Текст книги "Капеллан дьявола. Размышления о надежде, лжи, науке и любви"

Насколько мне известно, никто еще не приводил общих теоретических причин, почему такой механизм неизбежно будет менее эффективным, чем естественный отбор.

С тех пор я привел две таких причины, развивая тот аргумент, что наследование приобретенных признаков принципиально несовместимо с тем, что мы знаем об эмбриологии[114]114
  Dawkins, R. The Extended Phenotype. San Francisco, W. H. Freeman, 1982/Oxford, Oxford University Press, 1999, pp. 174–176 (рус. пер.: Докинз Р. Расширенный фенотип: длинная рука гена. М., Астрель: CORPUS, 2010). См. также: Dawkins, R. The Blind Watchmaker, ch. 11.


[Закрыть].

Во-первых, приобретенные усовершенствования принципиально могли бы наследоваться, только если бы эмбриология была преформистской, а не эпигенетической. Преформистская эмбриология – это чертежная эмбриология. Альтернативой ей служит рецептная, или программистская эмбриология. В чертежной эмбриологии важно то, что она обратима. Если у нас есть дом, мы можем, следуя простым правилам, восстановить чертеж, по которому он построен. Но если у нас есть торт, не существует такого набора простых правил, который позволил бы нам восстановить рецепт, согласно которому он приготовлен. Все живые существа на нашей планете растут путем рецептной, а не чертежной эмбриологии. Правила развития работают только в прямом направлении, как правила кулинарного рецепта или компьютерной программы. Нельзя, изучив животное, восстановить его гены. Приобретенные признаки – это свойства самого животного. Чтобы передать их по наследству, животное пришлось бы сканировать и записывать его свойства обратно в гены. Быть может, на каких-то других планетах животные развиваются путем чертежной эмбриологии. Если так, то там приобретенные признаки могли бы наследоваться. Этот аргумент говорит о том, что если мы хотим найти ламаркистскую форму жизни, ее не стоит и искать ни на одной из тех планет, где живые существа развиваются путем эпигенеза, а не преформизма. Интуитивно я подозреваю, что может существовать и общий, априорный аргумент против преформистской, чертежной эмбриологии, но я его еще не развил.

Во-вторых, большинство приобретенных признаков не есть усовершенствования. Нет таких общих оснований, согласно которым они должны быть усовершенствованиями, и принцип использования и неиспользования здесь не очень-то помогает. Более того, по аналогии с износом механизмов мы могли бы ожидать, что использование и неиспользование должны приводить как раз к обратным результатам. Если бы приобретенные признаки наследовались без разбора, живые организмы были бы ходячими музеями немощей своих предков, испещренными следами поражавших их напастей, неуклюжими пережитками их злоключений. Откуда организму “знать”, как реагировать на свою среду, чтобы совершенствоваться? Если среди приобретенных признаков есть меньшинство, представляющее собой усовершенствования, организму понадобился бы какой-то способ отбирать их для передачи следующему поколению, отсеивая гораздо более многочисленные вредоносные приобретенные признаки. Такой отбор предполагает, что сюда пришлось бы привнести дарвинистский механизм в какой-то форме. Ламаркизм не будет работать без дарвинистского фундамента.

В-третьих, даже если бы у организмов и был какой-то способ выбирать, какие приобретенные признаки передавать по наследству, а какие отбрасывать на этапе текущего поколения, возможности принципа использования и неиспользования не позволяли бы вырабатывать такие тонкие и замысловатые приспособления, как те, что нам известны. Например, человеческие глаза хорошо работают благодаря точной подгонке естественным отбором его деталей. Любое усовершенствование, сколь угодно малое и сколь угодно глубоко укрытое во внутреннем строении, может оказывать непосредственное воздействие на выживание и размножение. Принцип использования и неиспользования, в свою очередь, принципиально неспособен к таким тонким настройкам. Это связано с тем, что он строится на грубом и неточном правиле, что чем больше животное использует какую-то часть себя, тем больше эта часть должна становиться. Такое правило могло бы настроить руки кузнеца для его работы, или шею жирафа для поедания листвы с высоких деревьев. Но оно едва ли может отвечать за настройку прозрачности хрусталика или времени реакции диафрагмы радужной оболочки. Связь использования и размера слишком расплывчата, чтобы отвечать за тончайшие адаптации.

Я буду называть эти три аргумента “аргументами вселенского дарвинизма”. Я уверен, что это аргументы как раз из той серии, существование которой предполагал Крик, хотя примет ли он или кто-либо другой именно эти три конкретных аргумента, это уже другой вопрос. Если они верны, они будут дополнением огромной силы к обоснованию дарвинизма.

Подозреваю, что другие умозрительные аргументы о природе жизни во всей вселенной, более убедительные и надежные, чем мои, еще ждут своих первооткрывателей, лучше подготовленных, чем я. Но я не могу забыть, что собственное торжество Дарвина, хотя его и мог бы породить мысленный взор любого кабинетного ученого во вселенной, в действительности было побочным результатом пятилетнего кругосветного путешествия по этой конкретной планете.

К вопросу об информации[115]115
  Впервые опубликовано в сиднейском журнале “Скептик” (№ 4, декабрь 1998 года).


[Закрыть]

В сентябре 1997 года я впустил в свой оксфордский дом австралийскую съемочную группу, не понимая, что ее целью была пропаганда креационизма. В ходе подозрительно непрофессионального интервью эти люди в язвительном тоне предложили мне “привести пример генетической мутации или эволюционного процесса, в отношении которого можно убедиться, что он увеличивает количество информации в геноме”. Это один из вопросов, которые в такой форме станет задавать только креационист, и только тут до меня дошло, что меня обвели вокруг пальца и я даю интервью креационистам – чего я обычно не делаю, имея на то веские основания[116]116
  См. очерк “Неоконченная переписка с дарвинистом-тяжеловесом”.


[Закрыть]. Я был так возмущен, что отказался продолжать обсуждение этого вопроса и велел им выключить камеру. Однако в итоге я согласился продолжить разговор: они стали жаловаться на то, что приехали аж из Австралии только для того, чтобы взять у меня интервью. Даже если это и было сильным преувеличением, мне все же показалось, по зрелом размышлении, что будет неблагородно разорвать разрешение на показ и вышвырнуть их из дома. Поэтому я уступил.

Мое благородство было вознаграждено таким манером, какого мог бы ожидать любой человек, знакомый с приемами фундаменталистов. Когда я увидел этот фильм год спустя[117]117
  Продюсеры так и не соизволили прислать мне запись, и я совсем забыл об этом фильме, пока один американский коллега не обратил на него мое внимание.


[Закрыть], то обнаружил, что он был смонтирован так, чтобы у зрителя сложилось ложное впечатление, будто я оказался неспособен ответить на вопрос о количестве информации[118]118
  См статью Барри Уильямса “Разоблачение обмана креационистов” (Williams, B. Creationist deception exposed // The Skeptic 18 (1998), 3, pp. 7–10), где описано, как мое продолжительное молчание (во время которого я раздумывал, не вышвырнуть ли их вон) представили так, будто это проявление нерешительности и неспособности ответить на поставленный вопрос, за чем якобы последовал явно уклончивый ответ на совсем другой вопрос.


[Закрыть]. Справедливости ради следует признать, что это мог быть не такой уж преднамеренный обман, как может показаться. Эти люди действительно верят, что на этот вопрос невозможно ответить! Как это ни смешно, похоже, они специально приехали из Австралии только для того, чтобы заснять, как у эволюциониста не получается на него ответить.

Задним числом, учитывая, что меня все равно уже надули, добившись, чтобы я впустил их в дом, можно подумать, что было разумнее просто ответить на этот вопрос. Но я хочу, чтобы меня понимали всякий раз, когда я открываю рот (меня ужасает перспектива ослепить людей наукой), а этот вопрос не из тех, на которые можно ответить в двух словах. Вначале нужно разъяснить значение слова “информация” как специального термина. Далее разъяснить, как он связан с эволюцией, что тоже довольно сложно – не то чтобы трудно, но требует времени. Однако вместо того, чтобы погружаться в дальнейшие рассуждения на тему “кто виноват” и споры о том, что на самом деле случилось во время этого интервью, я сейчас попытаюсь исправить дело конструктивным способом, ответив на тот самый вопрос об информации достаточно развернуто – насколько это позволяет объем обычной статьи.

Определение слова “информация” как специального термина впервые дал американский инженер Клод Шеннон в 1948 году. В компании “Белл телефон” Шеннон занимался проблемой измерения количества информации как предмета экономического потребления. Посылать сообщения по телефонным проводам довольно дорого. Значительная часть того, что передается в этих сообщениях, не содержит информации – эта часть избыточна. Можно сэкономить деньги, записав сообщение и избавившись от этой избыточности. “Избыточность” – это еще один специальный термин, который Шеннон определил как нечто обратное информации. Оба его определения математического свойства, но интуитивный смысл того, что Шеннон имел в виду, можно передать словами[119]119
  Очень важно, чтобы вы не осуждали Шеннона за мой словесный и интуитивный способ выразить то, в чем мне видится суть его идеи. Читателям-математикам стоит обратиться непосредственно к оригиналу: Shannon, C., Weaver, W. The Mathematical Theory of Communication. University of Illinois Press, 1949. Клод Шеннон, между прочим, обладал очень оригинальным чувством юмора. Однажды он сконструировал ящик, у которого был один выключатель, снаружи. Если его включить, крышка ящика медленно открывалась и из него появлялась механическая рука, которая доставала до выключателя и выключала этот ящик. Затем она убиралась обратно, и крышка закрывалась. Артур Кларк сказал: “Есть что-то неописуемо зловещее в механизме, который не делает ничего – абсолютно ничего, – кроме того, что сам себя выключает”.


[Закрыть]. Избыточность – это та часть любого сообщения, которая неинформативна потому, что она уже известна получателю (и ничуть его не удивит), либо потому, что она повторяет другие части того же сообщения. В предложении “Ровер – собака породы пудель” слова “собака” и “породы” избыточны, потому что слово “пудель” уже говорит нам, что Ровер – собака соответствующей породы. Из телеграммы эти слова можно было бы убрать для экономии, тем самым увеличив информативность сообщения. Сообщение “Приб ДжФК пт веч пжлст встр БЭ кнкрд” несет ту же информацию, что и более длинное, но более избыточное “Я прибываю в аэропорт им. Джона Ф. Кеннеди в пятницу вечером; пожалуйста, встречайте ‘Конкорд’ компании ‘Бритиш эйрвеэйз’”. Очевидно, что послать краткий вариант, записанный в телеграфном стиле, будет дешевле (хотя получателю, возможно, и придется изрядно потрудиться, чтобы его расшифровать – у избыточности есть свои достоинства, если забыть об экономичности). Шеннон хотел найти математический способ передать идею, что любое сообщение можно разбить на информацию, избыточность (которую можно – и экономически выгодно – исключать из сообщения, потому что получатель может при желании ее восстановить) и шумы (просто случайная белиберда).

Сообщение “В Оксфорде на этой неделе ежедневно шел дождь” несет сравнительно мало информации, потому что получателя оно не удивит. С другой стороны, количество информации в сообщении “В пустыне Сахара на этой неделе ежедневно шел дождь” намного больше и вполне стоит того, чтобы подороже заплатить за его пересылку. Шеннон хотел как-то передать этот смысл количества информации как “меры удивительности”. Он связан с другим смыслом (как “того, что не продублировано в других частях сообщения”), потому что повторы теряют свою способность удивлять. Заметьте, что шенноновское определение количества информации не зависит от того, истинна ли она. Придуманная им мера информации была остроумна и интуитивно соответствовала задаче. Давайте, предложил он, оценим количество незнания или неопределенности знаний получателя до получения сообщения, а затем сравним его с количеством оставшегося незнания после получения сообщения. Сокращение количества незнания и будет количеством переданной информации. Шенноновская единица измерения информации – бит (bit), от binary digit (двоичная цифра). Один бит определяется как количество информации, необходимое, чтобы первоначальная неопределенность сократилась вдвое, как бы велика она ни была (читатели-математики заметят, что бит, таким образом, относится к логарифмическим единицам измерения).

На практике вначале нужно найти способ измерения априорной неопределенности – той, что сокращается, когда поступает информация. Для некоторых разновидностей простых сообщений это легко сделать с помощью вероятностей. Будущий отец с нетерпением наблюдает через окошко за рождением своего ребенка. Ему не видно почти ничего, поэтому одна из медсестер согласилась показать ему розовую карточку, если родится девочка, или голубую, если родится мальчик. Сколько информации передается, когда сестра показывает счастливому отцу, скажем, розовую карточку? Ответ – один бит (априорная неопределенность сократилась вдвое). Отец знает, что родился какой-то ребенок, поэтому неопределенность его знаний сводится к двум возможностям (мальчик или девочка), которые для целей этого обсуждения можно считать равновероятными. Розовая карточка вдвое сокращает априорную неопределенность от двух возможностей до одной (девочка). Если бы никакой розовой карточки не было, а из родильной комнаты вышел бы врач, пожал бы новоиспеченному отцу руку и сказал: “Поздравляю, старина, я очень рад, что мне выпала честь первым вам сообщить, – у вас родилась дочь”, то количество информации, переданной этим сообщением в семнадцать слов, составило бы по-прежнему один бит.

Компьютерная информация содержится в последовательностях нолей и единиц. Есть только два возможных варианта, поэтому 0 или 1 в каждом положении содержит один бит информации. Объем памяти компьютера или емкость диска или ленты часто измеряется в битах и представляет собой суммарное число нолей или единиц, которые это устройство может содержать. Для некоторых целей более удобной единицей измерения служит байт (восемь бит), килобайт (тысяча байт), мегабайт (миллион байт) или гигабайт (тысяча миллионов байт)[120]120
  Эти круглые цифры – десятичные приближения. В компьютерном мире стандартные метрические приставки кило-, гига– и т. п. заимствованы для обозначения ближайшей удобной степени двойки. Поэтому килобайт – это не тысяча байт, а 2¹⁰, или 1024 байт, а мегабайт – не миллион байт, а 2²⁰, или 1 048 576 байт. Если бы эволюция дала нам не десять, а восемь или шестнадцать пальцев, компьютер, быть может, изобрели бы столетием раньше. Теоретически мы могли бы теперь решить учить всех детей восьмеричной, а не десятеричной арифметике. Мне бы очень хотелось, чтобы так и попробовали сделать, но, рассуждая реалистически, я понимаю, что огромные краткосрочные затраты на этот переход перевесили бы его несомненную долгосрочную выгоду. Начать с того, что нам всем пришлось бы вновь учить таблицу умножения.


[Закрыть]. Заметьте, что эти числа относятся к суммарной имеющейся емкости. Это максимальное количество информации, которую можно записать на данное устройство. Реальное количество записанной информации – это нечто иное. К примеру, емкость моего жесткого диска – 4,2 гигабайт. Из них в настоящий момент около 1,4 гигабайт реально использованы для хранения данных. Но даже это не настоящее количество информации (в шенноновском смысле слова) на моем диске. Настоящее количество информации меньше, потому что ту же информацию можно записать экономнее. Некоторое представление о настоящем количестве информации можно получить, воспользовавшись одной из замечательных программ-архиваторов вроде Stuffit. Эта программа ищет избыточность в последовательности нолей и единиц и ощутимо сокращает эту последовательность путем перекодировки, очищая ее от внутренней предсказуемости. Максимального сжатия информации можно было бы добиться (на практике это, по-видимому, невозможно), если бы каждая единица или ноль удивляли бы нас в равной степени. Прежде чем передавать большие объемы информации через интернет, ее обычно архивируют, сокращая ее избыточность[121]121
  Одно из успешных приложений этого аспекта теории информации – идея Хораса Барлоу, что сенсорные системы устроены так, чтобы очищать свои сообщения от солидных объемов избыточности, прежде чем передавать их в мозг. Один из способов это сделать состоит в том, чтобы передавать сигналы об изменениях в окружающем мире (математики назвали бы это дифференцированием), вместо того чтобы докладывать постоянно о текущем его состоянии (что отличалось бы высокой избыточностью, потому что оно не меняется быстро и беспорядочно). Эта идея Барлоу обсуждается в моей книге “Расплетая радугу”: Dawkins, R. Unweaving the Rainbow. London, Penguin, 1998; Boston, Houghton Mifflin, 1998, pp. 257–266.


[Закрыть].

Все это хорошо с точки зрения экономики. Но с другой стороны, сохранять некоторую избыточность в сообщениях, ради исправления ошибок, тоже неплохая идея. Если в сообщении, совершенно лишенном избыточности, произошла ошибка, восстановить его исходный смысл уже никак невозможно. В машинные коды часто преднамеренно включают избыточные “биты контроля четности”, помогающие находить ошибки. У ДНК тоже есть различные механизмы исправления ошибок, основанные на избыточности. Когда я перейду к разговору о геномах, я вернусь к разнице между упомянутыми тремя понятиями: суммарной информационной емкости, реально использованной информационной емкости и настоящим количеством информации.

Открытие Шеннона состояло в том, что информацию любого рода, независимо от ее смысла, ее истинности или ложности, ее физического носителя, можно измерять в битах и переводить на любой другой носитель. Великий биолог Джон Б. С. Холдейн использовал теорию Шеннона, чтобы подсчитать число бит информации, передаваемое рабочей пчелой своим соседям по улью, когда она “танцует”, сообщая о местоположении источника пищи (около трех бит, чтобы сообщить направление на этот источник, и еще три бита, чтобы сообщить расстояние до него). В тех же самых единицах, как я недавно подсчитал, мне понадобилось бы сто двадцать мегабит машинной памяти моего лэптопа, чтобы записать торжественные вступительные аккорды симфонической поэмы Рихарда Штрауса “Так говорил Заратустра” (“тема из ‘Космической одиссеи 2001 года’”), которые я хотел проиграть в середине одной лекции об эволюции. Экономический метод Шеннона также позволяет сосчитать, сколько модемного времени потребуется, чтобы послать полный текст книги издателю в другую страну. Спустя пятьдесят лет после открытия Шеннона его идея информации как предмета потребления, такого же измеримого и взаимопревращаемого, как деньги или энергия, окончательно вступила в свои права.

ДНК переносит информацию очень по-компьютерному, и емкость генома тоже можно, если захочется, измерять в битах. В ДНК используется не двоичный код, а четверичный. В то время как в компьютере единица информации – это 1 или 0, в ДНК это T, A, C или G. Сколько информации будет передано от меня к вам, если я сообщу вам, что в определенном месте последовательности ДНК стоит T? Начнем с измерения априорной неопределенности. Сколько открыто возможностей до поступления сообщения “T”? Четыре. Сколько возможностей остается после его поступления? Одна. Стало быть, можно подумать, что было передано четыре бита информации, но на самом деле их только два. И вот почему (исходя из того, что все четыре буквы встречаются с равной вероятностью, как четыре масти в колоде карт). Вспомним, что шенноновская мера касается наиболее экономного способа передачи сообщения. Представьте ее себе как число вопросов, предполагающих ответ “да” или “нет”, которые понадобилось бы задать, чтобы свести исходную неопределенность из четырех возможностей к определенности, если предположить, что вопросы будут сформулированы самым экономным способом. “Идет ли эта таинственная буква по алфавиту перед D?”[122]122
  Химик скорее спросил бы: “Это производное пиримидина?” – но в моем примере такой вопрос мог бы сбить с толку. Лишь случайно получилось так, что четыре буквы алфавита ДНК оказались распределены поровну между двумя группами химических соединений, производными пурина и пиримидина.


[Закрыть] Нет. Это сводит неопределенность к вариантам T и G, и теперь нам понадобится только один дополнительный вопрос, чтобы узнать разгадку. Итак, в соответствии с этим методом измерения, информационная емкость каждой “буквы” ДНК составляет два бита.

Во всех случаях, когда априорную неопределенность знаний получателя можно выразить как число равновероятных альтернатив N, количество информации в сообщении, сводящем эти альтернативы к одной, составляет log₂N (степень, в которую нужно возвести двойку, чтобы получить число альтернатив N). Если выбрать карту – любую карту – из обычной колоды, то сообщение, какая это карта, будет нести log₂52, или 5,7 бит информации. Иными словами, если бы мы сыграли в большое число игр на угадывание, нам потребовалось бы в среднем 5,7 вопроса, требующих ответа “да” или “нет”, чтобы угадать эту карту, при условии, что мы будем задавать вопросы самым экономным способом. Первые два вопроса позволили бы нам узнать масть (например, “Она красная?” и “Это бубны?”), а оставшиеся три или четыре – успешно разделить и проверить всю эту масть (“Старше шестерки?” и тому подобное), в итоге неминуемо придя к искомой карте. Когда априорная неопределенность представляет собой своего рода смесь альтернатив, которые не равновероятны, формула Шеннона преобразуется в немного усложненную формулу для расчета взвешенного среднего, которая, впрочем, по сути аналогична. Кстати, шенноновская формула взвешенного среднего – это именно та формула, которую физики с XIX века используют для расчета энтропии. Отсюда следуют интересные вещи, но здесь я не буду их рассматривать[123]123
  Эту формулу используют также экологи в качестве коэффициента разнообразия.


[Закрыть].

Этих сведений из теории информации будет достаточно. Эта теория давно привлекает меня, и я использовал ее в некоторых своих научных работах разных лет. Теперь давайте подумаем, как ее можно использовать, чтобы ответить на вопрос, увеличивается ли количество информации в геномах в ходе эволюции. Во-первых, давайте вспомним разницу между тремя понятиями: суммарной информационной емкости, реально использованной информационной емкости и настоящим количеством информации, записанной самым экономным из всех возможных способов. Суммарная информационная емкость человеческого генома измеряется в гигабитах. У обыкновенной бактерии кишечной палочки (Escherichia coli) она измеряется в мегабитах. Мы, как и все другие животные, происходим от предка, которого, если бы у нас сегодня была возможность его исследовать, мы отнесли бы к бактериям. Итак, за миллиарды лет эволюции, прошедшие со времени жизни этого предка, информационная емкость нашего генома могла вырасти где-то на три порядка (степени десятки) – примерно в тысячу раз. Это довольно правдоподобно и утешительно для человеческого достоинства.

Должны ли мы тогда чувствовать, что человеческое достоинство унижает тот факт, что у гребенчатого тритона (Triturus cristatus) емкость генома оценивается в сорок гигабит – на порядок больше, чем у человека? Нет, потому что большая часть емкости генома любого животного в любом случае не используется для хранения полезной информации. Существует множество нефункциональных псевдогенов (см. ниже) и множество повторяющихся бессмысленных последовательностей, полезных для судебно-медицинских экспертов, но не транслируемых в живых клетках в белки. У гребенчатого тритона “жесткий диск” вместительнее, чем у нас, но поскольку основная часть жесткого диска у обоих наших видов не используется, нам не стоит обижаться. У родственных гребенчатому видов тритонов геномы гораздо меньше. Зачем Создателю понадобилось так произвольно и нечестно разыграть размеры генома между тритонами – проблема, над которой могли бы поразмыслить креационисты. С эволюционной точки зрения все объясняется просто[124]124
  Мое предположение (“Эгоистичный ген”, 1976), что избыточная ДНК – это некий паразит, было подхвачено другими учеными (“эгоистичная ДНК”). См. второе издание “Эгоистичного гена”: Dawkins, R. The Selfish Gene, 2nd edn. Oxford University Press, 1989, pp. 44–45, 275.


[Закрыть].

Ясно, что суммарная емкость геномов весьма изменчива во всех царствах живой природы и должна была сильно меняться в ходе эволюции, вероятно в обоих направлениях. Потери генетического материала называют делециями. Новые гены возникают посредством разных форм дупликации. Это можно хорошо проиллюстрировать на примере генов гемоглобина – сложной белковой молекулы, переносящей кислород в крови.

Гемоглобин взрослого человека составлен из четырех белковых цепочек, называемых глобинами, сплетенных друг с другом. Их подробные последовательности показывают, что четыре цепочки глобинов близкородственны друг другу, но не идентичны. Две из них называют альфа-глобинами (каждый из них представлен цепочкой из 141 аминокислоты), а еще две – бета-глобины (каждый из них представлен цепочкой из 146 аминокислот). Гены, кодирующие альфа-глобины, находятся в 11-й хромосоме, а гены, кодирующие бета-глобины, в 16-й хромосоме. В каждой из этих хромосом имеется кластер из расположенных подряд генов глобинов, разделенных вкраплениями из некоторого количества “мусорной ДНК”. Альфа-кластер, на 11-й хромосоме, содержит семь генов глобинов. Четыре из них – псевдогены: варианты генов альфа-глобина, испорченные ошибками в их последовательностях и не транслируемые в белки. Два – настоящие альфа-глобины, используемые у взрослого человека. Последний называется дзета-глобином и используется только у эмбрионов. Сходным образом и бета-кластер, на 16-й хромосоме, содержит шесть генов, из которых часть выключены, а один используется только у эмбриона. Гемоглобин взрослых, как мы уже поняли, содержит две альфа– и две бета-цепочки.

Не забивайте себе голову подробностями. Вот что важно: точный анализ, буква за буквой, показывает, что разные типы генов глобинов в буквальном смысле родственны друг другу, как члены одной семьи. Но эти дальние родственники по-прежнему живут вместе в нашем собственном геноме, а также в геномах всех позвоночных. В масштабе целых организмов все позвоночные – тоже родственники. Древо эволюции позвоночных – это генеалогическое древо, с которым мы все знакомы. Точки его ветвления соответствуют случаям видообразования – разделения видов на пары дочерних видов. Но есть и еще одно генеалогическое древо, занимающее ту же временную шкалу, ветви которого соответствуют не случаям видообразования, а случаям дупликации генов в пределах генома.

Та дюжина или около того разных глобинов, которые имеются у каждого из нас, происходят от древнего гена глобина, который у нашего далекого предка, жившего около полумиллиарда лет назад, дуплицировался, после чего обе копии остались в геноме. Так у этого гена стало две копии в двух разных частях генома у всех потомков того животного. Одной копии суждено было положить начало альфа-кластеру (в том участке, который в итоге стал 11-й хромосомой нашего генома), другой – бета-кластеру (в 16-й хромосоме). Шло время, происходили дальнейшие дупликации (а также, несомненно, и некоторые делеции). Около четырехсот миллионов лет назад предковый альфа-ген вновь дуплицировался, но на этот раз две полученные копии остались по соседству друг с другом, в одном кластере на той же хромосоме. Одному из них суждено было стать геном дзета-глобина, который используется эмбрионами, а другие стали генами альфа-глобинов, которые используются взрослыми людьми (другие ветви положили начало нефункциональным псевдогенам, упоминавшимся выше). Похожая история происходила и в бета-ветви этого семейства, только дупликации случались в другие моменты геологической истории.

Но вот еще один факт, столь же интересный. Учитывая, что расхождение между альфа-кластером и бета-кластером произошло пятьсот миллионов лет назад, разумеется, не только наши человеческие геномы должны демонстрировать это расхождение – то есть хранить альфа-гены в иной части генома, чем бета-гены. Мы должны наблюдать то же внутригеномное расхождение, если мы исследуем геномы любых других млекопитающих, птиц, рептилий, амфибий и костных рыб, потому что наш общий предок с ними всеми жил меньше, чем пятьсот миллионов лет назад. Где бы это предположение ни проверяли, оно подтверждалось. Позвоночное, у которого мы имеем наибольшие основания надеяться не обнаружить следов такого же как у нас древнего расхождения альфа– и бета-генов, должно быть бесчелюстным, таким как минога, потому что это наши самые дальние родственники среди доживших до наших дней позвоночных – единственные из современных позвоночных, чей общий предок с остальными позвоночными мог жить еще до расхождения альфа– и бета-генов. И действительно, эти бесчелюстные – единственные известные позвоночные, у которых разделение на альфа-и бета-гены отсутствует.

Дупликация генов в пределах генома играет сходную историческую роль с дупликацией видов (видообразованием) в филогенезе. Она ответственна за разнообразие генов, так же как видообразование ответственно за филетическое разнообразие. Все великолепное разнообразие жизни возникло, начавшись с одного всеобщего предка, посредством ряда ответвлений новых видов, которые в итоге положили начало большим ветвям царств живой природы и сотням миллионов других видов, украсивших собой Землю. Похожий ряд ветвлений, но на сей раз в пределах геномов (дупликаций генов), породил обширную и разнообразную популяцию кластеров генов, составляющих современный геном.

История глобинов – лишь одна из многих. Дупликации и делеции генов происходили время от времени во всех геномах. Именно такими и другими аналогичными путями размеры геномов и могут увеличиваться в ходе эволюции. Но припомните разницу между суммарной емкостью всего генома и емкостью той его части, которая реально используется. Вспомните, что используются не все гены глобинов. Некоторые из них, такие как тета-ген в альфа-кластере генов глобинов, представляют собой псевдогены, узнаваемо родственные функциональным генам в тех же геномах, но на деле никогда не переводимые на действующий язык белков. То же, что относится к глобинам, относится и к большинству других генов. По геномам разбросано множество нефункциональных псевдогенов – ошибочных дубликатов функциональных генов, которые ничего не делают, в то время как их функциональные родственники (здесь даже незачем осторожничать, ставя это слово в кавычки) продолжают делать свое дело в другой части того же генома. А есть и гораздо большее количество ДНК, которая не заслуживает даже названия псевдогенов. Она тоже произошла путем дупликаций, но это были не дупликации функциональных генов. Она состоит из многочисленных копий разного мусора, “тандемных дупликаций” и прочей бессмыслицы, которая может быть полезна для судебно-медицинских экспертов, но, судя по всему, не используется в самом организме. И опять же креационисты могли бы хорошенько поразмыслить над тем, зачем Создателю понадобилось засорять геномы нетранслируемыми псевдогенами и тандемными дупликациями мусорной ДНК.

Можно ли измерить информационную емкость той части генома, которая реально используется? Ее можно, по крайней мере, оценить. В случае человеческого генома она составляет около 2 % – гораздо меньше, чем та часть своего жесткого диска, которую я использовал с тех пор, как купил его. Соответствующий показатель для генома гребенчатого тритона предположительно даже меньше, но мне неизвестно, измеряли ли его. В любом случае мы не должны выносить отсюда шовинистическую идею, что человеческий геном должен почему-либо обладать самой большой базой ДНК-данных, раз мы такие замечательные. Великий эволюционист Джордж Уильямс обратил внимание на то, что животным со сложным жизненным циклом нужно кодировать развитие всех стадий жизненного цикла, но у них есть на это только один геном. Геном бабочки должен содержать всю информацию, необходимую для построения организма как гусеницы, так и бабочки. В жизненном цикле печеночной двуустки целых шесть стадий, специализированных для разного образа жизни. Нам не стоило бы особенно обижаться, если бы оказалось, что у печеночных двуусток геном больше нашего (на самом деле это не так).

Вспомним также, что даже суммарная емкость той части генома, которая реально используется, не то же самое, что настоящее количество информации в шенноновском смысле слова. Настоящее количество информации – это то, что останется, когда вся избыточность будет удалена из сообщения путем сжатия, с помощью умозрительного эквивалента программы-архиватора. Существуют даже некоторые вирусы, которые, судя по всему, используют что-то вроде такого сжатия. Они пользуются тем, что код РНК (эти вирусы содержат не ДНК, а РНК) считывается триплетами. Имеется “рамка”, которая движется вдоль последовательности РНК, считывая три буквы за один раз. Очевидно, что в обычном случае, если эта рамка начнет считывать код не с того места (как это происходит при так называемых мутациях сдвига рамки считывания), получится полная бессмыслица: “триплеты”, которые она будет считывать, пойдут не в ногу с осмысленными триплетами. Но эти замечательные вирусы научились с успехом пользоваться сдвигом рамки считывания. Они получают два сообщения по цене одного, за счет совершенно другого сообщения, заключенного в той же самой последовательности букв, если считывать ее со сдвигом рамки. В принципе можно получить даже три сообщения по цене одного, но я не знаю таких примеров.

Одно дело – оценить суммарную информационную емкость генома и объем той его части, которая реально используется, и другое – оценить настоящее количество информации в шенноновском смысле слова. Лучшее, что мы можем сделать, это, должно быть, вообще забыть о самом геноме и обратиться к его продукту – фенотипу, рабочему телу животного или растения как такового. В 1951 году Джон Уильям Саттон Прингл, который впоследствии был моим профессором в Оксфорде, предложил использовать меру информации шенноновского типа для оценки “сложности” организма. Прингл хотел выразить сложность математически, в битах, но я давно обнаружил, что для разъяснения его идеи удобно излагать ее в следующей словесной форме.