Shrinking AI for use in farms and clinics, ethical dilemmas for USAID researchers, and how to evolve evolvability
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本周首先，由于美国援助冻结导致临床试验中断，研究人员面临着艰难的抉择。新闻副主编马丁·恩塞林克与主持人萨拉·克雷斯皮讨论了美国国际开发署资助的研究组织者如何在资金、物资和工作人员减少的情况下，应对对试验参与者和合作者的伦理责任。接下来，自由科学记者桑迪普·拉温德兰讨论了为全球南方定制的微型机器学习设备的创建。农民和医疗诊所正在使用低成本、低功耗的板载机器学习设备来发现树木种植园中的真菌感染或侦听携带疟疾的蚊子的嗡嗡声。最后，马克斯·普朗克进化生物学研究所的博士后研究员迈克尔·巴内特加入播客，讨论进化的进化能力。他的团队展示了一种方法，使生物体能够对环境的反复变化做出反应，从而变得更容易进化。本周的节目是在Podigy的帮助下制作的。关于科学播客 作者：萨拉·克雷斯皮；桑迪普·拉温德兰；马丁·恩塞林克 了解更多关于您的广告选择的信息。访问megaphone.fm/adchoices</context> <raw_text>0 这是2021年2月21日的科学播客。我是萨拉·克雷斯皮。本周首先，新闻副主编马丁·恩塞林克将与我一起讨论美国国际开发署资助的研究组织者如何在资金、物资和工作人员减少的情况下，应对对试验参与者和合作者的伦理责任。接下来，自由科学作家桑迪普·拉温德兰将讨论创建微型ML设备。这些是用于全球南方的微型机器学习设备。

农民们正在使用低成本、低功耗的设备来发现树木种植园中的真菌感染。诊所可以使用它们来侦听可能携带疟疾的蚊子的嗡嗡声。最后，研究员迈克尔·巴内特将在此讨论进化的进化能力。他的团队展示了一种方法，使微生物能够对环境的反复变化做出反应，从而变得更容易进化。

1月份，特朗普政府签署了一项行政命令，停止美国国际开发署（USAID）

开展工作，进行付款。现在，上周，在2月中旬，美国法院已暂停执行这项行政命令。但在行政命令签署的1月底和2月中旬之间，美国国际开发署发生了很多事情。马丁·恩特伦克是《科学》杂志的新闻副主编，专门从事全球健康领域。他本周编辑了一篇文章，讲述了研究人员和公共卫生工作者在停工的情况下不得不面对的一些艰难抉择。你好，马丁。欢迎来到科学播客。

你好，萨拉。你能简单介绍一下美国国际开发署的工作吗？它有很多工作，但也许我们可以只谈谈全球健康方面的工作。他们做了很多事情。他们最出名的是分发食物和药品，例如，运营一个名为PEPFAR的非常大的艾滋病毒治疗项目。他们在疟疾方面做了很多工作，但他们也做了很多研究，例如在非洲进行一些临床试验。

我们的一些报道重点关注这种冻结对科学的影响。

让我们把时间放在一起。这始终很重要，至少对于二月份来说是这样。所以我们今天，星期二，2月18日进行讨论。这将在星期四发布。最初在1月份发布的这项行政命令的现状如何？唐纳德·特朗普于1月20日就职日签署了他的行政命令，该命令基本上冻结了美国所有的对外援助。

几天后，该机构基本上向其在世界各地的所有合作伙伴发布了停止工作令。这确实给发展领域带来了冲击波。该团队本月早些时候对此进行了报道，他们谈到人们

人们不得不回家，在国外的科学家或研究人员回到美国。这种情况也发生了。政府基本上命令每个人在30天内返回家园，这给人们带来了巨大的问题。人们在外国有生活和家庭，突然之间他们

为了回家，有一些戏剧性的故事讲述了那些在刚果危险境地中感到被遗弃的人们。所以这也造成了很多问题。至少暂时，冻结在星期四被暂时取消了。从表面上看，援助将恢复。

现在，这是否真的会发生还不清楚。当然，在某些情况下，损害已经造成。是的。所以这个故事的重点是停止工作令、资金冻结、人们返回美国等下游后果。这给参与临床试验和各种与参与者合作的研究人员带来了真正的伦理困境。你能谈谈这篇文章中的一些内容吗？

基本上，你看到的是很多科学研究立即停止了，这在世界各地造成了混乱和困惑。我认为，发生的最戏剧性的事情是这些临床试验被暂停了。举个例子，在南非，有17名女性参加了一项关于阴道插入环以预防艾滋病毒的研究。

现在，这项研究被暂停了，这些女性不得不去诊所并将这些环取出。我们采访的科学家将其描述为不得不告诉她们“我们结束了”是一件非常令人心碎的事情。这使得这些女性对这些环产生了疑问，这些环是否有问题？他们不得不告诉她们，“不，只是我们的资助者不想继续这项研究。其他正在计划中或即将开始的研究已被取消。”

而且这些研究中的许多不仅非常昂贵，而且也是涉及许多当地合作者的大型行动。因此，科学家们说，这不仅仅是浪费金钱，而且还会破坏人们对美国作为可靠合作伙伴的信心。这对美国的软实力是一个打击。人们告诉我们，他们对此感到尴尬，不得不告诉人们一切都结束了。

由于我们在这不同的社区中看到的这种信任破裂，可能很难收拾残局。是的，没错。你能告诉我更多关于这项被停止的艾滋病毒预防研究的信息吗？

它似乎比没有获得科学信息或破坏与社区的信任具有更广泛的影响。这是另一个例子，参与者可能会因停止试验而受到伤害。这是一项在几个非洲国家进行的艾滋病毒预防研究，它比较了不同的服用抗艾滋病毒药物以预防感染的策略。现在，这项试验中的一些女性已经接受了一种具有长期作用的可注射药物。

如果你停止这些注射，药物会慢慢从体内消失，但它会持续很长时间。在这段时间里，你感染的风险更高。此外，血液中这些低剂量的药物会给病毒提供进化抗药性的机会。

因此，这些人最终可能会感染一种耐药性艾滋病毒株，然后他们可能会将其传播给他人。所以这不仅对试验参与者构成风险，也对其余人口构成风险。再说一次，人们告诉我们，这是一件非常不道德的事情。所以现在法院发生了一些事情，这意味着资金可以再次流动。

有两个团体对美国国际开发署的资金提起了两起诉讼。他们基本上说，这正在造成巨大的损失，法官基本上同意了，他说，当然，政府可以审查这些项目，但立即停止它们，没有任何理由。至少从表面上看，这意味着资金将再次流动。但有很多报道称，美国国际开发署的支付系统也被封锁了，处于离线状态。

因此，例如，这些试验是否能够恢复，这是一个很大的问题。有些试验已经完全结束了，例如，因为人们已经被解雇了，或者因为人们要在试验中使用的疫苗在冻结持续的三个月时间里已经失效了。很多事情可能根本无法恢复正轨。那么下一步是什么？这是一个针对行政命令的临时限制令。

是的，这些案件现在将由法院处理，我们将看看结果会怎样。我的意思是，有一些法律专家说，美国国际开发署的整个解体以及基本上终止所有这些项目都是非法的，因为国会没有参与。我们将看看会发生什么。但就像我说的，在许多情况下，损害已经造成。我应该说，这不仅仅是我提到的这些临床试验。美国国际开发署还支持许多其他

类型的研究。例如，他们是人口与健康调查项目的一个主要资助者，该项目收集来自发展中国家的数据

这些数据不再被收集。这是一个问题。有一个用于饥荒预警网络的网站处于离线状态。美国国际开发署资助的一本期刊不再接受稿件。因此，影响非常广泛。是的。现在，我的意思是，这有点……

荒谬，因为这是一个如此庞大的组织，拥有如此多的资金。但是，这些努力、这些项目中的一些是否可以寻找替代资金来源？也许吧。有些人希望，例如，欧洲或中国将承担一些负担。例如，还有英国的惠康信托基金，这是一个大型慈善机构，已经资助了很多研究。他们或许能够介入。与此同时，现在有如此多的团体和组织都在争先恐后地要求替换这些资金，以至于……

不太可能有人能够买单。当然，另一个问题是，如果美国留下这个空缺，它也会给例如中国带来很多影响力和软实力。从长远来看，这可能会损害美国的利益。

谢谢，马丁。这非常有启发性。不客气，萨拉。马丁·恩索尔公司是《科学》杂志的新闻副主编。您可以在science.org/scienceinsider找到我们所有的政策报道。敬请关注关于使用微型微控制器将机器学习引入田野和农场的报道。

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我们最近一直在谈论人工智能，主要是工业类型的人工智能，它拥有庞大的数据训练集、非常昂贵的芯片、巨大的功耗和用于冷却的水。但本周，我们讨论的是微型ML，即小型机器学习，它以小型低功耗的方式就地进行计算。自由撰稿人桑迪普·拉温德兰

本周在《科学》杂志上写到了它。你好，欢迎回到节目。你好，萨拉。我们将讨论微型ML，即微型机器学习。是什么让它变得微型？是否有截止点？微型ML的原始定义只是ML代表机器学习，这是一种人工智能。它指的是在功耗小于1毫瓦的设备上运行的任何机器学习，这大约与激光笔相同。对，这很微型。这些大型……

人工智能平台，我们知道它们消耗多少能量吗？据估计，ChatGPT每天消耗600兆瓦时的能量。所以是兆瓦而不是毫瓦。所以它每天的功率是数千倍。功耗和规模、设备的大小是决定性的，你知道，这就是微型ML。但它通常不连接到互联网。所以它是一种离散的设备。

用例。为什么你会想要在也进行机器学习的设备中使用这些功能呢？所以世界上很多地方都没有方便的电力和互联网连接。因此，他们一直被排除在这些需要互联网访问才能连接到云中大型数据中心的大型AI模型之外。并且

能够使用这些巨大的AI模型。所以基本上，这个想法是，一旦这些模型经过训练，它们就可以只在一个设备上运行，在这些微型设备上运行，而不需要互联网访问，那么你几乎可以在任何地方使用它。是的。在你研究TinyML时，你遇到了一些什么应用？

是的，不，这些应用非常吸引人。许多应用都是自己开发的。由于这些设备的成本相对较低，从几美元到50美元不等，它们非常小。因此，它们很容易被放置在各种地方。并且由于它们可以使用电池运行，例如普通的AA电池，或者，你知道，长时间使用太阳能运行，并且它们不需要互联网。

人们一直在想出各种用途。一种常见的用途，非常流行，尤其是在全球南方的许多地区，是在农业中。我和印度、贝宁和巴西的研究人员进行了交谈，他们都在使用这些设备来识别植物病害。哦，所以它依赖于它捕捉视觉信息并将其与大型数据集进行区分或比较的能力。

没错。我还应该提到，即使是这些低成本设备中的许多也配备了摄像头。所以不仅仅是芯片。

它们有摄像头，有麦克风，所以你可以捕捉照片、视频或声音，然后如果你在这些设备上运行AI模型，你可以使用该AI模型对这些进行分类并识别特定的声音或图像。对于植物病害，他们所做的是训练AI模型来区分健康的叶子。许多植物病害都出现在叶子上，正如你可能想象的那样，有，你知道，某种

很多褐色斑点、黄色斑点、红色斑点。这就是我们听到的关于锈病和黑穗病的情况。没错。是的。如果你展示了数千张健康叶子的照片，然后展示了数千张患有各种疾病的叶子的照片，你可以使用这些微型ML设备告诉农民，哦，这张叶子患有这种特定的疾病。现在，这很有用，因为他们将无法进行身份识别……

自己度假还是因为它是独立于他们进行的？它实际上是如何工作的？所以有一些优势。所以，现在，你知道，农民必须手动检查他们的整个种植园。例如，我在南印度的一位研究人员告诉我，他与种植腰果树的农民合作。所以现在，如果你想确定一棵特定的腰果树是否患病，你必须走遍整个种植园查看每一张叶子。通常发生的情况是，农民们实际上只是在所有植物上喷洒杀虫剂，而不是这样做。你反正都要走。为什么不一边走一边喷洒杀虫剂呢？

对。而且根本不去辨别哪些植物是健康的或患病的。这有两个问题。首先，杀虫剂对于许多这些小农来说都很昂贵。所以这是一个

在金钱方面是一种巨大的浪费，而且杀虫剂还会损害环境并损害农民自身的健康。我的意思是，很多杀虫剂都非常有毒。所以我和一位研究人员谈到，他基本上将这些经过训练可以识别这种名为腰果炭疽病的疾病的微型ML设备安装在这些微型无人机上，然后

可以飞过这些种植园，无人机配备了这些摄像头，微型设备可以看到无人机看到的东西，并可以告诉你这棵植物患有腰果炭疽病，而这棵植物是健康的。他计划做的是让这些无人机与携带杀虫剂的更大的无人机进行交流。哇。所以这实际上一直在印度发生，就是让这些更大的无人机携带杀虫剂，这样你就可以喷洒，你知道，使用这些无人机的植物。

所以这个想法是，你将拥有这种微型无人机，它可以检测哪些植物患病，然后与携带杀虫剂的其他无人机进行交流，并告诉它们，去这棵植物那里，这棵植物患病了，只在这棵植物上喷洒杀虫剂。

是的，这非常有趣，因为它非常具体，你可以缩小机器学习的部分，对吧？这里的关键是它只需要做好一件事，你就可以使用廉价的组件来完成这项工作。是的，没错。

这些设备在各个方面都很小，对吧？它们的处理能力也较低。它们的内存也较少。因此，你可以在上面运行的模型类型是有限制的。你不能运行像ChatGPT或这些需要巨大数据集的非常大型的模型，你也不会能够在一个这样的模型上运行通用翻译器。它不会规划你的假期，也不会找到你那棵带有真菌的腰果树。它只是，它只能做一件事。是的。

这很酷。所以这是一个农业例子。你还有一个关于人类健康的例子。你如何使用微型ML？因为我觉得人类健康和人工智能是一个有争议的领域，但也许如果你把它简化为一项任务，它就不会那么成问题了。是的。你如何将它与医疗干预措施一起使用？TinyML擅长做

做这些非常具体的任务，而且它的成本远低于一些正在使用的医疗设备。尤其是在全球南方。所以我与巴西的研究人员进行了交谈，他们正在尝试训练微型ML设备来检测心房颤动，这是一种异常的心律失常。你可以比典型的医疗设备便宜得多地做到这一点

我认为Apple Watch可以检测到一些相同的东西，医疗设备也可以做到这一点。但是如果你在巴西，你知道，你想让这项技术在人们买不起Apple Watch的地方有用。Apple Watch并不便宜。没错。因此，这些技术确实可以将这些类型的AI模型带到目前根本无法获得的地方。

好的，我认为第三个例子真的很酷，这是一个环境干预措施。所以监测不同类型的污染。TinyML如何能够为这项工作做出贡献？是的，所以TinyML，同样在全球南方，一直非常流行……

用于野生动物追踪和感测环境垃圾和污染。在马来西亚，我和一位研究人员进行了交谈，他基本上一直在使用微型ML设备来检测塑料垃圾。所以塑料垃圾在马来西亚是一个巨大的问题，就像在世界上的许多其他地方一样，但他们特别担心塑料垃圾堆积在有非常年轻、脆弱的地区

红树林，你真的可以阻碍这些脆弱的生态系统。已经有志愿者团体四处走动，他们正在帮助清理这些塑料垃圾。基本上，这位研究人员与这些志愿者合作，拍摄了这些塑料垃圾的照片，

然后可以用来训练微型ML设备。这个想法是，不需要志愿者不断地出去监测，你可以在那里放置一个微型ML设备，它可以不断地收集这些数据。根据训练，该设备能够做到的是识别不同类型的塑料垃圾。所以你可以说，哦，这些是塑料瓶，这些是塑料袋。

并且在网站上公开提供这些数据可以帮助志愿者团体，也可以帮助地方政府制定如何清理这些垃圾的方案。这很酷。所以同样，它就像是一种非常具体的传感器。它有视觉，但它只需要检测那里的一些东西。在技术方面，为了保持这种小型低功耗，使用了哪些方法？你知道，你如何保持TinyML的微型状态？

突破在于真正弄清楚你可以将其中一些模型缩小到这种程度，以至于它们使用的内存和处理能力非常少，而不会损失太多精度。所以这是真正的诀窍。他们通过基本上弄清楚你可以采用所谓的模型权重来做到这一点，这些数值是告诉

模型，如何工作，你可以减少这些模型权重，使它们更具体、更小，而不会过多地影响整体模型的精度。这使你能够将这些真正强大的模型放入这些真正小型、低功耗、低成本的设备中，然后你可以将它们用于各种应用。你正在采用大量专业知识，例如如何训练模型，如何

如何将其放入执行器中，无论它们是什么，如何对其进行编程以使其协同工作。是谁在做这件事？因为它不仅仅是一项技能。是的。所以微型ML的实际困难或挑战之一是它非常复杂。各种微型ML团体和机构一直在共同努力

培训人们使用微型ML的能力，尤其是在全球解决问题的领域。例如，哈佛大学和意大利国际理论物理中心的一个名为“用于发展的微型ML”的项目。他们基本上都为全球各地的微型ML运行培训项目和研讨会，而且还与各种合作伙伴合作，向50多家全球各地的学术机构发送微型ML

微型ML设备，从摩洛哥、巴西、尼日利亚到南非、马来西亚。部分原因是他们意识到，即使按照美国的标准，这些东西也很便宜，你知道，像几美元到50美元，它们是

在许多其他国家，这仍然相对昂贵。所以这是使用TinyML的一个主要障碍。但他们意识到，一旦这些设备可供人们使用，他们仍然需要某种实践培训。但发生的事情是，一旦他们开始在世界各地举办这些研讨会，

许多国家的研究人员开始承担起自己举办研讨会的责任。因此，现在在世界各地都有一个研究人员社区，他们都在使用和教授微型ML，使用这些设备。非常酷。

我们已经讨论了成本。我们已经讨论了如何编程和部署这些设备。那么技术呢？在未来几年里，还有什么障碍阻碍这种技术更广泛地应用，以及可能会出现什么？我应该提到，你知道，TinyML，

设备，突破在于真正地在所谓的微控制器芯片上运行这些机器学习模型，这些芯片实际上与洗衣机或汽车安全气囊中运行的芯片相同。这些成本非常低，而且不是专门的。人们意识到它们是

它们成本如此之低，而且如此之小，而且到处都是。如果你基本上可以在上面运行机器学习模型，你就可以真正地为各种新的应用提供动力。问题是你还不能运行，你知道，特别是这些先进的机器学习模型。你不能使用一个使用数百万条数据的模型。而发生的事情是

这些微控制器芯片变得越来越强大，同时保持相同的成本，并且仍然使用相对较低的能量。现在，由于TinyML变得越来越普遍，许多这些设备的制造商正在制造专门用于运行AI的TinyML芯片，并且

因此，你将能够在这些芯片上运行越来越强大的AI模型，同时仍然保持低功耗和低成本的优势。你在报道这件事时，还有什么特别酷的事情吗？我认为我最喜欢的TinyML用途之一，仅仅是因为这些设备非常小，就是你可以将它们放在哪里，包括在阿根廷的陆龟顶部。

所以在阿根廷有一种叫做查科陆龟的陆龟，它们是一种受威胁的物种。但它们也很小，而且生活在这种沙漠和灌木丛中。它们很难追踪，人们并不真正了解它们的生命周期。

而且有市售的野生动物追踪器，但它们很贵。所以阿根廷的一个小组想出了，使用TinyML创建了这些非常小的追踪设备，重量与高尔夫球差不多，然后他们可以将这些设备粘在陆龟壳的顶部，并能够追踪它们，你知道，并在陆龟时向研究人员进行交流

陆龟在移动时，它们在休息。这是一种非常酷的技术应用。是的，我认为它确实指出了你在你的故事中不断提到的这一点，那就是它是一种微小的用途。这是一个具体的用途。也许大型人工智能公司有兴趣解决这些非常局部的问题。是的，绝对的。这些真正定制的、具体的、自己开发的解决方案是TinyML真正闪光的地方。

好的，桑迪普，非常感谢你。学习这些知识真的很有趣。谢谢，萨拉。这很棒。桑迪普·拉温德兰是一位居住在马里兰州的自由科学作家。您可以在science.org/podcast找到我们讨论的专题文章的链接。不要动那个拨号盘。接下来，我们将讨论诱导进化能力。所以进化，你知道，通常意味着适应环境。有一些基因变化，其中一些是适应性的，它们被选择，你会得到更多这样的家伙。

但是生物体能否变得更容易进化？它能否更容易进化？而进化能力，这能否成为选择作用的有益特征？

现在我们有迈克尔·巴内特。他和他的同事们本周在《科学》杂志上写了一篇关于进化进化能力机制的文章。你好，迈克尔。欢迎来到科学播客。你好。谢谢。好的。所以我不知道每个人是否都意识到这场辩论。这实际上是一个元问题。通过自然选择，是否有可能变得更容易进化，更难进化？

如果你考虑一下突变率，你会发现这些微小的基因变化正在发生，并且自然选择正在作用于这些变化。而这种突变率是可以改变的。如果突变率不断上升，这对你不利。这对你的种群不利。但是，如何更具选择性地选择突变发生的位置呢？机制是什么，以及对此有什么限制？这是一个奇怪的想法，因为它

似乎暗示了对进化的某种预见性，对吧？我们知道这是一个由随机变异驱动的盲目过程。任何有效的东西都会被选择。那么，你如何为某些未来的意外情况做好准备呢？好吧，解决方案是环境不是随机的。存在反复出现的选择性挑战。因此，这种反复出现为实际改变奠定了基础

了解这种规律性，进化，以某种方式体现它。产生适应性变异的能力，即进化能力，本身就可以进化，因为大多数突变都有有害或中性的影响。从进化能力的角度来看，一个更好的解决方案是增加特定维度或基因组特定位点的变异，但这更有可能产生

适应性变异。因此，您获得了适应性变异体，但没有获得有害的背景。这就是我们在这里用这种局部超变异性所展示的内容。例如，如果您考虑生物体的生命周期，例如细菌，它们的变化非常迅速。但在行星和环境的尺度上，在不同的温度制度之间、在不同的水资源可用性之间摇摆，这是该物种或生物体必须在这个非常长的时间尺度上适应的东西，这实际上可以为它带来成功。这就是你的意思吗？是的。好吧，基本上，通过这个

过去反复出现的选择，你已经选择了现在对经历过去的选择压力有益的东西。未来往往类似于过去。这就是学习的基础，对吧？你学习一些规律性，甚至通过环境变化学习不规律性。这就是这个实验的妙处。如果我们深入细节，就会发现，哦，这就是它的工作原理。

对。所以你会想，哦，细菌是如何体现不断变化的环境的历史的？所以你找到了一种方法来展示这种机制。你使用这些细菌并在不同的条件下切换它们。基本上，要么突变，要么死亡。它们必须突变才能生存。是的。它们必须产生环境要求的特定适应性变异体。它是为了产生一种胞外多聚物

形成了生物膜的基础，使它们能够在这个小环境中生存。但随后会选择反对这种类型。所以基本上，它是针对特定表型的选择，然后是针对相同表型的选择。这就是重复的循环。是的。对。这就是反复出现的选择压力。所以你

你处于一个有利于这件事的环境中。你处于一个不利于这件事的环境中。你处于一个有利于这件事的环境中。你继续游戏，游戏就是继续玩。你停止游戏，当你未能及时产生目标表型时，你就会灭绝。所以我可以从抽象的角度看出这将如何产生进化能力。如果你必须随着时间的推移生存这些变化，那么你需要这种灵活性。

但这看起来像什么？让我们来谈谈基因。游戏是打开一个表型，然后关闭它，然后打开它，然后关闭它。在基因水平上，这意味着激活一个基因，一个调节器，然后打开一个结构基因，然后产生这种形成生物膜的多聚物。我们在许多重复群体中都做了这个实验。所以他们都采取了不同的途径来达到表型。

对。所以我们在这不同的谱系之间有了差异，其中一些途径你可以通过

通过破坏你刚刚打开的调节器来关闭该表型，或者你可以破坏结构基因。例如，如果你在结构基因中进行了大的缺失，你现在的表型是正确的，但你将永远无法再次打开它，因为你已经破坏了必要的基因。这是一个死胡同，对吧？所以许多谱系都走进了这些死胡同。它们灭绝了。这使得……

一个成功产生表型的谱系传播的机会，因此它们可以取代它们。所以我们得到了这种谱系死亡和传播的动态，这取决于它们重复产生这些表型的能力。对。所以它们来回切换。所以如果它们删除了基因，如果它们以某种方式中断了基因，使其无法挽回地丢失到谱系中。是的。

游戏结束。你也可以变得更擅长切换。例如，我们有一些突变增加了特定基因的转录。如果你提高转录，你可以打开那个基因。但你会有一个次要的影响，因为转录也是诱变的。因此，通过多态性打开这个基因的谱系。

启动子激活，它会提高转录，也导致该基因进一步突变的概率更高，进一步突变可以将其打开和关闭。这在我们所说的偶然基因座，这个局部超变异位点形成的早期阶段之一。我想重点关注一下。你的环境正在说

我们非常关心这件事。我们非常关心制造这个东西。因此，该区域突变的焦点和这些变化的积累将或多或少地导致成功。此外，还采取了许多不同的方法。不同的谱系构建

构建了这个突变的历史。它们打开和关闭这些不同的基因，并且有很多不同的调节器可以做到这一点。我们经历了一个复杂的过程，其中许多谱系只是走进了死胡同，其他的只是勉强生存，然后一些谱系实际上开始变得更好。它们是如何变得更好的呢？好吧，在一个例子中，它们构建了

一个超变异序列。因此，一些DNA序列比其他序列更容易发生突变。在这种情况下，你可以想象，如果你想关闭一个基因，你可以插入一个序列。你可以插入一小段核苷酸序列，比如一个小重复。在这种情况下，确切发生的事情是，我们通过添加11个碱基对来关闭基因。并且

现在你有了重复。你有两个副本，对吧？所以关闭基因的一种方法是插入一个将基因推离框架的序列。所以，你知道，三个碱基对，这就是密码子，这就是遗传密码的读取方式。如果你添加一个碱基对，你就脱离框架了。整个蛋白质都搞砸了。但它仍然存在。它的代码仍然存在。它可以被赎回。是的。如果你删除了……

或一个碱基对，你就会回到功能性蛋白质。因此，与删除所有遗传信息并导致死胡同的缺失相比，这些插入和缺失是可逆地打开和关闭基因的非常好的方法。这就是你在更成功的

谱系中看到的吗？没错。这里发生的另一件事是，当你拥有这些重复时，你更有可能在该序列中获得另一个重复，因为存在一种叫做滑链错配的现象。这是一种普遍的突变不稳定性。它会导致人类疾病，如亨廷顿氏病等，但细菌已经将其作为这些有用的突变开关所利用。因此，你得到一个

插入，你创建了一个串联重复，这增加了你将获得该序列另一个突变的机会。现在你有了构建越来越长重复序列并进一步增加突变率的潜力。这将允许你进入框架、脱离框架、进入框架、脱离框架，跳上跳下。这正是细菌在我们实验中所做的。这正是你在

致病菌中看到的。对。所以在自然界中存在平行现象。是的。这就是病原体如何看待，哦，一个我从未接触过的全新免疫系统。在现实世界中，它们似乎会响应免疫系统而进化。因此，这些重复序列通常存在于编码细菌细胞外部结构的基因中。这些

这些结构将被免疫系统检测到，任何具有该结构的东西都将被破坏。因此，你可能希望通过关闭该结构来逃避免疫系统。但该结构可能也对你有用，所以你希望再次打开它。这就是我们的实验与自然界中发生的事情之间的相似之处。还有其他方法可以打开和关闭将被转录成结构蛋白的基因。

有一些方法可以通过转录因子来打开和关闭它们，转录因子表示转录更多，转录更少。我们有所有这些不同的机制来调节这种事情，而不是等待突变将事物撞进和撞出框架。

这只是早期阶段，也许有一天微生物会进化出转录因子或其他可以为它们做到这一点的东西？是的，为什么解决方案不是一种正常的调节方式？是的，为什么它们不做正常的调节呢？这是因为基本上存在一个在个体水平上响应环境的过程，成为增加生长速率的表型。

这需要突变。所有这些开关突变都成为可以在更长的时间尺度上构建的基础。因此，你不会得到允许你进行这种正常调节的突变。此外，正常的调节通常与某些环境不平等有关。

输入。或者这可能是随机的，但这还需要相当复杂的遗传结构。我们没有时间制造一种新的蛋白质，这种蛋白质正好坐在我们想要的地方，以响应环境刺激来打开和关闭事物。我们必须快速而粗糙地进行突变，并希望我们能够生存，然后从那里开始构建。是的。

这真的很有趣，因为我认为在理解所有这些不同物种进化史时，人们已经对个体变异和对个体的选择给予了很大的重视。但从这一点来看，似乎考虑谱系和世代将非常重要。是的，当然。进化能力的进化，我认为这是一个非常小的例子，但这是一个强大的思想，它将与其他系统相关。

特别是早期生命，细胞的基本结构正在构建。这只是我们不太常考虑的事情。并且有一些论点说明为什么更高级别的选择是无效的。而我们的实验表明，它并不一定如此。实际上，自然界中存在利用此过程的适应性。我想补充一点

我们没有谈论过，拥有这个超变异基因座还有一个额外的优势。一旦谱系开始这样做，它们就会更快地在目标表型之间切换。因为它们更快地达到了目标表型，所以它们实际上有额外的时间来产生对环境其他方面的额外适应性突变。现在我们有了这个谱系水平的适应性特征

加速进化，并实际上促进进一步的适应性进化。所以你真的得到了你期望从进化能力进化中得到的这种自我促进的动态。这让我们感到惊讶，因为我们当时的想法是，哦，也许我们会得到某种机制，允许它们在两种状态之间切换。但我们没想到，更快的切换实际上会给他们更多的时间来适应环境的其他方面。

所以就像一个全局超突变体一样，进化速度加快了，但没有全局超突变体带来的有害变异的代价。是的，这非常有趣。这在像我们这样的新胡萝卜中，在复杂的细胞多细胞生物中可能发生吗？所以有性繁殖是……

我认为有史以来最伟大的谱系水平适应性特征。这是一种通过将适应性等位基因结合在一起并清除有害等位基因来提高适应性进化速度的特征。所以你实际上提高了适应性进化的效率。它似乎是由某种谱系水平的选择来维持的，其中失去有性繁殖、变成无性繁殖的物种往往会灭绝。

非常感谢你，迈克尔。这太迷人了。是的，谢谢。这很有趣。迈克尔·巴内特是马克斯·普朗克进化生物学研究所的博士后研究员。你可以在science.org/podcast找到我们讨论的论文和相关观点的链接。

本期《科学播客》到此结束。如果您有任何意见或建议，请写信至[email protected]。要在播客应用程序中找到我们，请搜索《科学杂志》或在我们的网站science.org/podcast收听。

本节目由我、萨拉·克雷斯皮、梅根·坎特韦尔和凯文·麦克莱恩编辑。我们得到了Podigy的梅根·塔克的制作帮助。我们的节目音乐由杰弗里·库克和温·奎·温创作。代表《科学》及其出版商AAAS，感谢您的收听。

2月23日至26日，美国癌症研究协会将在洛杉矶主办其首届AACRIO会议。本次大型会议涵盖免疫肿瘤学的全部范围，将包含免疫学、炎症和癌症免疫疗法中最好的基础、转化和临床研究，包括免疫肿瘤药物、炎症调节剂、疫苗和细胞疗法。

本次新会议将汇集免疫肿瘤学领域最知名的人物，将基础科学家、转化研究人员、临床研究人员、监管机构、行业投资者和媒体聚集在一起。了解更多关于AACRIO会议的信息，请访问aacr.org/aacrio，并立即注册以确保您在今年不容错过的免疫肿瘤学盛会上占据一席之地。