Transitions in optimal adaptive strategies for populations in fluctuating environments
生物种群受到波动的环境条件的影响。不同的适应策略可以使它们应对这些波动：专门化到一个特定的环境条件，采用一个通才表型，在条件之间进行妥协，或种群多样化（赌注对冲）。从长远来看，哪种策略提供最大的选择优势取决于可获得的表型的范围和环境波动的统计数据。在这里，我们分析这个问题在一个简单的人口增长的数学模型。首先，我们回顾并扩展了一个图形化的方法来识别的最优策略的性质时，环境波动是不相关的。环境波动的时间相关性开辟了依赖于记忆的新策略，但在数学上具有挑战性的研究：我们在这里提出了新的分析结果，以解决这一挑战。我们说明了我们的一般方法，通过分析最佳的适应性策略，在存在的权衡限制的范围内可访问的表型。我们的研究结果扩展了以前的几项研究，并应用于各种生物现象，从细菌的抗生素耐药性到脊椎动物的免疫反应。
2017-03-28 q-bio.PE
Continuously stable strategies as evolutionary branching points
进化分支点是适应性动态的一个典型特征，因为它们是适应性多样化的潜在起点。进化分支点的对立面是连续稳定策略（CSS），它是自适应动态的收敛稳定和进化稳定的平衡点，因此被认为是自适应过程的端点。然而，这种评估是基于确定自适应动态的入侵适应函数在CSS处具有非零二阶导数的情况。在这里，我们表明，进化分支的范围可以增加，如果入侵健身功能消失，高于一阶在CSS。使用一类经典模型的频率依赖的竞争，我们表明，如果入侵健身消失到更高的订单，CSS可能是进化分支的起点，唯一的额外要求，突变类型需要达到一定的阈值频率，这可能会发生，例如，由于人口统计随机性。因此，当入侵适应度函数消失到高于一阶的自适应动态平衡点时，即使在收敛到进化稳定策略后也会发生进化多样化。
2010-05-21 q-bio.PE
Dynamics of competing species in a model of adaptive radiations and macroevolution
我们提出了一个简单的模型的适应性辐射在进化的基础上物种竞争。竞争促进物种分化和分支，抑制净物种生产。在模型模拟中，高分类多样化和分支发生在辐射的开始。结果显示惊人的相似性与经验数据，并强调竞争机制作为加速进化转型的重要驱动因素。
2005-01-18 q-bio.PE
Genomic evidence of rapid and stable adaptive oscillations over seasonal time scales in Drosophila
在许多物种中，基因组数据揭示了普遍的适应性进化，这表明有益等位基因的固定。然而，当选择压力沿物种范围或通过时间高度可变时，适应性等位基因可能在中间频率持续很长时间。所谓的平衡多态性一直被认为是一个重要组成部分的常设遗传变异，但直接证据的平衡选择的强度和稳定性和流行的平衡多态性仍然难以捉摸。我们假设，在北美果园的季节之间的环境波动会施加时间变量选择果蝇，从而保持等位基因变异的多态性适应性演变，以应对气候变化。我们确定了数百个多态性的频率在季节之间振荡，并认为这些位点受到强大的，随时间变化的选择。我们表明，这些多态性对气候的急性和持续变化作出反应，并以可预测的方式与季节性变化的表型相关。此外，我们发现适应性振荡多态性可能有数百万年的历史，有些可能早于D。melanogaster和D. simulans。综上所述，我们的研究结果表明，快速的时间波动的气候在世代的时间促进适应性遗传多样性〈动〉性<动>的基因座影响多基因表型。
2014-02-24 q-bio.PE
Prediction of Cross-Fitness for Adaptive Evolution to Different Environmental Conditions: Consequence of Phenotypic Dimensional Reduction
对一种环境胁迫的适应性进化如何提高或抑制对另一种环境胁迫的适应是进化生物学中的一个重要问题。例如，在微生物学中，细菌对不同抗生素的抗性进化是一个关键问题，已被研究为交叉抗性。事实上，最近对细菌的实验表明，它们进化对各种压力环境的交叉抗性可以通过施加压力时转录组的变化来预测。然而，到目前为止，还没有研究解释交叉耐药性和转录组变化之间可能的理论关系，这导致细胞表型的高维变化。在这里，我们表明，适应性变化之间存在的相关性，在胁迫耐受性的演变和对环境的反应，使用细胞模型与高维表型，并建立理论上的关系。目前的结果允许从转录组信息中预测进化，以应对进化前的不同压力。这对微生物进化实验的相关性进行了讨论。
2023-02-22 q-bio.MN q-bio.PE
Symmetric competition as a general model for single-species adaptive dynamics
自适应动力学是一个广泛使用的框架，用于模拟连续表型的长期进化。它是基于入侵适应度函数，确定选择梯度和自适应动力学的正则方程。即使从一个给定的入侵适应度函数的自适应动态的推导是通用的和模型无关的，入侵适应度函数本身的推导需要一个底层的生态模型的规格。因此，从自适应动态模型中获得的进化见解通常是依赖于模型的。对称的，频率依赖的竞争的逻辑模型被广泛用于这方面。这类模型具有这样的性质，即从它们导出的选择梯度是标量函数的梯度，这反映了相应的入侵适应度函数的某种梯度性质。我们表明，任何自适应动力学模型，这是基于一个入侵适应度函数与此梯度属性可以转化为一个广义对称竞争模型。这提供了一个精确的描绘竞争模型得出的结果的一般性。粗略地说，要理解满足一定梯度条件的模型类的自适应动力学，只需要完全理解对称的、依赖于频率的竞争的自适应动力学。我们展示了如何将这一结果应用于进化理论中的一些基本问题。
2012-04-03 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Stochastic trade-offs and the emergence of diversification in E. coli evolution experiments
本研究提出“随机权衡”概念，解释大肠杆菌实验中进化分支的随机性，弥合理论预测与实验观察的差距，预测不同条件下分支发生的可能性。
2024-11-05 physics.bio-ph q-bio.PE
The structure of the genotype-phenotype map strongly constrains the evolution of non-coding RNA
中性突变的流行意味着生物系统通常具有比表型多得多的基因型。但是基因型在表型上的分布方式能决定进化的结果吗？提出这样的问题是困难的，因为基因型的数量可能是超级天文数字。通过解决RNA二级结构的基因型-表型（GP）地图系统的长度为$L=126$核苷酸（其中所有可能的RNA链的集合将重量超过可见宇宙的质量），我们表明，GP地图强烈约束非编码RNA（ncRNA）的进化。基因型上的简单随机抽样预测了性质的分布，例如在天然存在的ncRNA中发现的突变稳健性或每个二级结构的茎数，其准确性令人惊讶。由于我们忽略了自然选择，这种与图谱惊人的密切对应表明，尽管遗传空间巨大，但允许功能的结构很容易被发现。映射是非常有偏见的：大多数基因型映射到所有生物学上可能的结构的形态空间的指数小部分。这种强约束为锤头状核酶等结构的趋同进化提供了非适应性解释。这些结果提出了一个特别明确的例子，在变化的到来强烈塑造进化的结果，并可能与迈尔的近因和最终原因在进化生物学的区别偏见。
2015-09-25 q-bio.BM q-bio.PE
Evolutionary dynamics of competing phenotype-structured populations in periodically fluctuating environments
从细菌到动物的生物物种都存在于具有时空异质性的环境条件中，这要求它们适应。通过自发表型变异传播风险是生态学中的一个已知概念，用于解释物种在面临与随时间变化的环境相关的进化风险时如何生存。为了支持一个更深入的了解自发的表型变异在波动的环境中的适应性作用，我们考虑了一个系统的非本地偏微分方程建模的演化动力学的两个竞争的表型结构的人口中存在的周期性振荡的营养水平。这两个群体以不同的速率发生自发的表型变异。每个个体的表型状态由连续变量表示，并且由于营养水平的变化，种群的表型景观随时间演变。利用我们的模型的分析易处理性，我们研究的解决方案，以获得详细的数学描述的演化动力学的长期行为。结果表明，当营养水平经历小而慢的振荡时，很少发生自发的表型变异在进化上更方便。相反，在营养水平相对较大和快速的周期性振荡下，这会带来饥饿和营养丰富的交替循环，较高的自发表型变异率会带来竞争优势。我们讨论了我们的研究结果在癌症代谢的背景下的影响。
2019-08-23 q-bio.PE
Reducing phenotype-structured PDE models of cancer evolution to systems of ODEs: a generalised moment dynamics approach
本文提出一种基于矩生成函数与泰勒展开截断闭合的广义矩动力学方法，将癌症演化的表型结构非局部偏微分方程约化为任意阶常微分方程组，无需预设分布形状，为研究表型异质性在癌症适应性动力学中的作用提供了更简单灵活的数学框架。
2025-04-09 q-bio.PE
Unchecked strategy diversification and collapse in continuous voluntary public good games
合作或背叛、参与或退出是自由社会中类似游戏的活动中众所周知的行为选择，但这些行为特征在个体层面上的共同进化动力学还没有得到很好的理解。在这里，我们研究了连续自愿的公共产品博弈，其中个人有两种类型的连续值选项：加入公共产品博弈的概率和合作投资的水平在游戏中。我们的数值计算结果揭示了迄今未报道的现象：（1）进化动力学最初的特点是在个人的合作和参与水平的振荡，在人口水平的振荡，以前已经报道。(ii)最终，人口的平均合作和参与水平收敛并稳定在一个中心。(iii)然后，一个最奇特的现象出现了：种群中存在的策略多样化，并产生了一个“云”，每个人都尝试不同的策略，只要种群的合作和参与水平保持平衡，这个过程就会继续下去。然而，随着时间的推移，不平衡作为随机漂移的结果而积累起来，战略多样性云会突然崩溃。然后，该过程以循环的方式再次重复。为了理解上述三种现象，我们研究系统分析使用自适应动态技术。我们的分析揭示了支持意外和令人惊讶的进化动力学的机制。
2015-02-12 cs.GT math.DS nlin.AO
A general condition for adaptive genetic polymorphism in temporally and spatially heterogeneous environments
进化和生态学长期以来一直关注变化的环境条件对物种内和物种间观察到的遗传多样性〈动〉性<动>的影响。我们模拟的数量性状的选择下，在空间和时间上波动的演变，并得出一个分析条件时，这些波动促进遗传多样性。作为生态场景，我们使用一个广义的岛屿模型与软选择补丁，我们将世代重叠。我们允许环境中的任意波动，包括时空相关性和对性状的任何功能性选择形式。利用入侵适应度和进化分支的概念，我们得到了一个简单而透明的条件适应性进化和遗传多样性〈动〉性<动>的维护。这种条件将斑块内的选择强度与空间和时间上的环境条件的期望和差异联系起来。我们的研究结果统一，澄清，并扩展了一些以前的结果波动选择下的遗传变异的进化和维护。基于个体的模拟表明，我们的结果是独立的遗传结构的细节，无论是克隆或有性繁殖。发病的遗传变异增加预测准确，也在小群体中，等位基因可以灭绝，由于环境的随机性。
2014-11-14 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
Dynamical Theory for Adaptive Systems
本文提出 MSRDJ 路径积分框架分析快慢双时间尺度自适应系统的非平衡相变，并以基因调控网络为例证明中等环境噪声会选择相干反馈互惠网络基因型并带来表型稳健性。
2024-08-05 cond-mat.dis-nn nlin.AO physics.bio-ph
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
Adaptation in a stochastic multi-resources chemostat model
我们感兴趣的是在适应性动态的生物框架的特定尺度上，通过生态相互作用，从表型变异和自然选择的相互作用中模拟达尔文进化。自适应动力学到目前为止已经提出了严格的基础上，只有直接竞争模型（Lotka-Volterra模型）涉及的竞争内核，它描述了从一个人到另一个竞争压力。我们将其扩展到多资源恒化器模型，其中个体之间的竞争来自于共享具有自身动态的多个资源。从一个随机生灭过程模型出发，证明了当有利突变很少时，种群在突变时间尺度上表现为一个在平衡态（自适应动力学文献中的多态演化序列）之间移动的跳跃过程.一个重要的技术成分是研究恒化器多源动力系统的长时间行为。在小的突变步长限制下，这一过程又产生了表型空间中的一个微分方程，称为适应动力学的正则方程。从这个典型的方程，仍然假设小突变的步骤，我们证明了严格的表征的进化分支点。
2013-02-03 math.DS math.PR q-bio.PE
Different evolutionary paths to complexity for small and large populations of digital organisms
进化生物学的一个主要目的是解释适应性变化和非适应性变化在复杂性进化中各自的作用。虽然选择当然是复杂表型的传播和维持的原因，但这并不意味着强选择增加了新性状出现的机会，也就是说，复杂性的起源。种群规模是改变适应性和非适应性过程相对重要性的一个参数：随着种群规模的减小，选择减弱，遗传漂变的重要性增加。由于这种关系，许多理论援引人口规模在复杂性进化中的作用。由于生物种群复杂性的进化需要时间，这些理论很难进行经验检验。在这里，我们使用数字实验进化来测试大型或小型无性种群是否倾向于进化出更大的复杂性。我们发现，无论是小的和大的-但不是中等大小-人口有利于进化更大的基因组，这为随后增加表型复杂性提供了机会。然而，小型和大型种群遵循不同的进化路径，以这些新的特征。小种群通过固定稍微有害的插入进化出更大的基因组，而大种群固定罕见的有益插入，增加基因组大小。这些结果表明，遗传漂变可以导致小种群的复杂性进化，而纯化选择不足以阻止大种群复杂性的进化。
2016-04-21 q-bio.PE
Information-geometric optimization with natural selection
本文将群体遗传学与进化优化结合，提出一种基于自然选择、群体重组和自适应增强选择的简单进化算法，无需矩阵求逆或协方差矩阵存储，性能与协方差矩阵自适应和自然进化策略相当。
2020-02-19 cs.NE q-bio.PE
A variational synthesis of evolutionary and developmental dynamics
本文提出自然选择的变分表述，用贝叶斯力学和路径积分将表型适合度与系统发育学习统一起来，揭示种群必须按不同自然种类及其嵌套元种群来建模，而非同种个体种群。
2023-03-08 q-bio.PE
