Итак, у нас есть новая экспериментальная колба, содержащая два конкурирующих штамма, "современный" и "живое ископаемое", и мы хотим знать, какой из двух штаммов обойдет другого в размножении. Но Вы скажете, что они все перемешаны? Как Вы отличите два штамма, когда они смешаны вместе в "колбе конкуренции"? Я сказал Вам, что это было изобретательно. Вы помните цветовое кодирование, с "красным" (Ara-) и "белым"(Ara +)? Теперь, если бы Вы хотели сравнить приспособленность, скажем, Колена 5 с ископаемой предковой популяцией, что бы Вы сделали? Давайте предположим, что Колено 5 было Ara+. Что ж, тогда Вы удостоверились бы, что "предковые ископаемые", с которыми Вы сравниваете Колено 5, были Ara-. И если Колено 6 окажется Ara-, то "ископаемые", которые Вы бы выбрали разморозить и смешать с ним, должны были быть Ara+. Сами гены Ara+ и Ara-, как команда Ленски уже знала из предыдущей работы, не оказывают никакого влияния на приспособленность. Таким образом, они могли использовать цветовые маркеры, чтобы оценить конкурентные способности каждого из эволюционирующих колен, используя, в каждом случае, ископаемых "предков" как стандарт конкурентоспособности. Все, что они должны были делать, это просто высевать образцы из смешанных колб и смотреть, сколько бактерий, растущих на агаре, было белыми, а сколько красными.
Как я сказал, с течением тысяч поколений во всех двенадцати коленах средняя приспособленность увеличилась. Все двенадцать линий стали лучше в выживании в этих условиях ограничения глюкозой. Увеличение приспособленности может объясняться несколькими изменениям. Популяции росли быстрее в последовательных колбах, и средний размер тела бактерий рос во всех двенадцати линиях. Верхний график напротив представляет средний размер тела бактерий для одного из типичных колен. Кружками представлены реальные опорные точки. Проведенная кривая является математической аппроксимацией. Она дает наилучшее соответствие наблюдаемым данным для данного типа кривой, которую называют гиперболой. Всегда есть вероятность, что более сложная математическая функция, чем гипербола, даст еще более точное соответствие данным, но эта гипербола довольно неплоха, таким образом, едва ли стоит утруждаться проверять. Биологи часто вписывают математические кривые в наблюдаемые данные, но, в отличие от физиков, биологи не привыкли видеть такое точное соответствие. Обычно наши данные слишком зашумлены. В биологии, в отличие от физики, мы ожидаем получить плавные кривые, только когда у нас есть очень большое количество данных, собранных в тщательно контролируемых условиях. Исследование Ленски - отличная работа.
