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 [1]. 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 [2].

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.

О нем «биомолекула» уже писала: «Голуби умеют считать наравне с приматами» [3]. — Ред.

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.

Литература

1. Nachev V., Stich K.P., Winter C., Bond A., Kamil A., Winter Y. (2017). Cognition-mediated evolution of low-quality floral nectars. Science. 355, 75–78;
2. Макграс С. (2014). Цветочный гипноз. National Geographic;
3. Голуби умеют считать наравне с приматами.