WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 8 |

Роль системы управления распределением энергии можно понять из рис. 4, где представлена общая схема взаимодействия потоков энергии и информации в организме и между организмом и средой. Среда является источником энергии для организма, но также и источником повреждающих воздействий, которые могут способствовать гибели индивида или его потомства. В принципе, степень агрессивности внешней среды может быть одной из переменных состояния, отслеживаемых организмом с целью адаптации своей стратегии распределения энергии в зависимости от значения этой переменной. В биологии такую способность организма называют пластичностью. Однако для упрощения модели агрессивность среды обычно предполагается постоянной на протяжении всей эволюции вида и входит в модель в качестве параметра, а не переменной состояния. На схеме, для примера, представлена только одна переменная среды - время сезона v, информация о котором важна для организма, обитающего в среде с резко выраженной сезонностью. Состояние организма представлено на схеме четырьмя переменными состояния, характеризующими его в каждый момент времени t,: количеством имеющейся в его распоряжении энергии e, количеством накопленной энергии репродукции r, размером s, изношенностью w.

Переменные состояния организма и среды являются входами системы, управляющей распределением энергии. В связи с этим важно подчеркнуть, что организм должен иметь сенсоры для всех переменных состояния. Это означает, что никакая характеристика состояния среды или организма, для которой у организма нет сенсора, не может быть включена в число переменных состояния модели. Управляющая система вырабатывает ряд управляющих сигналов. Один из них, RF, определяет момент высвобождения потомства из-под родительской опеки. Остальные указывают доли энергии, направляемые на добывание пищи и выработку энергии (Ee), репродукцию (Er), репарацию (Ew), рост (Es). Адекватным математическим аппаратом для моделирования системы управления распределением энергии в организме может служить теория формальных нейронных сетей (сеть определяется как множество элементов, связанных друг с другом регуляторными связями, так что состояние отдельного элемента в каждый момент времени зависит от совокупности сигналов, получаемых им от остальных элементов). Хотя исходно нейросетевые модели были предложены для объяснения процессов переработки информации нервной системой, можно показать, что широкий круг управляющих систем организма (эндокринная, иммунная, генная) и даже организм в целом имеют сетевую организацию (Budilova, Teriokhin, 1992; Терехин, Будилова, 1995). Этот вывод важен применительно к рассматриваемой задаче, поскольку ясно, что такой базовый физиологический процесс как распределение энергии лишь отчасти контролируется высшей нервной системой и важное значение имеет управление на гуморальном уровне.

На четвертом уровне ставится задача нахождения генетической структуры, обеспечивающей, через систему генной регуляции, оптимальность параметров жизненного цикла. Четвертый уровень, однако, не следует рассматривать как детализацию третьего по аналогии с тем, что второй является детализацией первого, а третий - детализацией второго. Для установления связи состава генома со структурой управляющей нейроэндокринной сети просто недостаточно информации, да и нет в этом особой необходимости, поскольку интерпретация полученной многоступенчатой схемы была бы слишком сложной. Обычно генетические особенности интерпретируются с точки зрения их непосредственного влияния на параметры жизненного цикла или на особенности стратегии распределения энергии между основными потребностями индивида. Например, наличие или отсутствие потребности в яровизации у некоторых растений определяется рецессивным геном в локусе B/b (Boudry et al., 1994), т. е. ген прямо влияет на характер жизненного цикла (растение, нуждающееся в яровизации, не может быть однолетним) и на стратегию распределения ресурсов (в первый год жизни растение вынуждено тратить их на предстоящее зимнее выживание, а не на репродукцию). Эта ситуация наглядно иллюстрируется на рис. 3: гипотетически возможная, но нереализованная эксплицирующая связь четвертого уровня с третьим показана пунктиром, но зато указана связь уровня генной регуляции напрямую с первым и вторым уровнями. Имеются все основания полагать, что исследования в этом направлении будут развиваться, прежде всего, в связи с быстрым прогрессом техники секвенирования ДНК и генетического анализа. Значительный успех при использовании генетического подхода может быть достигнут в случае, если окажется, что прямая связь между генами и параметрами жизненного цикла является не исключением, а правилом. Это, в принципе, возможно, поскольку параметры жизненного цикла непосредственно определяют приспособленность организма к окружающей среде, и, следовательно, определяющие их механизмы не должны быть слишком консервативными, а это возможно лишь тогда, когда они относительно несложны, т. е. являются механизмами прямого действия.

III. Эволюционная оптимизация продолжительности жизни

и возраста наступления репродуктивной зрелости

Из факторов, существенно влияющих на стратегию жизненного цикла, смертность от внешних причин (хищники, засуха, заморозки, антропогенные нарушения среды обитания) наиболее изучена. Повышенная смертность взрослых особей от внешних причин уменьшает их вклад в приспособленность по отношению к молодым особям и, как следствие, способствует раннему созреванию, повышению трат на репродукцию и сокращению продолжительности жизни вплоть до однолетнего, и даже более короткого, жизненного цикла. Другим внешним фактором, который может влиять на жизненный цикл, является степень доступности пищевых ресурсов. В литературе приводятся доводы в пользу того, что увеличение доступности пищи является фактором, благоприятным для стратегии раннего созревания и высоких репродуктивных затрат (и, следовательно, более короткой продолжительности жизни). Крупномасштабные исследования зависимости жизненного цикла от географического положения популяции, по-видимому, позволяют частично избавиться от фонового шума в данных и выявить ведущие факторы. Так, в случае растений возраст зрелости оказывается положительно коррелированным с широтой местности. С широтой коррелируют ряд других факторов, которые могут влиять на жизненный цикл, например, обеспеченность светом и влагой. Обеспеченность водой может иметь значение просто как ресурс, но недостаток воды (засушливость) может, очевидно, рассматриваться как внешний источник смертности. Длительность продуктивного сезона несомненно влияет на количество энергетических и пищевых ресурсов, получаемых в течение сезона. Как следствие, короткий сезон может благоприятствовать эволюции в направлении увеличения возраста зрелости и продолжительности жизни, которые, впрочем, тесно коррелируют друг с другом. Одним из механизмов блокирования репродукции в первый год жизни в высоких широтах у многих растений служит необходимость яровизации, т. е. зимнего охлаждения растения до репродукции.

Целью данной работы было, во-первых, создание более универсальной, по сравнению с предыдущими, оптимизационной модели для изучения зависимости параметров жизненного цикла, прежде всего, продолжительности жизни и возраста наступления половой зрелости, от совместного действия факторов внешней среды и физиологических ограничений, а во-вторых, сравнение результатов моделирования с реальными данными. Для целей сравнения был взят один из видов дикой свеклы - морская свекла B. v. maritima, демонстрирующая исключительно высокое разнообразие стратегий жизненного цикла, которая встречается вдоль побережий запада Европы и на континентальной части юго-запада Франции. Средняя продолжительность жизни (по отдельным популяциям) возрастает с увеличением широты от одного-двух лет для внутренних местообитаний юго-запада Франции до 11 лет на севере Бретани, после чего она убывает до примерно пяти лет для самых северных популяций. Значительная изменчивость у B. v. maritima отмечается также и в отношении необходимости яровизации. В средиземноморских популяциях необходимость яровизации крайне редка, тогда как в северных популяциях репродукция без яровизации невозможна. В популяциях, расположенных между этими крайними территориями, может быть разное соотношение растений, нуждающихся и не нуждающихся в яровизации.

Мы воспользуемся вторым уровнем моделирования, основанным на неявном задании ограничений на соотношение между bt и pt через схему распределения общих ресурсов (энергии) между различными потребностями организма. Будем предполагать, что интенсивность производства энергии пропорциональна, с коэффициентом пропорциональности D, некоторой степени E размера (объема) тела

Параметр D рассматривается в модели как характеризующий среду с точки зрения уровня обеспеченности питанием индивидов моделируемого вида. Что касается параметра E, то мы будем считать, что он отражает скорее физиологические особенности индивида, Соответственно, при установлении величины параметра E в модельных расчетах мы будем ориентироваться на значения этого параметра, приводимые в литературе, которые колеблются где-то между 0.5 и 0.8 (согласно известному закону Клейбера эта величина должна быть порядка 0.75 (West, 1999), а в (Guegan, Teriokhin, Thomas, 2000), используя данные об основном метаболизме человека, мы получили для E величину, равную 0.5). Предполагается, что в каждый момент энергия делится между различными потребностями индивида. Прежде всего, доля st направляется на межсезонное выживание. Остаток, (1- st), в свою очередь, делится между ростом, на что направляется доля gt от этого остатка, и размножением, на что направляется остаток (1- gt). Предполагается, что есть две группы причин возможной смерти индивида до начала следующего сезона. Первая не контролируется индивидом и мы связываем ее с суровостью внешних условий. В модели она представлена функцией возраста индивида Qt=Q+Pt, равной вероятности выживания при наличии только этого источника смертности. Второй источник смертности может контролироваться индивидом в том смысле, что вероятность выживания при отсутствии других источников равна Pt=(st)S, т.е. параметр S определяет эффективность инвестирования энергии в выживание. Полная выживаемость pt равна произведению Qt и Pt, т. е. pt=QtPt. Что касается эффекта инвестирования на нужды роста, то мы предположим, что в каждый момент t приращение размера равно количеству энергии, инвестированной в рост (предполагается, что энергия и размер измеряются в одних единицах)

где gt доля сезона, когда происходит рост. Количество репродуктивной энергии Rt, накопленной к концу t -го сезона, задается уравнением

Предполагается, что репродуктивный выход bt является нелинейной функцией количества освобожденной репродуктивной энергии Rt - либо степенной

что делает неэффективными слишком маленькие репродуктивные траты, способствуя тем самым накоплению репродуктивной энергии, либо сигмоидной

что делает неэффективными как слишком маленькие репродуктивные инвестиции, так и слишком большие.

В терминах математической теории оптимального управления (Беллман, 1960; Понтрягин, 1961), зависящие от времени переменные Wt и Rt являются переменными состояния моделируемой системы (жизненного цикла индивида). Управляющие переменные включают долю pt от всей энергии, направляемую на зимнее выживание, долю gt от оставшейся энергии, направляемую на размножение, и переменную ft, указывающую, должен ли индивид сохранить накопленную репродуктивную энергию до следующего сезона (ft =0) или высвободить ее в виде потомства (ft =1). Еще одним базовым понятием теории оптимального управления является понятие уравнений состояния, т.е. уравнений, описывающих динамику переменных состояния. В нашем случае роль уравнения состояния выполняют приведенные выше уравнения для Wt и Rt. И, наконец, центральное понятие теории оптимального управления - критерий оптимальности. В данном случае это коэффициент умножения численности популяции, определяемый неявно уравнением Эйлера - Лотки как функция зависящих от возраста рождаемостей bt (t=1, …, T) и выживаемостей pt (t=0,1, …, T-1). Для нахождения параметров жизненного цикла, соответствующих максимальному значению мы используем метод динамического программирования, т. е. решаем путем итераций от t=T-1 до t=0 следующее уравнение

в предположении, что F(WT, RT, T)=0 для всех значений переменных состояния.

Описанная модель эволюционной оптимизации жизненного цикла была применена нами для изучения зависимости оптимальной стратегии распределения энергии индивидом в зависимости от параметров модели. Основное внимание было уделено влиянию параметров D и Q, которые мы рассматриваем как отражающие, соответственно, уровень обеспеченности среды необходимыми для индивида ресурсами и безопасность среды. Диапазон изменения параметра выживания Q был исследован практически полностью - от Q=0.05 до Q=0.99. Что касается обеспеченности питанием D, то его диапазон изменения выбирался таким образом, чтобы получить близкие к реальности и интересные для интерпретации диапазоны изменения некоторых важных характеристик жизненного цикла. На рис. 5 представлена зависимость продолжительности жизни от параметров ресурсов D и безопасности Q. Мы видим, что продолжительность жизни индивида увеличивается с увеличением степени безопасности среды Q и уменьшением уровня доступных пищевых ресурсов D (аналогичная тенденция наблюдается для возраста наступления репродуктивной зрелости). При этом коэффициент размножения, т. е. оптимизируемый критерий приспособленности, увеличивается с ростом как D, так и Q (рис. 6). Однако зависимость от ресурсов пропадает, т. е. возраст зрелости и продолжительность жизни определяются только степенью безопасности внешней среды (они тем выше, чем выше безопасность), если вместо r используется жизненный репродуктивный успех R0, являющийся адекватным критерием дарвиновской приспособленности для популяций со стабильной численностью (рис. 7). На этом основании можно сделать заключение, что только уровень выживаемости "по-настоящему" увеличивает оптимальные значения возраста наступления половой зрелости и максимальной продолжительности жизни. Что же касается влияния уровня обеспеченности питанием его можно считать "артефактом" изменения параметра : уменьшение возраста зрелости для больших значений D и Q в правом верхнем углу на рис. 5 связано с увеличением значений (увеличение, в соответствии с уравнением Эйлера - Лотки, формально влияет на стратегию жизненного цикла так же, как и увеличение смертности), а относительное увеличение возраста зрелости левом нижнем углу связано с уменьшением значений.

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 8 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»