[논문 리뷰] Eco-evolution from deep time to contemporary dynamics: the role of timescales and rate modulators

Emanuel A. Fronhofer, Dov Corenblit외 6명|arXiv (Cornell University)|2022. 10. 21.

Evolution and Genetic Dynamics인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 생태학과 진화론을 깊은 시간에서 현대적 과정에 이르기까지 모든 시간 척도에서 통합함으로써 에코진화역학을 재정의한다. 급속한 변화뿐 아니라 느린 장기적 피드백까지도 분화가 발생할 수 있다고 주장하며, 온도와 유전자 구조 등 속도 조절자가 생태학적·진화적 역학의 동기화 또는 이질화를 이끌 수 있음을 규명한다. 특히 글로벌 변화 상황에서 이러한 요소들이 생태학적·진화적 역학을 어떻게 영향을 미치는지 분석함으로써, '급속한 진화'에 대한 좁은 초점을 넘어서 통합적이고 기계적 모델을 통해 비표준 조건에서의 예측 가능성을 향상시킬 것을 촉구한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 생태학적·진화적 역학의 범위를 현재의 급속한 변화를 넘어서, 강의 지형학적 형상과 식물 진화와 같은 느린 장기적 과정까지 확장한다.
• 에코진화적 역학의 주된 행동이 유일하게 급속한 변화에서 비롯된다는 기존의 가정을 도전한다.
• 생태학적·진화적 역학의 동기화 또는 이질화를 이끌 수 있는 속도 조절자(예: 온도, 유전자 구조)를 규명한다.
• 비표준 조건에서의 에코진화적 행동 예측에 있어 기존의 상관관계 기반 모델의 한계를 해결하기 위해 기계적이고 다층 네트워크 기반의 모델링을 주장한다.
• 유전자 조절 네트워크, 생태계, 지질학적 과정을 다양한 분야와 시간 척도에 걸쳐 통합하는 프레임워크를 촉진한다.

제안 방법

• 에코진화적 역학을 세대 수준에서 매크로진화 수준까지 모든 시간 척도에서 통합하는 개념적 프레임워크를 제안하며, 통합 원리로 '분화' 개념을 사용한다.
• 생태학적·진화적 과정의 상대적 속도를 변화시킬 수 있는 속도 조절자(예: 온도, 돌연변이 민감도, 유전자 안정성의 붕괴)를 도입한다.
• 유전자 조절 네트워크에서 생태계 수준의 상호작용에 이르기까지의 에코진화적 피드백을 다층 네트워크의 시각으로 표현한다.
• 장기적 실증 데이터(예: 트리니다드 고기, 산호 생태계)와 이론적 모델을 사용하여 급속한 진화가 에코진화적 피드백을 유도하는 데 반드시 필요하지 않음을 입증한다.
• 기후 변화 요인(예: 온난화, 서식지 분할, 오염)이 환경적 조절자로 작용하여 시스템이 새로운 에코진화적 제도로 이동할 수 있음을 분석한다.
• 순수한 상관관계 기반 접근 방식의 한계를 극복하기 위해 종 간 상호작용, 인구 구조, 생리학, 진화를 통합한 기계적 모델을 주장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 에코진화적 역학을 현재의 급속한 변화를 넘어서, 느린 장기적 과정(예: 강의 지형학적 형상과 식물 진화 간의 상호작용)까지 의미 있게 확장하는 방법은 무엇인가?
• RQ2 온도와 유전자 구조와 같은 속도 조절자가 생태학적·진화적 역학의 동기화 또는 이질화에 어떤 역할을 하는가?
• RQ3 강의 시스템과 식물 진화 간의 지형학적 피드백이 장기적 시간 척도에서 어떻게 에코진화적 과정이 될 수 있는가?
• RQ4 기후 변화의 주요 원인(예: 온난화, 서식지 분할)이 에코진화적 행동의 분화 가능성을 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ5 비표준 조건에서의 시스템 행동을 예측하기 위해 어떤 모델링 프레임워크가 필요한가?

주요 결과

• 에코진화적 역학은 급속한 변화에 국한되지 않으며, 강의 지형학적 형상과 식물 진화 간의 느린 장기적 피드백 역시 분화된 시스템 행동을 유도할 수 있다.
• 온도와 같은 속도 조절자는 생태학적·진화적 속도를 분리시킬 수 있으며, 온난화가 생태학적 속도를 느리게 하고 진화적 속도를 빠르게 할 수 있어 에코진화적 피드백의 가능성 증가를 초래할 수 있다.
• 농지 이용 변화, 도시화, 오염과 같은 글로벌 변화 요인은 강력한 선택 압력으로 작용하여 빠른 진화 반응을 유도하고 시스템을 새로운 에코진화적 제도로 이동시킬 수 있다.
• 분화 개념은 느린 변화와 빠른 변화에 모두 동일하게 적용되며, 유일하게 급속한 변화에서만 새로운 시스템 행동이 발생한다는 가정을 도전한다.
• 기계적 기반의 결여로 인해 기계학습 및 인공지능 기반의 현재 상관관계 모델은 비표준 조건에서 실패할 수 있으며, 통합적이고 다층 네트워크 기반의 모델이 필요하다.
• 다층 네트워크 프레임워크를 통해 유전자 조절 네트워크, 생태계 네트워크, 지질학적 과정을 통합하면 더 예측 가능한 에코진화적 과학으로 나아갈 수 있는 유망한 길이 열린다.