진화의 응용 프로그램

Applications of evolution
시리즈의 일부
진화생물학
Darwin's finches by Gould.jpg
존 굴드의 다윈 핀치
프로세스와 결과
자연사
진화론의 역사
필드 및 응용 프로그램
사회적 영향

진화생물학, 특히 자연선택을 통해 유기체가 어떻게 진화하는지 이해하는 것은 많은 실용적인 [1][2]응용을 가진 과학 분야이다.창조론자들은 종종 진화론에 어떠한 실용적 응용도 없다고 주장하지만,[3] 이 주장은 과학자들에 의해 반박되었다.

광역생물학

진화적 접근은 특히 생물 생물학과 생태학에서 진화 그 자체를 연구하기 시작하지 않는 생물학에서 많은 현재 연구의 핵심이다.예를 들어, 진화적 사고는 생명사 이론의 핵심이다.유전자와 그 기능의 주석은 비교, 즉 진화적 접근법에 크게 의존한다.진화발달생물학 분야는 어떻게 [3]진화했는지를 결정하기 위해 비교 방법을 사용하여 발달 과정이 어떻게 작동하는지를 조사한다.

인위적 선택

주요 기사:인위적 선택

진화의 주요 기술적 적용은 인위적인 선택이며, 이것은 유기체 집단에서 의도적으로 특정한 특성을 선택하는 것이다.인간은 수천 년 동안 식물과 [4]동물의 가축화에 인위적인 선택을 사용해 왔다.최근에는 항생제 내성 유전자와 같은 선택 가능한 마커가 분자생물학에서 DNA를 조작하는 데 사용되면서 그러한 선택은 유전공학의 중요한 부분이 되었다.또한 방향 [5]진화라고 불리는 과정에서 변형 효소나 새로운 항체와 같은 특정한 특성을 가진 단백질을 진화시키기 위해 반복적인 돌연변이와 선택을 사용하는 것이 가능하다.

약

항생제 내성이 자연 선택을 통해 어떻게 진화하는지 개략적으로 보여줍니다.상단 부분은 항생제에 노출되기 전의 박테리아 집단을 나타냅니다.가운데 섹션은 노출 직후의 모집단, 즉 선택이 수행된 단계를 보여줍니다.마지막 섹션은 새로운 세대의 박테리아에 대한 저항성의 분포를 보여줍니다.범례는 개인의 저항 수준을 나타냅니다.

항생제 내성은 염색체 복제당 약 10분의8 1의 비율로 병원체 게놈의 점 돌연변이의 결과일 수 있다.병원체에 대한 항생제 작용은 환경 압력으로 볼 수 있다; 그들이 생존할 수 있게 하는 돌연변이를 가진 박테리아는 계속 번식할 것이다.그리고 나서 그들은 이 특성을 그들의 자손에게 물려줄 것이고, 이것은 완전히 저항하는 군집을 만들어 낼 것이다.

유기체의 진화 과정에서 일어난 변화를 이해하는 것은 신체의 일부를 구성하는 데 필요한 유전자, 인간의 유전 장애와 [6]관련이 있을 수 있는 유전자를 드러낼 수 있다.예를 들어, 멕시코 테트라는 진화 과정에서 시력을 잃은 알비노 동굴 물고기이다.다른 [7]동굴에서 진화한 고립된 개체군에서 다른 돌연변이가 발생했기 때문에 이 맹목 물고기의 다른 개체군을 함께 번식시키면 기능적인 눈을 가진 자손들이 생겨났다.이것은 크리스털린과 멜라노코르틴 1 [8]수용체와 같은 시력과 색소 침착에 필요한 유전자를 식별하는데 도움을 주었다.비슷하게, 적혈구가 부족한 남극 빙어의 게놈을 남극 록코드와 같은 가까운 친척들과 비교한 결과, 이러한 혈액 [9]세포를 만드는데 필요한 유전자들이 밝혀졌다.

컴퓨터 공학

주요 기사:진화 계산

진화는 고도로 최적화된 프로세스와 네트워크를 생성할 수 있기 때문에 컴퓨터 과학에 많은 응용 분야를 가지고 있습니다.여기서 진화 알고리즘과 인공 생명체를 이용한 진화 시뮬레이션은 1960년대 닐스 알 바리첼리의 연구에서 시작되었고, 인공 선택 [10]시뮬레이션에 대한 일련의 논문을 발표한 알렉스 프레이저에 의해 확장되었다.1960년대와 1970년대 초에 복잡한 엔지니어링 문제를 [11]해결하기 위해 진화 전략을 사용한 잉고 레첸버그의 연구 결과, 인공 진화는 널리 알려진 최적화 방법이 되었다.특히 유전 알고리즘은 존 [12]홀랜드의 글을 통해 인기를 끌었다.학계의 관심이 높아짐에 따라 컴퓨터의 파워가 극적으로 증가하여 컴퓨터 [13]프로그램의 자동 진화를 포함한 실용적인 응용이 가능해졌습니다.진화 알고리즘은 이제 인간 설계자가 제작한 소프트웨어보다 다차원 문제를 더 효율적으로 해결하고 시스템 [14]설계를 최적화하기 위해 사용됩니다.

레퍼런스

  1. ^ Bull JJ; Wichman HA (2001). "Applied evolution". Annu Rev Ecol Syst. 32: 183–217. doi:10.1146/annurev.ecolsys.32.081501.114020.
  2. ^ Mindell, DP (2007). The Evolving World: Evolution in Everyday Life. Cambridge, MA: Harvard University Press. p. 341. ISBN 978-0674025585.
  3. ^ a b "Claim CA215: The theory of evolution is useless, without practical application". Retrieved 26 June 2017.
  4. ^ Doebley JF; Gaut BS; Smith BD (2006). "The molecular genetics of crop domestication". Cell. 127 (7): 1309–21. doi:10.1016/j.cell.2006.12.006. PMID 17190597.
  5. ^ Jäckel C; Kast P; Hilvert D (2008). "Protein design by directed evolution". Annu Rev Biophys. 37: 153–73. doi:10.1146/annurev.biophys.37.032807.125832. PMID 18573077.
  6. ^ Maher B. (2009). "Evolution: Biology's next top model?". Nature. 458 (7239): 695–8. doi:10.1038/458695a. PMID 19360058.
  7. ^ Borowsky R (2008). "Restoring sight in blind cavefish". Curr. Biol. 18 (1): R23–4. doi:10.1016/j.cub.2007.11.023. PMID 18177707.
  8. ^ Gross JB; Borowsky R; Tabin CJ (2009). "A novel role for Mc1r in the parallel evolution of depigmentation in independent populations of the cavefish Astyanax mexicanus". PLOS Genet. 5 (1): e1000326. doi:10.1371/journal.pgen.1000326. PMC 2603666. PMID 19119422.
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  11. ^ Rechenberg, Ingo (1973). Evolutionsstrategie – Optimierung technischer Systeme nach Prinzipien der biologischen Evolution (PhD thesis) (in German). Fromman-Holzboog.
  12. ^ Holland, John H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press. ISBN 0-262-58111-6.
  13. ^ Koza, John R. (1992). Genetic Programming. MIT Press. ISBN 0-262-11170-5.
  14. ^ Jamshidi M (2003). "Tools for intelligent control: fuzzy controllers, neural networks and genetic algorithms". Philosophical Transactions of the Royal Society A. 361 (1809): 1781–808. Bibcode:2003RSPTA.361.1781J. doi:10.1098/rsta.2003.1225. PMID 12952685. S2CID 34259612.