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种群遗传学
✍ dations ◷ 2025-04-25 08:29:19 #种群遗传学
现代生物分类群体从它们的
共同祖先遗传分化的图示。进化论介绍(英语:Introduction to evolution)
演化的证据
共同起源
共同起源的证据群体遗传学 · 遗传多样性
突变 · 自然选择 · 适应
遗传漂变 · 基因流
物种形成 · 辐射适应
共同演化 · 趋异演化 · 趋同演化
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系统分类学群体遗传学(英语:Population genetics)又称族群遗传学或种群遗传学,是研究在演化动力的影响下,等位基因的分布和改变。演化动力包括自然选择、性选择、遗传漂变、突变以及基因流动五种。通俗而言,群体遗传学则是在种群水平上进行研究的遗传学分支。它也研究遗传重组、种群的分类、以及种群的空间结构。同样地,群体遗传学试图解释诸如适应和物种形成现象的理论。群体遗传学是现代进化综论出现的一个重要成分。该学科的主要创始人是休厄尔·赖特、约翰·伯顿·桑德森·霍尔丹和罗纳德·费雪,他们还曾经为定量遗传学(英语:Quantitative genetics)的相关理论建立基础。传统上是高度数学化的学科,现代的群体遗传学包括理论的、实验室的和实地的工作。计算方法常使用溯祖理论(英语:Coalescent theory),自1980年代发挥了核心作用。性状由遗传和环境的交互作用决定。多样性的来源包括基因、环境和和两者的交互作用。照定义,只有可遗传的部分会影响生物演化,所以族群遗传学主要用等位基因的频率来表示生物多样性,并追踪其变化来了解一个性状的演化。一个种群中,某个性状的多样性源自遗传差异的比例,称为可遗传性(heritability)。在没有演化动力下,也就是没有天择、没有突变、随机交配(有性生殖、没有性择)、种群无限大(没有遗传漂变)、没有基因流时,双倍体生物的基因频率f可以用哈温比例表示如下:这个基因座有两个等位基因:A和a。当演化动力存在时,会造成基因型频率偏离哈温平衡,包括等位基因频率的改变和连锁不平衡。当基因座之间彼此独立时,一个个体共时带有A基因和B基因的几率f(AB)应该要等于f(A)×f(B)。但是有些演化动力或分子机制会造成基因座之间不独立。连锁不平衡描述的就是不同基因座之间,某些基因非随机共同出现的几率。D即是A和B之间的连锁不平衡。也可以用如下公式计算:是多样性的来源。在族群遗传学主要区分为中性突变、有益突变和有害突变。可逆的突变可以作如下表示:其中p和q代表等位基因的的频率,μ和ν是突变率,t是时间。平衡状态是:自然选择发生于不同的基因型有不同适应度时:其中f(x)为x的频率,
w
x
{displaystyle w_{x}}
是x的相对适应度。
w
¯
{displaystyle {bar {w}}}
即是整个种群的平均适应度。适应度也可用选择系数(selection coefficient)表示为
w
A
A
=
1
+
s
A
A
{displaystyle w_{AA}=1+s_{AA}}
。值得注意的是适应度不一定是一个常数,而可能是基因频率的函数,这种情况称为频率依赖选择(frequency-dependent selection)。负为频率依赖选择,也就是频率低的基因较适应的情况,是维持基因多样性的一个重要机制。另一个可以维持基因多样性的情况是超显性,即异型合子的适应度最高。当个体在不同种群间移动时,称为迁徙(migration)或基因流(geneflow)。在两个面积类似的栖地之间(两岛屿模型)的基因流可用如下式子表示:其中
p
1
{displaystyle p_{1}}
和
p
2
{displaystyle p_{2}}
分别代表某个等位基因两个栖地中的频率,m是迁徙率。当一个栖地远大于另一个时(陆地—岛屿模型),则用如下式子:C和I分别代表陆地和岛屿的基因频率。如果没有别的演化动力,最终岛屿的基因频率会和陆地相同。各种非随机交配会造成性选择。x是基因型频率,
p
i
j
{displaystyle p_{ij}}
是雌i对雄j的偏好,1代表AA,2代表Aa。当族群大小有限时,会因为单纯的几率造成基因频率的改变。可以用二项分布描述基因频率从一个值变为另一个值的几率。当族群大小是N时,等位基因有2N个,经一个世代后,族群中会有j个A基因的几率是:P
=
(
2
N
j
)
p
j
q
2
N
−
j
=
(
2
N
)
!
j
!
(
2
n
−
j
)
!
p
j
q
2
N
−
j
{displaystyle P={2N choose j}p^{j}q^{2N-j}={(2N)! over j!(2n-j)!}p^{j}q^{2N-j}}因为0<q<1,族群大小(N)越小时,这个几率越高。除了用二项分布配合马可夫链来计算,漂变也可以用一维布朗运动的扩散方程来描述。因为模型都经过一定的简化,方程式中的N并不完全对应到真实世界的族群大小,而被称为有效族群大小。
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