研究顯示統計「噪音」會影響感知的演化速度

幾十年來，研究人員觀察到，演化速度似乎在短時間內加快——例如五百萬年與五千萬年。這種廣泛的模式表明，從演化的角度來看，「年輕」的生物群體具有更高的物種形成、滅絕和體型進化的速度，以及與較老的生物體的其他差異。

進化過程似乎在不同的時間尺度上運行，也許需要一個連接微觀進化和宏觀進化的新理論。更大的問題吸引了科學家：為什麼？

有一些合理的解釋。一個可能棲息在一個新的島鏈上，當它擴展到新的生態位時，允許有更多的變化。小行星可能撞擊地球，從而增加滅絕率。也許物種進化到「最佳」性狀值，然後趨於穩定。

一張紙發表在PLOS 計算生物學現在提出了一個全新的解釋來理解這種演化模式：統計「噪音」。由田納西大學生態與演化生物學系教授 Brian C. O'Meara 和 Jeremy M. Beaulieu 撰寫的論文《噪音導致短時間尺度上進化速率的感知增加》阿肯色大學生物科學系副教授。

作者指出，「透過採用一種新穎的統計方法，我們發現這種與時間無關的噪音經常被認為無關緊要而被忽視，它產生了一種誤導性的雙曲線模式，使進化率看起來像是在較短的時間範圍內增加，而事實上，它們確實如此換句話說，我們的研究結果表明，更小、更年輕的進化枝（具有共同祖先的群體）似乎進化得更快，不是因為內在特性，而是因為統計雜訊。

這項研究融合了數學、統計學和生物學，表明這種長期存在的雙曲線模式是一種反常現象，因為它沒有考慮到地球上所有物種都由其獨特特徵定義的事實，以及這些特徵中存在的變異。

科學上的一個常見原則是，適合數據的最簡單的解釋通常是正確的。在完全不同的時間尺度上發生進化的可能性遠小於數字中的雜訊。

最終，研究強調了在解釋淺層和深層時間尺度的生物多樣性模式時考慮固有偏差和錯誤的至關重要性。

在一份未發表的工作總結中，作者指出，「我們的結果可能被視為令人不安：一種可以發表一千篇帶有真正有趣的生物學假設的論文的模式可以被解釋為一種人工製品。

「然而，這實際上是進步？我們已經解釋了我們在世界上看到的一種常見模式。生物學充滿了奧秘：真正回答一個問題讓我們繼續前進。關於生物率仍然有很多問題，但目前的範式繪製利率與時間的關係可能​​應該結束。