 |
| Çitanın benekleri doğadaki şablonlara iyi bir örnektir. |
Doğa onu gelmez gibi görünen miktarda şablonlar sergiler - bir ineğin lekelerinden tutun da bir cerrah balığının çizgilerine ya da bir çitanın çizgi ve noktalarına kadar - Ancak Alan Turing ( Bilgisayarlarının babası) bu şablonların birbirinden o kadar da farklı olmayabileceğini düşündü.
Ne demek istediğini göstermek için, tüm şablonları açıklayabilecek basit bir matematiksel kural dizisi oluşturdu. Bu kurallar şöyle: Tüm teorik canlıların içinde aktivatör ve inhibitör denen iki madde var. Aktivatör iki maddenin de üretimini tetiklerken inhibitör üretimi yavaşlatıyor. Yani bu biraz av ve avcı ilişkisi gibi.
Daha fazla aktivatör tavşan demek daha fazla tavşan üremesi demek, ancak daha büyük tavşan popülasyonu inhibitör tilkiler için daha fazla yiyecek demek, bu da daha fazla tilki üremesi demek. Bu durumda tavşan sayısı azalır bu da daha az tilki demek.
Ancak bundan hariç Turing'in kuralları şunu söyler: Av ve avcı popülasyonu arttıkça kapladıkları alan da artar, ama tilkiler daha fazla alana ihtiyaç duyar. Bu yüzden tilkilerin alanı tavşanlarınkinden daha hızlı genişler.m Böylece tilkiler çevreye yerleşir ve tavşanları kısıtlı bir bölge içinde üremeye zorlarlar.
Yani bu durumda inhibitör tarafından çevrelenmiş aktivatör bölgesi elde ederiz. Ve aktivatörün inhibitörden fazla olduğu bölgede -bir pigmentin tetiklenmesi gibi- bir takım değişimler olur. Ki bu durumda renkli bir bölge oluşur. Turing'in teorisindeki güzellik ise şu; aktivatör ve inhibitörün yayılma hızı gibi ya da toplam alan gibi değişkenler ile oynayarak bir çok çeşit şablon elde edebilirsiniz.
Örnek olarak, eğer inhibitörden bir miktar fazla aktivatör ile işe başlarsanız sadece nokta şeklinde lekeler elde edersiniz. Ya da eğer sistemin alanı darsa -bir kuyruk ya da yılan gibi- çizgili bir yapı elde edebilirsiniz. Ya da eğer aktivatör inhibitörden hızlı yayılıyorsa yer yer sızıp diğer noktalar ile birleşebilir bu da labirent tarzı bir şablon oluşturur.
Dahası, Turing'in kuralları hayvanlardaki şablonlara çok benzer yapılar oluşturmak için kullanılabilir; ineklerdeki lekeler, balıklardaki çizgiler, zürafalarda bulunan mozaik şablonlar ya da poliplerde bulunan dokungaçlar gibi. Tabi bu matematik formüllerinin kağıt üzerinde işlemesi doğanın bunları uyguladığı anlamına gelmez.
Ve yıllar sonra, bilim insanları hala bu şablonların gerçekten inhibitör ve aktivatörler sayesinde oluşup oluşmadığını araştırıyor. Diğer yandan hiçte Turing tarzı olmayan şablonlarla da karşılaştık; gelişen bi meyve sineğinde görülen bölümler tamamen meyve sineğinin genetik yapısı tarafından belirleniyor.
Öte yandan umutlandırıcı bir şekilde Turing tarzı sistemler de var; gelişmekte olan farelerde "kirpi sonic" denen bir madde inhibitör gibi davranarak daha az havalı ismi olan bir aktivatör protein ile etkileşime girerek embryonun damağında çizgili bir yapı oluşmasını sağlıyor. Ve uzluvların sonunda değişik bazı proteinler doku büyümesini aktive ve inhibit ederek parmak diye bilinen uzantıların oluşmasını sağlıyorlar.
Gene de Turing'in teorisi gerçek dünyada gördüklerimizi ne kadar iyi ya da kötü açıklasa da bunun hakkındaki en havalı şey biyologları Turing'in fikirleri hakkında canlı hayvanlar üzerinde kanıt aramaya yönlendirmesi. Yani gözlemden doğan bir teorinin ilham verdiği gözlemler bizi çitanın neden noktaları -ve çizgileri-olduğunu anlamaya yaklaştırıyor.