Шанс есть! Наука удачи, случайности и вероятности - стр. 24
О происхождении видов
Какие из процессов запускают видообразование?
Подрежем эволюционное древо.
Отметим на графике число ветвей разной длины.
Это даст нам характерные кривые для различных видов.
Филогенетическое древо, отражающее процесс видообразования внутри определенной группы организмов
А потом, несколько лет назад, Пейджел осознал, что подходящие эволюционные деревья, дающие надежную информацию, вдруг стали доступны в огромных количествах – благодаря дешевым и быстрым методикам секвенирования ДНК. Он заметил: «Впервые у нас появился большой набор филогенетических деревьев, по-настоящему годящихся для того, чтобы проверить эту идею», – писал он. И тогда он и его коллеги Крис Вендитти и Эндрю Мид, засучив рукава, приступили к работе.
Команда обнаружила в научных публикациях более 130 эволюционных деревьев, полученных на базе анализа ДНК. Эти данные относились к самым разным представителям царств растений, животных и грибов. После отсева эволюционных деревьев сомнительной точности ученые получили список из 101 позиции, куда входили сведения о многообразных кошках, шмелях, соколах, розах и т. д.
Работая с каждым древом отдельно, они измерили длину ветвей между последовательными эпизодами видообразования – то есть, по сути, между развилками. Затем подсчитали число веток, имеющих ту или иную длину, и стали смотреть, какая получается картина. Если видообразование происходит путем естественного отбора через множество мелких изменений, можно предполагать, что длины ветвей лягут на колоколообразную кривую. Это будет либо кривая нормального распределения (если изменения суммируются, чтобы новый вид в конце концов перевалил через некоторый порог несовместимости), либо родственная ей кривая логарифмически-нормального распределения (если изменения «перемножаются», тем самым позволяя виду достичь порога быстрее).
К немалому удивлению исследователей, ни одна из этих кривых не соответствовала изучаемым данным. Логарифмически-нормальное распределение лучше всего описывало лишь 8 % случаев, а нормальное распределение вообще не подошло – оно не годилось ни для одного эволюционного древа. Зато группа Пейджела обнаружила, что для 78 % эволюционных деревьев распределение длин ветвей лучше всего описывается другой хорошо известной кривой – так называемого экспоненциального распределения.
Подобно колоколообразной, экспоненциальная кривая также имеет довольно простое объяснение, но оно несет тревожные вести для биологов-эволюционистов. Экспоненты мы получаем, когда имеем дело с ожиданием какого-то отдельного и нечастого события. Скажем, временные интервалы между последовательными телефонными звонками на ваш номер укладываются как раз на кривую экспоненциального распределения. Такая же история с периодом, который требуется для распада радиоактивного элемента, или с расстояниями между случайно сбитыми на автотрассе животными.