¿Es la evolución una teoría predictiva? [cerrado]

La biología evolutiva es una ciencia altamente cuantitativa y ofrece una buena cantidad de poder predictivo. Sin embargo, al mismo tiempo, hay muchas cosas que somos completamente incapaces de predecir.

¿Qué somos buenos para predecir?

Hay un montón de cosas y es imposible enumerarlas todas. Aquí hay algunos ejemplos de cosas que podemos predecir.

• Número de diferencias por pares (u otras medidas de diferenciación molecular) que esperamos entre dos linajes que se dividieron recientemente en un número determinado de años.
• Número de diferencias por pares entre individuos provenientes de la misma población.
• Número de mutaciones de efectos de aptitud dados (ya sean beneficiosos o perjudiciales) que esperamos acumular durante un período de tiempo determinado en una población. Podemos predecir la edad de un linaje.
• Predicciones sobre la evolución de la multicelularidad, la sociabilidad, etc. en linajes que son casos límite (relativos nuevamente a nuestra capacidad en un tiempo breve).
• Velocidad del cambio evolutivo medida en Haldanes o en Darwins (estas son unidades) (a partir del conocimiento sobre la varianza genética).
• Predicciones sobre la heterocigosidad de una población y la pérdida de heterocigosidad a través del tiempo.
• predicciones sobre el flujo de genes, la tasa de migración o la fuerza de la selección.
• Predicciones de las consecuencias sobre la aptitud que puede causar un cambio en el tamaño de la población.

En términos generales, tenemos buenas habilidades predictivas a escala de tiempo corta O para secuencias neutras O para secuencias conservadas (selección purificadora fuerte).

En resumen, podemos predecir muchas cosas pero ni mucho menos todo todavía.

Principales complicaciones al hacer predicciones en biología evolutiva

Sugeriría descomponer las razones por las que las predicciones pueden ser difíciles en las siguientes categorías. Sin embargo, bien podría olvidar algo y se podría argumentar que mi semántica es menos útil que otra semántica.

• Ambiente
  • Un problema relacionado con hacer predicciones a larga escala de tiempo es que el entorno cambia a lo largo del tiempo de una manera que aún no podemos predecir con suficiente precisión.
• Ruido (incl. deriva genética)
  • No me refiero aquí al error de medición o al error de muestreo (estos son conceptos estadísticos que tal vez quiera comprobar si no los conoce), estoy hablando del proceso estocástico que es inherente a los sistemas biológicos, como la aleatoriedad de los procesos de mutación. y deriva genética.
• Mapa genotipo-fenotipo
  • Tenemos muy poca comprensión de la genética molecular para poder predecir cómo las diferentes mutaciones específicas afectarían el fenotipo. Como consecuencia, hoy en día todavía tenemos muy poco poder predictivo sobre la evolución de un rasgo fenotípico que actualmente es totalmente inexistente.
• Sistemas complejos
  • Por ejemplo: la demografía afecta la evolución que afecta los entornos sociales, que afecta la demografía que afecta el patrón de competencia entre especies que afecta la evolución de otra especie que afecta su demografía que afecta la evolución de una tercera especie que afecta la demografía de nuestra primera especie, etc... Este tipo de sistemas complejos a menudo no son tratables matemáticamente.
• Parámetros
  • A menudo no conocemos los parámetros exactos del linaje que nos interesa. Hay muchas medidas que tomar para poder hacer predicciones y, a menudo, no tenemos el dinero (o el tiempo) para hacer todas estas medidas. (suponiendo que podamos medirlos con precisión). Por esta razón, a menudo somos relativamente buenos para hacer predicciones para algunos organismos modelo, pero bastante malos para la gran mayoría de las especies.

Aplicaciones de la biología evolutiva

No hay muchas aplicaciones de la biología evolutiva por el momento, pero aún así, hay algunas que prueban su poder predictivo. Estas aplicaciones incluyen

• medicina y epidemiología (incluida la evolución de la resistencia)
• selección artificial y otras técnicas principalmente para mejorar los cultivos (por ejemplo, nueces)
• Varios algoritmos de búsqueda como el algoritmo genético

Tenga en cuenta que mi respuesta fue parcialmente reciclada de esta otra respuesta mía

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Parece que casi cualquier observación puede ser explicada por la teoría evolutiva actual.

Esto está mal. Debe aprender más sobre biología evolutiva (comenzando con Comprensión de la evolución de UC Berkeley, por ejemplo) y comprenderá por qué está mal. No puedo hacer una introducción completa a la biología evolutiva en una sola publicación.

¿Hay algún ejemplo de alguien que desarrolle un marco o modelo riguroso de cómo funciona la evolución?

Sí, hay miles de tales modelos dependiendo del proceso evolutivo exacto de interés. Solo para darle una idea, puede echar un vistazo a cualquier libro recomendado en la publicación ¿Recomendación de libros sobre genética evolutiva/poblacional? . Si su conocimiento en matemáticas es un poco débil, entonces quizás desee echar un vistazo al libro introductorio Guía de un biólogo para el modelado matemático en evolución y ecología (Otto y Day) . Si bien este libro es bastante introductorio, aún recomendaría comenzar con un curso aún más introductorio como se sugirió anteriormente.

Los métodos matemáticos estándar utilizados en la biología evolutiva incluyen procesos de ramificación, procesos de nacimiento-muerte y otros modelos de Markov, estadísticas matemáticas y teoría de probabilidad, ecuaciones de difusión, teoría de aproximación, ...

En una nota al margen, notará que el desarrollo de las estadísticas está muy relacionado con la biología evolutiva. Esto es cierto históricamente, pero sigue siendo cierto para el desarrollo de las estadísticas modernas. Solo por citar a una persona, Ronald Fisher fue un genetista evolutivo (uno de los padres de la síntesis evolutiva moderna ) e inventó algunas de las pruebas estadísticas más utilizadas (t-test, anova-F-test, pruebas de Fisher).