导语


过去几十年中，人们在生物工程领域取得了革命性的进展，甚至能够设计、创造具备特定功能的生命系统。然而，当前设计理论忽略了生命系统区别于其它工程对象的根本属性——可进化性，这限制了生物工程的进一步发展。近日发表于Nature Communications的文章提出一种进化型（evotype）的设计理论框架，综合考虑基因变异、功能表达以及自然选择这三种因素的相互作用，将生命系统的进化潜力具象化，并讨论了刻画及塑造进化型的工具。进化型的概念不仅能够应用于生物领域，还可能对自适应技术提供启发。

张澳 | 作者

邓一雪 | 编辑



论文题目：

Towards an engineering theory of evolution

论文地址：

https://www.nature.com/articles/s41467-021-23573-3




1. 进化型的定义及作用




进化型是生命系统进化倾向的集合，类似于基因型（genotype）及表现型（phenotype）分别是生命系统基因和特征的集合。与传统设计中将设计目标作为设计过程终点不同，进化型设计框架考虑了生命系统的可进化性，将设计目标（design type）作为系统一系列潜在进化方向的起点。
 
对进化型的设计可以使生命系统具备进化稳定性（系统表达的功能不受进化影响）或可进化性（系统可朝指定表现型进化或环境适应能力强）。研究者可以通过序列空间中围绕设计目标的景观图描述基因变异、功能表达及自然选择的相互作用，从而对进化型进行设计。
 

图1. 进化型及其关键部分。a.进化型被具象为围绕设计目标的景观图，fitneity（适应度与效用值的组合）作为平面序列空间的垂直轴，变异概率分布以不同的灰度叠加于序列空间网格。b.投影至序列空间的变异概率分布，表示以设计目标为起点，通过变异探索给定序列空间的可能性。c.将功能空间视为离散（顶部），左侧序列空间网格具有进化稳定性，右侧序列空间网格具有可进化性。将效用值空间投影至一维序列空间，曲线下的颜色表示与该序列空间相关的功能。d.将适应度与效用值合成得到fitneity关于序列空间的曲线

 




2. 基因变异




基因变异及重组并不是随机的，变异的类型及概率受生化过程约束，因此系统潜在进化方向也受限。可以用变异操作集（variation operator set）描述潜在进化方向，该集合包含了生物系统中所有可能发生的变异。集合中的每种变异操作都有相应的概率分布，以描述设计目标发生该变异时到达给定序列的概率。集合中所有变异的概率分布叠加后形成完整概率分布。
 
基因变异的控制手段十分丰富，可以通过添加、移除或调节变异操作以调整变异概率分布，也可以利用基因位点特异重组对基因变异进行大规模控制。结合各种生化手段，最终可能达成变异操作集的精准设计，从而生成复杂的基因变异组合。




3. 功能表达




功能表达指基因型到功能空间（function space）的映射，功能（function）指设计者指定的属性或行为，可以是颜色、尺寸等物理特征，也可以是多种属性的组合。基因型通过基因表达及发育产生表现型，尽管过程中的随机性及约束导致两者并不存在明确的对应关系，但该映射仍存在一定的统计结构。而表现型所表达的特征会影响到功能，故从基因型到功能空间的映射，即功能表达，是进化型的重要部分。
 
效用（utility）描述了生命系统达成指定功能的程度，传统设计的设计过程就是将设计目标的效用值最大化的过程。但在进化型的设计框架中，设计目标周围的景观图结构也很重要，需要关注当序列空间变化时，效用值的变化是否剧烈，这决定了系统的进化稳定性及可进化性。
 
尽管当前对于功能表达的理解有限，但仍有些许一般性的规律适用于设计各类生命系统，包括主流表现型、冗余、模块化/规则化/层次化、环境鲁棒性、参数空间设计等。
 




3. 自然选择及人工选择




选择为原本随机的基因变异指引了方向，使其爬向适应度高峰。对于生物系统，选择分为自然选择与人工选择（即设计过程），前者影响繁殖适应度，后者影响效用，了解适应度与效用两者的相互作用对进化型设计很重要。如果效用和适应度之间存在冲突，那么自然大部分情况下会排斥人为设计，如果两者高度关联，则设计相对稳定。
 
因此生物工程师的目标就是将设计目标的fitneity（关于适应度与效用的函数，具体函数形式视情况而定）最大化。若需提升进化稳定性，则可限制自然选择的影响，使得fitneity在序列空间中分布平缓；若需提升可进化性，则要使适应度和效用高度相关，使得序列空间中出现峰值。
 




4. 进化型的总结与展望




在以进化的视角设计生命系统时，需同时考虑基因变异、功能表达以及自然选择三种因素的相互作用，并利用现有手段刻画、塑造进化型。然而，进化型的数据量随着系统复杂度增加而急剧增长，急需同时测量细胞多样特征的实验方法以及有关数据采样的理论，而另一种与此平行的需求则是开发足够全面的计算模型，以促进对于进化过程机理性的理解，从而指导进化的设计。
 
图2.塑造景观图以设计生命系统



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