了解物种共存通过数学

如何成对整体。

研究人员提出了不同微生物物种的宿主定植的新模型，为理解生物分子提供了基本进步。

生物分子是如何产生和维护的，是科学中的核心问题，这对我们的生活质量变得越来越重要。类似物种如何在系统中共存？哪些将占主导地位或被排除在外？系统会屈服于外人的入侵吗？我们可以在具有许多不同物种的系统中预测这些互动动态吗？通常采用模拟和统计方法来回答这些问题，但他们提供的有限预测促使埃米达Gjini，Instituto Gulbenkian deCiência的主要调查员与Sten Madec，来自法国之旅，探索更深层次的数学路线并揭示描述此类系统的一般规则。

两位研究人员使用主机之间的微生物传输系统作为其理论研究的基础。在这种类型的系统中，殖民定植主体的每个物种可以改变局部环境，并使其更好或更差，以通过另一种物种共殖。如果变得更好，它被描述为成对促进;如果变得更糟，它反映了成对竞争。本研究提出了一个框架，解决了许多成对互动网络中的最终结果以及其成员如何将其共存在一起。

“在开始，我们不知道所有互动成员之间的成对竞争或便利化如何转化为系统的全球动态。我们正在处理许多方程，他们的数量与我们在我们模型中考虑的物种数量逐步上升。例如，对于10种，我们将拥有超过100个的方程来处理“，埃迪达Gjini表示。时间尺度分离的数学技术在这里提供了优势，因为它允许从更慢的变量变化的变量分离变化。

“由于这种方法，我们发现了一个属于复制器方程的家族的简单等式（广泛用于进化博弈论），这在我们的模型中控制了物种之间的频率动态。这种类型的方程捕获了多人游戏中多种策略之间竞争的本质以及他们的成功如何随时间变化。令人惊讶的是，我们在这里发现了“社会”互动的矩阵“，埃迪达Gjini解释道。通过这些结果，可以清楚地，可以完全从成对交互的类型和质量来预测系统的全局动态。

“我们认为这将改变人们研究多型社区的方式，超越流行病学，这是这项工作的初步动力。在更基本的层面上，这项工作的数学语言最终将我们不住，但是嵌入了与他人的依赖性网络网络，其中待成功取决于近端连接，也是全球新兴的背景“ ，突出显示作者。该框架为学习和解释高维相互作用系统带来了分析和计算优势，特别是在什么方面，在其稳定性和进化方面，建立共殖民化作为共存和生物分析性的重要途径。

参考：“预测来自共殖元化相互作用的N-应变共存：流行病学符合生态和复制者方程“由Sten Madec和Erida Gjini，2020年10月29日，数学生物学公报.DOI：
10.1007 / s11538-020-00816-W