About the Genetic Divergence of Populations Coupled by Migrations: Modern Modeling Based on Experimental Results of Yu.P. Altukhov and Coauthors

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The existence possibility of stable differences in a selection-homogeneous range looks somewhat paradoxical from the population genetics point of view, but it is disruptive selection that can give such a divergence. Examples of population systems with stable divergence of the genetic structures of subpopulations living in a homogeneous area occur in nature and experimental systems. Comparison of these observations and modeling results allow us to explain the persistence of the stability of natural genetic divergence by the mechanism of interaction between disruptive selection (in the form of reduced fitness of hybrid forms) and a weak migration process. The results of experiments performed by Yu.P. Altukhov et al. with box populations of Drosophila melanogaster, in which the primary divergence of the genetic structures of the subpopulation at the α-GDH locus appeared, are in good agreement with this statement. One can assume the disruptive selection, in this case, the reduced fitness of heterozygotes in α-HDG, played the significant role in maintaining this divergence. An alternative hypothesis is genetic drift that fixed the differences. To identify and substantiate the possibility of the presence of this factor in a given system, and to assess the significant role that disruptive selection plays in maintaining the stability of primary genetic divergence, we analyzed mathematical models of the allele frequencies’ dynamics in a large panmictic population and in a system of 30 local migration coupled populations. Comparison of the simulation results with those of the experiment allows us to conclude with a high probability, in the considered experimental population system, there was a disruptive selection at the α‑GDH locus that facilitated the primary genetic divergence.

Авторлар туралы

O. Zhdanova

Institute for Automation and Control Processes, Far East Branch of Russian Academy of Sciences

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: axanka@iacp.dvo.ru
Russia, 690041, Vladivostok

E. Frisman

Complex Analysis and Regional Problems Institute, Far East Branch of Russian Academy of Sciences

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: frisman@mail.ru
Russia, 679016, Birobidzhan

Әдебиет тізімі

  1. Wright S. The theory of gene frequencies // Evol. Genet. Populations. 1969. V. 2. P. 290–344.
  2. Nagylaki T. Introduction to Theoretical Population Genetics. Berlin: Springer-Verlag, 1992. 370 p.
  3. Frank S.A., Slatkin M. Evolution in a variable environment // Am. Nat. 1990. V. 136. № 2. P. 244–260.
  4. Morozov A.Yu., Pasternak A.F., Arashkevich E.G. Revisiting the role of individual variability in population persistence and stability // PLoS One. 2013. V. 8. № 8. e70576. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0070576
  5. Mougi A. Rapid evolution of prey maintains predator diversity // PLoS One. 2019. V. 14. № 12. e0227111. https://doi.org/10.1371/journal
  6. Фрисман Е.Я., Жданова О.Л., Неверова Г.П. Эколого-генетические модели в популяционной биофизике // Биофизика. 2020. Т. 65. № 5. С. 949–966. https://doi.org/10.31857/S0006302920050130
  7. Неверова Г.П., Жданова О.Л., Фрисман Е.Я. Возникновение сложных режимов динамики численности в ходе эволюции структурированной лимитированной популяции // Генетика. 2020. Т. 56. № 6. С. 714–725. https://doi.org/10.31857/S0016675820060065
  8. Reinhold K. Evolutionary genetics of sex-limited traits under fluctuating selection // J. Evol. Biol. 1999. V. 12. № 5. P. 897–902.
  9. Reinhold K. Maintenance of a genetic polymorphism by fluctuating selection on sex-limited traits // J. Evol. Biol. 2000. V. 13. P. 1009–1014.
  10. Жданова О.Л., Фрисман Е.Я. Математическое моделирование отбора по ограниченному полом признаку: к вопросу о существовании полиморфизма по размеру помета в естественных популяциях песцов // Генетика. 2021. Т. 57. № 2. С. 229–240. https://doi.org/10.31857/S0016675821020156
  11. Gavrilets S. One-locus two-allele models with maternal (parental) selection // Genetics. 1998. V. 149. P. 1147–1152. https://doi.org/10.1093/genetics/149.2.1147
  12. Yamamichi M., Hoso M. Roles of maternal effects in maintaining genetic variation: Maternal storage effect // Evolution. 2017. V. 71. № 2. P. 449–457. https://doi.org/10.1111/evo.13118
  13. Turelli M., Schemske D.W., Bierzychudek P. Stable two-allele polymorphisms maintained by fluctuating fitnesses and seed banks: Protecting the blues in Linanthus parryae // Evolution. 2001. V. 55. P. 1283–1298. https://doi.org/10.1111/j.0014-3820.2001.tb00651.x
  14. Svardal H., Rueffler C., Hermisson J. Comparing environmental and genetic variance as adaptive response to fluctuating selection // Evolution. 2011. V. 65. P. 2492–2513. https://doi.org/10.1111/j.1558-5646.2011.01318.x
  15. Жданова О.Л., Фрисман Е.Я. Математическое моделирование механизма дифференциации репродуктивных стратегий в естественных популяциях (на примере песцов, Alopex lagopus) // Компьютерные исследования и моделирование. 2016. Т. 8. № 2. С. 213−228. https://doi.org/10.20537/2076-7633-2016-8-2-213-228
  16. Zhdanova O.L., Frisman E.Ya. Genetic polymorphism under cyclical selection in long-lived species: The complex effect of age structure and maternal selection // J. Theor. Biol. 2021. V. 512. № 7. 110564. https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2020.110564
  17. Базыкин А.Д. Пониженная приспособленность гетерозигот в системе двух смежных популяций // Генетика. 1972. Т. 8. № 11. С. 155–161.
  18. Базыкин А.Д. Отбор и генетическая дивергенция в системах локальных популяций и популяциях с непрерывным ареалом (математическая модель) // Проблемы эволюции. 1973. Т. 3. С. 231–241.
  19. Фрисман Е.Я. Первичная генетическая дивергенция (теоретический анализ и моделирование). Владивосток: ДВНЦ АН СССР, 1986. 160 с.
  20. Кулаков М.П., Фрисман Е.Я. Простая и сложная динамика в модели эволюции двух миграционно связанных популяций с непересекающимися поколениями // Изв. высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика. 2022. Т. 30. № 2. С. 208–232. https://doi.org/10.18500/0869-6632-2022-30-2-208-232
  21. Yosida T.H., Tsuchiya K., Moriwaki K. Frequency of chromosome polymorphism in Rattus rattus collected in Japan // Chromosoma. 1971. V. 33. № 1. P. 30–40.
  22. Yosida T.H., Tsuchiya K., Moriwaki K. Karyotypic differences of black rats, Rattus rattus, collected in various localities of East and Southeast Asia and Oceania // Chromosoma. 1971. V. 33. № 3. P. 252–267.
  23. Blake J.A. Complex chromosomal variation in natural populations of the Jamaican lizard, Anolis grahami // Genetica. 1986. V. 69. P. 3–17. https://doi.org/10.1007/BF00122929
  24. Новоженов Ю.И., Береговой В.Е., Хохоткин М.И. Обнаружение границ элементарных популяций у полиморфных видов по частоте встречаемости форм // Проблемы эволюции. Новосибирск: Наука, СО, 1973. Т. 3. С. 252–260.
  25. Гордеева Н.В., Салменкова Е.А., Алтухов Ю.П. Исследование генетической дивергенции горбуши, вселенной на Европейский Север России, с использованием микросателлитных и аллозимных локусов // Генетика. 2006. Т. 42. № 3. С. 349–360.
  26. Kandul N.P., Lukhtanov V.A., Pierce N.E. Karyotypic diversity and speciation in Agrodiaetus butterflies // Evolution. 2007. V. 61. № 3. P. 546–559. https://doi.org/10.1111/j.1558-5646.2007.00046.x
  27. Левонтин Р. Генетические основы эволюции. М.: Мир, 1977. 351 с.
  28. Алтухов Ю.П., Бернашевская А.Г. Экспериментальное моделирование динамики генных частот в системе полуизолированных популяций // ДАН СССР. 1978. Т. 238. № 3. С. 712–714.
  29. Алтухов Ю.П., Бернашевская А.Г., Милишников А.Н., Новикова Т.А. Экспериментальное моделирование генетических процессов в популяционной системе Drosophila melanogaster, соответствующей кольцевой ступенчатой модели. Сообщение I. Обоснование подхода и особенности локальной дифференциации частот аллелей α-глицерофосфатдегидрогеназы и эстеразы-6 // Генетика. 1979. Т. 15. № 4. С. 646–653.
  30. Алтухов Ю.П., Бернашевская А.Г. Экспериментальное моделирование генетических процессов в популяционной системе Drosophila melanogaster, соответствующей кольцевой ступенчатой модели. Cообщ. 2. Cтабильность аллельного состава и периодическая зависимость изменчивости частот аллелей от расстояния // Генетика. 1981. Т. 17. № 6. С. 1052–1059.
  31. Алтухов Ю.П. Генетические процессы в популяциях. М.: Академкнига, 2003. 431 с.
  32. Ратнер В.А. Математическая популяционная генетика (элементарный курс). Новосибирск: Наука, СО, 1977. 126 с.

Қосымша файлдар


© О.Л. Жданова, Е.Я. Фрисман, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».