Properties of selected mutations and genotypic landscapes under Fisher's Geometric Model
适应度景观--基因型和适应度之间的映射--决定了适应过程的性质。通过选择少数有益突变并测量这些突变的所有组合的适应度，最近已经建立了几个小的遗传适应度景观。在这里，我们生成几个可测试的预测这些景观的属性下费舍尔的几何模型的适应（FGMA）。当远离最佳适应度时，我们分析计算有益突变及其上位相互作用的适应度效应。我们表明，平均而言，上位性可能是负的或正的，这取决于祖先基因型与最佳基因型的距离以及突变是在适应性步行中独立选择还是共同选择。使用模拟，我们表明，从FGMA建立的遗传景观是非常接近的添加剂景观时，祖先的应变是远离最佳。然而，当接近最佳，一个大的景观多样性与大量的崎岖和符号上位性出现。引人注目的是，景观建立在相同的确切条件下，从不同的实现随机自适应步行是高度可变的，这表明，需要几个实现小的遗传景观，以获得信息的基础架构的全球自适应景观。
2014-05-14 q-bio.PE
Predicting patterns of long-term adaptation and extinction with population genetics
群体遗传学努力为灭绝建模;标准模型跟踪基因型的相对而非绝对适合度，而例外情况只描述了从即将到来的厄运到进化拯救的短期过渡。但灭绝可能不仅是由于未能适应灾难，也是由于未能适应积压的环境挑战。我们将长期进化建模为一系列小挑战，其中适应性较强的种群达到更高的种群规模。人口的长期适应动态很好地近似一个简单的随机马尔可夫链模型。当某些基因型的适应速度超过环境恶化的速度时，就会出现长期持续性。长期持续时间与典型的化石种〈动〉<动>持续时间几百万年一致。就在灭绝之前，适应度迅速下降，看起来好像一场灾难破坏了一个稳定建立的种群，尽管渐进的进化过程是负责任的。新的种群会经历一个建立阶段，尽管在人口统计学上是可行的，但它们的灭绝风险会升高。如果种群存活足够长的时间，灭绝的风险会随着时间的推移而变得恒定。
2016-08-29 q-bio.PE
Genetic algorithm dynamics on a rugged landscape
遗传算法是一种受生物进化驱动的优化方法，已成功地应用于不同领域的优化问题。基于遗传算子的父子适应度相关性，提出了一种适用于一般适应度景观的统计力学模型。它是一个最近的模型的基础上最大熵ananomaly进行比较。最后，它被应用到建模的动态遗传算法的崎岖的健身景观的NK模型。
1999-03-04 adap-org cond-mat.stat-mech nlin.AO
Evolution with recombination as a Metropolis-Hastings sampling procedure
本文提出了一个包括单倍体选择、突变、重组和漂变的群体遗传进化模型。突变选择均衡可以精确地表示为任意适应度函数的封闭形式，而无需采用扩散近似。通过使用n-亲本而不是2-亲本重组产生新的后代来实现可处理性。虽然这在后代中强制连锁平衡，但它允许在连锁不平衡下分析整个群体。我们推导出一个一般的和确切的适应度波动和选择反应之间的关系。我们的假设允许各种非平凡的适应度函数的模型的平稳分布的分析计算。这些结果使我们能够谈论遗传结构，即，不同的适应度函数会导致什么样的平稳分布。本文提出了精确推导有限和无限总体定态的方法。这种方法可以应用于许多适应度函数，我们给出了其中四个的精确计算。这些结果使我们能够研究亚稳定性，适应度函数之间的权衡，甚至考虑纠错码
2023-02-24 q-bio.PE
Adaptation and irreversibility in microevolution
在群体遗传学的框架内，我们考虑了在快速变化的自然选择（微进化）的影响下无性单倍体群体的进化。我们关注的情况下，其中的环境施加选择随机变化。我们推导出有效的基因型和健身动力学在较慢的时间尺度上，相关的遗传修饰发生。我们发现，尽管快速的环境切换，人口管理，以适应快速的时间尺度产生有限的积极贡献的健身。然而，这样的贡献是平衡的适应度由于不断变化的选择，使全局适应度的统计数据可以忽略快速环境过程的细节来描述。如果只考虑慢时间尺度上的有效基因型和适应度动态，那么在快时间尺度上的适应发生将是不可检测的。因此，我们提出了一个实验观察到它。
2014-11-13 q-bio.PE
Fitness Estimation for Genetic Evolution of Bacterial Populations
在本文中，我们开发和测试的算法技术，以估计基因型的适应性，通过分析观察到的每日频率数据监测细菌种群的长期演变。特别是，我们开发了一种非线性最小二乘法来估计新出现的突变菌株的选择优势，在锁盒随机模型描述细菌的遗传进化类似于著名的Lenski实验大肠杆菌。我们的算法首先分析每个轨迹的新突变株的出现。对于每个轨迹，我们的分析是在时间上渐进的，并且在分析第二个突变事件之前连续地关注第一个突变事件。这里应用的基本原理是最小化（对于每个轨迹）预测的均方误差w（t）- W（t），其中观察到的白细胞频率w（t）由W（t）预测，W（t）被计算为给定时间（t-1）处的可用信息的w（t）的条件期望。汇集所有轨迹上的所有选择性优势估计提供直方图，我们在直方图上执行精确的峰值分析以计算选择性优势的最终估计。我们验证我们的方法使用合奏的模拟轨迹。
2020-10-02 math.PR q-bio.PE
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
Evolution of Genetic Redundancy : The Relevance of Complexity in Genotype-Phenotype Mapping
遗传冗余是普遍存在的，可以在任何生物体中找到。然而，有人认为，遗传冗余会降低总的种群适应度，因此，冗余不太可能进化。在这封信中，我们研究了一个进化模型与高维基因型-表型映射（GPM）调查的相关性的复杂性GPM的遗传冗余的进化。通过应用复制方法处理淬灭随机性，解析地得到了适应度的冗余依赖关系，证明了在GPM较复杂的情况下，遗传冗余确实是可以进化的.我们的研究结果提供了一个新的见解如何遗传冗余进化。
2013-02-09 q-bio.GN q-bio.PE
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。
2008-01-15 q-bio.GN q-bio.PE
Epistasis and Adaptation on Fitness Landscapes
当突变的效果取决于其携带者的遗传背景时，发生上位性。尽管有越来越多的证据表明上位适应性是普遍的，但它在进化过程中的作用是有争议的。适应度景观，基因型或表型到适应度的映射，捕捉上位性的全部范围和复杂性。适应度景观理论表明上位性如何影响进化的过程和结果。此外，通过测量成千上万个相连基因型的竞争适应度，经验适应度景观表明上位性是频繁的，并取决于适应度测量，景观突变的选择，以及测量环境。在这里，我回顾了适应度景观理论和实验及其对上位性在适应中的作用的影响。我讨论的理论期望，根据经验的适应度景观，并强调开放的挑战和未来的方向，对整合理论和数据，并纳入生态因子〈动〉<动>。
2022-06-10 q-bio.PE
Stability of Underdominant Genetic Polymorphisms in Population Networks
杂合子劣势是群体遗传分化的潜在驱动力。这种现象也被称为欠显性，它描述了一种情况，即遗传杂合子的整体适合度低于任何一个纯合子。到目前为止，人们的注意力主要集中在一个单一的人口和维护两个人口之间的遗传差异交换移民的优势不足。在这里，我们探讨了一个多个离散的，但相互关联的网络中的一个弱势系统的动态，人口。稳定性的遗传差异，在各种拓扑网络中的迁移的增加进行评估。网络拓扑结构对系统的遗传稳定性有显著的影响，偶尔也有非直观的影响。
2015-09-27 q-bio.PE
The standard genetic code facilitates exploration of the space of functional nucleotide sequences
众所周知，标准遗传密码被优化以使单核苷酸取代的表型效应最小化，这是一种可能在通用密码出现期间选择的特性。鉴于在动态环境中群体中高水平的遗传多样性〈动〉性<动>所提供的适应性优势，探索功能蛋白质空间的大部分的选择也可能发生。为了确定这种属性的选择是否在几乎通用的遗传密码的出现过程中发挥了作用，我们研究了在不同时间尺度下使用不同的遗传密码翻译的大肠杆菌PhoQ蛋白的功能变体的数量。我们发现，标准的遗传密码是高度优化的探索大部分的空间的功能PhoQ变体在中间的时间尺度相比，随机代码。环境的变化，在回应人口中的遗传多样性〈动〉性<动>提供了一个健身优势，很可能已经发生在这些中间的时间尺度。我们的研究结果表明，标准代码的能力，探索了很大一部分的空间的功能序列变异产生的鲁棒性和灵活性之间的平衡，在很大程度上是独立的属性的标准代码，以尽量减少突变的表型效应。我们提出，选择探索大部分的功能序列空间，同时最大限度地减少突变的表型效应，促进了标准密码作为通用遗传密码的出现。
2017-11-24 q-bio.PE
Interference limits resolution of selection pressures from linked neutral diversity
普遍的自然选择可以强烈地影响观察到的遗传变异模式，但当多个选择的变体在基因组的附近区域分离时，这些影响仍然知之甚少。经典的群体遗传学未能解释连锁突变之间的干扰，这种干扰随着选定多态性密度的增加而变得越来越严重。在这里，我们描述了一个简单的限制，出现干扰是常见的，其中个别突变的健身效果发挥相对较小的作用。相反，分子进化是由种群内适应性的差异决定的，定义在基因组的一个有效的无性片段（一个“连锁块”）上。我们利用这种不敏感性，在一个新的“粗粒度”的合并框架，它近似的影响，许多弱选择的突变与少量的强选择的突变具有相同的方差健身。这种近似产生的遗传多样性〈动〉性，不能概括为一个简单的减少有效种群大小的准确和有效的预测。然而，这些结果表明，从当代序列数据单独解决个人选择压力的能力，从根本上限制，因为广泛的参数产生几乎相同的模式的序列变异性。
2013-06-05 q-bio.PE
Virus-immune dynamics determined by prey-predator interaction network and epistasis in viral fitness landscape
生态系统结构的基础是种群动力学和进化遗传学，它们在同一时间尺度上发生变化，相互作用的物种迅速更替，如病毒（如艾滋病毒）和免疫反应。因此，数学建模中的一个重要问题是将生态学、进化论和遗传学联系起来，这三个方面通常被分开处理。在这里，从Browne和Smith \cite{browne2018dynamics}的资源-猎物（消费者）-捕食者模型中扩展对多个病毒和免疫应答群体的分析，我们表明，病毒突变体在不同表位（免疫应答靶向的病毒蛋白）处进化抗性的长期动态受病毒适应度景观中的上位性支配。特别是，持久的平衡病毒免疫（猎物捕食者）网络结构，如嵌套和一对一，和分叉的稳定性是由一个集合的电路定义的病毒适应度的组合，是最低限度的二进制序列的超立方体内表示所有可能的病毒表位序列排序根据免疫优势层次的加性。我们的常微分方程系统的数值解，以及一个扩展的随机版本，包括随机突变，展示了如何成对或乘法上位相互作用的形状病毒进化对并发免疫反应和收敛到多变量的稳定状态的理论结果预测。此外，模拟说明了亚显性免疫应答的周期性输注如何诱导持久性病毒株的分叉，从而提供优于具有最强免疫应答的替代免疫治疗策略的宿主结果。
2021-06-16 q-bio.PE
Global epistasis on fitness landscapes
突变之间的上位性相互作用增加了适应性景观的复杂性，通常被认为不利于我们预测进化的能力。然而，全局上位性的模式，其中突变的适应性效应是由其遗传背景的适应性很好地预测的，实际上可能有助于我们重建适应度景观和推断适应性轨迹。突变之间的微观相互作用，或适应度景观中固有的非线性，可能会导致全局上位性模式的出现。在这篇简短的评论中，我们提供了一个关于全局上位性的最新工作的简要概述，重点是建立关于为什么它经常被观察到的直觉。为此，我们调和简单的几何推理与最近的数学分析，用这些来解释为什么不同的突变在经验景观可能会表现出不同的全球上位性模式-从递减到递增的回报。最后，我们强调开放的问题和研究方向。
2022-10-07 q-bio.PE
The Baldwin effect under multi-peaked fitness landscapes: Phenotypic fluctuation accelerates evolutionary rate
表型波动和可塑性通常会影响进化过程，这一过程被称为鲍德温效应。一些研究重新解释了这种效应，并声称表型可塑性加速了进化速度（鲍德温加速效应）;然而，这种说法的有效性仍然存在争议。本文研究了多峰适应度景观下数量遗传模型的进化种群动力学，以评价其有效性.我们提供了进化速率和平均种群适应度的解析表达式。结果表明，在多峰适应度景观下，表型波动总是加速进化速率，但降低了平均适应度。作为进化速率和平均适应度之间权衡的极端情况，表型波动被证明加速了错误灾难，在错误灾难中，种群不能维持高适应度峰值。在我们的研究结果的背景下，我们讨论了表型可塑性在适应性进化中的作用。
2013-05-29 q-bio.PE
Two fitness inference schemes compared using allele frequencies from 1,068,391 sequences sampled in the UK during the COVID-19 pandemic
School of Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学理学院）；University of Pittsburgh School of Medicine（匹兹堡大学医学院）；AlbaNova University Center（阿尔巴诺瓦大学中心）
本文比较了两种基于序列数据的适应度推断方法，发现其在大部分周中对最适应序列的排名一致，且一致性受群体遗传单峰性影响。
2024-03-21 q-bio.PE q-bio.QM
Stronger selection can slow down evolution driven by recombination on a smooth fitness landscape
更强的选择意味着更快的进化-也就是说，力量越大，变化越快。然而，这一明显不证自明的命题是在假设群体内的遗传变异主要由突变提供的前提下得出的（即，突变驱动的进化）。在这里，我们表明，这一命题实际上并不适用于重组驱动的进化，即遗传变异主要是由重组而不是突变产生的进化。通过对重组、迁移和选择的群体遗传学模型的数值研究，我们证明了在一个完全光滑的适应度景观上，更强的选择可以减缓进化。通过简单的分析计算，这个明显违反直觉的结果被证明是源于自然选择对进化速度的两种相反的影响。一方面，自然选择倾向于通过增加更适合的基因型的固定概率来提高进化的速度。另一方面，自然选择倾向于通过减少移民和居民个体之间重组的机会来降低进化的速度。由于这些相反的效应，存在一个有限的选择压力，使进化速率最大化。因此，如果遗传变异主要由重组提供，那么更强的选择可能意味着更慢的进化。
2017-08-04 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.PE
A comprehensive representation of selection at loci with multiple alleles that allows complex forms of genotypic fitness
本文提出一种多等位基因位点选择力的解析表示，区分种群多样性与基因型适应度的作用，适用于加性、乘性、随机波动、频率依赖及杂合子优势等复杂适应度形式。
2024-11-10 physics.bio-ph physics.comp-ph q-bio.PE
Impact of population size on early adaptation in rugged fitness landscapes
研究在弱突变机制下，有限种群规模对崎岖适应度景观中早期适应性的影响，发现存在最优种群规模可最大化首个适应度峰高度，使小种群早期适应更高效可预测。
2022-12-02 q-bio.PE
Coexisting Stable Equilibria in a Multiple-allele Population Genetics Model
在本文中，我们发现和分类的所有模式的一个单一的位点三和四等位基因的群体遗传学模型在连续时间。$k$ -等位基因模型的模式意味着关于由方程$\dot{p}_i = p_i(r_i-r), i=1,...,k,$定义的流的所有共存局部稳定平衡，其中$p_i, r_i$分别是等位基因$A_i$的频率和边际适应度，并且$r$是群体的平均适应度。众所周知，对于双等位基因模型，只有三种模式取决于纯合子和杂合子之间的相对适合度。结果表明，三等位基因模型有14种模式，四等位基因模型有117种模式。在计算机模拟的帮助下，我们发现了2351个五等位基因模型的模式。对于六等位基因模型，有超过60，000种模式。此外，对于三等位基因模型的每种模式，我们还确定了上述方程组解的渐近行为为$t \to \infty$。发现模式的问题在过去已经被研究过了，这是一个重要的问题，因为其结果可以用来预测一个种群的长期遗传组成。
2011-08-25 math.CA q-bio.PE
The invariance and non-decreasing expectation of an evolutionary path characteristic under weak selection
本文推导了弱选择与遗传漂变下的 Fokker-Planck 方程及路径积分公式，发现适应性性状概率密度与中性条件之比是一个时间不变的演化路径特征，其期望非递减，为衡量随机演化进展提供了替代平均适应度的稳健方案。
2025-08-15 math-ph math.MP q-bio.PE
Predicting evolution and visualizing high-dimensional fitness landscapes
适应过程的节奏和模式在很大程度上取决于适应度景观的结构，为了能够预测进化结果（即使是短期的），我们必须比现在更了解现实适应度景观的本质。例如，为了知道进化是否主要沿着适应度向上移动的路径和中性脊，或者需要大量的山谷交叉，我们需要能够想象这些景观：我们必须确定景观中是否有峰，这些峰相对于彼此的位置，以及进化路径是否可以连接它们。这是一项艰巨的任务，因为遗传适应度景观（与基于性状的景观相反）是高维的，并且缺乏可视化这种景观的工具。在这方面的贡献，我们专注于崎岖的遗传适应度景观的进化的可预测性，并确定在这样的景观的高峰高度聚集：高峰主要是接近其他高峰。因此，将这些山峰分开的山谷是浅而窄的，使得朝向景观中最高峰的进化轨迹可以通过一系列山谷交叉来实现
2013-02-26 nlin.AO 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
Geometry of fitness landscapes: Peaks, shapes and universal positive epistasis
本研究通过形状方法分析适应度景观几何，揭示了峰值模式与形状的相互作用约束，提出普遍正上位效应条件，并应用于链球菌免疫球蛋白结合蛋白的大型蛋白质适应度景观。
2023-04-10 math.MG 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
Red Queen Coevolution on Fitness Landscapes
物种不仅进化，它们还与其他生物共同进化。协同进化是推动相互作用的物种不断进化探索适应度景观的主要力量。协同进化涉及物种适应度景观的耦合，将物种遗传变化与种间生态相互作用联系起来。本文首先介绍了红皇后进化假说，并对其中的一些理论问题和经验证据进行了评述。作为健身景观概念的介绍，我们回顾了简单和崎岖的健身景观进化的关键问题。然后，我们提出了在不同尺度上不同适应度景观的协同进化的关键建模例子，从RNA病毒到复杂的生态系统和宏观进化。
2013-03-22 nlin.AO q-bio.PE
Population genetics in compressible flows
我们研究两个生物物种之间的竞争平流可压缩的速度场。个体被视为离散的拉格朗日粒子，以密度依赖的方式繁殖或死亡。在缺乏速度场和适应度优势的情况下，数量波动会导致随机费舍尔方程典型的粗化动态。然后，我们研究了三个例子的可压缩平流场：壳模型的湍流，正弦速度场和线性速度汇。在所有情况下，平流导致固定时间的显著下降，以及全球承载能力的大幅降低。尽管在收敛区的本地化，一个物种灭绝的速度比在混合种群更快。对于一个弱的谐波势，人们发现固定时间的双峰分布。在这种情况下，长寿命状态是具有单个边界的分层配置，其位置取决于适应度优势。
2011-06-17 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
The fitness landscape of overlapping genes
University College London（伦敦大学学院）
研究重叠基因的适应性景观，揭示蛋白质家族间的兼容性及设计原则，发现自然遗传密码适合支持重叠基因。
2026-04-01 physics.bio-ph q-bio.BM q-bio.PE
The Complexity of Genetic Diversity
生物系统中的一个关键问题是，在进化竞争下，遗传多样性〈动〉性<动>是否会长期存在，或者是否会出现单一的优势基因型。卡尔穆斯在1945年的经典工作已经确定，即使在简单的二倍体物种（具有两条染色体的物种）中，只要杂合子个体享有选择优势，多样性也可以得到保证。尽管问题的经典性质，随着我们越来越多地走向多态性特征（例如人类血型〈动〉<动>），预测多样性和理解其含义仍然没有完全理解。我们的主要贡献是建立复杂性理论的硬度结果，这意味着即使在教科书的情况下，单基因座二倍体模型预测是否多样性生存或不考虑其适应度景观是算法上棘手的。我们补充我们的研究结果，建立随机选择的适应度景观多样性生存的显着概率。我们的结果在几个维度上都是结构稳健的（例如，参数分布的选择、稳定性/持久性的不同定义、对适应度景观的典型子类的限制）。从技术上讲，我们的研究结果利用博弈论，非线性动力系统，复杂性理论和生物学之间的联系，并建立硬度结果预测的一个确定性的变体的著名的乘法权重更新算法在对称协调游戏，这可能是独立的利益。
2015-10-22 cs.CC cs.GT math.DS
A novel spectral method for inferring general diploid selection from time series genetic data
从实验进化研究和古老的DNA样本中获得的时间序列遗传变异数据的增加创造了新的机会，以确定在选择压力下的基因组区域，并估计其相关的适应性参数。然而，这是一个具有挑战性的问题，计算非中性模型的人口等位基因频率动态的可能性，给定的时间DNA数据。在这里，我们开发了一种新的频谱算法，分析和有效地整合在所有可能的频率轨迹之间的连续时间点。这一进步规避了现有方法的局限性，现有方法在数值上近似必要的积分时需要微调群体等位基因频率空间的离散化。此外，我们的方法是灵活的，足以处理一般的二倍体模型的选择，杂合子和纯合子的健身参数可以采取任何值，而以前的方法只集中在少数限制模型的选择。我们证明了我们的方法模拟数据的实用性，并将其应用于分析与马的毛色相关的遗传位点的古代DNA数据。与以前的研究相比，我们的探索的完整的健身参数空间显示，一个杂合子的优势形式的平衡选择可能已经对这些位点的作用。
2015-01-26 math.FA q-bio.PE stat.AP
How Information Evolves: Stability-Driven Assembly and the Emergence of a Natural Genetic Algorithm
本文提出稳定性驱动组装（SDA）框架，通过随机组装与差分持久性偏倚，使长寿命结构更频繁，实现类似自然遗传算法的进化过程，展示了非平衡动态下的开放性动态。
2026-05-07 cs.NE nlin.AO q-bio.PE
Recombination and mutational robustness in neutral fitness landscapes
突变鲁棒性量化了随机突变对适应度的影响。当突变鲁棒性高时，大多数突变不会改变适应度或对适应度影响很小。从适应度景观适应度景观的角度来看，鲁棒基因型形成适应度几乎相等的神经网络。使用确定性群体模型，已经表明选择有利于这种网络内的基因型，这导致增加的突变鲁棒性。在这里，我们证明了这种效果是通过重组大大增强。我们的研究结果是基于一个详细的分析台面形的适应度景观，在那里我们推导出精确的表达式的重组和非重组人口的景观参数的鲁棒性的依赖。此外，我们进行了不同类型的随机多孔景观以及经验适应度景观的数值模拟。我们发现，基因型的突变鲁棒性一般与其重组权重，一个新的措施，量化的可能性基因型重组产生。我们认为，重组突变的鲁棒性的有利影响是一个高度普遍的功能，可能发挥了重要作用的出现和维持机制的遗传交换。
2019-10-21 cond-mat.stat-mech 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
Neither pulled nor pushed: Genetic drift and front wandering uncover a new class of reaction-diffusion waves
行波描述了从物理学中的晶体生长到生物学中的范围扩展的各种自然现象。存在两类性质非常不同的波：拉和推。拉波是由扩张边缘的高增长率驱动的，那里的生物数量很小，波动很大。与此相反，波动被抑制在推波，因为该地区的最大增长转向人口的散装。虽然人们普遍认为，膨胀要么拉或推，我们发现了一个中间类的波与批量驱动的增长，但非常大的波动。这些波是不寻常的，因为它们的性质是由前缘和前缘的大部分控制的。
2018-02-24 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.PE
Dynamic fitness landscapes: Expansions for small mutation rates
我们研究了在波动环境中具有小突变率的无性微生物的进化，并开发了使我们能够将进化方程的正式解扩展到突变率一阶的技术。我们的方法可以适用于离散时间和连续时间系统。虽然连续时间系统的行为由小突变率的平均适应度景观主导，但在离散时间系统中，决定系统属性的是几何平均适应度。在这两种情况下，我们发现，在算术（分别）的情况下，当适应度景观的几何平均值退化时，适应度在平均值附近波动的区域相对于适应度保持在平均值的区域呈现选择性优势。这种效应是由低突变率下消失的遗传扩散引起的。在没有强扩散的情况下，当峰值的高度低于平均值时，种群可以接近波动的峰值，并且当峰值的高度高于平均值时利用峰值。
2000-10-17 cond-mat.soft nlin.AO physics.bio-ph
