کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
5760060 1623790 2017 9 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Effects of population growth on the success of invading mutants
ترجمه فارسی عنوان
اثرات رشد جمعیت بر موفقیت جهش های مهاجم
کلمات کلیدی
تئوری بازی تکامل جمعیت رو به رشد، احتمال رفع، یک سوم قانون
ترجمه چکیده
درک ژنتیک تکامل یافته اگر و چگونگی رسیدن به جهش در جمعیت ها، مسئله مهمی باشد. ما تاثیر رشد جمعیت را بر موفقیت جهش ها بررسی می کنیم. برای به طور سیستماتیک درک اثرات رشد، رقابت را از تولید مثل جدا می کنیم؛ رقابت به دنبال یک فرایند مرگ و میر است و توسط یک بازی تکاملی اداره می شود، در حالی که رشد توسط یک شاخه فرعی کنترل شده خارجی کنترل می شود. در شبیه سازی های تصادفی، رفتار غیرمنتونی احتمال احتباس جهش ها را به عنوان سرعت رشد تغییر می دهد؛ مقدار مناسب رشد می تواند به میزان موفقیت بیشتر منجر شود. این نتایج در هر دو سناریو بازی هماهنگی و همزیستی مشاهده می شود و ما می بینیم که "قانون یک سوم" برای بازی های هماهنگی می تواند در حضور رشد شکسته شود. ما همچنین یک توصیف ساده را در رابطه با معادلات دیفرانسیل تصادفی برای تقریب مدل مبتنی بر فرد پیشنهاد می کنیم.
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری علوم کشاورزی و بیولوژیک علوم کشاورزی و بیولوژیک (عمومی)
چکیده انگلیسی
Understanding if and how mutants reach fixation in populations is an important question in evolutionary biology. We study the impact of population growth has on the success of mutants. To systematically understand the effects of growth we decouple competition from reproduction; competition follows a birth-death process and is governed by an evolutionary game, while growth is determined by an externally controlled branching rate. In stochastic simulations we find non-monotonic behaviour of the fixation probability of mutants as the speed of growth is varied; the right amount of growth can lead to a higher success rate. These results are observed in both coordination and coexistence game scenarios, and we find that the 'one-third law' for coordination games can break down in the presence of growth. We also propose a simplified description in terms of stochastic differential equations to approximate the individual-based model.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Theoretical Biology - Volume 420, 7 May 2017, Pages 232-240
نویسندگان
, , , ,