Сегодня широко распространено мнение, что в ходе эволюции может происходить усовершенствование организма, увеличение сложности и т.д. Однако наука не располагает прямыми данными, подтверждающими эту гипотезу. Скорее всего, всё происходит с точностью до наоборот.
Как известно, в процессе производства яйцеклеток и сперматозоидов происходят мутации ДНК, которые могут передаваться следующему поколению. Подсчитав количество накопившихся мутаций в пределах одной родословной можно оценить среднюю скорость накопления мутаций. Проделав такую работу, учёные обнаружили, что она составляет от 75 до 175 мутаций на поколение [1-5].
Используя данные по скорости мутирования, различные исследователи осуществили компьютерное моделирование накопления мутаций в геноме человека с течением времени [6-12]. В результате выяснилось, что свыше 90% вредных мутаций не могут быть удалены в течение жизни и передаются последующим поколениям. В конечном итоге это накопление мутаций достигнет критического уровня, из чего следует, что человечество в конечном итоге вымрет в точке, называемой катастрофой ошибок [13]. Этот непрекращающийся процесс деградации генома, происходящий в каждым поколении, называется генетической энтропией [13]. В дополнение к этим исследованиям, генетическое моделирование показало, что проблема накопления мутаций в геноме человека сопровождается неспособностью естественного отбора к их удалению – этот аспект генетики полностью противоречит эволюционным предположениям [4;14].
В двух работах изучили количество редких единичных нуклеотидных различий в белок-кодирующих областях (экзонах) человеческого генома [15;16]. В одном исследовании анализировалось 2 440 особей, а в другом – 6 515. Более 80% редкой вариабельности считалось вредным (связанным с наследуемым заболеванием), а наличие этих мутаций исследователи связывали со «слабым очищающим отбором» [15;16]. Фактически это означает, что предполагаемая способность естественного отбора, удалить эти вредные варианты из человеческого генома оказалась нулевой. Эти же результаты даёт и компьютерное моделирование, как уже было сказано выше [7;10-12].
Очевидно, что если естественный отбор не способен избавить геном от вредных мутаций, то, следовательно, он неспособен и усовершенствовать организм. Основное и единственное направление эволюционного процесса – это деградация и вымирание видов, что подтверждают генетические исследования. Столь массовые данные о деградации геномов и неэффективности естественного отбора загоняют современную синтетическую теорию эволюции (СТЭ) в глубокий кризис. Вот почему оказался невозможным так называемый «третий синтез», крайне необходимый для предания эволюционному учению статуса научной теории. Без него теория эволюции остаётся лишь метафизической исследовательской программой (по К. Попперу)
Ссылки:
1. Nachman, M. W. and S. L. Crowell. 2000. Estimate of the mutation rate per nucleotide in humans. Genetics. 156 (1): 297-304.
2. Kondrashov, A. S. 2003. Direct estimates of human per nucleotide mutation rates at 20 loci causing Men-delian diseases. Human Mutation. 21 (1): 12-27.
3. Xue, Y. et al. 2009. Human Y Chromosome Base-Substitution Mutation Rate Measured by Direct Sequenc-ing in a Deep-Rooting Pedigree. Current Biology. 19 (17): 1453-1457.
4. Lynch, M. 2010. Rate, molecular spectrum, and consequences of human mutation. Proceedings of the Na-tional Academy Science. 107 (3): 961-968.
5. Campbell, C. D. and E. E. Eichler. 2013. Properties and rates of germline mutations in humans. Trends in Genetics. 29 (10): 575-584.
6. Sanford, J. et al. 2007. Mendel’s Accountant: A biologically realistic forward-time population genetics pro-gram. Scalable Computing: Practice and Experience. 8 (2): 147-165.
7. Sanford, J. et al. 2007. Using Computer Simulation to Understand Mutation Accumulation Dynamics and Genetic Load. Lecture Notes in Computer Science. 4488: 386-392.
8. Sanford, J. C. and C. W. Nelson. 2012. The Next Step in Understanding Population Dynamics: Comprehen-sive Numerical Simulation. Studies in Population Genetics. M. C. Fusté, ed. InTech, 117-136.
9. Brewer, W. H., J. R. Baumgardner, and J. C. Sanford. 2013. Using Numerical Simulation to Test the “Muta-tion-Count” Hypothesis. Biological Information: New Perspectives. R. J. Marks III et al, eds. Hackensack, NJ: World Scientific Publishing, 298-311.
10. Gibson, P. et al. 2013. Can Purifying Natural Selection Preserve Biological Information? Biological Infor-mation: New Perspectives. R. J. Marks III et al, eds. Hackensack, NJ: World Scientific Publishing, 232-263.
11. Nelson, C. W. and J. C. Sanford. 2013. Computational Evolution Experiments Reveal a Net Loss of Genetic Information Despite Selection. Biological Information: New Perspectives. R. J. Marks III et al, eds. Hackensack, NJ: World Scientific Publishing, 338-368.
12. Sanford, J. C., J. R. Baumgardner, and W. H. Brewer. 2013. Selection Threshold Severely Constrains Cap-ture of Beneficial Mutations. Biological Information: New Perspectives. R. J. Marks III et al, eds. Hackensack, NJ: World Scientific Publishing, 264-297.
13. Sanford, J. 2008. Genetic Entropy and the Mystery of the Genome, 3rd ed. Waterloo, NY: FMS Publica-tions.
14. Crow, J. F. 1997. The high spontaneous mutation rate: Is it a health risk? Proceedings of the National Academy of Sciences. 94 (16): 8380-8386.
15. Tennessen, J. A. et al. 2012. Evolution and Functional Impact of Rare Coding Variation from Deep Se-quencing of Human Exomes. Science. 337 (6090): 64-69.
16. Fu, W. et al. 2013. Analysis of 6,515 exomes reveals the recent origin of most human protein-coding vari-ants. Nature. 493 (7431): 216-220.
Доп. информацию см.: http://www.icr.org/article/genetic-clocks-verify-recent-creation/