|蛋白质兼具可塑与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡( 二 )
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原文题目： Functional sensitivity and mutational robustness of proteins 原文地址： https://journals.aps.org/prresearch/abstract/10.1103/PhysRevResearch.2.033452
2. 蛋白质的功能敏感性（functional sensitivity）和突变稳定性（mutational robustness）
延续在上一节中提到的“互补关系” ， 我们想到了这样一个问题：一个系统对外界（external）扰动的敏感性和对内部（internal）扰动的稳定性之间 ， 是不是也具有类似的互补关系 。 请注意 ， 这里我们将上一节中的“可塑性”切换成了“敏感性” ， 这是因为系统的敏感性特征往往与可塑性是紧密联系的 ， 因为只有当敏感地感知到外界环境的变化 ， 才能对这种变化做出改变 ， 这种响应关系所反映的就是系统的敏感性特征 。 我们将系统对外界扰动的敏感性称为“功能敏感性” ， 将系统对内部扰动的稳定性称为“突变稳定性” 。 之所以这样定义这两个概念 ， 主要是考虑到它背后的生物学的实际意义 。
我们将生物体内各种生理功能的主要执行者——蛋白质分子——作为我们关注的系统 。 蛋白质在发挥功能的时候 ， 常常对于外界的扰动和噪声有高度的敏感性 ， 甚至表现出类似于“临界态”的高敏感性（susceptibility）特征[3] ， 并能根据外界环境中的扰动做出相应的构象变化 ， 我们将蛋白质分子在功能动力学（functional dynamics）中 ， 针对外界扰动所体现出来的敏感性叫做“功能敏感性” 。 与此同时 ， 蛋白质分子在面临着内部的扰动时 ， 常常表现出高度的稳定性 。
与此同时 ， 蛋白质在面对分子内部的扰动（突变）时 ， 表现出了高度的稳定性 。 尽管的确有些关键突变会影响蛋白质的功能或折叠 ， 但蛋白质对于绝大多数的突变都具有很高的容忍度 。 这也很好理解 ， 因为一旦失去了突变稳定性 ， 蛋白质的性质和功能将无法被遗传 ， 试想 ， 一个能有效执行生物学功能的蛋白质分子 ， 一旦引入一个小小的突变 ， 马上就变得无法再发挥功能 ， 造成适应度（fitness）大减 ， 这样的分子在自然选择的过程中是不利的 。 为了描述这种在应对突变时的稳定性 ， 我们定义了“突变稳定性”这一概念 ， 它刻画的是系统在经过突变之后 ， 在多大程度上能够保持其原有性质的一种能力 。 只有当一个系统的突变稳定性很高 ， 那么在进化的过程中 ， 这个生物系统的所执行的功能才可以被保持下来 。
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图1.（上）一个带有输入和输出的系统；（中）功能敏感性和系统对外界的扰动的敏感性相关 ， 当输入产生扰动时 ， 系统的输出也会发生相应的改变；（下）突变稳定性与系统对内部扰动的稳定性相关 ， 当系统本身发生改变时 ， 系统的“输入—输出”关系如果能继续保持不变 ， 则系统有较强的突变稳定性
用一个简单的例子来帮助大家理解这两个概念 。 假设我们有一个机器翻译系统 。 我们要测试这个翻译系统的“功能敏感性” ， 首先 ， 我们给这个系统一个输入“我太饿了” ， 系统给出了一个翻译“I am so hungry.” ， 接着 ， 我们给刚才的输入一个小小的扰动 ， 让它变成“我太太饿了” ， 如果这个翻译系统足够优秀 ， 对于这个小小的扰动 ， 系统决不能无动于衷 ， 而是要做出相应的改变（输出“My wife is hungry.”） 。 这样的系统就是对于外界输入具有功能敏感性的系统 。
接着 ， 我们希望来测试一下这个翻译系统的“突变稳定性” 。 它对应的是 ， 我们对这个机器翻译系统的人工神经网络的内部结构进行一些微小的突变 ， 例如对神经网络连接的权重进行一些微小的修改 ， 如果神经网络经过了突变 ， 这个翻译系统还是可以正确翻译 ， 那么就说明 ， 这个机器翻译系统本身是高度稳定的 ， 在机器学习问题中 ， 这样的系统往往会具有较高的泛化（generalization）能力 ， 我们在这里暂时不再对这一问题进行更多的延伸 。 总之 ， 定量刻画理解功能敏感性和突变稳定性之间的关系 ， 不仅可以帮助我们更深刻地认识蛋白质的功能运动和突变进化之间的关系（这是生物“基因型—表现型”关系中极为重要的一环） ， 也能加深我们对于复杂系统和人工智能系统的理解 。
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