О роли естественного отбора в генетической дивергенции миграционно-связанных популяций. Частотно-зависимый отбор

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Статья продолжает исследование механизмов первичной генетической дивергенции миграционно-связанных популяций. Основу моделирования составляет эксперимент, выполненный Ю.П. Алтуховым и соавторами с ящичными популяциями Drosophila melanogaster. В этом эксперименте была продемонстрирована первичная дивергенция генетических структур субпопуляций по двум локусам – маркерам генетического разнообразия (α-ГДГ и эстераза-6). Ранее мы показали, что по локусу α-ГДГ в экспериментальной системе с большой вероятностью имел место дизруптивный отбор, который обеспечил поддержание наблюдаемой первичной генетической дивергенции. Настоящая работа посвящена выявлению механизмов, способствовавших первичной генетической дивергенции по локусу эстераза-6. Проанализированы математические модели динамики частот аллелей с дискретным временем в большой панмиктичной популяции и в системе из 30 локальных миграционно-связанных популяций. Сопоставление результатов имитационного моделирования с результатами эксперимента позволяет заключить, что с большой вероятностью в рассматриваемой искусственной популяционной системе частотно-зависимый отбор по локусу эстераза-6 действовал на фоне плотностно-зависимого отбора. Показано, что при одинаковом отборе в субпопуляциях, связанных небольшими миграциями, такой тип отбора способствует дивергенции, причем генетические расхождения в соседних популяциях оказываются значительно более выраженными, чем они могли бы быть в условиях простого генетического дрейфа.

Полный текст

Доступ закрыт

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, Владивосток, 690041

Е. Я. Фрисман

Институт комплексного анализа региональных проблем Дальневосточного отделения Российской академии наук

Email: frisman@mail.ru
Россия, Биробиджан, 679016

Список литературы

  1. Жданова О.Л., Фрисман Е.Я. О генетической дивергенции миграционно-связанных популяций: современное моделирование по результатам экспериментов Ю.П. Алтухова с соавторами // Генетика. 2023. Т. 59. № 6. С. 708–717. https://doi.org/10.31857/S0016675823060139
  2. Алтухов Ю.П., Бернашевская А.Г. Экспериментальное моделирование динамики генных частот в системе полуизолированных популяций // ДАН СССР. 1978. Т. 238. № 3. С. 712–714.
  3. 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.
  4. Алтухов Ю.П., Бернашевская А.Г. Экспериментальное моделирование генетических процессов в популяционной системе Drosophila melanogaster, соответствующей кольцевой ступенчатой модели. Cообщение 2. Cтабильность аллельного состава и периодическая зависимость изменчивости частот аллелей от расстояния // Генетика. 1981. Т. 17. № 6. С. 1052–1059.
  5. Алтухов Ю.П. Генетические процессы в популяциях. М.: Академкнига, 2003. 431 с.
  6. 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.
  7. Новоженов Ю.И., Береговой В.Е., Хохоткин М.И. Обнаружение границ элементарных популяций у полиморфных видов по частоте встречаемости форм. // Проблемы эволюции. Новосибирск: Наука, Сиб. отд., 1973. Т. 3. С. 252–260.
  8. Русина Л.Ю., Фирман Л.А., Скороход О.В., Гилёв А.В. Географическая и хронографическая изменчивость окраски в популяции Polistes gallicus (Linnaeus, 1767) (Hymenoptera, Vespidae) // Кавказ. энтомол. бюл. 2005. Т. 1. № 2. С. 179–188.
  9. 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.
  10. Хрусталева А.М., Кловач Н.В., Сиб Д.Е. Генетическое разнообразие и популяционная структура нерки азиатского побережья Тихого океана // Генетика. 2017. Т. 53. № 10. С. 1196–1207. https://doi.org/10.7868/S0016675817100058
  11. Шереметьева И.Н., Картавцева И.В., Фрисман Л.В. Полиморфизм и дифференциация трех популяций эворонской полевки по данным изменчивости контрольного региона митохондриальной ДНК // Генетика. 2023. Т. 59. № 2. C. 157–169. https://doi.org/10.31857/S0016675823010101
  12. Kojima K.I., Yarbrough K.M. Frequency-dependent selection at the esterase 6 locus in Drosophila melanogaster // Proc. Natl Acad. Sci. USA. 1967. V. 57. № 3. P. 645–649.
  13. Yarbrough K., Kojima K.I. The mode of selection at the polymorphic esterase 6 locus in cage populations of Drosophila melanogaster // Genetics. 1967. V. 57. № 3. P. 677–686.
  14. Huang S.L., Singh M., Kojima K.I. A study of frequency-dependent selection observed in the esterase-6 locus of Drosophila melanogaster using a conditioned media method // Genetics. 1971. V. 68. № 1. P. 97–104.
  15. Kojima K.I., Huang S.L. Effects of population density on the frequency-dependent selection in the esterase-6 locus of Drosophila melanogaster // Evolution. 1972. P. 313–321.
  16. Altenberg L. Chaos from linear frequency-dependent selection // Am. Naturalist. 1991. V. 138. № 1. P. 51–68.
  17. Gavrilets S., Hastings A. Intermittency and transient chaos from simple frequency-dependent selection // Proc. Royal Soc. of London. Series B: Biol. Sci. 1995. V. 261. № 1361. P 233–238.
  18. Rice S.A. Evolutionary theory. Mathematical and conceptual foundations. Boston, MA: Sinauer Associates Inc., 2004. 362 p.
  19. Chevin L.M., Gompert Z., Nosil P. Frequency dependence and the predictability of evolution in a changing environment // Evol. Letters. 2022. V. 6. № 1. P. 21–33. https://doi.org/10.1002/evl3.266
  20. Gavrilets S. Perspective: Мodels of speciation: what have we learned in 40 years? // Evolution. 2003. V. 57. № 10. P. 2197–2215.
  21. McNaughton S.J. r-and K-selection in Typha // Am. Naturalist. 1975. V. 109. № 967. P. 251–261.
  22. Grahame J. Reproductive effort and r-and K-selection in two species of Lacuna (Gastropoda: Prosobranchia) // Marine Biol. 1977. V. 40. P. 217–224.
  23. Lüftenegger G., Foissner W., Adam H. r-and K-selection in soil ciliates: А field and experimental approach // Oecologia. 1985. V. 66. P. 574–579. https://doi.org/10.1007/BF00379352
  24. Andrews J.H., Harris R.F. r-and K-selection and microbial ecology // Advances Мicrobial Еcology. Boston, MA: Springer, 1986. P. 99–147.
  25. Болтнев А.И. Внутривидовой r/К-отбор у северного морского котика // Труды ВНИРО. 2017. Т. 168. С. 4–13.
  26. Жданова О.Л., Колбина Е.А., Фрисман Е.Я. Проблемы регулярного поведения и детерминированного хаоса в математической модели эволюции менделевской лимитированной популяции // Дальневосточный матем. журн. 2003. Т. 4. № 2. С. 289–303.
  27. Жданова О.Л., Фрисман Е.Я. Проявление мультирежимности в простейшей эколого-генетической модели эволюции популяций // Генетика. 2016. Т. 52. № 8. С. 975–984. https://doi.org/10.7868/S0016675816080154
  28. Фрисман Е.Я., Жданова О.Л., Кулаков М.П. и др. Математическое моделирование популяционной динамики на основе рекуррентных уравнений: результаты и перспективы. Ч. II // Изв. РАН. Серия биологическая. 2021. № 3. С. 227–240. https://doi.org/10.31857/S000233292103005X
  29. Базыкин А.Д. Пониженная приспособленность гетерозигот в системе двух смежных популяций // Генетика. 1972. Т. 8. № 11. С. 155–161.
  30. Базыкин А.Д. Отбор и генетическая дивергенция в системах локальных популяций и популяциях с непрерывным ареалом (математическая модель) // Проблемы эволюции. Новосибирск: Наука, Сиб. отд., 1973. Т. 3. С. 231–241.
  31. Кулаков М.П., Фрисман Е.Я. Простая и сложная динамика в модели эволюции двух миграционно связанных популяций с непересекающимися поколениями // Изв. высших учеб. заведений. Прикладная нелинейная динамика. 2022. Т. 30. № 2. С. 208–232. https://doi.org/10.18500/0869-6632-2022-30-2-208-232

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Результаты эксперимента. а – динамика частоты аллеля F локуса эстераза-6 в череде поколений в панмиктической и подразделенной (средняя по всем субпопуляциям) популяциях D. melanogaster; б – распределение частоты аллеля F на уровне субпопуляций в подразделенной популяции для поколений 5 и 61.

Скачать (189KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Характеристика регрессий. а – динамика приспособленностей генотипов (данные из [14, табл. 3] – точки, линии – регрессионные модели); б – распределение остатков регрессионной модели (Shapiro-Wilk normality test: p (w3) = 0.6173, p (w1) = 0.3623).

Скачать (101KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Динамика частоты аллеля F (расчетная по уравнению (1) – синим, черным – экспериментальная [12]) из начальных состояний q0 = 0.1 (треугольники) и q0 = 0.9 (кружки). Красная линия q = 0.35.

Скачать (123KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Приспособленности генотипов при изменении частоты аллеля F. а – d = 0.481, g = 0.71; б – d = 0.445, g = 1.07.

Скачать (139KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Экспериментальная (синие точки c 95%-ным д. и.) и модельная динамика частоты аллеля F локуса эстераза-6 в череде поколений: при q0 = 0.3, d = 0.481, g = 0.71 (R2 = 0.328) – синий длинный пунктир; при q0 = 0.1, d = 0.445, g = 1.07, (R2 = 0.356) – черный пунктир.

Скачать (74KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Частотно-зависимый отбор. а – динамика средней по всем субпопуляциям частоты аллеля F в модели (черным) и в эксперименте (синие точки c 95%-ным д. и.); б – распределение частоты аллеля F в 5-ом (синим) и 61-ом (черным) поколениях в подразделенной популяции.

Скачать (137KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Экспериментальная (синие точки) и модельная (серый пунктир) динамика частоты аллеля F локуса эстераза-6 в череде поколений панмиктической популяции. Значения параметров и начальные значения: d1 = 0.7, d2 = 0.85, d3 = 0.75, x0 = 1.5. а – R1 = 3.01, R2 = 3.89, R3 = 2.13, q0 = 0.5; б – R1 = 3.13, R2 = 3.71, R3 = 2.17, q0 = 0.425.

Скачать (191KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Частотно-зависимый r-K-отбор. а – динамика средней по всем субпопуляциям частоты аллеля F: серая пунктирная линия – модель, синие точки c 95%-ным д. и. – эксперимент; б – динамика суммарной численности мушек в череде поколений в модели подразделенной популяции (N, в тыс.); в, г, д – распределение частоты аллеля F в 61-ом поколении в подразделенной популяции.

Скачать (271KB)
Метаданные
10. Рис. 9. 1000 повторностей случайного процесса в модели подразделенной популяции при различных типах отбора. Слева – динамика средней по всем субпопуляциям частоты аллеля F: экспериментальная динамика (синие точки), зеленая линия соответствует реализации с минимальным значением SSE; гистограмма распределения SSE. Справа – распределение частоты аллеля F в 61-ом поколении (серые линии – модель, синяя – в эксперименте).

Скачать (698KB)
Метаданные
11. Рис. 10. Генетический дрейф. а – динамика средней по всем субпопуляциям частоты аллеля F: серая пунктирная линия – модель (реализация с минимальным SSE), синие точки c 95%-ным д. и. – эксперимент; б, в – распределение частоты аллеля F в 61-ом поколении в подразделенной популяции: синяя линия – в эксперименте (в), черная – в модели (реализация с максимальной разницей частот аллелей на уровне субпопуляций).

Скачать (156KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025