Влияние соотношения полов на эффективный размер популяции

Причина того, что неравное соотношение полов влияет на эффективный размер популяции, заключается в том, что потомство производится одним родителем мужского и одного женского пола, а неравное соотношение полов увеличивает скорость, с которой будет происходить генетический дрейф.

«…меньшее количество самцов по-прежнему вносит половину генов в следующее поколение…»

Другими словами, если предположить, что мужская популяция меньше, гены, передаваемые мужчинами/отцами, берутся из меньшей популяции, чем у женщин/матерей. Как известно, небольшие популяции более склонны к дрейфу.

Представьте классический пример дрейфа с мешком синих и красных шариков, но представьте себе родительское поколение с неравным количеством шариков в каждом мешке.

Хартл и Кларк иллюстрируют (см. рис. 4 здесь ) взаимосвязь между соотношением полов и эффективным размером популяции, где соотношение полов 1:9 дает эффективный размер популяции около 36% от фактического размера (данного$100 \times (N_e/N)$). Это означает, что уровень инбридинга и дрейфа в очаговой популяции эквивалентен уровню идеализированной популяции , которая в 0,36 раза превышает численность очаговой популяции по данным переписи.

Популяция диплоидная и раздельнополая ; каждый родитель несет два гена, и каждый родитель должен быть заменен в популяции, поэтому каждая пара должна производить двух потомков. Рассмотрим случай, когда$N_m = N_f = 1$(и поэтому$N = N_e = 2$). Число генов в этой популяции равно четырем. Следовательно, чтобы поддерживать тот же размер популяции, четыре гена должны быть взяты из наследственной популяции.

Дальнейшее чтение:

• Хартл и Кларк (стр. 123–124, Случайный генетический дрейф: неравное соотношение полов)

• Коннер и Хартл (Страница 62, Глава 3)

Хотя (лично) я не могу доказать это математически, я могу продемонстрировать это с помощью моделирования. Я написал симулятор генетического дрейфа в R , который может справиться с неравным соотношением полов.

Первые четыре графика — это популяции с$N_E = 360$при различном соотношении полов ($N_M / N_F$= 0,11, 0,33, 0,67, 1,00) для 100 повторных популяций, смоделированных в течение 80 поколений, с начальной частотой аллеля 0,2. Четыре моделирования имеют разный размер переписи населения, но одинаковую эффективную численность населения из-за соотношения полов. Четыре группы популяций ведут себя одинаково (скорости дрейфа одинаковы для смоделированных популяций в различных условиях).

Эти четыре используют более крупные популяции ($N \times 15$), при тех же соотношениях полов, где$N_E = 5400$во всех случаях моделируется более 400 поколений. И снова группы симуляций ведут себя одинаково.

Обновлять:

Я добавил гистограммы, чтобы облегчить просмотр паттерна, используя$P = 0.5$, для 1000 популяций, смоделированных в течение 25 поколений, где$N_E = 360$и соотношение размера и пола переписного населения варьируется в зависимости от моделирования. Это распределение похоже, несмотря на разную численность переписного населения.