Estudo Mostra Que Os Genes São Lidos Mais Rápido E De Forma Mais Descuidada Na Velhice

Pela Universidade de Colônia | Phys.Org

12.04.2023

Efeitos moleculares e de vida útil da redução da velocidade de alongamento de Pol II em C. elegans e D. melanogaster. a, Diferenças das velocidades médias de alongamento Pol II entre mutantes Pol II e vermes de tipo selvagem (WT) (esquerda; 509 íntrons) e moscas (direita; 1.354 íntrons). As barras de erro mostram variação mediana ± 95% CI. Todas as mudanças médias das velocidades de alongamento Pol II são significativamente diferentes de zero (P < 0,001; teste de Wilcoxon pareado bilateral). Os círculos vazios indicam os resultados usando todos os íntrons que passam pelos critérios de filtro iniciais, enquanto os círculos sólidos mostram os resultados dos íntrons com efeitos consistentes nas replicações. A linha tracejada em 0 indica nenhuma alteração como auxílio visual. b, Curvas de sobrevivência de vermes com a mutação ama-1(m322) (esquerda; réplica 1) e moscas com o RpII215 C4mutação (à direita; curva de sobrevida média). n = 4 réplicas para vermes e 3 réplicas para moscas. Animais com Pol II lento têm uma expectativa de vida significativamente aumentada (+20% e +10% de aumento médio da expectativa de vida para C. elegans (n = 120; P < 0,001, teste de log-rank) e D. melanogaster (n = 220; P < 0,001, teste log-rank), respectivamente). Crédito: Nature (2023). DOI: 10.1038/s41586-023-05922-y

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Rápido, mas desleixado, é assim que a transcrição dos genes muda com a idade. Seis grupos de pesquisa do Cluster de Excelência em Respostas ao Estresse Celular em Doenças Associadas à Idade (CECAD) da Universidade de Colônia, do Instituto Max Planck de Biologia do Envelhecimento (MPI) de Colônia e da Universidade de Göttingen descobriram um novo mecanismo molecular que contribui para envelhecimento estudando o processo de transcrição em cinco organismos modelo diferentes e em uma ampla variedade de tecidos.

O envelhecimento PREJUDICA uma ampla gama de processos celulares, muitos dos quais afetam a qualidade e a concentração de proteínas.

Entre esses processos, a LEITURA de genes conhecida como transcrição é PARTICULARMENTE IMPORTANTE, por ser um dos principais reguladores dos níveis de proteína.

Embora os especialistas soubessem que a expressão gênica, ou seja, a conversão da INFORMAÇÃO genética em proteínas, muda com a idade, e também que o CONTROLE da expressão gênica pode ser PREJUDICADO, não ficou claro se a precisão do próprio processo de transcrição muda com a idade e se tal mudança teria consequências relevantes para os organismos.

É exatamente isso que os pesquisadores puderam demonstrar agora, o que deixa Andreas Beyer, líder do grupo de trabalho do CECAD e professor do Instituto de Genética da Faculdade de Matemática e Ciências Naturais da Universidade de Colônia, extremamente feliz: “Este foi um grande projeto colaborativo de vários anos envolvendo várias equipes do cluster CECAD e outras instituições científicas. Dados de cinco espécies tiveram que ser gerados e analisados.

Somente combinando nossa experiência foi possível estudar tantas espécies e tipos de dados.”

De fato, os 26 cientistas investigaram mudanças genéticas relacionadas à idade nos processos de transcrição em nematóides, moscas da fruta, camundongos, ratos e humanos, incluindo diversos tecidos.

E eles descobriram que a velocidade média na qual o transcrito cresce por meio da ligação dos blocos de construção do RNA, os nucleotídeos, aumentava com a idade em todas as cinco espécies.

Juntamente com a maior velocidade dessa velocidade de alongamento (velocidade Pol II), os pesquisadores também observaram mudanças no chamado splicing, mais uma etapa do TRABALHO dentro do processo de transcrição do gene para a proteína acabada, na qual o produto da transcrição é uma vez novamente encurtado e cortado no tamanho.

No entanto, a PRECISÃO de todo o processo de transcrição também poderia ser controlada e revertida, por exemplo, por restrição alimentar ou intervenção na sinalização de insulina – ambas medidas que contribuem para o prolongamento da expectativa de vida, como se sabe há muitos anos. Da mesma forma, a vida útil das moscas e o potencial de divisão das células humanas aumentaram quando os pesquisadores usaram intervenções para reduzir a velocidade de LEITURA.

O professor Beyer diz que “nossos resultados revelam mecanismos moleculares fundamentais subjacentes ao envelhecimento animal e intervenções para prolongar a expectativa de vida, fornecendo pistas sobre como podemos contribuir para o envelhecimento saudável no futuro.

O fato de que intervenções, como uma ingestão calórica reduzida, também tenham um efeito positivo em um processo de envelhecimento saudável no nível molecular por meio da melhoria da qualidade da transcrição gênica é algo que agora pudemos provar claramente com nosso estudo“.

O artigo foi publicado na revista Nature.

[Ênfase adicionada]

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Mais informações: Cédric Debès et al, Ageing-associated changes in transcriptional elongation influence longevity, Nature (2023). DOI: 10.1038/s41586-023-05922-y

Dualidade No Genoma Humano

Por Max Planck Society | Medical Xpress

28.Nov.2014

Todo ser humano possui mutações cis e trans na proporção de 60:40. Na configuração cis ocorrem duas mutações em uma mesma cópia genética. A proteína correspondente fica incapacitada, mas a segunda cópia e a proteína permanecem inalteradas. Na configuração trans, entretanto, ambas as cópias do gene sofrem mutação e produzem duas proteínas danificadas. Crédito: © Art 4 Science

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Os humanos não gostam de ficar sozinhos, e seus genes não são diferentes. Juntos somos mais fortes, e as duas versões de um gene – uma de cada pai – precisam uma da outra.

Cientistas do Instituto Max Planck de Genética Molecular, em Berlim, analisaram a composição genética de várias centenas de pessoas e decodificaram a informação genética nos dois conjuntos de cromossomos separadamente.

Somente neste grupo relativamente pequeno eles encontraram milhões de diferentes formas de genes. Os resultados também mostram que as mutações genéticas não ocorrem aleatoriamente nos dois conjuntos de cromossomos parentais e que estão distribuídas na mesma proporção em todos.

Em 2001, os cientistas anunciaram a decodificação bem-sucedida do primeiro genoma humano.

Desde então, milhares mais foram sequenciados. O preço de uma análise genética logo cairá abaixo da marca de 1.000 dólares. Dado esse ritmo acelerado de desenvolvimento, é fácil esquecer que a tecnologia usada lê apenas um produto misto de informação genética.

Os métodos analíticos comumente empregados não levam em conta o fato de que cada pessoa possui dois conjuntos de material genético.

“Então eles estão ignorando uma propriedade essencial do genoma humano. No entanto, é importante saber, por exemplo, como as mutações são distribuídas entre os dois conjuntos de cromossomos“, diz Margret Hoehe, do Instituto Max Planck de Genética Molecular, que realizou o estudo.

Hoehe e sua equipe desenvolveram métodos de genética molecular e bioinformática que possibilitam sequenciar os dois conjuntos de cromossomos em um ser humano separadamente. Os pesquisadores decodificaram as partes maternas e paternas do genoma em 14 pessoas e complementaram sua análise com o material genético de 372 europeus do Projeto 1000 Genomas. “Quatorze pessoas podem não parecer muito, mas dado o desafio técnico, é uma conquista sem precedentes“, diz Hoehe.

Os resultados mostram que a maioria dos genes pode ocorrer em muitas formas diferentes dentro de uma população: Em média, existem cerca de 250 formas diferentes de cada gene. Os pesquisadores encontraram cerca de quatro milhões de formas genéticas diferentes apenas nos cerca de 400 genomas que analisaram.

Esse número certamente aumentará à medida que mais genomas humanos forem examinados.

Mais de 85 por cento de todos os genes não têm uma forma predominante ocorrendo em mais da metade de todos os indivíduos. Essa enorme diversidade significa que mais da metade de todos os genes em um indivíduo, cerca de 9.000 de 17.500, ocorrem exclusivamente nessa pessoa – e, portanto, são individuais no verdadeiro sentido da palavra.

O gene, como o imaginamos, existe apenas em casos excepcionais.

“Precisamos repensar fundamentalmente a visão de genes que todo aluno aprendeu desde a época de Gregor Mendel. Além disso, a visão convencional de mutações individuais não é mais adequada.

Em vez disso, temos que considerar as duas formas de genes e sua combinação de variantes“, Hoehe explica. Ao analisar genomas, os cientistas devem, portanto, examinar cada forma de gene parental separadamente, bem como os efeitos de ambas as formas como um par.

Segundo os pesquisadores, as mutações dos genes não são distribuídas aleatoriamente entre os cromossomos parentais. Eles descobriram que 60% das mutações afetam o mesmo conjunto de cromossomos e 40% ambos os conjuntos.

Os cientistas se referem a elas como mutações cis e trans, respectivamente. Evidentemente, um organismo deve ter mais mutações cis, onde a segunda forma do gene permanece intacta.

“É incrível a precisão com que a proporção 60:40 é mantida. Ela ocorre no genoma de cada indivíduo – quase como uma fórmula mágica“, diz Hoehe.

A proporção de distribuição de 60:40 parece ser essencial para a sobrevivência.

“Esta fórmula pode nos ajudar a entender como a variabilidade genética ocorre e como isso afeta a função do gene.”

Algumas das muitas variantes que alteram o genoma também têm efeito no nível da proteína.

Os pesquisadores já identificaram um conjunto de 4.000 genes que são alterados por mutações, de modo que suas proteínas ocorrem com especial frequência em duas formas diferentes em humanos. Esses genes controlam principalmente a transmissão de sinais entre as células, o sistema imunológico e a atividade gênica.

Esse arranjo duplo de genes e proteínas tem a vantagem de permitir que a atividade dos genes seja ajustada e alterada de forma mais flexível. Ao usar a variante mais favorável, o corpo é mais capaz de se adaptar às mudanças em seus próprios processos e às condições ambientais.

Se a dualidade de genes der errado e a forma de proteína errada for usada, isso pode desencadear mecanismos patogênicos. É provavelmente por isso que esses 4.000 genes incluem muitos genes de doenças.

Esses achados mudarão a interpretação das análises genéticas e a previsão de doenças. Além disso, a medicina individualizada não pode ignorar a “dupla natureza” dos genomas humanos. “Nossas investigações no nível da proteína mostraram que 96% de todos os genes têm pelo menos 5 a 20 formas diferentes de proteínas. Isso resulta em uma tremenda diversidade individual em possíveis interações entre os genes e mostra como é assustador o desafio de desenvolver terapias personalizadas“, diz Hoehe.

Até agora, os pesquisadores estimaram o risco de doença apenas pela presença ou ausência de mutações. No entanto, há evidências de que no câncer, por exemplo, a gravidade e o curso da doença são determinados pela distribuição errada de uma mutação. A localização das mutações, portanto, precisa ser considerada no diagnóstico, previsão e prevenção de doenças no futuro.

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Mais informações: Margret R. Hoehe, George M. Church, Hans Lehrach, Thomas Kroslak, Stefanie Palczewski, Katja Nowick, Sabrina Schulz, Eun-Kyung Suk, Thomas Huebsch, Multiple haplotype-resolved genomes reveal population patterns of gene and protein diplotypes, Nature Communications, 26 November 2014

Perdendo O Ponto: Os Códigos Não São Produtos Da Física

Por Evolution News | @DiscoveryCSC

2 de dezembro de 2020

Esquemas elaborados para explicar a origem do código genético a partir das leis da física e da química perdem todo o ponto sobre os códigos: a origem da informação. Livros do design inteligente tornam isso bastante claro, como em  Signature in the Cell,  de Stephen Meyer, e  The Mystery of Life’s Origin: The Continuing Controversy (reimpressão expandida), de Thaxton, Bradley e Olsen e autores colaboradores. Intencionalmente ou não, os pesquisadores da origem da vida continuam a ignorar o ponto principal sobre os códigos: um código é uma mensagem, e uma mensagem pressupõe uma mente. Por outro lado, se um processo material pode explicar a disposição dos blocos de construção em uma sequência, não é um código. 

Os códigos podem fazer uso de blocos de construção materiais, como letras em uma página impressa ou pulsos de rádio através do espaço, mas a essência de um código é a informação que ele transmite. A essência de uma mensagem é o significado pretendido pelo mensageiro. O significado pode ser ao vivo ou programado. Em ambos os casos, um código transmite a previsão de uma mente com a intenção de se comunicar.

Com toda a insistência sobre esse aspecto fundamental dos códigos por cientistas do DI nos últimos 36 anos (e mais), é triste ver outros cientistas continuando a insistir na falácia de que códigos podem surgir de processos irracionais. Se isso fosse verdade, seria o equivalente a um milagre. Se outros querem descartar os “milagres” que eles acham que o design inteligente requer, o que os defensores do design deveriam dizer sobre os milagres do acaso dos evolucionistas? Se outros desejam limitar seu kit de ferramentas explicativas às “leis naturais”, o que dizer das leis da probabilidade?

Caso 1: Códigos da Termodinâmica

Nas  Revisões Trimestrais de Biofísica, Klump, Völker e Breslauer tentam argumentar que o código de DNA existente foi naturalmente selecionado como o mais ideal para estabilidade energética. Que seleção natural é o significado pretendido fica claro a partir do título: “Mapeamento de energia do código genético e domínios genômicos: implicações para a evolução do código e darwinismo molecular.” Em outras palavras, eles propõem que a seleção natural se estende até a vida pré-biótica, apesar do entendimento comum de que a replicação precisa é um pré-requisito para a seleção natural. Nesse caso, as leis da termodinâmica fazem a seleção. Isso fica claro no título de uma notícia da  Rutgers University, “A Evolução do Código Genético e a Teoria da Evolução de Darwin Devem Considerar o DNA um ‘Código de Energia’ – o fenômeno ‘Sobrevivência do mais apto’ é apenas parte da equação de evolução”. Mas como o significado (semântica) emerge em um “código de energia” criado pelo “darwinismo molecular”? A hipótese deles ignora totalmente esse requisito.

“As origens da evolução do código genético do DNA e a evolução de todas as espécies vivas estão  embutidas nos diferentes perfis de energia de seus projetos de DNA molecular. Sob a  influência das leis da termodinâmica, este código de energia evoluiu, de um número astronômico de possibilidades alternativas, para um código quase singular em todas as espécies vivas.”

Os cientistas investigaram esse chamado “enigma universal”, investigando as origens da observação surpreendente de que o código genético evoluiu para um projeto quase uniforme que surgiu de trilhões de possibilidades.

Os cientistas expandiram as bases do  marco da teoria evolucionária darwiniana de “sobrevivência do mais apto” para incluir o “darwinismo molecular”. A teoria revolucionária de Darwin é baseada na persistência geracional das características físicas de uma espécie que permitem que ela sobreviva em um determinado ambiente por meio da “seleção natural”. O darwinismo molecular se refere a características físicas que persistem através das gerações porque as regiões do DNA molecular que codificam essas características são  excepcionalmente estáveis. [Enfase adicionada.]

O argumento deles é semelhante à hipótese do multiverso: dentre “trilhões de possibilidades”, um universo foi selecionado naturalmente com condições que permitiam vida complexa – e aqui estamos nós! Na história do “darwinismo molecular”, as leis da termodinâmica “selecionaram” arranjos de blocos de construção de DNA que eram estáveis, e pronto! Informações funcionais! É por isso que todas as formas de vida o usam! (Observe o non-sequitur.)

O pessoal da Rutgers não menciona  informações e apenas mencionam a  função  de uma forma posterior, sugerindo que o “darwinismo molecular” pode  permitir  ou  favorecer  funções biológicas.

Diferentes regiões de DNA podem exibir assinaturas diferenciais de energia  que podem favorecer estruturas físicas  em organismos que  permitem funções biológicas específicas, disse Breslauer.

A seguinte citação do artigo deve ser lida para ser apreciada como um exemplo clássico de *gobbledygook acadêmico [ *linguagem sem sentido ou ininteligível pelo uso excessivo de termos técnicos obscuros;  Absurdo.]. Em suma, eles derivam o código genético da segunda lei da termodinâmica, a mesma lei que degrada a informação!

Quando o icônico código genético do DNA é expresso em termos de diferenciais de energia, observa-se que a  informação embutida nas sequências químicas, incluindo alguns resultados biológicos, se correlaciona com perfis de energia livre distintos. Especificamente, encontramos correlações entre o uso do códon e a energia livre do códon, o que sugere uma seleção termodinâmica para o uso do códon. Também encontramos correlações entre o que são considerados aminoácidos antigos e altos valores de energia livre de códons. Tais correlações podem ser reflexivas do  código genético baseado em sequência mapeando fundamentalmente como um código de energia. Em  tal perspectiva, pode-se imaginar  o código genético como composto de  ciclos termodinâmicos interligados que permitem que os códons “evoluam” uns dos outros por meio de uma série de transições e transversões sequenciais, que são influenciadas por uma paisagem de energia modulada por fatores termodinâmicos e cinéticos. Como tal, a evolução inicial do código genético pode ter sido conduzida, em parte, por energias diferenciadas, em oposição exclusivamente à funcionalidade de qualquer produto gênico. Em tal cenário, as pressões evolutivas podem, em parte, derivar da otimização das propriedades biofísicas (por exemplo, estabilidades relativas e taxas relativas), além da perspectiva clássica de ser impulsionado por uma vantagem adaptativa fenotípica (seleção natural). Tal mapeamento de energia diferencial do código genético, bem como domínios genômicos maiores, pode refletir  uma paisagem genômica evoluída e energeticamente resolvida, consistente com um tipo de ‘darwinismo molecular’ diferencial, movido por energia. Não deveria ser surpresa que a evolução do código foi influenciada pela energética diferencial, já que a termodinâmica é o ramo mais geral e universal da ciência que opera em todas as escalas de tempo e comprimento.

A estabilidade de uma dupla hélice de DNA não tem correlação com seu conteúdo de informação.

Presumivelmente, uma sequência repetitiva de AGTCAGTC em toda a cadeia pode ser a mais estável de todas, mas não transmitiria mensagem e não teria função. Um “código de energia” que se estabeleceu a partir da entropia nunca se traduziria em uma máquina molecular com uma função sofisticada. Os autores assumem que, como o código existente é estável e tem o  potencial  de ser rico em informações, ele será selecionado naturalmente para  ser  rico em informações. Isso não faz sentido. Será que o surgimento de carrinhos de compras mais estáveis com quatro rodas em vez de três garantirá que serão preenchidos com mantimentos? Nenhuma retórica pode defender tal ideia. 

Os autores percebem que sua hipótese ainda tem um longo caminho a percorrer:

As próximas etapas  incluem reformular e mapear a sequência química do genoma humano em  um “genoma de energia”,  para que as regiões de DNA com diferentes estabilidades de energia possam ser correlacionadas com estruturas físicas e funções biológicas.

Boa sorte com isso. Nenhuma quantidade de pesquisa pode justificar uma premissa falha.

Caso 2: Sequências Naturais

Outro artigo tenta obter códigos por processos materiais. É encontrado no  PNAS  por Inouye et al., “Evolução do código genético; Evidências de disparidade de uso de códon serina em  Escherichia coli.” Esta equipe rebate o conceito de códons sinônimos, onde um aminoácido pode ser representado por dois a seis códons. O código da serina, por exemplo, pode ser representado por AGU / C (uma “caixa”) ou UCU / C / A / G (uma segunda caixa). Este é o único caso em que são necessárias duas substituições de bases para passar de uma caixa para a outra. “Decifrar como isso aconteceu fornecerá  informações importantes sobre a origem da vida e o código genético”, eles prometem. 

Os autores tentam organizar os aminoácidos em árvores filogenéticas. Na origem da vida, apenas sete aminoácidos estavam em uso, eles propõem; depois, a alanina ramificou-se para a segunda caixa de serina e assim por diante. Eles assumem que aqueles com os códons mais sinônimos evoluíram primeiro e, posteriormente, aqueles com códons únicos. Eles contam quantas espécies de aminoácidos existem nas bactérias e partem, elaborando um cenário de como o código genético evoluiu. Estranhamente ausente está a palavra  informação  no esquema. Como esses códons se traduzem em uma função? Ora, eles o “adquirem”! O Iluminismo floresceu!

A substituição de resíduos Ala por Ser não apenas torna uma proteína mais hidrofílica, mas também, em alguns casos, pode fazer com que uma proteína adquira uma função enzimática ou forneça  um local para modificação de proteína, como fosforilação e acetilação.

Não há sentido em continuar com essa noção. Está tudo misturado.

Portanto, especula-se ainda  que os resíduos Ser codificados por AGU ou AGC em proteínas  tinham funções originalmente diferentes  dos resíduos Ser codificados por UCX. Desde então, os dois conjuntos diferentes de códons Ser foram completamente misturados durante a evolução.

Não leia este artigo como o método científico em ação. Leia como uma história para dormir.

Olhando para a tabela de códons (Tabela 1), parece que somos capazes de decifrar histórias ocultas sobre como os códons genéticos evoluiram. Com base na hipótese de que o aminoácido mais simples e, portanto, o mais primitivo entre os 20 aminoácidos é GGX ou Gly, os códons para outros aminoácidos são propostos como tendo evoluído de GGX. Na segunda etapa da evolução do códon, novos conjuntos de códons para sete aminoácidos surgiram ….

Emergiu. Sim, crianças, graças a Darwin, sabemos que códigos e outras coisas maravilhosas podem emergir da matéria – por si mesmas. 

O poder de um código

Os materialistas que se limitam ao mecanismo de Darwin continuam lutando por maneiras naturais de obter códigos. Eles olham para a energia. Eles olham para os blocos de construção. Eles conectam blocos de construção à energia. Mas, como conectar um cabo de extensão em si mesmo, não há poder que “emerge” no sistema – exceto por meio de histórias especulativas na imaginação dos materialistas. Meyer, Thaxton e os outros permanecem justificados: o poder de um código só flui quando conectado às informações.

Sim, O Design Inteligente É Detectável Pela Ciência

STEPHEN C. MEYER | DISCOVERY INSTITUTE 26 DE ABRIL DE 2018 Em DESIGN INTELIGENTE PUBLICADO ORIGINALMENTE NO SAPIENTIA JOURNAL

Nota do editor: O jornal online Sapientia recentemente colocou uma boa pergunta para vários participantes em um fórum: “Is Intelligent Design Detectable by Science?” Esta é uma questão chave na qual os proponentes do DI e da evolução teísta diferem. Stephen Meyer, filósofo da ciência e diretor do Centro de Ciência e Cultura do Discovery Institute, deu a seguinte resposta.

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Os biólogos há muito reconheceram que muitas estruturas organizadas nos organismos vivos – a forma elegante e a cobertura protetora do nautilus enrolado; as partes interdependentes do olho dos vertebrados; os ossos, músculos e penas entrelaçadas de uma asa de pássaro – “dão a aparência de terem sido projetados para um propósito“. ¹

Antes de Darwin, os biólogos atribuíam a beleza, a complexidade integrada e a adaptação dos organismos a seus ambientes a uma poderosa inteligência projetual. Conseqüentemente, eles também pensaram que o estudo da vida tornava a atividade de uma inteligência projetista detectável no mundo natural.

Ainda assim, Darwin argumentou que essa aparência de design poderia ser explicada de forma mais simples como o produto de um mecanismo puramente não direcionado, a saber, seleção natural e variação aleatória. Os neodarwinistas modernos também afirmaram que o processo não direcionado da seleção natural e da mutação aleatória produziu as intrincadas estruturas semelhantes a designs nos sistemas vivos. Eles afirmam que a seleção natural pode imitar os poderes de uma inteligência projetista sem ser guiada por um agente inteligente. Assim, os organismos vivos podem parecer projetados, mas, segundo essa visão, essa aparência é ilusória e, conseqüentemente, o estudo da vida não torna a atividade de uma inteligência projetista detectável no mundo natural.

Como o próprio Darwin insistiu: “Parece não haver mais desígnio na variabilidade dos seres orgânicos e na ação da seleção natural, do que no curso em que o vento sopra”. ² Ou como argumentou o eminente biólogo evolucionista Francisco Ayala, Darwin representou “design sem designer” e mostrou “que a organização diretiva dos seres vivos pode ser explicada como o resultado de um processo natural, a seleção natural, sem necessidade de recurso para um Criador ou outro agente externo“.³

Mas Darwin explicou todas as evidências de aparente design na biologia? Darwin tentou explicar a origem de novas formas de vida a partir de formas de vida pré-existentes mais simples, mas sua teoria da evolução por seleção natural nem mesmo tentou explicar a origem da vida – a célula viva mais simples – em primeiro lugar. No entanto, agora há evidências convincentes de design inteligente nos recessos internos até mesmo dos organismos unicelulares vivos mais simples. Além disso, há uma característica fundamental das células vivas – uma que torna o design inteligente da vida detectável – que Darwin desconhecia e que os teóricos da evolução contemporâneos não explicaram.

O Enigma da Informação

Em 1953, quando Watson e Crick elucidaram a estrutura da molécula de DNA, eles fizeram uma descoberta surpreendente. A estrutura do DNA permite armazenar informações na forma de um código digital de quatro caracteres. Cordas de substâncias químicas em seqüência precisa, chamadas de bases de nucleotídeos, armazenam e transmitem as instruções de montagem – as informações – para construir as moléculas de proteína essenciais e as máquinas de que a célula precisa para sobreviver.

Francis Crick desenvolveu mais tarde essa ideia com sua famosa “hipótese da sequência”, segundo a qual os constituintes químicos do DNA funcionam como letras em uma linguagem escrita ou de símbolos em um código de computador. Assim como as letras em inglês podem transmitir uma mensagem específica dependendo de seu arranjo, o mesmo acontece com certas sequências de bases químicas ao longo da espinha dorsal de uma molécula de DNA. O arranjo dos caracteres químicos determina a função da sequência como um todo. Assim, a molécula de DNA possui a mesma propriedade de “especificidade de sequência” que caracteriza os códigos e a linguagem.

Além disso, as sequências de DNA não possuem apenas “informações” no sentido estritamente matemático descrito pelo pioneiro teórico da informação Claude Shannon. Shannon relacionou a quantidade de informações em uma sequência de símbolos com a probabilidade im da sequência (e a redução da incerteza associada a ela). Mas as sequências de bases do DNA não exibem apenas um grau de improbabilidade matematicamente mensurável. Em vez disso, o DNA contém informações no sentido mais rico e comum do dicionário de “sequências alternativas ou arranjos de caracteres que produzem um efeito específico“. As sequências de bases de DNA transmitem instruções. Elas desempenham funções e produzem efeitos específicos. Assim, elas não possuem apenas “informações de Shannon“, mas também o que foi chamado de “informações específicas” ou “funcionais“.

Como os zeros e uns arranjados com precisão em um programa de computador, as bases químicas no DNA transmitem instruções em virtude de seu arranjo específico – e de acordo com uma convenção de símbolo independente conhecida como “código genético“. Assim, o biólogo Richard Dawkins observa que “o código de máquina dos genes é estranhamente semelhante ao de um computador“. ⁴ Da mesma forma, Bill Gates observa que “o DNA é como um programa de computador, mas muito, muito mais avançado do que qualquer software que já criamos”. ⁵ Da mesma forma, o biotecnologista Leroy Hood descreve as informações no DNA como “código digital“. ⁶

Após o início da década de 1960, novas descobertas revelaram que a informação digital no DNA e no RNA é apenas parte de um sistema complexo de processamento de informações – uma forma avançada de nanotecnologia que tanto espelha quanto excede a nossa em sua complexidade, lógica de design e densidade de armazenamento de informações.

De onde vêm as informações na célula? E como surgiu o complexo sistema de processamento de informações da célula? Essas questões estão no cerne da pesquisa contemporânea sobre a origem da vida. Claramente, os recursos informativos da célula pelo menos parecem projetados. E, como mostro com muitos detalhes em meu livro Signature in the Cell, nenhuma teoria da evolução química não direcionada explica a origem da informação necessária para construir a primeira célula viva. ⁷

Por quê? Simplesmente, há informações demais na célula para serem explicadas apenas pelo acaso. E as tentativas de explicar a origem da informação como conseqüência da seleção natural pré-biótica agindo sobre mudanças aleatórias inevitavelmente pressupõem precisamente o que precisa ser explicado, a saber, resmas de informação genética pré-existente. A informação no DNA também desafia a explicação por referência às leis da química. Dizer o contrário é como dizer que a manchete de um jornal pode surgir da atração química entre a tinta e o papel. Claramente, algo mais está em ação.

Ainda assim, os cientistas que inferem o design inteligente não o fazem meramente porque os processos naturais – acaso, leis ou sua combinação – falharam em explicar a origem da informação e dos sistemas de processamento de informação nas células. Em vez disso, pensamos que o design inteligente é detectável em sistemas vivos porque sabemos por experiência que os sistemas que possuem grandes quantidades dessas informações surgem invariavelmente de causas inteligentes. As informações na tela de um computador podem ser rastreadas até um usuário ou programador. A informação em um jornal veio em última análise de um escritor – de uma mente. Como observou o pioneiro teórico da informação Henry Quastler, “A informação normalmente surge da atividade consciente”. ⁸

Essa conexão entre a informação e a inteligência anterior nos permite detectar ou inferir atividade inteligente, mesmo de fontes não observáveis no passado distante. Arqueólogos inferem escribas antigos de inscrições hieroglíficas. A busca do SETI por inteligência extraterrestre pressupõe que a informação embutida em sinais eletromagnéticos do espaço indicaria uma fonte inteligente. Os radioastrônomos não encontraram nenhum sinal desse tipo em sistemas estelares distantes; mas mais perto de casa, os biólogos moleculares descobriram informações na célula, sugerindo – pela mesma lógica que sustenta o programa SETI e o raciocínio científico comum sobre outros artefatos de informação – uma fonte inteligente.

O DNA funciona como um programa de software e contém informações específicas assim como o software. Sabemos por experiência própria que o software vem de programadores. Em geral, sabemos que a informação especificada – seja inscrita em hieróglifos, escrita em um livro ou codificada em um sinal de rádio – sempre surge de uma fonte inteligente. Portanto, a descoberta de tais informações na molécula de DNA fornece bases sólidas para inferir (ou detectar) que a inteligência desempenhou um papel na origem do DNA, mesmo se não estivéssemos lá para observar o sistema surgindo.

A Lógica de Detecção de Design

Em The Design Inference, o matemático William Dembski explica a lógica da detecção de design. Seu trabalho reforça a conclusão de que a informação especificada presente no DNA aponta para uma mente projetista.

Dembski mostra que os agentes racionais freqüentemente detectam a atividade anterior de outras mentes projetistas pelo caráter dos efeitos que deixam para trás. Os arqueólogos presumem que agentes racionais produziram as inscrições na Pedra de Roseta. Os investigadores de fraudes de seguros detectam certos “padrões de trapaça” que sugerem manipulação intencional das circunstâncias em vez de um desastre natural. Os criptógrafos distinguem entre sinais aleatórios e aqueles que carregam mensagens codificadas, o último indicando uma fonte inteligente. Reconhecer a atividade de agentes inteligentes constitui um modo comum e totalmente racional de inferência.

Mais importante, Dembski explica os critérios pelos quais os agentes racionais reconhecem ou detectam os efeitos de outros agentes racionais e os distingue dos efeitos de causas naturais. Ele demonstra que sistemas ou sequências com propriedades conjuntas de “alta complexidade” (ou pequena probabilidade) e “especificação” resultam invariavelmente de causas inteligentes, não do acaso ou de leis físico-químicas. ⁹

Dembski observou que sequências complexas exibem um arranjo irregular e improvável que desafia a expressão por uma regra ou algoritmo simples, enquanto a especificação envolve uma combinação ou correspondência entre um sistema físico ou sequência e um padrão ou conjunto de requisitos funcionais independentemente reconhecível.

A título de ilustração, considere os seguintes três conjuntos de símbolos:

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O TEMPO NÃO PERDOA NINGUÉM

ABABABABABABABABABABAB

As duas primeiras sequências são complexas porque ambas desafiam a redução a uma regra simples. Cada um representa uma sequência altamente irregular, aperiódica e improvável. A terceira sequência não é complexa, mas altamente ordenada e repetitiva. Das duas sequências complexas, apenas a segunda, entretanto, exemplifica um conjunto de requisitos funcionais independentes – ou seja, é especificada .

O inglês tem muitos desses requisitos funcionais. Por exemplo, para transmitir significado em inglês, deve-se empregar as convenções existentes de vocabulário (associações de sequências de símbolos com objetos, conceitos ou idéias particulares) e as convenções existentes de sintaxe e gramática. Quando os arranjos de símbolos “combinam” com o vocabulário existente e as convenções gramaticais (ou seja, requisitos funcionais), a comunicação pode ocorrer. Tais arranjos exibem “especificação“. A sequência “O tempo e a maré não esperam por ninguém” claramente exibe tal correspondência e, portanto, desempenha uma função de comunicação.

Assim, das três sequências, apenas a segunda manifesta os dois indicadores necessários de um sistema projetado. A terceira sequência carece de complexidade, embora exiba um padrão periódico simples, uma espécie de especificação. A primeira sequência é complexa, mas não especificada. Apenas a segunda sequência apresenta tanto complexidade e especificação. Assim, de acordo com a teoria de detecção de design de Dembski, apenas a segunda sequência implica uma causa inteligente – como afirma nossa experiência uniforme.

Em meu livro Signature in the Cell , mostro que os critérios conjuntos de complexidade e especificação de Dembski são equivalentes a “informações funcionais” ou “informações especificadas“. Também mostro que as regiões codificantes do DNA exemplificam tanto a alta complexidade quanto a especificação e, portanto, não surpreendentemente, também contêm “informações especificadas“. Conseqüentemente, o método científico de Dembski para detecção de design reforça a conclusão de que a informação digital no DNA indica atividade inteligente anterior.

Portanto, ao contrário dos relatos da mídia, a teoria do design inteligente não é baseada na ignorância ou “lacunas” em nosso conhecimento, mas em descobertas científicas sobre o DNA e em métodos científicos estabelecidos de raciocínio nos quais nossa experiência uniforme de causa e efeito orienta nossas inferências sobre os tipos de causas que produzem (ou melhor explicam) diferentes tipos de eventos ou sequências.

Ajuste Fino Antrópico

A evidência de design em células vivas não é a única evidência na natureza. A física moderna agora revela evidências de design inteligente na própria estrutura do universo. Desde a década de 1960, os físicos reconheceram que as condições iniciais e as leis e constantes da física são perfeitamente ajustadas, contra todas as probabilidades, para tornar a vida possível. Mesmo alterações extremamente leves nos valores de muitos fatores independentes – como a taxa de expansão do universo, a velocidade da luz e a força precisa da atração gravitacional ou eletromagnética – tornariam a vida impossível. Os físicos se referem a esses fatores como “coincidências antrópicas” e à feliz convergência de todas essas coincidências como o “ajuste fino do universo“.

Muitos notaram que esse ajuste fino sugere fortemente o projeto de uma inteligência pré-existente. O físico Paul Davies disse que “a impressão do design é avassaladora”. ¹⁰ Fred Hoyle argumentou que, “Uma interpretação de bom senso dos fatos sugere que um superintelecto se envolveu com a física, assim como com a química e a biologia”. ¹¹ Muitos físicos agora concordam. Eles argumentariam que – de fato – os mostradores na sala de controle cósmico parecem bem ajustados porque alguém os ajustou cuidadosamente.

Para explicar as vastas improbabilidades associadas a esses parâmetros de ajuste fino, alguns físicos postularam não um “ajuste fino” ou um designer inteligente, mas a existência de um vasto número de outros universos paralelos. Este conceito de “multiverso” também necessariamente postula vários mecanismos para a produção desses universos. Nessa visão, ter algum mecanismo para gerar novos universos aumentaria o número de oportunidades para o surgimento de um universo favorável à vida como o nosso – tornando o nosso algo como um sortudo vencedor de uma loteria cósmica.

Mas os defensores dessas propostas de multiverso negligenciaram um problema óbvio. As cosmologias especulativas (tais como a cosmologia inflacionária e teoria das cordas) propostas para a geração de universos alternativos invariavelmente invocam mecanismos que propriamente necessitam de ajuste fino, pedindo, assim, a questão de saber a origem desses ajustes. Na verdade, todas as várias explicações materialistas para a origem do ajuste fino – ou seja, as explicações que tentam explicar o ajuste fino sem invocar o design inteligente – invariavelmente invocam um ajuste fino inexplicado anterior.

Além disso, como Jay Richards mostrou, ¹² o ajuste fino do universo exibe precisamente aquelas características – extrema improbabilidade e especificação funcional – que invariavelmente desencadeiam uma consciência de, e justificam uma inferência para, design inteligente. Uma vez que a teoria do multiverso não pode explicar o ajuste fino sem invocar o ajuste fino prévio, e uma vez que o ajuste fino de um sistema físico para alcançar um fim propício é exatamente o tipo de coisa que sabemos que os agentes inteligentes fazem, segue-se que o design inteligente permanece como a melhor explicação para o ajuste fino do universo.

E isso torna o design inteligente detectável tanto nos parâmetros físicos do universo quanto nas propriedades portadoras de informações da vida, melhor explicação para o ajuste fino do universo.

Notas

1. Richard Dawkins, The Blind Watchmaker (New York, NY: Norton, 1986), 1.
2. Charles Darwin, The Life and Letters of Charles Darwin, ed. Francis Darwin, vol. 1 (New York: Appleton, 1887), 278–279.
3. Francisco J. Ayala, “Darwin’s Greatest Discovery: Design without Designer,” Proceedings of the National Academy of Sciences USA 104 (May 15, 2007): 8567–8573.
4. Richard Dawkins, River out of Eden: A Darwinian View of Life (New York: Basic, 1995), 17.
5. Bill Gates, The Road Ahead (New York: Viking, 1995), 188.
6. Leroy Hood and David Galas, “The Digital Code of DNA.” Nature 421 (2003), 444-448.
7. Stephen Meyer, Signature in the Cell: DNA and the Evidence for Intelligent Design (San Francisco: HarperOne, 2009), 173-323.
8. Henry Quastler, The Emergence of Biological Organization (New Haven: Yale UP, 1964), 16.
9. William Dembski, The Design Inference: Eliminating Chance Through Small Probabilities (Cambridge: Cambridge University Press, 1998), 36-66.
10. Paul Davies, The Cosmic Blueprint (New York: Simon & Schuster, 1988), 203.
11. Fred Hoyle, “The Universe: Past and Present Reflections.” Annual Review of Astronomy and Astrophysics 20 (1982): 16.
12. Guillermo Gonzalez and Jay Richards, The Privileged Planet: How Our Place in the Cosmos is Designed for Discovery (Washington, DC: Regnery Publishing, 2004), 293-311.

Paul Ashby em Termodinâmica, Informação e Máquinas Moleculares da Vida

By Brian Miller | Evolution News

[*Obs: os links remetem à artigos em inglês]

Recentemente, assisti a uma palestra muito informativa do físico-químico  Dr. Paul Ashby  sobre termodinâmica, informação e as máquinas moleculares nas células. Ashby é Cientista da Equipe de Fundição Molecular do Laboratório Nacional Lawrence Berkeley e é Diretor e Tesoureiro da Sociedade CS Lewis da Califórnia. Seu pedigree acadêmico inclui diplomas de Harvard e MIT, e suas publicações aparecem em vários periódicos de primeira linha. Sua palestra demonstra a necessidade de informação a ser transmitida aos geradores de energia molecular e extratores de energia altamente eficientes encontrados em sistemas biológicos. Eu particularmente aprecio como seus argumentos complementam minhas próprias análises abordando a origem da vida (veja  aqui ,  aqui e aqui).

Ashby começa sua palestra descrevendo a construção de locomotivas movidas a vapor. Cada componente é cuidadosamente projetado para garantir que a pressão do fluxo mova constantemente as rodas em uma direção. Ele então descreve como a eficiência energética dos motores aumentou de meio por cento no início de 1700 para 54 por cento hoje. O aumento resultou de maior engenhosidade no design geral, que inclui maior precisão no design das peças. 

Demônio de Maxwell

A próxima parte da palestra muda para uma discussão sobre um  experimento mental conhecido como demônio de Maxwell. No experimento mental, um demônio abre e fecha uma pequena porta entre duas câmaras de gás em momentos específicos para permitir que apenas as moléculas de ar mais quentes viajem para um lado e apenas as moléculas mais frias para o outro. As ações do demônio fazem com que a diferença de temperatura entre as duas câmaras aumente, diminuindo assim a entropia e aparentemente violando a segunda lei da termodinâmica. Ashby explica como um agente agindo como o demônio não viola de fato a segunda lei, já que suas ações gastam energia. Esse gasto faz com que a temperatura média de todo o sistema aumente, de modo que a entropia total ainda aumenta. Além disso, o demônio deve receber informações sobre a temperatura das moléculas que se aproximam da porta para determinar se ela deve ser aberta ou fechada. A informação é o que permite a separação dos gases quentes e frios. 

Experiência de pensamento do Demônio de Maxwell.

Um motor em funcionamento 

Ashby então conecta a discussão sobre locomotivas com o experimento mental, explicando como a informação também é necessária para construir um motor em funcionamento, especificamente nas instruções de fabricação. Motores mais eficientes exigem maior engenhosidade e precisão das peças, e essa melhoria envolve as instruções que contêm mais informações. Assim, a eficiência aumenta com a quantidade de informações fornecidas.  

Por outro lado, as informações podem ser perdidas. As máquinas invariavelmente degradam. Por exemplo, os componentes se desgastam. Tal deterioração corresponde a uma perda de informação (ou especificidade) que resulta em perda de eficiência. Um carro deve ser constantemente mantido por meio de reparos ou substituição de peças, ajuste do motor e alinhamento dos componentes. Sem essa manutenção, ele deixaria de funcionar, e a energia da queima do combustível seria totalmente dissipada na forma de calor. 

Máquinas Biológicas

Em seguida, Ashby aplica a relação entre informação e eficiência às máquinas biológicas. Ele observa que as máquinas são mais eficientes se operam de forma reversível, o que significa que cada pequeno passo do motor freqüentemente funciona contra a direção desejada. Para máquinas grandes, como motores a petróleo, a reversibilidade aumenta para máquinas que funcionam mais lentamente. Mas para máquinas microscópicas em nanoescala, a energia flui com mais facilidade, portanto, é mais provável que operem reversivelmente. Ele então detalha a operação da ATP sintase  e explica como esse motor molecular é reversível e opera com quase 100 por cento de eficiência. Ele também descreve a série de reações químicas frequentemente reversíveis em células que extraem energia dos alimentos, como as moléculas de glicose. A extração ocorre em várias etapas, o que aumenta a eficiência, e cada etapa é dirigida por uma enzima. A eficiência e a reversibilidade da maquinaria celular e das enzimas acarreta o fato de conterem grandes quantidades de informação. 

A última parte da palestra explica a implausibilidade de um processo evolutivo não direcionado gerar as informações necessárias para qualquer máquina molecular ou série de enzimas. O desafio é que nenhuma função de aptidão ou estratégia que conduz uma busca poderia encontrar alvos altamente improváveis a menos que o algoritmo de busca fosse fornecido com informações sobre um alvo. A teoria subjacente a essa limitação foi explicada em detalhes por Robert J. Marks, William Dembski e Winston Ewert (veja  aqui ,  aqui e  aqui). Em outras palavras, a origem da maquinaria molecular ou um conjunto de enzimas complexas na origem da vida ou em qualquer grande transformação evolutiva requer que as informações sejam fornecidas de fora por uma inteligência supervisora. Ashby é um cristão comprometido, então ele identifica essa inteligência como o Deus da tradição judaica e cristã. 

Os cientistas estão tentando decifrar a linguagem escondida em nossos corpos

By FETFX [Jan – 2018]

Sim, o DNA tem uma linguagem própria e os cientistas querem entendê-lo para aplicar soluções terapêuticas personalizadas com base na análise dos biomarcadores genômicos do indivíduo e sua regulação.

O DNA é como uma linguagem, com seu próprio alfabeto e gramática. E os cientistas do MRG-GRammar querem desvendar suas regras.

Sobre o que estamos conversando? Um grupo de pesquisadores sob a bandeira do projeto MRG-GRammar (Massive Reverse Genomics to Decipher Gene Regulatory Grammar), um projeto europeu financiado sob Future and Emerging Technologies in Horizon 2020, está empenhado em compreender a linguagem do DNA, combinando biologia sintética com tecnologias inovadoras de impressão de DNA e bioinformática. A compreensão dessa linguagem será útil para implementar um sistema de saúde adequado às necessidades de cada pessoa, para a detecção de diferentes tipos de câncer, como o melanoma, por exemplo, e de forma mais geral para encontrar a origem de muitas doenças.

Como para qualquer outra língua, a linguagem do DNA é composta por um alfabeto e uma gramática. Quatro letras (pares de bases) constituem o alfabeto genético: A, T, G, C; e um gene nada mais é do que uma palavra, que é uma sequência daquelas letras como TCGATTAGG…

Quando o Projeto Genoma Humano terminou em 2003, os cientistas determinaram a sequência de pareamento de bases de nucleotídeos no DNA do Homo sapiens. Deu-nos um livro para ler, mas embora possamos ler as letras e reconhecer muitas palavras de seu vocabulário, não conhecemos regras gramaticais suficientes para sermos capazes de compreender o significado de todo o livro.

Compreender a regulação do gene pode ter impactos em campos além da medicina, como a agricultura. Créditos: via flickr.com.

Para administrar essa complexidade, os pesquisadores do projeto MRG-GRammar estreitaram seus interesses, focando nas regras que regulam a expressão gênica, as proteínas finais feitas pelo DNA. Na verdade, a atividade regulatória do genoma, que determina como os genes são expressos, é essencial para entender que tipo de consequências uma mutação pode trazer nas regiões regulatórias do genoma, por exemplo, um câncer de melanoma. Além da saúde, essa compreensão da regulação do gene poderia ser usada para uma melhor produção de biocombustíveis, na agricultura e em outros campos industriais.

“Se pudéssemos entender o que está errado e por quê, por exemplo, com as células, capturando e depois mudando as regras que as instruem a reagir de uma determinada forma, este seria um incrível passo à frente para a medicina”, diz Sarah Goldberg, pesquisador do Technion – Instituto de Tecnologia  de Israel em Haifa, um dos cientistas envolvidos no projeto.

Em particular, a estratégia seguida pelos membros do projeto consiste em gerar novos tipos de conjuntos de dados biológicos que exploram sistematicamente todas as combinações regulatórias possíveis, construindo uma base de conhecimento a partir da qual o algoritmo regulatório pode ser derivado. Partindo desse algoritmo, seria possível não apenas decifrar o código regulatório natural existente, mas também interpretar variações que levassem a uma compreensão profundamente mais profunda das origens de muitas doenças.

O progresso promissor foi documentado por uma publicação na Nature Communications.

A equipe MRG-Grammar também colaborou com a artista Anna Dumitriu no âmbito do FEAT, um projeto FET que explora a arte como um novo canal de comunicação científica. O resultado da colaboração é a obra de Dumitiu “Make Do and Mend”, que o artista realizou editando o genoma de uma bactéria E. coli com a revolucionária técnica CRISPR. O objetivo desse esforço é aumentar a conscientização sobre a resistência aos antibióticos desenvolvida por bactérias, um dos maiores desafios da medicina moderna.

O projeto MRG-GRammar de € 4M envolveu sete parceiros e é coordenado pelo Technion – Instituto de Tecnologia de Israel em Haifa, Israel.

Imagem da capa: via pixabay.com

Aqui está como ensinar design inteligente para jovens

Brian Miller – Evolution News

Recentemente, tive a oportunidade de falar a um público sobre a melhor forma de ensinar as evidências do design na natureza para os jovens. Aqui, resumirei minha palestra descrevendo as abordagens que considero mais eficazes para comunicar as evidências a públicos não técnicos. 

Autodescoberta

O primeiro princípio é ajudar os participantes a descobrirem as evidências do design eles próprios. Essa abordagem é particularmente importante para pessoas que foram socialmente condicionadas a suprimir qualquer evidência de design na natureza que encontrarem. O processo de autodescoberta pode contornar preconceitos implantados e barreiras mentais, de modo que a verdade pode envolver totalmente a mente. 

Um dos meus exercícios favoritos é mostrar uma série de objetos ou padrões e pedir aos ouvintes que atribuam uma pontuação de 1 a 10 em sua confiança de que uma imagem foi projetada versus simplesmente o produto de processos naturais e acaso. Uma pontuação de 1 corresponde à confiança total na falta de design e uma pontuação de 10 corresponde à confiança total no design. Freqüentemente, o público fica de pé enquanto conto de 1 a 10. Quando os participantes ouvem o número correspondente à sua pontuação, eles se sentam. Eu uso deliberadamente algumas imagens que são altamente ambíguas e concluo com um objeto ou padrão que foi claramente projetado, como o Monte Rushmore ou uma nave espacial acidentada. 

Figura 1-3: Imagens usadas para exercícios de detecção de design. A primeira imagem é uma foto tirada da paisagem de Marte. A segunda imagem é um mineral natural chamado estaurolita.

Em seguida, peço ao público que liste as razões pelas quais sabiam que o último objeto foi projetado em comparação com as imagens mais ambíguas. As respostas comuns incluem o seguinte: 

• Improbabilidade da formação do objeto por acaso. 
• Diferenças entre o objeto e o ambiente circundante. 
• Incapacidade do processo natural de gerar o padrão. 
• Semelhanças entre o objeto e outros objetos ou padrões conhecidos, como entre os rostos no Monte Rushmore e fotos de presidentes famosos. 
• Evidência de intenção proposital. 

Inevitavelmente, o público chega a alguma versão do Filtro Explicativo de William Dembski. Ao derivar os próprios princípios básicos da detecção de design, os participantes obtêm uma compreensão muito mais profunda desses princípios e como eles se aplicam em diferentes ambientes.  

Animações 

O estágio final do exercício de detecção de projeto é mostrar uma animação de alguma máquina molecular, como a ATP sintase. Em seguida, peço aos participantes que avaliem se o objeto é produto de processos naturais e do acaso ou produto de design inteligente com base nos critérios que acabaram de identificar. Depois que os participantes escolhem o design, pergunto o que os levou à conclusão. As respostas são sempre as mesmas do objeto obviamente projetado na primeira parte do exercício. No final, os participantes nunca esquecem por que a conclusão do design na vida é evidente. 

Em geral, as animações são uma das ferramentas mais eficazes para demonstrar a evidência de design em sistemas biológicos. As imagens falam simultaneamente à mente e às emoções. As animações também transmitem grandes quantidades de informações em um curto espaço de tempo. E, eles se fixam na memória muito mais facilmente do que a mera prosa. Hoje, várias animações estão disponíveis que demonstram a engenharia maravilhosa da vida. Aqui estão apenas alguns exemplos:

Analogias com Imagens

Outra técnica eficaz é usar analogias simples ilustradas por imagens memoráveis. Um dos meus exemplos favoritos diz respeito à informação no DNA ou nas sequências de aminoácidos que compreendem proteínas. Para demonstrar como as informações apontam para o design, peço aos ouvintes que imaginem estar com uma gripe e serem chamados para almoçar na cozinha pela mãe. Continuo descrevendo uma tigela de sopa de letrinhas sobre uma mesa. Ao mesmo tempo, mostro a foto da sopa com as letras formando a mensagem “BEBA MUITOS FLUIDOS E DESCANSE ATÉ SE SENTIR MELHOR”. Em seguida, explico como uma palavra curta pode se formar por acaso, mas uma mensagem tão longa nunca poderia ser explicada por mudança ou qualquer processo natural, como a química da massa ou a física do caldo aquecido. Grandes quantidades de informações só podem ser geradas por uma mente. E essa conclusão não é simplesmente cair na falácia do pai preocupado com as lacunas. Esta ilustração mostra como as informações apontam para o design de maneira confiável com muito mais facilidade do que desconstruir toda a ciência com lixo flutuando pela internet, alegando que os processos naturais podem gerar grandes quantidades de informações gratuitamente (veja  aqui , aqui e  aqui ).

Figura 4: Tigela de sopa de letrinhas com mensagem.

Outra ilustração útil é mostrar a árvore da vida evolucionária prevista próxima aos dados reais do registro fóssil correspondente à explosão cambriana. A disparidade entre teoria e realidade é tão gritante que imediatamente se reconhece a tensão. Por exemplo, conheci um estudante da Universidade Charles Darwin em Darwin, Austrália. Ele me disse que havia decidido abandonar a crença em Deus porque a evolução provou que éramos simplesmente o produto de processos naturais cegos. Devo admitir que, por algum motivo, antecipei seu comentário. Mostrei a ele as duas imagens abaixo. Depois de ver as imagens por menos de um minuto, ele disse que reconheceu que a evolução não poderia ser verdadeira e imediatamente renunciou ao seu ateísmo. 

Figura 5-6: Árvore evolutiva versus dados reais. As linhas pontilhadas representam uma série de fósseis de transição que deveriam existir de acordo com o modelo evolucionário padrão, mas nunca foram identificados. 

Se ele não fosse tão rapidamente convencido, eu teria então dito a ele que o tempo alocado pelo registro fóssil para a transformação completa de um animal complexo em outro na maioria dos casos era apenas suficiente para duas ou três mutações neutras específicas  aparecerem e se espalharem em toda a população. A diferença entre a quantidade de informação que poderia ter sido gerada no tempo disponível e a quantidade necessária para uma transformação em grande escala é comparável à diferença entre a altura máxima que um salto com vara já superou e a distância até a lua. E a probabilidade de alguma nova descoberta compensar a lacuna de informação é comparável à probabilidade de um treinador esportivo conceber algum novo regime de treinamento e programa nutricional que preencheria a lacuna entre o salto mais alto do saltador e a lua. Também posso mostrar imagens correspondentes para reforçar meu ponto. 

Implicações

Freqüentemente concluo minhas apresentações explicando as implicações práticas de reconhecer que não somos o produto de forças cegas e não direcionadas, mas sim a criação de um designer. A título de ilustração, peço aos ouvintes que imaginem encontrar uma pedra na praia. Provavelmente, essa pedra não veio com um manual que instrui os leitores a colocar a pedra em um estilingue, puxar o elástico e soltar. Como a rocha não foi projetada, ela não tem um propósito específico.Em contraste, se alguém encontrar um relógio, reconhecerá imediatamente que o relógio foi projetado, portanto, deve ser usado de acordo com as intenções de seu fabricante. Se, em vez disso, alguém o usar para pregar um prego ou para mexer uma xícara de café, seu potencial e valor diminuiriam. 

Da mesma forma, as pessoas que acreditam ser simplesmente um acidente da natureza não têm razão para acreditar que possuem algum valor ou valor intrínseco, que existe moralidade objetiva ou que podem viver para qualquer propósito significativo. Em contraste, aqueles que reconhecem que fomos projetados entendem que temos um valor inerente, devemos viver de acordo com um padrão moral que corresponda aos nossos parâmetros de design e que nossas vidas têm significado e propósito inerentes. Também posso mostrar imagens de uma pedra e um relógio para reforçar essa lição crucial. 

A complexa gramática da linguagem genômica. [Mas isso é Design Inteligente escancarado! – Jeph Simple]

Publicado pelo Science Daily.

Título do Science Daily: A complexa gramática da linguagem genômica. (Complex grammar of the genomic language)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A “gramática” do código genético humano é mais complexa do que isso, até mesmo mais que idiomas (do mundo todo) construídos de forma muito mais elaborada ( que outros idiomas). Os resultados explicam por que o genoma humano é tão difícil de decifrar – e contribuem para um maior entendimento de como as diferenças genéticas afetam o risco de desenvolvimento de doenças a nível individual.

Um novo estudo do Instituto Karolinska na Suécia mostra que a “gramática” do código genético humano é mais complexa do que isso (ou seja, que nossa gramática), mesmo diante dos idiomas (do mundo todo) construídos de forma muito mais elaborada. Os resultados, publicados na revista Nature, explicam por que o genoma humano é tão difícil de decifrar – e contribui para um maior entendimento de como as diferenças genéticas afetam o risco de desenvolvimento de doenças a nível individual.

“O genoma contém todas as informações necessárias para construir e manter um organismo, mas também mantém os detalhes de um indivíduo com risco de desenvolvimento de doenças comuns, tais como diabetes, doenças cardíacas e câncer“, diz o autor principal do estudo, Arttu Jolma, estudante de doutorado no Departamento de Biociências e Nutrição. “Se nós podemos melhorar a nossa capacidade de ler e compreender o genoma humano, assim também, seremos capazes de fazer melhor uso da informação genômica; que rapidamente se acumula em um grande número de doenças, para benefícios médicos.”

A sequenciação do genoma humano em 2000 revelou como as 3 bilhões de letras  A, C, G e T, que compõem o genoma humano , são ordenadas. No entanto, sabendo apenas a ordem das letras não é suficiente para traduzir as descobertas da genômica em benefícios médicos; também é preciso entender o que as sequências de letras significam. Em outras palavras, é necessário identificar as “palavras” e “gramática” da língua do genoma.

As células do nosso corpo têm genomas quase idênticos, mas que diferem um do outro devido a diferentes genes que estão ativos (expressos) em diferentes tipos de células. Cada gene tem uma região reguladora que contém as instruções de controlo, quando e onde o gene é expresso. Este código regulador do gene é lido por proteínas chamadas fatores de transcrição que se ligam ao “DNA words”  específico e, ou aumentam ou diminuem a expressão do gene associado.

Sob a supervisão do Professor Jussi Taipale, pesquisadores do Karolinska Institutet já identificaram a maioria das palavras de DNA reconhecidas por fatores de transcrição individuais. No entanto, tal como na linguagem humana natural, as palavras do DNA podem ser unidas para formarem palavras compostas, que são lidas por vários factores de transcrição. No entanto, o mecanismo pelo qual tais palavras compostas são lidas não foi analisado anteriormente. Por isso, em seu estudo recente na revista Nature, a equipe de Taipale examina as preferências de ligação dos pares de fatores de transcrição, e sistematicamente mapeia as palavras que se ligam no DNA composto.

A análise revela que a gramática do código genético é muito mais complexa que os mais complexos idiomas humanos. Em vez de simplesmente juntar duas palavras entre si por um espaço de exclusão, as palavras individuais que são unidas em palavras compostas de DNA são alteradas, levando a um grande número de palavras completamente novas.

“Nosso estudo identificou muitas dessas palavras, aumentando a compreensão de como os genes são regulados, tanto no seu desenvolvimento normal quanto no do câncer”, diz Arttu Jolma. “Os resultados abrem caminho para decifrar o código genético que controla a expressão de genes.”

[Grifo meu]

[Texto adaptado]

Journal Reference:

1. Arttu Jolma, Yimeng Yin, Kazuhiro R. Nitta, Kashyap Dave, Alexander Popov, Minna Taipale, Martin Enge, Teemu Kivioja, Ekaterina Morgunova, Jussi Taipale. DNA-dependent formation of transcription factor pairs alters their binding specificity. Nature, 2015; DOI:10.1038/nature15518

O Enigma da Informação. “A explosão cambriana da informação”.

Por Teoria do Design Inteligente – Comunidade

É extremamente importante a difusão deste pequeno documentário que apresenta o que eu considero a mais sucinta explicação de alguns aspectos da Teoria do Design Inteligente.

A tradução foi realizada por nosso amigo Saulo Reis da página Universo Privilegiado.

√ Douglas Axe apresenta uma síntese de seus resultados trabalhando com mutagênese sítio-específica em biologia molecular: o universo de possibilidades e o imenso espaço não funcional através de busca exaustiva.

√ Stephen Meyer aborda o método histórico-científico de natureza narrativa e as inferências ao design, o método das Múltiplas Hipóteses Concorrentes(MHC), também chamado método da Inferência para a Melhor Explicação(IME), e como tudo isso se relaciona com a formação de um caso científico para o Design Inteligente.

 

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Eskelsen

 

Compartilho agora esse documento do Discovery Institute com uma abordagem profunda sobre evolução e Design Inteligente.

Clique aqui e tenha acesso ao documento na integra (O documento está em inglês).

Alguns trechos:

“(…)… Para o próprio Darwin, a idéia de um projetista divino não era o problema. Aliás, ele não tinha nada contra a visão de que universo como um todo foi inteligentemente concebido, uma noção que era parte da visão do mundo comum….(…)”

“Para que a evolução ocorra nesses modelos, o conhecimento externo deve ser imposto sobre o processo de orientação. Metabiology parece então ser um outro exemplo, onde seu criador faz o trabalho de modelo evolutivo. … Consistente com as leis de conservação da informação, a seleção natural só pode trabalhar usando a orientação de informação ativa, que só pode ser providenciada por um designer.”

“O que isto significa é que, dada a segunda lei da termodinâmica, os argumentos de compensação não resolvem necessariamente o problema para evolução darwiniana, e a segunda lei poderia potencialmente ser um problema para o darwinismo. Se defensores darwinianos estivessem dispostos a examinar abertamente as improbabilidades enfrentados por sua teoria, veriam que questões sérias sobre a segunda lei —- entre muitos outras, é claro —- ainda precisam ser respondidas.”

“Reconhecendo os organismos vivos como sistemas semióticos permite-se analogias úteis para ser retiradas de outros sistemas semióticos. Tais analogias são poderosas porque: (1) elas dão uma visão e compreensão, relacionando o desconhecido em termos familiar e, (2) lições aprendidas com outras esferas semióticas (como princípios da eficiência de armazenamento e recuperação de informação em ciência da computação) pode gerar previsões e hipóteses para novas fronteiras na biologia (como uma árvore – como estrutura de banco de dados para armazenamento e recuperação da informação no genoma humano). Isto é evidenciado pelo fato de que os biólogos usam frequentemente analogias entre os sistemas semióticos familiares de linguagem humana e computadores.”

“Para ser considerado de forma inequívoca como um sinal inteligente, quaisquer padrões no código devem satisfazer os seguintes critérios: (1) eles devem ser altamente significativos estatisticamente e (2) não só eles devem possuir inteligencia – como características, mas eles devem ser inconsistentes, em princípio, com qualquer processo natural, seja ele ou darwiniana ou Lamarckista evolução, impulsionado pela biossíntese de aminoácidos, alterações genômicas, afinidades entre (Anti) códons e aminoácidos, a seleção para o aumento da diversidade de proteínas energética de códon – interações Anticódon, ou vários mecanismos pré-translacionais.”