朴茨茅斯大学的一个研究小组发现了一种在基因突变发生之前预测它们的潜在方法。
根据朴茨茅斯大学的一项研究，一项新的物理定律可以对基因突变进行早期预测。
该研究发现，信息动力学第二定律或“信息动力学”的行为与热力学第二定律不同。这一发现可能对基因组研究、进化生物学、计算、大数据、物理学和宇宙学在未来的发展产生重大影响。
主要作者 Melvin Vopson 博士来自该大学的数学和物理学院。他说：“在物理学中，有规律支配着宇宙中发生的一切，例如物体如何运动、能量如何流动等等。一切都基于物理定律。最强大的定律之一是热力学第二定律，它确立了熵——孤立系统中无序的度量——只能增加或保持不变，但永远不会减少。”
这是关于时间之间的无可争议的定律，它表明时间只在一个方向上移动。它只能单向流动，不能倒退。
他解释说：“想象一下两个透明的玻璃盒子。在左边，你有红色的气体分子，你可以看到，就像红色的烟雾。在右侧，你有蓝色的烟雾，它们之间是一个屏障。如果移除屏障，两种气体将开始混合，颜色会发生变化。该系统无法通过自身重新分离蓝色和红色的过程。换句话说，你不能在没有能量消耗的情况下降低熵或将系统组织到以前的状态，因为熵只会随着时间的推移保持不变或增加。”
Vopson 博士是一名信息物理学家。他的研究重点是信息系统，范围从笔记本电脑的硬盘到活生物体中的DNA和RNA 。他与中央兰开夏大学的Serban Lepadatu 博士合作撰写了这篇论文。
Vopson 博士补充说：“如果热力学第二定律规定熵需要保持不变或随时间增加，我认为信息熵可能是相同的。但我和 Lepadatu 博士的发现恰恰相反——它会随着时间的推移而减少。信息动力学第二定律与热力学第二定律完全相反。”
根据 Vopson 博士的说法，这可能是生物有机体基因突变的原因。
“全世界的共识是，突变是随机发生的，然后自然选择决定了突变对生物体是好是坏，”他解释说。如果突变对生物体有益，它将被保留。但是，如果有一个隐藏的过程驱动这些突变呢？每次我们看到一些我们不理解的东西，我们都会将其描述为“随机”或“混乱”或“超自然”，但这只是我们无法解释它。如果我们可以从确定性的角度开始研究基因突变，我们就可以利用这一新的物理定律来预测突变——突变的概率——在它们发生之前。”
Vopson 博士及其同事分析了 Covid-19 (Sars-CoV-2) 基因组，发现它们的信息熵随着时间的推移而减少：“在短时间内发生大量突变的最好例子是病毒。大流行为我们提供了理想的测试样本，因为 Sars-CoV-2 突变为如此多的变体，可用的数据令人难以置信。”
他继续说道，“Covid 数据证实了信息动力学第二定律，这项研究开辟了无限可能。想象一下，观察一个特定的基因组并在突变发生之前判断它是否有益。这可能是改变游戏规则的技术，可用于基因疗法、制药业、进化生物学和流行病研究。”