Но забудем пока о гене ara. Во всем остальном клоны-основатели были идентичными. Никаких других различий между Ara+ и Ara- обнаружить не удалось, так что ими действительно можно пользоваться просто как цветными маркерами, вроде колец на птичьих лапах.
Прекрасно. У нас есть двенадцать бактериальных «колен», мчащихся сквозь собственное «геологическое время», переживая циклы изобилия и голода. Останутся ли они такими же, как их предки? Или начнут изменяться? А если начнется эволюция, то будут ли все двенадцать «колен» изменяться одинаково? Как я уже говорил, питательная среда содержала глюкозу.
Не будучи единственным источником пищи, она, тем не менее, являлась ограничивающим рост колонии ресурсом. Причиной прекращения взрывного роста и выхода на плато день за днем было именно истощение запасов глюкозы. Другими словами, если бы экспериментаторы клали в колбы чуть больше глюкозы, то плато в конце каждого дня было бы выше. Если экспериментаторы решили бы добавить вторую дозу глюкозы после достижения плато, началась бы следующая стадия быстрого роста популяции — до нового плато.
В таких условиях, согласно дарвиновской теории, следует ожидать, что если произойдет мутация, помогающая отдельной бактерии использовать глюкозу более эффективно, то естественный отбор ее поддержит и мутация распространится в данной колбе, потому что мутантные бактерии будут размножаться быстрее, чем не-мутантные. Поэтому в следующую колбу бактерии-мутанты попадут в повышенной пропорции, а затем, переходя из колбы в колбу, довольно быстро добьются монополии в своем «колене». Именно это и случилось во всех двенадцати «коленах» — со сменой поколений произошло полное замещение предковых популяций бактериями, способными лучше усваивать глюкозу. Но, что самое поразительное, они добились лучшего усвоения глюкозы различными путями. То есть разные линии бактерий выработали различные наборы мутаций.
Как ученым удалось это узнать? Сравнивая уровень «приспособленности» бактерий в каждой линии с замороженными «ископаемыми» — предковыми популяциями. Напомню, «ископаемые» в данном случае — это замороженные бактерии, которые после размораживания способны нормально жить и размножаться. Как же, спросите вы, Ленски и коллеги сравнивали приспособленность бактерий с их «ископаемыми» предками? Весьма изящным образом. Образец эволюционировавшей линии отбирался и помещался в новую колбу. Туда же помещалось равное количество размороженной культуры. Разумеется, контакт с бактериями основных двенадцати линий сразу же исключался. Используемые для этого побочного опыта образцы в эксперименте участия не принимали.
Итак, перед нами колба с двумя конкурирующими культурами, «современной» и «ископаемой», и мы желаем знать, какая из линий окажется успешнее и достигнет наибольшей численности. Помните про «цветное кодирование» при помощи гена ara? Что нам потребуется, чтобы сравнить конкурентоспособность «современных» бактерий, например, из линии № 5 с «ископаемым» предком? Допустим, линия № 5 имеет ген Ara+. Тогда возьмем вариант Ara- предковой популяции, разморозим и добавим в «соревновательную» колбу. Если же линия № 5 несла вариант Ara-, то ее следовало бы смешивать с предковой популяцией Ara+. Из предыдущих работ группы Ленски было известно, что сами по себе гены Ara+ и Ara- не оказывают действия на приспособленность бактериальной популяции. Поэтому исследователи могли использовать цветные маркеры, чтобы сравнить конкурентоспособность каждого эволюционирующего «колена» с «ископаемыми» предками. Для этого надо было высадить каплю смеси из «соревновательной» колбы в чашку Петри и сосчитать, сколько колоний будут белыми, а сколько — красными.
Эксперимент Ленски. Размер бактериальной клетки в одной линии
Выше я упоминал, что приспособленность бактериальных культур с проходящими поколениями повышалась по сравнению с их предками. Все двенадцать «колен» стали успешнее выживать в условиях дефицита глюкозы. Повышение приспособленности могло идти несколькими путями. Скорость размножения бактерий всех «колен» росла от колбы к колбе, и средний размер бактериальной клетки увеличивался (см. иллюстрацию). Точками отмечены реальные данные, кривая построена при помощи численной аппроксимации. Наилучшим приближением к наблюдаемому набору данных является гипербола. Всегда есть шанс, что математическая функция порядка более высокого, чем гипербола, обеспечит лучшее приближение к набору наблюдаемых данных, но и гипербола достаточно хороша. Биологи часто прибегают к статистическому анализу данных и вписыванию приближенной кривой в наблюдаемые данные, но, в отличие от физиков, мало когда сталкиваются с настолько точным совпадением. Обычно наши данные куда запутаннее. Биолог может получить гладкую кривую только при наличии огромного количества тщательно собранных данных. Опыт Ленски прошел как по учебнику.
Эксперимент Ленски. Размер бактериальной клетки в двенадцати линиях
Как видите, основной прирост среднего размера бактериальной клетки произошел в течение первых двух тысяч поколений. Если все двенадцать «колен» увеличили в ходе эволюции средний размер бактериальной клетки, происходило ли это одним и тем же способом? Ответ — нет, и это второй интересный результат данной работы. График относится только к одной из двенадцати линий. Теперь посмотрим на соответствующие ему гиперболы для остальных «колен»: как велик разброс! Да, все они рано или поздно выходят на плато, но самое высокое плато почти вдвое выше самого низкого. Формой они также различаются: кривая, достигающая наибольшего значения после 10000 поколений, сначала растет медленнее многих других и «перехватывает инициативу» только после 7000 поколений. Не путайте эти плато с ежедневными плато численности популяции в каждой колбе: сейчас мы рассматриваем кривые в эволюционном масштабе времени, измеряемом поколениями колб, а не в индивидуальном масштабе, измеряемом часами существования в одной колбе.
Итак, увеличение размеров клетки, похоже, помогает бактериям выжить в условиях постоянного чередования изобилия и голода. Я не буду рассуждать о причинах этого (их может быть много), однако этим путем пошли все двенадцать линий. Правда, существует множество способов стать больше, что предполагает разные наборы мутаций, и, похоже, разные линии выработали в процессе эволюции разные подходы к увеличению размеров клетки. Это очень интересно. Еще интереснее то, что в некоторых случаях способ увеличения размера клетки совпал у двух линий. Ленски и другая группа его сотрудников исследовали это явление, взяв две клеточные линии Ara+1 и Ara-1, которые в течение жизни 20000 поколений шли по одной и той же эволюционной траектории, и проанализировали их ДНК. Результат оказался ошеломляющим: в клетках этих двух линий изменилась активность (уровень экспрессии) 59 генов, и в обеих линиях уровень экспрессии всех 59 генов изменился в одном и том же направлении. Без помощи естественного отбора вероятность такого параллельного, независимого изменения активности 59 генов в двух линиях была бы предельно низка. Именно о таких вещах креационисты любят говорить, что те попросту не могут произойти, поскольку вероятность совпадения ничтожна. Но в действительности это произошло! Объяснение простое: никакой случайности здесь нет. Естественный отбор постепенно отдавал предпочтение одним и тем же полезным изменениям в обеих линиях.
Плавность кривой возрастания размера клетки с ходом поколений наводит на мысль, что улучшения в клетке происходят постепенно. Но не слишком ли она плавная? Не следует ли ожидать ступеней, временных остановок на пути эволюции, пока популяция ждет следующей увеличивающей приспособленность мутации? Не обязательно. Это зависит от множества факторов, в том числе от количества вовлеченных мутаций, силы влияния определенной мутации на размер клетки, негенетических факторов, влияющих на ее размер, частоты отбора проб. Но если мы посмотрим на график роста приспособленности (а не увеличения размера клетки), то увидим несколько иную картину, которую в принципе можно интерпретировать как последовательность ступеней (см. иллюстрацию ниже). Выше я упомянул, что всегда есть вероятность существования функции, более точно аппроксимирующей набор данных, чем та, которую мы выбрали. Математики называют любую такую функцию «моделью». Наши данные можно соотнести с гиперболической моделью, однако ступенчатая модель аппроксимирует их еще точнее.
Соответствие, однако, не столь близкое, как в случае с графиком роста клеток. Ни в одном из случаев нельзя доказать, что данные полностью соответствуют избранной модели, поскольку это невозможно. Однако данные по крайней мере не противоречат предположению, что мы наблюдаем эволюционные изменения, вызванные постепенным накоплением мутаций[61].