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物理|从麦克斯韦妖到量子生物学，生命物质中是否潜藏着新物理学？( 四 )


物理|从麦克斯韦妖到量子生物学，生命物质中是否潜藏着新物理学？
图6：这只双头虫是通过操纵电极性创造出来的 。 当这种虫子被切成两半时 ， 它会繁殖出更多的双头虫 ， 就好像形成了一个不同的物种 ， 尽管它和正常的单头虫有着相同的DNA 。 整个身体发育的信息以某种方式表观遗传给了后代 | Adapted from T. Nogi et al., PLOS Negl. Trop. Dis. 3, e464, 2009
令人惊讶的是 ， 如果将这些怪物切成两半 ， 它们不会恢复到正常形态 ， 相反 ， 双头虫会产生更多的双头虫 ， 双尾虫同样如此 。 尽管它们都拥有相同的DNA ， 看起来却像是不同的物种 。 系统的形态信息必然以一种分布式的方式存储在截断的组织中 ， 并在基因水平指导合适的再生 。 但这一切是如何做到的？是有一套电信号密码与遗传密码同步运作吗？
表观遗传学是在不改变DNA序列的前提下 ， 通过某些机制——比如超出基因层面的物理作用——引起可遗传的基因表达或细胞表现型的变化 。 对表观遗传的信息存储、处理和传输机制 ， 我们知之甚少 ， 但它们在生物学中的作用至关重要 。 若要取得进展 ， 我们需要发现电的、化学的、基因的这些不同类型的信息模式如何相互作用从而产生一个调节框架 ， 管理生命物质的组织 ， 并将其转化为特定的表现型 。
用信息的术语而非纯粹的分子术语来思考生命物质的物理学 ， 就像计算领域软件和硬件之间的区别一样 。 正如要完全理解一个特定的计算机应用程序（例如PowerPoint）需要对软件工程原理和计算机电路的物理理解得同样多 ， 只有当生物信息动力学的原理被充分阐明 ， 我们才能理解生命 。
3 动力学的新概念
自牛顿的时代以来 ， 一种基本的二元论就渗透于物理学 。 虽然物理状态会随着时间演化 ， 但底层的物理学定律通常被认为是不变的 。 这个假设是哈密顿力学、轨迹可积性和遍历性的基础 。 但是 ， 不变的定律不那么适用于生物系统 ， 在生物系统中 ， 信息的动态模式与随时间变化的化学网络相耦合 ， 而表达的信息——例如基因的开启——可能既依赖于全局或系统的物理作用 ， 也依赖于局部的化学信号 。
生物学演化具有开放的多样性、新颖性和不可预测性 ， 这也与非生物系统随时间变化的方式形成鲜明对比 。 然而 ， 生物学并不意味着混沌 ， 我们可以找到许多发挥作用的规则的例证 。 以通用的遗传密码为例 ， 核苷酸三联体 CGT 编码氨基酸中的精氨酸 。 虽然这个规则没有什么已知的例外 ， 但把它看作像是万有引力定律一样一成不变的自然法则是错误的 。 几乎可以肯定的是 ， CGT分配给精氨酸作为密码子是数百万年前从一些更早更简单的规则中出现的 。 生物学这样的例子比比皆是 。
对生物系统变化的一个更逼真的描述将是 ， 动力学规则作为系统状态的函数而变化[2, 12] 。 依赖于系统状态的动力学为各种新奇行为开辟了广阔的图景 ， 但它还远不是一个正式的数学理论 。 为了理解这当中可能需要什么 ， 不妨将它与一盘国际象棋做类比 。 在标准国际象棋中 ， 系统是封闭的 ， 规则是固定的 。 从传统的初始状态开始 ， 棋手可以自由探索棋子的各种布局 ， 虽然这意味着巨大的可能性 ， 但却受到不可更改的规则的约束 ， 只局限于棋盘上所有可能的棋子排布的一个小子集 。 可能的模式虽多 ， 不允许的模式更多——比如让所有主教占据相同颜色的方格 。
现在想象一种经过修改的国际象棋游戏 ， 它的规则可以根据游戏的整体状态 ， 也就是系统层面或者自上而下的标准而改变 。 举一个看上去有点傻的例子 ， 如果白棋处于优势 ， 那么或许可以允许黑棋的兵既可以向前走 ， 也可以向后走 。 在这个扩展版本的国际象棋游戏中 ， 系统是开放的 ， 新的游戏状态将会出现 ， 这是应用标准国际象棋的固定规则时根本不可能出现的 。 这个虚构的游戏就像是生物学 ， 生物体也是开放的系统 ， 它们能够实现非生命系统看似不可能完成的事情 。
我在亚利桑那州立大学的研究小组使用了一维元胞自动机的一种修改版本 ， 在一个捕获自上向下信息流的简单模型中 ， 探索与状态相关的动力学的影响 。 标准的元胞自动机是一排方格（正方形或像素） ， 它们要么空白 ， 要么是填充的（例如分别是白色和黑色）；然后根据每个元胞的现有状态及其最近邻的状态 ， 应用一套固定规则来更新它们的状态 。 我们的系统有256种可能的更新规则[13] 。
物理|从麦克斯韦妖到量子生物学，生命物质中是否潜藏着新物理学？
图7：一维元胞自动机的演化 。 第一行表示初始元胞状态 ， 第二行表示更新规则 ， 第三行表示下一代元胞状态 | Cormullion/Wikipedia
要玩元胞自动机游戏 ， 需要选择一个初始元胞模式——元胞模式可以方便地表示为0和1组成的二进制序列——然后反复应用所选择的更新规则让系统演化 。 许多更新规则会导致乏味的结果 ， 但有少数规则会产生复杂的演化模式 。 为了实现修改版本的、依赖于系统状态的元胞自动机 ， 我的同事 Alyssa Adams 和 Sara Walker 计算耦合了两个标准的元胞自动机 。 其中一个代表生物体 ， 另一个代表环境 。 然后 ， 这两位研究人员允许生物体的更新规则在每次迭代时改变[14] 。


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