Летучие мыши и эволюция растений

Интересно

Наш мир фундаментально субъективен. Он — лишь то, что мы чувствуем. И человеку не стоит преувеличивать свою исключительность в этом вопросе — у других организмов дела с реальностью обстоят точно так же.

Отвлекаясь от философских категорий, можно сказать, что особенности работы сенсорных систем организма определяют не только то, как он ощущает мир, но и его экологические черты, а значит, и эволюционную роль.

Растения, опыляемые летучими мышами и колибри, производят разбавленный до 18–23% нектар. Однако при возможности выбора обе группы опылителей предпочитают концентрированный нектар вплоть до 60%.

Почему же эти цифры так сильно различаются?

Для разрешения эволюционного парадокса исследователями из университета Гумбольдта была проведена серия опытов. В качестве площадки использовалась станция La Selva в джунглях Коста-Рики.

Для полевых экспериментов были созданы искусственные цветы, подражающие цветам растения (она, между прочим, — дальний родственник ананаса) и управляемые компьютером (рис. 1).

В качестве подопытных выступили длинномордые листоносы ( — летучие мыши, обитающие в окрестностях биостанции (рис. 1). К слову, у National Geographic есть хороший материал об этих животных.

Летучие мыши и эволюция растений

Концентрация сахаров в нектаре, а также количество нектара в цветах, управлялось виртуальным геномом растения. Он был диплоидным и включал восемь аллелей, задающих концентрацию нектара и взаимодействующих по правилу кодоминирования.

Перелетая с одного цветка на другой, мыши переносили виртуальную пыльцу, приводя к опылению и образованию виртуальных семян. После каждого цикла опыления, длящегося одну ночь, двадцать три семени отбирались случайным образом и становились основателями следующего поколения цветов, передавая им свои свойства.

Таким образом, чем чаще летучие мыши выбирали определенный цветок, тем больше у него была вероятность оставить потомство. С каждым поколением доля наиболее эффективно опыляемых растений увеличивалась, имитируя ход эволюции.

Эксперимент начинался с двух концентраций нектара — 17,8% (разбавленный) и 42,2% (концентрированный). Однако по завершении отбора, во временном интервале от 10 до 12 циклов эволюции, концентрация нектара в обоих случаях в среднем достигла 36% (рис. 2). То есть в данной модели заработал типичный стабилизирующий отбор. Но почему?

Летучие мыши и эволюция растений

Дело в том, что зависимости частоты выбора цветка животным от концентрации нектара и от его объема носят логарифмический характер и подчиняются закону Вебера-Фехнера (рис. 3).

Иными словами, чтобы положительные ощущения мышей от нектара росли в арифметической прогрессии, его концентрация или физический объем должны расти в геометрической прогрессии.

Поэтому повышение объема нектара или его концентрации сверх какой-то средней величины теряет смысл и превращается в бездумную трату энергии.

Летучие мыши и эволюция растений

Также исследователи провели компьютерную симуляцию, в ходе которой были построены два типа моделей. В первом типе реакция мышей на стимул следовала правилу Вебера-Фехнера и носила логарифмический характер.

Во втором типе модели реакция зависела от силы стимула арифметически. При запуске виртуальной эволюции в моделях первого типа наблюдался стабилизирующий отбор, а его результат был близок к результату полевых опытов. Во втором типе моделей, наоборот, происходил типичный движущий отбор, увеличивающий концентрацию сахара в нектаре до ее стабилизации в районе 40%.

Причем интенсивность отбора, а значит, итоговая концентрация сахара и объем нектара, сильно зависели от количества летучих мышей.

В компьютерной модели заработали экономические законы: если мышей-опылителей было мало, растения вынуждены были конкурировать за опылителей и выделять более концентрированный нектар.

Если же опылителей было много, растения вполне могли расслабиться, понизив концентрацию сахара в нектаре, а заодно и свои энергетические затраты на его синтез.

Статья примечательна тем, что сочетает реальные полевые опыты по симуляции эволюции с математическим моделированием, а выводы исследования имеют множество аналогий в самых разных областях знания: психологии, социологии и экономике.

Биомолекула благодарит вас за то, что вы прочитали эту статью до конца. Тем, кому понравилась эта статья, предлагаем вам почитать еще одну: «Голуби умеют считать наравне с приматами».

Источник

Оцените статью
Саморазвитие IQ