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最终，我们得到的结论是一致的。每个调控环路所处的社区里往往包含数十个到数百个表现型相同的相邻环路。也就是说，即使发生基因突变，单个基因对作用关系的改变也不一定会引起调控环路表现型的改变。基因调控环路不像马戏团里杂技演员表演的叠罗汉，不是其中一个个体“差之毫厘”，整体就会“失之千里”。调控环路的基因型之所以能够耐受这样的突变，是由于并非每一对基因间的关系都对环路的功能有重要贡献。
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从一个环路出发的第一步我们就已经得到了一个重要的结论：没有哪种性状，不管是果蝇的体节、植物的深裂叶还是脊椎动物的脊柱，都是由独一无二的调控环路塑造的。基因对关系不同的调控环路同样能够产生相同的性状。不过我们不知道这些表现型相同的环路到底有多少，在超过40个基因的调控环路里筛查所有环路的计算量是我们力所不及的。哪怕是规模小得多的环路，计算量也非同小可：10个基因的调控环路有超过1040种可能性，而20个基因的环路则有10160种。实现同一个性状的基因型远远不止一个。
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接下来，为了评估同一表现型的不同基因型在图书馆里的相对距离，我们再一次借助探索代谢图书馆和蛋白质图书馆时用过的随机游走。选择一个起点，模拟环路的表现型，而后改变某一对基因的作用，即添加或者抹掉一个基因对另一个基因的作用，以此移动到相邻的调控环路上，在保证表现型不变的情况下，继续重复上述步骤，直到无法通过改变任何单个基因对维持表现型稳定。
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不出所料，我们又能凭借这种方式横穿几乎整个图书馆。基因对差异超过90%的两个调控环路依旧能够产生相同的表现型。如果用示意图标记两个环路里的基因联系，你可能永远想不到两者是如何经过一步一步微小的变化而成为对方的。但它们的确指向了某个问题的答案：如何产生某种特定的蛋白质指导细胞特定的分化。
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为了确保结果具有代表性，包括我们模拟的表现型，我们尝试了以各种不同的环路作为起点，不同的环路基因数量、不同的基因间关系数量、不同的作用关系以及不同的基因表现型，而这些对结论都没有影响。某些环路虽然差异巨大，但是表现型却相同，最小的差异只有“区区”75%而已。但是“如此小”的差异依旧很难让人联想到它们之间居然还存在着联系。
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进化还告诉我们，所有图书馆中表现型相同的调控环路是相互联系的。我们可以以它们中的任意一个作为起点，通过一次改变一个基因对并保证性状相同的方式，检索到表现型相同的任何其他环路。和在代谢图书馆以及蛋白质图书馆里一样，我们在环路图书馆里又找到了一种从一点走到几乎任意一点的方式，而不至于迷失和身陷在无意义的环路泥潭里。
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于是，调控环路图书馆里所有表现型相同的调控环路也形成了一张巨大的网络，类似的基因型网络我们已经在代谢图书馆和蛋白质图书馆里接触过了。调控环路图书馆里充斥着这样的网络，每一个网络里都包含了数不清的环路，零散分布在图书馆各个角落。同一张网络里的每个调控环路都有相同的作用：指导特定的基因表达谱，帮助特定的细胞、组织或器官分化。一张网络中只有包含足够数量的调控环路，不起眼的深裂叶新性状才有可能在进化史上不断重复上演。
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如果没有计算机的帮助，通过对数百万个环路的模拟来理解环路图书馆几乎是不可能的，这意味着数百名实验科学家必须要花费数十年，在数百万种果蝇身上完成实验，才能理解一种调节果蝇体节分化的基因环路。但是，的确有一些胆识过人的科学家在某些更低等的物种身上进行这种研究工作，他们的研究对象是细菌和真菌。巴塞罗那科学家马克·艾莎兰（Mark Isalan）就是其中之一，他在大肠杆菌的调节因子基因间构建新的联系，创造了数百种大肠杆菌环路的相邻调控环路。和我们的演算结果一样，他发现调控环路对于内部基因的关系变化具有相当的耐受性。他在大肠杆菌身上构建的改变中有95%没有引起任何功能性变化。
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还有科学家比较了多种啤酒酵母体内的调控环路，想知道它们之间的差异究竟能有多大。这种调节环路的其中一个作用是激活消化乳糖的乳糖酶基因。你可能会想，类似的调控环路应当具有某些共同特征，只有找到发现和运用这种特征的真菌才能拥有相应的代谢能力，并把这种能力稳定地遗传给后代。而事实并非如此。以两种进化道路在数百万年前就各自独立的真菌为例，不仅它们的调控环路完全不同，甚至于参与环路的调节因子都不一样。两种调控环路不分高低，如若不然，它们也无法同时保留至今。自然界以两种不同但是同样有效的方式解决了同一个问题。不仅如此，用于功能相同或不同的调控环路之间，也被一步步微小的变异联系在了一起。
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核糖体能够将RNA翻译为蛋白质，编码这种分子机器的基因向我们诉说了同样的故事。细胞在高速合成蛋白质的过程中，必须精确控制不同蛋白质间的数量平衡，不然就可能会像过量合成无用β-半乳糖甘酶的大肠杆菌那样破裂死亡。维持这种精妙的平衡似乎很难，很容易让人误以为只有某种最佳的解决方式才能实现。但是实际上，有两种不同的真菌分别以两种完全不同的调控方式实现了这种平衡。
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类似的例子向我们展示了生物对调控环路图书馆的深入探索。但是物以稀为贵，在寻找新颖和高效的表达谱的过程中，生命面临着它们在探索代谢图书馆和蛋白质图书馆时就曾遇到过的同样的难题：环路图书馆里有数万亿种不同的调节环路，但与某个环路直接相邻的社区中却最多只有几千种环路，以这种方式寻找新的基因型效率着实低下。
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为了获得尽可能多的新性状，调控环路的进化必须设法跨出所在的社区。这种探索图书馆的方式只有在不同的社区间存在巨大差异的情况下才能收益最大化。为了验证事实是否如此，我们让计算机从一张基因型网络中随机挑选两个调控环路，姑且称之为A和B，它们的表现型相同，但是环路结构天差地别。接着，我们再找出它们各自所有的相邻环路，并分别演算它们的基因编码。我们发现，在A环路与B环路所在的社区中，大多数相邻环路所控制的基因表达谱都不相同，更不要提A环路和B环路本身在基因数量和基因关联上的巨大差异。不同社区中的环路往往表现型也不同。
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于是我们的故事又回到了熟悉的套路上。环路图书馆的布局与代谢图书馆和蛋白质图书馆类似。我们把指导相同基因表达谱的调控环路安置到一张巨大的基因型网络里，对于在这张网络里漫无目的游荡的读者而言，他们只能象征性地在“换汤不换药”的馆藏里寻找新书。真正推动生物进化的动力恰恰是无头苍蝇一般的随机突变，调控环路在稳定积累的微小变异中逐渐改变：虽然某些突变葬送了整个调控环路，但依然有一些突变在保留环路功能的基础上把生物推向了不同的基因型社区，获得了新的基因表达谱，而总有一个表达谱会为下一步生物形态的重塑埋下伏笔。我们再次看到，基因型网络中多样的基因社区成为新性状出现的关键。
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不同图书馆之间的这些共同点让人捉摸不透。为什么代谢、蛋白质和调控环路图书馆中的新性状有着相似的起源方式？为什么不同的图书馆却有着十分类似的分类体系？这些问题的答案是一只看不见的手，它早在生命出现之前就在引导着世界万物的进程。这只手是自组织，而生命的自组织作用显得尤为奇特，接下来我们就回到这种作用上。
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适者降临：自然如何创新 19 44年，诺贝尔物理学奖得主、理论物理学家埃尔温·薛定谔（Erwin Schrödinger）出版了《生命是什么》（What is life），书中收录了他所做的一系列演讲。在那个沃森和克里克还没有发现DNA双螺旋模型的年代，薛定谔已经开始尝试从物理学的角度解释所谓的生物进化。《生命是什么》一书虽然篇幅不长，但是充满了真知灼见。这些洞见中有一个一直受到主流科学界的广泛认可：进化增加了有序性，减少了无序性，或者用薛定谔自己的话说，叫“负熵”（negative entropy）。
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4年后，美国电气工程师克劳德·香农（Claude Shannon）把本来只在热力学领域使用的概念“熵”（entropy），借用到了电报的信息传输精度问题中。于是，进化和信息之间的关系就被建立起来了，只不过这种关系的表述非常简单粗糙：无序——不好，有序——好；正熵——不好，负熵——这时候也叫信息——好。
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自从薛定谔出版了《生命是什么》，我们对熵的理解就开始变得更加复杂而严谨。有序性和信息传递一直都是生物进化的中心议题，但是近几年来，基于对基因型网络的认识，我们发现，完美的有序性和彻底的无序性一样，对生物进化而言都有害无益。无序性对自然来说并不一定意味着负担，它同样可以帮助自然界的生物发现新的代谢方式、新的调控环路和新的生物大分子。简而言之，无序性也可以帮助生物进化。
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