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Simulatore di Mutazioni Casuali nel DNA v.1.1 - DNA Random Mutation Simulator v.1.1
Redazione - Staff  
English version
 
Guida utente

 

Introduzione
Questo simulatore è un programma che permette di simulare gli effetti di mutazioni casuali su un sotto-insieme di DNA di un genoma. Una sequenza di DNA è costituita da una serie concatenata di nucleotidi (o basi) A, C, T, G. Semplificando, il DNA è composto di due parti: il DNA codificante (contenente i geni che codificano per proteine) e il DNA non codificante, o DNA "inutile" (le cui funzioni non sono ancora ben conosciute). Quest'ultimo rappresenta la maggior parte del DNA. Il simulatore tratta solo DNA codificante. Inoltre sono considerate solo mutazioni puntuali, cioè mutazioni che sostituiscono un nucleotide con un altro. L'utente può decidere quante mutazioni applicare ad ogni passo e vederne il risultato. Inoltre egli può scegliere quanti passi simulare e vedere il risultato finale. Una tripletta (o codone) di nucleotidi (dell'insieme A, C, T, G)  determina un aminoacido (esempio: AAG -> Lys - Lisina). Normalmente un insieme di triplette terminanti con un codone di STOP definiscono un "gene". Uno stesso aminoacido può essere codificato da codoni differenti, secondo il cosiddetto "codice genetico". Un gene è una specie di "ricetta" per una proteina. Il complesso processo che da un gene genera una proteina è composto di due parti: (1) la trascrizione, ovvero la sintesi del mRNA (RNA messaggero) a partire dal DNA e (2) la traduzione, cioè la sintesi della proteina a partire dal mRNA. La simulazione finisce quando tutti i geni non sono più funzionali.

 

Cosa fare
L'utente può scegliere il numero di mutazioni (1, 4, 10, 100) e il tipo di visualizzazione (DNA, mRNA, aminoacidi). Quindi l'utente schiaccia il tasto "Mutate" e, dopo che il simulatore ha scelto a caso i siti di mutazione, può vedere il risultato nella "finestra del DNA". Il tasto "Reset" crea una nuova sequenza di DNA senza mutazioni. Al di sopra di questi tasti sono visualizzati i valori dei parametri. Molti di essi cambiano durante la simulazione. La rappresentazione primaria è il DNA. Esistono poi le rappresentazioni secondarie, come mRNA e come aminoacidi. In basso a destra c'è anche una specie di rappresentazione tipo "codice Morse" dei geni. Un gene integro e funzionale è una linea continua. Più la linea è discontinua o interrotta più il gene è difettoso. Quando tutti i geni non sono più funzionali il programma avverte che la simulazione è finita e forza l'utente a schiacciare il Reset.
Come funziona il simulatore

Questo simulatore considera solo quattro tipi diversi di mutazioni puntuali.

 

  • Mutazioni benefiche (colore azzurro). Esse in teoria accadono quando un cambiamento di base tramuta un codone in un altro relative ad un aminoacido differente ottenendo un gene "migliore" (la funzionalità della proteina è migliorata). Queste mutazioni sono molto rare e le loro implicazioni sono insignificanti.
  • Mutazioni neutre (colore verde). Si verificano quando un cambiamento di base converte un codone in un altro dello stesso aminoacido (la funzionalità della proteina rimane immutata). Una mutazione in un codone di STOP è considerata neutra se lo tramuta in un altro codone di STOP.
  • Mutazioni dannose (colore giallo). Una mutazione in un codone di STOP è dannosa quando cambia un codone di STOP in un codone di aminoacido (la proteina avrà una "coda" non funzionale). Una mutazione che converte un aminoacido in un altro aminoacido è dannosa (è probabile che la proteina sia non funzionale).
  • Mutazioni letali (colore rosso). Una mutazione che converte un codone in un codone di STOP è letale (la proteina è incompleta e non funzionale, il gene è distrutto). Quando una terza mutazione si somma a due precedenti mutazioni dannose nello stesso gene essa è considerata letale (la proteina è non funzionale e il gene è inattivo).

 

Ad ogni passo il simulatore calcola la CSI del tratto di DNA. La CSI è un concetto introdotto dalla teoria del Disegno Intelligente. Essa rappresenta una misura dell'Informazione Complessa Specificata contenuta in un sistema, in questo caso una parte di un genoma. La sua unità di misura è il "bit" (come l'informazione digitale secondo Shannon). Quando un gene non è più funzionale la CSI totale diminuisce (perché la CSI di un gene non funzionale diventa zero). Quando tutti i geni di una stringa di DNA sono non funzionali la CSI totale è zero e quel tratto di DNA è considerato funzionalmente distrutto (fine della simulazione).
Conclusione
La macroevoluzione Neo-Darwiniana è basata sulle mutazioni genetiche casuali e sulla selezione naturale. Il simulatore è "generoso" verso il Darwinismo per almeno tre motivi:

 

  • Le mutazioni neutre (accadono quando un cambiamento di base scambia codoni sinonimi di uno stesso aminoacido) sono praticamente neutrali solo per il DNA codificante. Per quello non codificante è probabile che non lo siano. In altre parole cambiamenti sinonimi nelle operazioni molecolari cellulari non sono sempre neutrali. Forse sostituzioni sinonime sono un modo ulteriore di codificare informazione.
  • Solo la terza mutazione dannosa consecutiva in un gene è considerata letale e il gene è conteggiato come distrutto (non funzionale). Due mutazioni dannose in un gene sono considerate tollerabili dal simulatore. Forse la realtà è meno generosa.
  • La porzione di genoma è considerate distrutta (CSI = 0 e "fine della partita") quando tutti i geni non sono più funzionali. In pratica gli organismi si ammalano (e muoiono) per molto meno.

 

Nonostante la sua "generosità", in definitiva questo simulatore permette di rendersi conto che vere mutazioni "benefiche" sono praticamente inesistenti. La conseguenza è che la macroevoluzione Darwiniana, completamente basata su di esse, non è in grado di generare nuova informazione. Di fatto le mutazioni casuali possono solo diminuire l'informazione, cioè la CSI del DNA. Durante le sessioni di simulazione il valore di CSI diminuisce sempre. Senza creare informazione, senza aggiunta di nuova CSI dall'esterno, nessun sistema può aumentare la sua organizzazione interna. Come diceva Norbert Wiener: "La quantità di informazione in un sistema è una misura del suo grado di organizzazione" (Cybernetics, Introduction). Tirando le somme, la supposta macroevoluzione dei sistemi biologici (specie), a partire da antenati comuni più semplici, è impossibile per mezzo di mutazioni genetiche casuali e della selezione naturale.
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