Gpuccio объясняет свой метод оценки FI по сравнению белковых строк

[mns2012]

https://discourse.peacefulscience.org/t/gpuccio-functional-information-methodology/7549/2

@ peaceful science.

Swamidass - биолог и компетентный дискутант.

Там, кстати, есть и ссылка на подсчёт функциональной информации в прозе, о котором шла речь у меня в комментариях.

С чем я не согласен принципиально: с тем, что GPuccio думает, что можно каким-то образом совершенно отрешиться от философских (и религиозных, если угодно) вопросов. Как только ты ответил на вопрос о допущениях до того, как начал что-то вычислять, вот там-то ты и заложил всю философию. Где-то он даже сказал, что common descent подтверждается на практике (насколько я его понял), что в корне неверно: из предположения о common descent исходят при решении различных задач биоинформатики, а это не одно и то же. Поэтому подтверждения common descent -- это тавтология.

И, конечно, же отдельный вопрос об абсолютных временных интервалах, доступных биологическим процессам. Я думаю, что этот вопрос можно переформатировать в вопрос о числе состояний, доступных эволюции (относительное время, связанное со скоростью репликации). Однако здесь тот факт, что речь идёт об оценке сверху, позволяет оперировать большими временными интервалами (максимальным числом событий): то, что "вылетает" за пределы практических возможностей эволюции из расчёта миллиардов лет, тем более вылетит при меньших интервалах.

Comments

[uri-ben-cephas.livejournal.com]

После чтения начала обсуждения, я так понимаю, что его аргументация существенно завязана на миллионы лет, а также, что не так важно, и к тому же неизбежно, на модель замен (из alignment score получается bitscore). Но миллионы лет оттуда не убрать. Он смотрит за предполагаемый порог насыщения синонимическими заменами при предположении нейтральности и получает возможность (при принятии миллионов лет и реальности насыщения) интерпретировать консервативность за этим порогом как функциональность (переход к позвоночным за этим порогом). Кроме того без истинного инженерного понимания функции, тут функция получается "так всё работает достаточно хорошо". Но это просто заметка на полях: при его вводных, вроде бы, аргументация действительно позволяет говорить о неведомой функции вполне убедительно. Конечно, надо дальше прочитать, как его там критикуют.

Для младоземельного креационизма это верхняя (бесполезная, в общем-то?) оценка функциональности.

[mns2012]

Да, он исходит из предположения о common descent с искусственными модификациями. Конечно, это верхняя граница. Но если и для верхней границы отфильтровывается достаточно много, то это уже кое-что. У него получается, что эволюции доступен скачок в 140 бит функции максимум. Всё, что больше, - дизайн. А 140 бит соответствует 2^140 геномов максимум, что могла просмотреть эволюция. В свою очередь, 2^140 получается из расчёта распространенной оценки времени существования биоты, намеренно большой оценки скорости размножения одноклеточных и намеренно большой оценки mutation rate.

[mns2012]

Он где-то сравнивал свой метод еще с одним: Durston, Chiu, Abel, и утверждал, что эти методы аналогичны. Durston et al. рассматривали белковую функцию в active sites и у них получалось, что она близка к максимуму (~ 4.3 бита). Статья интересно написана, там нет, насколько я помню, ни одного упоминания intelligent design.

https://www.academia.edu/32837566/Measuring_the_functional_sequence_complexity_of_proteins

[mns2012]

Я смотрю на время довольно спокойно именно в смысле верхней оценки (в конце концов, это оценка скоростей размножения и мутагенеза). Я бы не сказал, что эта оценка бесполезна.

[mns2012]

Насчет замен интересное замечание. Я помню, что он это где-то аргументировал примерно так: всё, что сложнее, чем точечные замены, - дизайн. И я думаю, что это правильно, в принципе. Тот же самый вопрос возникает при численном моделировании эволюции генетическими алгоритмами: то, что Marks, Ewert и Dembski называют, active information about the solution space неявно сообщается от разработчика алгоритму через фитнес-функцию и операторы соседства. Чем более сложные операторы соседства используются, тем более телеологического управления сообщается поисковому алгоритму, пусть и неявным образом. Поэтому ГА моделируют искусственную селекцию, то есть intelligent design.