Таблица 4-1
Случайные и масштабно-инвариантные сети
Рис. 4-9. Предпочтительное присоединение в эволюции биологических сетей: а — фрагмент сети и новый добавляемый элемент; б — результат включения новой вершины в сеть. ki = степень i-й вершины, pi = вероятность присоединения новой вершины к вершине i (см. табл. 4-1)
Примечательно, что степенная функция распределения степеней вершин, по всей видимости, является неотъемлемым свойством эволюционирующих сетей (включая Интернет) и не обязательно имеет биологическое происхождение. Все типы биологических сетей, как описывающих физические взаимодействия между белками, так и отражающих взаимную регуляцию генов, несомненно, появились в результате эволюции и обладают указанным типом распределения (другими словами, являются масштабно-инвариантными). Для объяснения универсального степенного закона распределения Барабаши с коллегами предложили принцип предпочтительного присоединения (preferential attachment) новых вершин, что на простом циничном языке означает, что в процессе эволюции сети «богатые делаются еще богаче» (Barabasi, 2002). Предпочтительное присоединение представляет собой стохастический, неадаптивный процесс. В самом деле, когда создается новый сайт в Интернете и случайно связывается с другими сайтами, с большей вероятностью он окажется связанным с хабом, чем с изолированным сайтом, просто потому что очень многие различные пути в сети ведут к хабам (табл. 4-1). Этот режим эволюции по своей природе консервативен — сеть сохраняет свою структуру в процессе роста. Является ли предпочтительное присоединение главным принципом эволюции биологических сетей? По этому вопросу еще не достигнуто согласия. В случае если этот принцип существен для биологических сетей, должны обнаружиться некоторые специфические биологические механизмы, обеспечивающие его выполнение (рис. 4-9). Высокая интерактивность хабов, представленная «липкостью» некоторых белков, склонных к взаимодействиям, не обязательно функционально значимым, со многими другими белками, могла бы быть одним из таких механизмов. Еще более важный вклад в формирование сетей осуществляется посредством важнейшего механизма эволюции — генной дупликации. Когда ген удваивается, все имеющиеся его связи с другими генами также удваиваются, а потом начинают постепенно расходиться в процессе последующей эволюции. В простейшей модели эволюции (такой как сбалансированная модель рождения, смерти и обновления), если частота генной дупликации пропорциональна размеру семейства, структура сети (то есть распределение степеней вершин) будет сохраняться даже при отсутствии давления отбора (Koonin et al., 2002; Lynch, 2007a).
Разбиение генома по биологическим функциям: универсальный степенной законДо сих пор в нашем обсуждении универсальных количественных закономерностей в геномной эволюции мы преднамеренно обходили стороной вопрос биологических функций. Конечно, это абстракция: геном ни в коем случае не сумма безликих «молекул», а ансамбль генов, каждый из которых кодирует определенную биологическую функцию[42]. Сначала может показаться неожиданным, что способ рассуждения, позаимствованный из статистической физики, может быть применен и к биологическим функциям. Для применения такого подхода необходимо разделить гены на большие функциональные классы, о которых можно думать как о разных типах «молекул» и которые пригодны для статистического анализа, если они включают достаточно много генов.