ПМИД 18573077 .
- ^ Махер Б. (2009). «Эволюция: следующая топ-модель биологии?» . Природа . 458 (7239): 695–8. дои : 10.1038/458695a . ПМИД 19360058 .
- ^ Боровский Р. (2008). «Восстановление зрения у слепых пещерных рыб» . Курс. Биол . 18 (1): Р23–4. дои : 10.1016/j.cub.2007.11.023 . ПМИД 18177707 .
- ^ Гросс Джей Би; Боровский Р; Табин CJ (2009). «Новая роль Mc1r в параллельной эволюции депигментации в независимых популяциях пещерной рыбы Astyanax mexicanus» . ПЛОС Генет . 5 (1): e1000326. дои : 10.1371/journal.pgen.1000326 . ПМК 2603666 . ПМИД 19119422 .
- ^ Йерго Д.А.; Корнелл, Китай; Паркер СК; Чжоу Ю; Детрих Х.В. (2005). «Кровожадность, ген RBCC/TRIM, необходимый для эритропоэза у рыбок данио» . Дев. Биол . 283 (1): 97–112. дои : 10.1016/j.ydbio.2005.04.006 . ПМИД 15890331 .
- ^ Фрейзер А.С. (1958). «Анализ генетических моделей методом Монте-Карло». Природа . 181 (4603): 208–9. Бибкод : 1958Natur.181..208F . дои : 10.1038/181208a0 . ПМИД 13504138 . S2CID 4211563 .
- ^ Речехберг, Инго (1973). Стратегия эволюции – оптимизация технических систем в соответствии с принципами биологической эволюции (кандидатская диссертация) (на немецком языке). Фромман Хольцбог.
- ^ Холланд, Джон Х. (1975). Адаптация в природных и искусственных системах . Издательство Мичиганского университета . ISBN 0-262-58111-6 .
- ^ Коза, Джон Р. (1992). Генетическое программирование . МТИ Пресс . ISBN 0-262-11170-5 .
- ^ Джамшиди М (2003). «Инструменты интеллектуального управления: нечеткие контроллеры, нейронные сети и генетические алгоритмы». Философские труды Королевского общества А. 361 (1809): 1781–808. Бибкод : 2003RSPTA.361.1781J . дои : 10.1098/rsta.2003.1225 . ПМИД 12952685 . S2CID 34259612 .