[論文レビュー] From Entropy to Information: Biased Typewriters and the Origin of Life

Christoph Adami, Thomas LaBar|arXiv (Cornell University)|Jun 23, 2015

Origins and Evolution of Life被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、デジタルライフの計算モデル（Avida）を用いて、自己複製する情報システムの自発的出現を調査し、先行する自己複製体によって形作られる偏りのある命令分布が、機能的自己複製体の発見確率を顕著に向上させることを示している。主な発見は、情報が多く非一様な配列分布が、自己複製の進化確率を著しく向上させることであり、これは初期の生命がランダムな偶然から生まれたのではなく、原始化学反応におけるエントロピー低減と情報蓄積プロセスから生じた可能性を示唆している。

ABSTRACT

The origin of life can be understood mathematically to be the origin of information that can replicate. The likelihood that entropy spontaneously becomes information can be calculated from first principles, and depends exponentially on the amount of information that is necessary for replication. We do not know what the minimum amount of information for self-replication is because it must depend on the local chemistry, but we can study how this likelihood behaves in different known chemistries, and we can study ways in which this likelihood can be enhanced. Here we present evidence from numerical simulations (using the digital life chemistry "Avida") that using a biased probability distribution for the creation of monomers (the "biased typewriter") can exponentially increase the likelihood of spontaneous emergence of information from entropy. We show that this likelihood may depend on the length of the sequence that the information is embedded in, but in a non-trivial manner: there may be an optimum sequence length that maximizes the likelihood. We conclude that the likelihood of spontaneous emergence of self-replication is much more malleable than previously thought, and that the biased probability distributions of monomers that are the norm in biochemistry may significantly enhance these likelihoods

研究の動機と目的

• 計算的デジタル進化モデルにおいて、ランダムな配列から自己複製システムが自発的に出現するかどうかを調査すること。
• 先行する自己複製体によって形作られる命令分布の偏りが、新たな自己複製体の発見確率に与える影響を特定すること。
• 自己複製の自発的出現において、配列長さよりも情報量が決定的要因であるかどうかを検証すること。
• エントロピー低減と非一様確率分布が、生命に類似した情報システムの起源に果たす役割を調査すること。

提案手法

• Avidaを用い、均一（偏りなし）の命令分布（各命令ごとに1/26）を用いて、L = 8, 15, 30, 100 のランダムゲノムを生成した。
• 自己複製体を、Avidaのデフォルトの寿命と複製ルールに従い、正常に分裂し、生存可能で自己複製可能な子孫を生成する生物体として定義した（コロニー形成を伴う）。
• 偏りのある命令分布を、式 $ p(i,b) = (1-b)(1/26) + b p_\star(i) $ を用いて導入した。ここで $ p_\star(i) $ は、事前に発見された自己複製体における命令 i の頻度を表す。
• 反復的バイアス処理を実施：1回目の探索で得られた自己複製体を用いて次のバイアスを定義し（1st, 2nd, 3rd バイアス）、段階的に機能的配列に近い命令分布へと形状を変化させた。
• 大規模な探索を実施：L=8,15,30 については非偏り条件下で $10^9$ 個の配列、L=100 については $3\times10^8$ 個の配列を探索。偏りあり条件下では、L=15 および L=8,30 に対して各バイアスレベルで $10^8$ 個の配列を探索した。
• 異なるバイアスレベルにおける自己複製体の出現頻度を測定し、命令分布のエントロピーが自己複製体発見確率に与える影響を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なるゲノム長さにおいて、ランダムで偏りのない探索条件下で、自己複製配列が自発的に出現する確率はどの程度か？
• RQ2 事前に発見された自己複製体に由来する命令分布の偏りが、新たな自己複製体の発見確率にどのように影響するか？
• RQ3 エントロピー低減による情報量が、配列長さよりも自己複製体出現の成功に与える影響はどの程度か？
• RQ4 命令分布の反復的バイアス処理は、原始的状態における情報蓄積プロセスを模倣するように、自己複製体発見率を累積的に向上させるか？

主な発見

• 命令分布のバイアスが進むにつれて自己複製体の発見確率が顕著に向上し、特に高バイアスレベル（b=1）で顕著な増加が観察された。非一様分布が自己複製体の出現を促進することが示された。
• L=15 の場合、完全バイアス（b=1）条件下での自己複製体発見数は、均一分布条件下よりも顕著に高かった。これは、機能的配列が配列空間に一様に分布していないことを示している。
• 反復的バイアス処理（1st, 2nd, 3rd バイアス）により、自己複製体の出現頻度が段階的に増加した。これは、情報蓄積の自己強化プロセスが存在することを示唆している。
• 本研究では、配列長さよりも情報量が自己複製体発見の主要要因であることが判明した。均一分布下での長配列でも、高い成功率は得られなかった。
• 結果は、生命に類似した情報システムが純粋な偶然によってではなく、エントロピー低減と情報蓄積プロセスによって生じた可能性を支持する。
• モデルは、特定の命令が好まれる「偏りのあるタイプライター」が、機能的複雑性の出現を模倣できることを示しており、生命の起源に現実的かつ妥当なメカニズムを提供している。