Applications of evolution
ઉત્ક્રાંતિવાદી જીવવિજ્ઞાન, ખાસ કરીને કુદરતી પસંદગી દ્વારા સજીવો કેવી રીતે વિકસિત થાય છે તેની સમજ એ ઘણા વ્યવહારુ ઉપયોગો સાથેનું વિજ્ઞાનનું ક્ષેત્ર છે. સર્જનવાદીઓ ઘણીવાર દાવો કરે છે કે ઉત્ક્રાંતિના સિદ્ધાંતમાં કોઈ વ્યવહારુ ઉપયોગોનો અભાવ છે; જો કે, વૈજ્ઞાનિકો દ્વારા આ દાવાને નકારી કાઢવામાં આવ્યો છે. વ્યાપક જીવવિજ્ઞાન ઉત્ક્રાંતિ અભિગમ જીવવિજ્ઞાનમાં ઘણા વર્તમાન સંશોધન માટે ચાવીરૂપ છે જે ઉત્ક્રાંતિનો અભ્યાસ કરવા માટે તૈયાર નથી, ખાસ કરીને સજીવ જીવવિજ્ઞાન અને ઇકોલોજીમાં. ઉદાહરણ તરીકે, ઉત્ક્રાંતિવાદી વિચારસરણી જીવન ઇતિહાસ સિદ્ધાંતની ચાવી છે. જનીનોની ટિપ્પણી અને તેમનું કાર્ય તુલનાત્મક એટલે કે ઉત્ક્રાંતિવાદી અભિગમો પર ભારે આધાર રાખે છે. ઉત્ક્રાંતિ વિકાસલક્ષી જીવવિજ્ઞાનનું ક્ષેત્ર વિકાસલક્ષી પ્રક્રિયાઓ કેવી રીતે વિકસિત થઈ તે નિર્ધારિત કરવા માટે તુલનાત્મક પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તેની તપાસ કરે છે. કૃત્રિમ પસંદગી ઉત્ક્રાંતિનો મુખ્ય તકનીકી ઉપયોગ કૃત્રિમ પસંદગી છે, જે સજીવોની વસ્તીમાં ચોક્કસ લાક્ષણિકતાઓની ઇરાદાપૂર્વકની પસંદગી છે. મનુષ્યોએ હજારો વર્ષોથી છોડ અને પ્રાણીઓના પાળવામાં કૃત્રિમ પસંદગીનો ઉપયોગ કર્યો છે. તાજેતરમાં, આવી પસંદગી આનુવંશિક ઇજનેરીનો એક મહત્વપૂર્ણ ભાગ બની ગઈ છે, જેમાં મોલેક્યુલર બાયોલોજીમાં ડીએનએને હેરફેર કરવા માટે એન્ટિબાયોટિક પ્રતિકાર જનીનો જેવા પસંદ કરી શકાય તેવા માર્કર્સનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. નિર્દેશિત ઉત્ક્રાંતિ તરીકે ઓળખાતી પ્રક્રિયામાં, સંશોધિત ઉત્સેચકો અથવા નવા એન્ટિબોડીઝ જેવા ચોક્કસ ગુણધર્મો સાથે પ્રોટીન વિકસાવવા માટે પરિવર્તન અને પસંદગીના પુનરાવર્તિત રાઉન્ડનો ઉપયોગ કરવો પણ શક્ય છે. દવા એન્ટિબાયોટિક પ્રતિકાર રોગકારક જિનોમમાં બિંદુ પરિવર્તનનું પરિણામ હોઈ શકે છે, જે રંગસૂત્ર પ્રતિકૃતિ દીઠ 108 માં લગભગ 1 ના દરે હોય છે. રોગકારક સામે એન્ટિબાયોટિકની ક્રિયાને પર્યાવરણીય દબાણ તરીકે જોઈ શકાય છે; જે બેક્ટેરિયામાં પરિવર્તન હોય છે જે તેમને ટકી રહેવા દે છે તે પ્રજનન માટે જીવંત રહેશે. પછી તેઓ આ લક્ષણ તેમના સંતાનોમાં પસાર કરશે, જે સંપૂર્ણ પ્રતિરોધક વસાહતમાં પરિણમશે. જીવતંત્રની ઉત્ક્રાંતિ દરમિયાન થયેલા ફેરફારોને સમજવાથી શરીરના ભાગો, જનીનો કે જે માનવ આનુવંશિક વિકૃતિઓમાં સામેલ હોઈ શકે છે તેના નિર્માણ માટે જરૂરી જનીનો પ્રગટ થઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, મેક્સિકન ટેટ્રા એક એલ્બિનો ગુફા માછલી છે જેણે ઉત્ક્રાંતિ દરમિયાન તેની દ્રષ્ટિ ગુમાવી દીધી હતી. આ અંધ માછલીની વિવિધ વસ્તીઓને એકસાથે પ્રજનન કરવાથી કાર્યાત્મક આંખો સાથે કેટલાક સંતાન ઉત્પન્ન થયા, કારણ કે વિવિધ ગુફાઓમાં વિકસિત થયેલી અલગ-અલગ વસ્તીમાં વિવિધ પરિવર્તન થયું હતું. આનાથી દ્રષ્ટિ અને રંગદ્રવ્ય માટે જરૂરી જનીનોને ઓળખવામાં મદદ મળી, જેમ કે સ્ફટિક અને મેલાનોકોર્ટિન 1 રીસેપ્ટર. તેવી જ રીતે, લાલ રક્તકણોની અછત ધરાવતી એન્ટાર્કટિક આઇસફિશના જીનોમની સરખામણી એન્ટાર્કટિક રોકકોડ જેવા નજીકના સંબંધીઓ સાથે કરવાથી આ રક્તકણો બનાવવા માટે જરૂરી જનીનો બહાર આવ્યા. જેમ જેમ ઉત્ક્રાંતિ અત્યંત અનુકૂળ પ્રક્રિયાઓ અને નેટવર્કનું નિર્માણ કરી શકે છે, તેમ તેમ કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનમાં તેની ઘણી એપ્લિકેશનો છે. અહીં, ઉત્ક્રાંતિ અલ્ગોરિધમ્સ અને કૃત્રિમ જીવનનો ઉપયોગ કરીને ઉત્ક્રાંતિનું અનુકરણ 1960ના દાયકામાં નિલ્સ ઓલ બેરિસેલીના કાર્યથી શરૂ થયું હતું, અને એલેક્સ ફ્રેઝર દ્વારા વિસ્તૃત કરવામાં આવ્યું હતું, જેમણે કૃત્રિમ પસંદગીના અનુકરણ પર કાગળોની શ્રેણી પ્રકાશિત કરી હતી. 1960 અને 1970ના દાયકાની શરૂઆતમાં ઇન્ગો રેચેનબર્ગના કાર્યના પરિણામે કૃત્રિમ ઉત્ક્રાંતિ વ્યાપકપણે માન્યતા પ્રાપ્ત ઓપ્ટિમાઇઝેશન પદ્ધતિ બની હતી, જેમણે જટિલ ઇજનેરી સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે ઉત્ક્રાંતિ વ્યૂહરચનાનો ઉપયોગ કર્યો હતો. ખાસ કરીને આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ્સ જ્હોન હોલેન્ડના લેખન દ્વારા લોકપ્રિય બન્યા હતા. જેમ જેમ શૈક્ષણિક રસ વધતો ગયો તેમ તેમ કોમ્પ્યુટરની શક્તિમાં નાટ્યાત્મક વૃદ્ધિએ કોમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સના સ્વચાલિત ઉત્ક્રાંતિ સહિત વ્યવહારુ કાર્યક્રમોને મંજૂરી આપી. ઇવોલ્યુશનરી એલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ હવે માનવ ડિઝાઇનરો દ્વારા ઉત્પાદિત સોફ્ટવેર કરતાં વધુ અસરકારક રીતે બહુ-પરિમાણીય સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે અને સિસ્ટમોની ડિઝાઇનને શ્રેષ્ઠ બનાવવા માટે પણ થાય છે. સંદર્ભ ઉત્ક્રાંતિ