1. Evrimsel teori, biyoloji bilimine ait olguları birbirine bağlayan bir iskelet görevi görür. Canlılar, fosiller, biyocoğrafya, ilaç direnci, uç yapılar (tavuskuşunun kuyruğu gibi), parazitlerin farklı hastalık oluşturma dereceleri ve benzeri daha birçok olgu arasındaki benzerlik ve farklılıkları açıklar.

Evrim teorisi olmadan da biyoloji hakkında çok şey öğrenmek mümkündür; ama öğrenilenleri anlamak mümkün değildir. Evrimin bu açıklayıcı yapısı, pratikte de faydalı bir araçtır. Öncelikle, birleşik bir teoriyi öğrenmek daha kolaydır; çünkü veriler, ayrı ayrı duran bilgi kırıntıları şeklinde değil, birbirilerine bağlı bir bütünsellik içindedirler. İkincisi, bir teorinin var olması, teorinin içerdiği eksiklikleri görebilmek adına faydalıdır. Böylece yeni araştırmalar için verimli alanlar oluşmuş olur.

2. Evrimsel teori, hayatımızın birçok alanında değerlendirilerek kullanılmıştır.^(5)(11)Örneğin:

• Milyarlarca dolarlık bir sanayi olan biyobilişim (biyoenformatik) sektörü, büyük oranda genetik dizilerin karşılaştırılmalarına dayanır.
• Hastalık yapıcı etmenler ve zararlılar, onlara karşı kullandığımız ilaç ve zehirlere zamanla direnç geliştirirler. Evrim teorisi, direnç gelişimi ile mücadelede tıp ve tarım gibi alanlarda işimize yarar.⁽⁵⁾
  
• Evrimsel teori, balıkçılıkta ürün verimini düzenlemek için kullanılmaktadır.⁽⁷⁾
• Yapay seçilim, tarih öncesi çağlardan beri kullanılmaktadır. Ancak, Nicel Özellik Lokus analizlerinin kullanımıyla çok daha verimli hale gelmiştir.
• İnsan popülasyonlarındaki parazitlerin hastalık oluşturma derecelerinin evrimi hakkında elde edilen bilgiler, toplum sağlığı uygulamalarında yönlendirici ve yardımcıdır.⁽¹²⁾
• Evrim teorisi, nesli tehlike altında olan canlıların korunmasında da etkin rol oynar. Örneğin, Kakapo kuşunun daha fazla dişi birey üretebilmesi için gerekli koşullar, evrim teorisine dayanan çıkarımlar sayesinde öngörülmüş ve bu kuş türü, soyu tükenmeden kurtarılmıştır.⁽¹⁹⁾

3. Evrimin temel ilkesi olan ortak ata kavramına dayanan filogenetik (soyoluş) analizler, faydalı olduklarını göstermişlerdir:

• İşlevleri bilinen genlerin izlerinin sürülmesi ve bunların bilinmeyen genlerle karşılaştırarak aralarındaki ilişkinin belirlenmesi; bilinmeyen genlerin işlevleri hakkında öngörülerde bulunmamızı sağlar. Bu öngörüler, yeni ilaç araştırmaları için vazgeçilmezdir.^(4)(10)(18)
• Filogenetik analizler, epidemiyolojinin standart bir parçasıdır; çünkü hastalıkların biriktiği yerlerin tanımlanmasını ve bazen de bir hastalığın adım adım nasıl bulaştığının belirlenmesini sağlar. Örneğin;
  1. 20. yüzyılda yapılan bir filogenetik analiz sayesinde, Florida’daki bir diş hekiminin hastalarına HIV bulaştırdığı; HIV-1 ve HIV-2’nin şempanze ve mangabey maymunlarından insanlara geçtiği bulunmuştur.
  2. Amerika’da çocuk felci hastalığı ortadan kaldırılmaya çalışılırken ortaya çıkan yeni vakaların, henüz virüse karşı aşılanmamış popülasyonlardan kaynaklandığı da yine bu virüse ilişkin filogenetik analizlerle belirlenmiştir.⁽⁵⁾
  3. 2002 yılında bir başkasına bilinçli olarak HIV bulaştıran bir adamın suçunun kanıtlanıp mahkum edilmesi için kullanılmıştır.⁽²¹⁾
     
  4. Aynı ilkelerle biyolojik silahların kaynakları da belirlenebilir.⁽⁸⁾
• Hastalık yapıcı bir canlının geçirdiği değişimleri belirlemek için kullanılan filogenetik analizler, belli bir bölge için uygun bir aşının geliştirilmesine yarayabilir.⁽¹³⁾
• Ribotipleme (ing. ribotyping), bir canlının ribozomal RNA’sının yaşam ağacı üzerindeki yerini belirleyerek bu canlıyı tanımlamak veya hiç değilse evrimsel tarihindeki en yakın akrabasını belirlemek için kullanılan bir tekniktir. Laboratuvar ortamında üretilemeyen veya başka yöntemlerle tanımlanamayan canlılar üzerinde bile kullanılabilir. Ribotipleme ve diğer genotipleme yöntemleri, insan hastalıklarında daha önceden bilinmeyen hastalık yapıcı etkenlerin bulunmasında kullanılmaktadır.^(5)(17)
• Ortak bir atadan köken alan proteinler, katlanmalarını koruma eğiliminde olacaktır. Bu nedenle filogenetik analizler, protein katlanmalarının (ing. protein folds) belirlenmesine yardımcı olur.⁽³⁾

4. Yönlendirilmiş evrim, moleküllerin veya molekül yapım yollarının daha fazla/daha kaliteli ürün verecekleri şekilde “üretilmesine” imkan sağlar. Bu moleküllere aşağıdaki yapılar da dahildir:

• enzimler⁽¹⁾
• pigmentler⁽¹⁾
• antibiyotikler
• aromalar
• biyopolimerler
• zararlı maddeleri ayrıştıracak bakteri suşları

Yönlendirilmiş evrim, doğal enzimlerin katlanma ve işlevsel özelliklerinin incelenmesinde de kullanılabilir.⁽²⁰⁾

5. Doğal seçilimin, çeşitliliğin ve rekombinasyonun evrimsel ilkeleri, genetik algoritmaların temelini oluşturur. Genetik algoritmalar, birçok pratik uygulama alanı bulunan bir mühendislik tekniğidir. Bu uygulamalardan bazıları; havacılık ve uzay mühendisliği, mimarlık, astrofizik, finans, jeofizik, malzeme mühendisliği, örüntü tanıma, robotik, programlama ve sistem mühendisliğidir.⁽¹⁵⁾

6. Evrim bilimi için geliştirilmiş olan araçlar, başka alanlarda da kullanılır. Örneğin:

• Varyans ve doğrusal uyumlama analizleri de dahil olmak üzere birçok istatistiksel teknik, başta Ronald Fisher ve Karl Pearson olmak üzere evrimsel biyologlar tarafından geliştirilmiştir. Bugün bu istatistiksel tekniklerin daha da yaygın kullanım alanları mevcuttur.
• Biyoloji için geliştirilen filogenetik tekniklerin aynıları, bir el yazmasının bütün kopyalarının ve dolayısıyla da dillerin tarihsel geçmişini sürmek için kullanılabilir.^(2)(14)(9)

7. İyi bilimin, merakımızı gidermek dışında başka bir uygulama alanına sahip olması şart değildir. Astronomi, paleontoloji, doğa tarihi ve diğer bilim dallarının birçoğunun fazlaca pratik uygulamaları yoktur. Çoğumuz için zaten bilginin kendisi, yeterince değerlidir.

8. Bugün çok az uygulama alanına sahip veya hiç sahip olmayan bilim dalları, gelecekte yepyeni kullanım alanlarına kavuşabilir; özellikle de bu alanlar geliştikçe ve onlara ilişkin bilgilerimiz daha da arttıkça. Pratik uygulamalar, genellikle bir zamanlar uygulanabilir görünmeyen fikirlerin üzerine kuruludur. Ayrıca bilimin bir alanında gerçekleşen bir ilerleme, diğer alanların da aydınlanmasına sebep olabilir. Evrim, biyoloji için bir iskelet görevi görür; bu iskelet, biyolojinin diğer alanlarını destekleyecek ve gelişmesine yardımcı olacak özelliktedir.

9. Evrim karşıtı fikirler, bin yıldır ortalıktadır ve henüz hiçbir pratik uygulamaya hiçbir katkıda bulunmamıştır.

Okuma önerileri:

• Bir problem çözüm metodu olarak evrim kuramı, Evrim Çalışkanları Blogu 
• Evrim hayatımızı nasıl etkiler, Evrimi Anlamak

Kaynaklar:
1. Arnold, Frances H. 2001. Combinatorial and computational challenges for biocatalyst design. Nature 409: 253-257.
2. Barbrook, Adrian C., Christopher J. Howe, Norman Blake, and Peter Robinson, 1998. The phylogeny of The Canterbury Tales. Nature 394: 839.
3. Benner, Steven A. 2001. Natural progression. Nature 409: 459.
4. Branca, Malorye. 2002. Sorting the microbes from the trees. Bio-IT Bulletin, Apr. 07. 
5. Bull, J. J. and H. A. Wichman. 2001. Applied evolution. Annual Review of Ecology and Systematics 32: 183-217.
6. Cherry, J. R., and A. L. Fidantsef. 2003. Directed evolution of industrial enzymes: an update. Current Opinion in Biotechnology 14: 438-443.
7. Conover, D. O. and S. B. Munch. 2002. Sustaining fisheries yields over evolutionary time scales. Science 297: 94-96. Ayrıca bkz. pp. 31-32.
8. Cummings, C. A. and D. A. Relman. 2002. Microbial forensics– “cross-examining pathogens”. Science 296: 1976-1979.
9. Dunn, M., A. Terrill, G. Reesink, R. A. Foley and S. C. Levinson. 2005. Structural phylogenetics and the reconstruction of ancient language history. Science 309: 2072-2075. See also: Gray, Russell. 2005. Pushing the time barrier in the quest for language roots. Science 309: 2007-2008.
10. Eisen, J. and M. Wu. 2002. Phylogenetic analysis and gene functional predictions: Phylogenomics in action. Theoretical Population Biology 61: 481-487.
11. Futuyma, D. J. 1995. The uses of evolutionary biology. Science 267: 41-42.
12. Galvani, Alison P. 2003. Epidemiology meets evolutionary ecology. Trends in Ecology and Evolution 18(3): 132-139.
13. Gaschen, B. et al.. 2002. Diversity considerations in HIV-1 vaccine selection. Science 296: 2354-2360.
14. Howe, Christopher J. et al. 2001. Manuscript evolution. Trends in Genetics 17: 147-152.
15. Marczyk, Adam. 2004. Genetic algorithms and evolutionary computation. 
16. Nesse, Randolph M. and George C. Williams. 1994. Why We Get Sick. New York: Times Books.
17. Relman, David A. 1999. The search for unrecognized pathogens. Science 284: 1308-1310.
18. Searls, D., 2003. Pharmacophylogenomics: Genes, evolution and drug targets. Nature Reviews Drug Discovery 2: 613-623. 
19. Sutherland, William J., 2002. Science, sex and the kakapo. Nature 419: 265-266.
20. Taylor, Sean V., Peter Kast, and Donald Hilvert. 2001. Investigating and engineering enzymes by genetic selection. Angewandte Chemie International Edition 40: 3310-3335.
21. Vogel, Gretchen. 1998. HIV strain analysis debuts in murder trial. Science 282: 851-852.