Запутанная жизнь. Как грибы меняют мир, наше сознание и наше будущее - [121]

связаны между собой: Beiler et al. (2009 and 2015). В других работах рассматривалась архитектура общих микоризных сетей, на базе которых происходит взаимодействие видов, однако в них не было четкого описания расположения деревьев внутри экосистемы. Среди этих работ исследования, проведенные Southworth et al. (2005), Toju et al. (2014 and 2016) и Toju and Sato (2018).

это вызовет серьезные нарушения: если произвольно провести линии между деревьями на экспериментальном участке леса Бейлера, то каждое дерево окажется связанным примерно таким же числом линий, что и другие. Деревья, соединенные с другими исключительно многочисленными связями или чрезвычайно малым их числом, будут попадаться крайне редко. Можно было бы подсчитать среднее количество связей для одного дерева, и связи большинства деревьев попали бы в это среднее число. Используя сетевую лексику, эта характерная узловая точка представляла бы собой «масштаб» сети. В действительности мы наблюдаем нечто иное. На экспериментальных ли лесных участках Бейлера, или карте всемирной паутины Барабаши, или в сетке авиамаршрутов, всего несколько узлов с очень большим количеством связей охватывают подавляющее большинство соединений в сети. Узловые точки в такого рода сетях настолько сильно отличаются друг от друга, что не существует такого понятия, как характерная узловая точка, или типичный узел. У сетей отсутствует масштаб, и их описывают как «безмасштабные». Открытие Барабаши в конце 1990-х безмасштабных сетей позволило создать схему для моделирования поведения сложных систем. О различии между узлами с большим числом и малым числом связей см.: Barabási (2014), “The Sixth Link: The 80/20 Rule”; об уязвимости безмасштабных сетей см.: Albert et al. (2000) и Barabási (2001); о безмасштабных сетях в природе см.: Bascompte (2009).

целым рядом видов грибов: о различных типах общих микоризных сетей и контрастах их построения см.: Simard et al. (2012); о слиянии и объединении между различными арбускулярными микоризными сетями см.: Giovannetti et al. (2015). Только потому, что два дерева соединены, нельзя считать, что они соединены одинаково. Некоторые виды ольхи, например, устанавливают связи с очень немногочисленными видами грибов, которые, в свою очередь, обычно не завязывают отношений с другими растениями, кроме ольхи. Это значит, что ольховые деревья имеют тенденцию к изоляции и образуют между собой закрытые, обращенные внутрь себя сети. В плане общей архитектуры изолированного участка леса ольховая роща могла бы рассматриваться как модуль – с обильными внутренними связями, но лишь незначительным числом «каналов», соединяющих с другими модулями (Kennedy et al. [2015]). Эта идея вполне привычна для нас. Набросайте на бумаге сеть своих знакомств. Затем представьте, что каждая связующая линия означает отношения. Сколько из ваших отношений или связей равнозначны? Чем вы расплачиваетесь, когда ставите отношения с сестрой, троюродным кузеном, приятелем с работы и хозяином квартиры, которую вы снимаете, на один уровень в системе вашего социального общения? Ученые, занимающиеся сетевыми системами, Николас Христакис и Джеймс Фаулер описывают степень влияния каждой конкретной связи в социальной сети в плане ее «распространения/заразности». Вас могут связывать социальные отношения и с сестрой, и с квартирным хозяином, но степень влияния, «заразности», каждой из этих связей будет отличаться. Христакис и Фаулер создали теорию о трех степенях влияния, чтобы описать, как снижается социальное воздействие после трех степеней разделения (Christakis and Fowler [2009], ch. 1).

непрекращающемся мерцающем и трепещущем круговом движении: Prigogine and Stengers (1984), ch. 1.

а также чихание и оргазмы: об экосистемах как сложных адаптивных системах читайте работу Levin (2005); о динамическом нелинейном поведении экосистем см.: Hastings et al. (2018).

«кто с кем связан»: о параллелях, проведенных Симард между общими микоризными и нейронными сетями, см.: Simard (2018). Исследователи в других областях разделяют это мнение. Manicka и Levin (2019) утверждают, что методы и техники, до сих пор используемые только для изучения работы головного мозга, следует распространить и на изучение других биологических арен, чтобы преодолеть проблему «тематических бункеров», которые разделяют области биологических изысканий. В неврологии термин «коннектом» обозначает карту нейронных связей. Возможно ли было бы начертить карту микоризного коннектома экосистемы? «Если бы у меня не было ограничений в финансировании, – сказал мне Бейлер, – я бы весь лес к бесу разобрал на образцы. Тогда можно было бы получить очень точную картину сети – кто конкретно связан с кем и где, – а также широкомасштабную картину системы в целом». О примере исследования в неврологии, использующем аналогичный подход, см.: Markram et al. (2015).

к грибам и обратно по этим узлам: Simard (2018).

взаимодействуем с растениями: «У многих грибов довольно свободные отношения с корнями растений, – объяснял мне Селосс. – Возьмите, к примеру, трюфели. Конечно, трюфельный мицелий можно обнаружить растущим на корнях их официальных деревьев-хозяев. Но его можно также найти и в корнях окружающих растений, не являющихся их обычными “хозяевами” и вообще, как правило, не вступающих в микоризные отношения. Такие случайные связи не являются, строго говоря, микоризными, но тем не менее они существуют». Больше информации о немикоризных грибах, соединяющих различные растения, см.: Toju and Sato (2018).