집단유전학의 “치명적인” 문제점 - 어떤 식물유전학자의 집단유전학 비판

이미지 출처: https://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_drift
(원문주소: http://pandasthumb.org/archives/2016/05/a-devastating-c.html)

유럽의 은퇴한 식물유전학자 Wolf-Ekkehard Lönnig가 진화론 현대종합의 근간이 되는 집단유전학이 품고 있는 핵심적인 약점을 짚었다. 그 핵심 주장은 다음과 같다.
"If only a few out of millions and even billions of individuals are to survive and reproduce, then there is some difficulty believing that it should really be the fittest who would do so."
"생식 과정에서 만드는 수백만~수십억 마리의 자식들 중 극히 일부만 살아남게 된다면, 그게 정말로 '적합'한 것이라고 믿기 어렵다는 문제가 있다."

...고 90년 전에 이미 다 해결된 이야기를 마치 지금도 문제가 되는 것인양 낚시 말했다고 한다.

관련하여 1920년대 말에서 1930년대 초 사이에 J.B.S. Holdane, Ronald Fisher, Sewall Wright가 '제한적 개체 수의 유전자 부동'에 관한 표준 모델을 발표하였다.

가령, N 마리의 부모가 각각 많은 수의 자손을 각각 같은 수만큼 낳는다고 가정하자.
  1. 그 수가 무제한으로 여겨질 만큼 많을 경우에는 각각의 부모는 동일하게 유전적 영향을 내려주게 된다. 그 자손들은 무작위적으로 상호 조합을 이루어 모든 가능한 유전형을 예상되는 빈도만큼 보여주게 된다.
  2. 자연 선택"이 일어날 경우, 그 유전형의 발현 빈도는 정확하게 예측대로 (생존 또는 번식에 유리한 표현형을 내는 유전형의 빈도수가 증가하는 방향으로) 옮겨가게 된다.
  3. 과밀집된 인구밀도에 의한 절멸이 발생하게 되고, (부모와 같은 수의) N 마리의 자손들만 생존하게 되어, 이로써 전체 집단의 개체 수는 일정하게 유지된다. 결국 이는 모든 유전형에 대해 동일하게 적용되기 때문에, N 마리의 부모로부터 수많은 자손들이 태어났으나 그 중 N 마리만 살아남아 성체가 되었을 경우, 즉 자연 선택의 환경압의 영향 하에서 살아남은 개체들을 N 만큼 무작위 추출했을 때의 유전형 빈도수와 같다. 이러한 생존 자손들로부터의 무작위적 샘플링은 유전자 부동을 유발한다.
예를 들어 N=10,000 이라고 할 때, A와 a라는 두 유전자쌍이 동일한 빈도로 동일한 숫자의 자손을 낳는데 A의 생존률이 1% 높을 경우, A 유전형의 빈도수는 1/(1+0.99)=0.50251256... 정도 될 것이다. Lönnig가 걱정할 많큼 많은 수의 자손들이 죽어버릴 테니, 그 자손의 수는 N=10,000 마리 만큼만 남게 될 것이다.

간단하게 이항분포로 계산해 보면, [http://goo.gl/1YvlQx] 한 세대 동안 A의 빈도수가 a보다 높게 나올 확률은 대략 0.681725가 된다.

각 유전자쌍이 동일한 빈도와 동일한 적합도를 갖고 있으면서 세대를 더해 갔을 때 a가 소멸하고 A가 전체를 차지할 확률은, P.A.P. Moran (1958)Motoo Kimura (1962)가 계산해 놓은게 있으니깐 참조해 보면 된다. 결론적으로, 그 확률은 0.99999 (이렇게 9가 43개 이어진다)라고 한다.

===
그런데, 이 사람이 "유전학자"라면서 왜 "집단유전학"에 이렇게도 무지한 걸까? 왜냐면 Lönnig은 독일의 Max Planck 연구소 재직 당시 연구실 홈페이지에 창조론 관련 자료를 올려서 물의를 일으켰던 #창좀 이기 때문이다. (이 사람은 독일의 “Wort und Wissen”이라는 창좀 단체의 회원이기도 하다.) 참고로 이 분은 "husk tomato" 등의 식물에 대한 유전자 돌연변이의 영향이 주요 전공이라고 한다.

원문 포스팅에서는, 집단유전학의 "자연 선택"으로 인한 유전자풀 shift에 대한 이해를 돕고자 뢰닉 박사님께 카지노에 한 번 가보라고 조언하는 것으로 글을 마무리하고 있다. 대체적으로 무작위적이지만 아~주 살~짝만 카지노 하우스에 유리하게 설정돼 있는 게임들을 하다 보면 주머니에 돈이 어쩜 그렇게 싹 다 없어지는지 알고서 깜~짝 놀랄 거라면서.ㅋ

댓글 없음:

댓글 쓰기

[ChatGPT] AI 챗봇의 한계: 허위 정보를 속을만큼 예쁘게 적어서 내보낸다.

ChatGPT 에게 전문 지식에 대해 물어볼 때 조심해야 할 점: 가짜 정보를 마치 사실인 것처럼 이야기한다는 점이다.   우선, synaptic pruning이라는 신경생물학 이론에 대해 설명하는 아래 글에 나오는 Dr. Beatrice Golgi는...