上位性对适应性无性种群中非突变子固定概率的作用

稀有非突变体的固定概率与突变率的演化

Fixation probability of rare nonmutator and evolution of mutation rates

虽然突变驱动进化过程，但突变发生的速率本身也受进化力的影响。我们的目的是了解选择和随机遗传漂变在突变率进化中的作用，我们在突变选择平衡的无性群体中解决这个问题，忽略选择性扫描。使用一个多类型的分支过程，我们计算的固定概率的一个罕见的nonmutator在一个大的无性群体的mutator，并发现一个nonmutator是更有可能固定时，有害的突变率的mutator人口是高的。当选择系数较大时，增变基因群体中的补偿性突变会降低非增变基因的固定概率。但是，令人惊讶的是，当选择是温和的时，固定概率随着补偿突变率的增加而非单调地变化。利用这些结果的固定概率和漂移障碍的论点，我们发现一个新的突变率和人口规模之间的关系。我们还讨论了时间来固定nonmutator在适应人口的无性突变，并比较我们的结果与实验。

带突变率修正的拟种模型的精确相图

Exact phase diagram of quasispecies model with mutation rate modifier

我们考虑一个无限的无性群体，该群体具有一个可以提高突变率的突变等位基因。在概率为$f$的情况下，发生从非突变体到突变体状态的转变，但禁止反向转变。我们发现在$f=0$时，群体处于突变率最小的状态，而在$f=f_c$时，发生了一个由非突变体和突变体的混合相到纯突变体相的相变。我们精确地计算了混合相中突变子的临界概率$f_c$和总突变子分数$Q$。我们对$Q$的预测与静态环境中微生物种群的预测一致。

上位性和多效性对进化适应的影响

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。

时变适应度景观中突变因子对适应性的影响

The Effect of Mutators on Adaptability in Time-Varying Fitness Landscapes

这封信研究的准种动态的人口能够遗传修复进化的时间依赖的适应度景观。我们开发了一个模型，认为一个无性群体的单链，保守复制的基因组，其唯一的遗传变异来源是由于复制过程中的复制错误。我们考虑一个时间依赖的，单一的适应度峰值景观的主序列的变化由一个单一的点突变每次$ τ$。我们能够解析地解决人口的演化动力学的点突变极限。特别是，我们的模型提供了一个分析表达式的变异体的比例在动态适应度景观，同意从随机模拟的结果。

Interference effects of deleterious and beneficial mutations in large asexual populations

Linked beneficial and deleterious mutations are known to decrease the fixation probability of a favorable mutation in large asexual populations. While the hindering effect of strongly deleterious mutations on adaptive evolution has been well studied, how weak deleterious mutations, either in isolation or with superior beneficial mutations, influence the fixation of a beneficial mutation has not been fully explored. Here, using a multitype branching process, we obtain an accurate analytical expression for the fixation probability when deleterious effects are weak, and exploit this result along …

收益递减的大型无性种群的进化速度

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。

无性种群中简单与复杂进化轨迹的竞争

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。

有利的突变-选择平衡和连锁对正选择的影响

Beneficial mutation-selection balance and the effect of linkage on positive selection

当有益的突变很少时，它们通过一系列选择性扫描而积累。但是当它们是共同的，许多有益的突变将发生之前，任何可以修复，所以将有许多不同的突变谱系在人口同时。在无性种群中，这些不同的突变谱系相互干扰，并不是所有的都能同时固定。此外，进一步的有益突变可以在突变谱系中积累，而这些仍然是人口的少数。在本文中，我们分析了这样的多个突变的动力学和多个突变之间的相互作用和克隆之间的干扰。这些结果在一个单一的无性种群内积累的健身的实质性变化。变异的数量取决于选择和有益突变之间的平衡，选择破坏变异，有益突变创造更多。这种行为以一种微妙的方式依赖于群体参数：群体大小、有益的突变率以及潜在有益突变的适应度增量的分布。突变-选择平衡导致具有稳态适应性变化的持续进化的种群。这种变异随着群体大小和突变率的增加而增加，并设定了群体积累有益突变的速率，因此有益突变也只随着群体大小和突变率而增加。这些结果表明，增变基因表型是不太有效的较大的无性种群。他们也有后果的优势（或劣势）的性别通过费舍尔-穆勒效应;这些简要讨论。

快速适应群体中遗传草案的动态

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。

The emergence of a birth-dependent mutation rate: causes and consequences

In unicellular organisms such as bacteria and in most viruses, mutations mainly occur during reproduction. Thus, genotypes with a high birth rate should have a higher mutation rate. However, standard models of asexual adaptation such as the 'replicator-mutator equation' often neglect this effect. In this study, we investigate the emergence of a positive dependence between the birth rate and the mutation rate in models of asexual adaptation and the consequences of this dependence. We show that it emerges naturally at the population scale, based on a large population limit of a stochastic timeco…

量化种群细分在崎岖适应度景观进化中的作用

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。