Nat. Ecol. Evol. | Article全球生态系统正在迅速接近临界点，在此状态下，微小的变化都可能引发生态系统的剧烈变动。理论预测显示，进化能够影响系统的临界点行为，但一直缺乏直接的实验证据。本研究探讨了进化过程改变这些临界点并保护生态群落免于瓦解的能力。本研究将一个包含大肠杆菌（Escherichia coli ）与酿酒酵母（Saccharomyces cerevisiae）的双物种微生物系统培养了超过4000代，并对共进化前后生态系统的稳定性状况进行分析。研究结果表明，临界点——以及生态群落的其他几何特性——的进化可以改变微生物群落生存的条件范围。本研究建立了一个数学模型，以解释生长率、环境承载力及对环境变化抗性等参数的进化改变如何影响生态系统的恢复能力。结果显示，关键物种的适应性变化能够改变生态群落的临界点，进而可能促使生态系统的稳定或加速其崩溃。 研究背景
生态群落可以处于多种不同的稳定状态，每种状态具有独特的物种组成和生态系统功能。一个关键的问题是，在环境快速变化的压力下，这些群落的稳定状态如何随着时间而演变。理解稳定状态的关键在于“吸引域（basin of attraction）”的概念。“吸引域”指的是当生态系统遭受扰动时，仍能维持其原有状态而不转变至另一状态的条件范围。“吸引域”的“深度”和“广度”是比喻生态系统恢复力的表述：域越深、越广，则表明生态系统能在不发生根本性变化的前提下承受更多的干扰（图1）。▲图1 | 临界点标志着生态系统状态，在这些状态下，环境的微小变化可能引发生态系统平衡状态的巨大改变。a–c, 状态空间图，展示生态系统平衡状态对环境条件（x 轴）和初始生态系统状态（y 轴）的依赖性，突出显示两个稳定状态，1 和 2（深蓝线）。根据生态系统的初始状态和环境条件预测其发展轨迹。浅绿色区域表示导致单一稳定状态（1 或 2）的环境条件。深绿色区域（a,b）表示状态 1 的吸引域，给定特定的环境变量值（i），该平衡状态的吸引力较强，使偏离状态 1 的可能性较小。在临界点附近（蓝线变为红线的地方），微小的环境变化可能引发向状态 2 的过渡。双稳态区域（橙色阴影（a,c））具有多个稳定状态（蓝线和蓝色圆圈）以及一个不稳定平衡（红线和红色圆圈），系统最终的平衡状态取决于初始条件和环境变量。对生态系统动力学的理论探究突显了临界点的重要性，临界点是生态动力学中的一个阈值，在这一点上，尽管生态系统看似稳定，但对于条件的细微变化却极为敏感，这可能会导致生态系统转变成另一种稳定状态。由于人类活动引发的环境变化，各类自然系统经历了生态转变，包括浅水湖泊生态系统、珊瑚礁以及渔业（图1）。
实验系统充当了连接生态理论的数学框架与复杂生态系统中所观察到动态变化的桥梁。一个令人振奋的进展是在微生物种群中实验性地描绘出生态稳定状态图。通过实验室内的实验，在不同生态条件下对微生物基因型进行多代次的共培养，可以用来描绘出稳定状态的数量平衡点、临界点以及转换点。这些研究揭示，当系统接近临界点时，它从扰动中恢复的速度会变得缓慢，这表明缓慢的恢复速率可以作为生态崩溃的预警信号。具备在各种条件下衡量生态系统稳定性的能力意味着有可能通过实验来解答“进化是否能够驱动稳定状态、临界点以及其他生态群落突现特性的改变”这一问题。
在面对严重环境压力时，种群可以通过自然选择适应环境，从而避免灭绝。近期的理论研究预测，快速的适应性进化能够通过改变系统的临界点行为，使其承受更高水平的环境压力，从而将群落从崩溃的边缘拯救回来。这表明，临界点并非固定的阈值，而是取决于环境变化的速度和种群适应的速度。此外，环境变化会在群落中带来不均衡的挑战，导致某些物种处于次优状态，而其他物种则不受影响。共存物种间相互作用的适应性变化可能会改变平衡状态及相关吸引域的几何特性（图 2b、c）。理解促使整个群落对环境变化耐受性增强的进化选择性条件，以及在何种情况下适应会破坏物种间的生态平衡，从而导致物种灭绝和生态系统崩溃，具有重要意义。本研究探讨了一个由两种模式生物——大肠杆菌和面包酵母——组成的实验进化系统。本研究监测了在实验室中共同进化了 1,000 代和 4,000 代的实验物种对的吸引域和临界点（图 1b），并进一步评估了群落恢复扰动的能力。
▲图2 | 进化塑造了平衡频率和吸引域。a, 一对大肠杆菌-酵母菌在共培养中繁殖了 4,000 代。大肠杆菌-酵母菌祖先对（粉色）与从第 1,000 代（绿色）和第 4,000 代（蓝色）获得的进化对在不同初始频率下培养，并跟踪每个物种的相对频率达 5 天。b, 使用基因组测序确认每个菌株的亲缘关系及其进化的遗传基础。c–e, 祖先（c）和进化的第 1,000 代（d）及第 4,000 代（e）达到了显著不同的平衡状态。f–h, 利用时间序列数据量化了祖先（f）及第 1,000 代（g）和第 4,000 代（h）吸引域的形状和潜力。为了测试共同进化如何影响微生物群落的稳定性，本研究将之前报道的 1000 代共同进化实验继续进行了 3000 代。简言之，大肠杆菌与酵母菌的混合培养通过每日稀释方式进行繁殖，每天两个物种各繁殖 10 代。在繁殖到 1,000 代时，分离出一个大肠杆菌克隆和一个酵母菌克隆，用于启动新的共培养，随后再繁殖 3,000 代。总共繁殖 4,000 代后，再次从共培养物中分离出一个大肠杆菌克隆和一个酵母菌克隆。
因此，本研究使用了三对大肠杆菌和酵母菌克隆：（1）祖先大肠杆菌和酵母菌克隆，未经过共同进化（以下简称“祖先”）；（2）共同进化了 1,000 代的大肠杆菌和酵母菌（以下简称“1000 代”）；（3）共同进化了 4,000 代的大肠杆菌和酵母菌（以下简称“4000 代”）（图 2a）。对共同进化了 4,000 代的大肠杆菌和酵母菌进行了全基因组测序，以确认先前在 1,000 代大肠杆菌和酵母菌中描述的基因变异是否存在，并检测到新的变异。研究发现，大肠杆菌进化出了多种共培养特异性适应性，而酵母菌则仅产生了少量遗传变异，这与此前对 1,000 代实验的分析结果一致（图 2b）。此前的研究通过废培养基检测表明，大肠杆菌和酵母菌通过减少资源使用的重叠实现了共存进化。
具有强恢复力的群落在环境条件变化时能够保持物种组成和功能的一致性。本研究评估了祖先、1,000 代和 4,000 代菌株群落的稳定性，方法是以不同比例的大肠杆菌和酵母菌启动一系列共培养物，随后测量各组共培养物恢复到一致平衡状态的能力。此实验设计模拟了外部驱动因素的影响，如疾病、极端环境条件或资源可用性变化，这些因素可能导致大肠杆菌和酵母菌相对频率的突然扰动。这种方法能够以递增的间隔精确扰动大肠杆菌与酵母菌的共培养体系，使其偏离原有的平衡状态。高度稳定的群落即使在受到强烈扰动后也能恢复平衡，而不太稳定的群落可能会转变为另一种稳定状态（例如酵母菌被完全消灭的状态）。
大肠杆菌-酵母菌共培养物中吸引域的演化
在本研究的实验条件下，所有共培养体系在两个物种均存在的情况下最终都能达到稳定平衡状态，即使最初其中一个物种的个体数量非常稀少（<5%）也不例外。祖先群落通常会达到大肠杆菌占 50-70%，酵母菌占 30-50% 的平衡状态（图 2c）。共同进化 1,000 代后，平衡频率发生显著变化，大肠杆菌占据了培养物的 75-95%（图 2d）。在共同进化 4,000 代时，大肠杆菌进一步占据主导地位，占培养物的 94-96%（图 2e）。以往研究通过分析自然生态系统中物种的频率分布，定量描述吸引域。为了量化双物种系统中的吸引域，本研究采用了一种统计方法，将大肠杆菌的频率分布转化为势能（U），即系统稳定性景观的数学表示。该势能函数描述了系统在不同参数下的势能变化，其最小值对应于系统的稳定平衡。势能面的图解展示了系统在不同状态下的运动方向和速度，类似于一个球在吸引盆地中滚动的过程。通过绘制大肠杆菌和酵母菌在不同演化阶段的吸引盆地图，本研究确定了演化过程在大肠杆菌-酵母菌平衡频率周围形成了吸引盆地（图 2f-h）。理论预测表明，恢复力较强的系统与恢复力较弱的系统相比，其随时间的波动更小，且从扰动中恢复的速度更快。本研究通过测量大肠杆菌频率随时间的变化，发现共同进化 4,000 代的群落达到的平衡频率在重复实验中的波动更小。此外，还计算了每对大肠杆菌-酵母菌的恢复率，结果显示 4,000 代群落能更快达到平衡。这些发现表明，共同进化 4,000 代的大肠杆菌和酵母菌相比其祖先具有更稳定的平衡频率。综上所述，本研究结果表明，在双物种生态系统中，进化过程能够改变系统稳定性的几何特性，特别是平衡频率和吸引域的形态。进化导致新的临界点与稳定性降低
共同进化的大肠杆菌和酵母菌能够从广泛的初始比例恢复到平衡频率，且共同进化时间越长，其平衡频率的稳定性越高。然而，理论和实证研究表明，在稳定环境中适应良好的物种可能对环境变化的耐受能力较弱。为了探讨和描绘大肠杆菌与酵母菌共存的环境适应空间，本研究在共培养的生长培养基中添加了抗生素四环素，为大肠杆菌引入梯度环境压力（图 3a）。在高浓度四环素（>2.75 μg/ml）下，四环素具有抑菌作用，能够抑制大肠杆菌的生长但不会导致其死亡，而对酵母菌的生长几乎没有影响。在低浓度四环素（<0.25 μg/ml）下，四环素则会引发激素反应，反而促进大肠杆菌 MG1655 的生长。经验分岔图揭示，模式群落在不同环境条件下可能表现出的状态及其转变，显示了生态共存的范围（图 3b-d）。▲图3 | 对急性压力的适应可以改变临界点行为。a, 使用共培养来映射共存条件。针对每对大肠杆菌-酵母菌的 7 天实验在不同初始大肠杆菌-酵母菌频率和四环素浓度下重复，总共进行了 3,150 个培养。将初始大肠杆菌在共培养中的频率放在 y 轴上，四环素浓度放在 x 轴上，绘制初始条件的范围。b, 每个共培养可能导致灭绝（灰色）、祖先的共存（紫红色）或不稳定平衡（橙色）的可替代结果。c,d, 使用不同颜色表示第 1,000 代（绿色，c）和第 4,000 代（蓝色，d）的共存情况。e,f, 对适应了补充四环素培养基的大肠杆菌-酵母菌对的共存条件进行了评估。大肠杆菌菌株的耐药性进化增加了共存范围（比较 b 与 e 及 d 与 f）。每个图中显示了对应于稳定共存、双稳态和大肠杆菌灭绝的环境条件的吸引域。观察结果揭示了两个关键点。首先，四环素对大肠杆菌生长的影响显著改变了共培养的临界点行为：在低浓度四环素下，大肠杆菌占据优势（图 3b、c），而在高浓度下则有利于酵母菌的生长。有趣的是，在低浓度四环素条件下，进化了 1,000 代和 4,000 代的菌株表现出不稳定性，而在相同条件下，祖先菌株能够稳定共存。其次，共存的可能性受大肠杆菌初始频率的影响，这突显了物种相互作用中的优先效应和正频率依赖性的重要性。值得注意的是，分岔图展示了每对大肠杆菌与酵母菌的双稳态区域，即能够产生多个稳定平衡状态的环境条件（图 3b-d）。在高浓度四环素抑制大肠杆菌生长的条件下，祖先菌株的共培养体系在 1-2 μg/ml 浓度范围内达到临界点，时间略早于共同进化的菌株（1.25-2.5 μg/ml），但差异并不显著（图 3b）。特别值得注意的是，在低浓度四环素（促进大肠杆菌生长）条件下，进化的菌株群体出现了一个新的临界点，导致酵母菌被淘汰（图 3c，d）。这些结果表明，虽然进化能够增强物种在某一环境梯度中的生态稳定性，但同时可能削弱其在另一环境梯度中的稳定性，进而增加系统早期崩溃的风险。
临界点的进化转移增加了稳定性
研究进一步测试了大肠杆菌对四环素急性选择性压力的适应是否会扩大其共存范围。结果显示，与四环素敏感的祖先菌株相比，耐四环素的大肠杆菌（无论是祖先菌株还是 4,000 代菌株）的生长速度和种群承载能力均有所下降。随后对这些耐四环素的大肠杆菌-酵母菌对进行传代，并绘制了吸引盆地与临界点图。结果显示，在每种条件下，耐四环素菌株的共存范围显著扩大（图 3e,f）。这一结果与理论模型的预测一致，即如果进化速度足够快，进化可以拯救物种免于灭绝。在此实验中，四环素施加的强大选择压力，加上大肠杆菌快速进化抗性的能力，很可能促成了这种“进化拯救（evolutionary rescue）”的现象。结果表明，在多物种群落中，一个物种对环境压力的代价较高的适应可以增强整个生态群落的恢复力。然而，这一提升取决于该适应对共存物种的生长参数及其原始平衡频率的影响。双物种模型揭示促进恢复力的关键性状
研究结果与理论预测一致，这些理论表明进化可以改变系统的临界点行为。在这些模型中，核心性状直接影响种群对环境变化的响应，进而影响群落的临界点表现。本研究使用生态模型来探讨一系列与环境压力直接或间接相关的种群增长参数的变化如何改变群落的临界点特性。个体性状的进化依赖于遗传变异，这些变异影响着种群层面的参数，如增长率和承载能力，而这些参数反过来又会影响群落层面的特性，如平衡频率或临界点行为。因此，理解性状的变化对恢复力的作用至关重要。为了探讨这一问题，研究对经典的Lotka–Volterra竞争模型进行了两方面的重要扩展。首先，将物种竞争系数设置为与频率相关的变量，从而允许双稳态的可能性。其次，引入了环境压力系数，将环境压力对大肠杆菌种群动态的影响纳入模型。为了系统地评估不同参数对群落稳定性的影响，本研究进行了理论稳定性分析，以确定物种共存和潜在分叉点的条件。该分析结果与对标准Lotka–Volterra模型的预期一致，表明降低物种间相互作用强度可以促进共存的可能性（图 4a,b）。
▲图4 | 生长特征、物种间相互作用和抗性的进化对临界点的影响不均。a,b, 在标准Lotka–Volterra模型下的预测，较高的物种间相互作用程度导致不稳定，而较低的相互作用水平则增加了共存可能的条件范围。c, 生态系统的几何形态可以沿多个维度进化，包括平衡状态和临界点。d, 模拟大肠杆菌-酵母共培养的平衡状态（显示为大肠杆菌频率），涵盖一系列初始大肠杆菌起始频率和环境压力条件。环境压力的值在 0 到 1 之间对应于低四环素浓度，此时大肠杆菌的生长得到促进，而大于 1 的值代表大肠杆菌生长受到抑制的四环素浓度。深黑色线表示“进化”后的平衡频率，深橙色线表示进化后的双稳态。两条线的交点标记了临界点。浅蓝色虚线表示祖先状态。e–i, 模拟大肠杆菌生长速率的变化（e）、大肠杆菌种群承载力的变化（f）、大肠杆菌对酵母的竞争效应增强（g）、酵母对大肠杆菌的竞争效应减弱（h）以及对环境压力的抗性增加（i）。红色箭头表示临界点的位移，蓝色箭头表示平衡频率的位移。为了进一步探讨适应对临界点行为和物种共存的影响，我们基于祖先和共同进化的大肠杆菌分离株的单培养和共培养实验数据，对模型进行了参数化。模拟结果显示，模型能够重现实验中观察到的平衡频率、双稳态及临界点（图 4c）。这些模拟包括了四环素对大肠杆菌的低浓度促进作用及高浓度抑制作用。进一步的模拟结果表明，一个物种的适应可能会破坏物种间的相互作用，进而削弱群落的稳定性。在不改变生长特性或种间相互作用的前提下，进化出对环境压力的更强抵抗力是促进生态系统在不同环境条件下恢复力的最稳健策略。
微生物生态系统易受全球气候变化的影响，这是导致关键生态系统不稳定的一个重要因素。近年来，微生物工程和定向进化被提出作为减缓这些影响的有效策略。在进化实验中，微生物种群通常会迅速演化出生长速度和承载能力的差异。此外，物种在其群落环境之外的独立进化过程，可能导致其演化出抑制重新融入该群落的特性。研究证实了理论预测，即进化能够改变生态系统的临界点行为，从而对群落产生既可以是稳定化也可以是去稳定化的影响。总体而言，研究结果表明，为了实现有效的生态恢复力，定向进化或基因工程策略应侧重于提升对环境变化的耐受力，同时尽量减少对种群增长动态和物种间相互作用的过度改变。尤其是在全球气候变化带来的剧烈环境挑战下，生态群落及其组成物种对快速适应能力的深入理解是当务之急。研究还揭示了进化如何塑造生态系统稳定性的几何特性，并为基于进化的策略提供了理论支持，以提高微生物生态系统在面对人为环境变化时的恢复力。
论文信息
标题：Evolutionary shift of a tipping point can precipitate, or forestall, collapse in a microbial community
期刊：Nature Ecology & Evolution
类型：Articles
作者：Christopher Blake*【Monash University】, Jake N. Barber【Monash University】, Tim Connallon【Monash University】 , & Michael J. McDonald【Monash University】
时间：2024-09-18
DOI：https://doi.org/10.1038/s41559-024-02543-0
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