Les formes infinies les plus belles : pourquoi l’évolution favorise la symétrie

La machinerie moléculaire, comme ce complexe de collecte de lumière d’une bactérie, est souvent remarquablement symétrique. La nouvelle théorie suggère que cette symétrie émerge naturellement de la façon dont l’information est encodée et utilisée dans l’évolution. Crédit : Image : Iain Johnston

Du tournesol à l’étoile de mer, la symétrie apparaît partout en biologie. Ce n’est pas seulement vrai pour les plans corporels – les machines moléculaires qui maintiennent nos cellules en vie sont également remarquablement symétriques. Mais pourquoi? L’évolution a-t-elle une préférence intrinsèque pour la symétrie ?

Une équipe internationale de chercheurs le pense et a combiné des idées issues de la biologie, de l’informatique et des mathématiques pour expliquer pourquoi. Comme ils le rapportent dans PNASsymétriques et autres structures simples émergent si souvent parce que l’évolution a une préférence écrasante pour les « algorithmes » simples, c’est-à-dire des ensembles d’instructions simples ou des recettes pour produire une structure donnée.

“Imaginez devoir dire à un ami comment carreler un sol en utilisant le moins de mots possible”, explique Iain Johnston, professeur à l’Université de Bergen et auteur de l’étude. « Vous ne diriez pas : mettez des diamants ici, de longs rectangles ici, de larges rectangles ici. Vous diriez quelque chose comme : mettez des carreaux carrés partout. Et cette recette simple et facile donne un résultat hautement symétrique.

L’équipe a utilisé la modélisation informatique pour explorer comment cette préférence se produit en biologie. Ils ont montré que beaucoup plus de génomes possibles décrivent des algorithmes simples que des algorithmes plus complexes. Au fur et à mesure que l’évolution recherche des génomes possibles, des algorithmes simples sont plus susceptibles d’être découverts, tout comme les structures plus symétriques qu’ils produisent. Les scientifiques ont ensuite relié cette image évolutive à un résultat profond de la discipline théorique de la théorie algorithmique de l’information.

“Ces intuitions peuvent être formalisées dans le domaine de la théorie algorithmique de l’information, qui fournit des prédictions quantitatives pour le biais vers la simplicité descriptive”, explique Ard Louis, professeur à l’Université d’Oxford et auteur correspondant de l’étude.

L’idée théorique clé de l’étude peut être illustrée par une variante d’une célèbre expérience de pensée en biologie évolutive, qui représente une pièce pleine de singes essayant d’écrire un livre en tapant au hasard sur un clavier. Imaginez que les singes essaient plutôt d’écrire une recette. Chacun est beaucoup plus susceptible de taper au hasard les lettres requises pour épeler une recette courte et simple qu’une recette longue et compliquée. Si nous suivons ensuite toutes les recettes que les singes ont produites – notre métaphore pour produire des structures biologiques à partir d’informations génétiques – nous produirons des résultats simples beaucoup plus souvent que des résultats compliqués.

Les scientifiques montrent qu’un large éventail de structures et de systèmes biologiques, des protéines à l’ARN et aux réseaux de signalisation, adoptent des structures algorithmiquement simples avec des probabilités telles que prédites par cette théorie. À l’avenir, ils prévoient d’étudier les prédictions que leur théorie fait des biais dans les processus de développement à plus grande échelle.


Préférence surprenante pour la simplicité trouvée dans le modèle commun


Plus d’information:
Iain G. Johnston et al, La symétrie et la simplicité émergent spontanément de la nature algorithmique de l’évolution, Actes de l’Académie nationale des sciences (2022). DOI : 10.1073 / pnas.2113883119

Fourni par l’Université de Bergen

Citation: Formes sans fin les plus belles : Pourquoi l’évolution favorise la symétrie (14 mars 2022) récupéré le 15 mars 2022 sur https://phys.org/news/2022-03-endless-beautiful-evolution-favours-symmetry.html

Ce document est soumis au droit d’auteur. En dehors de toute utilisation loyale à des fins d’étude ou de recherche privée, aucune partie ne peut être reproduite sans l’autorisation écrite. Le contenu est fourni seulement pour information.

Leave a Comment