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 Werauhia gladioliflora (она, между прочим, — дальний родственник ананаса) и управляемые компьютером (рис. 1а).
В качестве подопытных выступили длинномордые листоносы (Glossophaga commissarisi) — летучие мыши, обитающие в окрестностях биостанции (рис. 1б). К слову, у National Geographic есть хороший материал об этих животных.
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?
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.
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».
Будем рады вашим лайкам и подписке на наш канал —здесь мы рассказываем много интересного из мира науки! 💚
