물리학 자 Nigel Goldenfeld는 학교에있을 때“적어도 그것이 나에게 제시된 방식”을 싫어한다고 그는 말했다. “이것은 연결이 끊어진 사실 모음 인 것 같습니다. 정량이 거의 없었습니다.” 그 감정은 Goldenfeld의 실험실이 작업하고있는 무수한 프로젝트를보고하는 사람에게 놀라운 일이 될 수 있습니다. 그와 그의 동료들은 꿀벌의 개인 및 떼 행동을 모니터링하고, 바이오 필름을 분석하고, 유전자 점프를보고, 생태계의 다양성을 평가하고, 미생물의 생태를 조사합니다. Goldenfeld 자신은 NASA Astrobiology Institute for Universal Biology의 이사이며 일리노이 대학교의 물리 부서가 아니라 Urbana-Champaign 캠퍼스의 생물학 연구소에서 대부분의 시간을 보냅니다.
Goldenfeld는 생물학의 질문에 대한 진보를 원했던 물리학 자의 긴 목록 중 하나입니다. 1930 년대 Max Delbrück은 바이러스에 대한 이해를 변화 시켰습니다. 나중에 Erwin Schrödinger는 생명이란 무엇입니까? 살아있는 세포의 물리적 측면 ; X- 선 결정학의 선구자 인 Francis Crick은 DNA의 구조를 발견하는 데 도움이되었습니다. 골든 펠트 (Goldenfeld)는 혼란, 단계 전환, 지질 형성 및 금융 시장을 포함한 다양한 현상을 더 잘 이해하기 위해 동적 물리 시스템의 패턴이 시간이 지남에 따라 어떻게 진화하는지 모델링하는 응축 물질 이론에서 자신의 전문 지식을 사용하고자합니다. 출현 한 물질 상태에 대한 그의 관심은 생물학의 가장 큰 신비 중 하나 인 삶의 기원 자체를 탐구하도록 강요했다. 그리고 그는 거기에서만 분기되었습니다. Goldenfeld는“물리학 자들은 다른 방식으로 질문을 할 수 있습니다. “저의 동기는 항상 그런 종류의 접근 방식이 가치있는 생물학 분야를 찾는 것이 었습니다. 그러나 성공하기 위해서는 생물 학자들과 함께 일하고 본질적으로 하나가되어야합니다. 물리학과 생물학이 모두 필요합니다.”
Quanta Magazine 최근에 Goldenfeld와 함께 집단 현상에 대해, 현대의 진화의 합성 모델을 확장하고, 물리학에서 정량적 및 이론적 도구를 사용하여 지구상의 초기 생활과 시아 노 박테리아와 육식성 바이러스 사이의 상호 작용에 대한 통찰력을 얻었습니다. 해당 대화의 압축 및 편집 버전이 다음과 같습니다.
물리학에는 기본 개념적 틀이 있지만 생물학은 그렇지 않습니다. 당신은 생물학의 보편적 이론을 얻으려고합니까?
신, 아니오. 통일 된 생물학 이론은 없습니다. 진화는 가장 가까운 것입니다. 생물학은 진화의 산물입니다. 삶과 다양성이 진화에서 나온다는 사실에는 예외가 없습니다. 당신은 정말로 생물학을 이해하는 과정으로 진화를 이해해야합니다.
그래서 물리학의 집단적 영향은 어떻게 진화에 대한 우리의 이해를 알릴 수 있습니까?
진화에 대해 생각할 때 일반적으로 인구 유전학, 인구의 유전자 빈도에 대해 생각하는 경향이 있습니다. 그러나 마지막으로 보편적 인 공통 조상 (다른 모든 사람들에게 유기체 조상)을 살펴보면 계통 발생 학자 [진화 관계에 대한 연구]를 통해 추적 할 수있는 것은 생명의 시작이 아닙니다. 그 전에는 더 간단한 삶이있었습니다. 종이 없었을 때 유전자가 없었던 삶. 그래서 우리는 진화가 인구 유전학보다 훨씬 광범위한 현상임을 알고 있습니다.
마지막 보편적 인 공동 조상은 약 38 억 년 전입니다. 지구는 46 억 년이되었습니다. 인생은 제로에서 본질적으로 현대 세포의 복잡성으로 10 억 년 이내에 갔다. 사실, 아마도 훨씬 적습니다. 그 이후로, 세포 구조의 진화 측면에서는 상대적으로 거의 발생하지 않았습니다. 그래서 지난 35 억 년 동안 진화는 느 렸지만 처음에는 매우 빠릅니다. 삶이 왜 그렇게 빨리 진화 했습니까?
[후기 생물 물리학 자] Carl Woese와 나는 그것이 다른 방식으로 진화했기 때문이라고 생각했다. 현재 시대에 생명이 진화하는 방식은 수직 하강을 통과하는 것입니다. 자녀에게 유전자를주고, 손자에게 유전자를 제공합니다. 수평 유전자 전달은 당신과 관련이없는 유기체에 유전자를 제공합니다. 오늘날 세포의 구조에 필수적이지 않은 유전자와 함께 박테리아 및 기타 유기체에서 발생합니다. 예를 들어 항생제에 대한 내성을주는 유전자 (예 :박테리아는 약물에 대한 방어를 너무 빨리 진화시키는 이유입니다. 그러나 생명의 초기 단계에서, 세포의 핵심 기계조차도 수평으로 전달되었다. 초기의 삶은 단순히 개인의 수집의 합보다 유전자 교환에 의해 함께 보유 된 더 많은 공동체가 집단 상태 였을 것입니다. 예를 들어, 꿀벌 식민지 또는 조류의 무리와 같은 많은 잘 알려진 예가 있습니다. 여기서 집단은 구성 요소에서 발생하는 고유 한 정체성과 행동과 그들이 서로 의사 소통하고 응답하는 방법으로 나타납니다. 유전자 전달을 통해 초기 생애가 전달되었습니다.
어떻게 아십니까?
인생은 우리가 [가족] 나무가 아닌이 초기 네트워크 효과를 가정 할 때와 마찬가지로 빠르고 최적으로 진화 할 수있었습니다. 우리는 약 10 년 전에 이것이 유전자 코드의 경우 인 경우, 어떤 아미노산이 단백질을 만들기 위해 사용하는지 알려주는 규칙입니다. 지구의 모든 유기체는 매우 작은 섭동을 가진 동일한 유전자 코드를 가지고 있습니다. 1960 년대에 Carl은 우리가 가진 유전자 코드가 오류를 최소화하기위한 것만 큼 우수하다는 아이디어를 처음으로 가지고있었습니다. 돌연변이를 통해 또는 세포의 번역 기계가 실수를 저지르기 때문에 잘못된 아미노산을 얻더라도 유전자 코드는 아마도 얻은 것과 유사한 아미노산을 지정합니다. 그런 식으로, 당신은 여전히 당신이 만드는 단백질이 기능 할 가능성이 있으므로 유기체가 죽지 않을 것입니다. David Haig [Harvard University]와 Laurence Hurst [Bath of Bath의]는 Monte Carlo Simulation을 통해이 아이디어가 정량화 될 수 있음을 가장 먼저 보여주었습니다. 그들은 이러한 종류의 오류에 대해 어떤 유전자 코드가 가장 탄력적인지를 찾았습니다. 그리고 대답은 우리가 가진 것입니다. 정말 놀랍고 잘 알려지지 않았습니다.
나중에 Carl과 I는 [위스콘신-매디슨 대학교의 Kalin Vetsigian과 함께 많은 합성 가상 유전자 코드를 가진 유기체 커뮤니티의 디지털 라이프 시뮬레이션을 수행했습니다. 우리는 살아있는 시스템을 모방 한 컴퓨터 바이러스 모델을 만들었습니다. 그들은 게놈을 가졌고, 발현 단백질, 복제, 선택을 경험할 수 있으며, 그들의 체력은 그들이 가진 단백질의 기능이었습니다. 우리는 진화 한 것이 그들의 게놈이 아니라는 것을 알았습니다. 그들의 유전자 코드도 진화했습니다. 세대간에 수직 진화가 있다면 유전자 코드는 결코 독특하거나 최적이되지 않습니다. 그러나이 집단 네트워크 효과가 있다면 오늘날 우리가 관찰하는 것처럼 유전자 코드는 빠르고 독특하고 최적의 상태로 발전합니다.
따라서 이러한 결과와 삶이이 오류 모방 유전자 코드를 너무 빨리 얻을 수있는 방법에 대한 질문은 예를 들어 마지막 보편적 인 공통 조상보다 수평 유전자 전달의 서명이 있어야한다고 제안합니다. 물론, 세포의 번역 기계 및 유전자 발현과 관련된 효소 중 일부는 초기 수평 유전자 전이의 강력한 증거를 보여줍니다.
그 결과를 어떻게 구축 할 수 있었습니까?
Tommaso Biancalani [현재 매사추세츠 기술 연구소에서] 그리고 지난해에 나는 이것에 대한 우리의 논문이 출판을 위해 받아 들여 졌다는 것을 발견했습니다. 생명은 충분히 복잡 해지면 수평 유전자 전달을 자동으로 폐쇄합니다. 우리가 그것을 시뮬레이션 할 때, 그것은 기본적으로 스스로 자체적으로 차단됩니다. 여전히 수평 유전자 전달을 시도하고 있지만 거의 아무것도 막히지 않습니다. 그런 다음 지배하는 유일한 진화 메커니즘은 항상 존재하는 수직 진화입니다. 우리는 이제 모든 핵심 셀룰러 기계가 수평에서 수직 전송으로 이러한 전환을 겪었는지 여부를 확인하기 위해 실험을 시도하고 있습니다.
초기 진화에 대한 이러한 이해가 생물학에 대해 새로운 방법이 필요하다고 말한 이유는 무엇입니까?
사람들은 진화에 대해 인구 유전학과 동의어라고 생각하는 경향이 있습니다. 나는 그것이 괜찮다고 생각합니다. 그러나 그것은 충분히 가지 않습니다. 유전자가 존재하기 전에 진화가 진행되고 있었으며, 이는 인구 유전학 단독의 통계적 모델에 의해 설명 될 수 없다. 진지하게 받아 들여야하는 집단적 진화 모드가 있습니다. 예를 들어 수평 유전자 전달과 같은 과정.
이러한 의미에서 나는 프로세스로서의 진화에 대한 우리의 견해가 동적 시스템에 대해 생각함으로써 확장되어야한다고 생각하고, 진화하고 재생산 할 수있는 시스템이 전혀 존재할 수 있는지에 대한 방법을 확대해야한다고 생각한다. 물리적 세계에 대해 생각한다면 왜 더 죽은 물건을 만들지 않는지는 전혀 분명하지 않습니다. 지구에 생명을 유지할 수있는 능력이있는 이유는 무엇입니까? 삶이 발생하는 이유는 무엇입니까? 진화의 역학은 그 질문을 다룰 수 있어야합니다. 놀랍게도, 우리는 그 질문을 해결하는 방법에 대한 원칙적으로도 아이디어가 없습니다. 인생은 생물이 생물학적이지 않은 것으로 시작되었다는 점을 감안할 때 근본적으로 물리학적인 질문입니다.
Cyanobacteria에 대한 귀하의 작업은 어떻게 이러한 응축 물질 이론의 적용에 적용됩니까?
저의 대학원생 Hong-Yan Shih와 저는 prochlorococcus라는 유기체의 생태계를 모델링했습니다. 광합성을 통해 바다에 사는 시아 노 박테리아의 유형. 나는 그것이 지구상에서 가장 많은 세포 유기체일지도 모른다고 생각합니다. 박테리아에서 먹이를 먹는 파지 (phages)라는 바이러스가 있습니다. 10 년 전,이 파지에는 광합성 유전자도 있음이 밝혀졌습니다. 이제, 당신은 일반적으로 바이러스가 광합성을해야한다고 생각하지 않을 것입니다. 그래서 그들은 왜이 유전자들을 주위에 가지고 다니고 있습니까?
포식자-프리 생태계의 역학이 예측할 때 박테리아와 파지가 행동하지 않는 것 같습니다. 박테리아는 실제로 파지의 혜택을받습니다. 실제로 박테리아는 파지가 여러 가지 방법으로 파지를 공격하는 것을 방지 할 수 있지만 완전히 그렇지는 않습니다. 파지의 광합성 유전자는 원래 박테리아에서 나 왔으며 놀랍게도 파지는 박테리아로 다시 옮겼습니다. 광합성 유전자는 지난 1 억 5 천만 년 동안 박테리아와 파지 사이에서 여러 번 셔틀을 셔틀했습니다.
바이러스의 복제 과정이 훨씬 짧고 실수를 저지르기 때문에 유전자가 박테리아보다 바이러스에서 훨씬 더 빠르게 진화하는 것으로 나타났습니다. 박테리아에 대한 파지의 포식의 부작용으로, 박테리아 유전자는 때때로 바이러스로 옮겨져 바이러스로 전달되어 박테리아로 확산되고 진화 한 다음 박테리아로 돌려받을 수 있습니다. 파지는 박테리아에 유용했습니다. 예를 들어, prochlorococcus의 두 균주가 있습니다 다른 깊이에서 살고 있습니다. 이러한 생태 타입 중 하나는 표면에 더 가깝게 살기 위해 적응되었으며, 빛이 훨씬 더 강렬하고 주파수가 다릅니다. 바이러스가 빠른 진화를 이용할 수 있었기 때문에 그 적응이 발생할 수 있습니다.
그리고 바이러스는 유전자의 혜택도 있습니다. 바이러스가 숙주를 감염시키고 복제 할 때, 새로운 바이러스의 수는 납치 된 세포가 생존 할 수있는 시간에 따라 다릅니다. 바이러스에 생명 유지 시스템 (광합성 유전자)이 포함 된 경우 세포를 더 오래 살아서 바이러스의 사본을 더 많이 만들 수 있습니다. 광합성 유전자를 전달하는 바이러스는 그렇지 않은 유전자보다 경쟁력있는 이점을 가지고 있습니다. 바이러스에 숙주에 도움이되는 유전자를 운반하도록 선택 압력이 있습니다. 바이러스의 돌연변이 속도가 높기 때문에 유전자가 빠르게 악화 될 것으로 예상됩니다. 그러나 우리가 한 계산에서, 우리는 박테리아가 좋은 유전자를 필터링하고 바이러스로 옮긴다는 것을 발견했습니다.
그래서 여기에는 좋은 이야기가 있습니다 :박테리아와 바이러스 사이의 집단적 행동은 응축 된 물질 시스템에서 일어나는 일을 모방하고 우리가 모델링 할 수 있도록 시스템의 특징을 예측할 수 있도록합니다.
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우리는 생물학에 대한 물리 기반 접근법에 대해 이야기하고 있습니다. 생물학이 물리학에 알리는 반대 방향을 만났습니까?
예. 나는 난기류에 대해 일한다. 밤에 집에 갈 때 그것이 내가 깨어있는 생각입니다. 작년에 자연 물리학 에 출판 된 논문에서 , Hong-Yan Shih, Tsung-Lin Hsieh와 나는 파이프의 유체가 층류에서 부드럽고 예측할 수있는 층류에서, 거동이 예측할 수없고, 불규칙하며, 확률 론으로 흐르는 방식으로 어떻게 흐르는지를 더 잘 이해하고 싶었습니다. 우리는 전환에 매우 가깝고 난기류가 생태계처럼 행동한다는 것을 발견했습니다. 포식자와 같은 유체 흐름의 특별한 역동적 모드가 있습니다. 난기류를“먹으려 고 노력하고”이 모드와 신흥 난기류 사이의 상호 작용은 유체가 난류가 될 때 보는 현상 중 일부를 발생시킵니다. 궁극적으로, 우리의 연구는 특정 유형의 위상 전이가 유체에서 발생하며 실제로 실험이 보여주는 것입니다. 물리학 문제는이 생물학 문제 (포식자와 먹이의 생태-홍-예의 생태학)에 매핑 될 수 있었기 때문에 시스템을 시뮬레이션하고 모델링하고 사람들이 실험에서 보는 것을 재현하는 방법을 알고있었습니다. 생물학을 아는 것은 실제로 물리학을 이해하는 데 도움이되었습니다.
생물학에 대한 물리 기반 접근법의 한계는 무엇입니까?
한편으로, 알려진 것만 복제 할 위험이 있으므로 새로운 예측을 할 수 없습니다. 다른 한편으로, 때때로 당신의 추상화 또는 최소 표현이 지나치게 단순화되고 그 과정에서 무언가를 잃어 버렸습니다.
이론적으로 생각할 수 없습니다. 소매를 롤업하고 생물학을 배우고 실제 실험 현상과 실제 데이터와 밀접하게 연결되어 있어야합니다. 그렇기 때문에 우리의 작업은 실험가와 공동으로 수행되는 이유입니다. 실험가 동료들과 함께, 나는 옐로 스톤 국립 공원의 온천에서 미생물을 수집했으며, 살아있는 세포에서 실시간으로 점프 유전자를 보았고, 척추 동물의 위장 마이크로 바이오 옴을 시퀀싱했습니다. 내 홈 부서는 물리학이지만 게놈 생물학 연구소에서 일하는 것을 매일 찾을 수 있습니다.
