Огарок во тьме. Моя жизнь в науке - Ричард Докинз

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.

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