本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映作者的观点，不一定反映《大众科学》的观点
当用户从谷歌搜索信息时，搜索引擎依赖于一种名为PageRank™的专有算法，以确定在搜索结果中显示的网站的顺序。现在，两位研究人员表示，类似的算法可以用来确定哪些物种对于保护生态系统至关重要，从而使科学家能够将保护工作重点放在最有利于整个系统的物种上。
这项研究由加州大学圣巴巴拉分校国家生态分析与综合中心的斯特凡诺·阿莱西纳和密歇根大学安 Arbor 分校的梅赛德斯·帕斯库尔进行，今天发表在PLoS Computational Biology期刊上。
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谷歌的PageRank算法根据链接到它们的其他网站的数量对网页的重要性进行排名。阿莱西纳和帕斯库尔已将这种方法应用到野外，并确定PageRank可以被调整以应用于食物网的研究——描述生态系统中谁吃谁的复杂网络。基本上，根据阿莱西纳和帕斯库尔的说法，其他物种依赖其作为食物的物种数量最多的物种，是对于生态系统健康最关键的物种。或者正如作者所说，“如果重要的物种依赖某个物种的生存，那么该物种就是重要的。”
这种方法与其他观察生态系统的方式形成对比，后者使用“枢纽”方法根据通过食物网直接链接到它的其他物种的数量对物种进行排名。作者认为，这种强调连接数量的技术没有考虑到物种在食物网中的位置以及其移除会造成的连锁反应。他们说，一个物种的灭绝可能会导致另一个物种的消失，而这反过来又会导致第三个物种的丧失。“PageRank”观察生态系统的方式使首先灭绝的物种最为重要，因为它会导致后续的进一步灭绝。
提出一个数学方程式来确定生态系统中排名最高或最重要的物种并非易事。阿莱西纳和帕斯库尔实际上对他们的算法进行了逆向工程，并用它来确定哪些物种的灭绝会造成最大的生态危害。正如作者所写：“我们研究如何以最有效的方式使生物多样性崩溃，以便调查哪些物种在被移除时会造成最大的损害。”
那么，当观察自然时，为什么这种高等数学甚至是必要的呢？作者在论文摘要中警告说，“由于它们的相互依赖性，单个物种的丧失可能会以多种共同灭绝的形式级联发生。”但是食物网是如此复杂，如果没有这样的算法，要遍历所有可能的灭绝情景将需要永远的时间。
接下来会发生什么？作者表示，他们希望他们的方法可以应用于生态学以外的领域，以解决其他网络相关的生物学领域的问题，例如蛋白质相互作用和基因调控。
图片：谷歌2008年地球日首页徽标，来自https://www.google.com/holidaylogos08.html