Biologická společenství jsou v neustálém pohybu. Složení druhů se mění, někdy dramaticky, jak ekosystémy reagují na environmentální tlaky. Předvídání těchto posunů je zásadní pro pochopení ekologické dynamiky, a to jak v přírodních systémech, jako je oceánský plankton, tak v umělých prostředích, jako je lidská střevní mikrobiota nebo biotechnologické procesy. Nyní nový mechanický model, rozsáhle testovaný na sladkovodních řasách, prokazuje pozoruhodnou schopnost předpovídat, jak se budou vyvíjet biologická společenství.
Síla mechanického modelování
Tradiční ekologické modely často spoléhají na statistické korelace, které mohou být nespolehlivé. Naproti tomu mechanistické modely jsou postaveny na základních biologických principech – jak druhy interagují, soutěží o zdroje a nakonec koexistují nebo vyhynou. Tento přístup nabízí potenciál pro přesnější předpovědi. Výzkumníci na univerzitě v Kostnici nyní tento slib potvrdili pomocí rozšířeného modelu spotřebitelských zdrojů a zveřejnili své výsledky v Nature Communications.
Tým zdokonalil stávající pravidla upravující koexistenci druhů a potvrdil vysokou prediktivní sílu jejich modelu. Důsledky toho jsou široké: od předpovídání budoucnosti přírodních ekosystémů až po ovlivňování vývoje uměle vytvořených biologických společenstev.
Moderní metody zajišťují přísné testování
Teoretický základ této studie sahá až do 60. let 20. století. Proč bylo komplexní experimentální potvrzení možné až nyní? Odpověď spočívá v nástupu vysoce výkonné laboratorní automatizace.
“Předchozí snahy ukázaly určitý úspěch, ale skutečně komplexní studie vyžadovala obrovské množství experimentů,” vysvětluje Lutz Bex, profesor limnologie a hlavní autor studie. “Pouze s moderním vybavením jsme to dokázali dokončit v rozumném čase.”
Prvním krokem bylo stanovení požadavků na živiny různých druhů řas, což vyžadovalo 864 růstových experimentů. Každá monokultura byla připravena robotickým systémem a počítání řas bylo automatizováno pomocí vysoce výkonného mikroskopu. Při experimentech se smíšenými komunitami pomohla umělá inteligence identifikovat druhy.
Kontrola modelu: Předpověď odpovídá realitě
Data získaná z těchto experimentů byla použita k upřesnění stávajícího modelu zahrnutím využití zdrojů jako klíčového parametru. Vědci poté provedli 960 dalších experimentů, ve kterých kombinují druhy řas za různých nutričních podmínek. Předpovědi modelu byly porovnány s pozorovaným vývojem komunity a výsledky byly pozoruhodné: mechanistický model přesně předpověděl složení různých komunit.
Vyjasnění pravidel pro životní prostředí
Vědci také použili svůj model k testování dvou ekologických pravidel formulovaných biologem Davidem Tillmanem. Tato pravidla uvádějí, že druhy soutěžící o omezené zdroje buď koexistují, nebo si konkurují, v závislosti na tom, zda jsou omezeny různými zdroji a zda každý druh spotřebovává více zdrojů, které omezují jeho růst.
Simulace ukázaly, že pouze první pravidlo – druhy musí být omezeny na různé zdroje – platí všeobecně. Druhé pravidlo – druhy spotřebovávají více zdrojů, které omezují jejich růst – platí pouze tehdy, když druhy soutěží o nahraditelné zdroje spíše než o ty nezbytné.
„Při uplatňování tohoto pravidla musíme vždy rozlišovat mezi těmito dvěma třídami živin,“ vysvětluje Zhijie Zhang, první autor studie.
Důsledky pro ochranu klimatu
Přístup vyvinutý v této studii bude nyní aplikován na projekt zaměřený na sekvestraci CO₂ pomocí fytoplanktonu. Tento projekt podporovaný nadací Vector Stiftung má za cíl využít biologická společenství ke zmírnění změny klimatu.
Schopnost modelu přesně předpovídat posuny v ekosystémech nabízí mocný nástroj pro řízení a manipulaci s biologickými systémy, a to jak v přirozeném prostředí, tak v uměle vytvořených biotechnologických procesech. Tento výzkum představuje významný krok směrem k předvídatelnějšímu a kontrolovatelnému pochopení dynamiky životního prostředí.
