Комплексный подход к экспериментальной биологий неизбежно опирается на коллективный опыт науки. Ибо только коллективный опыт может дать нам целостное представление о тех или иных явлениях жизни.
Хорошо по этому поводу высказался Д. Бернал: «Перспективы многочисленных достижений, охватывающих огромные области науки, настойчиво выдвигают на первый план постоянно растущую необходимость сотрудничества. Существенный прогресс в биологии необходимо представляет собой — безразлично, признается этот факт или нет, — широкую комбинированную операцию, ибо ценность работы каждого человека зависит от работы десятков других. Она требует хорошо организованной службы информации и известного чувства стратегии, которое не помешает распознанию и использованию неожиданного».
Современные науки — от химии до экономики — идут вперед под знаком интеграла.
Логика развития привела также к математизации биологии.
Проникновение математики в биологию по-настоящему еще только начинается.
Взглянуть на проблемы жизни своими глазами химику было относительно легко, ибо большинство процессов, происходящих в живой среде, — это химические реакции, язык которых химику близок и понятен. Сама среда эта, представляющая собой водно-коллоидный раствор, объект исследования в химии распространенный.
Физик, взявшийся за биологию, тоже имел дело со знакомыми явлениями и вещами. Молекулы, структуры вещества, водопроницаемость, осмотическое давление, радиоактивность…
Биологи сравнительно быстро овладели химическими и физическими методами исследования жизни, ибо объект исследования им был давно и хорошо знаком.
Все три науки привыкли оперировать конкретными фактами и явлениями, поэтому их взаимопроникновение и взаимообогащение протекало более или менее гладко.
С математикой было сложнее. Долгое время существовало положение, когда биологи понимали, но не умели, а математики умели, но не понимали.
Математики должны были превратить в язык отвлеченных формул конкретные факты и невероятно сложные, не до конца еще понятые явления.
Биологам, желающим привлечь на помощь себе математику, предстояло научиться оперировать абстрактным языком цифр.
И для тех и для других основная трудность заключалась в том, что математический аппарат, который был бы полностью пригоден для точного описания жизненных процессов, не создан и поныне.
И все же на одном из перекрестков науки биология встретилась с кибернетикой — самой сложной и самой развитой отраслью математики.
Задача биокибернетики — изучение общих закономерностей живого. Каждый организм, с точки зрения математика (как, впрочем, и в действительности), представляет собой сложную динамическую систему, где все составные части связаны друг с другом, а сама она с внешним миром. И организм и среда — это системы, где информация хранится, перерабатывается и передается. Следовательно, к ним вполне применим язык и методы кибернетики.
Один из примеров передачи информации в биологии — наследственная информация. Она передается от родителей к потомству.
Биолог скажет: организм развивается.
Биофизик скажет: идет редупликация молекул нуклеиновой кислоты и передача этих молекул во все образующиеся вновь клетки организма.
Кибернетик скажет: передается наследственная информация.
Задачи генетики, говоря языком кибернетики, заключаются в следующем: изучить строение этой информации (а попросту говоря, установить ее размер, форму и место хранения); изучить способы ее материального кодирования (а попросту говоря, вещества и реакции, с помощью которых она передается, и условия этой передачи); наконец, выяснить способы ее проявления в новом организме в процессе его индивидуального развития.
Наследственная информация кодируется определенными структурами нуклеиновой кислоты в строго определенных участках определенной хромосомы. Строение молекул ДНК определяет строение белковых веществ, синтезируемых в клетке.
Количество информации, заключенное в одной молекуле ДНК, невероятно велико — оно превосходит количество информации, записанной в толстой книге. Но способы кодирования наследственной информации, выработанные природой в процессе эволюции, чрезвычайно экономны. Они неизмеримо компактнее способов кодирования, которыми пользуются творцы современных вычислительных машин.