生物谷:一提到自然選擇,人們自然而然地就會想到漫漫歷史長河。但一個國際科學家小組最近發現,一種熱帶蝴蝶抵禦細菌的自然選擇過程可以在不到一年的時間內完成。相關論文發表在7月13日的《科學》雜誌上。
研究人員在南太平洋薩瓦伊島發現,一種Wolbachia細菌會導致這種名為「藍月亮」的蝴蝶(Hypolimnas bolina)中的99%雄性死亡。然而令人驚奇地是,倖存者在不到一年的時間裡繁殖了10代,其中能夠抵抗細菌入侵的雄性蝴蝶比例從1%一躍升至39%。
科學家認為,雄性蝴蝶數量在一年中的驚人反彈是因為該物種抑制細菌的基因出現機率大大上升。該抑制基因遺傳自雌性蝴蝶,而缺乏該基因的雄性往往還未變成毛蟲就已經死亡。
論文第一作者、美國加州大學伯克利分校和英國倫敦大學學院(University College London)的Sylvain Charlat表示,「就我所知,這是迄今為止科學家觀測到的最快進化過程。該發現表明,當一個物種面臨非常巨大的選擇壓力,比如雌雄比例極度失調時,進化過程將會大大加快。這種影響性別比例的基因突變對物種的影響要遠遠大於控制翅膀顏色或者觸角長度的基因突變的影響。」
不過,科學家目前還不清楚這種基因突變是在當地偶然出現的,還是東南亞的蝴蝶「移民」引入的。Charlat表示,「不論該基因突變是通過哪一種途徑來的,接下來的一步都是快速的自然選擇。受感染的雌性生育大量雄性,而每個雄性與多個雌性交配,因此一代一代傳下來,抑制基因在雄性個體中的比例就會越來越高。」
論文高級作者、倫敦大學學院的進化遺傳學家Gregory Hurst表示,「我們常常認為自然選擇是個緩慢的過程,要經歷千百年的時間。但最新研究中的蝴蝶進化只用了一眨眼的功夫,真是不可思議。」(科學網)
原始出處:
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Sylvain Charlat,1,2* Emily A. Hornett,1 James H. Fullard,3 Neil Davies,2 George K. Roderick,4 Nina Wedell,5 Gregory D. D. Hurst1
The ratio of males to females in a species is often considered to be relatively constant, at least over ecological time. Hamilton noted that the spread of "selfish" sex ratio-distorting elements could be rapid and produce a switch to highly biased population sex ratios. Selection against a highly skewed sex ratio should promote the spread of mutations that suppress the sex ratio distortion. We show that in the butterfly Hypolimnas bolina the suppression of sex biases occurs extremely fast, with a switch from a 100:1 population sex ratio to 1:1 occurring in fewer than 10 generations.
1 Department of Biology, University College London, 4 Stephenson Way, London NW1 2HE, UK.
2 Gump South Pacific Research Station, University of California, Berkeley, BP 244 Maharepa, 98728 Moorea, French Polynesia.
3 Department of Biology, University of Toronto at Mississauga, 3359 Mississauga Road N, Mississauga, ON L5L 1C6, Canada.
4 Environmental Science (ESPM), University of California, Berkeley, CA 94720–3114, USA.
5 School of Biosciences, University of Exeter, Cornwall Campus, Tremough, Penryn TR10 9EZ, UK.
* To whom correspondence should be addressed. E-mail: s.charlat@ucl.ac.uk
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