原文链接：Levels and limits in artificial selection of communities - Blouin - 2015 - Ecology Letters - Wiley Online Library

Abstract

Artificial selection of individuals has been determinant in the elaboration of the Darwinian theory of natural selection. Nowadays, artificial selection of ecosystems has proven its efficiency and could contribute to a theory of natural selection at several organisation levels. Here, we were not interested in identifying mechanisms of adaptation to selection, but in establishing the proof of principle that a specific structure of interaction network emerges under ecosystem artificial selection. We also investigated the limits in ecosystem artificial selection to evaluate its potential in terms of managing ecosystem function. By artificially selecting microbial communities for low CO2 emissions over 21 generations (n = 7560), we found a very high heritability of community phenotype (52%). Artificial selection was responsible for simpler interaction networks with lower interaction richness. Phenotype variance and heritability both decreased across generations, suggesting that selection was more likely limited by sampling effects than by stochastic ecosystem dynamics.

摘要

个体的人工选择在达尔文的自然选择理论解释中起到了决定性作用。如今，生态系统的人工选择已被证明其有效性，并可能为多个组织级别的自然选择理论做出贡献。本研究不关心适应选择的机制，而是旨在建立证明特定交互网络结构在生态系统人工选择下的出现原理。我们还研究了生态系统人工选择的局限性，以评估其在管理生态系统功能方面的潜力。通过21代（n = 7560）人工选择微生物群落以减少CO2排放，我们发现群落表型具有非常高的遗传力（52%）。人工选择导致了更简单的交互网络和较低的交互丰富度。随着世代的增加，表型方差和遗传力都减少，表明选择更可能受到采样效应限制，而不是随机生态系统动态的影响。

图 1 实验方法。对照组和处理组各包含 6 个线路，每个有30个群落，作为重复。为了创建每个线路，我们在 96 孔微孔板的 30 个孔中加入 1/20 稀释的 LB 培养基；然后在每个孔中接种来自天然复杂微生物群落的菌种。培养 24 小时后，测量每个群落排放的二氧化碳。在选择处理线路中，选出二氧化碳排放量最低的三个群落，用于接种 30 个新孔，从而形成下一代。在对照线路中，随机选择三个亲本群落。如此循环 20 代。

图 2 群落平均相对特性随选择的变化。群落 (a) 二氧化碳排放量、(b) 碳同化产量和 (c) 生物量产量的差异。为确定人工选择的效果，对照组的平均值减去处理组的平均值。使用线性模型确定 R² 和 P 值。如果回归斜率与零有显著差异，则描绘回归线。虚线：对照组；实线：选择处理。有关碳同化产量计算方法的详细说明，请参阅 "补充材料和方法 "部分。

图 3 选择实验结束时的群落微生物多样性：(a) 对应分析的相关圈--每个方框对应一个 T-RFLP 定义的遗传单元；(b) 对照组（C）和选择处理组（S）的双曲线中心。每个点代表每组中发现的六个线路之一。对照组和处理组的群落组成差异显著（蒙特卡罗检验：P = 0.002）。请注意，某些遗传单位存在于某些而非所有选择处理线路中，而不存在于对照品系中（如 X197、X235、X361），反之亦然（如 X114、X209、X240）；某些遗传单位在选择处理中比在对照中更为常见（如 X187、X230、X364），反之亦然（如 X173、X185、X205）。

图 4 整体共现网络结构及相关指数值。 用 21 代后出现的 T-RFLP 定义遗传单元的共现矩阵来构建 (a) 对照组（C）和 (b) 选择处理组（S）的相互作用网络。当两个点被线连接时，表示基因单位的丰度有显著相关性（斯皮尔曼相关系数；N = 6；P < 0.05）。相互作用网络用于计算两种处理的(c)平均度和(d)平均间度。对网络进行引导（从每组基因单元库中随机抽取 200 个样本），以确定（e）平均连通度和（f）平均连通性。使用 Wilcoxon 秩和检验（对非参数分布进行连续性校正）比较了对照组和选择处理组的这些指数值。

图 5 30 个子代群落的二氧化碳排放量与三个人工选择的亲代群落（包括所有世代）的平均二氧化碳排放量的线性回归。根据对照组二氧化碳排放量的减少对数据进行了校正，并对斜率进行了标准化处理，斜率等于严格意义上的遗传率（h²）。回归方程：y = 0.52x （P < 2 9 1016，N = 3600）。

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