Введение
Попытка классификации организмов на основе общего сходства – классификация организмов.
the classification of organisms
В биологии фенетика (/f//ᵻ/'/n//ɛ//t//ɪ//k//s/; от древнегреческого φαίνειν (phainein) – 'появляться'), также известная как таксиметрия, представляет собой попытку классифицировать организмы на основе общего сходства, как правило, по морфологии или другим наблюдаемым признакам, независимо от их филогении или эволюционных взаимосвязей. Она тесно связана с численной таксономией, которая занимается использованием численных методов для таксономической классификации. Многие ученые внесли вклад в развитие фенетики, но наиболее влиятельными были Питер Снит и Роберт Р. Сокал. Их книги до сих пор являются основными справочными материалами по этой поддисциплине, хотя в настоящее время они не издаются. Фенетика в значительной степени уступила место кладистике в исследованиях эволюционных взаимоотношений между видами. Однако некоторые фенетические методы, такие как метод присоединения соседей, используются в филогенетике как разумное приближение к филогении, когда более сложные методы (например, байесовский вывод) слишком затратны в вычислительном отношении. Фенетические методы включают различные формы кластеризации и ординации. Это сложные методы снижения вариативности, проявляемой организмами, до управляемого уровня. На практике это означает измерение десятков переменных и последующее представление их в виде двух- или трехмерных графиков. Значительная часть технических сложностей фенетики связана с балансированием потери информации из-за такого сокращения и простоты интерпретации полученных графиков. История метода восходит к 1763 году и Мишелю Адансону (в его работе Familles des plantes) благодаря двум общим базовым принципам – общему сходству и равному весу признаков, поэтому современных фенитиков иногда называют нео-адансонистами.
Отличие от кладистики
Фенетические анализы являются "неукорененными", то есть они не различают плезиоморфии – признаки, унаследованные от предка, – и апоморфии – признаки, которые эволюционировали de novo в одной или нескольких линиях. Распространенная проблема фенетического анализа заключается в том, что базальные эволюционные группы, сохраняющие множество плезиоморфий по сравнению с более продвинутыми линиями, могут казаться монофилетическими. Фенетические анализы также подвержены неточностям из-за конвергентной эволюции и адаптивного излучения. Кладистические методы призваны решить эти проблемы. Рассмотрим, например, воробьиных. Их можно разделить на две группы: Corvida, сохраняющая древние характеристики фенотипа и генотипа, и Passerida, обладающая более современными признаками. Однако только последние представляют собой группу ближайших родственников; первые – это многочисленные независимые и древние линии, связанные друг с другом примерно так же отдаленно, как каждая из них связана с Passerida. Для фенетического анализа большая степень общего сходства среди Corvida приведет к тому, что они также будут казаться монофилетическими, но их общие признаки уже присутствовали у предков всех воробьиных. Именно потеря этих предковых признаков, а не их наличие, указывает на то, какие воробьиные более тесно связаны друг с другом, чем с другими воробьиными. Однако требование монофилии таксонов – в отличие от парафилии, как в случае с Corvida – само по себе является частью кладистического метода таксономии и не обязательно строго соблюдается другими методами. Эти два метода не являются взаимоисключающими. Нет причин, по которым, например, виды, идентифицированные с помощью фенетики, не могут быть впоследствии подвергнуты кладистическому анализу для определения их эволюционных взаимоотношений. Фенетические методы также могут быть предпочтительнее кладистики, когда важна лишь различимость родственных таксонов, поскольку они требуют меньше вычислительных ресурсов. История фенотизма и кладизма как конкурирующих таксономических систем анализируется в книге Дэвида Халла 1988 года «Наука как процесс».
Текущее использование
Традиционно между фенетистами и кладистами велось много споров, поскольку оба метода изначально предлагались для установления эволюционных взаимосвязей. Одним из наиболее заметных применений фенетики были исследования гибридизации ДНК-ДНК, проведенные Чарльзом Г. Сибли, Джоном Э. Ахлквистом и Бертом Л. Монро-младшим, в результате которых в 1990 году была создана таксономия птиц Сибли-Ахлквиста. Некоторые из ее результатов (например, Galloanserae) получили подтверждение, в то время как другие (например, всеохватывающие "Ciconiiformes" или "Corvida") были отвергнуты. Однако с ростом вычислительной мощности и распространением компьютеров стали доступны более усовершенствованные кладистические алгоритмы, которые могли проверять предположения Вилли Хеннига. Результаты кладистического анализа оказались превосходящими результатам фенетических методов, по крайней мере, при установлении филогений. Многие систематики продолжают использовать фенетические методы, особенно для решения вопросов на видовом уровне. Хотя основной целью таксономии остается описание "дерева жизни" – эволюционных взаимосвязей всех видов – для полевых работ необходимо уметь различать таксоны. Классифицировать разнообразные группы близкородственных организмов, отличающихся очень незначительно, сложно с помощью кладистического метода. Фенетика предоставляет количественные методы для изучения закономерностей изменчивости, позволяя исследователям выявлять дискретные группы, которые можно классифицировать как виды. Современные применения фенетики широко распространены в ботанике, и примеры можно найти в большинстве выпусков журнала Systematic Botany. Действительно, из-за эффектов горизонтального переноса генов, полиплоидных комплексов и других особенностей геномики растений, фенетические методы в ботанике, хотя и менее информативны в целом, могут быть менее подвержены ошибкам по сравнению с кладистическим анализом последовательностей ДНК в этих особых случаях. Кроме того, многие методы, разработанные фенетическими таксономистами, были приняты и расширены экологами сообществ в силу схожей необходимости обработки больших объемов данных.