Einige giftige Tiere sind hell, um Raubtiere davor zu warnen, sie anzugreifen, und andere verbergen die Warnfarben und zeigen sie erst im allerletzten Moment, wenn sie angegriffen werden sollen. Ein neues Simulationsmodell von Forschern aus Korea hilft, diese Vielfalt der Warnsignale der Beute gegenüber Raubtieren zu verstehen. Bildnachweis: Song W., Lee SI, Jablonski PG.

Wissenschaftler haben recht gut verstanden, warum so viele giftige oder schlecht schmeckende Tiere bunte Körper haben – die Farben senden eine Nachricht an die Raubtiere: „Iss mich nicht, sonst wirst du krank und stirbst.“ Diese permanenten Warnsignale wurden zu Lehrbuchbeispielen für „Aposematismus“, bei dem auffällige Signale verwendet werden, um Raubtiere zu warnen.

Aber nicht alle Tiere zeigen ständig ihre Warnfarben. Einige giftige Tiere verbergen die Warnfarben tatsächlich und zeigen sie erst im allerletzten Moment, wenn sie angegriffen werden sollen (so genannter „umschaltbarer Aposematismus“). Auch einige andere Beutetiere werben niemals für ihren harten Geschmack und verteidigen sich nach einem Angriff mit Chemikalien, um bei den Raubtieren eine Wahrnehmung des schlechten Geschmacks zu erzeugen. Wissenschaftler verstehen die Gründe für eine solche Vielfalt von Beuteverhalten nicht vollständig.

In einem aktuellen Bericht in PeerJ, ein koreanisch-polnisches Team, bestehend aus Woncheol Song und Piotr Jablonski von der Seoul National University und der Polnischen Akademie der Wissenschaften sowie Sang-im Lee von DGIST, hat die erste umfassende Computersimulation (ApoSim) vorgestellt, um die Entwicklung der Vielfalt von zu verstehen Warnsignale. Die ApoSim-Modellschnittstelle wurde in einem benutzerfreundlichen NetLogo-Framework erstellt und kann von jedem verwendet werden, der an der Simulation der biologischen Evolution interessiert ist. Ein You Tube-Video zeigt ein Beispiel dafür, wie eine Änderung der Lerngeschwindigkeit von Raubtieren das Evolutionsergebnis verändern kann.

Laut Dr. Woncheol Song haben Evolutionsbiologen dem permanenten Aposematismus unverhältnismäßig viel Aufmerksamkeit geschenkt. „Es ist relativ leicht zu verstehen, warum Pfeilgiftfrösche eine gelbe Farbe haben, Riesenhornissen leuchtend orange-schwarze Streifen usw. Diese Tiere haben den Vorteil, dass sie die Raubtiere ständig warnen, nicht gefressen zu werden, aber auch die Wahrscheinlichkeit der Entdeckung erhöhen von Raubtieren, die sich nicht vom Gift abschrecken lassen. Wenn Beute jedoch die Wahl hat, das Warnsignal ein- oder auszublenden und wann dies zu tun ist, ist dies keine einfache Angelegenheit. Sie müssen die Kosten und den Nutzen abwägen, wie und wann die Warnsignale zu präsentieren „, betont Dr. Song.

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Die Integration der äußerst unterschiedlichen Formen des Tierverhaltens in einen Rahmen war nicht einfach. „Eine Gottesanbeterin, die sich zum Streik aufhält, eine Klapperschlange, die den Alarmton erzeugt, ein Marienkäfer, der übelriechende Hämolymphe freisetzt, ein Tintenfisch, der wie ein Neonschild blinkt, und ein Stinktier, das seinen gestreiften Schwanz hebt – ihre Botschaften sind alle gleich, um es Ihnen zu sagen um sich von ihnen fernzuhalten. Aber sie unterscheiden sich auch in unzähligen Punkten voneinander. Wenn Sie jedoch theoretische Studien mit ihnen durchführen möchten, müssen Sie sie in dieselbe Formel einfügen. Es ist, als würden Sie dabei Äpfel und Orangensummen machen andere Wissenschaftler davon zu überzeugen, dass es eine gute Idee ist „, erinnert sich Dr. Song an die Schwierigkeit des Modellbildungsprozesses.

Die Forscher berücksichtigten die Energiekosten, das Timing, die Anatomie und Physiologie, die Erkennbarkeit, die Einprägsamkeit und viele andere Eigenschaften des aposematischen Verhaltens von Beutetieren sowie die Lernprozesse von Raubtieren. Schließlich haben die Autoren erfolgreich eine vereinfachte künstliche digitale Welt geschaffen, die die Vielfalt des permanenten und umschaltbaren Aposematismus angemessen erfasst und von jedem verwendet werden kann, ohne dass Programmiererfahrung erforderlich ist.

Das Modell wurde über 88.000 Mal ausgeführt, um herauszufinden, welches aposematische Verhalten das beste ist, abhängig von: wie schnell die Raubtiere lernen; der Anteil der Raubtiere, die noch nicht gelernt haben, der verteidigten Beute auszuweichen; wie einfach es ist, Beute zu entdecken; wie einfach es ist, Beute zu erkennen, nachdem die Warnung angezeigt und die Signalintensität erhöht wurde; und wie schwer es für die Beute ist, Signale zu entwickeln und zu behalten. Das Ergebnis der Simulationen brachte neue Entdeckungen und bestätigte einige der bereits vorhandenen Ideen. Zum Beispiel kann man argumentieren, dass es im Ökosystem mehrere Arten von Raubtieren gibt. Wenn einige Raubtiere nicht von der Warnung abgeschreckt werden und die Beute trotzdem angreifen, kann die Beute besser geschützt werden, indem die Warnung zurückgehalten wird, um zu verhindern, dass diese Raubtiere entdeckt werden. Dies ist nur ein einfaches Beispiel, das mit dem neuen Modell visualisiert und verstanden werden kann.

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„Wir haben nicht nur gezeigt, dass der Raubtiermix die Entwicklung des schaltbaren Aposematismus vorantreiben kann, sondern wir haben auch mehrere andere gleichermaßen überzeugende Hypothesen bewertet, die alle in einem fünfdimensionalen Parameterraum interagieren, der durch die Eigenschaften von Beute und Raubtieren definiert wird Seit Darwins Zeiten wurden viele Ideen veröffentlicht, aber nur einige davon wurden gründlich untersucht. Jetzt kann jede von ihnen in der in diesem Modell bereitgestellten digitalen Welt untersucht werden, und die Modellergebnisse können in die Ergebnisse von integriert werden Natur, wie die jüngsten Studien, die wir an der gefleckten Laternenfliege durchgeführt haben „, kommentierte Dr. Piotr Jablonski die Frage, wie wichtig die Verfügbarkeit des neuen ApoSim-Modells für die Forschungsgemeinschaft ist. „Das Modell wird auch als neues Lehrmittel für den Evolutionsunterricht dienen“, fügte Dr. Sang-im Lee hinzu, dessen Erfahrung im Unterrichten des Evolutionsunterrichts in Korea auf die Notwendigkeit neuer Lehrmittel hinwies.