Эволюция взаимовыгодных видов в сложных сетях
Исследование, опубликованное 18 октября в журнале Nature, впервые позволило смоделировать, как коэволюция — взаимная адаптация видов — происходит внутри сложных сетей взаимовыгодных (мутуалистических) взаимодействий, а не только в изолированных парах.
Сложность сетевых взаимодействий
Многие виды взаимодействуют не с одним, а с множеством партнёров, образуя сложные сети. Учёные из пяти университетов проанализировали 75 таких сетей, описанных ранее для различных наземных и морских экосистем (растения и опылители, растения и плодоядные животные, актинии и рыбы-клоуны). Каждая сеть включает виды от узкоспециализированных (взаимодействуют с одним партнёром) до генералистов (много партнёров).
Моделирование прямых и косвенных эффектов
Используя эти сети, исследователи создали математическую модель, чтобы изучить, как коэволюция формирует признаки видов через прямые (между двумя взаимодействующими видами) и косвенные эффекты (когда коэволюция одной пары влияет на эволюцию других видов в сети).
Ключевые выводы
Анализ дал два контринтуитивных результата:
- Чем сильнее прямое коэволюционное давление между партнёрами, тем большее значение для общей эволюции в сети приобретают косвенные эффекты.
- В мутуалистических сетях наиболее специализированные виды (с наименьшим числом прямых партнёров) больше подвержены влиянию косвенных эффектов, чем прямому взаимодействию со своими партнёрами.
Влияние скорости изменений среды
Результаты связывают эволюцию, коэволюцию и скорость экологических изменений:
- При медленных изменениях среды косвенные эффекты помогают взаимовыгодным взаимодействиям сохраняться долгое время, стабилизируя систему.
- При быстрых изменениях среды (как наблюдаемые сегодня) косвенные эффекты могут замедлять общую скорость адаптации видов в больших сетях. Среда меняется быстрее, чем виды успевают приспособиться, что повышает уязвимость к вымиранию.
«Косвенные эффекты служат буфером для системы при медленных изменениях среды. Однако при быстрых изменениях этот буферный эффект может фактически мешать видам адаптироваться достаточно быстро», — пояснил соавтор Джон Томпсон.
Разработанная модель применима не только в биологии, но и для изучения сетей в физике, технике и компьютерных науках.