موضوع مقاله: چشم‌انداز برازش | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # چشم‌انداز برازش | مقدمه: در زیست‌شناسی فرگشتی، از پهنه (از انواع پهنه فرگشتی) برای نمایش رابطه بین ژنوتیپ‌ها و بخت تکثیر آن استفاده می‌شود. | ## بخش 1: چشم‌انداز برازش | سازگاری به تناسب میان ژنوتیپ یا فنوتیپ یک ارگانیسم زنده با زیستگاه آن اشاره دارد. نقاط موجود بر رؤس سطح نشان دهنده گستره ژنوتیپ‌های ممکن هستند و ارتفاع ناهمواری‌ها معرف میزان سازگاری. ژنوتیپ‌هایی که مشابه یکدیگر هستند در یک محدوده و ژنوتیپ‌های متفاوت دور از یکدیگر هستند. پهنه سازگاری استعاره‌ای است که سعی دارد ما را در درک نقص‌های موجود در فرگشت بر مبنای انتخاب طبیعی کمک کند. ایده مطالعه فرگشت با تجسم بخشیدن به توزیع مقادیر سازگاری به شکل یک پهنه از ناهمواری‌ها برای اولین بار به وسیله سوال رایت در سال ۱۹۳۲ مطرح شد. در مسئله بهینه‌سازی فرگشتی، پهنه سازگاری شیوه‌ای است برای آزمودن تابع سازگاری برای همه پاسخ‌های بالقوه (به تصویر زیر مراجعه کنید). دایره قرمز نشانگر جمعیتی است که از یک مقدار سازگاری بسیار پایین به بالای یک قله منتقل شده‌است. در همه روش‌های ترسیم پهنه سازگاری ارتفاع همواره نشانگری ضمنی برای میزان سازگاری است. اما برای توصیف دو بعد دیگر سه شیوه متفاوت وجود دارد، اگرچه در همه موارد فاصله بین دو نقطه نشانگر و استعاره‌ای از درجه عدم شباهت است. پهنه‌های سازگاری غالباً به صورت پهنه‌ای از تپه‌ها به تصویر کشیده می‌شوند که در آن قله‌های ناحیه‌ای (نقاطی که از آن همه مسیرها به پایین‌دست یا سازگاری کمتر سرازیر می‌شوند) و دره‌ها ناحیه‌ای (مناطقی که بیشتر مسیرها از آن به سمت بالادست می‌روند) وجود دارند. پهنه سازگاری که از چندین قله ناحیه‌ای که توسط دره‌های عمیق احاطه شده‌اند تشکیل شده‌است را «ناهموارهای شدید (Rugged)» می‌نامند. معمولاً یک جمعیت فرگشت یابنده، به وسیله مجموعه‌ای از تغییرات ژنتیکی کوچک، مسیر سربالایی را خواهند پیمود تا به یک نقطه بهینه ناحیه‌ای دست پیدا کنند. بردارها مسیرهای جهشی مختلفی را نشان می‌دهد که جمعیت می‌توانند در حین تحول در پهنه سازگاری بپیماید. | ## بخش 2: چشم‌انداز برازش | پهنه سازگاری بر اساس ژنوتیپ Wright فضای ژنوتیپی را به عنوان یک ابرمکعب تجسم کرد. تکنیک‌های نوین‌تر تحلیل شبکه مانند نمودار انتخاب - جاذبه وزنی (SWAG) از فضای ژنوتیپ بدون بعد استفاده می‌کنند. پهنه سازگاری بر اساس فراوانی الل در محاسبات Wright سازگاری را به صورت تابعی از فراوانی آلل توصیف شده‌است. در آن هر بعد یک فراوانی الل را در یک ژن متفاوت توصیف می‌کند و از ۰ تا ۱ می‌تواند باشد. پهنه سازگاری بر اساس فنوتیپ در نوع سوم پهنه سازگاری، هر بعد یک ویژگی خاص فنوتیپی را نشان می‌دهد. به عنوان نمونه‌ای از پهنه‌های سازگاری مبتنی بر فنوتیپ تصاویر زیر را مشاهده کنید. در بهینه‌سازی فرگشتی به جز رشته زیست‌شناسی فرگشتی، مفهوم پهنه سازگاری در روش‌های بهینه‌سازی فرگشتی مانند الگوریتم‌های ژنتیکی یا راهبردهای فرگشتی اهمیت پیدا کرده‌است. در بهینه‌سازی فرگشتی، سعی می‌شود با تقلید از دینامیک فرگشت بیولوژیکی، مشکلات دنیای واقعی (مثلاً مشکلات مهندسی یا لجستیک) را حل کنند. به عنوان مثال، یک کامیون تحویل با تعدادی آدرس مقصد می‌تواند مسیرهای مختلف زیادی را طی کند، اما تنها تعداد اندکی از آن‌ها زمان رانندگی را کمینه می‌کنند. به منظور استفاده از بهینه‌سازی فرگشتی، لازم است برای هر پاسخ بالقوه (به عنوان مثال، تمام مسیرهای امکان‌پذیر برای خودرو حمل بار) میزانی از «مطلوبیت» تعریف شود. کارکرد یک تابع نرده‌ای (f(s آن است که در ازای یک رشته از حالت‌ها s یک عدد ساده ۰٫۳=(f(s را برگرداند (به عنوان می‌تواند در ازای یک فهرست از ترتیب آدرس‌های خودرو حمل بار میزان متغیر مطلوب که صرف جویی در زمان است را نشان دهد) که به آن تابع سازگاری نامیده می‌شود. در مثال خودور حمل بار، (f(s می‌توان تعداد محموله‌های تحویل داده شده در یک ساعت برای مسیر s باشد. بهترین پاسخ یا پاسخ قانع کننده به این شیوه پیدا می‌شود که ابتدا مجموعه‌ای از پاسخ‌های تصادفی ایجاد می‌شود، سپس به آن‌ها را جهش داده، بر اساس بیشترین ارتفاع سازگاری انتخاب می‌کنند. | ## بخش 3: چشم‌انداز برازش | تکنیک‌های بهینه‌سازی فرگشتی به ویژه در مواقعی که تعیین مطلوبیت یک پاسخ یکتا آسان باشد، اما آزمودن تک تک پاسخ‌های ممکن دشوار باشد، کار آمد هستند (به عنوان نمونه مشخص کردن زمان برای یک مسیر تحویل بار آسان است اما وقتی مقصدها زیاد باشند بررسی همه مسیرهای ممکن دیگر عملیاتی نخواهد بود). مفهوم تابع نرده‌ای سازگاری همچنین با مفهوم تابع پتانسیل یا تابع انرژی در فیزیک مطابقت دارد. این دو مفهوم تنها از این بابت با یکدیگر تفاوت دارند که فیزیکدانان از پیش به صورت قرار دادی بر رو کمینه کردن تابع پتانسیل تمرکز داشته‌اند، در حالی که زیست شناسان بر بیشینه کردن سازگاری توافق کردند؛ بنابراین، وارونه کردن یک تابع پتانسیل، آن را به یک تابع سازگاری تبدیل می‌کند و بالعکس. از آنجا که تجسم بیش از سه بعد برای ذهن انسان دشوار است، هنگام بحث دربارهٔ پهنه‌های سازگاری چنین بعدی، توپولوژی‌های سه بعدی می‌توانند گمراه کننده باشند. مثلاً ما نمی‌دانیم که در پهنه سازگاری زیستی که در طبیعت وجود دارد، آیا قله‌ها در این پهنه‌های چند بعدی واقعاً توسط دره‌ها از یکدیگر جدا شده‌اند، بیشتر آن‌ها به وسیله خط الراس‌هایی افقی به هم متصل هستند. علاوه بر این، پهنه‌های سازگاری در طول زمان ثابت نیستند بلکه با تغییر محیط و فرگشت ژن‌ها دیگر دگرگون خواهند شد. از این رو بیشتر شبیه یک پهنه شنزار یا یک دریای مواج خواهد بود و باعث تقسیم شدن قله‌های سازگاری یا پیوستن‌شان می‌شوند. علاوه بر این، توجه به این نکته ضروری است که یک پهنه نه یک تابع مطلق که نسبی است. با توجه به این محدودیت‌ها ذهنی، پهنه‌های سازگاری هنوز هم می‌توانند یک روش آموزنده برای تفکر در مورد فرگشت باشند. این امکان‌پذیر است که برخی متغییرهای ناهمواری پهنه مانند تعداد، ارتفاع و پراکندگی قله‌ها را اندازه‌گیری کرد. پهنه سه بعدی ساده‌سازی شده می‌تواند برای نمایش ت می‌توان برخی از پارامترهای ناهمواری پهنه و تعداد اوج، ارتفاع، جدایی و خوشه بندی را اندازه‌گیری کرد. از پهنه‌های سه بعدی ساده شده هم می‌توان برای نمایش بصری ویژگی‌های مربوطه استفاده کرد. علاوه بر این، پهنه‌های سازگاری از زیر مجموعه‌های کوچک از مسیرهای فرگشتی ممکن است به صورت تجربی ساخته شده و تجسم شود، ویژگی‌های مانند قله‌ها و دره‌های سازگاری را نمایان کنند. | ## جمع‌بندی | پهنه‌های سازگاری مسیرهای فرگشتی، گام‌ها و نقاط نهایی احتمالی فرگشت را در بین مجموعه‌ای از جهش‌های فردی نشان می‌دهند.