Natural selection. II. Developmental variability and evolutionary rate
在经典进化理论中，遗传变异提供了自然选择作用于其上的可遗传表型变异的来源。与这一经典观点相反，一些理论强调发育变异性和学习增强了不可遗传的表型变异，这反过来又可以加速进化反应。在本文中，我展示了如何发展的变异性改变演化动力学平滑的景观，基因型与健身。在一个具有多个峰谷的适应度景观中，发育变异性可以平滑景观，提供一条直接增加适应度的路径，使适应度达到最高峰。发育变异性也允许基因型在应对新的或极端的环境挑战时最初存活，为随后的适应提供了机会。这种最初的生存优势来自于发育变异性平滑和拓宽了适应度景观的方式。最终，发育过程和遗传变异之间的协同作用决定了进化速度。
2011-09-26 q-bio.PE
Evolutionary dynamics on strongly correlated fitness landscapes
我们研究了自复制序列在强相关适应度景观上的不适应种群的演化动力学。每个序列被假定为由相等长度的块组成，并且其适应度由四个独立块适应度的线性组合给出。突变影响单个块的适应度贡献，而其他块保持不变，从而引起亲本和突变体适应度之间的相关性。在这种强相关的适应度景观，我们计算的动态特性，如跳跃的数量在人口最多的序列和时间分布的最后一跳，表现出平方反比的依赖性，在不相关的适应度景观的演变。我们还获得了精确的结果，相关的随机变量的记录和极值的分布。
2010-09-08 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Natural selection. VI. Partitioning the information in fitness and characters by path analysis
三个步骤有助于分析选择。首先，通过其组成原因描述表型。成分包括基因、母体效应、共生体和任何其他感兴趣的表型预测因子。第二，用个体的表型、邻居的表型、资源的可利用性等组成原因来描述适应度;第三，将表型和适应度的预测因子放入进化变化的精确方程中，提供选择和其他进化过程的完整表达。完整的表达式将表型和适应性的各种假设成分的不同因果作用分开。传统上，这些分量由进化模型的协方差、方差和回归项给出。我展示了如何解释这些统计表达式与信息论。由此产生的解释使人们能够将选择和进化的基本方程理解为表达各种原因如何导致选择的信息积累和其他进化过程的信息衰减的句子。信息方面的解释导致更深入地理解选择和遗传力，以及更清楚地了解如何制定有关进化过程的因果假设。亲属选择是一种特殊的因果分析，它将社会效应划分为有意义的组成部分。
2013-01-22 q-bio.PE
The competition between simple and complex evolutionary trajectories in asexual populations
在崎岖的适应度景观中，符号上位性是常见的，适应通常涉及个体有益的“上坡”突变或涉及适应谷或高原的更复杂的突变轨迹。进化过程的动力学决定了进化在各种相互竞争的可能轨迹中采取任何特定路径的概率。如果我们要理解崎岖地貌上适应的结果和可预测性，理解这种进化选择是必不可少的。我们提出了一个简单的模型来分析进化将避开立即上坡的路径，有利于跨越健身谷或高原，导致更高的健身，但不太容易获得的基因型的概率。我们计算这种概率如何取决于人口规模，突变率，和相关的选择压力，并比较我们的分析结果赖特-费舍尔模拟。我们发现，跨越山谷的概率依赖于非单调的人口规模：中等规模的人口最有可能遵循“贪婪”的策略，立即获得有益的突变，即使他们导致进化的死胡同，而较大和较小的人口更有可能跨越健身谷，以达到遥远的有利基因型。我们明确地确定这些不同的制度之间的界限，在相关的进化参数。超过一定的阈值人口规模，我们表明，进化的“远见”的程度只取决于一个简单的相关参数的组合。
2014-12-12 q-bio.PE
Evolutionary Processes in Finite Populations
我们考虑任意适应度景观上大而有限的种群的演化。我们用马尔可夫-莫兰过程来描述进化过程。我们证明了对于$\mathcal O(1/N)$，有限种群的时间平均适应度比无限种群的时间平均适应度低。我们还表明，在一个给定的基因型的个体数量的波动可以成正比的幂的突变率的倒数。最后，我们表明，系统采取给定的路径通过适应度景观的概率可以是非单调的系统规模。
2013-01-25 q-bio.PE
Exact solution of a model of time-dependent evolutionary dynamics in a rugged fitness landscape
通过映射到随机通量模型，其渐近行为可以描述在随机行走的一个崎岖的健身景观的准物种模型的时间依赖的进化动力学的简化形式解决。从一个有限的基因型集的显性基因型的变化的数量的统计，确切地得到确认现有的基于数值的图解。
2006-09-19 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Statistical Physics of Evolutionary Trajectories on Fitness Landscapes
多维非线性景观上的随机游动在科学和工程的许多领域都很有意义。特别是，自适应轨迹的适应度景观的属性决定人口的命运，从而发挥了核心作用，在进化理论。适应度景观的拓扑结构及其对演化动力学的影响已经在文献中得到了广泛的研究。我们将调查目前在这一领域的研究知识，集中在最近开发的系统的方法来表征路径长度，平均首次通过时间，和其他统计的路径合奏。这种方法基于统计物理学的一般技术，适用于任意复杂性和结构的景观。它特别适合于量化随机轨迹的多样性和进化事件的可重复性。我们使用蛋白质进化的生物物理模型来证明这种方法，该模型描述了蛋白质如何在进化新功能的同时保持稳定性。
2013-05-06 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Impact of Epistasis and Pleiotropy on Evolutionary Adaptation
进化适应常常被比作攀登一座小山或高峰。虽然这个过程对于突变独立的适应度景观来说很简单，但突变之间的相互作用（上位性）以及影响多个性状的基因座突变（多效性）在复杂而现实的适应度景观中至关重要。我们调查上位性和多效性的影响适应性进化通过研究一个群体的无性单倍体生物（单倍型）在N相互作用的基因座，其中每个基因座与K其他基因座相互作用的模型的演变。我们用一个定量的方法来衡量取代之间的上位相互作用的大小，并发现它是K的递增函数。当单倍型以高突变率适应时，在血统上观察到的上位性取代对比预期的多。达到最高的健身景观与中等量的崎岖，平衡更高的健身潜力的相互作用的基因与其相伴的进化性下降。我们的研究结果表明，基因座之间的协同作用，相互作用上位性是至关重要的进化遗传模块具有高适应性，而太多的坚固性失速的适应过程。
2011-04-27 q-bio.PE
Evolutionary accessibility of mutational pathways
已知不同突变的功能效应以高度非平凡的方式结合到总效应中。对于进化选择下的性状（“适应度”），一组突变的所有可能组合的测量值产生适应度景观，该景观决定了从给定的初始基因型可以达到哪些突变状态。理解适应度景观的可及性在回答进化适应的可预测性和可重复性问题时具有重要的概念意义。在这里，我们从理论上研究各种各样的模型景观，包括景观可调的坚固性以及中性的“多孔”景观的全局最优状态的可访问性。我们定义一个突变途径是可访问的，如果它包含达到目标基因型所需的最小数量的突变，如果健身增加，在每个突变步骤。在这个定义下，可及性是高的，在这个意义上，至少有一个可及性路径存在，随着适应度景观的维度（由突变位点的数量设定）变大，该路径以接近1的实质概率存在。与此同时，可供选择的途径的数量在无限制地增长。我们测试的模型预测对经验的8个位点的适应度景观获得丝状真菌\textit{Aspergillus niger}。通过分析包含不同突变子集的完整景观的子图，我们能够探测经验数据中的突变距离尺度。高可及性的预测效果是支持的经验数据和非常强大的，我们认为，以反映序列空间的一般拓扑结构。
2011-08-29 q-bio.PE
Novel models of trait evolution via an expansion of Lande's fitness function: The Ornstein-Uhlenbeck process meets the Little Prince's boa
University of Florida（佛罗里达大学）；Universidad Santo Tomás（圣托马斯大学）；Wake Forest University（维克森林大学）；University of Kentucky（肯塔基大学）
该研究扩展兰德适应度函数，结合OU模型构建性状演化新随机微分方程模型，解释非高斯适应度函数机制，为相关演化假说检验及生态与演化动态研究提供了新途径。
2026-08-21 q-bio.PE
A numerical approach to determine mutant invasion fitness and evolutionary singular strategies
我们提出了一种数值方法来研究入侵适应度的突变体，并确定进化奇异策略的进化结构模型中的竞争排斥原则。我们的方法是基于一个双重表示，其中包括一个随机模型和计算其相应的确定性模型的小尺寸的突变体人口的建模。确定性模型的使用极大地方便了入侵可行性的数值判定以及演化奇异策略的收敛稳定性。我们的方法结合了标准的自适应动态与突变体的生存标准之间的联系在随机模型和相应的确定性模型的特征值的符号。我们提出了我们的方法的背景下，大规模结构的个人为基础的恒化器模型。我们利用先前推导的数学关系的随机和确定性表示的突变种群的恒化器模型，推导出一个通用的数值方法，用于分析入侵适应度的随机模型。我们的方法可以应用到广泛的类的进化模型，可以建立随机和确定性的入侵适合度之间的联系。
2017-05-23 math.PR q-bio.PE
Simple sign epistasis and evolutionary detours in fitness landscapes
UK Health Security Agency（英国卫生安全局）；Biomathematics and Statistics Scotland, The James Hutton Institute（苏格兰生物数学与统计学，詹姆斯·赫顿研究所）；Group of Complex Systems and Statistical Mechanics, Physics Faculty, University of Havana（哈瓦那大学物理学院复杂系统与统计力学小组）；System Modeling Group, Institute for Veterinary Epidemiology and Biostatistics, Freie Universitaet Berlin（柏林自由大学兽医流行病学和生物统计学研究所系统建模小组）；Accenture（埃森哲）；National University of General Sarmiento（圣萨尔米恩托国立大学）；Department of Biology, University of Oxford（牛津大学生物学系）；Institute for Biological Physics, University of Cologne（科隆大学生物物理学研究所）；Pandemic Sciences Institute and Big Data Institute, Nuffield Department of Medicine, University of Oxford（牛津大学纳菲尔德医学系大流行病科学与大数据研究所）
研究探讨了简单表型上位性在适应度景观中的作用，发现其与进化绕行有关，即通过间接路径达到适应度高峰。研究显示简单表型上位性在弱上位性景观中更常见，与理论预测一致。
2026-04-24 cond-mat.dis-nn q-bio.PE
Complexity of evolutionary equilibria in static fitness landscapes
一个适应度景观是一个遗传空间--如果两个基因型在一个位点上不同，它们就相邻--和一个适应度函数。演化动力学在这个景观上产生从低适应度到高适应度的流动;只有当找到局部适应度峰值时才达到平衡，我使用计算复杂性来质疑静态适应度景观上的进化可以快速达到局部适应度峰值的常见假设。为此，我证明了，当K >= 2时，粗糙适应度景观的流行NK模型是PLS完备的;加权2SAT的约简是自适应行走上的双射，因此存在NK适应度景观，其中来自某些顶点的每个自适应路径都是指数长度的。或者-在标准复杂性理论假设下，PLS中存在在多项式时间内不可解决的问题-这意味着没有演化动力学（已知或待发现，并且不一定遵循自适应路径）可以收敛到K = 2的所有NK景观上的局部适应度峰值。应用单纯形算法分析的结果，我证明了存在没有倒数符号上位性的单峰景观，其中遵循强选择弱突变动态的自适应路径的预期长度为$e^{O(n^{1/3})}$，即使从每个顶点都可以获得长度小于n的最佳自适应路径。技术成果的编写是为了让没有计算机科学背景的数学生物学家可以访问，生物学文献的总结是为了方便非生物学家，目的是在两个学科之间展开建设性的对话。
2013-08-23 cs.NE q-bio.PE
Effective potential reveals evolutionary trajectories in complex fitness landscapes
越来越多的努力来衡量适应度景观的分子和微生物系统的景观地形和进化轨迹之间的紧密关系。然而，这种关系远非简单明了：根据它们的突变率，达尔文种群可以爬上最近的适应性高峰（适者生存），在具有较高突变鲁棒性的较低区域定居（最平坦的生存），或者完全无法适应（错误灾难）。这些分歧突出表明，进化并不一定会像赖特想象的那样，将种群从“较低的峰值推向较高的峰值”。因此，问题仍然存在：复杂的地形地貌究竟如何限制进化，我们能否预测它下一步将走向何方？在这里，我介绍了一个广义的准物种理论，确定亚稳态的进化状态的最小值的一个有效的潜力。从这个表示，我得到了一个粗粒度的，马尔可夫状态模型的演变，这反过来又形成了一个基础上的进化预测在很大范围内的突变率。由于有效势与量子哈密顿量的基态有关，我的方法可以激发演化动力学和量子多体理论之间富有成效的相互作用
2019-12-12 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Eco-evolutionary "fitness" in 3 dimensions: absolute growth, absolute efficiency, and relative competitiveness
竞争可以在绝对规模上发生，以更快或更有效，也可以在相对规模上发生，以在零和游戏中“击败”竞争对手。生态模型关注的是绝对竞争，其中存在最优解。经典的进化模型，如赖特-费舍尔模型，以及最近的行波模型，都专注于纯粹的相对竞争，在这种竞争中，适应性继续无限地增加，而实际上没有任何进展。这份手稿提出了一种新的方式来描述这两个在同一时间。它从r/K选择理论的修订版开始。r继续描述最大繁殖速度，但新版本的K，有一个不同的下标，现在描述的是在领土使用上的吝啬，一个群体选择的，反公地悲剧的特征。第三个维度c的健身，然后添加到这个新的系统，这是unitless和规范化，因此能够捕获的群体遗传学的概念w的严格相对的，遗传有限的竞争种族。麦克阿瑟的r/K选择理论的原始版本被证明混淆了吝啬K与竞争能力c，尽管事实上，现有的数据表明，两者之间的负相关;在这里，他们被解开。由此产生的三维系统的旋转提供了一个人口的遗传基础，为格里姆的通用适应策略理论的杂草（选择高r），胁迫耐受（选择高r和高K的组合），和竞争对手（选择高r和高C的组合）。
2015-10-01 q-bio.PE
Fitness Optimization and Evolution of Permanent Replicator Systems
本文利用系统参数进化适应的具体时间远慢于内部演化动力学的时间这一假设，讨论了永久复制子系统的适应度景观演化。换句话说，我们假设基于费雪自然选择基本定理的达尔文进化论的极端原则对稳态是有效的。永久复制子系统的进化适应的各种情况下被认为是。
2019-11-07 nlin.AO q-bio.PE
The Impact of Time Delay on Mutant Fixation in Evolutionary Games
本研究探讨时间延迟对进化博弈中突变体固定的影响，通过吸收马尔可夫链分析Moran过程，发现延迟降低猎鹿和囚徒困境的固定概率但增加雪堆博弈，且固定时间趋势相反。
2024-03-14 q-bio.PE
Adaptive evolution of molecular phenotypes
分子表型将基因组信息与器官功能、适应性和进化联系起来。数量性状是依赖于多个基因组位点的复杂表型。在本文中，我们研究的适应性进化的数量性状下的时间依赖选择，它产生于环境的变化或通过适合度与其他共同进化的表型的相互作用。我们分析了一个在突变和遗传漂变下的单峰适合度海景中的性状进化模型。适应度峰值在性状幅度上进行约束随机游走，决定了给定群体中时间依赖的性状最优。我们推导出种群间随时间变化的性状差异和种群内性状多样性的分布的解析表达式。在此基础上，我们提出了一种推断数量性状适应性进化的方法。具体地说，我们证明了平均性状分歧与多样性的比值是进化时间的普适函数，它预测了适应度海景的稳定强度和驱动率。从信息论的角度来看，该函数测量了种群集合中的宏观进化熵，它决定了进化过程的可预测性。我们的解决方案还量化了适应种群的两个关键特征：累积适应通量，它衡量适应的总量，和自适应负载，这是由于种群滞后于适应峰值而产生的适应成本。
2014-03-07 q-bio.PE
Fitness Inference in Presence of Migrations between Coupled Evolving Populations
School of Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学理学院）；Department of Physics, Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学物理系）；National Laboratory of Solid State Microstructures, Nanjing University（南京大学固体微结构物理国家重点实验室）；Department of Computational & Systems Biology, University of Pittsburgh School of Medicine（匹兹堡大学生物计算与系统生物学系）
本文研究了在存在迁移的耦合进化种群中如何推断适应度，通过扩展QLE理论，利用FFPopSim生成的全基因组时间序列数据，展示了在低迁移率条件下QLE相的持续性，并推导出用于准确估计加性适应度和基因相互作用的解析推断关系。
2026-05-21 q-bio.PE
Evolutionary advantage of small populations on complex fitness landscapes
背景资料：最近的实验和理论研究表明，在复杂的适应度景观适应度景观上进化的小型无性种群，由于适应性轨迹的异质性增加，可能比大型种群获得更高的适应度。在这里，我们介绍了一类单倍体三位点适应度景观，允许调查这种情况下，在一个精确和定量的方式。结果如下：我们的主要结果分析表明，选择最大的初始适应度增加的路径的概率与人口规模的增长。这使得大种群更有可能陷入局部适应度峰值，并意味着小种群在中间时间尺度上的优势。这种效应起作用的种群大小范围与克隆干扰的发生相吻合。使用随机适应度景观合奏的其他研究表明，取得的结果为一个特定的选择三个位点的景观参数是强大的，也坚持作为位点的数量增加。结论：我们的研究表明，当适应度景观包含局部最大值时，小群体可能具有优势。优势出现在中间的时间尺度，这是足够长的捕获在当地的适应度最大值已经发生，但太短的峰值逃逸的创建多个突变体。
2011-02-23 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
The impact of macroscopic epistasis on long-term evolutionary dynamics
遗传相互作用可以强烈地影响个体突变的适应性效应，然而这些上位性相互作用对演化动力学的影响仍然知之甚少。在这里，我们调查了进化作用的上位性超过50,000代在一个充分研究的实验室进化实验中，在E。杆菌这项实验的持续时间很长，为研究在长期适应恒定环境的过程中上位性的影响提供了一个独特的窗口。在弱突变极限的分析结果的指导下，我们开发了一个计算框架来评估给定上位模型与随时间推移观察到的适应度增益和突变累积模式的兼容性。我们发现，一个减速健身轨迹单独提供的权力，以区分竞争模型，包括那些缺乏任何直接上位突变之间的相互作用。然而，当与突变轨迹相结合时，这些可观测量对上位性的可能模型集施加了强约束，排除了许多现有的数据解释。相反，我们发现，数据是一致的“两个时代”的适应模型，其中一个初始的突发递减收益上位性，其次是一个稳定的积累下的健身效果的突变分布不变。我们的研究结果强调了对这些人群进行额外DNA测序的必要性，以及与所有实验数据兼容的更复杂的上位性模型。
2014-11-13 q-bio.PE
Limiting fitness distributions in evolutionary dynamics
达尔文进化论一般可以被建模为适应度（即繁殖率）分布空间中的流动。在扩散近似中，Tsimring等人已经表明，这种流动允许“适应性波”解：高斯形适应性分布以恒定速度向更高的适应性值移动。在这里，我们更普遍地表明，不断发展的健身分布被吸引到一个单参数的分布家庭与固定的偏度和峰度之间的抛物线关系。与健身波不同，这种统计模式包括积极和消极（也称为消极）。纯化）选择，并且不限于快速适应的群体。此外，我们发现，在选择预先存在的变异的情况下，种群的平均适应度是时间的幂律函数，正如微生物进化实验中观察到的那样，但与适应度波理论不同。在概念层次上，我们的结果可以被看作是对费雪自然选择基本定理的“动态不足”的解决。我们的预测是在良好的协议与数值模拟。
2016-02-16 cond-mat.stat-mech cs.NE q-bio.PE
Competency of the Developmental Layer Alters Evolutionary Dynamics in an Artificial Embryogeny Model of Morphogenesis
生物基因型不直接编码表型;发育生理学是控制层，将基因组与通过选择确定的能力分开。一个关键的方面是能力，因为细胞不是被动的材料，而是具有复杂上下文敏感能力的单细胞生物的后代。我们使用了进化模拟的最小人工胚胎的背景下，探测不同程度的细胞能力的演化动力学的影响。虚拟胚胎由细胞基因组提供的位置信息值的单轴组成，由进化周期操作，其中胚胎的适应性与轴向梯度的单调性成正比。演化动力学在两种模式下进行评估：硬连线“马赛克”发展（基因型直接编码表型），和一个更现实的模式，细胞相互作用之前，评估的健身功能（“调节”发展）。即使是最小的能力，以改善他们的位置在胚胎中的结果在进化搜索的更好的性能。至关重要的是，我们观察到，由于细胞的能力掩盖了基因组的原始适应性，因此表型适应性的提高主要是由于细胞解决发育问题的能力的提高，而不是结构基因组。这表明存在一个强大的棘轮机制：进化逐渐锁定在其媒介基质的智力改进上，减少了结构基因组的压力。进化越来越多地将更多的精力投入到开发软件而不是完善硬件的反馈回路解释了像涡虫这样的物种的基因组与解剖学之间令人困惑的分歧，确定了随着时间的推移扩展智能的可能驱动力，并提出了在计算机和生物工程中设计新系统的策略。
2022-07-29 q-bio.PE
Evolutionary Hysteresis: Cycling about in a Rugged Landscape
University of Notre Dame（圣母大学）
本研究通过理论建模、分子模拟和实证分析揭示了进化迟滞现象，发现环境随机性影响种群适应度，并在复杂系统中展示了迟滞环的鲁棒性。
2025-12-20 q-bio.PE
The Impact of Environmental Fluctuations on Evolutionary Fitness Functions
作为衡量一个物种在自然选择中成功与否的尺度，适应度的概念是进化论的核心。在这里，我们调查繁殖率是不是恒定的，但在响应环境波动，影响物种的繁荣，从而其健身。有趣的是，我们发现，不仅更大的增长率，但也降低了对环境变化的敏感性，大大增加了健身。因此，根据环境的噪音水平，最大限度地降低这种敏感性而不是优化再现速度可能是一种进化成功的策略。同样，对于中性进化，具有完全相同特性的物种竞争，生长率的变化也起着至关重要的作用。在环境噪声的存在下，一个物种固定的时间大大减少。因此，环境波动是从遗传数据推断的有效种群大小的一种可能的解释，而这种有效种群大小往往比人口普查的种群大小小得多。
2015-10-19 physics.bio-ph q-bio.PE
Evolutionary path dependence of semantic complexity
University of Bath（巴斯大学）；Centre for Evolution, University of Bath（巴斯大学生命进化中心）
研究生物复杂性，提出语义复杂性概念，通过简单数学模型说明其与句法复杂性区别，发现总句法复杂性进化具路径依赖性，有驱动和熵两种模式，早期特化偶然性与多最优景观决定谱系在各模式停留时间及适应性达成方式。
2026-07-20 q-bio.PE
Accessibility percolation in random fitness landscapes
适应度景观编码基因型到适应度的映射，并提供进化种群所遵循的可能轨迹的简洁表示。进化的可达性量化的存在的健身单调路径连接遥远的基因型。可达性渗透的研究使用概率适应度景观模型来探索这些路径的出现作为初始适应度、景观参数或基因型图结构的函数。本章回顾了这些研究，并讨论了它们对进化过程可预测性的影响。
2021-06-29 math.PR q-bio.PE
How mutation alters fitness of cooperation in networked evolutionary games
合作在生物体的每一个层面都是普遍存在的。众所周知，空间（网络）结构是一种可行的合作机制。直到最近，还很难预测合作是否可以在网络（群体）层面上发展。为了解决这个问题，Pinheiro等人在2012年提出了一个数值度量，称为平均选择梯度（AGoS）。AGoS可以描述和预测合作在种群水平上的进化命运。然而，在AGoS分析中没有考虑策略的随机突变。在这里，我们分析了合作的进化AGoS可能发生突变的个人在网络中的策略。我们的分析表明，突变总是有合作的进化的负面影响，无论合作者的分数和网络结构。此外，我们还发现突变对不同社会网络结构的合作适应度的影响是不同的。
2017-06-09 physics.soc-ph q-bio.PE
Evolutionary trajectories in rugged fitness landscapes
我们考虑了在静态、不相关的随机适应度景观中经历突变选择动态的无限种群的演化轨迹。从由单个基因型组成的种群开始，种群最多的基因型\textit{jumps}从一个局部适应度最大值到另一个，并最终达到全局最大值。我们使用一个强大的选择限制，这减少了动力学超出第一个时间步之间的竞争，独立的突变体亚群，研究这个模型和一个简单的一维模型，忽略了序列空间的几何动态。我们发现，沿轨迹出现的拟合基因型是适当定义的健身\textit{records}的一个子集，并利用非同分布随机变量的记录理论的几个结果。对轨迹有贡献的基因型是那些不是\textit{bypassed}的记录，它们来自于更远的初始群体。从数值模拟中提取了几个关于旁路统计的图表。特别是，对于一维模型，我们提出了一个简单的绕过概率和动态指数之间的关系，它描述了典型的进化时间与基因组大小的缩放。后者可以根据适应度分布的极值性质精确地确定。
2005-05-26 cond-mat.dis-nn q-bio.PE
Fitness potentials and qualitative properties of the Wright-Fisher dynamics
我们提出了一个机制的形式主义的演化动力学模型的基础上描述的木村方程的扩散近似的研究。在这种形式主义中，中心组成部分是适应势，从中我们可以得到一个表达式，表示给定类型达到固定所需的工作量。特别是，在这种解释中，我们开发了一个图形分析-类似于经典力学中使用的-提供了一个简单的启发式的基本工具，描述了短期和长期的动态。作为一个副产品，我们提供了一个新的定义，在有限的人口，包括混合人口的情况下的进化稳定状态。最后，我们表明，我们的理论-严格的两种类型的进化没有突变-也是一致的多类型的情况下，并与罕见的突变。
2018-08-22 q-bio.PE
Random evolutionary dynamics driven by fitness and house-of-cards mutations. Sampling formulae
我们首先重新审视多等位基因突变适应度平衡问题，特别是当突变服从纸牌屋条件时，其中等位基因频率的离散时间确定性演化动力学来自Shahshahani潜力。然后，我们考虑多等位基因Wright-Fisher随机模型，其偏离中性是从Shahsha-hani突变/选择潜力。接下来，我们专注于弱选择，弱突变的情况下，利用伽玛演算，我们计算的归一化分区函数的不变的概率密度出现在他们的赖特-费舍尔扩散近似。利用这些结果，导出了平衡分布的广义Ewens抽样公式（ESF）.我们开始处理混合突变/选择潜力情况下的ESF，然后我们将自己限制在更简单的纸牌屋突变情况下的ESF。本文还讨论了无穷多等位基因弱极限下的抽样问题。
2017-04-30 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Breaking records in the evolutionary race
我们探索生物进化过程和记录的数学理论之间的关系的一些方面。对于本征的准种模型与不相关的适应度景观，我们表明，最初定位在序列空间中的一个随机选择的点的人口跟踪的进化轨迹可以描述在密切的类比记录动态，有两个并发症。首先，随着距离起点的距离增加，基因型的数量越来越多，这意味着适应度记录比独立同分布随机变量的标准情况更频繁。其次，可以绕过适应度记录，这大大减少了参与进化轨迹的基因型数量。对于指数和高斯适应度分布，这个数字随着序列长度$N$的变化而变化为$\sqrt{N}$，并且对于具有幂律尾部的分布，它是阶单位的。这与记录数形成强烈对比，记录数对于任何适应度分布都是$N$阶。
2004-09-16 cond-mat.dis-nn q-bio.PE
Metastable Evolutionary Dynamics: Crossing Fitness Barriers or Escaping via Neutral Paths?
我们分析研究的动态演变的人口表现出亚稳定性的表型或健身水平。在恒定的选择性环境中，这种亚稳态行为是由两种性质不同的机制引起的。一方面，种群可能被固定在局部适应性最优值，通过低适应性基因型的{ \em适应性屏障}与较高适应性基因型分离。另一方面，群体可能仅在表型或适合度水平上是亚稳定的，而同时在选择性中性基因型的{ \em中性网络}上扩散。在这种情况下发生亚稳定性是因为群体与更高适应度的基因型被{ \em熵屏障}隔开：群体必须探索这些中性网络的大部分，然后才能发现与更适合的表型的罕见联系。我们推导出解析表达式的障碍跨越时间在健身障碍和熵障碍制度。与“牺牲”的进化模型相比，我们表明，达到更高的健身的等待时间强烈依赖于健身障碍的宽度，其高度少得多。分析进一步表明，穿越熵障碍比穿越适应度障碍快几个数量级。因此，当种群被困在亚稳态表型状态时，它们最有可能沿着基因型空间中的中性路径穿过熵垒而逃脱。如果不存在沿着中性路径的这种逃逸路线，则种群最有可能在障碍为{ \em最西}的地方而不是障碍最浅的地方穿过适应度障碍。
1999-07-02 adap-org nlin.AO q-bio.PE
The Fitness Value of Information with Delayed Phenotype Switching: Optimal Performance with Imperfect Sensing
生物准确感知环境并做出相应反应的能力对于进化成功至关重要。然而，感觉能力究竟如何影响健康是一个积极的研究课题，而在感觉到不可靠的环境线索和生物体能够做出反应之间存在时间延迟的必要性还有待进一步探讨。考虑到种群增长模型中表型反应的延迟，我们发现在某些环境条件下可能存在临界错误概率：具有任何错误概率小于临界值的感觉系统的生物体可以实现与具有完美感觉系统的生物体相同的长期增长率。我们还观察到感官信息的进化价值和对错误的鲁棒性之间的权衡，介导的表型分布放松到稳态的速率。临界错误概率的存在可能有几个重要的进化后果，主要是在非零临界错误概率下操作的感觉系统可能是进化上最优的。
2020-10-21 q-bio.PE
Evolutionary accessibility in tunably rugged fitness landscapes
在突变和选择的影响下，群体的适应性进化受到潜在的适应度景观的结构的强烈影响，适应度景观编码不同遗传位点的突变之间的相互作用。对这种景观的理论研究已经进行了几十年，但直到最近才有实验适应性测量，包括所有可能的小突变组合。实证研究产生了新的问题，最佳基因型的可及性下的自然选择。根据种群动态参数，如突变率和种群规模，进化的可及性可以量化通过统计的可及性突变途径（沿其适应性单调增加），或通过研究的吸引盆下的最佳基因型贪婪（最陡上升）动态。在这里，我们调查这两个措施的可访问性考夫曼的$LK$模型的框架，随机适应度景观与可调的坚固性的典范家庭。控制遗传相互作用强度的关键参数是基因型序列中每个$L$位点的相互作用配偶体的$K$数量。一般而言，可及性随着基因型维度$L$的增加而增加，并且随着相互作用$K$的数量的增加而降低。然而，值得注意的是，我们发现，一些措施的可访问性表现为非单调的函数的$K$，表明一个特殊的角色，最稀疏连接，非平凡的情况下K = 1和2。适应度景观和自旋眼镜模型之间的关系也得到了解决。
2012-10-17 cond-mat.dis-nn q-bio.PE
Evolutionary accessibility of modular fitness landscapes
适应度景观是从遗传序列空间到实数的映射，遗传序列空间在这里被建模为维度为$L$的二进制超立方体。我们考虑随机模型的适应度景观，其中的适应度值分配根据一些概率规则，并研究路径的统计特性的全局适应度最大值沿适应度单调增加。这些路径对进化很重要，因为当突变发生率较低时，它们是适应性种群唯一可访问的路径。本文的重点是A.S. Perelson和C.A. Macken [Proc. Natl. Acad. Sci. USA 92：9657（1995）]，其中基因组被分解成独立地贡献于适合度的不相交的基因座（“模块”）集合，并且随机分配块内的适合度值。我们表明，可访问路径的数量可以写为块内的路径数的乘积，这提供了一个详细的分析描述的路径统计。块模型可以被看作是一个特殊的情况下，考夫曼的NK模型，我们比较分析结果与不同的遗传结构的NK模型的模拟。我们发现，在不同版本的模型中的平均可达路径数是非常相似的，但在块模型中，由于其乘法结构的路径数的分布是定性的不同。类似的陈述适用于NK模型中的局部适应度最大值的数量，这在以前的作品中已经被广泛研究。景观的整体进化可达性，作为量化的概率找到至少一个可达路径的全球最大值，是显着降低的模块化结构。
2014-02-04 cond-mat.dis-nn q-bio.PE
Adaptive Fitness Landscape for Replicator Systems: To Maximize or not to Maximize
休厄尔·赖特的适应性景观隐喻渗透了进化思想的重要组成部分。补充费舍尔的自然选择的基本定理和木村的最大值原理，它提供了一个统一的和直观的表示的进化过程的影响下，自然选择的平均人口适应度的表面上的爬山。另一方面，众所周知，对于许多或多或少现实的数学模型来说，这幅图严重歪曲了实际发生的事情。因此，我们面对两个问题。首先，重要的是要确定的情况下，自适应景观隐喻实际上持有的模型，也就是说，要确定的条件下，系统的动态与搜索（本地）适应最大值的过程相吻合。其次，即使平均适应度在进化过程中没有最大化，理解平均适应度流形的结构并看到这种结构对系统动力学的影响仍然很重要。本文以经典的复制子方程为基本模型，试图回答这两个问题，并用简单的已研究系统来说明我们的结果。
2017-05-03 q-bio.PE
Evolutionary accessibility of random and structured fitness landscapes
本文研究适应度景观的进化可达性，分析随机景观中可达路径存在的适应度差阈值，并揭示满足全局约束的结构化景观具有组合数量级的可达路径。
2024-02-28 cond-mat.dis-nn math.PR q-bio.PE
Fitness differences suppress the number of mating types in evolving isogamous species
有性生殖并不总是与两种形态上不同的性别的存在同义;同花受精的物种产生相同大小的性细胞，通常属于多个不同的自交不亲和类，称为交配型。进化生物学中一个长期悬而未决的问题是：是什么决定了物种间交配类型的数量？简单的理论论证暗示了稀有类型的优势，表明类型的数量应该持续增长，然而，经验观察却截然不同。虽然一些同花受精的物种表现出数千种交配类型，但这种物种非常罕见，大多数物种的交配类型少于10种。在本文中，我们提出了一个数学分析，以量化的健身变化的作用-其特征在于不同的死亡率-在确定数量交配类型出现在简单的进化模型。我们预测，交配类型的数量随着死亡率方差的增加而减少。
2019-12-13 q-bio.PE
Predictability of evolutionary trajectories in fitness landscapes
对酶进化的实验研究表明，在所有可能的突变轨迹中，只有一小部分是进化所能达到的。然而，这些实验处理的是单个酶，并探索了适应度景观的一小部分。我们报告了一个详尽的分析适应度景观构建的非格子模型的蛋白质折叠，其中健身等同于错误折叠的鲁棒性。该模型模拟了氨基酸之间相互作用的基本特征，与蛋白质折叠的关键范式一致，并再现了直链蛋白质之间进化速率的普遍分布。我们引入平均路径发散作为一个定量的衡量标准，在何种程度上的起点和终点确定的路径演变的适应度景观。景观粗糙度的全球措施是很好的预测路径发散在所有研究的景观：平均路径发散是在光滑的景观比粗糙的。模型导出的和实验的景观比随机景观明显更平滑，并且类似于用中等数量的噪声扰动的加性景观;因此，这些景观对突变基本上是鲁棒的。即使与具有类似整体粗糙度的噪声添加剂景观相比，模型景观也显示出次优峰值的不足。我们认为蛋白质进化的适应度景观的平滑性和峰值的实质性缺陷是蛋白质折叠物理学的基本结果。
2011-08-17 q-bio.BM q-bio.MN q-bio.PE
Critical properties of complex fitness landscapes
进化适应是一个过程，增加人口的适应适应度景观，它居住。因此，演化动力学是由这种适应度景观塑造、约束和引导的。人们已经做了很多工作来了解适应性种群的演化动力学，但对景观结构的了解要少得多。在这里，我们研究的全球和本地结构的复杂的适应度景观的相互作用的基因座，描述蛋白质折叠或相互作用的基因组形成的途径或模块。我们发现，在这些景观，高峰更有可能被发现附近的其他高峰，证实了考夫曼的“山中央”的假设。我们研究了群峰作为景观的崎岖度的函数，发现这种聚类允许峰形成相互连接的网络。这些网络经历了一个渗流相变作为最小峰高的函数，这表明，不超过两个突变，从峰到峰转移的进化轨迹可以跨越整个遗传空间。这些网络对崎岖景观的进化有影响，使适应在当地适应高峰上升后继续进行。
2010-06-15 q-bio.MN q-bio.PE
Mutator Dynamics on a Smooth Evolutionary Landscape
我们研究了一个平滑景观上的进化动力学模型，该模型具有一个“突变”等位基因，其作用是增加突变率。我们表明，预期的比例远离平衡态的变应子，当健身是稳步增加的时间，是完全由过渡率进出的变应子状态。这一结果是比没有增变基因等位基因的情况快得多的适应性增加速率。然而，在适应度平衡附近，由于接近适应度最大值的大突变率的不利影响，突变子被严重抑制。本文讨论了最近关于E.大肠杆菌中的表达。
1997-11-02 nlin.PS patt-sol q-bio.PE
Evolutionary dynamics of the most populated genotype on rugged fitness landscapes
我们考虑了一个无性种群在崎岖的适应度景观上的进化，该景观定义在多维基因型空间上，并且具有许多局部最优解。我们跟踪人口最多的基因型，因为它的变化时，人口从一个健身高峰跳到一个更好的适应过程中。这是使用壳模型的动力学，这是一个简化版本的准物种模型的无限人口和标准的赖特-费舍尔动力学大有限人口。我们发现，在准种模型和壳模型匹配适合的基因型，并在短时间内获得的基因型的人口比例，但这两个模型的动态是相同的人口最多的基因型相关的问题。我们精确地计算了无限种群中跳跃的几个性质，其中一些是在以前的工作中数值获得的。我们还提出了我们的有限人口的初步模拟结果。特别是，我们测量的跳跃分布的时间，并发现它衰减为$t^{-2}$在准物种问题。
2007-08-11 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
From fixation probabilities to d-player games: an inverse problem in evolutionary dynamics
特定性状的频率最终成为统一的概率，即所谓的固定概率，是种群进化研究中的一个中心问题。它的计算，一旦我们给出一个没有突变的随机有限种群模型和一个（可能依赖于频率的）适应度函数，是简单的，它可以通过几种方式完成。然而，尽管注视概率是种群的一个重要的宏观性质，但它的精确知识并不能给出种群中个体之间相互作用模式的任何明确信息。在这里，我们解决了相反的问题：从一个给定的固定模式和人口规模，我们想推断出人口正在玩什么游戏。这是通过首先利用FACC Chalub和MO Souza，J.Math.Biol.75：1735，2017中开发的框架来完成的，其产生在赖特-费舍尔模型中实现该注视模式的适应度函数。这个适应度函数总是存在的，但它不一定是唯一的。随后，我们表明，任何这样的适应度函数可以近似，任意精度，使用$d$球员博弈论，提供$d$是足够大的。从近似博弈中自然出现的支付矩阵将提供关于个体互动结构的有用信息，这些信息本身在注视模式中并不明显。我们提出了广泛的数值支持我们的结论。
2018-11-20 q-bio.PE
An evolutionary model of tumor cell kinetics and the emergence of molecular heterogeneity driving Gompertzian growth
一个基于细胞-分子的肿瘤发展的进化模型由随机Moran出生-死亡过程驱动，其中每个细胞携带由四位二进制字符串表示的分子信息，用于将细胞区分为16种分子类型。二进制字符串值确定单元格适合度，较低适合度的单元格（例如0000）被定义为健康表型，较高适合度的单元格（例如1111）被定义为恶性表型。在出生-死亡过程的每一步，两个表型亚群在囚徒困境进化游戏中竞争，健康细胞（合作者）与癌细胞（叛逃者）竞争。健身率和出生死亡率通过囚徒困境支付矩阵来定义。细胞能够在出生时经历两种类型的随机点突变传递到子细胞的二进制串：乘客突变（不赋予适应性优势）和驱动突变（增加细胞适应性）。动态系统发育树显示癌细胞亚群从初始恶性细胞的克隆扩增。肿瘤生长方程表明，生长速率与细胞异质性的对数成比例，这里使用肿瘤细胞群体中二进制序列分布的香农熵来测量。非恒定的肿瘤生长速率（在肿瘤的亚临床范围内的指数生长和随后在肿瘤饱和期间的缓慢生长）与Gompertzian生长曲线相关，Gompertzian生长曲线是此处使用与细胞状态的功能耦合程度相关的简单统计力学原理解释的模型的新兴特征。比较了肿瘤早期发展、中期（临床阶段）和晚期发展的给药策略，表明在选择癌症亚群进行生长之前的亚临床阶段治疗最有效。
2016-02-08 q-bio.PE
Stochastic slowdown in evolutionary processes
研究了转移概率依赖于状态且至少有一个吸收边界的生灭过程。在进化中，这描述了选择作用于有限种群中的两种不同类型，其中生殖事件连续发生。如果两种类型具有相等的适应度，则系统执行随机游走。如果一种类型具有适应性优势，则它会受到选择的青睐，这会在转移概率中引入偏差（不对称性）。有利的变种人入侵并接管需要多长时间？令人惊讶的是，我们发现，这样一个过程的平均时间可以增加，即使突变型总是有一个健身优势。我们讨论了这一发现的莫兰过程，并开发了一个简化的模型，使一个更直观的理解。我们表明，这种效果可以发生弱，但非零的偏见（选择）的状态依赖的过渡率和推断的标度与系统的大小。我们还讨论了群体遗传学中常用的Wright-Fisher模型，该模型表明这种随机减速并不局限于出生-死亡过程。
2010-07-09 q-bio.PE
Background fitness, eco-evolutionary feedbacks and the Hawk-Dove game
本文进一步发展工作，从以前的文章，介绍了一种新的方式建模的进化博弈模型，强调生态现实主义，关注如何生态因子〈动〉<动>决定收益的进化博弈。目前的文件是集中在选择性中性因素的影响（即那些是相同的所有战略），如背景健身和中性密度依赖于游戏动态。在以前的论文中，背景死亡率是由生殖后死亡率建模的，描述了游戏相互作用之间的总死亡率。本文提出了一种新的方法来建模的背景健身，根据不同的发生率（强度）的游戏互动和背景事件。结果表明，新方法比以往的方法更真实和自然的动态模型。前一种方法实际上产生了有偏差的轨迹，但它与静止点处的新方法是兼容的。此外，本文提出了一个严格的稳定性分析的静止点的动态。结果表明，稳定或不稳定的休息点，可以解释的生态进化反馈机制。所得结果通过一个鹰鸽博弈的例子进行了说明。
2014-03-02 math.CA nlin.AO q-bio.PE
Redefining Fitness: Inference, Information and Phase Transitions in Evolutionary Dynamics
University of Chicago（芝加哥大学）；Santa Fe Institute（圣塔菲研究所）；University of Oxford（牛津大学）
研究重新定义进化动力学中适应性的概念，从推断角度解决其狭义定义存在的问题，通过贝叶斯似然重新定义适应性，推导相图及规则，证明该方法在多种种群动力学问题中的通用性和信息最大化是自然选择主导原则。
2026-07-16 nlin.AO physics.bio-ph q-bio.PE
Fitness landscape adaptation in open replicator systems with competition: application to cancer therapy
本文研究了具有竞争和死亡流的开放准种系统，采用修正的Eigen模型和Crow-Kimura模型进行描述。我们研究的进化适应过程中的变化率的反应。构成我们数学模型基础的基本假设之一是存在两种不同的时间尺度：内部动力学时间和进化时间。后者慢得多，并表现出显着的适应事件。这些条件使我们能够通过一系列稳态方程来表示整个演化过程，其中所有元素都连续地依赖于演化参数。
2021-11-29 cs.NA math.DS math.NA
When do microscopic assumptions determine the outcome in evolutionary game dynamics?
有限种群中的进化博弈动力学模型需要确定策略如何传播的微观过程。这些过程的确切细节通常在没有进一步考虑的情况下选择。不同类型的微观模型，特别是包括基于适应度的选择规则和基于模仿的动态，经常被使用，好像它们是可互换的。我们挑战这一观点，并调查这些选择在微观层面上有多强大。专注于一个关键的宏观观察，一个单一的突变体接管野生型个体的人口的概率，我们表明，有一个独特的一对基于适应度的过程和模仿过程导致相同的结果，为任意游戏和所有强度的选择。这突出表明在微观一级作出任意选择而不考虑宏观一级后果的危险。
2014-06-16 q-bio.PE
Evolutionary dynamics from a variational principle
我们用一个思想实验证明，基于适应度的种群动力学进化方法不能对进化系统的长期行为做出定量的、可证伪的预测。进化系统的一个关键特征是持续不断地产生新种〈动〉<动>。这些新物种改变了现有物种的生存条件。即使是{ \em达尔文的恶魔}，一个假设的实体，在给定的时间内对所有物种的丰度及其适应度函数有确切的了解，也不能预先说明这些新奇事物对现有种群的影响。我们认为，适应性总是{ \it a postiori}知识-它测量但不能解释为什么一个物种有繁殖成功与否。为了克服这些概念上的限制，变分原理提出了一个自旋模型的进化系统的设置。我们推导出一个功能，这是最一般的进化制定的动力系统，即进化轨迹因果地出现作为一个功能的最小化。这个功能允许推导的渐近多样性的随机演化系统的平均场近似的解析解。我们测试这些近似相应的模型的数值模拟，并发现在多样性曲线的相变位置很好的协议。该模型还能够从几个人造和自然进化系统中再现时间序列的程式化事实。光将被扔在如何物种和他们的适应度景观动态共同进化。
2009-11-20 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Rewarding evolutionary fitness with links between populations promotes cooperation
研究了囚徒困境和公共物品博弈中的合作演化问题，其中最初的参与者属于两个独立的结构种群。在策略进化的同时，当前效用超过阈值的玩家通过外部链接奖励给属于其他种群的玩家。然而，一旦实用程序下降到阈值以下，外部链接就会终止。因此，当前进化适应性的奖励在两个种群之间引入了随时间变化的相互依赖性。我们发现，无论进化博弈和互动结构的细节，健身和奖励的自组织产生了杰出的球员，作为合作行为的强催化剂。然而，也存在关键的效用阈值，超过该阈值，杰出的玩家不再能够渗透。然后，两个群体之间的相互依赖消失了，合作者被迫只依赖传统的网络互惠。因此，我们证明，一个简单的策略独立的奖励形式可能会显着扩大结构化人口的合作范围。在人类社会中，一个人通常是许多不同社交网络的成员，因此在直接社区之外形成联系似乎特别适用。
2014-04-03 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Open Quasispecies Systems: New Approach to Evolutionary Adaptation
考虑一个进化适应的数学模型，将适应度景观和突变矩阵作为对种群变化的反应。作为基础，我们使用一个开放的准物种模型，它被修改为包括显式死亡流。我们假设进化参数的突变和选择过程的变化方式，以最大限度地提高系统的平均适应度。从这个观点出发，人们正在重新思考和讨论费雪的自然选择定理。另一个假设是系统动力学有两个重要的时间尺度。根据我们的中心假设，主要的演化转变发生在相应的动力系统的稳态，所以演化时间比内部动力学的演化时间慢得多。对于准种系统的具体情况下，我们展示了我们的前提是如何形成的适应度景观适应过程。
2020-11-23 math.DS nlin.AO q-bio.PE
Stochastic evolutionary games in dynamic populations
频率依赖选择和人口波动在进化和生态过程中起着重要作用。在频率依赖选择下，群体的平均适应度可以基于群体内个体之间的相互作用而增加或减少。即使在恒定的环境中，种群规模的波动也应该反映出这一点。在这里，我们提出了一个随机模型，它自然地结合了这两个进化的成分，假设频率依赖于不同类型之间的竞争，在一个基于个人的模型。与以往的博弈论模型不同，种群的承载能力和种群规模是由进化博弈和人口随机性介导的个体间的成对竞争决定的。在种群规模为无穷大的情况下，平均随机动力学被确定性竞争Lotka-Volterra方程所捕获。在小种群中，人口随机性反而可能导致整个种群的灭绝。由于种群规模是由进化博弈中的适应度决定的，因此合作者的种群比背叛者的种群更不容易灭绝，而在通常的固定规模系统中，种群会繁荣，而不管其平均收益如何。
2015-06-22 q-bio.PE
