Когда гены играют в игры: алгоритм помогает объяснить роль полового размножения в эволюции
Теоретики в области компьютерных наук и эволюционные биологи совместно предложили алгоритм, объясняющий роль полового размножения (секса) в эволюции.
Спустя 155 лет после публикации работы Чарльза Дарвина "О происхождении видов" остаются сложные вопросы о том, как половая рекомбинация и естественный отбор привели к существующему сегодня огромному разнообразию жизни.
Ответ может заключаться в "игре", в которую играют гены во время половой рекомбинации. Теоретики из Калифорнийского университета в Беркли определили алгоритм, описывающий стратегию генов в этой игре.
Их работа, описанная в статье, которая будет опубликована на неделе 16 июня в онлайн-версии Proceedings of the National Academy of Sciences, рассматривает противоборствующие эволюционные силы: выживание наиболее приспособленных и поддержание разнообразия.
"В эволюции существует парадокс, — говорит соавтор исследования Умеш Вазирани. — Предположим, смешение генов через половую рекомбинацию помогает создать идеальную особь. Это совершенство теряется в следующем поколении, потому что при половом размножении потомок наследует только половину генов идеального родителя. Если половая рекомбинация ускоряет поиск хороших решений, она же ускоряет и разрушение этих решений".
В таком сценарии сложно объяснить роль полового размножения в эволюции и понять, как естественный отбор приводит к сохранению желательных генетических вариаций с течением времени.
Теоретики компьютерных наук и биологи
Этот вопрос был среди многих проблем эволюционной биологии, рассмотренных весной в Институте теории вычислений Саймонса при Калифорнийском университете в Беркли. Институт собрал вместе теоретиков компьютерных наук с исследователями из эволюционной биологии, физики, теории вероятностей и статистики, чтобы взглянуть на эволюцию через призму вычислений.
Другими авторами статьи являются Христос Пападимитриу, Эрик Частейн и Ади Ливнат. Все авторы участвовали в весенней программе института, которую координировал Пападимитриу.
"Ключом к этой работе стало установление связи между тремя теоретическими областями: алгоритмами, теорией игр и эволюционной теорией, — сказал Ливнат. — Этот новый мост является необычным достижением, открывающим возможности для перекрестного оплодотворения между областями в будущем".
Хеджирование генетических ставок
Ученые сосредоточились на слабом отборе в эволюции, когда один фенотип имеет лишь незначительное преимущество перед другим. Слабый отбор считается доминирующей основой, в рамках которой происходит большинство генетических вариаций.
"Мы заметили, что при наличии вариаций гены предпочитают распределение 50-50, а не 90-10, — сказал Пападимитриу. — Если использовать аналогию с азартными играми, гены не хотят делать ставку "ва-банк". Они хотят хеджировать свои ставки. Даже если существует чрезвычайно успешный генетический признак, эволюция не хочет позволять генам других признаков вымирать на случай, если они понадобятся позже".
Хотя генетический успех любой случайной особи в этой системе кажется мимолетным, общая смесь генов со временем улучшается.
"Поскольку гены смешиваются так быстро, нельзя думать об эволюции как о действии на отдельных особей, — сказал Вазирани. — Нужно думать о "супе", состоящем из генов всех особей конкретного вида. Эволюция со временем делает этот "суп" все лучше и лучше, независимо от того, что происходит с любым отдельным ингредиентом".
Ученые говорят, что это действие на общее благо, по сути, является координационной игрой.
"Насколько игры скучны, координационные игры — самые скучные, потому что в них нет конфликта, — сказал Пападимитриу. — У всех игроков есть общий рейтинг для каждого конкретного исхода, и им просто нужно договориться, к какому исходу стремиться".
Для этого есть алгоритм
Чтобы описать правила этой игры, ученые определили мощный алгоритм, который неоднократно появлялся за последние полвека в различных областях исследований. Он называется алгоритмом мультипликативного обновления весов (MWUA). Он работает, максимизируя компромисс между ставкой "ва-банк" на успешный генетический признак и хеджированием ставок за счет минимизации приверженности любому одному признаку.
Этот алгоритм использовался в финансах как метод управления портфелями акций. Идея заключается в справедливом распределении инвестиций по многим акциям и постоянной корректировке доли каждой в соответствии с результатами. Для акций, которые показывают хорошие результаты, инвестор увеличивает долю пропорционально их успеху. Аналогично, доля акций уменьшается пропорционально тому, насколько плохо они сработали.
Удивительно, но такие медленные, терпеливые корректировки приводят к портфелям, которые работают почти так же хорошо, как и удачные стратегии, предусмотрительно инвестирующие крупные суммы в несколько успешных акций.
Функция половой рекомбинации в распределении генов становится аналогичной этому терпеливо управляемому портфелю акций.
"Хочется сказать, что роль полового размножения заключается в том, чтобы сделать возможным работу этого алгоритма", — пошутил Пападимитриу.
Он добавил, что алгоритм мультипликативного обновления весов "невероятно эффективен, и там, где он использовался в информатике, он творит чудеса. Теперь мы замечаем, что природа использует этот алгоритм в эволюции. Это облегчает понимание того, почему эволюция была столь успешной".