有性生殖和演變

性別的實用程序，根據進化生物學的迷人的新的原理，可能是其能力促進很好使用與許多其他合作夥伴而不是那些發光與一特定被設置基因的基因。

基因 mixability 此想法，描述在國家科學院的日記帳行動星期命中 11月 24日，在困難演變生物學家的在瞭解的性別，特別地其在人口遺傳學和達爾文的適者生存佛經的作用有。

「它是贏取在這位專家的這位全科」，赫裡斯托斯 Papadimitriou，計算機科學教授說在加州大學的、本文的伯克利和共同執筆者。

「在過去世紀，期間經常假設，有性生殖應該莫名其妙地實現在健身的增量在自然選擇下，導致基因的 『最好』組合」，說主要作者 Adi Livnat，米勒學院博士後根據在電氣工程和計算機科學的加州大學伯克利分校的部門。 「但是協議是否未被達成，并且這如何可能確實運作。 例如，有人可能認為通過帶來從不同的單個的基因，有性生殖可能創建基因的一個非常成功的組合。 但是正有性生殖將創建基因的該非常成功的組合，它可能也中斷它下來在下一代」。

性別可能實際上妨礙在人口的健身的增量提出問題它如何可能保持再生產的統治表單在種類間所有方式的。 性別 - 在其核心合併從創建基因上唯一子孫的不同的單個的基因 - 是生殖選擇方式從人到工廠對許多真菌。 再生產的此表單一定執行某事，根據演變。

改變方向從這個假定有性生殖增加人口的平均健身，他們叫 「mixability」表示基因的能力在許多個不同的組合間很好執行的研究員產生了一個新的評定。 他們測試了在一定數量的方案的 mixability 評定在源遠流長的人口基因範圍內。

他們發現了，如果這個目標是最大化健身通過查找基因的一個特別好組合，比有性生殖增加人口數目以更加快速的速度的無性生殖 - - 很好工作。

相反，有性生殖，通過再結合的染色體的進程和離析，嚴格支持在許多不同的差異很好運作而不是所有一個好組合的基因。 在該視圖，作者寫了，同一個基因的等位基因與彼此競爭根據他們多麼恰當平均執行而不是他們多麼恰當在所有一個特定組合執行。

在演變的過程中， 「值得注意的是， mixability 值增量，雖然它一直不增加」，說本文的共同執筆者馬爾庫斯菲得曼，在斯坦福大學和一位舉世聞名的理論家的生物教授進化生物學的。 「我們接受的方法是與通常不同，因為我們是對演變瞬間感興趣，并且從長遠看，我們的 mixability 值可能實際上減少，因為許多可變性從人口丟失」。

即使如此，有性生殖有 mixability 的一個巨大好處比較無性生殖，根據設計在本文。

在什麼可以起初看來是一個非常規的比較，有性生殖定期有某事與重新平衡股票組合相同，解釋的 Livnat。

「如果一些錢從很好執行和再分配對股票失去的貨幣，這個投資組合的增長率隨著時間的推移達到平均數的股票每年去掉」，他說。 「類似，有性生殖需要有些移動基因從一個組合到，在多個生成中，可能附加基因的成功到其在基因型間的平均性能而不是其最佳性能的另一個」。

Livnat 開始考慮在討論的此問題與 Papadimitriou，研究包括最優化算法的一位主計算機理論家。 這樣程序是用途廣泛查找在應用的最佳的結果例如計算機網絡、運輸規劃和財務設計。

研究員解釋編程的優化的二個主要技術，一个，叫作被模擬的燜火，解決問題使用進程類似於無性生殖，而其他，叫作基因算法，由有性生殖啟發。 基因算法應該理論上是好的二個技術在查找最佳的解決方法的問題，因為他們仿造是很統治的本質上的一個途徑。 然而，結果，基因算法經常進行沒有更好比被模擬的燜火。

「我們設法推測仿造一個好想法本質上的算法為什麼沒有出來與更好的結果」，說 Papadimitriou。 「它使我們意識到什麼有性生殖執行不最大化健身，但是執行更加細微的事。 它達到在許多可能性間很好執行與基因合作夥伴相關一個巨大種類的基因變形。 如果一個特殊基因變形可能很好執行與許多其他等位基因，提前不僅僅一個非常專業的變形，演變」。

研究員注意到，當人類基因組在 2003年排序，有某驚奇人比其他種類沒擁有更多基因。 的它結果那些基因如何被結合可能是在區分人的一個重要系數與其他種類，支持靈活性的重要性在健身的。

菲得曼，比三十年學習了性別和再結合的演變更多的，說他盼望此新的原理觸發辯論在他的對等中。 「瞭解性別的此問題將繼續是其中一個在演變的中央問題」，他說。

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