О генетической дивергенции миграционно-связанных популяций: современное моделирование по результатам экспериментов Ю.П. Алтухова с соавторами

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

С точки зрения популяционной генетики возможность существования устойчивых различий на однородном по отбору ареале выглядит несколько парадоксально, однако именно дизруптивный отбор способен привести к такой дивергенции. Примеры популяционных систем с устойчивой дивергенцией генетических структур субпопуляций, обитающих на однородном ареале, встречаются в природе и создаются экспериментально. Сопоставление этих наблюдений и результатов моделирования дает возможность объяснить сохранение устойчивости природной генетической дивергенции механизмом взаимодействия дизруптивного отбора (в виде пониженной приспособленности гибридных форм) и слабого миграционного процесса. Хорошо согласуются с этим утверждением результаты экспериментов, выполненных Ю.П. Алтуховым и соавторами с ящичными популяциями Drosophila melanogaster, в которых была получена первичная дивергенция генетических структур субпопуляции по локусу α-ГДГ. Можно предположить, что существенную роль в поддержании этой дивергенции сыграло наличие дизруптивного отбора, в данном случае – пониженной приспособленности гетерозигот по α-ГДГ. Альтернативной гипотезой является закрепление различий в результате генетического дрейфа. Для того чтобы, с одной стороны, выявить и обосновать возможность наличия этого фактора в данной системе, а с другой, – оценить насколько существенную роль играет дизруптивный отбор в поддержании устойчивости первичной генетической дивергенции, в настоящей работе мы проанализировали математические модели динамики частот аллелей в большой панмиктичной популяции и в системе из 30 локальных миграционно-связанных популяций. Сопоставление результатов моделирования с результатами эксперимента позволяет заключить, что с большой вероятностью в рассматриваемой искусственной популяционной системе имел место дизруптивный отбор по локусу α-ГДГ, который способствовал первичной генетической дивергенции.

Об авторах

О. Л. Жданова

Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения
Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: axanka@iacp.dvo.ru
Россия, 690041, Владивосток

Е. Я. Фрисман

Институт комплексного анализа региональных проблем Дальневосточного отделения
Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: frisman@mail.ru
Россия, 679016, Биробиджан

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы


© 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».