Простое начало. Как четыре закона физики формируют живой мир

На каждом графике показано облако гипотетических значений, где предсказанный рост отложен по горизонтальной оси, реальный – по вертикальной, а каждая точка соответствует одному человеку. Реальные и спрогнозированные показатели роста коррелируют друг с другом на всех трех графиках. Более того, прямая, лучше всего соответствующая распределению данных, на всех графиках почти идентична. Однако между этими тремя случаями есть существенные различия в том, насколько хорошо она описывает данные. Левое облако сильно рассеянное, в среднем точки выстраиваются кучнее и ближе к линии, в правом измеренные значения довольно плотно группируются вокруг предсказания. Эту изменчивость в распределении данных можно количественно оценить с помощью статистической характеристики, называемой коэффициентом вариации и часто обозначаемой символом R². Чтобы интуитивно понять смысл R

², представьте сначала, что вы измеряете степень разброса точек вокруг горизонтальной прямой, идущей посередине графика. (Если вы немного знакомы со статистикой, вообразите дисперсию, или меру рассеивания, результатов измерений, то есть величину отклонения измеренных значений от среднего.) Затем представьте, что вы оцениваете разброс точек вокруг прямой наилучшего соответствия. В этом случае степень изменчивости будет меньше – это то, что остается после принятия в расчет зависимости, выражаемой прямой. Отношение второго отклонения (разброса) к первому равняется числу от нуля до единицы, которое тем меньше, чем плотнее точки прилегают к прямой наилучшего соответствия. Если вычесть это число из единицы, получится разброс, описываемый линейной зависимостью, то есть R². На левом графике с рассеянным облаком R²

= 0,1, то есть зависимость между предсказанными и реальными значениями, выражаемая линией наилучшего соответствия, учитывает лишь 10 % разброса точек. На правом графике R² = 0,7, то есть учитывается 70 % разброса.

В основанном на ОНП анализе роста, проведенном командой Хсу, R² ≈ 0,42 – это примерно как на среднем графике: не идеально плотное распределение, но и не бесформенное облако, что вполне соответствует упомянутой точности до 3 сантиметров. Быть может, отклонение в 3 сантиметра не слишком впечатляет, но, как выясняется, такой прогноз точнее, чем предсказание роста детей по росту их родителей. Кроме того, оценка на основании ОНП, разумеется, не требует никаких сведений об отличительных чертах и происхождении индивида – хватает ДНК и дешевого анализа. Как отмечает Хсу, ничтожной биологической улики с места преступления теперь достаточно, чтобы установить рост и ряд других физических показателей совершенно неизвестного человека.

Насколько показательным может быть R² роста? Из семейных исследований с большой выборкой людей разной степени родства, включая однояйцевых близнецов (чьи геномы почти идентичны), генетики давно знали, что наследуемость роста близка к 80 %. Иными словами, наследственность объясняет около 80 % разницы в росте между индивидами⁴. Но чем объяснить разрыв между 0,4 и 0,8 – влиянием особенностей ДНК, не охватываемых анализом ОНП, или более загадочными биологическими механизмами? В 2019 году австралийский генетик Питер Виссхер и его коллеги изучили полногеномные последовательности более чем 20 тысяч человек и обнаружили, что информация, закодированная в ДНК, действительно объясняет 80 % разницы в росте у людей. Остальные 20 %, по крайней мере у современных европейцев, связаны с различиями в рационе, физической активности и истории болезней.

Как улучшить курицу…

Разумеется, все эти изыскания применимы не только к людям. Вместо роста своих сородичей мы вполне могли бы поинтересоваться вкладом генетических факторов в вариативность пятен у леопарда, лепестков у розы или массы у амеб. Управлять изменчивостью признаков живых существ критически важно для сельского хозяйства. За период с 1930 по 1970 год численность населения нашей планеты удвоилась с 2 до 4 миллиардов человек и с тех пор удвоилась снова. Этот головокружительный рост не сопровождался массовым голодом благодаря ряду новаторских решений. Так, ключевым элементом зеленой революции 1950–1960-х стало селекционное выведение новых сортов пшеницы и риса. Американский агроном Норман Борлоуг, в середине XX века работавший в Мексике, вывел особые сорта пшеницы с крупными колосьями⁵. Однако такие растения грешили склонностью к полеганию – как мы помним из главы 10, большим быть нелегко. Скрестив их с карликовыми сортами – мутантами из Японии, – Борлоуг получил крепкую высокоурожайную пшеницу. Считается, что благодаря этому и подобным достижениям Борлоуг сохранил миллиард человеческих жизней.