Optimeringsteorin har använts för att analysera evolutionär anpassning. Denna teori har förklarat många drag i biologiska system, från den genetiska koden till djurens beteende. Dessa system uppvisar dock viktiga avvikelser från optimalitet. Vanligtvis är dessa avvikelser stora i vissa specifika komponenter i systemet, medan andra verkar vara nästan optimala. Avvikelser från optimalitet kan bero på många faktorer i evolutionen, inklusive stokastiska effekter och ändlig tid, som kanske inte tillåter systemet att nå den idealiska optimal. Vi förväntar oss dock fortfarande att systemet ska ha en högre sannolikhet att nå ett tillstånd med ett högre värde av det föreslagna indirekta måttet på lämplighet. I system med många komponenter innebär detta att de största avvikelserna förväntas i de komponenter som har mindre inverkan på det indirekta måttet på lämplighet. Här visar vi att denna enkla probabilistiska regel förklarar avvikelser från optimalitet i två mycket olika biologiska system. I Caenorhabditis elegans, förklarar denna regel framgångsrikt de experimentella avvikelserna av positionen av neuroner från konfigurationen av minimala ledningskostnader. I Escherichia coli får den probabilistiska regeln korrekt strukturen av de experimentella avvikelserna av metaboliska flöden från konfigurationen som maximerar produktionen av biomassa. Detta tillvägagångssätt föreslås för att förklara eller förutsäga mer data än optimeringsteori utan att använda några extra parametrar. Därför kan den också användas för att hitta och förfina hypoteser om vilka begränsningar som har format biologiska strukturer i evolutionen.
En ny artikel har också tagit upp ett intressant ämne att lära sig om biologiska system från hur de systematiskt avviker från de optimala förutsägelserna REF.
Structure of deviations from optimality in biological systems
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}