Эволюционная биология , в частности, понимание того, как организмы эволюционируют посредством естественного отбора, является областью науки со множеством практических приложений. [1] [2] Креационисты часто утверждают, что теория эволюции не имеет никаких практических приложений; однако это утверждение было опровергнуто учеными. [3]
Эволюционный подход является ключом ко многим современным исследованиям в области биологии, которые не ставят своей целью изучение эволюции как таковой, особенно в биологии и экологии организмов . Например, эволюционное мышление является ключом к теории истории жизни . Аннотация генов и их функций в значительной степени опирается на сравнительные, то есть эволюционные, подходы. Область эволюционной биологии развития исследует, как работают процессы развития, используя сравнительный метод для определения того, как они эволюционировали. [3]
Основным технологическим применением эволюции является искусственный отбор , который представляет собой преднамеренный отбор определенных признаков в популяции организмов. Люди использовали искусственный отбор в течение тысяч лет при одомашнивании растений и животных. [4] Совсем недавно такой отбор стал важной частью генной инженерии , с селективными маркерами, такими как гены устойчивости к антибиотикам, которые используются для манипулирования ДНК в молекулярной биологии . Также возможно использовать повторные раунды мутации и отбора для развития белков с определенными свойствами, такими как модифицированные ферменты или новые антитела , в процессе, называемом направленной эволюцией . [5]
Устойчивость к антибиотикам может быть результатом точечных мутаций в геноме патогена со скоростью около 1 из 10 8 на хромосомную репликацию. Действие антибиотика на патоген можно рассматривать как давление окружающей среды; те бактерии, у которых есть мутация, позволяющая им выживать, будут жить и размножаться. Затем они передадут эту черту своему потомству, что приведет к появлению полностью устойчивой колонии.
Понимание изменений, произошедших в ходе эволюции организма, может выявить гены, необходимые для построения частей тела, гены, которые могут быть вовлечены в генетические нарушения человека . [6] Например, мексиканская тетра — это пещерная рыба- альбинос , которая потеряла зрение в ходе эволюции. Скрещивание разных популяций этой слепой рыбы дало некоторое потомство с функциональными глазами, поскольку в изолированных популяциях, которые эволюционировали в разных пещерах, произошли разные мутации. [7] Это помогло идентифицировать гены, необходимые для зрения и пигментации, такие как кристаллины и рецептор меланокортина 1. [8] Аналогичным образом, сравнение генома антарктической ледяной рыбы , у которой отсутствуют эритроциты , с близкими родственниками, такими как антарктическая нототения, выявило гены, необходимые для создания этих кровяных клеток. [9]
Поскольку эволюция может производить высокооптимизированные процессы и сети, она имеет множество применений в информатике . Здесь моделирование эволюции с использованием эволюционных алгоритмов и искусственной жизни началось с работы Нильса Алла Барричелли в 1960-х годах и было расширено Алексом Фрейзером , который опубликовал серию статей по моделированию искусственного отбора . [10] Искусственная эволюция стала широко признанным методом оптимизации в результате работы Инго Рехенберга в 1960-х и начале 1970-х годов, который использовал эволюционные стратегии для решения сложных инженерных задач. [11] Генетические алгоритмы , в частности, стали популярными благодаря трудам Джона Холланда . [12] По мере роста академического интереса резкое увеличение мощности компьютеров позволило найти практические приложения, включая автоматическую эволюцию компьютерных программ. [13] Эволюционные алгоритмы теперь используются для решения многомерных задач более эффективно, чем программное обеспечение, созданное людьми-разработчиками, а также для оптимизации проектирования систем. [14]