Одна из принципиальных трудностей при создании теории реального процесса эволюции состоит в том, что относительно значений входящих в теорию параметров, например, скоростей воспроизведения и мутаций, известно очень мало. Можно надеяться, однако, что новое направление экспериментальных исследований — проведение направленных эволюционных экспериментов на микроорганизмах — позволит получить новые данные. Ныне представляется разумным подвергнуть теорию проверке с помощью компьютерных экспериментов. Численные эксперименты не отражают полностью реальный процесс эволюции, но позволяют имитировать характерные особенности реальных процессов.

Начнем с изложения компьютерной модели Ферстерлинга, Куна и Тьюза. Речь идет о последовательностях длиной v = 9 из четырех букв А, Т, Г и Ц, постоянно воспроизводящихся, иногда с ошибками (мутациями), при условии постоянного общего числа частиц N = 50. Мы исходим из некоторой начальной случайной последовательности, например,

t = 0: Ni = 50, j = (ЦГТАТЦГТЦ).

Таким образом, процесс может начаться лишь с одной из S = 49 = 262144 возможных последовательностей, т.е. процесс начинается с одной из вершин симплекса. Имеющиеся последовательности удваиваются по прошествии определенных интервалов времени. С помощью случайной программы в процессе удвоения с определенной вероятностью W при вписывании буквы совершается ошибка. Поcле каждого удвоения число последовательностей снова понижается до 50. Какая из последовательностей вымирает и какая выживает, решает случайная программа. При определении ценности последовательности авторы исходят из некоторой идеальной произвольно заданной последовательности, например, из последовательности

i = (АПТЦЦГАГ).

Путем сравнения с идеальной последовательностью i мы определяем число ошибочных мест F = d(k, i) в заданной последовательности k. Величина F указывает число несовпадений между последовательностями k и i. Ее можно рассматривать как метрическое расстояние между последовательностями. Ценность идеальной последовательности назначается произвольно. Для всех последовательностей с одной ошибкой ценность уменьшается в r раз, для всех последовательностей с двумя ошибками — в r2 раз и т.д. Эти модельные предположения могут быть легко перенесены и в общий формализм, развитый в разд. 3. Модель Ферстерлинга, Куна и Тьюза соответствует стохастическому процессу на симплексе с N = 50 и вероятностями перехода

(19)

Где (20)

i — заданная идеальная последовательность. В играх, проведенных Ферстерлингом, Куном и Тьюзом, r = 1,5, а частоты ошибок W = 0,0025; 0,01; 0,04. Некоторые результаты представлены в табл. 3. Во всех случаях система обнаруживала стремление к идеальной последовательности i, но с различным качеством и с различной скоростью. Благоприятной частотой ошибки оказалась величина W = 0,01: при таком значении W после 100 поколений 92% последовательностей достигают идеальной структуры, в то время как, например, при W = 0,04, подгонка идет очень плохо, а при W = 0,0025 процесс длится необычайно долго.

Таблица 3

Компьютерная модель процесса эволюции по Ферстерлингу, Куну и Тьюзу (а: W = 0,025, б: W = 0,01, в: W = 0,04)

Интересное на сайте:

От нейрона к поведению и обратно
Беспозвоночные предоставляют возможность проследить путь развития нейрона от рождения отдельной клетки до образования отростков и формирования связей. На подходящем беспозвоночном с большими нейронами можно проанализировать биофизические ...

Клумбовые растения. История клумбовых растений
Некоторые считают, что в Британии высаживать цветы на клумбы впервые стали только во времена королевы Виктории, когда в моде было все яркое. Однако в действительности история клумбовых растений началась задолго до того, как в 1837 г. юная ...

Клеточный уровень живого
Клеточный уровень организации связан с морфологической организацией клетки, специализацией клеток в ходе развития организма, функциями клеточной мембраны, механизмами и регуляцией деления клеток. Исследования на этом уровне позволяют реш ...