[論文レビュー] Information and fitness

Samuel F. Taylor, Naftali Tishby+1 more|ArXiv.org|Dec 28, 2007

Gene Regulatory Network Analysis参考文献 10被引用数 28

ひとこと要約

この論文は情報理論と進化的適合度の根本的関係を確立し、生物が所定の成長率に達するためには環境状態について最小限の情報を保持する必要があることを示している。相互情報量と適応度関数に基づく理論的枠組みを用いて、単細胞生物における合理的な適応度を達成するための最小情報量が、遺伝子調節ネットワークを通じて生物学的に実現可能な最大情報量に近いことが示された。

ABSTRACT

The growth rate of organisms depends both on external conditions and on internal states, such as the expression levels of various genes. We show that to achieve a criterion mean growth rate over an ensemble of conditions, the internal variables must carry a minimum number of bits of information about those conditions. Evolutionary competition thus can select for cellular mechanisms that are more efficient in an abstract, information theoretic sense. Estimates based on recent experiments suggest that the minimum information required for reasonable growth rates is close to the maximum information that can be conveyed through biologically realistic regulatory mechanisms. These ideas are applicable most directly to unicellular organisms, but there are analogies to problems in higher organisms, and we suggest new experiments for both cases.

研究の動機と目的

• 進化するシステムにおける情報処理と生物学的適合度の理論的関係を確立すること。
• ある生物の内部状態が環境状態について保持すべき最小限の情報量を、所定の平均成長率に達するためのものとして特定すること。
• 進化的圧力が細胞調節機構における情報容量の増大を選び取るかどうかを調査すること。
• この情報-適合度関係が単細胞生物および神経制御系を有する高等生物への適用可能性を検討すること。
• 実際の生物学的システムにおいて情報と適合度のトレードオフを測定可能な実験を提案すること。

提案手法

• 著者らは、内部変数（例：遺伝子発現レベル）と環境条件を関数 f(g,s) として適応度としてモデル化した。
• 情報理論を用いて、内部状態 g と環境状態 s の間の相互情報量 I(g;s) を定量化した。
• 最適値まわりの発現レベルの分布に対してガウス近似を適用し、平均適応度の関数として最小情報量を解析的に導出した。
• 主要な式（6）は、最小情報量 I_min が適応度に対して対数的に増加することを示しており、制御可能な遺伝子数 D に比例する。
• 遺伝子発現ノイズとダイナミックレンジの実験データを用いて、遺伝子調節システムの生物学的に現実的な情報容量の上限を推定した。
• 予測情報を取り入れた一般化された枠組みを提案し、行動が変動する環境条件下で報酬基準を達成できる情報量を必要とする神経系に応用した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ある生物の内部状態が、所定の平均成長率に達するためには、環境状態について最小限どの程度の情報を保持する必要があるか？
• RQ2 進化的圧力のもとで、制御可能な遺伝子数や調節変数の数が増加するに従い、必要な情報量はどのように変化するか？
• RQ3 実際の遺伝子調節システムは、最適適合度に達するための理論的情報容量上限にどの程度近づいているか？
• RQ4 リアルタイムでの遺伝子発現と成長率の測定を用いて、単細胞系において情報-適合度関係を実験的に検証可能か？
• RQ5 行動が環境の変動にさらされる条件下で報酬基準を達成する必要がある神経系に、この枠組みをどのように拡張できるか？

主な発見

• 所定の平均適応度レベルに達するための最小情報量は、適応度に対して対数的に増加し、その増加率は制御可能な遺伝子数 D に依存する。
• 理論的に求められた最小情報量は、生物学的に現実的な遺伝子調節機構の最大情報容量に近く、推定では3ビット未満、通常は2ビット未満である。
• 導出された式（6）は、情報-適合度トレードオフを定量的に示しており、I_min(⟨f⟩) は最大可能適応度からのギャップと遺伝子数 D に依存する。
• モデルは、進化的競争が、低い情報量で達成できない場合に限り、情報容量の高いメカニズムを好むと予測している。
• この枠組みは単細胞生物に限らず適用可能であり、環境変動下でも報酬基準を達成するためには神経系も最小限の情報量を維持する必要があると示唆している。
• 遺伝子発現と環境条件の間の相互情報量を測定可能な実験と、実際の生物の性能が情報-適合度最適解からどの程度離れているかをマップする実験を提案している。