Einfluss des Geschlechterverhältnisses auf die effektive Bevölkerungsgröße

Der Grund dafür, dass ein ungleiches Geschlechterverhältnis die effektive Populationsgröße beeinflusst, liegt darin, dass Nachkommen von einem männlichen und einem weiblichen Elternteil produziert werden und ein ungleiches Geschlechterverhältnis die Rate erhöht, mit der eine genetische Drift auftritt.

"...die kleinere Zahl der Männchen trägt immer noch die Hälfte der Gene in der nächsten Generation bei..."

Mit anderen Worten, unter der Annahme, dass die männliche Population kleiner ist, stammen die von den Männern/Vätern weitergegebenen Gene aus einer kleineren Population als die der Frauen/Mütter. Wie Sie wissen, sind kleinere Populationen anfälliger für Drift.

Stellen Sie sich das klassische Drift-Beispiel mit einer Tüte mit blauen und roten Murmeln vor, aber haben Sie die Elterngeneration mit einer ungleichen Anzahl von Murmeln in jeder Tüte.

Hartl & Clark veranschaulichen (siehe Abbildung 4 hier ) die Beziehung zwischen Geschlechterverhältnis und effektiver Populationsgröße, wobei ein Geschlechterverhältnis von 1:9 eine effektive Populationsgröße von etwa 36 % der tatsächlichen Größe ergibt (gegeben durch$100 \times (N_e/N)$). Dies bedeutet, dass die Inzucht- und Driftrate in der Fokuspopulation der einer idealisierten Population entspricht, die das 0,36-fache der Zensusgröße der Fokuspopulation beträgt.

Die Bevölkerung ist diploid und zweihäusig ; Jeder Elternteil trägt zwei Gene, und jeder Elternteil muss innerhalb der Population ersetzt werden, sodass jedes Paar zwei Nachkommen hervorbringen muss. Betrachten Sie den Fall, wo$N_m = N_f = 1$(und somit$N = N_e = 2$). Die Anzahl der Gene in dieser Population beträgt vier. Um die gleiche Populationsgröße aufrechtzuerhalten, müssen daher vier Gene aus der Ahnenpopulation entnommen werden.

Weiterlesen:

• Hartl & Clark (Seite 123-124, Random Genetic Drift: Ungleiches Geschlechterverhältnis)

• Conner & Hartl (Seite 62, Kapitel 3)

Während ich dies (persönlich) mathematisch nicht beweisen kann, kann ich es mithilfe einer Simulation demonstrieren . Ich habe einen Simulator der genetischen Drift in R geschrieben , der mit ungleichen Geschlechterverhältnissen fertig wird.

Die ersten vier Grafiken sind Populationen mit$N_E = 360$bei verschiedenen Geschlechtsverhältnissen ($N_M / N_F$= 0,11, 0,33, 0,67, 1,00), für 100 Wiederholungspopulationen, die über 80 Generationen simuliert wurden, mit einer anfänglichen Allelfrequenz von 0,2. Die vier Simulationen haben aufgrund des Geschlechterverhältnisses eine unterschiedliche Volkszählungspopulationsgröße, aber eine gleiche effektive Populationsgröße. Die vier Populationsgruppen verhalten sich ähnlich (Driftraten sind für die simulierten Populationen unter den verschiedenen Bedingungen ähnlich).

Diese vier verwenden größere Populationen ($N \times 15$), bei gleichen Geschlechtsverhältnissen, wo$N_E = 5400$in allen Fällen wurden über 400 Generationen simuliert. Auch hier verhalten sich die Simulationsgruppen ähnlich.

Aktualisieren:

Ich habe Histogramme hinzugefügt, um die Anzeige des Musters zu erleichtern$P = 0.5$, für 1000 Populationen, simuliert über 25 Generationen, wobei$N_E = 360$und das Verhältnis von Bevölkerungsgröße/Geschlecht bei der Volkszählung variiert zwischen den Simulationen. Diese Verteilungen sind trotz der unterschiedlichen Volkszählungsgrößen ähnlich.