مشهد اللياقة البدنية

في علم الأحياء التطوري ، تُستخدم مناظر اللياقة أو المناظر التكيفية (وهي نوعان من المناظر التطورية ) لتصوير العلاقة بين الأنماط الجينية والنجاح التناسلي . يُفترض أن لكل نمط جيني معدل تكاثر محدد (يُشار إليه غالبًا باللياقة ). تمثل هذه اللياقة ارتفاع المنظر. يُقال إن الأنماط الجينية المتشابهة متقاربة ، بينما الأنماط المختلفة جدًا متباعدة . تُسمى مجموعة جميع الأنماط الجينية الممكنة، ودرجة تشابهها، وقيم لياقتها المرتبطة بها، منظر اللياقة.

تم تقديم فكرة دراسة التطور من خلال تصور توزيع قيم اللياقة البدنية كنوع من المناظر الطبيعية لأول مرة من قبل سيوال رايت في عام 1932. ^{[ 1 ]}

في مسائل التحسين التطوري ، تعتبر مناظر اللياقة تقييمات لدالة اللياقة لجميع الحلول المرشحة (انظر أدناه).

في جميع مجالات اللياقة البدنية، يمثل الطول اللياقة البدنية ويُعد استعارة بصرية لها . وهناك ثلاث طرق متميزة لتوصيف الأبعاد الأخرى، مع أن المسافة في كل حالة تمثل درجة الاختلاف وتُعد استعارة لها. ^{[ 2 ]}

غالبًا ما تُصوَّر مناظر اللياقة البدنية على أنها سلاسل جبلية. توجد فيها قمم محلية (نقاط تنحدر منها جميع المسارات، أي إلى مستوى لياقة أقل) ووديان (مناطق تصعد منها مسارات عديدة). يُطلق على منظر اللياقة البدنية الذي يحتوي على العديد من القمم المحلية المحاطة بأودية عميقة اسم "منظر وعر". أما إذا كانت جميع الأنماط الجينية لها نفس معدل التكاثر، فيُقال إن منظر اللياقة البدنية "منظر مسطح". عادةً ما يصعد التجمع السكاني المتطور في منظر اللياقة البدنية، من خلال سلسلة من التغيرات الجينية الصغيرة، حتى يصل - في نهاية المطاف - إلى مستوى أمثل محلي.

Note that a local optimum cannot always be found even in evolutionary time: if the local optimum can be found in a reasonable amount of time then the fitness landscape is called "easy" and if the time required is exponential then the fitness landscape is called "hard".^[3] Hard landscapes are characterized by the maze-like property by which an allele that was once beneficial becomes deleterious, forcing evolution to backtrack. However, the presence of the maze-like property in biophysically inspired fitness landscapes may not be sufficient to generate a hard landscape.^[4]

Fitness seascapes extend the static fitness-landscape model by allowing the adaptive topography to shift through time or across changing environments. Rather than a fixed topography, seascapes describe adaptive surfaces whose peaks and valleys change in time as selection pressures evolve, producing trajectories that resemble dynamic "seascapes" rather than static landscapes which are necessary to accurately predict adaptation under time-varying selective conditions.^[6][7]

Examples of factors that cause time-varying fitness landscapes are

• environmental change
• drug exposure and cycling^[8]
• immune surveillance
• evolving host environments
• تأثيرات الملكة الحمراء التي تتضمن تفاعلاً بين نوعين يؤثر ديناميكياً على بيئة لياقة كل منهما. ^{[ 9 ]}

وقد تمّت صياغة هذا المفهوم أيضاً في نماذج إحصائية-فيزيائية تُحلّل تدرجات الانتقاء المعتمدة على الزمن، والتدفقات التكيفية، وحركة الذروات في بيئة متغيرة. وبذلك، تُعمّم "مناظر اللياقة" مناظر اللياقة التقليدية من خلال دمج الانتقاء غير الثابت، مما يجعلها إطاراً مفيداً لدراسة التكيف في بيئات متقلبة أو مُعدّلة سريرياً.

إلى جانب مجال علم الأحياء التطوري، اكتسب مفهوم "مشهد اللياقة" أهميةً في أساليب التحسين التطوري ، مثل الخوارزميات الجينية واستراتيجيات التطور . في التحسين التطوري، يُسعى إلى حلّ مشكلات واقعية (مثل المشكلات الهندسية أو اللوجستية ) من خلال محاكاة ديناميكيات التطور البيولوجي. على سبيل المثال، يمكن لشاحنة توصيل تحمل عددًا من عناوين الوجهات أن تسلك طرقًا متنوعة، ولكن قليلًا منها فقط يُحقق زمن قيادة قصير.

لاستخدام العديد من أشكال التحسين التطوري الشائعة، يجب تحديد مدى "جودة" كل حل ممكن s للمشكلة محل الاهتمام (أي كل مسار ممكن في حالة شاحنة التوصيل). ويتم ذلك من خلال تعريف دالة عددية f(s) (العددية تعني أن f(s) عدد بسيط، مثل 0.3، بينما يمكن أن يكون s كائنًا أكثر تعقيدًا، على سبيل المثال قائمة عناوين الوجهة في حالة شاحنة التوصيل)، وتُسمى هذه الدالة دالة اللياقة .

تشير قيمة f(s) العالية إلى أن s حل جيد. في حالة شاحنة التوصيل، قد تمثل f(s) عدد عمليات التوصيل في الساعة على المسار s . يتم إيجاد الحل الأمثل، أو على الأقل حل جيد جدًا، بالطريقة التالية: في البداية، يتم إنشاء مجموعة من الحلول العشوائية. ثم، يتم تعديل هذه الحلول واختيار الحلول ذات الكفاءة الأعلى، حتى يتم العثور على حل مُرضٍ.

تُعد تقنيات التحسين التطوري مفيدة بشكل خاص في الحالات التي يكون فيها من السهل تحديد جودة حل واحد، ولكن من الصعب المرور بجميع الحلول الممكنة واحدًا تلو الآخر (من السهل تحديد وقت القيادة لمسار معين لشاحنة التوصيل، ولكن من المستحيل تقريبًا التحقق من جميع المسارات الممكنة بمجرد أن يزداد عدد الوجهات إلى أكثر من عدد قليل).

حتى في الحالات التي يصعب فيها تحديد دالة اللياقة، يظل مفهوم "مشهد اللياقة" مفيدًا. على سبيل المثال، إذا تم تقييم اللياقة عن طريق أخذ عينات عشوائية، فإن هذه العينات تُؤخذ من توزيع (غير معروف عادةً) عند كل نقطة؛ ومع ذلك، يمكن أن يكون من المفيد التفكير في المشهد الذي تشكله اللياقة المتوقعة عند كل نقطة. إذا تغيرت اللياقة مع مرور الوقت (التحسين الديناميكي) أو مع الأنواع الأخرى في البيئة (التطور المشترك)، فسيظل من المفيد التفكير في مسارات مشهد اللياقة اللحظي. مع ذلك، في بعض الحالات (على سبيل المثال، الحساب التطوري التفاعلي القائم على التفضيلات)، تكون الأهمية محدودة، لأنه لا يوجد ما يضمن أن تفضيلات الإنسان تتوافق مع قيمة لياقة واحدة.

يتوافق مفهوم دالة اللياقة ذات القيمة العددية f(s) مع مفهوم دالة الجهد أو الطاقة في الفيزياء . ويكمن الاختلاف بين المفهومين في أن الفيزيائيين يميلون تقليديًا إلى التفكير من منظور تقليل دالة الجهد، بينما يفضل علماء الأحياء فكرة تعظيم اللياقة. ولذلك، فإن أخذ معكوس دالة الجهد يحولها إلى دالة لياقة، والعكس صحيح. ^{[ 10 ]}

توجد عدة محاذير هامة. فنظرًا لصعوبة التفكير البشري في أكثر من ثلاثة أبعاد، قد تُضلل البنى ثلاثية الأبعاد عند مناقشة بيئات اللياقة متعددة الأبعاد. ^{[ 11 ] [ 12 ]} وعلى وجه الخصوص، ليس من الواضح ما إذا كانت قمم بيئات اللياقة البيولوجية الطبيعية مفصولة فعليًا بانخفاضات في هذه البيئات متعددة الأبعاد، أم أنها متصلة بسلاسل محايدة طويلة جدًا. ^{[ 13 ] [ 14 ]} إضافةً إلى ذلك، فإن بيئة اللياقة ليست ثابتة مع مرور الوقت، بل تعتمد على البيئة المتغيرة وتطور الجينات الأخرى. ^{[ 5 ]} ولذا فهي أشبه ببحر، ^{[ 15 ] [ 16 ]} مما يؤثر على مدى تباعد قمم التكيف. علاوة على ذلك، من المهم مراعاة أن البيئة ليست مطلقة، بل نسبية. ^{[ 17 ]} وأخيرًا، نظرًا لشيوع استخدام الوظيفة كمؤشر على اللياقة عند مناقشة الإنزيمات، فإن أي أنشطة متعددة الوظائف تُشكل بيئات متداخلة تُحدد مجتمعةً اللياقة النهائية للكائن الحي، مما يعني وجود فجوة بين البيئات النسبية المختلفة المتعايشة. ^{[ 18 ]}

With these limitations in mind, fitness landscapes can still be an instructive way of thinking about evolution. It is fundamentally possible to measure (even if not to visualise) some of the parameters of landscape ruggedness and of peak number, height, separation, and clustering. Simplified 3D landscapes can then be used relative to each other to visually represent the relevant features. Additionally, fitness landscapes of small subsets of evolutionary pathways may be experimentally constructed and visualized, potentially revealing features such as fitness peaks and valleys.^[5] Fitness landscapes of evolutionary pathways indicate the probable evolutionary steps and endpoints among sets of individual mutations.

• Viral quasispecies
• Fitness seascape

أمثلة على مناظر اللياقة البدنية المصورة

• فيديو: استخدام مناظر اللياقة البدنية لتصوير التطور أثناء العمل
• مدونة بيكون - التطور 101: مشهد اللياقة البدنية
• مدونة تعدد التأثيرات البصرية - نقاش شيق حول إسهامات سيرجي جافريليتس
• تطور أسماك الجراء - جامعة كاليفورنيا في ديفيس
• مقدمة في التطور - نظرية التوازن المتغير (الشكل في أسفل الصفحة)
• تطبيق مسارات التطور على مناظر اللياقة البدنية في الواقع الافتراضي

للمزيد من القراءة