計算機已經成功的證明，“二進制”是一種簡潔又高效的編碼方案（且與物理硬件相得益彰），它可以傳遞和映射任意復雜度的信息。

但基因編碼，絕大部分卻使用瞭4種堿基（DNA是ATCG，RNA是AUCG），而不是2種堿基，這到底是為什麼呢？難道自然進化不更應該偏愛“簡單可用”的方案嗎？

本文，將會深入探討基因的編碼選擇，包括其背後可能的原因，以及更為深刻的關聯到宇宙演化的原則與規律。

主題目錄如下：

• 計算機與基因
• 基因“二進制”編碼
• 基因“三進制”編碼
• 為何“四進制”
• 結語

計算機與基因

計算機應用“二進制”，其實隱含瞭兩個層面，即：編碼與計算。

• 編碼——是使用“2種數字”進行信息的表達與傳遞。
• 計算——是對“2種數字”進行控制，從而完成對信息（包括表達與傳遞）的控制。

那麼，類比起來：

• 基因編碼——就是堿基的排列組合，它可以完成遺傳信息的表達與傳遞。
• 基因計算——就是對堿基的控制，它可以完成對遺傳信息的控制。

對於編碼，堿基就可以看成是一種“抽象數字”——2種堿基就是2種數字，4種堿基就是4種數字——而“數字編碼”所形成的序列，就信息內涵而言，“二進制”與“四進制”並沒有什麼本質的區別。

因為不同的編碼方案，都可以表達和傳遞出相同的信息，就像不同的語言可以描述相同的意思一樣，隻不過信息編碼的冗餘度與能量消耗，不盡相同。

對於信息存儲，計算機是基於物理介質的二維平面結構（即信息存儲在平面上），而基因信息的存儲，是基於生物分子的三維空間結構。

這兩種形式，功能復雜度不同，但都可以動態的改變信息，計算機是改變存儲介質的微觀結構，而基因本身就是微觀，因此其結構即是信息，修改結構即是修改信息，如：DNA甲基化。

對於計算，計算機是基於抽象數學（“二進制”就隱含進位的運算法則），其計算過程是數學邏輯的運算，而基因是基於具體數學，其計算過程是化學變化與量子效應。

• 抽象數學——是人類對自然規律的認知總結。
• 具體數學——是在自然規律下“進化”隨機試錯的產物。

顯然，具體數學一定蘊含著抽象數學可以描述的自然規律，隻不過“進化”並不需要“認知”自然規律，隻需要“遵守”。

而人類，就是在用抽象數學去模擬計算具體數學，隻不過人類未必可以認知所有自然規律中的抽象數學。

綜上可見，計算機與基因在信息的編碼、存儲與計算等方面，都可以找到一一對應的模式，並且這兩套系統，都可以完成對信息的表達、傳遞與控制。

超級暢銷書作傢、資深記者——史蒂芬·科特勒（Steven Kotler），在《盜火》（Stealing Fire）中，根據當前合成生物學的研究成果，想象瞭未來可能發生的一個場景：

“通過把遺傳密碼字母中的4個字母，當成電腦編碼中的1和0，合成生物學使我們能像為計算機編寫程序那樣簡單地編寫——活細胞程序。一旦代碼編寫好瞭呢？把它發送到一個DNA（基因）合成器，數天內，你會在快遞包裹中收到一個冷凍幹燥的小瓶，裡面裝著你的基因創造物。”

那麼，基因編碼在進化過程中，為瞭完成信息遺傳的“任務”，選擇瞭“4種堿基”而不是“二進制”，這是一個值得深思的問題。

而在這個問題之前，我們需要多問一句——如果基因編碼采用“2種堿基”，同樣也可以完成信息遺傳的“任務”嗎？

基因“二進制”編碼

事實上，如果使用“二進制”，基因照樣可以編碼出同樣的功能。

現在是3個堿基，編碼一個密碼子，每個堿基位有4種堿基可選，那麼密碼子的種類就是：4 * 4 * 4 = 64種。

同樣，如果每個堿基位有2種堿基可選，此時使用更多的堿基位來編碼一個密碼子即可，如：6個堿基位編碼一個密碼子，就可以編碼同樣種類和數量的密碼子，即：2 * 2 * 2 * 2 * 2 * 2 = 64種。

但這樣的問題就在於，編碼密碼子的堿基位變多，這種“排列增長”擴展到整個DNA鏈來看，會變得非常容易出錯，因為二進制編碼一個密碼子需要正確排列6位（6個2），四進制隻需要正確排列3位（3個4）。

同時，這還會消耗更多的能量，DNA結構會變得更長更復雜，等等一些列問題。

基因“三進制”編碼

事實上，如果使用“三進制”，基因編碼也沒問題。

一個密碼子就可以決定一種氨基酸，理論上64種密碼子，可以決定64種氨基酸，但在實際中隻有20多種氨基酸。

原因就在於，多個密碼子可以對應同一個氨基酸，還有一些特殊的密碼子，代表著編碼肽鏈的“起始”與“終止”指令。其中終止密碼子，有3種——不對應任何氨基酸。

那麼，20多種氨基酸，其實隻需要3種堿基（三進制）和3個堿基位即可，即：3 * 3 * 3 = 27種——但這樣，密碼子就失去瞭簡並性，這會降低氨基酸對有害突變的“抗性”。

因為，密碼子中的一位或兩位，可以突變成多種可能，但都依然保持密碼子對應同一個氨基酸，這樣就保證瞭氨基酸（及上層肽鏈和蛋白質）功能的穩定性。

而更進一步，如果隨機突變產生瞭終止密碼子（有3種），則就會立馬終止肽鏈的合成，這會產生非常嚴重的功能性錯誤。

那麼顯然，三進制終止密碼子的占比（3 / 27），約是四進制占比（3 / 64）的2.4倍——這個倍數將會在億萬次密碼子的編碼過程中，形成可觀的突變積累效應。

由此可見，“四進制”編碼並不“簡潔”，但正是這個冗餘性，可以極大提高基因編碼的容錯性（即減少有害突變），進而提高進化的穩定性。

為何“四進制”

綜上可見，“四進制”——使用4種堿基（編碼），並不是基因完成信息遺傳“任務”的唯一方案，而這個方案在進化過程中，能夠勝出的重要原因，主要有兩個，即：冗餘性與隨機性。

關於冗餘性，其最大的好處就是——容錯性，其原理就在於：讓錯誤發生在“冗餘”之上，從而就避免瞭“非冗餘”的錯誤。

那麼對於計算機來說，也經常會使用冗餘性來增加容錯性，甚至對於量子計算機，“冗餘校驗”更是一個必要的功能步驟——因為量子計算的結果是一個概率，驗證概率，就需要用統計數據，其原理就是：利用“冗餘”操作的統計結果，來對比判斷“非冗餘”操作結果的正確性。

當然，進化並不會用“無限冗餘”來保證“無限正確”，其原則就是“夠用就好”——其中蘊含著妥協前行的策略，即：沒有頂層設計（包括全局規劃），在湊合修補中前行——而如何抵達這個“夠用就好”，這依靠的就是隨機性。

例如，大腦功能是堆疊與修補，而不是重寫與重構，即：大腦功能沒有頂層設計，都是走一步算一步，隻會湊合修補，絕不會重寫重構，如果實在不行，被滅絕淘汰，也不會重頭再來，因為演化路徑（包括演化環境）已經不復存在，於是隻能繼續縫縫補補其它現有——可想，大腦功能不是最優解，而是最實用。

關於隨機性，其最重要的作用就是——隨機試錯，自然進化就是在隨機試錯的過程中，發現瞭“四進制”這個“夠用就好”，接著“四進制”就被選擇，成為瞭基因的編碼。

我們可以看到，“四進制”很好的平衡瞭容錯與夠用，以讓進化中的不利突變，降低到可以保證上層功能的穩定夠用，同時編碼過程的復雜性與能量消耗，也可以維持在穩定夠用的平衡態。

因此，“四進制”其實是隨機試錯產生的，可以適應環境的概率產物。

那麼可以想象，曾經“二進制”或“三進制”的基因編碼，可能也是存在的，隻是被環境給淘汰瞭——因為它們無法抵達“夠用就好”。

結語

自然選擇，適者生存，否則消失——因此，能夠適應環境的“玩傢”，就是進化過程中留存的“贏傢”。

但適應環境，並不需要出類拔萃或盡善盡美，而隻需要——夠用就好，因為隨機試錯一旦遇到瞭夠用就好，就會停止試錯（甚至抑制試錯），並等待著環境變化給予進一步的“指示”，方能繼續試錯。

換言之，進化適應的產物來自——隨機試錯，夠用就好——前者是進化，後者是適應，進化產生適應就會穩定留存，並保持現狀，直到環境發生變化。

事實上，夠用就好，在此之下的都消亡瞭，在此之上企圖追求完美的，最終也消亡瞭——因為完美就會缺少冗餘，進而缺少容錯，最終變得脆弱——而保持夠用就好，就能很好的維持適應的平衡點，從而一直好好的存在著。 ​​​​

那麼，在局部來看充滿瞭隨機性，但在漫長的時間尺度下，就會呈現出——規律，而在規律視角下，就擁有瞭方向——隨機就變成瞭迭代。

因此，從微觀局部來看——是隨機試錯，即演化；但從宏觀整體來看——就是迭代試錯，即進化。

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