stringtranslate.com

Эффективная численность населения

Эффективный размер популяции ( N e ) — это размер идеализированной популяции , которая будет испытывать ту же скорость генетического дрейфа, что и реальная популяция, при этом последняя, ​​отчасти из-за ограниченной доли размножающихся особей, имеет обычно большую численность популяции N . Идеализированные популяции основаны на нереалистичных, но удобных предположениях, включая случайное спаривание, одновременное рождение каждого нового поколения и постоянный размер популяции. [1]

Одна и та же реальная популяция может иметь разный эффективный размер популяции для разных интересующих свойств, таких как генетический дрейф в течение одного поколения по сравнению с дрейфом в течение многих поколений, и разный эффективный размер популяции в разных местах генома. Эффективный размер популяции чаще всего измеряется относительно времени коалесценции . В идеализированной диплоидной популяции без отбора в любом локусе ожидание времени коалесценции в поколениях равно удвоенному размеру популяции переписи. Эффективный размер популяции измеряется на основе генетических данных как внутривидовое генетическое разнообразие, деленное на четырехкратную частоту мутаций , поскольку в такой идеализированной популяции гетерозиготность равна . В популяции с отбором во многих локусах и обильным неравновесием по сцеплению эффективный размер популяции коалесценции может вообще не отражать размер популяции переписи или может отражать его логарифм.

Понятие эффективной численности популяции было введено в область популяционной генетики в 1931 году американским генетиком Сьюэллом Райтом . [2] [3] Некоторые версии эффективной численности популяции используются в охране дикой природы.

Обзор: типы эффективной численности популяции

В зависимости от интересующей величины эффективный размер популяции может быть определен несколькими способами. Рональд Фишер и Сьюэлл Райт первоначально определили его как «количество размножающихся особей в идеализированной популяции , которые показали бы ту же величину дисперсии частот аллелей при случайном генетическом дрейфе или ту же величину инбридинга , что и рассматриваемая популяция». В более общем смысле эффективный размер популяции может быть определен как количество особей в идеализированной популяции, которая имеет значение любой заданной генетической величины популяции, равное значению этой величины в интересующей популяции. Две генетические величины популяции, определенные Райтом, были однопоколенным увеличением дисперсии между репликационными популяциями (эффективный размер популяции дисперсии) и однопоколенным изменением коэффициента инбридинга (эффективный размер популяции инбридинга) . Эти две тесно связаны и выведены из F-статистики , но они не идентичны. [4]

Сегодня эффективный размер популяции обычно оценивается эмпирически по отношению ко времени пребывания или коалесценции , которое оценивается как внутривидовое генетическое разнообразие, деленное на скорость мутаций , что дает эффективный размер коалесценции . [5] Другим важным эффективным размером популяции является селекционный эффективный размер популяции 1/s critical , где s critical — критическое значение коэффициента отбора, при котором отбор становится важнее генетического дрейфа . [6]

Эмпирические измерения

В популяциях Drosophila численностью 16 особей эффективный размер популяции дисперсии был измерен равным 11,5. [7] Это измерение было достигнуто путем изучения изменений частоты нейтрального аллеля от одного поколения к другому в более чем 100 повторных популяциях.

Для коалесцентных эффективных размеров популяции обзор публикаций по 102 в основном диким видам животных и растений дал 192 отношения N e / N. В обследованных исследованиях использовались семь различных методов оценки. Соответственно, отношения варьировались в широких пределах от 10 -6 для тихоокеанских устриц до 0,994 для людей, со средним значением 0,34 по исследованным видам. Основываясь на этих данных, они впоследствии оценили более всеобъемлющие отношения, учитывающие колебания в размере популяции, дисперсию в размере семьи и неравное соотношение полов. Эти отношения в среднем составляют всего 0,10-0,11. [8]

Генеалогический анализ людей-охотников-собирателей ( эскимосов ) определил соотношение эффективной численности популяции к численности переписи для гаплоидных (митохондриальная ДНК, ДНК Y-хромосомы) и диплоидных (аутосомная ДНК) локусов отдельно: соотношение эффективной численности популяции к численности переписи было оценено как 0,6–0,7 для аутосомной и X-хромосомной ДНК, 0,7–0,9 для митохондриальной ДНК и 0,5 для ДНК Y-хромосомы. [9]

Эффективный размер дисперсии

В идеализированной популяционной модели Райта-Фишера условная дисперсия частоты аллеля , учитывая частоту аллеля в предыдущем поколении, равна

Пусть обозначает ту же самую, обычно большую, дисперсию в фактической рассматриваемой популяции. Эффективный размер популяции дисперсии определяется как размер идеализированной популяции с той же дисперсией. Это находится путем подстановки и решения для , что дает

Теоретические примеры

В следующих примерах одно или несколько предположений строго идеализированной популяции смягчаются, в то время как другие предположения сохраняются. Затем рассчитывается дисперсия эффективного размера популяции более смягченной модели популяции относительно строгой модели.

Изменения в численности населения

Размер популяции меняется со временем. Предположим, что есть t неперекрывающихся поколений , тогда эффективный размер популяции определяется гармоническим средним размеров популяции: [10]

Например, предположим, что размер популяции был N = 10, 100, 50, 80, 20, 500 для шести поколений ( t = 6). Тогда эффективный размер популяции является гармоническим средним этих значений, что дает:

Обратите внимание, что это меньше, чем арифметическое среднее размера популяции, которое в этом примере равно 126,7. Гармоническое среднее имеет тенденцию доминировать по наименьшему узкому месту , через которое проходит популяция.

Раздельнополость

Если популяция раздельнополая , т.е. самооплодотворение отсутствует, то

или в более общем смысле,

где D представляет собой двудомность и может принимать значение 0 (для не двудомного растения) или 1 для двудомного растения.

Когда N велико, N e приблизительно равно N , поэтому это обычно тривиально и часто игнорируется:

Разница в репродуктивном успехе

Если размер популяции должен оставаться постоянным, каждая особь должна в среднем отдавать две гаметы следующему поколению. Идеализированная популяция предполагает, что это следует распределению Пуассона, так что дисперсия числа отданных гамет, k , равна среднему числу отданных гамет, т. е. 2:

Однако в естественных популяциях дисперсия часто больше. Подавляющее большинство особей может не иметь потомства, и следующее поколение происходит только от небольшого числа особей, поэтому

Эффективная численность популяции тогда меньше и определяется по формуле:

Обратите внимание, что если дисперсия k меньше 2, N e больше N. В крайнем случае популяции, не испытывающей никаких изменений в размере семьи, в лабораторной популяции, в которой количество потомков контролируется искусственно, V k = 0 и N e = 2 N.

Нефишеровское соотношение полов

Когда соотношение полов в популяции отличается от фишеровского 1:1, эффективная численность популяции определяется по формуле:

Где N m — количество мужчин, а N f — количество женщин. Например, при 80 мужчинах и 20 женщинах (абсолютный размер популяции 100):

Опять же, это приводит к тому, что N e меньше N .

Эффективный размер инбридинга

В качестве альтернативы эффективный размер популяции можно определить, отметив, как средний коэффициент инбридинга изменяется от поколения к поколению, а затем определив N e как размер идеализированной популяции, которая имеет такое же изменение среднего коэффициента инбридинга, как и рассматриваемая популяция. Представление следует Кемпторну (1957). [11]

Для идеализированной популяции коэффициенты инбридинга следуют рекуррентному уравнению

Используя панмиктический индекс (1 −  F ) вместо коэффициента инбридинга, мы получаем приближенное рекуррентное уравнение

Разница на поколение составляет

Эффективный размер инбридинга можно найти, решив

Это

хотя исследователи редко используют это уравнение напрямую.

Теоретическийпример: перекрывающиеся поколения и возрастная структура населения

Если организмы живут дольше одного сезона размножения, эффективные размеры популяции должны учитывать таблицы продолжительности жизни для данного вида.

гаплоидный

Предположим, что существует гаплоидная популяция с дискретной возрастной структурой. Примером может служить организм, способный пережить несколько дискретных сезонов размножения. Далее определите следующие характеристики возрастной структуры:

Репродуктивная ценность Фишера для возраста ,
Вероятность того, что человек доживет до старости , и
Число новорожденных особей за сезон размножения.

Время генерации рассчитывается как

средний возраст воспроизводящейся особи

Тогда эффективный размер популяции при инбридинге составит [12]

диплоидный

Аналогично, эффективное число инбридинга может быть рассчитано для диплоидной популяции с дискретной возрастной структурой. Впервые это было дано Джонсоном, [13], но обозначение больше напоминает Эмига и Поллака. [14]

Предположим, что для таблицы смертности используются те же основные параметры, что и для гаплоидного случая, но с разграничением между самцами и самками, например, N 0 ƒ и N 0 m для числа новорожденных самок и самцов соответственно (обратите внимание на строчную букву ƒ для самок по сравнению с заглавной буквой F для инбридинга).

Эффективное число инбридинга составляет

Эффективный размер коалесцента

Согласно нейтральной теории молекулярной эволюции , нейтральный аллель сохраняется в популяции в течение Ne поколений, где Ne — эффективный размер популяции. Идеализированная диплоидная популяция будет иметь попарное нуклеотидное разнообразие, равное 4 Ne, где — скорость мутации. Эффективный размер популяции пребывания, таким образом, можно оценить эмпирически, разделив нуклеотидное разнообразие на скорость мутации. [5]

Эффективный размер коалесценции может иметь мало отношения к числу особей, физически присутствующих в популяции. [15] Измеренные эффективные размеры популяции коалесценции различаются между генами в одной и той же популяции, будучи низкими в областях генома с низкой рекомбинацией и высокими в областях генома с высокой рекомбинацией. [16] [17] Время пребывания пропорционально N в нейтральной теории, но для аллелей, находящихся под отбором, время пребывания пропорционально log(N). Генетический автостоп может привести к тому, что нейтральные мутации будут иметь время пребывания, пропорциональное log(N): это может объяснить связь между измеренным эффективным размером популяции и локальной скоростью рекомбинации. [ необходима цитата ]

Выбор эффективного размера

В идеализированной модели Райта-Фишера судьба аллеля, начиная с промежуточной частоты, в значительной степени определяется отбором, если коэффициент отбора s ≫ 1/N, и в значительной степени определяется нейтральным генетическим дрейфом, если s ≪ 1/N. В реальных популяциях пороговое значение s может зависеть вместо этого от локальных скоростей рекомбинации. [6] [18] Этот предел отбора в реальной популяции может быть зафиксирован в игрушечной симуляции Райта-Фишера посредством соответствующего выбора Ne. Популяции с различными эффективными для отбора размерами популяций, как прогнозируется, будут развивать совершенно разные архитектуры генома. [19] [20]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ "Эффективный размер популяции". Blackwell Publishing . Получено 4 марта 2018 г.
  2. ^ Райт С. (1931). «Эволюция в менделевских популяциях» (PDF) . Генетика . 16 (2): 97–159. doi : 10.1093/genetics/16.2.97. PMC 1201091. PMID  17246615. 
  3. ^ Райт С. (1938). «Размер популяции и структура размножения в связи с эволюцией». Science . 87 (2263): 430–431. doi :10.1126/science.87.2263.425-a.
  4. ^ Джеймс Ф. Кроу (2010). «Райт и Фишер о инбридинге и случайном дрейфе». Генетика . 184 (3): 609–611. doi :10.1534/genetics.109.110023. PMC 2845331. PMID  20332416 . 
  5. ^ ab Lynch, M.; Conery, JS (2003). «Истоки сложности генома». Science . 302 (5649): 1401–1404. Bibcode :2003Sci...302.1401L. CiteSeerX 10.1.1.135.974 . doi :10.1126/science.1089370. PMID  14631042. S2CID  11246091. 
  6. ^ ab RA Neher; BI Shraiman (2011). «Генетический проект и квазинейтральность в крупных факультативно половых популяциях». Genetics . 188 (4): 975–996. arXiv : 1108.1635 . doi :10.1534/genetics.111.128876. PMC 3176096 . PMID  21625002. 
  7. ^ Buri, P (1956). «Частота генов в небольших популяциях мутантных Drosophila». Эволюция . 10 (4): 367–402. doi :10.2307/2406998. JSTOR  2406998.
  8. ^ Р. Франкхэм (1995). «Эффективные соотношения численности популяции и численности взрослой популяции в дикой природе: обзор». Genetics Research . 66 (2): 95–107. doi : 10.1017/S0016672300034455 .
  9. ^ S. Matsumura; P. Forster (2008). «Время генерации и эффективный размер популяции у полярных эскимосов». Proc Biol Sci . 275 (1642): 1501–1508. doi :10.1098/rspb.2007.1724. PMC 2602656. PMID 18364314  . 
  10. ^ Карлин, Сэмюэл (1968-09-01). «Скорости приближения к гомозиготности для конечных стохастических моделей с переменным размером популяции». The American Naturalist . 102 (927): 443–455. doi :10.1086/282557. ISSN  0003-0147. S2CID  83824294.
  11. ^ Кемпторн О. (1957). Введение в генетическую статистику . Издательство Университета штата Айова.
  12. ^ Фельзенштейн Дж. (1971). «Инбридинг и эффективные числа дисперсии в популяциях с перекрывающимися поколениями». Генетика . 68 (4): 581–597. doi : 10.1093/genetics/68.4.581. PMC 1212678. PMID  5166069. 
  13. ^ Джонсон DL (1977). «Инбридинг в популяциях с перекрывающимися поколениями». Генетика . 87 (3): 581–591. doi : 10.1093/genetics/87.3.581. PMC 1213763. PMID  17248780. 
  14. ^ Emigh TH, Pollak E (1979). «Вероятности фиксации и эффективная численность популяции в диплоидных популяциях с перекрывающимися поколениями». Теоретическая популяционная биология . 15 (1): 86–107. Bibcode : 1979TPBio..15...86E. doi : 10.1016/0040-5809(79)90028-5.
  15. ^ Gillespie, JH (2001). «Имеет ли размер популяции вида отношение к его эволюции?». Evolution . 55 (11): 2161–2169. doi : 10.1111/j.0014-3820.2001.tb00732.x . PMID  11794777.
  16. ^ Хан, Мэтью В. (2008). «К теории отбора молекулярной эволюции». Эволюция . 62 (2): 255–265. doi : 10.1111/j.1558-5646.2007.00308.x . PMID  18302709.
  17. ^ Масел, Джоанна (2012). «Переосмысление Харди–Вайнберга и генетического дрейфа в биологии бакалавриата». BioEssays . 34 (8): 701–10. doi :10.1002/bies.201100178. PMID  22576789. S2CID  28513167.
  18. ^ Дэниел Б. Вайсман; Николас Х. Бартон (2012). «Ограничения скорости адаптивной замены в половых популяциях». PLOS Genetics . 8 (6): e1002740. doi : 10.1371/journal.pgen.1002740 . PMC 3369949. PMID  22685419 . 
  19. ^ Линч, Майкл (2007). Истоки архитектуры генома . Sinauer Associates. ISBN 978-0-87893-484-3.
  20. ^ Rajon, E.; Masel, J. (2011). «Эволюция молекулярных коэффициентов ошибок и последствия для эволюционируемости». PNAS . 108 (3): 1082–1087. Bibcode :2011PNAS..108.1082R. doi : 10.1073/pnas.1012918108 . PMC 3024668 . PMID  21199946. 

Внешние ссылки