Огарок во тьме. Моя жизнь в науке - Докинз Ричард
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
А эта мысль, в свою очередь, связана с другой, моей собственной мыслью: “Генетической книгой мертвых”. Суть ее в том, что гены животного теоретически можно читать как цифровое описание среды, в которой выживали его предки.
“Генетическая книга мертвых” и биологический вид как “усредняющий компьютер”
В начале книги “Река, выходящая из Эдема” я предлагаю обратить взгляд в прошлое, к предкам читателя, и задуматься об очевидном, но значимом факте: ни один из ваших предков не умер молодым, не успев совершить хотя бы одно гетеросексуальное совокупление. Каждый рожденный индивид наследует гены от буквально непрерывной линии успешных предков. Мы наследуем гены, при помощи которых этой прародительской элите (как я их называю) удавалось быть элитой. Как именно каждый индивид становился успешным предком, разнилось от вида к виду, но, как бы они это ни делали, мы все произошли от индивидов, которые что-то хорошо умели. В случае птиц, летучих мышей и птерозавров это означает, что они умели летать, в случае кротов, трубкозубов и вомбатов – умели копать, в случае львов, ястребов и щук – умели охотиться, в случае оленей, морских слонов и фиговых ос – умели драться.
То есть в некотором смысле ДНК вида можно прочитать как некое описание образа жизни, в котором этот вид преуспел. Я упоминал мысль о такой “Генетической книге мертвых” в нескольких своих книгах, но шире всего развернул ее в одноименной главе в книге “Расплетая радугу”. Вот пример того, как я ее объяснял:
Вид – усредняющий компьютер. Из поколения в поколение он составляет статистическое описание тех миров, в которых жили и размножались предки его теперешних представителей. Это описание делается на языке ДНК. И хранится оно не в ДНК какого-то конкретного индивидуума, а коллективно: в эгоистически сотрудничающих друг с другом генах всей размножающейся популяции. Возможно, точнее будет сказать не “описание”, а “считанные данные”. Если вы обнаружите тело животного – новый вид, прежде науке неизвестный, – то знающий зоолог, которому будет позволено изучить и препарировать это тело во всех подробностях, сможет, “считав информацию”, сказать вам, где обитали предки данного организма: в пустыне, тропическом лесу, арктической тундре, лесах умеренного пояса или же на коралловом рифе. Также по зубам и пищеварительному тракту животного он сможет прочесть, чем оно питалось. Плоские зубы-жернова и длинный кишечник со сложно устроенными тупиковыми ответвлениями будут указывать на то, что оно было травоядным, а острые, режущие зубы и короткий, просто устроенный кишечник выдадут хищника. Лапы животного, его глаза и другие органы чувств расскажут о том, каким способом оно передвигалось и добывало себе пищу. Изучая полосы и пятна на шкуре, рога, ветвистые или нет, гребень на голове, знаток сможет считывать информацию о характере половых взаимоотношений и социальной жизни вида.
Я назвал вид усредняющим компьютером – но почему это именно вид, а не отдельный организм? Потому, что, по крайней мере у животных, размножающихся половым путем, каждый конкретный геном – лишь один из множества мимолетных образчиков генофонда, который просеивается и процеживается из поколения в поколение, усредняя условия и невзгоды, с которыми столкнулись и в которых выжили индивиды прошлых поколений. Генофонд вида – что-то вроде фотонегатива средних условий, в которых жили особи вида. Если представить себе естественный отбор как скульптора, что резцом обрабатывает грубый материал, добиваясь все большего совершенства, то в роли материала здесь генофонд вида. Геном каждой особи – образчик генофонда, и выживание (или гибель) особи зависит (в том числе) от набора генов, которые ей повезло (или не повезло) вытянуть из общего котла. Представление о том, что успех генов зависит от их генетических спутников, я впервые попытался продвинуть в 1976 году в книге “Эгоистичный ген” – с помощью метафоры гребных команд, которые многократно перемешивают между собой: гребцы символизировали гены, а лодки с обновляемыми командами – организмы. У этой метафоры, как и у прочих, есть свои пределы, но она передает важную мысль: лучшие гены в долгосрочной перспективе будут выживать в генофонде, даже если множество их копий погибнет, оказавшись в одном теле с негодными “сокомандниками”. В долгосрочной перспективе, под резцом естественного отбора, улучшается именно генофонд. А отсюда недалеко и до образа “Генетической книги мертвых”. Важно понимать, что окружающая среда не отражается в генах напрямую: считать так было бы проявлением ламаркизма. Гены варьируют случайным образом, и те, что вписываются в среду, выживают и заполняют генофонд будущего.
(window.adrunTag = window.adrunTag || []).push({v: 1, el: 'adrun-4-390', c: 4, b: 390})Впервые мне это пришло в голову, когда я вел индивидуальные консультации: достаточно хорошо осведомленный зоолог в принципе должен быть способен распознать по анатомии, физиологии и ДНК вида – где и как этот вид жил, с кем враждовал, с какими погодными условиями боролся и так далее. Я преподавал основы таксономии, науку о классификации животных. Животные, которые не родственны, но ведут сходный образ жизни, часто обладают некоторыми поверхностными сходствами – здесь таится опасность не заметить сходства, которые объединяют их с истинными таксономическими родственниками. Внешне дельфины похожи на марлинов: и те, и другие стремительно плавают у поверхности моря, но намного больше общих черт у дельфинов с сухопутными млекопитающими, а у марлинов – с другими рыбами. Существуют численные методы оценки таких конкурирующих сходств, независимо от их “древности”.
Подобные методы “численной таксономии” были в моде в мои студенческие годы, когда я узнал о них от Артура Кейна; теперь они уже не столь популярны, но помогают наглядно объяснить, что я имею в виду. Измерьте все, что можете, у множества разных видов, скормите все измерения компьютеру, и велите ему вычислить расстояние между каждой парой видов. Конечно, речь идет не о расстоянии в пространстве. Речь о том, насколько они похожи друг на друга: о расстоянии в многомерном математическом “пространстве сходства”. Надеяться вы будете на то, что обнаружите: хоть дельфины и марлины благодаря похожему образу жизни находятся чуть ближе друг к другу, чем предполагалось, – но сходств (таких как обтекаемая форма) намного меньше, чем различий, проистекающих из того, что один вид – млекопитающие, а другой – рыбы, и со времен девонского периода у них было огромное количество времени, чтобы разойтись подальше. Численные подсчеты “отфильтровывают” поверхностные, немногочисленные сходства и оставляют нам фундаментальные сходства, указывающие на родственные отношения.
В рассуждениях вместе со студентами на консультациях мне пришло в голову, что эти численные методы можно перевернуть с ног на голову. Мы могли бы заниматься прямо противоположным: не отфильтровывать “поверхностные” функциональные характеристики (такие как обтекаемая форма дельфинов и марлинов), оставляя “истинные” таксономические свойства, а приложить все усилия, чтобы отфильтровать таксономические свойства, происходящие от родственных связей, и сосредоточиться на меньшинстве функциональных сходств. Как это провернуть? Представьте себе, что мы составляем набор пар животных. В каждой паре одно живет в воде, другое – на суше. Но, говоря таксономически, каждое животное ближе ко второму из пары, чем к любому другому на “своей” стороне: {выдра, барсук} {бобер, суслик} {водяной опоссум, опоссум} {водяная землеройка, землеройка} {водяная полевка, полевка} {водяная улитка, сухопутная улитка} {водяной паук, сухопутный паук} {морская игуана, сухопутная игуана}. Предположим, на всех этих животных (и множестве других похожих пар) мы проведем сотни измерений – анатомических, физиологических, биохимических, генетических, – а затем забросим их все в компьютер и сообщим компьютеру, кто в каждой паре водный, а кто сухопутный. Теперь зададим компьютеру такие вопросы (это не так просто, как кажется, но и для этого существуют технологии): “Что общего у всех водных животных по сравнению с их сухопутными парами?” Можно пойти еще более хитрым путем. Мы не будем относить животных к одной из двух категорий – водные или сухопутные, – но расположим их по градиенту “водности” и на этом градиенте будем искать количественные корреляции. Мы можем даже осмелиться задать такой вопрос: “Какие характеристики животного на какой коэффициент нужно умножить, чтобы преобразовать его из сухопутного в водное?”