Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Định lý cơ bản của chọn lọc tự nhiên với sự đột biến
Tóm tắt
Quá trình đột biến – chọn lọc là cơ chế cơ bản nhất của sự tiến hóa. Vào năm 1935, R. A. Fisher đã chứng minh định lý cơ bản của chọn lọc tự nhiên, cung cấp một mô hình trong đó tỷ lệ thay đổi của độ phù hợp trung bình là bằng biến dị di truyền của một loài. Fisher không đưa đột biến vào mô hình của mình, nhưng ông tin rằng đột biến sẽ cung cấp một nguồn cung cấp biến dị liên tục dẫn đến sự gia tăng không ngừng của độ phù hợp trung bình, từ đó tạo nền tảng cho lý thuyết tân Darwin. Trong bài báo này, chúng tôi xem xét lại Định lý của Fisher, cho thấy rằng vì nó không xem xét đến đột biến, và vì nó không hợp lệ ngoài một khoảnh khắc thời gian, nên nó có giá trị sinh học hạn chế. Chúng tôi xây dựng một mô hình phương trình vi phân dựa trên các nguyên lý đầu tiên của Fisher với các đột biến được thêm vào, và chứng minh một định lý sửa đổi cho thấy tỷ lệ thay đổi trong độ phù hợp trung bình bằng biến dị di truyền cộng với một hạng mục hiệu ứng đột biến. Chúng tôi gọi định lý sửa đổi của mình là định lý cơ bản của chọn lọc tự nhiên với sự đột biến. Định lý mở rộng của chúng tôi, và các phân tích liên quan (tính toán phân tích, mô phỏng số, và hình ảnh hóa), cung cấp một cái nhìn rõ ràng hơn về quá trình đột biến – chọn lọc, và cho phép áp dụng các tham số sinh học thực tế như hiệu ứng đột biến. Định lý mở rộng có các ý nghĩa sinh học khác biệt đáng kể so với những gì Fisher đã dự kiến.
Từ khóa
#Đột biến #chọn lọc tự nhiên #định lý cơ bản #sinh học tiến hóa #biến dị di truyềnTài liệu tham khảo
Anderson JP, Daifuku R, Loeb LA (2004) Viral error catastrophe by mutagenic nucleoside. J Virol 58:183–205
Basener W (2013a) Online javascript model for the main equation. http://people.rit.edu/wfbsma/evolutionary%20dynamics/EvolutionaryModel.html
Basener W (2013b) Limits of chaos and progress in evolutionary dynamics. In: Biological Information—New Perspectives, pp 87–104
Baumgardner J, Brewer W, Sanford J (2013) Can synergystic epistasis halt mutational accumulation? results from numerical simulation. In: Biological Information—New Perspectives, World Scientific, pp 312–337
Brewer W, Baumgardner J, Sanford J (2013) Using numerical simulation to test the “Mutation-Count” hypothesis. In: Biological Information—New Perspectives, World Scientific, pp 312–337
Burger R (1989) Mutation-selection models in population genetics and evolutionary game theory. Proc Natl Acad Sci 14:75–89
Butcher D (1995) Muller’s ratchet, epistasis and mutaitonal effects. Genetics 141:431–438
Butcher D, Lynch M, Burger R, Gabriel W (1993) The mutational meltdown in asexual populations. J Hered 84:339–344
Carter RC, Sanford JC (2012) A new look at an old virus: patterns of mutation accumulation in the human H1N1 influenza virus since 1918. Theor Biol Med Model 9:42
Crotty S, Cameron CE, Andino R (2001) RNA virus error catastrophe: Direct molecular test by using ribavirin. Proc Natl Acad Sci USA 98:6895–6900
Crow J (1997) The high spontaneous mutation rate: Is it a health risk? Proc Natl Acad Sci 94:8380–8386
Crow J, Kimura M (1970) An introduction to population genetics theory. Harper & Row Publishers, New York
Crow J, Kimura K (1979) Efficiency of truncation selection. Genetics 1:396–399
Edwards AWF (1967) Fundamental theorem of natural selection. Nature 215:537–538
Eigen M (1971) Selforganization of matter and the evolution of biological macromolecules. Die Naturwissenschaften 58:456–523
Eigen M, Schuster P (1977) The hypercycle a principle of natural self-organization. Part A: emergence of the hypercycle. Die Naturwissenschaften 64:541–565
Elena SF et al (1998) Distribution of fitness effects caused by random insertion mutations in E. Coli. Gentetica 102/103:349–358
Ewens WJ (1989) An intrepretation and proof of the fundamental theorem of natural selection. Theor Popul Biol 36:167–180
Felsenstein J (1974) The evolutionary advantage of recombination. Genetics 78:737–756
Fisher RA (1930) The genetical theory of natural selection. Oxford: Clarendon Press, New York: Dover
Franklin IR, Frankham R (1998) How large must populations be to retain evolutionary potential? Anim Conserv 1:69–73
Gerrish PJ, Lenski R (1998) Estimation of spontaneous genome-wide mutation rate parameters: whither beneficial mutations? Heredity 84:497–501
Gerrish PJ, Lenski R (1998) The fate of competing beneficial mutations in an asexual population. Gentetica 102(103):127–144
Gibson P, Baumgardner J, Brewer W, Sanford J (2013) Can biological information be sustained by purifying natural selection? In: Biological Information—New Perspectives, pp 232–263
Glick TF (2009) The reception of Charles Darwin in Europe. Bloomsbury Academic, London
Grande-Perez A, Sierra S, Castro MG, Domingo E, Lowenstein PR (2002) Molecular indetermination in the transition to error catastrophe: systematic elimination of lymphocytic choriomeningitis virus through mutagenesis does not correlate linearly with large increases in mutant spectrum complexity. Natl Acad Sci USA 99:12938–12943
Hastings A (1981) Stable cycling in discrete-time genetic models. Proc Natl Acad Sci 78:7224–7225
Hofbauer J (1985) The selection mutation equation. J Math Biol 23:41–53
Karlin S, Carmelli D (1975) Numerical studies on two-loci selection models with general viabilities. Theor Popul Biol 7:399–421
Keightley P, Lynch M (2003) Toward a realistic model of mutations affecting fitness. Evolution 57:683–685
Kempthorne O (1957) An introduction to genetical statistics. Chapman and Hall, London
Kimura M (1979) Model of effective neutral mutaitons in which selective constraint is incorporated. PNAS 76:3440–3444
Kingman JFC (1961) On an inequality in partial averages. J Virol 12:78–80
Kondrashov A (1995) Contamination of the genome by very slightly deleterious mutations: Why have we not died 100 times over? J Theor Biol 175:538–594
Kruuk LEB, Clutton-Brock T, Slate J, Pemberton J, Brotherstone S, Guinness F (2000) Heritability of fitness in a wild mammalian population. PNAS 97:698–703
Kruuk EB, Slate J, Pemberton JM, Brotherstone S, Guinness F, Clutton-Brock T (2002) Antler size in red deer: heritability and selection but no evolution. Evolution 56(8):1683–1695
Lande R (1995) Mutation and conservation. Conserv Biol 9:782–791
Lynch M (2016) Mutation and human exceptionalism: our future genetic load. Genetics 202:869–875
Lynch M, Gabriel W (1990) Mutation load and the survival of small populations. Evolution 44:1725–1737
Lynch M, Gabriel W, Burger R (1993) Mullers ratchet and mutational meltdowns. Evolution 47:1744–1757
Lynch M, Conery J, Burger R (1995) Mutation accumulation and the extinction of small populations. Am Natl 146:489–518
Lynch M, Conery J, Burger R (1995) Mutational meltdown in sexual populations. Evolution 146:489–518
Lynch M, Blanchard J, Houle D, Kibota T, Schultz S (1999) Perspective: spontaneous deleterious mutations. Evolution 53:645–663
Merila J, Sheldon BC (2000) Lifetime reproductive success and heritability in nature. Am Natl 155:301–310
Montanez G, Marks R, Fernandez J, Sanford J (2013) Multiple overlapping genetic codes profoundly reduce the probability of beneficial mutation. In: Biological Information—New Perspectives, pp 139–167
Mulholland HP, Smith CAB (1959) An inequality arising in genetic theory. Meri Math Mon 66:673–683
Muller HJ (1964) The relation of recombination to mutational advance. Mutat Res 1:2–9
Nelson C, Sanford J (2013) Computational evolution experiments reveal a net loss of genetic information despite selection. In: Biological Information—New Perspectives, pp 338–368
Nowak MA (2006) Evolutionary dynamics: explotring the equations of life. Harvard University Press, Cambridge
Ohta T (1977) Molecular evolution and polymorphism. Natl Inst Genet Mishima Japan 76:148–167
Pariente N, Sierra S, Lowenstein PR, Domingo E (2001) Efficient virus extinction by combinations of a mutagen and antiviral inhibitors. J Virol 3:9723–9730
Plutynski A (2006) What was fisher’s fundamental theorem of natural selection and what was it for? Stud Hist Philos Biol Biomed Sci 37:59–82
Price GR (1972) Fisher’s fundamental theorem made clear. Ann Hum Genet Lond 36:129–140
Sanford JC, Baumgardner J, Gibson P, Brewer W, ReMine W (2007) Mendels accountant: a biologically realistic forward-time population genetics program. SCPE 8(2):146–165
Sanford J, Baumgardner J, Gibson P, Brewer W, Remine W (2007) Using computer simulation to understand mutation accumulation dynamics and genetic load. In: 7th international conference on computational science, Springer, Berlin/Heidelberg, pp 386–392
Sanford J, Baumgardner J, Brewer W (2013) Selection threshold severely constrains capture of beneficial mutations. In: Biological Information—New Perspectives, pp 264–297
Scheuer P, Mandel S (1959) An inequality in population genetics. Heredity 13:519–524
Turner JR (1970) Changes in mean fitness under natural selection. In: Kojima K (ed) Mathematical topics in population genetics. Springer, Berlin
Wilke C (2005) Quasispecies theory in the context of population genetics. BMC Evolut Biol 5:44