突变上位性的起源

上位性对适应性无性种群中非突变子固定概率的作用

Role of epistasis on the fixation probability of a non-mutator in an adapted asexual population

适应良好的群体的突变率倾向于降低，从而具有较低的突变负荷。我们的目标是了解在这个过程中的健身影响突变之间的上位相互作用的作用。利用多型分支过程，在一个大的无性突变体群体中出现一个单一的非突变体的固定概率解析计算这里。增变基因群体经历恒定的有害突变，但比非增变基因的速率高得多。我们发现，拮抗上位性降低了突变率降低的几率，而协同上位性则增强了突变率降低的几率，在上位性的临界值以下，固定概率表现为非单调地随背景群体突变率的变化而变化。此外，在附录中还讨论了上位性参数的临界值随突变子强度的变化。对于协同上位性，当选择是不同的，固定概率降低整体，阻尼振荡。

无性群体中突变体的固定：遗传漂变和上位性的作用

Fixation of mutators in asexual populations: the role of genetic drift and epistasis

研究了一类上位适应度景观上的非变异体和变异体无性种群的演化动力学。我们考虑的情况下，所有的突变都是有害的和变基因产生的nonmutator不断以恒定的速度。我们发现，在一个无限大的人口，一个最小的nonmutator-to-mutator的转换率需要固定的突变，但任意小的转换率的结果在固定的突变在一个有限的人口。我们计算分析表达式的变构因子在突变选择平衡和固定时间的变构因子在一个有限的人口时，突变效应较弱（制度I）和较强（制度II）比选择性的影响。我们的主要结果是，在制度I中，增变因子分数和固定时间是独立的上位性，但在制度II中，增变因子是罕见的，需要更长的时间来固定时，在健身与有害突变的数量减少发生在一个加速的速度（协同上位性）比在一个递减的速度（拮抗上位性）。我们的分析结果进行了比较，数值计算和讨论其影响。

遗传相互作用的强度与突变效应的比例很小

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。

功能瓶颈可以源自非上位效应的底层特性

Functional bottlenecks can emerge from non-epistatic underlying traits

本文研究了全局上位效应模型中功能瓶颈的形成机制，证明在适当校准下，功能瓶颈以高概率出现，并强调中性与非中性突变的平衡对瓶颈形成至关重要。

多面体、图和适应度景观

Polytopes, graphs and fitness landscapes

达尔文进化论可以被描述为一个在景观中的上坡行走，其中表面由基因型组成，高度坐标代表适应度，每一步都对应于一个点突变。上位性是适应理论中的一个重要概念，其定义大致为突变的适应性效应之间的依赖关系。最近的重要方法依赖于图和多面体。适应度图对于描述景观的粗糙属性非常有用，例如突变轨迹和峰的数量。该图已被用于相关的全球和本地属性的适应度景观。基因相互作用的几何理论，或形状理论，是研究上位性的最精细的方法。定义为任意数量基因座的多面体的三角剖分，取代了两个突变的正上位性和负上位性的既定概念。从形状可以识别最适合的群体，即，等位基因改组（重组）不会增加平均适应度的种群。图表和图表提供了补充信息。这些方法没有对潜在的适应度景观做出结构性假设，这使得它们非常适合于实证工作。

支撑分子水平蛋白质进化的物理原理

Physical principles underpinning molecular-level protein evolution

该研究通过区分趋同与趋异进化模型，分析了控制蛋白质分子水平进化的多种因素，初步揭示了热力学假说（Anfinsen法则）与蛋白质进化的紧密关系，为解决关键进化生物学挑战提供了新思路。

Modeling sequence-space exploration and emergence of epistatic signals in protein evolution

During their evolution, proteins explore sequence space via an interplay between random mutations and phenotypic selection. Here we build upon recent progress in reconstructing data-driven fitness landscapes for families of homologous proteins, to propose stochastic models of experimental protein evolution. These models predict quantitatively important features of experimentally evolved sequence libraries, like fitness distributions and position-specific mutational spectra. They also allow us to efficiently simulate sequence libraries for a vast array of combinations of experimental parameters…

关键分支群体的样本系谱和突变模式

Sample genealogy and mutational patterns for critical branching populations

研究了突变种群中样本系谱的一个泛对象：泊松突变的临界纯灭过程，条件是在固定的时间范围内其总体规模。我们展示了这个过程是如何产生的法律的家谱样本在一个大类的关键分支人口在出生时突变，即人口收敛，在一个大的人口渐近，对连续随机树。我们将这个模型推广到具有随机基础时间的总体，先验分布g_i：x \mapsto x^{-i}，i \in \Z_+，包括所谓的均匀（i=0）和对数均匀（i=1）先验。我们首先研究这些模型产生的突变模式，通过研究具有固定大小的样本的位点频谱，即样本中k个个体携带的突变数量。在地基时间固定的情况下，以及地基时间均匀先验和对数均匀先验的情况下，给出了样本的期望频谱的显式公式。其次，我们建立了分布的依分布收敛，对于大的样本量，（适当的重整化）的树所跨越的样本系谱与前g_i的时间起源。最后，我们证明了具有不同先验的极限谱系都可以嵌入到给定Poisson点测度的同一实现中。

突变鲁棒性导致的表型选择

Phenotype selection due to mutational robustness

本研究通过基因调控网络模型与数值模拟，发现突变鲁棒性的选择偏差会导致表型选择差异，缺乏鲁棒性的单向开关表型在进化中被强烈抑制，且鲁棒与非鲁棒网络具有不同的核心结构基序。

理解引入变异的偏差是进化的原因

Understanding bias in the introduction of variation as an evolutionary cause

我们对进化的理解，在很大程度上取决于我们对进化的根本原因的理解。在最初的《现代综合论》中，进化被定义为一个改变许多基因座上可用等位基因频率的过程，这些基因影响着选择下的性状。引入新事物的突变事件不被认为是进化原因，而是在错误水平上起作用的近因。今天，很明显，长期的演化动力学取决于突变引入的动力学。然而，这种依赖性的含义仍然不为人所知，而且还没有渗透到进化理论的高层次辩论中。对引入过程中偏见的影响进行建模，揭示了以前无法想象的行为，以及以前认为不可能的行为。引入变异时的数量偏差可以对进化的结果施加偏差，而不需要高突变率或中性进化。突变偏向适应，以前没有想象的可能性，已经观察到不同的类群。在持续的偏差下，方向性趋势是可能的。起源于发展的偏差可能具有类似于突变偏差的效果。结构主义的论点，调用状态空间中的形式的相对可及性，可以理解为引用的偏见在引入变异的作用。也就是说，分子进化论、进化-发育论和结构主义的特征性关注可以被解释为暗示了一种在原始的现代综合论中缺失的因果关系。

突变顺序与选择塑造肿瘤演化中的瘤内异质性

Mutation Order and Selection Shape Intratumor Heterogeneity in Tumor Evolution

本研究通过多类型分支过程模型，揭示突变顺序和选择如何共同决定肿瘤演化中的瘤内异质性，并推导出辛普森指数的闭式表达式，阐明驱动因子获得时间对克隆集中度的关键影响。

进化导致了运动检测神经元回路的多样性

Evolution leads to a diversity of motion-detection neuronal circuits

进化生物学的一个核心目标是解释生物多样性的起源和分布。除了物种或遗传多样性〈动〉性<动>，我们还观察到复杂功能特征背后的回路（遗传或其他）的多样性。然而，虽然遗传和物种多样性〈动〉性<动>的起源和维持背后的理论已经研究了几十年，但关于不同功能回路起源的理论仍处于起步阶段。目前还不知道有多少不同的电路结构可以实现任何给定的功能，哪些进化因素导致不同的电路，以及特定电路的进化是由于自适应还是非自适应过程。在这里，我们使用数字实验进化来研究数字（人工）大脑中编码运动检测的神经回路的多样性。我们发现，进化导致编码运动检测电路的潜在神经架构的巨大多样性，即使是编码完全相同功能的电路。进化后的电路在冗余度和复杂性方面都有所不同（如以前在遗传电路中发现的那样），这表明类似的进化原理是使用任何基底形成电路的基础。我们还表明，一个简单的（设计）的运动检测电路，是最佳适应增益的复杂性时，进一步发展，并选择突变的鲁棒性导致这种增益的复杂性。

噬菌体Q$\eta$：分子与病毒进化前沿的六十年

Bacteriophage Q$β$: Six Decades at the Frontier of Molecular and Viral Evolution

该论文综述了噬菌体Q$\eta$自1961年发现以来六十年间作为分子与病毒进化模型系统的贡献，涵盖无细胞复制、准种理论、进化实验及合成生物学应用，阐明了进化的一般原理。

大肠杆菌突变率的基因特异性优化

Response to No gene-specific optimization of mutation rate in Escherichia coli

在《分子生物学进化》杂志上发表的一封信中，Chen和Zhang认为，我们最近报道的大肠杆菌基因组突变率的变化[3]不能在进化上优化。为了支持这一主张，他们首先试图计算局部降低突变率的选择优势，并得出结论，它不足以受到选择的青睐。其次，他们分析了野生型E. coli K12 MG 1655菌株和来自修复缺陷菌株的1，346个突变，并声称发现转录和突变率之间的正相关，而不是我们报道的负相关。我们在此回应这一沟通。简单地说，我们解释了长期存在的突变修饰等位基因理论如何通过作用于基因组足够大区域的机制支持基因组内局部突变率的进化，这与我们最初的观察结果一致[3，4]。然后，我们解释了为什么必须谨慎行使时，从修复缺陷菌株的突变，野生型菌株的数据进行比较，因为不同的突变过程占主导地位，这些条件。最后，对张和陈使用的数据进行重新分析，发现他们的结论是不可靠的。