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生命起源进化的高概率事件:统计(生物)化学 |
| Mach,17,2000 《数理医药学杂志》2001.5期 Higher Probablity Events in Originating and Evolution of Life: Statistical (Bio-)Chemistry
Eins Dein
摘要:生命的起源和自然进化有他自己的生命动力学--非线性动力学,他是有较高概率或较高条件概率的易发生事件,是信息进化,统计生物化学的结果,它有别于传统进化论的低概事件.
从生物和非生物事件发生概率的角度看,传统的生物起源和进化观点都认为,生命的出现或创生是与无生命的物理事件雷同的等概率或低概率事件[1],P→0,或P=0,即生命的起源或进化是自然界中无数可能发生的事件(或组合)中极少或根本不可能发生的极低概率事件(或组合),P≈0?但从物理、化学(无机化学、有机化学)生物化学、生物等系统的发生、发展、演化的过程(进程)看,其各系统中特有事件发生的概率是逐渐增高的,并且有极高的专一性、特异性.从最初的经典物理--热力学、分子物理学的等概(均匀、均衡、一种几率、能量均分原理)事件,到量子物理的量子化(间断,分立)的概率分布----高低概率事件的混合;从统计物理学的"全同粒子的不可分辨性原理",到化学、生化、生物系统中实际存在的"非全同粒子的可分辨性(原理)"----"统计化学、统计生物化学、统计生物学",与非线性动力学--混沌学、分形学的间断、不连续、不等概率事件才是生物从无序、无生命的"东西(死物)"进化为有序、有生命的生物,及丰富的自然生物种群的机制!它是达尔文进化论的拓展,也是"信息进化"的新途径和轨迹. 化学、生化、生物系统及统计(生物)化学是大大有别于物理系统或统计物理的,常有特殊高概率事件(化学反应,化学变化,Pch—×→0,即Pch≠0,Pch→a)发生的非物理、非等概事件的系统.(平庸的)物理变化、物理性反应中的质点或粒子常是(假设)无差别的.各粒子间的相互作用也是等同、无优先次序、无选择性的等概、同级、遍历或各态历经、"无智能"的均匀系统:无特殊事件--各事件都是均等的无差异共性事件(非线性有序物理过程除外).而化学、生化、生物界确到处充满了特殊事件(有差异事件)--个性事件"化学反应".生化、生物系统中的"质点、粒子"是有差别、不等同、有优先次序、有选择、有识别、非等概、多级、多层次、间断、跳跃、"有智能"、"不均匀"的系统或事件元、组的集合.
1.物理事件的概率说 物理系统中,系统处于第i种状态的概率(几率)Pi和物理量M取值Mi的几率是一致的.如果N是测量M的总次数--微观状态总数或粒子总数,ni是测量中发现M取Mi的次数或第i种状态下的微观状态数或粒子数,则 Pi = lim (ni/N) N→∞ 对于状态是连续变化的系统,量M从M到M+dM范围中的值的概率是 dP(M)=ρ(M)dM
2.化学事件的概率:"统计化学"的起源 对于可逆的化学反应系统: A+B←→C+D 两两"粒子"间的碰撞(反应)总数共有N=42=16种.其中,粒子A与A、B与B、C与C、D与D、A与C、B与D间的碰撞(反应)与物理系统类似,不发生化学反应,算无差别、无差异的同一或等同状态,即每一对碰撞的物理状态数Nph=1=NAA=NBB=NAC=...,产生物理碰撞的概率Pph=Nph/N=1/16=0.0625,及Pp=12/16=3/4=0.75,但是,它们发生化学反应的概率是Ppc=Npc/N=0/16=0;而A与B、C与D不同于物理碰撞,可发生化学反应,并且比A-A、B-B、C-C、D-D等间的作用更优先、更强烈,且具有选择性、高亲合力和针对性(特异性).其A+B或C+D的化学碰撞--反应的状态数各为2=NAB=NCD,合并的化学状态数Nch=4,故此系统发生化学反应(碰撞)的概率为 Pch=Nch/N=4/16=1/4=0.25, PAB=PCD=2/16=1/8=0.125
3.生物化学事件的概率:"统计生物化学" 在生物化学系统中,生化反应可有: ∑Ai=∑Bj, (i=1,2,...,m;j=1,2,...,n.m=n或m≠n) 若生化、化学反应与物理状态的总微观状态数是N=Nph+Nbio(信息守恒律[2]),生化、化学反应的微观状态数Nbio=∑NAi+∑NBj;显然,物理碰撞发生化学或生化反应或向生命(人工机器人除外)进化的概率为Pphch=0,则发生化学、生化反应状态的概率 Pbio=Nbio/N=∑Pbioi=∑Nbioi/N Pbioi=Nbioi/N, Pbio+Pph=1 Pbio>>Pphch=0,生化反应过程的概率高于普通物理过程的概率,就象DNA中互补的碱基对腺嘌呤A-胸腺嘧啶T、鸟嘌呤G-胞嘧啶C优先(高概率、概率权重高)结合拷贝复制,碱基对又与相对应的蛋白质-氨基酸优先(高概率、非等概)结合组装蛋白;及其它的生化反应和生化循环等.生物、生化反应的"较高概率事件"或条件概率--信息进化(Pch、Pbio↑;Pbio≠0、Pbio-/→0)、信息统计,才是生命起源和生物进化的关键机制和动因.
4.生物、生命事件的概率--分形分维 生物化学是生命,生物学存在的基础.生化反应的历程、轨迹、路程,不是遍历无缝隙、连续的,就象公路、河流、血管(高概率的通道路径,与不完全充满或占有二维平面的部分面积的低概率的通道周边田野的混合。“……走的人多了,就形成了路”);也有她自己最可几的起源、进化,生成、生长的固定路线、程序或概率分布(规律),和她自己固定的自然演化的轨迹、路线和方式,如非线性动力学(方程):DNA的复制:N=2N(N=1,2,3,...m),细胞分裂;生物的繁衍,生物种群分类(分类树,类别:种、属,、门、纲),人口,种群的消长:Xn+1=μXn(1-Xn)--非线性、混沌、分叉、分形、分维等.其(化学、生化、生命起源、进化机制的)非线性动力学的概率分布函数或统计分布函数有 P(Xi)=F(xi) 对离散随机生命变量 P(X1<Xi<Xn)=Fn(x)=∑P(xi). 对连续随机的生物(生化,信息)变量 X1 P(X1<ξ<X2)=∫ρ(x)dx X2 ρ(x)是分布密度.总∑P(xi)=1,∑ni=N,信息(状态)守恒不灭定律[2].生命起源进化的非线性动力学轨迹,其填充度是非全满的--不会填满全部的可能性空间,机会(概率Pi)不均等,有高概率事件(有利进化事件)和低概率事件之分.她的分形维数:信息(概率)维数等常有非整数,分数维数,及非等概特征Pi≠Pj.他们趋向演化进化(有序,轨迹线上)的概率高于非演化(无序,平衡态,线外--田野)的概率.生物起源与进化正是在这较高概率(线)条件下的非线性"信息进化"才有可能"自然"形成有序生命,并"战胜,克服"无序熵增倾向,建立了有序,丰富的生物种群和多彩世界. 生命起源和进化遵从它自己的内在规律性或生命的动力学(非线性),就象物理,化学等自然现象一样有同源性,即"非线性动力学--混沌,分形论"的机制.其生命起源进化的非线性非一维的决定论确定性动力学公式中蕴含着(不均衡)随机性--不确定性,而复杂"不确定""随机性"的生命活动中又潜含着决定论的确定性:奇怪吸引子(吸引点,线,面,体),"无形的手";排斥子.生命有它自己的非线性(非一维,非二维,非三维性)的发展进化路径,轨迹.在这轨迹(线)上的事件发生或保留的概率就高,线外的事件发生或存活的概率就低. 无生命的物理,化学世界中广泛存在着类似生命进化的有序分形的形态发生,有规律的分形生长、随机行走、全息自相似的复制、凝聚、结晶等.无生命、无智能的煤灰、粉尘也能有"规则"漂亮的分形凝聚,即有一个凝聚中心(种子、元胞、分形元、分形子)点的"粒子-粒子凝聚(PPA,PARTICLE-PARTICLE AGGREGATION)模型",又叫"扩散-限制凝聚(DLA)模型";和多中心点(起点、起源)的"集团-集团凝聚模型(CCA,CLUSTER-CLUSTER AGGREGATION)",又称"动力学集团凝聚模型(KCA)".生命的起源和进化也与上述无生命单组份尘粒的有序单层次的物理凝聚类似,但他们是复杂性更高,组份和层次更多的化学-物理混合,复合型的"点(粒子)-集凝聚(PCA)和分形生长(模型)".从无生命的尘埃粒子可以粘附聚集("吸纳吃饭")、解聚(排泄)、"复制、代谢"成有序(无生命)形态的功能结构和分界--壁、膜的前身;无生命的"生命分子"--点也能PPA1凝聚合成-分解,复制,代谢生成有序有功用的分形"生命前组元(组合,集合)";许多"生命前组元"--集团又非线性的CCA1聚合-分解、复制、代谢长成"生命初体",进而PCA1或CCA2成"生命基本单位(细胞)"和壁或膜(生命分界),直到生命细胞再多层次的PCAn或CCAn生长自造出更高的有序全息的"生命单元",如人.无生命的质点的简单的初始功能单元,如结合-分解,和细胞中功能分化的各种细胞器,如吸收-消化、信息、产能等单元,与人的更高度分工的组织、器官、系统,有着从小到大,从低级到高级的自相似、准全息的对应--分形关系:高概率的对应关系.生命的发生、发展,起源、进化走着一条"上帝(自然原动力的非线性动力学的法则.看不见的妖)"制定的较高概率的发生发展、生长变化的优化、优势的优选途径--生命起源进化的新假说:(高概率的非一维--非线性的)生命动力学起源进化模型.
参考文献 1.A.G.CAIRNS-SMITH,SEVEN CLUES TO THE ORIGINE OF LIFE,CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS,1985. 2.邓宇,邓海,生物-非生物界的信息守恒律与双大循环世界图景.数理医药学杂志,2000,13(1):88-89。
信息守恒律conserva 现代中医基础理论创新研究
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