据美国物理学家组织网报道，法国国家科研中心研究人员构建了一种数学模型，能根据任何一种生物迁移方式来预测基因传播的可能性。该方法不仅有助于研究物种在历史中的迁移行为，还能用于追踪癌症在体内的转移路线、病毒或细菌在种群中的传播等。研究论文近日发表在德国《新物理学杂志》上。

　　变异是基因自然发生的改变，大多数变异都是有害的，但也有少数是有益的，比如，有些变异能帮助生物抵抗环境压力，有些变异能帮助它们更快地繁殖。因此，在一个种群里，有益的变异会变得更多更普遍。70多年前，科学家就发现进化是一种概率游戏，并从理论上计算出了有益突变在种群中传播的概率。但由于迁移方式本身太过复杂，人们很难评估各种迁移对基因传播的影响。

　　研究人员用一种简洁的数学模型对主要的两种迁移方式进行了描述，将进化动力学研究向前推进了一大步。论文主要作者、法国国家科研中心物理交叉实验室教授巴洛姆·霍奇曼扎德说：“关于物种发生基因突变的可能性有多大的问题，利用我们的模型，只要知道迁移方式，几秒钟我们就能在普通电脑上得出结果。”

　　研究人员解释说，第一种迁移方式认为，当某个生物死亡后，其他生物的后代将替代它，比如一棵树死掉后，腾出的空间会被其他植物占据。对这种行为，迁移会降低变异基因传播的机会，其传播概率有一个上限；第二种迁移方式认为，某个生物的后代会杀死其他竞争者并代替它们，比如病毒、细菌和癌症。对这种行为，迁移方式会极大地增加变异成功的机会，甚至导致必然变异。反过来，给出一个既定的变异基因传播的概率，研究人员也能追查其所代表的迁移方式。

　　霍奇曼扎德教授还指出，在某种流行病的传播中，病毒能在一次偶然接触中，从一个个体传播到另一个个体，这种迁移方式就是人类之间相互接触的交际网络。利用最新模型，研究人员可以找出限制个体接触的最佳方式，以控制流行病的传播。