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Sandbox Physics
演化统计物理

L2 · 第 2 章

固定概率与固定时间,以及更好的突变为何常常输掉

一个长得快百分之五的突变型,听上去稳赢。可在五十个个体的种群里,它大约十次有九次会丢失。刚出现时它只有一两个拷贝,倒霉一代就会被抹掉,优势还来不及起作用。本章用三种办法算这个概率,有精确的,也有近似的,再拿模拟来对。

选择让抽签倾斜

给每个 AA 个体相对适应度 1+s1+s,ss 叫选择系数。在 Wright–Fisher 抽样中,后代挑到 AA 亲本的概率从 pp 变成 p′p'。ss 为正时突变型占便宜,为负时吃亏。

每代的平均变化约为 s p(1−p)s\,p(1-p),把频率往固定方向推。随机的部分和以前一样,方差是 p(1−p)/Np(1-p)/N。一代之内的推力比随机步长大,选择才占上风,也就是 ∣Ns∣|Ns| 要大。

p′=p(1+s)1+sp,E[Δp]≈s p(1−p),Var[Δp]≈p(1−p)Np'=\frac{p(1+s)}{1+sp},\qquad \mathrm{E}[\Delta p]\approx s\,p(1-p),\qquad \mathrm{Var}[\Delta p]\approx\frac{p(1-p)}{N}
一代之内变化的均值和方差,保留到选择系数的一阶。

来源:K. S. Korolev · O. Hallatschek and D. R. Nelson

Moran 模型的精确解

Moran 模型每次只换一个个体:按适应度的比例挑一个个体繁殖,再均匀地挑一个个体死去。突变型的数目每一步加一、减一或不变,所以这是一条生灭链。

记 ϕi\phi_i 为 ii 个突变型最终占满种群的概率。看第一次让 ii 改变的那一步,就得到一个递推式,边界条件是 ϕ0=0\phi_0=0、ϕN=1\phi_N=1。它的解只依赖于“减一”与“加一”两个概率之比,适应度恒为 rr 时这个比值是 1/r1/r。中性时它化为 ϕi=i/N\phi_i=i/N,和上一章一致。

Moran 模型的一代是 NN 步。倒着追溯,它的谱系每代合并的速度是 Wright–Fisher 的两倍,所以漂变也强一倍。同样的 ss,固定概率大约只有一半。

ϕi=1−r−i1−r−N,r=1+s\phi_i=\frac{1-r^{-i}}{1-r^{-N}},\qquad r=1+s
ii 个相对适应度为 rr 的突变型占满 NN 个体 Moran 种群的概率。

来源:A. Traulsen and C. Hauert · N. Berestycki

Wright–Fisher 模型的扩散公式

有选择时,Wright–Fisher 链没有闭式解,但可以数值精确求解;NN 较大时还有一个好用的近似。记 u(p)u(p) 为从频率 pp 出发的固定概率。过一代,频率随机走一小步,而 uu 必须等于它在这一步上的平均。把这一步展开到二阶,就得到下面的方程。

两边除以 p(1−p)/(2N)p(1-p)/(2N),得 u′′=−2Ns u′u''=-2Ns\,u',所以 u′u' 按 e−2Nspe^{-2Nsp} 衰减。积分一次,再用 u(0)=0u(0)=0、u(1)=1u(1)=1 定常数,就得到右边的结果。大种群中的单个突变型,NsNs 大时固定概率接近 2s2s,NsNs 小时接近 1/N1/N。

p(1−p)2N u′′(p)+s p(1−p) u′(p)=0 ⟹ u(p)=1−e−2Nsp1−e−2Ns\frac{p(1-p)}{2N}\,u''(p)+s\,p(1-p)\,u'(p)=0\ \Longrightarrow\ u(p)=\frac{1-e^{-2Nsp}}{1-e^{-2Ns}}
Wright–Fisher 固定概率的扩散近似。

来源:O. Hallatschek and D. R. Nelson · N. Berestycki

完整例题:五十个个体中百分之五的优势

题目。N=50N=50 的种群里出现一个 s=0.05s=0.05 的突变型。在 Wright–Fisher 模型中它固定的概率是多少?成功固定的突变型要多久?

扩散近似。2Ns=52Ns=5,p=0.02p=0.02,u=(1−e−0.1)/(1−e−5)=0.0958u=(1-e^{-0.1})/(1-e^{-5})=0.0958。

精确解。写出 51×5151\times51 的转移矩阵,解吸收概率的线性方程组,得 0.09410.0941。扩散公式偏高 1.81.8 个百分点。同样 NN、r=1.05r=1.05 的 Moran 公式给出 0.05220.0522,约为一半,和它更强的漂变相符。

时间。精确链给出:最终固定的突变型平均用 75.875.8 代;同一种群里的中性突变型要 97.097.0 代。成功的有利突变型涨得更快。

检验。Lab 预设“更好,却常常丢失”跑了 1200012000 个固定种子的重复种群,突变型固定的比例是 0.0948±0.00270.0948\pm0.0027,平均用时 77.6±1.177.6\pm1.1 代。比例与精确值相差不到四分之一个标准误;时间偏高 1.61.6 个标准误,属于正常起伏。

结论。十个有利突变型里有九个以上会丢。经验公式 2s2s 给出 0.10.1,已经很接近。

来源:A. Traulsen and C. Hauert · O. Hallatschek and D. R. Nelson

漂变什么时候压过选择

看乘积 NsNs。2020 个个体的种群里,s=−0.05s=-0.05 的有害突变型从 p=0.3p=0.3 出发,精确固定概率仍有 0.12550.1255,远不为零;Lab 测得 0.1304±0.00310.1304\pm0.0031。100100 个个体的种群里,s=0.05s=0.05 的突变型从 p=0.1p=0.1 出发,固定概率是 0.6250.625,是起始频率的六倍多。

五个 Lab 预设的模拟固定比例和固定时间,都按标准误给出的幅度散布在精确值周围。这只检验了模拟与同一模型的精确链是否一致;真实种群是否像 Wright–Fisher 抽样那样演化,是另一个问题。

来源:K. S. Korolev · A. Traulsen and C. Hauert

到实验里试一试

看一个更好的突变型怎样丢失

  1. 选“更好,却常常丢失”。先预测突变型固定的比例,再看精确值。
  2. 把选择系数调到零,其余不变。预测比例会降多少,再看结果。
  3. 选“大一点的种群里选择获胜”,然后把种群大小往十调。用种群大小与选择系数的乘积解释,为什么这时随机抽样压过了优势。

练习与解答

  1. N=10N=10 的 Moran 种群里有一个相对适应度 r=1.1r=1.1 的突变型。它的固定概率是多少?和中性突变型比呢?

    展开解答

    ϕ1=(1−1/1.1)/(1−1.1−10)=0.0909/0.6145=0.148\phi_1=(1-1/1.1)/(1-1.1^{-10})=0.0909/0.6145=0.148。中性突变型的固定概率是 0.10.1,优势让机会多了大约一半。

  2. 用扩散公式算:N=1000N=1000 的 Wright–Fisher 种群里,一个 s=0.01s=0.01 的突变型。

    展开解答

    此时 p=0.001p=0.001,2Ns=202Ns=20。u=(1−e−0.02)/(1−e−20)=0.0198u=(1-e^{-0.02})/(1-e^{-20})=0.0198,几乎正好是 2s2s:每 100100 个这样的突变型约有 9898 个丢失。

  3. Lab 用 1200012000 个种群估计出约 0.0940.094 的固定概率。二项标准误是多少?要把它降到 0.0010.001,需要多少个种群?

    展开解答

    0.094×0.906/12000=0.0027\sqrt{0.094\times0.906/12000}=0.0027。误差按运行次数平方根的倒数下降,所以降到 0.0010.001 需要 0.094×0.906/0.0012≈850000.094\times0.906/0.001^2\approx85000 个种群。

来源与复算范围

  1. K. S. Korolev, M. Avlund, O. Hallatschek and D. R. Nelson, Genetic demixing and evolutionary forces in the one-dimensional stepping stone model, arXiv:0904.4625v2 (2011)

    第 2 版,全文。第 II 节“充分混合种群的群体遗传学”:把遗传漂变看作对有限种群的随机抽样,把杂合度定义为随机抽两个个体不同的概率,并讨论它怎样随时间丢失。

  2. A. Traulsen and C. Hauert, Stochastic evolutionary game dynamics, arXiv:0811.3538v1 (2008), in Reviews of Nonlinear Dynamics and Complexity, Vol. II

    第 1 版,全文。第 1.3.1 节:把 Moran 过程写成带转移概率的生灭链。第 1.3.2 节,式 (1.7)—(1.20):由递推式求固定概率,式 (1.20) 给出闭式解,中性时化为初始频率。式 (1.26)—(1.35):平均固定时间与条件固定时间。

  3. N. Berestycki, Recent progress in coalescent theory, arXiv:0909.3985v1 (2009), Ensaios Matemáticos, Sociedade Brasileira de Matemática

    第 1 版,全文。第 2.1.1 节:Kingman 溯祖过程,每一对谱系以速率一合并。定理 2.3:Moran 模型的谱系在时间重标后成为这一过程。定理 2.4:以 NN 代为时间单位时,Wright–Fisher 模型的谱系也收敛到它。定理 2.8,式 (36)—(38):中性等位基因的固定概率等于它的频率,并给出平均吸收时间的扩散公式;定理之后的公式给出以固定为条件的时间。

  4. O. Hallatschek and D. R. Nelson, Life at the front of an expanding population, arXiv:0810.0053v2 (2008)

    第 2 版,全文。式 (41):选择优势让扇区边界在扩散之外多一个平均漂移。式 (42):这个漂移等于 tan⁡(Φ/2)\tan(\Phi/2),Φ\Phi 是扇区张角。式 (46):cos⁡(Φ/2)\cos(\Phi/2) 等于野生型与突变型前沿速度之比。式 (49):线状前沿上有利扇区的存活概率;其脚注 4 指出它在形式上与充分混合种群中 Kimura 的固定概率相同。

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