¿Qué están trabajando las matemáticas en el trasfondo de la evolución darwiniana?

Hay todo un campo conocido como genética de poblaciones que modela el efecto de la selección, la deriva, etc. en las frecuencias alélicas usando las matemáticas. (Si quieres dividir los pelos, no es “darwiniano” porque el propio Charles Darwin no sabía sobre genes y alelos. [Bueno, tampoco nadie más en ese momento, excepto el pobre hermano Gregor en Austria-Hungría, que tenía un momento difícil para que la gente escuche.] La genética de la población sería una evolución “neodarwiniana”. Pero esto no es realmente relevante para la pregunta tal como la entiendo)

La matemática básica de la genética de poblaciones es el álgebra y la teoría de la probabilidad bastante sencillas, aunque puede ser mucho más complicado que eso. En su nivel más básico, encuentras las frecuencias de los alelos, diferentes formas de cualquier gen que estés estudiando, en una población. Ejemplo simple: el color de la flor púrpura en las plantas de guisantes comestibles es causado por un alelo dominante ( P ), y el color de la flor blanca por un alelo recesivo ( p ). Cada planta tiene dos alelos. Entonces, si tiene un jardín lleno de plantas de guisantes, y tiene 100 que tienen el genotipo PP , 300 que tienen el genotipo Pp y 400 con el genotipo pp , entonces esa población contiene 100 * 2 + 300 = 500 copias de la P alelo, y 400 * 2 + 300 = 1100 copias del alelo p . La frecuencia de alelos de P = 500/2 * (100 + 300 + 500) = 500/1600 = 0.3125, y la frecuencia de alelos de p = 1100/1600 = 0.6875.

Donde esto se vuelve más interesante es ver si las frecuencias de sus alelos se mantienen estables o si cambian de una generación a la siguiente. Digamos que los insectos polinizadores locales pueden ver mejor las flores moradas pero ignoran las flores blancas. Luego, las flores con el genotipo pp rara vez transmitían sus genes, y la frecuencia del alelo p disminuía con cada generación. (En realidad, esto no sucedería en los guisantes, ya que se autofertilizan, así que mentalmente cambie sus guisantes a pensamientos, pimientos o algo así. Espero que todavía tenga la idea). Me detendré aquí porque no tengo Es hora de escribir un libro sobre el tema, pero brevemente, hay muchas maneras de modelar matemáticamente varios factores que causan el cambio de las frecuencias de los alelos: selección, deriva genética, desequilibrio de enlaces, etc. (Personalmente, siempre me gustó el libro de texto de Hedrick, Genética de las poblaciones , pero hay muchos otros para explorar).

Ah, por cierto, odio la frase “supervivencia del más apto”, en parte porque fue acuñada por el filósofo más aburrido del mundo (Herbert Spencer) para moler su propio hacha, y en parte porque es muy fácil de entender mal. En genética de poblaciones, “aptitud” no es una tautología; “aptitud” significa “probabilidad de que los individuos con cierto genotipo se reproduzcan con éxito, en relación con la probabilidad de todos los individuos de la especie”. Podemos estimar la aptitud de diferentes genotipos y luego calcular el efecto sobre las frecuencias de los alelos durante muchas generaciones.

Aquí hay un simulador en línea lindo de frecuencias de alelos en una población: Web PopGen

En un curso que tomé, nos encontramos con el concepto de evolución modelado en una máquina Turing universal autorreplicante.
(Máquina universal de Turing)
(Página en lslwww.epfl.ch Capítulo 2 = historia de la máquina de torneado universal autorreplicante)

La idea de alto nivel es que hay dos elementos separados que rigen la evolución de la información, las máquinas y las cintas. Considere los cuerpos orgánicos como máquinas y el ADN como números escritos en una cinta. La máquina tiene formas de leer la cinta y decodificarla en partes que reproducen más máquinas. Si una máquina puede escribir sus partes en las cintas de otras máquinas, el entorno permitirá la mezcla y selección de las mejores cintas (información) que decodifican en los mejores cuerpos, a través de una mecánica autorreplicante que solo utiliza las máquinas que leen cintas y cintas

Además, se puede considerar la evolución como la mezcla de bits codificados para optimizar una función de aptitud del fenotipo estocástico. Si la función de aptitud satisface ciertas restricciones, creo que se puede demostrar la convergencia de la optimización a una buena solución. No estoy del todo en este campo, así que quizás alguien más pueda agregar una respuesta al respecto.

Los paleontólogos en estos días tienen que tener un muy buen conocimiento del análisis de datos y las estadísticas. El análisis de datos requiere cierto conocimiento de álgebra lineal. La estadística está profundamente involucrada en el cálculo integral.

Los paleontólogos no necesitan un conocimiento riguroso de las matemáticas necesarias. Entonces se saltan algunos de los cursos formales. Sin embargo, realmente necesitan saber cómo aplicar las matemáticas.

Las demandas de los paleontólogos han cambiado con los años. Los paleontólogos solían identificar o definir especies de unos pocos huesos grandes. Las preguntas que las personas hacen se han vuelto más complejas. Ahora uno quiere saber a partir de miles de diferentes tipos de fósiles si el calentamiento global 55 y cómo fue el calentamiento global 55 MYA, si hubo una extinción masiva de 55 MYA, cómo evolucionaron las alas de los insectos y así sucesivamente. Estas preguntas complejas conducen a cálculos complejos.

Soy fisico Sin embargo, me interesé en cómo el equipo esquelético (paleontólogos) usa las matemáticas. Así que he estado trabajando en un libro de texto muy interesante.

Análisis de datos paleontológicos por Oyvind Hammer y David Harper (Blackwell 2006).

Ahorré tiempo haciendo algunos de los problemas con el software paleontólogo. Descargué PAST en mi computadora. PAST es un software escrito para paleontólogos.

Además, el paleontólogo debe conocer las estadísticas y el estadístico. Usan pruebas de hipótesis todo el tiempo. No recomendaré un solo libro sobre estadísticas, ya que es una cuestión de gusto individual.

Hay muchos libros de texto sobre estadísticas y probabilidad. Estas cosas también son básicas para el trabajo de algunos paleontólogos.

En cuanto a los lenguajes de computadora, recomiendo R. El entorno de programación / lenguaje R fue diseñado para análisis de datos y minería de datos. Muchos paleontólogos que conozco usan R. R es gratis y no patentado.

Sin embargo, hay otros idiomas que hacen algo de lo mismo. Usé MATLAB por mucho tiempo. MATLAB es maravilloso para el análisis de datos. El problema es que MATLAB está patentado y patentado. ¡La compañía no vende MATLAB a ciudadanos particulares! Así que aprende R en su lugar, si puedes.

Casi las mismas matemáticas que para hacer que un sitio web se vea bien, ninguno.

La teoría darwiniana no tiene nada que ver con las matemáticas.

Supervivencia del más apto (es realmente el más adecuado; si usted y yo estamos huyendo de un oso, no tengo que correr más rápido que el oso, solo tengo que correr más rápido que usted, tengo que estar más en forma, no más en forma) es una tautología. “Ajuste” significa “mejor capaz de reproducir descendencia que puede reproducir descendencia” – IOW, sobrevivir. Entonces, la supervivencia del más apto significa la supervivencia de los que tienen más probabilidades de sobrevivir. Apenas devastador. A nuestra especie le tomó 200,000 años darse cuenta. (Y, sorprendentemente, Wallace y Darwin salieron con la misma teoría al mismo tiempo. Wallace realmente anunció primero, pero Darwin obtuvo el crédito).