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Interactions entre espèces en mutation : une nouvelle perspective

Examine comment les changements environnementaux influencent les interactions entre les espèces et la dynamique des écosystèmes.

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Interactions dynamiquesInteractions dynamiquesentre les espècesexpliquéeschangeantes dans les écosystèmes.Un nouveau regard sur les interactions
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Les Interactions entre différentes espèces sont super importantes pour comprendre les écosystèmes. Ces interactions peuvent influencer la façon dont une espèce grandit ou survit. Avant, les scientifiques pensaient que ces interactions étaient fixes et prévisibles. Mais des études récentes montrent que les interactions entre espèces peuvent changer en fonction de plusieurs facteurs, comme l'environnement dans lequel elles se trouvent et le moment où ces interactions se produisent. Ces changements rendent difficile de prévoir comment toute une communauté d'espèces va se comporter juste en se basant sur des interactions simples entre des paires d'espèces.

Les découvertes récentes sur les micro-organismes ont appuyé cette idée. Elles montrent que mesurer les interactions entre deux espèces ne représente souvent pas ce qui se passe dans une communauté plus large. Pour mieux comprendre ces interactions complexes, il est crucial d'examiner les facteurs qui causent ces changements et de trouver des moyens de les prédire.

Facteurs Affectant les Interactions

Il y a plein de raisons pour lesquelles la façon dont les espèces interagissent peut changer. Sur de longues périodes, les interactions peuvent évoluer à cause de pressions environnementales qui poussent les espèces à s'adapter. Même sur des périodes plus courtes, des facteurs environnementaux peuvent influencer les interactions entre espèces. Par exemple, les changements climatiques peuvent affecter les interactions entre espèces. De plus, les espèces elles-mêmes peuvent modifier leur environnement. Dans des communautés où certaines espèces sont stationnaires, elles peuvent impacter leur environnement de manière à influencer leurs voisines.

Une façon dont ça se produit, c'est à travers des boucles de rétroaction, où la présence de certaines espèces peut aider ou freiner la croissance d'autres. Par exemple, dans les zones de marais salants, certaines plantes peuvent réduire la salinité du sol, ce qui permet à des plantes plus sensibles de croître. De même, certains micro-organismes peuvent décomposer des substances nocives dans leur environnement, permettant à d'autres espèces, généralement gênées par les toxines, de prospérer.

L'équilibre entre interactions positives et négatives peut changer selon l'environnement. Par exemple, à mesure que les niveaux de stress augmentent, les interactions entre espèces peuvent passer de nuisibles à bénéfiques. Bien qu'on comprenne qualitativement ces processus, il manque encore une théorie solide pour prédire ces changements ou les appliquer à différents systèmes.

Une Nouvelle Approche pour Comprendre les Interactions

Dans cet article, on propose un cadre pour prédire comment les interactions entre espèces changent en fonction de divers facteurs, y compris leur environnement, le temps et l'espace qu'elles occupent. Notre approche s'appuie sur des modèles classiques qui décrivent comment les organismes absorbent les ressources et se battent pour elles. En élargissant ces modèles, on peut inclure non seulement les impacts négatifs sur la croissance, mais aussi les contributions positives des espèces sur leur environnement.

On introduit le concept d'« interaction instantanée », qui capte comment une espèce affecte la croissance d'une autre selon les conditions environnementales actuelles. Dans une communauté où les espèces ne peuvent interagir que par des changements environnementaux, on peut voir comment leurs interactions évoluent dans le temps ou dans l'espace. Ça peut mener à des changements dans la direction et la force de ces interactions, qui peuvent passer de positives à négatives ou inversement.

On a testé notre cadre avec de petites communautés de micro-organismes, en éliminant les changements environnementaux externes pour se concentrer sur comment une espèce influence une autre. Ça donne un moyen de séparer les effets des organismes sur leur environnement des influences extérieures.

Le Modèle Environnement-Organisme

Pour construire notre modèle, on regarde comment les interactions peuvent être décomposées en parties basiques. On identifie trois composants clés des interactions entre espèces. Le premier montre comment une espèce modifie son environnement, contribuant à créer des conditions qui affectent la croissance d'autres espèces. Le deuxième prend en compte comment les facteurs externes – comme les flux de nutriments – influencent ces conditions. Le troisième considère comment le taux de croissance d'une espèce change selon son environnement.

En comprenant ces composants, on peut catégoriser quatre types d'interactions :

  1. Enrichissement – Une espèce produit des nutriments qui aident une autre espèce à grandir.
  2. Déplétion – Une espèce consomme un nutriment, rendant plus difficile la croissance d'une autre.
  3. Pollution – Une espèce crée des toxines qui nuisent à une autre.
  4. Détoxification – Une espèce enlève des toxines de l'environnement, aidant une autre à croître.

Combiner ces interactions de base peut créer des interactions plus complexes, où l'effet global sur la croissance dépend de l'équilibre entre influences positives et négatives. Cet équilibre changera selon le contexte environnemental.

Interactions Dépendantes du Temps

Un exemple simple de comment les interactions peuvent changer avec le temps implique une seule espèce qui se bat pour un nutriment tout en détoxifiant son environnement. Au début, cette espèce peut bien grandir en retirant les toxines de l'environnement. Cependant, à mesure qu'elle continue de grandir, elle peut épuiser les nutriments disponibles, menant à une inversion de la façon dont ses interactions affectent sa croissance.

On peut simuler ce processus dans un environnement contrôlé, ce qui nous permet de suivre comment les interactions passent de positives à négatives avec le temps. Au début, quand la quantité de toxines est élevée, la détoxification bénéficie à l'espèce. Avec le temps, à mesure que les toxines sont enlevées et que les niveaux de nutriments baissent, les avantages s'estompent, et la compétition pour les nutriments devient la principale préoccupation.

Vérification Expérimentale

Pour voir si nos prédictions tiennent dans la vraie vie, on a réalisé des expériences avec une bactérie capable de décomposer des antibiotiques. Les bactéries peuvent s'aider en détoxifiant l'antibiotique tout en se battant pour une source de nourriture limitée. On a varié les conditions initiales pour observer comment les interactions évoluaient au fil du temps.

En mesurant la croissance des bactéries sous différentes conditions, on a observé un schéma similaire à ce qu'on avait prédit. Au début, la présence de plus de bactéries aidait à détoxifier l'environnement, menant à des interactions positives. Cependant, avec le temps, et à mesure que la source de nutriments devenait limitée, les interactions ont évolué vers le négatif.

Ça suggère que mesurer les interactions à un seul moment pourrait mal représenter la véritable dynamique des interactions entre espèces, surtout dans les écosystèmes naturels où les conditions changent avec le temps.

Interactions Multi-espèces

Bien qu'on se soit concentré sur une seule espèce, notre modèle peut facilement s'étendre à des groupes d'espèces. Dans des communautés où deux ou plusieurs espèces interagissent, les complexités se multiplient. Par exemple, une espèce pourrait décomposer un matériau, et les sous-produits pourraient être consommés par une autre espèce. À mesure que les ressources fluctuent, les interactions changent aussi.

Des études dans des systèmes à deux espèces montrent que la façon dont une espèce affecte une autre peut changer avec le temps. Les interactions initiales peuvent être fortes et positives, mais à mesure que les ressources sont consommées, l'impact peut devenir négatif, reflétant une dynamique compétitive.

De plus, en considérant des communautés spatialement structurées, où les espèces sont disposées dans une configuration spécifique, des interactions similaires peuvent être observées. Par exemple, dans un système à écoulement, la consommation des ressources peut se faire séquentiellement à mesure que les organismes avancent en aval. Ça crée un gradient, où différentes espèces interagissent avec des forces variables selon leur emplacement par rapport aux ressources.

Implications pour Comprendre les Écosystèmes

Notre cadre offre une nouvelle façon de penser comment les espèces interagissent entre elles et avec leur environnement. Il souligne que le contexte est crucial. Les changements environnementaux provoqués par les espèces peuvent influencer leurs interactions et la dynamique de la communauté. Cette compréhension peut aider à prédire comment les communautés vont réagir aux changements au fil du temps.

En se concentrant sur les boucles de rétroaction entre les organismes et leur environnement, on peut avoir une meilleure idée de comment fonctionnent les écosystèmes. Cette approche peut aider à clarifier des questions de longue date sur l'équilibre entre interactions positives et négatives dans la nature et comment ces interactions façonnent la diversité des communautés.

Limitations et Directions Futures

Bien que notre modèle offre des perspectives intéressantes sur les interactions entre espèces, il a aussi ses limites. Par exemple, bien qu'il puisse décrire les interactions dans des environnements fermés, il ne prend pas en compte les changements externes constants qui affectent les écosystèmes naturels. Néanmoins, comprendre comment les processus autogènes influencent les interactions peut être appliqué pour comprendre de nombreux scénarios écologiques.

De plus, notre focus s'est principalement concentré sur les environnements où les organismes interagissent à travers des changements environnementaux. D'autres interactions directes, comme la prédation, sont plus compliquées à inclure mais pourraient élargir notre modèle dans de futures recherches.

Conclusion

Les interactions entre les espèces et leur environnement sont complexes et en constante évolution. En utilisant un cadre qui met l'accent sur la rétroaction entre les organismes et leur environnement, on peut commencer à prédire ces changements plus efficacement. Cette compréhension est essentielle pour gérer les écosystèmes et assurer leur stabilité, surtout à mesure que les conditions environnementales continuent de changer à cause de l'activité humaine et du changement climatique.

En continuant d'explorer ces connexions, on espère découvrir de nouvelles façons de manipuler les interactions entre espèces et d'améliorer la biodiversité dans divers écosystèmes. En favorisant une compréhension plus dynamique de ces relations, on peut contribuer aux efforts visant à préserver l'équilibre délicat de la vie sur Terre.

Source originale

Titre: Environment-organism feedbacks drive changes in ecological interactions

Résumé: Ecological interactions, the impact of one organism on the growth and death of another, underpin our understanding of the long-term composition and the functional properties of communities. In recent years, the context-dependency of interactions - their tendency to change values in different environments, locations and at different times - has become an increasingly important theme in ecological research. However, an overarching theoretical assumption has been that external environmental factors are responsible for driving these changes. Here, we derive a theoretical interaction framework which teases apart the separate roles played by these extrinsic environmental inputs and the intrinsic environmental changes driven by organisms within the environment itself. At the heart of our theory is the instantaneous interaction, a quantity that captures the feedback between environmental composition and the growth of organisms within it. In the limit that intrinsic, organismdriven environmental change dominates over external drivers, we find that this feedback can give rise to temporal and spatial context-dependencies as organisms modify the environment over time and/or space. We use small synthetic microbial communities as model ecosystems to demonstrate the power of this framework, using it to predict time-dependent intra-specific interactions in a toxin degradation system and to relate time and spatial dependencies in crossfeeding communities. Our framework helps to explain the ubiquity of interaction context-dependencies in systems where population changes are driven by environmental changes - such as microbial communities - by placing the environment on an equal theoretical footing as the organisms that inhabit it.

Auteurs: Oliver J. Meacock, S. Mitri

Dernière mise à jour: 2024-05-30 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.10.31.565024

Source PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.10.31.565024.full.pdf

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

Merci à biorxiv pour l'utilisation de son interopérabilité en libre accès.

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