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 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