Ist Evolution eine prädiktive Theorie? [geschlossen]

Die Evolutionsbiologie ist eine hochgradig quantitative Wissenschaft und bietet eine beträchtliche Vorhersagekraft. Gleichzeitig gibt es jedoch viele Dinge, die wir überhaupt nicht vorhersagen können.

Was können wir gut vorhersagen?

Es gibt viele Dinge und es ist unmöglich, sie alle aufzuzählen. Hier sind ein paar Beispiele für Dinge, die wir vorhersagen können.

• Anzahl der paarweisen Unterschiede (oder andere Maße der molekularen Differenzierung) erwarten wir zwischen zwei Linien, die sich kürzlich in einer bestimmten Anzahl von Jahren getrennt haben.
• Anzahl paarweiser Unterschiede zwischen Individuen derselben Population.
• Wir erwarten, dass sich die Anzahl der Mutationen bestimmter Fitnesseffekte (ob vorteilhaft oder schädlich) über einen bestimmten Zeitraum in einer Population ansammelt. Wir können das Alter einer Linie vorhersagen.
• Vorhersagen über die Entwicklung von Mehrzelligkeit, Sozialität usw. in Abstammungslinien, die Grenzfälle sind (die sich wiederum nur auf unsere kurzfristige Fähigkeit beziehen).
• Geschwindigkeit des evolutionären Wandels, gemessen in Haldanes oder in Darwins (das sind Einheiten) (aus dem Wissen um die genetische Varianz).
• Vorhersagen über die Heterozygotie einer Population und den Verlust der Heterozygotie im Laufe der Zeit.
• Vorhersagen über Genfluss, Migrationsrate oder Selektionsstärke.
• Vorhersagen der Folgen für die Fitness, die eine Veränderung der Populationsgröße haben kann.

Im Allgemeinen haben wir gute Vorhersagefähigkeiten auf kurzen Zeitskalen ODER für neutrale Sequenzen ODER für konservierte Sequenzen (starke reinigende Selektion).

Kurz gesagt, wir können vieles vorhersagen, aber noch lange nicht alles.

Hauptkomplikationen bei Vorhersagen in der Evolutionsbiologie

Ich würde vorschlagen, die Gründe, warum Vorhersagen schwierig sein können, in die folgenden Kategorien zu zerlegen. Ich könnte jedoch etwas vergessen, und man könnte argumentieren, dass meine Semantik weniger hilfreich ist als eine andere Semantik.

• Umfeld
  • Ein Problem im Zusammenhang mit Vorhersagen auf langer Zeitskala ist, dass sich die Umwelt im Laufe der Zeit auf eine Weise verändert, die wir noch nicht genau genug vorhersagen können.
• Rauschen (inkl. Gendrift)
  • Ich spreche hier nicht von Messfehlern oder Stichprobenfehlern (dies sind statistische Konzepte, die Sie vielleicht überprüfen möchten, wenn Sie sie nicht kennen), ich spreche von den stochastischen Prozessen, die biologischen Systemen innewohnen, wie z. B. die Zufälligkeit von Mutationsprozessen und Gendrift.
• Genotyp-Phänotyp-Karte
  • Wir haben zu wenig Verständnis von der Molekulargenetik, um vorhersagen zu können, wie sich verschiedene spezifische Mutationen auf den Phänotyp auswirken würden. Infolgedessen haben wir heute immer noch sehr wenig Vorhersagekraft über die Entwicklung eines derzeit völlig inexistenten phänotypischen Merkmals.
• Komplexe Systeme
  • Zum Beispiel: Die Demografie beeinflusst die Evolution, die die sozialen Umgebungen beeinflusst, die die Demografie beeinflusst, die das Muster der Artenkonkurrenzen beeinflusst, die die Evolution einer anderen Art beeinflusst, die ihre Demografie beeinflusst, die die Entwicklung einer dritten Art beeinflusst, die die Demografie unserer ersten Art beeinflusst, etc... Solche komplexen Systeme sind oft mathematisch nicht handhabbar.
• Parameter
  • Wir kennen oft nicht die genauen Parameter der Abstammungslinie, an der wir interessiert sind. Es müssen viele Maßnahmen ergriffen werden, um Vorhersagen treffen zu können, und wir haben oft nicht das Geld (oder die Zeit), um all diese Messungen durchzuführen (vorausgesetzt, wir können sie genau messen). Aus diesem Grund sind wir oft relativ gut, um Vorhersagen für einige wenige Modellorganismen zu treffen, aber ziemlich schlecht für die große Mehrheit der Arten.

Anwendungen der Evolutionsbiologie

Im Moment gibt es nicht viele Anwendungen der Evolutionsbiologie, aber dennoch gibt es einige, die ihre Vorhersagekraft beweisen. Zu diesen Anwendungen gehören

• Medizin und Epidemiologie (inkl. Resistenzentwicklung)
• künstliche Selektion und andere Techniken hauptsächlich zur Verbesserung der Kulturpflanzen (z. B. Nüsse)
• Verschiedene Suchalgorithmen wie der genetische Algorithmus

Beachten Sie, dass meine Antwort teilweise aus dieser anderen Antwort von mir recycelt wurde

Antworten direkt in Ihrem Text

Es scheint, dass fast jede Beobachtung durch die aktuelle Evolutionstheorie erklärt werden kann

Das ist falsch. Sie sollten mehr über Evolutionsbiologie lernen (beginnend zum Beispiel mit Understanding Evolution von UC Berkeley ) und Sie werden verstehen, warum sie falsch ist. Ich kann keine vollständige Einführung in die Evolutionsbiologie in einem einzigen Beitrag geben.

Gibt es ein Beispiel dafür, wie jemand einen rigorosen Rahmen oder ein Modell dafür entwickelt hat, wie Evolution funktioniert?

Ja, es gibt Tausende solcher Modelle, abhängig vom genauen evolutionären Prozess, der von Interesse ist. Nur um Ihnen ein Gefühl dafür zu geben, könnten Sie einen Blick auf jedes Buch werfen, das auf dem Beitrag Buchempfehlung zu Populations-/Evolutionsgenetik? . Wenn Ihre Mathematikkenntnisse etwas schwach sind, sollten Sie sich das Einführungsbuch A Biologist's guide to mathematische Modellierung in Evolution und Ökologie (Otto und Day) ansehen . Obwohl dieses Buch recht einführend ist, würde ich dennoch empfehlen, mit einem noch einführenderen Kurs zu beginnen, wie oben vorgeschlagen.

Zu den in der Evolutionsbiologie verwendeten mathematischen Standardmethoden gehören Verzweigungsprozesse, Geburts-Tod-Prozesse und andere Markov-Modelle, mathematische Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie, Diffusionsgleichungen, Näherungstheorie, ...

Nebenbei sei angemerkt, dass die Entwicklung der Statistik sehr stark mit der Evolutionsbiologie zusammenhängt. Dies gilt historisch, gilt aber nach wie vor für die Entwicklung der modernen Statistik. Um nur eine Person zu nennen, Ronald Fisher war Evolutionsgenetiker (einer der Väter der modernen Evolutionssynthese ) und er erfand einige der am häufigsten verwendeten statistischen Tests (t-Test, Anova-F-Test, Fisher-Tests).