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
The Accumulation of Beneficial Mutations and Convergence to a Poisson Process
本文研究固定规模种群在有利突变下的演化模型，证明了在特定参数条件下，有利突变的固定时间经尺度变换后收敛于泊松过程，即使存在多起源突变相互竞争。
2024-12-26 math.PR q-bio.PE
Asexual Evolution Waves: Fluctuations and Universality
在大型无性繁殖群体中，群体中出现了多个有益的突变，它们相互竞争，相互干扰，并在同一个基因组上积累，然后才能固定下来。尽管许多作者研究了由此产生的动态，但仍然没有完全理解，从根本上说，这是因为即使在巨大的种群中，由于最适合的个体数量很少而产生的波动的影响也很大。在本文中，分支过程和各种渐近方法分析的随机动力学的进一步发展，并用于获得信息的波动，时间依赖性，和分布的大小的子种群，跳跃的平均适应度，和其他属性。重点是广泛的一类模型的行为：那些具有可用的有益突变的选择性优势的分布，其下降速度比指数更快。对于这样的分布，动力学的许多方面是普遍的-数量上对于非常大的种群也是如此。在最重要的时间尺度上，控制聚结性能和波动的速度，动力学减少到一个简单的随机模型，耦合的峰值和高健身“鼻子”的健身分布。扩展到其他模型和分布的可用突变进行了简要讨论。
2012-10-23 q-bio.PE
Multiple adaptive substitutions during evolution in novel environments
我们考虑一个无性种群在强选择-弱突变条件下在崎岖的适应度景观上演化，该景观具有许多局部适应度峰值。与以前的研究中，人口的初始适应度被假定为高，在这里，我们开始适应过程与低适应度对应的人口在一个紧张的新环境。对于通用的健身分布，使用的分析参数，我们发现，到局部最优的平均步骤数随基因型序列长度而变化，并随着基因型之间的相关性增加而增加。当适应度服从指数分布或均匀分布时，利用种群适应度分布的演化方程，我们解析地计算了固定有益突变的适应度分布和步行长度分布。
2011-09-02 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Rare beneficial mutations can halt Muller's ratchet
绝大多数突变是有害的，并通过净化选择消除。然而，在有限的无性种群中，净化选择不能完全防止由于穆勒棘轮而积累的有害突变：一旦被随机漂移所丢失，最适合的基因型就永远丢失了。如果有害的突变被弱选择，穆勒的棘轮变成一个突变的“崩溃”，导致人口的适应性迅速下降。显然，无性种群的长期稳定需要有益突变的流入，以持续补偿弱有害突变的积累。在这里，我们提出，在一个静态的环境中，一个群体的稳定的进化状态是一个动态的突变选择平衡，有害突变的积累是平均抵消流入的有益突变。我们认为，这种状态存在于任何人口规模N和突变率$U$。假设有益突变和有害突变具有相同的适应度效应s，我们计算维持平衡状态的有益突变的比例ε。我们发现一个令人惊讶的低ε足以维持稳定性，即使在小群体中，面对高突变率和弱选择。这可能解释了线粒体和其他无性基因组的维持，并对这些种群中遗传多样性〈动〉性<动>的预期统计数据产生影响。
2011-10-13 physics.bio-ph q-bio.PE
Interference effects of deleterious and beneficial mutations in large asexual populations
已知有益突变和有害突变的连锁会降低大型无性群体中有利突变的固定概率。虽然强有害突变对适应性进化的阻碍作用已经得到了很好的研究，但弱有害突变（无论是孤立的还是与优越的有益突变一起）如何影响有益突变的固定还没有得到充分的探索。在这里，使用一个多类型的分支过程中，我们得到一个准确的分析表达式的固定概率时，有害的影响是弱的，并利用这一结果与克隆干扰理论，调查的联合效应的链接有益和有害的突变的适应率。我们发现，当突变率的增加超过有益的适合度效应，固定概率的有益的突变体减少从Haldalum的经典结果向零。其结果是，在可能取决于群体大小的临界突变率以上，适应率随突变率呈指数下降，并且与群体大小无关。此外，我们发现，对于一系列的突变率，有益的和有害的突变干扰和阻碍适应过程中的大群体。我们还研究了适应无性群体的突变率的演变，并得出结论，连锁的有益突变比有害突变对增变因子固定有更强的影响。
2018-10-18 q-bio.PE
Length of adaptive walk on uncorrelated and correlated fitness landscapes
我们考虑了一个无性种群在崎岖的适应度景观上上坡行走的适应动力学，该景观具有大量的局部适应度峰值。我们工作在一个参数制度，只有那些突变是单突变的距离是可访问的，作为一个结果，人口最终被困在一个局部的适应度最大值和自适应步行终止。我们研究了在达到局部适应度峰值之前，种群所采取的自适应步骤的数量如何取决于种群的初始适应度、有益突变的极值分布以及适应度之间的相关性。假设连续步骤之间的相对适应度差异很小，对于给定的初始适应度，我们分析计算所有极值域中不相关和相关适应度的平均步行长度。我们提出了数值结果的模型，其中的适应度差异可以很大，并发现步行长度的行为不同于前一个模型中的Fréchet域的极值理论。我们还讨论了我们的结果的相关性，微生物实验。
2014-08-19 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
The Speed of Adaptation in Large Asexual Populations
在大型无性繁殖群体中，有益的突变必须相互竞争以获得固定。在这里，我推导出明确的解析表达式的替代率和固定突变的平均有益效果，假设人口规模N是大的，新的有益突变的平均效果小于新的有害突变的平均效果，新的有益突变呈指数分布。随着N的增加，取代率接近一个常数，等于新的有益突变的平均效应。固定突变的平均效应随着N的增加而呈几何级数增长。以对数适应度随时间的变化来衡量的适应速度，对于中等大的N，也随N呈对数增长，对于极大的N，则呈双对数增长。此外，我推导出一个简单的公式，确定是否在给定的N有益的突变预计将相互竞争或去固定独立。最后，我用数值模拟验证了所有的结果。
2004-04-29 q-bio.PE
Success probability for selectively neutral invading species in the line model with a random fitness landscape
我们考虑一个空间（线）模型的入侵人口由一个单一的突变体与随机选择性中性的健身景观，独立于非突变体的健身景观。该模型类似于Farhang-Sardroodi等人[PLOS Comput.生物学：13（11），2017; J. R. Soc. Interface，16（157），2019]。我们发现，从一个单一的突变体开始，在一个人口规模$N$突变固定的概率，是大于$1/N$，这将是情况下，如果没有任何变化的健身。在小的变化制度，我们恢复精确的渐近突变体的成功概率。这表明随机性的引入为该模型中的少数突变提供了优势，并且表明该优势随着系统大小而增加。我们进一步证明，突变体在这种情况下具有优势，只是因为它们在出现时更善于利用异常有利的环境，而不是因为它们更善于利用总体上选择性中性的环境中的可重复性。
2021-04-02 math.PR q-bio.PE
Rare beneficial mutations cannot halt Muller's ratchet in spatial populations
穆勒棘轮描述了无性种群中有害突变的不可逆积累。在混合良好的种群中，适应度下降的速度在种群规模中呈指数级小，任何有益突变的阳性率都足以逆转大种群中的棘轮效应。这种行为在具有空间结构的种群中是根本不同的，因为当有害的突变率超过临界值时，棘轮的速度在无限大的极限中保持非零。基于空间棘轮和定向渗流之间的关系，我们发展了一个包含有害突变和有益突变的标度理论。通过一维和二维的大量模拟验证了该理论。
2018-06-22 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Deleterious passengers in adapting populations
大多数新的突变都是有害的，最终会被自然选择所淘汰。但在适应性种群中，有益突变的快速扩增可能会阻碍基因组附近区域有害变异的去除，从而改变序列进化的模式。在这里，我们分析了适应过程中有益的“驱动”突变和相关的有害“乘客”之间的相互作用。我们推导出有害突变的替代率作为其健身成本的函数的解析表达式，以及由于乘客的遗传负荷的有益替代率的减少。我们发现，每个有害的突变的命运变化显着的速率和频谱的有益的突变，与非单调依赖于人口规模和适应率。通过量化这种依赖性，我们的研究结果使我们能够估计哪些有害的突变可能会被修复，以及在适应的进展显着减少之前必须出现多少这些突变。
2014-05-15 q-bio.PE
Clonal interference and Muller's ratchet in spatial habitats
由于克隆的线性而不是指数增长，独立产生的有益突变之间的竞争在空间种群中得到增强。最近的理论研究指出，由此产生的健身动力学类似于表面生长过程，其中新的层成核和扩散随机，导致建立尺度不变的粗糙度。这种情况下，从适应的标准观点在质量上的不同，适应的速度变得独立于人口规模，而适应度方差不。在这里，我们利用最近的进展，了解表面生长过程，以获得精确的预测普遍的，非高斯形状的健身分布的一维栖息地，这是通过模拟验证。当突变是有害的而不是有益的时候，问题就变成了穆勒棘轮的空间版本。与混合种群的情况相反，即使在无限生境的限制下，只要有害突变率和（负）选择系数的平方之间的比率$U_d/s^2$足够大，则适合度下降的速率仍然是有限的。再次使用一个类比的表面生长模型，我们表明，之间的过渡的固定和移动状态的棘轮是由定向渗透。
2014-07-23 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Adaptive walks and extreme value theory
我们研究生物进化的高维基因型空间中的罕见突变和强选择的制度。人口进行上坡行走，终止于当地的健身最大值。随机适应基因型，我们表明，平均步行长度是对数的最初可用的有益突变的数量，前因子由尾部的适应分布。这一结果是在一个简化的设置，其中突变的邻域是固定的自适应过程中，解析推导，并通过数值模拟证实。
2011-09-20 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
A mathematical analysis of the evolutionary benefits of sexual reproduction
尽管进行了广泛的研究，为什么大多数高等生物都有性繁殖的问题仍然没有解决，并被称为“进化生物学中的女王问题”。可以追溯到魏斯曼的理论表明，关键一定在于创造后代的变异性增加，从而导致对选择的反应增强。然而，对可能导致这种变异性增加的各种机制的影响进行严格的量化，并确定这些有益的影响超过了有性生殖的直接成本，已经证明是有问题的。在这里，我们介绍了一种方法，它不专注于特定的机制影响因素，如固定的有益突变或人口的能力，以处理有害的突变，而是跟踪整个分布的基因型人口，因为它跨越巨大的适应度景观。在这种情况下，现在的模拟显示，在有限或无限种群模型的广泛范围内，性行为的表现都强于asex。集中在可加性无限种群模型，我们能够给出一个严格的数学证明，建立有性生殖作为一个更有效的平均适应度的优化，从而解决这个问题的模型。这种分析的一些关键特征也适用于有限总体的情况。
2015-09-02 q-bio.PE
Accumulation of beneficial mutations in one dimension
当有益突变相对普遍时，多个未固定突变之间的竞争可以降低混合良好的无性群体的固定率。我们引入了一个一维模型，具有稳定的有益突变积累。我们发现周期性选择和多突变制度之间的过渡。在多突变制度中，沿晶格的适应性的增加承担着惊人的相似的表面生长现象，与幂律增长和饱和的界面宽度。我们还发现了显着的差异相比，良好的混合模型。在我们的晶格模型中，由于一维固定时间较慢，制度之间的过渡发生在低得多的突变率。同时，由于竞争的加剧，固定率随着突变率的增加而降低，并随着种群规模的增大而饱和。
2013-02-15 cond-mat.dis-nn q-bio.PE
Phenotypic switching can speed up biological evolution of microbes
随机表型转换已被认为在微生物种群中发挥有益作用，通过导致细胞之间的劳动分工，或确保至少一些种群在环境条件的意外变化中存活下来。在这里，我们使用一个计算模型来研究随机表型转换的另一种可能的功能-作为一种即使在静态环境中也能更快适应的方法。我们表明，当基因突变导致群体变得不太适合时，切换到具有更高适应性（增长率）的替代表型可能会给群体足够的时间来发展补偿突变，再次增加适应性。如果有害突变引起的“适应谷”足够深，表型转换的可能性可以减少适应时间的数量级。我们的工作对耐药性细菌的出现具有重要意义。根据最近的实验结果，我们假设，切换到生长较慢但敏感性较低的表型有助于细菌通过探索更大的有益突变集而产生耐药性，同时避免有害突变。
2016-02-01 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
On the accumulation of deleterious mutations during range expansions
我们研究了有益和有害突变共同分离时，空间范围扩展对适应度进化的影响。我们进行基于个人的模拟一个统一的线性栖息地，并补充他们的分析近似的平均健身的扩展边缘的演变。我们发现，有害的突变积累稳定的波前范围扩大期间，从而创建一个扩展负载。减少健身由于扩展负载并不限于波前，但发生在很大一部分新殖民的栖息地。扩增负荷可以持续存在，并代表扩增后数千代总突变负荷的主要部分。我们的结果扩展到定性和定量的二维扩展。扩张负荷现象可以解释越来越多的证据表明，最近扩张的人口，包括人类，显示出过量的有害突变。为了测试我们的模型的预测，我们分析了人类中性和非中性遗传多样性〈动〉性<动>的模式，并找到了理论和数据之间的良好拟合。
2013-06-07 q-bio.PE
An individual-based model for the Lenski experiment, and the deceleration of the relative fitness
Lenski实验研究了细菌种群的长期进化。它的设计允许直接比较进化株与其创始祖先的生殖适应性。Wiser等人（2013）观察到，相对适合度随时间呈次线性增加，这种行为通常归因于克隆干扰或上位性等效应。在本文中，我们提出了一个基于个人的概率模型，捕捉Lenski实验的设计的基本特征。我们假设，每个有益的突变增加了一个固定的量，这对应于在连续时间（日内）模型的一部分上位性的情况下，个体繁殖率，但导致在离散时间（日间）模型的一部分上位性效应。使用近临界Galton-Watson过程的近似，我们证明了在排除克隆干扰的模型参数上的一些假设下，经过适当的重新缩放，相对适应度过程在大人口限制下收敛到幂律函数。
2016-02-02 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
Quantitative analyses of empirical fitness landscapes
适应度景观的概念是一个强有力的隐喻，它为进化过程的各个方面提供了洞察力，并为进化研究提供了指导。直到最近，经验证据的崎岖这些景观是缺乏的，但由于它成为可行的构建所有可能的基因型包含组合的一组有限的突变，研究的数量已经增长到一个点，其中的景观分类成为可能。本综述的目的是确定上位性的措施，允许一个有意义的比较适应度景观，然后将它们应用到经验景观，以辨别影响坚固性的因素。在文献中提出的各种上位性措施似乎是等效的。我们的比较表明，经验景观的坚固性受到所包含的突变是有益的还是有害的，以及是否涉及基因内或基因间上位性的影响。最后，将经验景观与粗糙山生成的景观进行比较。富士模型。尽管这个模型很简单，但它非常好地捕捉了实验景观的特征。
2012-10-17 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Is modularity the reason why recombination is so ubiquitous?
同源重组是生物有机体进化过程中的一个重要算子。然而，对于它为什么存在以及在什么情况下有用，仍然没有明确的、普遍接受的理解。在本文中，我们考虑其效用的背景下，一个无限人口的选择和同源重组的单倍体模型。我们定义效用的两个指标-增加频率的适合基因型，并增加平均人口健身，相对于那些与选择只。解释性地，我们详尽地探索了一个两位点两等位基因系统的八维参数空间，显示出，作为景观和初始群体的函数，重组在我们的度量方面在两个不同的制度中是有益的：景观独立制度-“搜索”制度-其中重组有助于搜索在群体中不存在或频率低的合适基因型;和“模块化”制度，与低上位性的准加法适应度景观相关，其中重组允许适应“模块”或构建块的并置。因此，我们得出结论，重组的普遍性和实用性与生物适应度景观中模块化的存在密切相关。
2013-02-06 q-bio.PE
A biophysical protein folding model accounts for most mutational fitness effects in viruses
突变的适应性效应是一个连续体，从致命到有害到有益。适应度效应（DFE）在随机突变中的分布是每个进化模型的重要组成部分，也是鲁棒性的数学描述。最近对五种病毒的实验都显示了特征性的双峰形DFE，其特征在于中性和致死性。然而，观察到的适应性效应的表型原因仍然是未知的，大概认为从一个突变到另一个突变是不可预测的。通过将群体遗传学模拟与一个简单的生物物理蛋白质折叠模型相结合，我们发现，蛋白质的热力学稳定性占很大一部分观察到的突变效应。我们假设中度失稳突变会造成与折叠蛋白质减少成比例的适应性惩罚，这连续依赖于折叠自由能（ΔG）。在我们的模型中，大多数突变通过改变ΔG来影响适应性，而基于简单的估计，\approx 10%会消除活性，并且是无条件致死的。推动ΔG>0的突变也被认为是致命的。与神经网络理论相反，我们发现，在突变/选择/漂移稳态，高突变率（m）导致不太稳定的蛋白质和更分散的DFE，即较低的突变鲁棒性。小的群体大小（N）也降低了稳定性和鲁棒性。在我们的模型中，连续的非致命突变平均使适应度降低了\approx 2%，而\approx 10-35%的突变是致命的，这取决于N和m。补偿性突变常见于突变率高的小群体中。更广泛地说，我们的结论是生物物理和人口遗传力之间的相互作用形状的DFE。
2011-05-02 q-bio.BM q-bio.PE
Huge progeny production during the transient of a quasi-species model of viral infection, reproduction and mutation
Eigen的准种模型将病毒描述为高适应性“主”基因型的不同突变体的集合。突变体被认为具有比主类型更低的适应度，但它们与主类型共存，形成准物种。当突变率足够高时，主种不再存活，并被广泛的突变类型所取代，从而摧毁了准种。这就是所谓的“错误灾难”。但是自然选择作用于表型，而不是基因型，大量的基因型产生相同的表型。一个重要的结果是有益突变的出现，增加了突变体的适应性。最近提出了一个模型来描述存在有益突变的准物种。该模型缺乏Eigen模型的错误灾难，并预测病毒种群呈指数增长的稳定状态。只有当准种的传染性低到指数为负时，灭绝才会发生。在这项工作中，我调查的瞬态时，这个模型的感染是从少量的低健身病毒粒子。我证明，在病毒种群减少（并可能灭绝）的初始状态之外，种群的增长是超指数的。因此，这个群体很快变得如此庞大，以至于在达到稳定状态之前，由于缺乏待感染的宿主细胞而开始进行选择。这一结果表明，病毒感染可能在病毒形成其最佳形式之前就已广泛传播。
2010-11-09 physics.bio-ph q-bio.PE
The rate of beneficial mutations surfing on the wave of a range expansion
许多理论和实验研究表明，范围扩张可能会对不断扩大的人口的基因库产生严重后果。由于在前进的前沿强烈增强的遗传漂变，中性和弱有害突变可以在新殖民区域达到很高的频率，就好像它们在范围扩展的前沿冲浪一样。这些发现提出了一个问题，即有益的突变如何频繁地在变化的范围边缘成功冲浪，从而促进对范围扩展表型的适应。在这里，我们使用个人为基础的模拟研究冲浪统计经常性的有益突变波浪状的范围扩大线性栖息地。我们发现，冲浪的速度取决于两个强烈的拮抗因素，冲浪的概率给定的空间位置的一个新的突变和突变的发生率在该位置。冲浪的可能性强烈地增加朝向波浪的尖端。新的突变不太可能冲浪，除非它们与大部分人口相比享有空间领先优势。所需的头开始被证明是成正比的突变型的逆适应性，只有弱依赖于承载能力。第二个因素是突变的发生，它朝着波的尖端强烈减少。因此，大多数成功的突变发生在波前端的中间位置。我们提出了一个分析理论，这些因素之间的权衡，可以预测如何频繁的有益突变发生在入侵前线的替代。我们发现，少量的遗传漂变增加了有益突变在前进前沿的固定率，因此可能是重要的物种入侵过程中的适应。
2012-02-14 q-bio.PE
Transient amplifiers of selection and reducers of fixation for death-Birth updating on graphs
进化群体的空间结构影响哪些突变被固定。一些结构放大了选择，增加了有益突变被固定而有害突变不被固定的可能性。其他结构抑制选择，减少适应性差异的影响，增加随机机会的作用。这种现象可以通过将空间结构表示为图来建模，其中个体占据顶点。根据指定的更新规则，出生和死亡随机发生。我们研究死亡-出生更新：一个个体被选择死亡，然后它的邻居竞争繁殖到空位。以前的数值实验表明，这个过程的选择放大器要么是罕见的，要么是不存在的。我们引入了一个微扰的方法，这个问题的弱选择制度，这意味着突变有小的适应度的影响。我们证明了在弱选择下的固定概率可以用随机游动的聚并时间来计算。这一结果自然导致了有效种群大小的新定义。使用这种方法和其他方法，我们发现了第一个已知的例子，瞬态放大器的选择（图，放大选择特定范围的健身值）的死亡-出生过程。我们还展示了新的家庭的“减少固定”，减少固定的概率，所有的突变，无论是有益的还是有害的。
2019-06-03 math.PR q-bio.PE
Evolutionary adaptation is facilitated by the presence of lethal genotypes
本文研究了致死基因型在生物进化中的作用，发现在崎岖适应度景观和激烈资源竞争条件下，致死突变反而能通过降低对较不适应变体的选择压力、增加跨越适应度谷的速率，从而加速最佳适应基因型的进化。
2023-02-07 physics.bio-ph q-bio.PE
Quantifying the role of population subdivision in evolution on rugged fitness landscapes
自然选择驱使种群走向更高的适应性，但跨越适应性山谷或高原可能会促进涉及上位性的崎岖适应度景观的进展。我们定量地研究了细分无性种群对穿越适应度谷或高原所需时间的影响。我们专注于一个通用的和最小的模型，其中只包括人口细分为全球移民连接到等效的demes，并不需要显着的规模变化的demes，环境异质性或特定的地理结构。我们确定的最佳加速的山谷或高原交叉，可以通过细分获得，如果该过程是由跨最快的deme驱动。我们发现，孤立的群落必须在顺序固定制度细分显着加速交叉。使用马尔可夫链理论，我们得到的条件下，实现最佳加速的解析表达式：山谷或高原穿越的细分人口，然后一样快，其最快的deme。我们通过随机模拟验证我们的分析预测。我们证明，细分可以大大加快跨越健身谷和高原在很大范围内的参数扩展到最佳窗口之外。我们研究了不同程度的细分人口的影响，并调查之间的权衡的幅度的最佳加速和宽度的参数范围内发生。我们的结果也适用于弱有益的中间突变。我们将我们的工作扩展到人口迁移到一个或几个较小的岛屿的情况。我们的研究结果表明，细分与迁移单独可以显着加速健身谷和高原的交叉，并揭示了必要的定量条件发生。
2014-08-14 physics.bio-ph q-bio.PE
Optimal segregation of proteins: phase transitions and symmetry breaking
细胞分裂时关键蛋白质的不对称分离--无论是有益的还是有害的蛋白质--在单细胞生物中普遍存在，并且通常被认为是在应激环境中增加适应性的进化特征。在这里，我们提供了一个总体框架来描述这种不对称隔离的进化起源。我们计算的人口健身作为一个功能的蛋白质分离不对称性$a$，并表明，值的$a$优化人口增长表现出对称和不对称的分区阶段之间的相变。令人惊讶的是，对于有益蛋白质的情况，相变的性质与降低单细胞生长速率的蛋白质不同。我们的研究阐明了蛋白质分离背景下进化所面临的优化问题，并激发了生物系统中蛋白质不对称分离的进一步研究。
2018-04-24 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.CB
Natural Selection in the Wake of Catastrophe
University of Chicago（芝加哥大学）
提出灾难后自然选择理论，发现平均适应度随时间倒数松弛，系数与耦合性状数成正比，并通过大肠杆菌抗生素实验验证，揭示其遵循Levenberg-Marquardt优化算法。
2026-06-08 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.PE
The Dynamics of Genetic Draft in Rapidly Adapting Populations
在快速适应的种群中，许多相互竞争的遗传背景上的有益突变的积累对演化动力学有着惊人的影响。这种效应被称为克隆干扰，导致观察到的突变频率出现不稳定的波动，使成功突变的固定时间随机化，并在遗传变异模式上留下不同的特征。在这里，我们展示了这种形式的“遗传草案”如何影响站点频率在快速适应无性种群的前向动态。我们计算的概率，突变在个别网站的频率变化超过一个特征的时间尺度，扩展Gillespie的原始模型草案的情况下，许多强有力的选择有益的突变同时分离。然后，我们推导出的逗留时间的突变等位基因，成功的突变体的预期固定时间，和有益的和中性突变的网站频谱。我们展示了这种形式的草案如何影响麦克唐纳-Kreitman测试中的推论，以及它如何与最近的观察，即遗传多样性〈动〉性<动>的某些方面所描述的Bolthausen-Sznitman结合的限制非常快速的适应。最后，我们描述了我们的方法可以扩展到模型进化的适应度景观，包括一些形式的上位性，如景观划分成两个或两个以上的不兼容的进化轨迹。
2013-05-30 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
Modelling and simulating Lenski's long-term evolution experiment
我们重新审视了Wiser、Ribeck和Lenski的模型（Science \textbf{342}（2013），1364- 1367），该模型描述了由于Lenski长期进化实验中的有益突变，平均适应度如何随着时间的推移而增加。我们进一步发展的模型在概念上和数学上。从概念上讲，我们描述的实验与突变和选择，后者包括递减收益上位性的坎宁模型的帮助下。该分析揭示了每一天内的增长动态，并揭示了运行时的效果，即，随着健身的增加，每天的增长期缩短，它允许澄清上位性的平均健身曲线的贡献。在数学上，我们解释了严格的结果，在一个法律的大数（在有限的人口规模和一定的渐近参数制度），并提出了近似的基础上，对有限人口的模拟和支持。
2019-04-05 math.PR q-bio.PE
Lower Bound on the Rate of Adaptation in an Asexual Population
我们考虑一个具有随机突变和选择的无性繁殖个体模型。突变率与总体规模$N$成正比。突变可能是有益的或有害的。在Yu，Etheridge和Cuthbertson（2009）的一篇论文中，证明了该模型中平均适应度增加的平均速率为$O(\log N/(\log\log N)^2)$。在本文中，我们表明，对于任何时间$t > 0$存在值$ε_N \rightarrow 0$和一个固定的$c > 0$，使人口的最大适应度大于$cs\log N/(\log\log N)^2$的所有时间$s \in [ε_N,t]$的概率趋于1，因为$N$趋于无穷大。
2015-08-18 math.PR q-bio.PE
Counterintuitive properties of fixation probability and fixation time in population structures with spatially periodic resource distribution
资源在一个种群中往往分布不均匀。资源集中度的空间变化会局部地改变竞争策略的适应性。适应度随基因型和环境而变化的概念在建模癌症起始、微生物进化和耐药性进化中是重要的。环境相互作用可以是不对称的，也就是说，它们对一种类型的适应性的影响大于另一种。问题是网络种群结构中的局部环境变化如何改变有限种群环境中的选择动态。我们考虑一维格点种群结构的空间适应度分布与周期性模式。异方差由拟合和周期的标准差确定。该模型涵盖了两个栖息地细分种群和随机分布的资源在高，低时期的生物相关的限制。数值计算了种群生灭过程在适应度异质性和周期变化时的固定概率和固定时间。我们确定的异质性水平，以前有害的突变体，在一个统一的环境中，变得有益。在其他制度的问题，我们观察到意想不到的行为，这两种类型的固定概率大于他们的中性值在同一时间。这与固定时间的指数增长相吻合，作为人口规模的函数，这表明选择过程显着放缓，并在现实的时间尺度上类型之间共存的潜力。我们还讨论了“适应度移位”模型，其中一种类型的适应度函数与另一种类型的适应度函数相同，直到一个恒定的空间移位。这导致突变体的固定概率显著增加（或减少），这取决于移位的值。
2022-04-06 physics.bio-ph q-bio.PE
Punctuated equilibrium as the default mode of evolution of large populations on fitness landscapes dominated by saddle points in the weak-mutation limit
间断平衡（英语：Punctuated equilibrium）是一种进化模式，在这种模式中，表型变化以快速爆发的方式发生，这些爆发被更长的停滞间隔所分隔，在此期间突变积累，但没有发生主要的表型变化。间断平衡最初是在古生物学框架内提出的，以解释化石记录中典型的过渡形式的缺乏。从理论上讲，间断平衡与自组织临界性（SOC）有关，自组织临界性是一种模型，在该模型中，演化系统中雪崩的大小是幂律分布的，导致重大事件越来越罕见。我们在这里表明，在弱突变限制下，一个大的人口将花费大部分时间在适应度景观的鞍点附近的停滞。当一个新的有益突变被固定在进化的种群中时，停滞期会被快速转变打断，这种转变在lnNe时间（Ne，有效种群大小）内进行，种群会移动到不同的鞍点，或者在更罕见的情况下，从鞍点移动到局部峰值。因此，间断平衡是在不涉及SOC或其他特殊条件的简单模型下的默认进化模式。
2020-07-20 cond-mat.stat-mech nlin.AO q-bio.PE
Exploration-exploitation tradeoffs dictate the optimal distributions of phenotypes for populations subject to fitness fluctuations
我们研究了一个最小的模型生长的一个表型异质性人口的细胞受到一个波动的环境中，他们可以复制（通过利用现有资源）和修改他们的表型在给定的景观（从而探索新的配置）。该模型显示了一个探索-开发权衡，其具体情况取决于环境的统计数据。最值得注意的是，当环境波动的大小随时间随机变化时，对应于最大种群适应度（即增长率）的表型分布需要非零的探索率，而纯粹的剥削策略在两态环境中是最优的，与切换时间的统计无关。我们通过直接将人口增长与环境特征联系起来，获得了对非常快和非常慢的勘探速率的限制情况的分析见解。
2019-01-17 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.bio-ph
Dynamics of Fixation of Advantageous Mutations
我们研究了在无性群体中有利突变的固定过程。我们假设每个有益突变的影响是指数分布的平均值$ω_{med}=1/β$。该模型还认为，每一个新的有害突变的影响降低了生物体的适应性，独立于先前的突变数量。我们使用的分支过程配方，也广泛的模拟来研究模型。分析预测和模拟数据之间的协议是相当令人满意的。令人惊讶的是，我们观察到，固定$P_{fix}$的概率对参数$ω_{med}$的依赖性是精确描述的幂律关系，$P_{fix} \sim ω_{med}^γ$。指数$γ$是有害突变率$U$的增函数，而概率$P_{fix}$是$U$的减函数。达到最终固定的有益突变的平均值$ω_{fix}$取决于$U$和$ω_{med}$。当我们认为在$ω_{med}$的中间值到大值的区域中突变值$U$的值较高时，比率$ω_{fix}/ω_{med}$增加，而对于低$ω_{med}$，我们观察到相反的行为。
2003-10-08 q-bio.PE
Dynamics of beneficial epidemics
病原体可以通过人群传播。有益的传染，如提高宿主生存率的病毒或改善生活质量的技术创新，也有可能以有害的方式传播。有益的生物和社会流行病的动态与有害的流行病的动态有何不同？我们使用三种理论方法来研究这个问题。首先，在群体遗传学的背景下，我们表明，一个水平传播的元素，增加健身，如病毒DNA，传播超指数通过人口，更快地比有益的突变。其次，在行为流行病学的背景下，我们表明，感染，导致连接增加，导致人口中的超指数固定。第三，在动态社交网络的背景下，我们发现，增加全球感染的偏好加速了传播，并产生了超指数固定，但对局部非传染性的偏好通过切断感染者与易感者的联系来阻止流行病。我们的结论是，有益的生物和社会流行病的动力学的特点是快速传播的有益元素，这是促进在生物系统中的水平传播和社会系统中的受感染个体的积极传播行为。
2017-02-17 cs.MA cs.SI nlin.AO
Adaptation through stochastic switching into transient mutators in finite asexual populations
突变克隆在无性种群的适应性进化中的重要性还没有被完全理解。在这里，我们解决这个问题，通过使用从头算活细胞的微观模型，其健身是直接从他们的基因组使用一个生物制药现实的模型，蛋白质折叠和细胞质中的相互作用。模式生物包含复制控制基因（DCG）和模拟错配修复（MMR）复合物的基因。我们发现，适应发生通过一个突变表型的短暂固定，无论特定的扰动在适应度景观。适应的微观途径遵循一组明确定义的事件：首先随机切换到增变基因表型，然后MMR复合体中的突变与DCG中的有益突变搭便车，最后MMR复合体中的补偿突变使群体返回到非增变基因表型。这些结果与报道的适应事件的相似性指出了进化适应的强有力的普遍物理原则。
2009-02-13 q-bio.BM q-bio.PE
Speed of evolution in large asexual populations with diminishing returns
大型无性群体的适应性进化一般以携带不同有益突变的克隆之间的竞争为特征。这种干扰现象减缓了适应速度，使理论描述的动态更复杂的演替发生和固定的有益突变的典型的小种群。一个简化的建模框架，考虑到多个有益的突变，具有相等和恒定的适应度优势，捕捉到一些实际复杂的动态的基本特征，并从这个模型的一些关键预测在实验室进化实验中得到验证。然而，在这些实验中，有益突变的相对优势通常取决于遗传背景。特别是，一般的模式是，随着不同基因座中突变的积累，新突变的相对优势降低，这种趋势通常被称为“回报递减”上位性。在本文中，我们提出了一个现象学模型，概括了固定优势的框架，包括在一个简单的方式这一功能。为了评估收益递减对演化动力学的定量影响，我们采用了分析和直接模拟的方法。最后，我们展示了如何将模型参数与进化实验的数据相匹配，以推断上位性的平均效应，并推导出有益突变率的数量级估计。将该程序应用于两个实验数据集，给出了在先前测量范围内的有益突变率的值。
2012-12-19 cond-mat.stat-mech q-bio.PE q-bio.QM
From noisy cell size control to population growth: when variability can be beneficial
本研究构建考虑单细胞生长速率、大小波动的生物学模型，推导种群生长速率与平均出生大小的表达式，发现特定条件下单细胞生长速率波动可提升种群生长，且框架适用于多种生长规律的细胞。
2024-11-13 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.PE
Universal statistical signatures of evolution in artificial intelligence architectures
Independent researcher（独立研究者）
研究人工智能架构进化是否遵循与生物进化相同的统计规律，发现其进化分布符合学生t分布，具有独特的适应性特征，表明进化统计结构由适应性景观拓扑决定。
2026-04-12 cs.AI cs.CY cs.NE
Selection biases the prevalence and type of epistasis along adaptive trajectories
一个基因座对生物体表型的贡献可能取决于其他基因座的状态。基因座之间的这种上位性相互作用现在被认为是形成进化种群适应过程的基础。虽然对大多数生物体中上位性的结构知之甚少，但最近对细菌种群的实验得出结论，拮抗相互作用比比皆是，并且随着时间的推移，往往会减缓适应的步伐。在这里，我们使用广泛的数学适应度景观来研究自然选择是如何根据上位性相互作用来偏向进化过程中的替代突变的。我们发现，即使有益的突变是罕见的，这些偏见是强大的，并在整个适应过程中发生重大变化。特别是，上位性是不太普遍的中性预期早期适应和更普遍的后来，与随之而来的转变，从主要是拮抗性的相互作用早期适应的协同和符号上位性后来的适应。我们在重新分析最近的微生物进化实验的数据时观察到了同样的模式。由于这些偏差取决于种群规模和其他参数，因此在我们希望使用实验数据来推断生物体的潜在适应度景观或理解上位性在塑造其适应性方面的作用之前，必须对其进行量化。特别是，我们表明，当替换的顺序是不知道的实验，然后标准的分析方法可能会表明，上位性延缓适应时，事实上它加速它。
2012-12-17 q-bio.PE
A tug-of-war between driver and passenger mutations in cancer and other adaptive processes
癌症进展是快速适应过程的一个例子，其中进化新的性状对于生存是必不可少的，并且需要高突变率。癌前细胞获得了一些关键突变，这些突变驱动了快速的人口增长和癌变。癌症基因组学表明，这些少数的“驱动”突变与数千个随机的“乘客”突变一起发生，这是癌症突变率升高的自然结果。有些乘客可能对癌细胞有害，但在癌症研究中却被大大忽视了。然而，在群体遗传学中，轻度有害突变的积累已被证明会导致群体崩溃。在这里，我们开发了一个随机的人口模型，有益的司机从事拔河与频繁的轻度有害乘客。这些乘客构成了癌症进展的障碍，这一障碍由临界人口规模和临界突变率来描述，在临界人口规模以下，大多数病变无法进展，而在临界突变率以上，癌症就会融化。我们在癌症年龄发病率和癌症基因组学数据中找到了对该模型的支持，这些数据也使我们能够估计司机的健身优势和乘客的健身成本。我们确定了两个制度的自适应演化动力学，并使用这些制度来合理化不同的治疗策略的成功和失败。我们发现，肿瘤的有害乘客的负荷可以解释以前矛盾的治疗结果，并建议它可能作为一个生物标志物的诱变治疗的反应。乘客的集体有害效应是目前尚未开发的治疗目标。我们讨论了当前和未来的治疗方法如何加剧它们的影响。
2014-02-25 q-bio.PE
Cooperative success in epithelial public goods games
癌细胞获得依赖于扩散性生长因子的产生的突变以赋予适应性益处。这些突变可以被认为是合作的，并在演化博弈论的框架内作为公共产品博弈进行研究。种群结构、效益函数和更新规则都影响合作者的进化成功。我们使用Voronoi镶嵌模型的上皮细胞的合作的演变模型。与传统的进化图论不同，这使我们能够实现全局更新，其中出生和死亡事件在空间上是解耦的。我们比较，一个S形的效益函数，合作的条件是有利的和/或有益的混合和结构化的人口。我们发现，当人口结构与全球更新相结合，合作是更成功的，如果有本地更新或人口是很好的混合。有趣的是，混合良好的人口和Voronoi镶嵌模型的定性行为是非常相似的，但后一种情况下需要显着降低激励，以确保合作。
2021-09-03 q-bio.PE
Fixation probabilities for multi-allele Moran dynamics with weak selection
Center for Advanced Systems Understanding (CASUS) – Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR)（高级系统理解中心（CASUS）– 德累斯顿-罗斯多夫亥姆霍兹中心（HZDR））；Universidade Federal de Minas Gerais（米纳斯吉拉斯联邦大学）；ICTP South American Institute for Fundamental Research & Instituto de Física Teórica, Universidade Estadual Paulista - UNESP（国际理论物理中心南美基础研究所与理论物理研究所，圣保罗州立大学（UNESP））；Department of Ecology, Institute of Biosciences, University of São Paulo（圣保罗大学生物科学学院生态学系）
本文提出一种扰动框架，用于计算弱选择下多等位基因Moran过程的固定概率，通过三种生物动机的例子扩展了对多策略随机进化动态的理解。
2026-09-17 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Mutation supply and the repeatability of selection for antibiotic resistance
进化是否可以被预测是进化生物学中的一个关键问题。在这里，我们开始更好地理解进化的可重复性。我们通过实验探讨了突变供应和选择压力的强度对从常备遗传变异中选择的重复性的影响。对大肠杆菌中的抗生素抗性基因TEM-1 $β$ -内酰胺酶的不同大小的突变体文库进行不同抗生素浓度的处理。我们确定了种群是灭绝了还是幸存了下来，并对幸存种群的TEM基因进行了测序。在我们的突变体文库中每个等位基因的突变分布-通过易错PCR产生-遵循泊松分布。灭绝模式可以用一个简单的随机模型来解释，该模型假设有益突变的采样是生存的关键。在大多数存活的人群中，存在含有至少一个已知的大效应有益突变的等位基因。这些基因型数据也支持一个模型，该模型仅调用抽样效应来描述含有大效应驱动突变的等位基因的发生。因此，进化在很大程度上是可预测的，只要粗略地了解突变适应性效应、突变率和种群规模。当我们考虑存在的所有突变时，所选突变体的重复性没有明显的趋势。然而，当仅考虑已知的大效应突变时，与预期相反，选择的结果对于大文库而言不太可重复。此外，我们的实验表明，携带多个突变的等位基因从大型图书馆选择赋予更高的电阻水平相对于只有一个已知的大效应突变的等位基因，这表明携带多个突变的高电阻等位基因的稀缺性可能有助于在大型图书馆大小的重复性下降。
2017-03-06 q-bio.PE
Evolution of genome size in asexual populations
基因组的大小已经进化到变化很大，从类病毒的250个碱基到变形虫的6700亿个碱基。基因组大小的这种显著变化是各种进化因素之间复杂相互作用的结果，如点突变率、群体大小、插入和缺失以及可能对某些分类谱系特异的基因组编辑机制。虽然比较基因组学分析已经揭示了这些不同进化因素之间的一些关系，但我们仍然不知道是什么驱动了基因组大小的进化。具体来说，目前还不清楚原始突变过程中的碱基替换，插入和删除影响无性生物体的基因组大小的演变。在这里，我们使用数字进化通过实时跟踪基因组编辑及其适应性效应来研究基因组大小进化。与经验数据一致，我们发现，在无性群体中，突变率与基因组大小呈负相关。我们发现，在低的点突变率，插入是显着更有益的比删除，驱动基因组扩增和收购的表型复杂性。相反，在高突变率下经历的高突变负荷抑制基因组生长，迫使基因组压缩遗传信息。我们的分析表明，突变率和基因组大小之间的反比关系是进化表型创新和限制突变负荷之间权衡的结果。
2015-11-17 q-bio.PE
The speed of evolution in large asexual populations
我们考虑一个恒定大小的无性生物种群$N$在选择和突变的影响下在离散时间内进化。有益突变以$U$的速率出现，其选择效应$s$从分布$g(s)$中得出。在介绍了所需的模型和概念的数学群体遗传学，我们审查不同的方法来计算的速度对数健身增加$N$，$U$和$g(s)$的功能。我们提出了一个精确的解决方案的无限人口规模的限制，并提供了一个估计的人口规模超过它是有效的。然后，我们讨论了有限人口问题的近似方法，区分的情况下，一个单一的选择系数，$g(s) = δ(s - s_b)$，和连续分布的选择系数。分析估计的速度进行比较，数值模拟人口规模的顺序$10^{300}$。
2009-10-01 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Collective Fluctuations in models of adaptation
适应的动态很难预测，因为即使在大种群中，它也是高度随机的。这种不确定性来自数量波动，称为遗传漂变，它发生在种群中少数特别适合的个体中。这种进化先锋中的随机遗传漂变也限制了适应的速度，而在忽略这些偶然效应的确定性模型中，适应的速度会出现分歧。已经开发了几种方法来分析噪声对预期的适应动态的关键作用，包括整个种群的平均适应度，或新出现的有益有害突变的命运。然而，关于遗传漂变如何引起种群水平上的波动，包括适应度分布变化和速度变化，人们知之甚少。然而，这些现象控制着实验性进化实验的可复制性，并且是对进化过程进行真正预测性理解的关键。在这里，我们开发了一个精确的方法，这些新兴的波动相结合的计算和分析方法。我们表明，分析，力矩方程的无限层次可以关闭在任何任意顺序的一个合适的选择的动力学约束。这一制约因素调节（而不是固定）了人口规模，说明了资源的限制。由此产生的线性方程，这可以精确地数值求解，表现出波动引起的条款，放大短距离的相关性和抑制长距离的。重要的是，通过考虑子种群的动态，我们提供了一个系统的路线，关键的人口遗传量，如固定概率和衰减率的遗传多样性〈动〉性<动>。
2015-06-29 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.PE
Emerging Diversity in a Population of Evolving Intransitive Dice
利用数学好奇心的不传递骰子，我们提出了一个简单的理论模型，共同进化，捕捉规模从个人的基因组到系统范围内出现的物种多样性〈动〉性<动>。我们研究了一组不断发展的代理人，在一个封闭的系统中相互竞争，其中突变的动态和竞争优势直接出现从解释基因组作为一个模具的两侧。该模型展示了同域物种形成，其中新种〈动〉<动>从现有物种进化而来，同时与整个生态系统接触。允许自由突变的基因组和突变率，我们发现，在层次模型的健身，有限的突变率和多样性的亚稳态的出现。
2022-12-01 physics.bio-ph q-bio.PE
The strength of genetic interactions scales weakly with the mutational effects
基因相互作用渗透到生物学的各个方面，从决定进化路径可及性的进化理论，到导致复杂遗传疾病的医学。直到最近，关于上位相互作用的研究一直基于少数突变，充其量只能提供有关遗传相互作用频率和典型强度的轶事证据。在这项研究中，我们分析了公开的酵母遗传相互作用数据库（DRYGIN），其中包含超过500万个双基因敲除突变体的生长率。我们讨论了上位性的几何定义，揭示了一个简单的和令人惊讶的弱比例法则的遗传相互作用的特征强度作为一个功能的突变相结合的影响。然后，我们利用这种缩放来量化自然发生的适应度景观的粗糙度。最后，我们将展示所观察到的粗糙度与Fisher的上位性几何模型预测的不同，并讨论其对演化动力学的影响。尽管特定基因之间的上位性相互作用在很大程度上仍然是不可预测的，但相互作用集合的统计特性可以显示出明显的差异，并且可以用简单的数学定律来描述。通过利用现代高通量技术产生的大量数据，现在可以彻底测试遗传相互作用的理论模型的预测，并在现实的适应度景观上建立有根据的进化计算模型。
2013-03-18 q-bio.GN q-bio.PE
Constructing transient amplifiers for death-Birth updating: A case study of cubic and quartic regular graphs
图上的演化动力学的一个中心问题是，引入居民种群的突变是否能够存活，最终甚至传播到整个种群，或者灭绝。结果自然取决于突变体的适应性以及突变体和居民在网络上传播的规则，但可以说最具决定性的因素是网络结构。一些结构化网络是瞬态放大器。与混合良好的群体相比，它们在一定的适应范围内增加了有益突变的固定概率。本文研究了一种识别瞬态放大器的扰动方法。该方法包括计算图上随机游动的聚并时间和寻找聚并时间最大的顶点。如果图通过从该顶点移除边而被扰动，则所得到的扰动图有一定的可能性是瞬态放大器。我们测试所有两两非同构的三次和四次正则图到一定的大小，从而涵盖了整个结构范围内表达这些图。我们进行了谱分析，并表明，从图中可以构建的瞬态放大器共享一定的结构特性。这些图是类路径的，具有低电导，并且很容易通过移除边和/或顶点来划分成子图。这与子图是相同的（或几乎相同的）构建块以及频繁出现的切割和/或铰链顶点有关。识别光谱和结构特性可以促进发现和设计这样的网络。
2020-08-04 cs.NE math.CO q-bio.PE
Rate of adaptation in sexuals and asexuals: A solvable model of the Fisher-Muller effect
大型无性种群的适应受到不同个体中独立产生的有益突变之间的竞争的阻碍，这被称为克隆干扰。Fisher和Muller提出，重组通过减轻这种竞争在大种群中提供了进化优势。基于最近的进展，在无性繁殖的种群进行克隆干扰的适应速度量化，我们提出了一个详细的分析模型基因组的Fisher-Muller机制，由两个位点的无限数量的有益等位基因和倍增健身效果。我们解决了无限的种群动力学准确地表明，对于一个特定的，自然的突变方案，在有性的适应速度是两倍大的无性。由无限人口的结果和以前的工作无性适应的指导下，我们假设一个表达式的适应速度在有限的性种群，同意在很宽的范围内的人口规模和重组率的数值模拟。有性与无性适应速度之比是种群规模的函数，在克隆干扰制度下增加，对于非常大的种群接近2。模拟还表明，在两个基因座的累积突变的数量之间的不平衡被强烈抑制，即使是少量的重组。对该模型推广到任意数目的$L$的位点进行了简要讨论。如果每个后代从整个群体的基因库中而不是从两个亲本中取样每个基因座上的等位基因，那么在大群体中，有性适应速度与无性适应速度之比近似等于$L$。这种情况的一个可能实现是RNA病毒中遗传物质与$L$基因组片段的重配。
2013-08-15 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
