Конечно, было бы хорошо, если бы гемоглобин-A и каждый другой ген могли бы предложить единственное дерево максимальной экономичности, но мы слишком многого хотим. Среди этих 34 миллионов деревьев ожидается только, что несколько слегка различных деревьев должны конкурировать за высокий рейтинг по гемоглобину-A.
А как насчет гемоглобина-B? Как насчет цитохрома-C? Каждый из этих пяти белков имеет право на свое собственное отдельное голосование, чтобы выявить свои собственные предпочтительные (то есть наиболее экономные) деревья из числа тех 34 миллионов деревьев. Для цитохрома-C было бы вполне возможно прийти к совершенно другим результатам голосования за наиболее экономное дерево. Могло бы оказаться, что цитохром-C людей действительно очень похож на цитохром-C кенгуру и очень отличается от такового у шимпанзе. Далеко не приветствующий соединение в близкую пару овец и коров, обнаруженную гемоглобином-A, цитохром-C мог бы обнаружить, что едва ли нужны мутации вообще, чтобы разместить овец очень близко, скажем, к обезьянам, и чтобы разместить коров очень близко к кроликам. Согласно гипотезе творения, нет никакой причины, почему этого не должно происходить. Но что фактически обнаружили Пенни и его коллеги, это удивительно высокое согласование среди всех пяти белков (и они использовали еще более умную статистику, чтобы показать, насколько маловероятно случайное возникновение такого согласования). Все пять белков «голосовали» практически за одно и то же подмножество деревьев из числа 34 миллионов возможных деревьев. Это, конечно, именно то, что мы ожидали бы при условии, что действительно есть только одно истинное дерево, связывающее все одиннадцать животных, и что это — генеалогическое дерево: дерево эволюционного родства. Кроме того, это дерево согласия, за которое голосовали все эти пять молекул, оказалось тем же, которое зоологи уже вывели на анатомических и палеонтологических, не молекулярных, основаниях.
Исследование Пенни было опубликовано в 1982 году, довольно недавно. Прошедшие годы видели обширное увеличение подробных свидетельств на основании точных последовательностей генов большого числа видов животных и растений. Согласованность по большинству экономных деревьев теперь простирается далеко за пределы одиннадцати видов и пяти молекул, которые изучал Пенни и его коллеги. Их исследование было только хорошим примером, очень сильным, как доказали их статистические свидетельства. Общая сумма информации о генетических последовательностях, доступных теперь, не оставляет по этому вопросу никаких мыслимых сомнений. Намного более убедительные, даже чем (также очень убедительные) ископаемые свидетельства, свидетельства от сравнений генов сходятся, быстро и решительно, на единственном великом дереве живого. Выше помещено дерево для одиннадцати видов исследования Пенни, которое представляет собой современное всеобщее голосование многих различных частей генома млекопитающих. Устойчивость согласованности между всеми различными генами в геноме вселяет в нас уверенность не только в исторической точности самого консенсусного дерева, но также в факт, что эволюция имела место.
Фамильное дерево для 11 разновидностей Пенни
Если молекулярная генетическая технология продолжит расширяться с ее нынешней экспоненциальной скоростью, то году к 2050 получить полную последовательность генома животного будет дешево и быстро, едва ли не труднее, чем измерить его температуру или его кровяное давление. Почему я говорю, что генетическая технология развивается по экспоненте? Может мы даже могли бы ее измерить? Есть аналог с компьютерной технологией, названный Законом Мура. Названный в честь Гордона Мура, одного из основателей компании компьютерных микросхем Intel, он может быть выражен различными способами, потому что несколько показателей компьютерной мощности связаны друг с другом. Один вариант закона утверждает, что количество модулей, которые могут быть упакованы в интегральную схему заданного размера, удваивается за срок от восемнадцати месяцев до двух лет или около того. Это — эмпирический закон, что означает, что он не выводится из некоторой теории, а просто оказывается действительным, когда Вы оцениваете данные. Он справедлив уже в течение приблизительно пятидесяти лет, и многие эксперты думают, что так будет в течение по крайней мере еще нескольких десятилетий. Другие экспоненциальные тенденции с подобным удвоением во времени, которые могут быть расценены как версии Закона Мура, включают увеличение скорости вычислений и размера памяти в расчете на единицу стоимости. Экспоненциальные тенденции всегда приводят к потрясающим результатам, как продемонстрировал Дарвин, когда при помощи своего сына, математика Джорджа, он взял слона как пример медленно размножающегося животного и показал, что лишь через несколько столетий неограниченного экспоненциального роста потомки всего одной пары слонов покрыли бы землю. Само собой разумеется, рост популяции слонов на практике не экспоненциален. Он ограничен конкуренцией за пищу и пространство, болезнями и многим другим. Это действительно было самым главным для Дарвина, поскольку здесь вступает естественный отбор.
Но Закон Мура действительно остается в силе, по крайней мере приблизительно, уже в течение пятидесяти лет. Хотя ни у кого нет особо четкого представления почему, различные показатели компьютерной мощности на практике фактически увеличивались по экспоненте, тогда как тенденция слона Дарвина экспоненциальна только теоретически. Мне пришло на ум, что может существовать подобный закон в отношении генетической технологии и секвенирования ДНК. Я подсказал это Джонатану Ходжкину, оксфордскому профессору генетики (который когда-то был моим студентом-воспитанником). К моему восхищению оказалось, что он уже думал об этом — и измерил это при подготовке к лекции в своей старой школе. Он оценил стоимость секвенирования ДНК стандартной длины для четырех дат в истории, 1965, 1975, 1995 и 2000 года. Я перевел его числа в «отдачу от вложенных средств», или в то, «сколько ДНК можно секвенировать за 1 000 Ј?» Я подготовил иллюстрации в логарифмическом масштабе, выбранном, потому что экспоненциальная тенденция всегда выявляется как прямая линия, когда она построена в логарифмическом масштабе. Достаточно уверенно четыре точки Ходжкина довольно хорошо ложатся на прямую линию. Я построил линию по этим точкам (по технике линейной регрессии, см. примечание на стр. 112), а затем взял на себя смелость спроецировать ее на будущее. Позже, как раз когда эта книга собиралась в печать, я показал этот раздел профессору Ходжкину, и он сообщил мне новые данные, которые он знал: геном утконоса, который был секвенирован в 2008 году (утконос — хорошая кандидатура из-за своего стратегического положения на дереве живого: его общий с нами предок, жил 180 миллионов лет назад, что почти в три раза раньше вымирания динозавров). Я нарисовал точку утконоса как звездочку на графике, и можно видеть, что она вполне точно ложится рядом с намеченной линией, которая была вычислена на основании более ранних данных.
Наклон линии для того, что я теперь называю (без разрешения) Законом Ходжкина, только немного меньше, чем для Закона Мура. Время удвоения немного больше, чем два года, тогда как время удвоения в Законе Мура немного меньше двух лет. Технология ДНК сильно зависит от компьютеров, таким образом будет хорошим предположением, что Закон Ходжкина, по крайней мере частично, зависит от Закона Мура. Стрелки справа указывают размеры генома различных существ. Если следовать за стрелкой влево, пока она не достигнет наклонной линии Закона Ходжкина, можно прочесть оценку, когда будет возможно секвенировать геном такого же размера как у рассматриваемого существа всего за 1 000 Ј (по сегодняшним деньгам). Для генома размером с геном дрожжей мы должны ожидать всего лишь приблизительно до 2020 года. Для нового генома млекопитающего (насколько можно судить по таким примерным вычислениям, все млекопитающие требуют одинаковых затрат), предполагаемая дата — чуть ранее 2040 года. Это волнующая перспектива: массивная база данных последовательностей ДНК, полученная дешево и легко из всех уголков животного и растительного царств. Подробное сравнение ДНК заполнит все пробелы в нашем знании о фактическом эволюционном родстве каждого вида с любым другим: мы узнаем с полной уверенностью все генеалогическое дерево всех живых существ. Кто знает, как мы его начертим; оно не впишется ни в какой лист бумаги практичного размера.
