科学家揭示了控制基因突变的隐藏数学

这些规则由所谓的数字和函数制定，也控制着蛋白质折叠、计算机编码和物理学中某些磁性状态的某些方面 

“我们正在努力为自然界中观察到的许多趋势找到一个普遍的解释，”该研究的主要作者、哈佛医学院和麻省理工学院的理论物理学家、博士和医学博士候选人Vaibhav Mohanty说 

对于每个基因型&mdash；给定基因的DNA字母&mdash；有一种表型，或最终结果：一种新的蛋白质，甚至在一个基因调节另一组基因的情况下是一种行为。给定的基因型在其表型改变之前可以积累许多突变；这种中性突变的积累是进化的主要方式 

“我们想了解，突变的实际表型有多强？”Mohanty说。“事实证明，这种稳健性已经被观察到相当高。”换句话说，组成DNA代码的许多“字母”或碱基对可以在输出之前发生变化

因为这种稳健性不仅出现在遗传学中，也出现在物理学和计算机科学等领域，Mohanty和他的同事怀疑它的根源可能在于可能序列的基本数学。他们将这些可能的序列设想为一个多维度的立方体，称为hybercube，这个不可能可视化的立方体上的每个点都是一个可能的基因型。Mohanty说，具有相同表型的基因型最终应该聚集在一起。问题是，这些星团会形成什么形状 

答案是在数论中找到的，数论是一个研究正整数性质的数学领域。表型对突变的平均稳健性是由所谓的数字和函数定义的。这意味着，通过在立方体上添加代表每个基因型的数字，可以得出基因型的平均稳健性 

莫汉蒂说：“假设有五种基因型可以映射到一个特定的表型。”。例如，DNA的五个字母序列，每个序列都有不同的突变，但它们仍然编码相同的蛋白质 

研究人员发现，将用于表示这五个序列的数字相加，可以得出这些基因型在表型转变之前可能发生的平均突变数量 

这导致了第二个有趣的发现：这些数字的总和，绘制在一张图上，形成了所谓的blancmange曲线，一条以法国甜点命名的分形曲线（看起来像一个花式布丁） 

在分形曲线中，“如果你放大曲线，它看起来和缩小时完全一样，你可以继续无限放大，无限放大，也会一样，”Mohanty说