Математические модели, объединяющие экологический и генетический подходы в популяционной биологии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В данном обзоре предлагается обобщение экологического и генетического подходов в задачах, традиционно рассматриваемых в рамках математической популяционной биологии. Такой подход не является единственно возможным, но представляется нам оригинальным и перспективным, поскольку объединение математических моделей естественного отбора и динамики численности популяций позволяет выявить возможные механизмы появления сложной временной организации генетического биоразнообразия, весьма чувствительной к внешнему воздействию. При учете возрастной структуры популяций в моделях возникает мультирежимность, которая не только позволяет объяснить смену режима динамики, но и по-новому взглянуть на общебиологические представления о существующих закономерностях в динамике популяций. Сценарии микроэволюции генетического состава популяции, возникающие при флуктуирующей численности, позволяют объяснять и описывать выраженную генетическую дифференциацию особей разных поколений в популяциях с сезонным характером размножения, например происхождение различий в генетической структуре у смежных поколений тихоокеанской горбуши Oncorhynchus gorbuscha. Такие модели хорошо объясняют полиморфизм размера помета в различных (естественных и искусственных) популяциях песцов Alopex lagopus, а также возникновение и прекращение колебаний численности ряда видов грызунов, которое наблюдается в последнее время во многих северных популяциях Западной Европы (например, исчезновение популяционных циклов полевок в ряде популяций Финляндии и Швеции). Выявленные особенности динамического поведения подобных систем важны с точки зрения пересмотра и развития устоявшихся теоретических представлений, поскольку в таких системах нарушается принцип простого объединения (суперпозиции) результатов двух моделей: плотностно-независимого естественного отбора лучших генотипов и плотностно-зависимой регуляции роста численности; появляются режимы, которые не наблюдались отдельно в каждой из моделей.

Об авторах

Е. Я Фрисман

Институт комплексного анализа региональных проблем ДВО РАН

Email: frisman@mail.ru
член-корреспондент РАН, профессор, научный руководитель института Биробиджан, Россия

О. Л Жданова

Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН

Email: axanka@iacp.dvo.ru
доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Владивосток, Россия

Г. П Неверова

Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН

Email: galina.nev@gmail.com
доктор физико-математических наук, старший научный сотрудник Владивосток, Россия

Список литературы

  1. Мальтус Т. Опыт о законе народонаселения. М.: Директмедиа Паблишинг, 2007. 358 с.
  2. Darwin C. On the Origin of Species by Means of Natural Selection. London: John Murray, 1859. 440 р.
  3. Ризниченко Г.Ю., Рубин А.Б. Биофизическая динамика продукционных процессов. М.; Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2004. 464 с.
  4. Свирежев Ю.М., Логофет Д.О. Устойчивость биологических сообществ. М.: Наука, 1978. 352 с.
  5. Базыкин А.Д. Нелинейная динамика взаимодействующих популяций. М.; Ижевск: Ин-т компьютерных исследований, 2003. 367 с.
  6. Шапиро А.П., Луппов С.П. Рекуррентные уравнения в теории популяционной биологии. М.: Наука, 1983. 132 с.
  7. May R.М. Biological populations with non-overlapping generations: stable points, stable cycles and chaos // Science. 1974. Vol. 186. P. 645-647.
  8. May R.M. Biological diversity: How many species are there? // Nature. 1986. Vol. 324, No. 6097. P. 514-515.
  9. Chitty D. Population processes in the vole and their relevance to general theory // Can. J. Zool. 1960. Vol. 38. P. 99-113.
  10. Pimentel D. Population regulation and genetic feedback // Science. 1968. Vol. 159. P. 1432-1437. https://doi.org/10.1126/science.159.3822.1432
  11. Birch L.C. Selection in Drosophila pseudoobscura in relation to crowding // Evolution. 1955. Vol. 9, No. 4. P. 389-399.
  12. Charlesworth B. Selection in density-regulated populations // Ecology. 1971. Vol. 52, No. 3. P. 469-474.
  13. Gottlieb L.D. Genetic stability in a peripheral isolate of Stephanomeria exigua ssp. coronaria that fluctuates in population size // Genetics. 1974. Vol. 76, No. 3. P. 551-556.
  14. Gaines M.S., Leroy R., McClenaghan Jr., Rose R.K.Temporal patterns of allozymic variation in fluctuating populations of Microtus ochrogaster // Evolution. 1978. Vol. 32, No. 4. P. 723-739.
  15. Фрисман Е.Я. Изменение характера динамики численности популяции: механизмы перехода к хаосу // Вестн. ДВО РАН. 1995. № 4. С. 97-106.
  16. Boonstra R., Boag P.T. A test of the Chitty hypothesis: inheritance of life-history traits in meadow voles Microtus pennsylvanicus // Evolution. 1987. Vol. 41, No. 5. P. 929-947.
  17. Carroll S.P., Hendry A.P., Reznick D.N., Fox C.W. Evolution on ecological time-scales // Func. Ecol. 2007. Vol. 21, No. 3. P. 387-393.
  18. Endler J.A. Natural selection on color patterns in Poecilia reticulata // Evolution. 1980. Vol. 34, No. 1. P. 76-91.
  19. Reznick D.N., Bryga H. Life-history evolution in guppies (Poecilia reticulata): 1. Phenotypic and genetic changes in an introduction experiment // Evolution. 1987. Vol. 41, No. 6. P. 1370-1385.
  20. Reznick D.A., Bryga H., Endler J.A. Experimentally induced life-history evolution in a natural population // Nature. 1990. Vol. 346, No. 6282. P. 357-359.
  21. Stearns S.C. The Evolution of Life Histories. Oxford: Oxford University Press, 1992. 264 p.
  22. Williams D.W., Liebhold A. Detection of Delayed Density Dependence: Effects of Autocorrelation in an Exogenous Factor // Ecology. 1995. Vol. 76, No. 3. P. 1005-1008.
  23. Sinervo B., Svensson E., Comendant T. Density cycles and an offspring quantity and quality game driven by natural selection // Nature. 2000. Vol. 406. P. 985-988.
  24. Yoshida T., Jones L.E., Ellner S.P., Fussmann G.F., Hairston Jr.N.G. Rapid evolution drives ecological dynamics in a predator-prey system // Nature. 2003. Vol. 424. P. 303-306.
  25. Pelletier F., Garant D., Hendry A.P. Eco-evolutionary dynamics // Phil. Trans. R. Soc. B. 2009. Vol. 364. P. 1483-1489.
  26. Mallet J. The struggle for existence. How the notion of carrying capacity, K, obscures the links between demography, Darwinian evolution and speciation // Evolutionary Ecology Research. 2012. Vol. 14. P. 627-665.
  27. Bertram J., Masel J. Density-dependent selection and the limits of relative fitness // Theor. Popul. Biol. 2019. Vol. 129. P. 81-92.
  28. Ellner S. Environmental fluctuations and the maintenance of genetic diversity in age or stage-structured populations // Bull. Math. Biol. 1996. Vol. 58, No. 1. P. 103-127.
  29. Barton N., Briggs D., Eisen J., Goldstein D., Patel N. Evolution. N.Y.: Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2007. 649 p.
  30. Yamamichi M., Ellner S.P. Antagonistic coevolution between quantitative and Mendelian traits // Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 2016. Vol. 283. 20152926.
  31. Yamamichi M., Hoso M. Roles of maternal effects in maintaining genetic variation: Maternal storage effect // Evolution. 2017. Vol. 71, No. 2. P. 449-457.
  32. Ратнер В.А. Динамическая теория биологических популяций. М.: Наука, 1974. 456 с.
  33. Axenovich T.I., Zorkoltseva I.V., Akberdin I.R., Beketov S.V., Kashtanov S.N., Zakharov I.A., Borodin P.M. Inheritance of litter size at birth in farmed arctic foxes (Alopex lagopus, Canidae, Carnivora) // Heredity. 2007. Vol. 98, No. 2. P. 99-105.
  34. Дажо Р. Основы экологии. М.: Прогресс, 1975. 416 с.
  35. Фрисман Е.Я., Жданова О.Л. Эволюционный переход к сложным режимам динамики численности двухвозрастной популяции // Генетика. 2009. Т. 45, № 9. С. 1277-1286.
  36. Неверова Г.П., Жданова О.Л., Фрисман Е.Я. Возникновение сложных режимов динамики численности в ходе эволюции структурированной лимитированной популяции // Генетика. 2020. Т. 56, № 7. С. 714-725.
  37. Животовский Л.А., Глубоковский М.К., Викторовский Р.М., Броневский А.М., Афанасьев К.И., Ефремов В.В. и др. Генетическая дифференциация горбуши // Генетика. 1989. Т. 25, № 7. С. 1261-1274.
  38. Пустовойт С.П. Тридцать лет гипотезе флюктуирующих стад горбуши Oncorhynchus gorbuscha (Walbaum) // Известия ТИНРО. 2017. Т. 188. C. 162-172.
  39. Sato S., Urawa S. Genetic variation of Japanese pink salmon populations inferred from nucleotide sequence analysis of the mitochondrial DNA control region // Environmental Biology of Fishes. 2017. Vol. 100, No. 10. P. 1355-1372.
  40. Ефремов В.В. Аллозимная изменчивость горбуши Oncorhynchus gorbuscha Сахалина // Вопросы ихтиологии. 2002. Т. 42, № 3. С. 409-417.
  41. Неверова Г.П., Фрисман Е.Я. Режимы динамики популяции с неперекрывающимися поколениями с учетом генетической и стадийной структур // Компьютерные исследования и моделирование. 2020. Т. 12, № 5. С. 1165-1190.
  42. Hersteinsson P., Macdonald D.W. Diet of Arctic foxes (Alopex lagopus) in Iceland // J. Zool. 1996. Vol. 240. P. 457-474.
  43. Angerbjörn A., Tannerfeldt M., Erlinge S. Predator-prey relationships: Arctic foxes and lemmings // J. Anim Ecol. 1999. Vol. 68. P. 34-49.
  44. Elmhagen B., Tannerfeldt M., Verucci P., Angerbjörn A. The arctic fox (Alopex lagopus) - an opportunistic specialist // J. Zool. 2000. Vol. 251. P. 139-149.
  45. Володин И.А., Калашникова М.В., Клинкова Е.С. и др. Структура поселения песца Alopex lagopus beringensis на северной оконечности острова Беринга // Зоологический журнал. 2012. Т. 91, № 10. С. 1231-1231.
  46. Жданова О.Л., Фрисман Е.Я. Математическое моделирование отбора по ограниченному полом признаку: к вопросу о существовании полиморфизма по размеру помета в естественных популяциях песцов // Генетика. 2021. Т. 57, № 2. С. 229-240.
  47. Turelli M., Schemske D.W., Bierzychudek P. Stable two-allele polymorphisms maintained by fluctuating fitnesses and seed banks: protecting the blues in Linanthus parryae // Evolution. 2001. Vol. 55. P. 1283-1298.
  48. MacArthur R.H., Wilson E.O. The Theory of Island Biogeography. Princeton, N.J.: Princeton University Press, 1967.
  49. Zhdanova O.L., Frisman E.Ya. Genetic polymorphism under cyclical selection in long-lived species: the complex effect of age structure and maternal selection // Journal of Theoretical Biology. 2021. Vol. 512. 110564.
  50. Жданова О.Л., Неверова Г.П., Фрисман Е.Я. Эволюция хищника в модели взаимодействующих видов: к вопросу о существовании полиморфизма по размеру помета в естественных популяциях песцов // Генетика. 2022. Т. 58, № 1. С. 99-115.
  51. Kausrud K.L., Mysterud A., Steen H. et al. Linking climate change to lemming cycles // Nature. 2008. Vol. 456. P. 93-97.
  52. Henttonen H., Wallgren H. Small rodent dynamics and communities in the birch forest zone of northern Fennoscandia // Nordic Mountain Birch Ecosystems/Ed. F.E. Wielgolaski. New York: Parthenon, 2001. P. 262-278.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».