Fyzikové vyřešili zbraně a rasy: „Zabij vítěze“

Ekosystémy prospívají, když je dostatek organismů schopných plnit jedinečné funkce a plnit různé výklenky. Základní obraz toho by byl jak rostliny používají sluneční světlo a vodu a živiny k růstu, býložravci jedí rostliny, masožravci jedí býložravci a houby rozkládají všechny mrtvé věci zpět do živin pro rostliny k použití. Některé organismy vykonávají stejnou funkci, jako spotřebovávají stejnou kořist, a přímo soupeří o tuto roli. Vědci popisují toto bohatství druhů jako „biologickou rozmanitost“, ale vždy se snažili naplno pochopit svou složitost a sladit některé paradoxní účinky biologické rozmanitosti.

Jednou z těchto hlavních otázek je to, co je známo jako paradox rozmanitosti: Proč jeden nadřazený druh nekonkuruje všem svým biologickým sousedům a nedovolí jim vyhynout. Vědci by se konečně mohli rozhodnout pro tuto hádanku. V článku publikovaném 28. prosince v časopise Fyzická recenze dopisů profesor fyziky Nigel Goldenfield, Ph.D. a jeho postgraduální student Chi Xue, oba na Institutu pro genomickou biologii Carl R. Woese na University of Illinois v Urbana-Champaign, zkoumají paradox rozmanitosti prostřednictvím rasy mikrobiálních hrozeb.

Pomocí příkladu virů, které se živí bakteriemi, ukazují Goldenfield a Xue, jak se predátor a kořist navzájem konkurují. Bakterie vyvíjejí lepší obranyschopnost, aby odolávaly virovému napadení, a viry vyvíjejí způsoby, jak tyto obrany překonat. Čím lépe se virus přizpůsobuje jako predátor, tím je větší pravděpodobnost, že bude jeho kořist decimovat - a tedy i sám. Tento jev se nazývá „Zabij vítěze“ a Goldenfield a Xue říkají, že by to mohlo vyřešit paradox rozmanitosti.

Predátoři a jejich kořist jsou hodně jako Wile E. Coyote a Road Runner: Jsou vždy v závodě ve zbrojení, aby viděli, kdo může přelstít ostatní, ale také žijí v jakési harmonii. Pokud Wile E. Coyote nastaví past, Road Runner se vydá jinou cestou, aby se jí vyhnul. Wile E. Coyote pak může nastavit dvě pasti, jednu na hlavní trase a jednu na objížďku. Ale co když to uspěje? Kdo tam zbývá?

Kdyby byl Wile E. Coyote skutečně úspěšným dravcem, řídil by se sám a Road Runner k zániku. Tato dynamika je taková, kterou Goldenfield zkoumal ve vztahu mezi viry a bakteriemi, což zohledňovalo faktory, jako je náhodný růst populace. On a Xue vyvinuli tzv. Stochastický model, který se pokouší zachytit některé z náhodností přírody, aby byla počítačová simulace realističtější.

Použití příkladu mořského biologie planktonu, který se skládá z bakterií, řas, prvoků a dalších mikroorganismů, Goldenfield a Xue ukazují, jak viry udržují konkurenční členy komunity pod kontrolou. Stručně řečeno, argumentují tím, že pro ekologickou komunitu neexistuje nic takového jako „ustálený stav“ a že je to vždy v souladu. Například, jak jeden druh prvoků roste v populaci, jeho hostitel-specifický virus má více kořisti. Proto se populace těchto druhů prvoků vrací dolů a ponechává více zdrojů pro svého bakteriálního souseda, který pak zažívá podobný rozmach a busty se svým hostitelským virem.

Zdánlivá rovnováha v takovém systému je tedy zčásti výsledkem konkurence - ekologie - a částečně výsledkem genetické variace, která umožňuje jednomu druhu překonat jeho predátory - evoluci.

„Naše výsledky silně naznačují, že rozmanitost odráží dynamickou souhru mezi ekologickými a evolučními procesy a je řízena tím, jak daleko je systém z rovnovážného ekologického stavu (jak lze kvantifikovat odchylkami od podrobného vyvážení),“ píše Goldenfield a Xue.

Jejich model, který nazývají modelem Coevolving Kill the Winner, neznamená jen ekologii, ale i evoluci, a říkají, že je to mnohem holističtější než předchozí modely, které se týkají pouze využití zdrojů.

„V bakteriální komunitě mají různé kmeny odlišné tempo růstu. Existují spolu, bez dominantních vítězů, díky virům specifickým pro hostitele, které řídí odpovídající kmeny. Výsledkem jsou dvě vrstvy koexistence prostřednictvím dynamiky KtW (koexistence bakterií a planktonu a koexistence bakteriálních kmenů), které spočívají jako ruské panenky. “

Je to perfektní řešení? Beze všeho. Žádný počítačový model nemůže zachytit veškerou složitost přirozeného systému. Ale tohle sází mnohem blíže než předchozí úsilí.