[論文レビュー] Eco-evolution from deep time to contemporary dynamics: the role of timescales and rate modulators

Emanuel A. Fronhofer, Dov Corenblit+6 more|arXiv (Cornell University)|Oct 21, 2022

Evolution and Genetic Dynamics被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、生態と進化を、深時空から現代的プロセスまで、あらゆる時間スケールにわたって統合することで、エコ・エボリューションダイナミクスを再定義する。急激な変化だけでなく、ゆっくりとした長期的フィードバックからも出現が生じることを主張する。気温や遺伝的構造といったレートモジュレーターが、特にグローバル・チェンジ下で、生態的・進化的ダイナミクスを同期または非同期化する主要因であることが特定された。『急速な進化』に限定された焦点に反発し、予測可能性を高めるために統合的でメカニズムに基づいたモデルの必要性を訴える。

ABSTRACT

Eco-evolutionary dynamics, or eco-evolution for short, are thought to involve rapid demography (ecology) and equally rapid phenotypic changes (evolution) leading to novel, emergent system behaviours. This focus on contemporary dynamics is likely due to accumulating evidence for rapid evolution, from classical laboratory microcosms and natural populations, including the iconic Trinidadian guppies. We argue that this view is too narrow, preventing the successful integration of ecology and evolution. While maintaining that eco-evolution involves emergence, we highlight that this may also be true for slow ecology and evolution which unfold over thousands or millions of years, such as the feedbacks between riverine geomorphology and plant evolution. We thereby integrate geomorphology and biome-level feedbacks into eco-evolution, significantly extending its scope. Most importantly, we emphasize that eco-evolutionary systems need not be frozen in state-space: We identify modulators of ecological and evolutionary rates, like temperature or sensitivity to mutation, which can synchronize or desynchronize ecology and evolution. We speculate that global change may increase the occurrence of eco-evolution and emergent system behaviours which represents substantial challenges for prediction. Our perspective represents an attempt to integrate ecology and evolution across disciplines, from gene-regulatory networks to geomorphology and across timescales, from contemporary dynamics to deep time.

研究の動機と目的

• 生態的・進化的ダイナミクスの範囲を、現代的で急速な変化にとどまらず、河川地形の変化や植物進化といったゆっくりとした深時空的プロセスにまで拡張すること。
• 急速な変化のみがエコ・エボリューション的システム行動を生じるという一般的な仮定に反論すること。
• 気温や遺伝的構造といったレートモジュレーターが、生態的・進化的ダイナミクスの同期または非同期化に果たす役割を特定すること。
• グローバル・チェンジ下での出現的行動の予測に、現在の相関的モデルの限界を克服するため、機械的でマルチレイヤー・ネットワークに基づくモデルを提唱すること。
• 遺伝子調節ネットワーク、エコシステム、地質的プロセスを、分野や時間スケールを越えて統合的フレームワークで結びつけること。

提案手法

• 出現を統合的原則として用い、世代的からマクロエボリューション的スケールまで、生態と進化を時間スケールにわたって統合する概念的フレームワークを提唱する。
• 気温、突然変異感受性、遺伝的デカナライゼーションといったレートモジュレーターを、生態的・進化的プロセスの相対的進行速度を変える要因として導入する。
• 遺伝子調節ネットワークからエコシステムレベルの相互作用まで、エコ・エボリューション的フィードバックをマルチレイヤー・ネットワークの視点で表現する。
• 長期間の実証的証拠（例：トリニダードのグッピー、サンゴ系）と理論的モデルを用いて、急速な進化がエコ・エボリューション的フィードバックを生じる前提ではないことを示す。
• 温暖化、生息地の断片化、汚染といったグローバル・チェンジ要因が、環境的モジュレーターとして機能し、システムを新たなエコ・エボリューション的レジームに押し込む可能性を分析する。
• 純粋な相関的アプローチの限界を克服するため、種間相互作用、人口動態、生理学、進化を統合した機械的モデルを提唱する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エコ・エボリューション的ダイナミクスは、どのようにして現代的で急速な変化を超えて、ゆっくりとした深時空的プロセスにまで意味的に拡張できるか？
• RQ2 気温や遺伝的構造といったレートモジュレーターが、生態的・進化的ダイナミクスの同期または非同期化に果たす役割は何か？
• RQ3 河川系と植物進化の間の地質的フィードバックが、長期間にわたりどのようにエコ・エボリューション的プロセスを形成するか？
• RQ4 温暖化や生息地の断片化といったグローバル・チェンジの駆動要因が、エコ・エボリューション的行動の出現の可能性にどのように影響するか？
• RQ5 非アナログ的で急激に変化する環境下で、出現的システム行動を予測するにはどのようなモデリングフレームワークが必要か？

主な発見

• エコ・エボリューション的ダイナミクスは、急速な変化に限定されない。河川地形の変化と植物進化の間のゆっくりとした長期的フィードバックも、エコ・エボリューション的システム行動を生じさせ得る。
• 気温といったレートモジュレーターは、生態的・進化的レートを分離させ得る。温暖化は生態的プロセスを遅くし、進化的プロセスを加速させる可能性があり、エコ・エボリューション的フィードバックの発生確率を高める。
• 土地利用の変化、都市化、汚染といったグローバル・チェンジ要因は強力な選択的圧力となり、急速な進化的反応を引き起こし、システムを新たなエコ・エボリューション的レジームに導く。
• 『出現』の概念は、ゆっくりとしたダイナミクスと急速なダイナミクスの両方に適用可能であり、急速な変化のみが新しいシステム行動を生じるとの仮定に反論する。
• 機械学習やAIに基づく現在の相関的モデルは、メカニズム的根拠に欠けるため、非アナログな条件下では失敗する可能性が高く、統合的でマルチレイヤー・ネットワークに基づくモデルの必要性が生じる。
• マルチレイヤー・ネットワークフレームワークを通じて、遺伝子調節ネットワーク、エコシステム・ネットワーク、地質的プロセスを統合することは、より予測可能なエコ・エボリューション科学への有望な道筋を示す。