选择让抽签倾斜
给每个 个体相对适应度 , 叫选择系数。在 Wright–Fisher 抽样中,后代挑到 亲本的概率从 变成 。 为正时突变型占便宜,为负时吃亏。
每代的平均变化约为 ,把频率往固定方向推。随机的部分和以前一样,方差是 。一代之内的推力比随机步长大,选择才占上风,也就是 要大。
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 为 个突变型最终占满种群的概率。看第一次让 改变的那一步,就得到一个递推式,边界条件是 、。它的解只依赖于“减一”与“加一”两个概率之比,适应度恒为 时这个比值是 。中性时它化为 ,和上一章一致。
Moran 模型的一代是 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 ,固定概率大约只有一半。
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; 较大时还有一个好用的近似。记 为从频率 出发的固定概率。过一代,频率随机走一小步,而 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 ,得 ,所以 按 衰减。积分一次,再用 、 定常数,就得到右边的结果。大种群中的单个突变型, 大时固定概率接近 , 小时接近 。
完整例题:五十个个体中百分之五的优势
题目。 的种群里出现一个 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。,,。
精确解。写出 的转移矩阵,解吸收概率的线性方程组,得 。扩散公式偏高 个百分点。同样 、 的 Moran 公式给出 ,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 代;同一种群里的中性突变型要 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 个固定种子的重复种群,突变型固定的比例是 ,平均用时 代。比例与精确值相差不到四分之一个标准误;时间偏高 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 给出 ,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 。 个个体的种群里, 的有害突变型从 出发,精确固定概率仍有 ,远不为零;Lab 测得 。 个个体的种群里, 的突变型从 出发,固定概率是 ,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。