#1 (转载)进化论基础被颠覆?!
发表于 : 2025年 4月 16日 08:06
此帖转自 marclee 在 军事天地(Military) 的帖子:进化论基础被颠覆?!
最新科学发现:颠覆进化论
近年来随着冷冻电镜等前沿技术的突破,科学家揭示了DNA染色质的四维拓扑结构,展现出远超自然过程解释能力的信息系统特征。这一发现不仅挑战了进化论的核心假设,也标志着生物学理论的一次深刻转型。
2024年,冷冻电镜(Cryo-EM)与高通量染色质捕获(Hi-C)技术的结合,使科学家首次从四维视角(3D空间+时间)解析出染色质在细胞核内的动态构型。关键突破如下:
分形几何结构:染色质呈现分形折叠,具有高效的信息存储与调度能力,表明其设计高度符合工程优化规律,而非无序堆叠。
斐波那契规律:染色质环大小分布遵循斐波那契数列,误差小于0.3%,这一数学秩序在自然界的复杂系统中极为罕见。
类纠错码机制:染色质接触点组成的矩阵具备类似低密度奇偶校验码(LDPC)的结构,具备自我纠错与信息完整性维护功能。
信息超密度与极低误差率:每立方微米的信息密度达到10³ bits,误码率低于10⁻⁷,远超自然过程理论极限。
这些特征无一不是高效信息系统的典型标志,反映出深度设计而非随机突变的产物。
该结构的科学价值体现在三方面:
可计算性:依据信息熵和香农定理进行建模,染色质结构的自然生成概率约为10⁻²³⁸,接近零,远低于进化论容许的变异步幅。
可重复性:从酵母到人类的7个物种中均发现相同规律,且在多个实验室独立复现,具备严谨的可验证性。
可区分性:具备功能不可简化性、指定复杂性、低能耗优化等工程系统常见特征,显著区别于任何自然演化过程。
这一发现从多个维度动摇了进化论的根基:
信息起源问题:进化论无法解释如此复杂的编码与自修复机制是如何通过盲目突变和自然选择逐步积累出来的。信息系统的存在需先有编码者,这是工程学的基本原则。
不可简化复杂性:染色质环若缺任一结构即丧失功能,违反进化论“由简单到复杂”逐步演化的机制。
纠错机制不符自然选择逻辑:进化论强调适应外部环境,而纠错机制是对内部信息的保护,属于前瞻性系统功能,超出了自然选择的范畴。
换言之,染色质的结构、功能与数学优化构成一个严密的信息处理系统,与生物工程中的设计系统高度相似。这种系统的存在,需要远超自然选择与突变所能达成的逻辑与机制。
DNA四维拓扑结构的发现,标志着生命信息科学进入了“工程可识别性”时代。这一结构不仅揭示了生命信息的复杂性与优化性,更以数据和数学规律显示其背后的智能特征。
#科学 #进化论
最新科学发现:颠覆进化论
近年来随着冷冻电镜等前沿技术的突破,科学家揭示了DNA染色质的四维拓扑结构,展现出远超自然过程解释能力的信息系统特征。这一发现不仅挑战了进化论的核心假设,也标志着生物学理论的一次深刻转型。
2024年,冷冻电镜(Cryo-EM)与高通量染色质捕获(Hi-C)技术的结合,使科学家首次从四维视角(3D空间+时间)解析出染色质在细胞核内的动态构型。关键突破如下:
分形几何结构:染色质呈现分形折叠,具有高效的信息存储与调度能力,表明其设计高度符合工程优化规律,而非无序堆叠。
斐波那契规律:染色质环大小分布遵循斐波那契数列,误差小于0.3%,这一数学秩序在自然界的复杂系统中极为罕见。
类纠错码机制:染色质接触点组成的矩阵具备类似低密度奇偶校验码(LDPC)的结构,具备自我纠错与信息完整性维护功能。
信息超密度与极低误差率:每立方微米的信息密度达到10³ bits,误码率低于10⁻⁷,远超自然过程理论极限。
这些特征无一不是高效信息系统的典型标志,反映出深度设计而非随机突变的产物。
该结构的科学价值体现在三方面:
可计算性:依据信息熵和香农定理进行建模,染色质结构的自然生成概率约为10⁻²³⁸,接近零,远低于进化论容许的变异步幅。
可重复性:从酵母到人类的7个物种中均发现相同规律,且在多个实验室独立复现,具备严谨的可验证性。
可区分性:具备功能不可简化性、指定复杂性、低能耗优化等工程系统常见特征,显著区别于任何自然演化过程。
这一发现从多个维度动摇了进化论的根基:
信息起源问题:进化论无法解释如此复杂的编码与自修复机制是如何通过盲目突变和自然选择逐步积累出来的。信息系统的存在需先有编码者,这是工程学的基本原则。
不可简化复杂性:染色质环若缺任一结构即丧失功能,违反进化论“由简单到复杂”逐步演化的机制。
纠错机制不符自然选择逻辑:进化论强调适应外部环境,而纠错机制是对内部信息的保护,属于前瞻性系统功能,超出了自然选择的范畴。
换言之,染色质的结构、功能与数学优化构成一个严密的信息处理系统,与生物工程中的设计系统高度相似。这种系统的存在,需要远超自然选择与突变所能达成的逻辑与机制。
DNA四维拓扑结构的发现,标志着生命信息科学进入了“工程可识别性”时代。这一结构不仅揭示了生命信息的复杂性与优化性,更以数据和数学规律显示其背后的智能特征。
#科学 #进化论