生物细胞，无论是自由生活的还是多细胞生物的一部分，都必须执行数百种功能才能生存，例如感知环境，吸收和代谢营养物质，再生腐烂的部分，自我繁殖等等。

然而，基因表达的过程是随机性的，网络中每个基因的表达都有些不可预测。基因网络中的基因如何进化以应对这种固有的噪音，同时保持基因网络的功能?这个问题正在由马克斯普朗克进化生物学研究所的分子系统进化研究小组解决。

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细胞作为随机机器

在定义明确的网络中组织的基因的典型教科书表示给人一种错觉，即细胞像一台经过微调的编程机器一样运行，但事实远非如此。单细胞生物学研究表明，基因表达本质上是一个嘈杂的过程。具有相同遗传背景的细胞可能以非常不同的方式表达基因，从而导致一种形式的细胞个体性。

基因产物数量的细胞间变异性称为表达噪声，并且表明这种噪声在网络中从一个基因传播并可能从一个基因放大到另一个基因。

单细胞水平的高通量基因组学研究进一步表明，基因因显示的噪声量而有很大差异。有些表示的准确性很高，而另一些则更难预测。基因组内噪声水平的广泛变化表明，表达噪声是由自然选择塑造的，但选择如何作用于网络中的基因在很大程度上是未知的。

在基因网络的模拟进化中

来自普隆马克斯普朗克进化生物学研究所的Nataša Puzović，Tanvi Madaan和Julien Dutheil的一项新研究通过计算方法研究了基因调控网络中表达噪声的演变。他们在计算机进化实验中进行，产生了数千个模型基因调控网络群体，并模拟了它们在多代中的进化。

作者发现，基因进化的噪声量与其在网络中的位置高度相关。中枢、高度连接的基因调节其他基因并进化出高度确定性的基因表达。相比之下，调控链末端的外周基因往往更不可预测。

虽然它做了必要的近似，但基因网络的模型使我们能够解开网络结构的复杂效应。作者表明，全局网络特征会影响网络中的平均噪声水平，表明在研究表达式噪声时不应忽略整个网络拓扑。

多米诺骨牌效应

这项研究表明，在网络水平上选择执行特定的细胞功能会导致对单个基因表达噪声的不同选择压力，并且网络的结构调节了这种效应。它提出噪声传播是观察到生物基因组中表达噪声水平变异性的潜在机制。这可以理解为多米诺骨牌效应的一个例子：当一个中枢基因嘈杂时，所有其他连接的基因都会受到影响，整个网络崩溃。相反，多米诺骨牌倒在链条末端的后果很小。因此，在网络水平上降低表达噪声的负担在控制其他基因的基因上更重。

这项研究表明，在多个组织层面考虑选择对于理解由许多相互作用的组成部分组成的生命形式的进化是必要的。它进一步表明，自然选择不仅作用于半个世纪以来一直是分子生物学关注的焦点的平均表达水平，而且还作用于其方差和异质性 - 随着单细胞组学的出现，我们才开始完全解开这一维度。

了解基因的工作原理

生物学的一个基本目标是发现基因如何协同工作以创造一个功能正常的有机体。了解这些基因的变化如何导致疾病或相反的抗病性至关重要，为新的治疗方法铺平道路。

对单个基因的考虑不能孤立地进行;相反，必须将它们的相互作用作为一个系统来考虑和理解。同样，我们也不能忽视这样的系统是数百万年进化的结果。

计算机模型，例如这里描述的研究中使用的模型，整合了我们对分子生物学和进化过程的知识，是实现这一目标的关键。