Gen-regulerende nettverk
En av de nødvendige mekanismene for flercellet kompleksitet: Geners regulatoriske nettverk: Ved evolusjon, eller design?
Oversatt herfra.

Gary Marcus: Å lage sinnet: Hvorfor vi har misforstått natur-næringsdebatten (2004)
I sammensetningen av hjernen, som i sammenstillingen av andre organer, er en av de viktigste ideene den om en kaskade, et gen som påvirker et annet, som påvirker et annet, som påvirker et annet, og så videre. I stedet for å opptre i absolutt isolasjon, fungerer de fleste gener som deler av forseggjorte nettverk der uttrykket av ett gen er en forutsetning for uttrykket av det neste. SÅ (THEN) for ett gen kan tilfredsstille HVIS (IF) for et annet, og dermed få det til å slå seg på. Regulerende proteiner er proteiner (selv et produkt av gener) som kontrollerer uttrykket av andre gener, og dermed binder hele det genetiske systemet sammen. Et enkelt regulatorisk gen på toppen av et komplekst nettverk kan indirekte starte en kaskade av hundrevis eller tusenvis av andre gener som fører til for eksempel utvikling av et øye eller en lem.

Bilde 1. Øye hos bananflue

Med ordene til den sveitsiske biologen Walter Gehring, kan slike gener tjene som "mesterkontrollgener" og utøve enorm kraft på et voksende system. PAX6, for eksempel, er et regulatorisk protein som spiller en rolle i øyeutvikling, og Gehring har vist at kunstig aktivering av det på rett sted på en bananflues antenne kan føre til et ekstra øye, akkurat der på antennen - og dermed fører et enkelt regulatorisk gen direkte og indirekte til ekspresjon av omtrent 2500 andre gener. Det som er sant for flueøyet, gjelder også for hjernen - og også for den menneskelige hjernen: ved å sammensette og koordinere effektene deres, kan gener ha enorm innflytelse på biologisk struktur -lenke.

Se for deg en bok som inneholder tegninger: spesifisert, kompleks, instruktiv, kodifisert monteringsinformasjon, for å lage en spesifikk maskin, en programmerbar robot laget og sammensatt av flere sammensatte deler. Boken inneholder informasjon for å spesifisere hver underdel av roboten, og det er en manual/informasjon om hvordan du tar hver underenhet og monterer roboten. Den roboten er en liten del av et samlebånd av flere roboter, som jobber sammen for å produsere en underenhet av en kompleks maskin. Boken inneholder også informasjon om hvordan man kan slå sammen de mange robotene, for å lage samlebåndet. Det er 20 tusen bøker som instruerer hvordan man lager 20 tusen samlebånd som dette. Det er andre bøker, skrevet på minst 45 forskjellige språk, som instruerer og informerer om hvordan man kobler sammen de 20 tusen samlebåndene. Produktet er en fabrikk som selvreproduserer, og lager andre fabrikker, like, men ikke helt like. De reproduserer, replikerer selv, og på omtrent 20 år gjør de det 37 billioner ganger for å lage den mest perfekte, mest effektive og best konstruerte maskinen som noen gang er utviklet.

Bilde 2. Gen med eksoner og introner

Bilde 3. Ulike Gen-regulerende nettverk (dGRNs: til skel-endo/meso -derm..)

For å lage alt dette er følgende nødvendig:
1. Oppfinne språk, koder, programvare og oversettelsesprogrammer, og bruke dem til å skrive oppskrifter.
2. Lage maskinvaren, lagringsmediene for informasjonen for å lagre all informasjonen, manualene.
3. Lage alle de 20 tusen bøkene, som inneholder deler av informasjonen som trengs for å lage sluttproduktet, vår best konstruerte maskin som noen gang er utviklet.
4. Samle alle de 20 tusen bøkene på ett sted og oppbevar dem. Biblioteket.
5. Lag et bibliotekindekssystem for å vite når og hvor informasjonen skal trekkes ut.
6. Opprett et robotnettverk som er i stand til, basert på informasjonen fra bibliotekets indekssystem, å gå og plukke den riktige boken på hyllen og bringe den til behandlingsmaskineriet.
7. Å lage maskiner/roboter for å behandle, det vil si transkribere og oversette informasjonen i hver bok, det vil si koding, sending og dekoding.
8. Mekanismer for å bruke informasjonen til å produsere sluttprodukter, maskiner, roboters produksjonslinjer, energi, datamaskiner.
9. Nettverk som opererer basert på signaler, som informerer om hvordan de lagde robotene/ maskinproduktene skal installeres på de riktige stedene i fabrikken.
10. Og til slutt, det skaper en fabrikk som replikerer seg selv og sluttproduktet er den best konstruerte maskinen som noen gang er utviklet.
11. Mekanismer som overvåker, feilsjekker hele prosessen og reparerer maskiner og sensorer som kutter, og enten kaster eller resirkulerer defekte deler.

Bilde 4. Informasjonsargument fra cellen

Det ovenfor er en analogi til det vi ser i cellen:

1. Språket, koden, programvaren og oversettelsesprogrammet er den genetiske koden. Den brukes til å skrive den genetiske informasjonen.
2. Maskinvaren er DNA-molekylet som lagrer informasjonen, og messenger-RNA er informasjonsoverføringsenheten.
3. De 20 tusen bøkene er de 20 tusen genene
4. Sammen utgjør de det menneskelige genomet.
5. Bibliotekindeksprogrammet er informasjonen lagret gjennom den genomiske reguleringskoden, og minst 45 forskjellige epigenetiske koder, lagret for eksempel gjennom glykoproteiner, eller histonhaler
6. Epigenetisk informasjon styrer det genregulerende nettverket basert på signalnettverk.
7. RNA-polymeraser transkriberer DNA til mRNA, og ribosom translaterer mRNA
8. Ribosomet produserer molekylære maskiner, proteiner

Bilde 5. Kinesin-motorprotein frakter sin last (vesikkel)

9. Epigenetisk informasjon styrer molekylære taxier, som kinesin-motorproteiner, til å frakte proteiner som skal transporteres på molekylære motorveier, tubuliner, dit de må brukes i cellefabrikken.
10. Det skaper selvreplikerende cellefabrikker, som gjør det omtrent 37 billioner ganger på 20 år, og skaper den best konstruerte maskinen som noen gang er utviklet: menneskekroppen.
11. Flere feilsjekk- og reparasjonsmekanismer overvåker prosessene i cellen, og feiloversatte molekyler blir enten resirkulert eller kassert.

Prosessen ovenfor er basert på og krever intelligens for å implementere ulike informasjonssystemer som er basert på maskinvare og programvare:

De gjensidig avhengige og irreduserbare strukturene som kreves for å lage proteiner -lenke.

Bilde 6. Spesifisert komplekst protein

1. Høyt informasjonsinnhold (eller spesifisert kompleksitet), irreduserbar kompleksitet, og oppsettet av utsøkt integrerte kretser, som ved betydelige endringer uunngåelig skades eller ødelegger funksjonen, utgjør sterke indikatorer eller kjennetegn på (tidligere) intelligent design.
2. Det høye informasjonsinnholdet og biologiske irreduserbare genregulerende nettverk som også krever regulering og er strukturert på en kaskade måte, lik elektroniske kretskort, ved å bruke proteiner og enzymer som i seg selv manifesterer irreduserbar kompleksitet, utgjør sterke indikatorer eller kjennetegn på (fortidig) skapelse gjennom intelligent intervensjon og design.
3. Naturalistiske mekanismer eller ikke-styrte årsaker er ikke nok til å forklare opprinnelsen til informasjon (styrt kompleks informasjon), irreduserbar kompleksitet og oppsettet av komplekse kretsløp med liten toleranse for endring.
4. Derfor utgjør intelligent design den beste forklaringen på opprinnelsen til informasjon og irreduserbar kompleksitet i metabolske biologiske nettverk.

Bilde 7. Hvordan oppsto dette?

1. Komplekse flercellede livsformer er avhengige av genregulerende nettverk (dGRN) som er en samling av molekylære regulatorer som interagerer med hverandre og med andre stoffer i cellen for å orkestrere uttrykket av DNA.
2. dGRN-er opererer basert på logiske porter og deres nettverk behandler kjemiske inngangssignaler som ligner på datamaskiner. Disse kodede instruksjonene er basert på boolsk logikk.
3. Logikk avhenger av fornuft. Fornuft avhenger av intelligens. Bare et intelligent sinn kan tenke rasjonelt og implementere et system basert på konseptuelle logiske lover. Derfor er den beste og mest fornuftige forklaringen på eksistensen av komplekse genregulerende nettverk basert på boolsk logikk, avgjørende for å lage komplekse flercellede organismer, den kreative handlingen til en kraftig, transcendent, intelligent Skaper.

1. Oppsettet av funksjonelle systemer for informasjonsinnhenting, som et biblioteksklassifiseringssystem, spores alltid tilbake til intelligens
2. Det genregulerende nettverket er et helautomatisert, forhåndsprogrammert, ultrakomplekst utvinningssystem for geninformasjon
3. Derfor er opprinnelsen best forklart gjennom det intelligente oppsettet