معلومة

نموذج لتقلب الاختيار

نموذج لتقلب الاختيار


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

هل هناك أي نموذج رياضي للتنبؤ بالسلوك والنتائج طويلة المدى لانتقاء الفعل المضاد في نطاق زمني مختلف؟

على سبيل المثال ، دعنا نفكر في الجين ثنائي الأليلات أمع الأليلات أ1 و أ2. خلال فترة طويلة من ن1 أجيال أ1 مفيد قليلاً (تفاضل الاختيار: س1). بعد هذه الفترة ، تتبع فترة قصيرة من ن2 الأجيال متى أ2 مفيد للغاية (تفاضل الاختيار: س2).

ما النموذج الرياضي الذي يصف تقلبات تردد الأليلات وأي الأليل سيتم إصلاحه على المدى الطويل بالنظر إلى التردد الأولي ( F0 ) ، بافتراض حجم السكان اللانهائي والتزاوج العشوائي.


سيتم تحديد تقلبات التردد من خلال نموذج قياسي للاختيار كما هو موجود في أي نص أساسي في علم الوراثة للسكان. في هذا السيناريو ، تأخذ شكلاً أساسيًا للغاية: خلال كل فترة طويلة ، يزداد تكرار $ A_1 $ من $ f_i $ إلى $ f_i cdot (1 + s_1) ^ {n_1} $ وخلال كل فترة قصيرة $ j ينخفض ​​معدل تكرار $ A_1 $ من $ f_j $ إلى $ f_j cdot (1 / (1 + s_2)) ^ {n_2}. وهكذا ، على مدار كل زوج من الفترات ، يتغير التردد $ A_1 $ بمقدار $ (1+ s_1) ^ {n_1} / (1 + s_2) ^ {n_2} $. إذا تجاوزت هذه الكمية 1 ، يذهب $ A_1 $ للتثبيت ؛ إذا كان أقل من دولار A_2 دولار واحد يذهب للتثبيت.

بشكل عام ، بالنسبة لعدد غير محدود من السكان في بيئة متقلبة ، فإن الأليل ذو المتوسط ​​الهندسي الأعلى للياقة سيذهب إلى التثبيت. المناقشات المبكرة لهذه النتائج تعود إلى ديمبستر (1955 ؛ كولد سبرينج هاربور سيمب. كمية. بيول.) ، هالدين وجاياكار (1963 ؛ J. علم الوراثة) ، وليونتين وكوهين (1969 ؛ PNAS).


نماذج الاختيار المتقلبة وتحليلات نوع ماكدونالد-كريتمان

من المحتمل أن قوة الانتقاء التي تعمل على الطفرة تختلف بمرور الوقت بسبب التغيرات في البيئة. ومع ذلك ، تفترض معظم النظريات الجينية السكانية أن قوة الاختيار تظل ثابتة. نحن هنا نتحرى عواقب ضغوط الاختيار المتقلبة على القياس الكمي للتطور التكيفي باستخدام مناهج أسلوب McDonald-Kreitman (MK). بالاتفاق مع العمل السابق ، أظهرنا أن الانتقاء المتقلب يمكن أن يولد دليلًا على التطور التكيفي حتى عندما تكون القوة المتوقعة للانتقاء على الطفرة صفرًا. ومع ذلك ، وجدنا أيضًا أن الطفرات ، التي تساهم في كل من تعدد الأشكال والتباعد ، تميل ، في المتوسط ​​، إلى أن يتم اختيارها بشكل إيجابي خلال حياتها ، في ظل نماذج اختيار متقلبة. وذلك لأن الطفرات التي تتقلب ، بالصدفة ، إلى القيم المختارة الإيجابية ، تميل إلى الوصول إلى ترددات أعلى في المجتمع من تلك التي تتقلب نحو القيم السلبية. ومن ثم فإن الدليل على التطور التكيفي الإيجابي الذي تم اكتشافه في ظل نموذج اختيار متقلب من خلال نهج نوع MK هو دليل حقيقي لأن الطفرات الثابتة تميل إلى أن تكون مفيدة في المتوسط ​​خلال حياتها. نظهر أبدًا أن الأساليب تميل إلى التقليل من معدل التطور التكيفي عندما يتقلب الاختيار.

بيان تضارب المصالح

تضارب المصالح: أعلن المؤلفون أنه لا توجد مصالح متنافسة.

الأرقام

الشكل 1. إنشاء SFS في ظل ظروف متقلبة ...

الشكل 1. إنشاء SFS في ظل ظروف متقلبة (و) مع تأثير انتقائي متوسط ​​...

تظهر نسبة الطفرات ذات معاملات الانتقاء السلبية باللون الأحمر ، وتنقسم نسبة الطفرات الإيجابية إلى موجبة قليلاً (، أزرق) وإيجابي بشدة (، لون أخضر). يتم الحصول على الحل التحليلي من المعادلات من.

الشكل 2. توزيعات متوسط ​​تأثيرات الملاءمة ...

الشكل 2. توزيعات متوسط ​​تأثيرات الملاءمة للطفرات في وقت التثبيت لـ ...

الشكل 3. متوسط ​​معامل الاختيار على مدى ...

الشكل 3. متوسط ​​معامل الاختيار بمرور الوقت للطفرات الثابتة في ظل ظروف متقلبة من ...

المبينة هي أول 100 جيل (200 في حالة ) من 80 طفرة تم إصلاحها. يشير الخط الأحمر إلى متوسط ​​معامل الاختيار ، وتشير المسارات في التدرج الرمادي إلى معاملات الاختيار المتوسطة للطفرات الفردية.

الشكل 4. SFS وتأثيرات اللياقة البدنية ...

الشكل 4. SFS وتأثيرات الملاءمة المتوسطة للطفرات تحت نموذج متذبذب ذاتي الارتباط (...


التفاعل المعقد لعلم وظائف الأعضاء والاختيار في ظهور مقاومة المضادات الحيوية

ظهور مقاومة المضادات الحيوية ، وهي عملية تطورية ذات أهمية كبرى لصحة الإنسان [1] ، تحدث غالبًا في ظل مستويات متغيرة من المضادات الحيوية. تعتبر عمليات المسح الانتقائي ، التي تصبح فيها الخلايا المقاومة مهيمنة في المجتمع ، خطوة حاسمة في هذه العملية [2]. بينما تمت دراسة ظهور المقاومة في التجارب المعملية [3-8] ، لم يتم توصيف التقدم الكامل لعمليات المسح الانتقائي تحت إجهاد متقلب ، من الأحداث العشوائية في الخلايا المفردة إلى التثبيت في التجمعات السكانية. هنا ، ندرس الاختيار المتقلب باستخدام مجموعات Escherichia coli المصممة بمفتاح عشوائي يتحكم في مقاومة التتراسيكلين. باستخدام الموائع الدقيقة وتصوير الخلايا الحية ، نتعامل مع مجموعات متعددة من الإشريكية القولونية بنفس الكمية الإجمالية من التتراسيكلين ولكن يتم إعطاؤها في أنماط زمنية مختلفة. وجدنا أن السكان المعرضين لنبضات المضادات الحيوية القصيرة أو الطويلة من المرجح أن يطوروا مقاومة من خلال عمليات المسح الانتقائي ، في حين أن النبضات المتوسطة تسمح بمعدلات نمو أعلى لكنها تثبط عمليات المسح الانتقائي. على أساس القياسات أحادية الخلية ونموذج النمو الديناميكي ، نحدد المحددات الرئيسية للنمو السكاني ونبين أن كل من الذاكرة الفسيولوجية والمدد البيئية يمكن أن تعدل بقوة ظهور المقاومة. يوفر التقدير الكمي المفصل لدينا في نظام اصطناعي نموذجي دروسًا رئيسية حول التفاعل بين فسيولوجيا الخلية المفردة والاختيار الذي يجب أن يوجه تصميم أنظمة العلاج [9-12] وتحليل المجموعات السكانية المتنوعة المظهرية التي تتكيف مع الاختيار المتقلب [13-17] .

حقوق النشر © 2016 Elsevier Ltd. جميع الحقوق محفوظة.

الأرقام

الشكل 1. التعبير العشوائي رباعي & أمبير ...

الشكل 1. التعبير العشوائي رباعي وديناميات السكان في بيئة متقلبة

الشكل 2. معدلات النمو على المدى الطويل ، على الخلية ...

الشكل 2. معدلات النمو على المدى الطويل ، تردد الخلية ON ، وفعالية أمبير الاختيار

الشكل 3. تحليل الخلية الواحدة للخلايا الحساسة ...

الشكل 3. تحليل وحيدة الخلية للخلايا الحساسة تحت الاختيار المتقلب

الشكل 4. نمذجة فسيولوجيا النمو الخلوي وأمبير ...

الشكل 4. نمذجة فسيولوجيا النمو الخلوي وذاكرة أمبير في بيئة متغيرة


المواد والأساليب

نحن نستخدم نموذج الأليل الأساسي الذي تم التحقيق فيه بواسطة Huerta-Sanchez et al. [24] حيث تختلف قوة الانتقاء لكل جيل ، مع قوة الانتقاء المتوقعة التي تعمل على كل أليل تساوي صفرًا. Huerta-Sanchez et al. [24] أظهر أن هذا النموذج يمكن تلخيصه من حيث المعلمة حيث يكون حجم المجتمع الفعال وهو التباين في قوة الاختيار. علاوة على ذلك ، يوضحون أن هذا النموذج يتصرف بشكل متماثل من حيث SFS واحتمال التثبيت بنموذج ترتبط فيه قوة الاختيار تلقائيًا بين الأجيال ، حيث يؤدي الارتباط التلقائي ببساطة إلى زيادة قيمة. لقد حققنا في نموذج Huerta-Sanchez et al. [24] عن طريق المحاكاة حتى نتمكن من تتبع قوة الانتقاء التي تعمل على كل طفرة لأنها تفصل بين السكان. في محاكاتنا أحادية الصيغة الصبغية ، نقدم طفرة جديدة بتردد ، أين حجم السكان ، في موقع أحادي الشكل في عمليات المحاكاة التي استخدمناها. ثم يتم استخلاص قوة الانتقاء المؤثرة على الأليلين من التوزيع الطبيعي بمتوسط ​​1 والانحراف المعياري لـ. باستخدام تواتر الطفرة الجديدة وقوة الاختيار التي تعمل على الأليلين ، قمنا بحساب التكرار المتوقع للطفرة الجديدة في الجيل التالي ، وقمنا بإنشاء التردد الفعلي ، كرقم مأخوذ من التوزيع ذي الحدين مع العينة الحجم والاحتمال. إذا فقدت الطفرة أو تم إصلاحها ، يتم إدخال طفرة جديدة وتكرار المحاكاة ، وإلا يتم أخذ عينات من قوى الانتقاء الجديدة وتكرار جيل آخر. لكل قيمة قمنا بمحاكاة تطور 100،000 طفرة. استخدمنا البيانات المحاكاة لاستنتاج SFS المتوقع لعينة سكانية من 20 كروموسوم (تم الحصول على نتائج مماثلة لأحجام عينات أخرى). لكل طفرة تم إصلاحها ، أو التي تصل إلى أي تردد عشوائي ، يمكننا حساب متوسط ​​قوة الانتقاء التي عملت على تلك الطفرة حتى الوقت الذي نختبره.


نتائج

متى كان نظام الاختيار المفترض متماثلًا ، وهي حالة يكون فيها الأفراد ذوو الأليل أ في الحالة 1 يتمتعون بميزة انتقائية ضد الأفراد ذوي الأليل ب الذي كان كبيرًا مثل ميزة الأفراد ذوي الأليل ب تحت الشرط 2 (أي. ر=1/ش) ، سيبقى كلا الأليلين في السكان (الشكل 1 أ). حدث تعدد الأشكال المحمي هذا أيضًا في الحالات التي لم تكن فيها تأثيرات اللياقة للأليلين متماثلة. بدون تحديد الجنس ، لا يوجد سوى تعدد أشكال محايد عندما تكون تأثيرات اللياقة متناظرة - مع الاختيار المحدود للجنس ، تؤدي مساحة كبيرة من التوليفات المحتملة لتأثيرات اللياقة للأليلين A و B إلى تعدد الأشكال المحمي (الشكل 1 أ). يوجد مثل هذا تعدد الأشكال المحمي أيضًا للحالة ثنائية الصيغة الصبغية عند افتراض التأثيرات المضاعفة للأليلات (الشكل 1 ب).

وصف أنظمة الاختيار التي تؤدي إلى تعدد الأشكال المحمي. الشروط المحددة لـ (أ) الحالة أحادية الصيغة الصبغية و (ب) الحالة ثنائية الصيغة الصبغية تُعطى كمنحنيات صلبة داخل المنطقة المظللة بين المنحنيات ، يتم الحفاظ على تعدد الأشكال عن طريق تقلب الاختيار على السمات المحدودة للجنس. بالنسبة للحالة ثنائية الصيغة الصبغية ، افترضت الملاءمة المضاعفة للأليلين A و B. بالنسبة للسمات المعبر عنها في كلا الجنسين ، يمكن أن يوجد تعدد الأشكال المحايد في كلتا الحالتين فقط للقيم الموجودة على الخط المنقط.

عندما افترض أن أحد الأليلين نادر في البداية ، زاد التردد لقيم ر و ش التي تؤدي إلى تعدد الأشكال المحمي. بالنسبة للحالة المتماثلة ، تكون الميزة الانتقائية للأليل النادر أكبر من 5٪ عندما تتجاوز قوة الانتقاء المتذبذب 0.5 (الشكل 2). عندما تكون قوة الانتقاء المتقلب أكبر من 0.5 ، فإن تأثير الانتقاء المتقلب يجب أن يتغلب على تأثير الانجراف باستثناء المجموعات ذات الحجم المنخفض جدًا أو عندما يكون الأليلين متشابهين جدًا في تأثيرات اللياقة (رش، الصورة 2). إذا كان للأليل النادر لياقة متوسطة حسابية أقل من الأليل الآخر ، فإن تقلبات الانتقاء الأقوى ستكون ضرورية لتحقيق انتقاء قوي مماثل لصالح الأليل النادر (الشكل 2).

تأثير قوة الانتقاء المتقلب على ميزة (لكل جيل) الأليل النادر في الحالة المتماثلة (أي ر=1/ش، خط سميك) وحالة غير متماثلة (ر=0.8/ش، خيط رفيع). يشير الخط المنقط إلى الحياد ، ويزداد تكرار الأليل قيد النظر للقيم الموجودة أعلى الخط وينخفض ​​للقيم الموجودة أسفل الخط.

لفحص استقرار تعدد الأشكال المرصود ، لاحظت أيضًا مصير أليل ثالث C تم إدخاله في مجموعة متعددة الأشكال للأليلين A و B. هنا ، جميع التوليفات الممكنة من 0.2 ≤ ص, س, ر, ش تم فحص ≤ 2 (بزيادات قدرها 0.2) بشرط أن تؤدي إلى تعدد أشكال ثابت بين الأليلين A و B قبل إدخال الأليل C. بعد إدخال الأليل C ، فُقد أحد الأليلات الثلاثة دائمًا عند قيم لياقة ثلاثة أليلات اختلفت. حتى عندما يُفترض أن للأليل C لياقة متوسطة مماثلة للأليلين الآخرين (هذا هو الوقت المناسب ر*ش و ص*س يُفترض أن يكون مشابهًا أو مساويًا لـ 1) انخفض أحد الأليلات الثلاثة في التردد وانقرض: عندما كان للأليل A ميزة ضد الأليل B بموجب الشرط 1 (أي ر & GT 1) كان الأليل C قادرًا على الغزو عندما ص/س & GT ر/ش او متى ص/س & lt 1 في الحالة الأولى اختفى أليل أ وفي الحالة الثانية أليل ب. في جميع الحالات التي تم فيها افتراض قيم لياقة متوسطة متشابهة ، انقرض الأليل الذي له تأثيرات لياقة وسيطة للانتقاء المتقلب.

يؤدي تعدد الأشكال الوراثي المرصود الذي يتم الحفاظ عليه عن طريق الاختيار المتقلب إلى زيادة متوسط ​​لياقة السكان. لقد قارنت هذه الميزة بملاءمة الأفراد اللاجنسيين حيث لا يمكن أن يتسبب تقييد الجنس في تعدد الأشكال المحمي. مع التقلبات البيئية المعتدلة ، يساهم تعدد الأشكال المحمي المرصود في تقليل تكلفة الجنس (الشكل 3). لكن ميزة التكاثر الجنسي هذه لا يمكنها التغلب على تكلفة الجنس إلا في ظل التقلبات الشديدة في الاختيار في الوقت المناسب.

متوسط ​​معدل الإنجاب للأفراد الجنسيين بالنسبة للأفراد اللاجنسيين مع اختيار متقلب للقوة المختلفة. بالنسبة للمحاكاة ، تم افتراض أن الذكور لا يساهمون في إنتاج النسل ورعايتهم بحيث يمكن إعطاء تكلفة الجنس كعامل اثنين. يمثل الخطان الحالة المتماثلة (أي ر=1/ش، خط سميك) وحالة غير متماثلة (ر=0.8/ش، خيط رفيع).


العمل العملي للتعلم

فئة عملية

في هذا الإجراء البسيط ، تُستخدم حبات الأرز لنمذجة كائنات صغيرة ، ويعمل الطلاب كحيوانات مفترسة يختارون الطعام خلال فترات زمنية محدودة. على مدى عدد من الأجيال ، ستتغير نسبة حبات الأرز لكل لون في كل مجموعة إذا اختار الطلاب لونًا واحدًا على الآخر. هذا نموذج بسيط للانتقاء الطبيعي الناتج عن الافتراس.

تنظيم الدرس

يجب أن يستغرق انتقاء الحبوب من كل حوض من الفيرميكيولايت بضع دقائق فقط لكل جيل. لكن عد حبات الأرز لاستعادة السكان وتحليل النتائج يمكن أن يكون شاقًا. قد يؤدي تجميع نتائج المجموعة في جدول بيانات مركزي إلى إزالة العمالة المتضمنة في العمليات الحسابية ، ولكنه قد يعرض الطلاب لمخاطر عدم اتباع تفاصيل العملية.

الأجهزة والكيماويات

لكل مجموعة من الطلاب:

حوض من الفيرميكوليت البستاني الملون ، والذي يحتوي على حوالي 50 حبة أرز ملطخة بنفس اللون ، وتمت إضافة حوالي 50 حبة أرز ملطخة بلون مختلف

بالنسبة للفصل - تم إعداده بواسطة فني / مدرس:

حاويات بلاستيكية (مثل أحواض فارغة "قابلة للفرد")

الفيرميكوليت البستاني الملون بألوان الطعام (الملاحظات 1 و 2)

أرز طويل الحبة (مصبوغ بألوان متنوعة مع تلوين طعام - ملاحظة 2)

الصحة و أمبير السلامة والملاحظات الفنية

1 الفيرميكوليت البستاني هو معدن حبيبي يستخدم كمادة مضافة للسماد لتحسين الصرف والاحتفاظ بالمغذيات. إنه متوفر في معظم مراكز الحدائق أو متاجر DIY.

2 صبغ الفيرميكوليت بمحلول قوي من تلوين الطعام عادة ما تأخذ الأصباغ الصفراء والخضراء والحمراء والزرقاء جيدًا. ضع الصبغة والفيرميكوليت في كيس من البوليثين ، وأغلقه بشريط مطاطي أو ما شابه ، ورج جيدًا. انشر الفيرميكيولايت على ورق الجرائد حتى يجف. صبغ الأرز طويل الحبة غير المطبوخ بنفس الطريقة.

قضايا أخلاقية

كن حساسًا لحقيقة أن بعض الطلاب قد يجدون صعوبة في التمييز بين تباينات الألوان مقارنة بالآخرين الذين يمكن أن يشعروا بالضيق من خلال العثور على عدد أقل من حبات الأرز ، أو تحقيق معدلات أبطأ في التغير السكاني. يؤدي استخدام مجموعة من مجموعات الألوان إلى الحد من احتمالية ملاحظة ذلك.

إجراء

السلامة: إذا تم استخدام ألوان الطعام لصبغ الأرز والفيرميكوليت ، فلا توجد مخاطر كبيرة في هذا الإجراء.

تحضير

أ أضف ما يقرب من 100 حبة من الأرز الملون إلى كل وعاء من الفيرميكوليت الملون. قم بإعداد مجموعات مختلفة من ألوان الأرز ، بحيث تتطابق نصف الحبوب مع الفيرميكوليت في كل مرة.

تحقيق

ب ابدأ ساعة الإيقاف / ساعة الإيقاف والوقت دقيقة واحدة. خلال هذا الوقت ، استخدم الملقط لالتقاط أكبر عدد ممكن من الحبوب. ضع الحبوب في طبق بتري.

ج احسب عدد حبات الأرز من كل لون قمت بإزالته. إذا كان العدد الإجمالي لحبوب الأرز عددًا فرديًا ، فاختر حبة واحدة أخرى.

د احسب عدد حبيبات كل لون لا تزال في الحاوية.

ه أضف المزيد من حبات الأرز إلى الوعاء لتصل إلى 100 مرة أخرى ، عن طريق إضافة أعداد متساوية من كل لون. قم بتدوين عدد الحبوب الموجودة لكل لون الآن. ستكون نسبة اللونين مختلفة الآن.

F رج الوعاء لخلط الحبوب مع الفيرميكيولايت.

ز حدد دقيقة أخرى واقطف أكبر عدد ممكن من الحبوب مرة أخرى.

ح كرر الخطوات ج إلى ه مرة أخرى ولاحظ عدد الحبوب الموجودة لكل لون الآن.

أنا سجل نتائج التجربة في جدول مثل هذا:

عدد الحبوب المزالة عدد الحبوب المستبدلة نسبة الحبوب في كل لون
اللون 1 اللون 2 اللون 1 اللون 2 اللون 1 اللون 2
ابتداء . . . .
بعد الاختيار 1
بعد الاختيار 2
بعد الاختيار 3

ملاحظات التدريس

في هذا النموذج ، تمثل حبات الأرز مجموعة من الكائنات الحية الصغيرة. يمثل انتقاء حبات الأرز الافتراس. إن إضافة المزيد من الحبوب عن طريق إضافة أعداد متساوية من كل لون يمثل التكاثر ، مع الحفاظ على حجم السكان ثابتًا. الانتقاء التفضيلي للون واحد (ربما يتناقض مع الفيرميكيولايت) على الآخر (ربما يكون مموهًا ضد الفيرميكيولايت) يمثل الانتقاء الطبيعي. يمثل التغيير في النسب النسبية للحبوب من كل لون تكيف السكان - نتيجة "بقاء" الحبوب "الأصلح".

من المهم أن يفهم الطلاب أن "الأصلح" لا يعني الأسرع أو الأقوى أو الأكثر قدرة على الركض لمسافات طويلة. وتعني "تلك التي تناسب الوضع البيئي بشكل أفضل".

يسمح لك جدول البيانات أدناه بملء نتيجة اللقطات ، وسيحسب عدد حبيبات كل لون اللازمة للجيل القادم.

من الأشكال الشيقة لهذه الطريقة المحاولة مرة أخرى تحت الأضواء الملونة ، أو ارتداء مرشحات ملونة فوق عيون طلابك.

يجدر مناقشة النموذج وتحديد نقاط قوته وضعفه كنموذج لمواقف الحياة الحقيقية. تحديد نقطة ضعف في النموذج لا ينفي فائدته كتوضيح لكيفية تأثير الاختيار على السكان.

أحد الاختلافات المهمة في هذا النموذج عن المواقف "الحقيقية" هو أن ألوان الكائنات الحية الجديدة في كل جيل هي في نفس نسبة السكان الأصليين. في الطبيعة ، غالبًا ما يكون للكائنات الجديدة سمات في العدد تتناسب مع أحدث جيل من الوالدين. إذا كان بإمكان طلابك التعامل مع العمليات الحسابية لهذا (بما في ذلك التقريب والتقريب عند الضرورة) ، يمكنك إضافة هذه الميزة إلى طريقتك.

نقطة ضعف أخرى في النموذج هي أن الفريسة ثابتة ويتم تحديدها من قبل المفترس إلى حد كبير على أساس اللون ، مع مساهمة الشكل والحركة منخفضة نسبيًا.


1. كيف تؤثر العوامل البيئية والجينية على التطور المشترك للطفيلي المضيف؟

نحن مهتمون بكيفية تأثير العوامل البيئية (مثل البنية المكانية وتكاليف اللياقة) والعوامل الوراثية (مثل الخصوصية والرعاف) على التطور المشترك للسمات مثل المقاومة والعدوى. باستخدام نماذج تطورية بيئية بسيطة نسبيًا ، يمكننا دراسة كيف تؤدي هذه العوامل إلى نتائج مختلفة نوعيًا وكميًا ، مثل الاستراتيجيات المثلى ، والاختيار المتقلب ، وسباق التسلح ، والتنويع (المحاكاة أدناه).

أمثلة على أنواع مختلفة من ديناميكيات التطور المشترك: الإستراتيجية المثلى (يسار) اختيار متقلب / تدوير (متوسط) يؤدي إلى تعدد الأشكال (يمين)

باستخدام مجموعة متنوعة من التقنيات الرياضية والرقمية ، أوضحنا كيف:

    ، ومنع التكيف مع المضيفين الجدد.
  • يمكن أن يؤدي التطور المشترك إلى ارتباطات غير متداخلة بين الجينات في مجمع التوافق النسيجي الرئيسي للفقاريات. ، وتنتج أنواعًا مختلفة من الانتقاء المتقلب تحت نفس النظام الجيني. ، مما تسبب في حدوث تحولات بين الأحادية وتعدد الأشكال ، وتقلب الانتقاء. ويمكن أن تتسبب في تحول ديناميكيات التطور المشترك من الاختيار المتقلب إلى سباق التسلح.

محاكاة فردية للتطور المشترك في مجتمع منظم مكانيًا (أسود = حساس ، أخضر = مقاومة منخفضة ، أزرق = مقاومة عالية ، أبيض = فارغ). من آشبي وآخرون. (2014) أنا نات.


الملخص

البلازميدات هي عناصر DNA خارج الصبغية للكائنات الحية الدقيقة تقوم بترميز المعلومات الوراثية المفيدة. كان يُعتقد أنها موزعة بالتساوي على الخلايا الوليدة أثناء انقسام الخلية. هنا نستخدم النمذجة الرياضية للتحقيق في الاستقرار التطوري لعزل البلازميد للبلازميدات عالية النسخ - البلازميدات الموجودة في ما يصل إلى عدة مئات من النسخ لكل خلية - تحمل جينات مقاومة للمضادات الحيوية. يتم تحديد الاستراتيجيات التطورية المستقرة (ESS) من خلال التحليل العددي لنموذج السكان المنظم من البلازميد. تتنبأ النظرية بأن استراتيجية الفصل التطوري المستقر للخلية تعتمد على رقم نسخة البلازميد: بالنسبة للحمل البلازميدي المنخفض والمتوسط ​​، تحصل كلتا الابنتين في المتوسط ​​على حصة متساوية من البلازميدات ، بينما في حالة ارتفاع حمل البلازميد ، تحصل ابنة واحدة بشكل مميز و بشكل منهجي أكثر البلازميدات. تتوافق هذه النتائج مع النتائج التجريبية الحديثة. نناقش التفسير والنتائج العملية.


ملخص المؤلف

يعد تقدير المعلمات قضية رئيسية في بيولوجيا الأنظمة ، حيث يمثل خطوة حاسمة للحصول على تنبؤات من النماذج الحسابية للأنظمة البيولوجية. عادة ما يتم تناول هذه المشكلة عن طريق "ملاءمة" نماذج المحاكاة للبيانات التجريبية المرصودة. مثل هذا النهج لا يأخذ ضوضاء القياس في الاعتبار الكامل. نقدم طريقة جديدة مبنية على مزيج من ترشيح كالمان والاختبارات الإحصائية وتقنيات التحسين. يُعرف المرشح جيدًا في نظرية التحكم والتقدير وقد وجد تطبيقًا في مجموعة واسعة من المجالات ، مثل أنظمة التوجيه بالقصور الذاتي والتنبؤ بالطقس والاقتصاد. نوضح كيف يمكن استغلال إحصاءات ضوضاء القياس على النحو الأمثل ودمجها مباشرة في تصميم خوارزمية التقدير من أجل تحقيق نتائج أكثر دقة ، والتحقق من صحة / إبطال التقديرات المحسوبة. نظهر أيضًا أن الميزة المهمة لمُقدِّرنا هي أنه يوفر أداة قوية لاختيار النموذج ، مما يسمح برفض النماذج المنافسة أو قبولها بناءً على القياسات الصاخبة المتاحة. هذه النتائج ذات تطبيق عملي فوري في علم الأحياء الحسابي ، وبينما نثبت استخدامها في مثالين محددين ، يمكن في الواقع استخدامها لدراسة فئة واسعة من الأنظمة البيولوجية.

الاقتباس: Lillacci G ، Khammash M (2010) تقدير المعلمات واختيار النموذج في علم الأحياء الحسابي. بلوس كومبوت بيول 6 (3): e1000696. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1000696

محرر: Anand R. Asthagiri ، معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا ، الولايات المتحدة الأمريكية

تم الاستلام: 22 يناير 2009 وافقت: 30 يناير 2010 نشرت: 5 مارس 2010

حقوق النشر: © 2010 ليلاتشي ، خماش. هذا مقال مفتوح الوصول يتم توزيعه بموجب شروط ترخيص Creative Commons Attribution License ، والذي يسمح بالاستخدام غير المقيد والتوزيع والاستنساخ بأي وسيلة ، بشرط ذكر المؤلف الأصلي والمصدر.

التمويل: تستند هذه المواد إلى العمل الذي تدعمه مؤسسة العلوم الوطنية بموجب منحة NSF-CDI ECCS-0835847 و NSF-ECCS-0802008 و NIH R01GM049831 ومعهد التقنيات الحيوية التعاونية من خلال منحة DAAD19-03-D-0004 من أبحاث الجيش الأمريكي مكتب. لم يكن للممولين أي دور في تصميم الدراسة أو جمع البيانات وتحليلها أو اتخاذ قرار النشر أو إعداد المخطوطة.

تضارب المصالح: وقد أعلن الباحثون إلى أن لا المصالح المتنافسة موجودة.


نماذج الاختيار المتقلبة وتحليلات نوع ماكدونالد-كريتمان

من المحتمل أن قوة الانتقاء التي تعمل على الطفرة تختلف بمرور الوقت بسبب التغيرات في البيئة. ومع ذلك ، تفترض معظم النظريات الجينية السكانية أن قوة الاختيار تظل ثابتة. نحن هنا نتحرى عواقب ضغوط الاختيار المتقلبة على القياس الكمي للتطور التكيفي باستخدام مناهج أسلوب McDonald-Kreitman (MK). بالاتفاق مع العمل السابق ، أظهرنا أن الانتقاء المتقلب يمكن أن يولد دليلًا على التطور التكيفي حتى عندما تكون القوة المتوقعة للانتقاء على الطفرة صفرًا. ومع ذلك ، وجدنا أيضًا أن الطفرات ، التي تساهم في كل من تعدد الأشكال والتباعد ، تميل ، في المتوسط ​​، إلى الاختيار الإيجابي خلال حياتها ، في ظل نماذج اختيار متقلبة. وذلك لأن الطفرات التي تتقلب ، بالصدفة ، إلى القيم المختارة الإيجابية ، تميل إلى الوصول إلى ترددات أعلى في المجتمع من تلك التي تتقلب نحو القيم السلبية. ومن ثم فإن الدليل على التطور التكيفي الإيجابي الذي تم اكتشافه في ظل نموذج اختيار متقلب من خلال نهج نوع MK هو دليل حقيقي لأن الطفرات الثابتة تميل إلى أن تكون مفيدة في المتوسط ​​خلال حياتها. نظهر أبدًا أن الأساليب تميل إلى التقليل من معدل التطور التكيفي عندما يتقلب الاختيار.