Биологические сообщества находятся в постоянном движении. Видовой состав меняется, иногда кардинально, поскольку экосистемы реагируют на экологическое давление. Прогнозирование этих сдвигов критически важно для понимания экологической динамики, как в естественных системах, таких как океанический планктон, так и в искусственно созданных средах, таких как микробиота кишечника человека или биотехнологические процессы. Теперь новая механистическая модель, тщательно протестированная на пресноводных водорослях, демонстрирует замечательную способность прогнозировать, как биологические сообщества будут эволюционировать.
Сила Механистического Моделирования
Традиционные экологические модели часто полагаются на статистические корреляции, которые могут быть ненадежными. Механистические модели, напротив, строятся на фундаментальных биологических принципах — как виды взаимодействуют, конкурируют за ресурсы и в конечном итоге сосуществуют или исчезают. Этот подход предлагает потенциал для более точных прогнозов. Исследователи из Университета Констанц теперь подтвердили это обещание с помощью расширенной модели «потребитель-ресурс», опубликовав свои результаты в Nature Communications.
Команда уточнила существующие правила, определяющие сосуществование видов, подтвердив высокую прогностическую способность своей модели. Последствия этого широки: от прогнозирования будущего естественных экосистем до влияния на развитие искусственно созданных биологических сообществ.
Современные Методы Обеспечивают Строгое Тестирование
Теоретическая основа этого исследования восходит к 1960-м годам. Почему же всестороннее экспериментальное подтверждение стало возможным только сейчас? Ответ заключается в появлении высокопроизводительной лабораторной автоматизации.
«Предыдущие попытки показали некоторый успех, но для по-настоящему всестороннего исследования требовалось огромное количество экспериментов», — объясняет Лутц Бекс, профессор лимнологии и ведущий автор исследования. «Только с современным оборудованием мы смогли завершить это в разумные сроки».
На начальном этапе необходимо было определить потребности в питательных веществах различных видов водорослей, для чего потребовалось 864 эксперимента по росту. Каждая монокультура была подготовлена роботизированной системой, а подсчет водорослей автоматизирован с помощью высокопроизводительного микроскопа. В экспериментах со смешанными сообществами искусственный интеллект помогал идентифицировать виды.
Проверка Модели: Прогноз Встречается с Реальностью
Данные, полученные в ходе этих экспериментов, были использованы для уточнения существующей модели, включив использование ресурсов в качестве ключевого параметра. Исследователи затем провели еще 960 экспериментов, объединив виды водорослей в различных условиях питания. Прогнозы модели сравнивались с наблюдаемым развитием сообществ, и результаты были поразительными: механистическая модель точно предсказывала состав различных сообществ.
Уточнение Экологических Правил
Исследователи также использовали свою модель для проверки двух экологических правил, сформулированных биологом Дэвидом Тилманом. Эти правила гласят, что виды, конкурирующие за ограниченные ресурсы, либо сосуществуют, либо вытесняют друг друга, в зависимости от того, ограничены ли они разными ресурсами и потребляет ли каждый вид больше того ресурса, который ограничивает его рост.
Моделирование показало, что только первое правило — виды должны быть ограничены разными ресурсами — универсально верно. Второе правило — виды потребляют больше того ресурса, который ограничивает их рост — применимо только тогда, когда виды конкурируют за заменяемые ресурсы, а не за необходимые.
«Мы всегда должны различать эти два класса питательных веществ при применении этого правила», — объясняет Чжицзе Чжан, первый автор исследования.
Последствия для Защиты Климата
Подход, разработанный в этом исследовании, теперь будет применен к проекту, посвященному секвестрации CO₂ с помощью фитопланктона. Этот проект, поддерживаемый Vector Stiftung, направлен на использование биологических сообществ для смягчения последствий изменения климата.
Способность модели точно прогнозировать сдвиги в экосистемах предлагает мощный инструмент для управления и манипулирования биологическими системами, как в естественной среде, так и в искусственно созданных биотехнологических процессах. Это исследование знаменует собой значительный шаг к более предсказуемому и контролируемому пониманию экологической динамики.
