대립유전자 빈도 시뮬레이션

이 실험 소개

두 대립유전자 집단을 세대별로 추적하며 선택, 이주, 유전적 부동의 영향을 구분합니다. 하디-바인베르크 유전자형 기대값을 살펴보면서 어떤 과정이 대립유전자 빈도를 바꾸는지 확인합니다.

p_{m} = (1 - m) p + m p_{mi g r an t}

이주는 선택이 일어나기 전에 번식에 사용되는 대립유전자 풀을 바꿉니다.

w ˉ = p_{m}^{2} w_{AA} + 2 p_{m} (1 - p_{m}) w_{A a} + (1 - p_{m})^{2} w_{aa}

평균 적합도는 무작위 교배로 형성되는 유전자형에 가중치를 부여합니다.

p_{se l ec t e d} = \frac{p _{m}^{2} w _{AA} + p _{m} ( 1 - p _{m} ) w _{A a}}{w ˉ}

평균 적합도가 0이면 선택 후 대립유전자 빈도는 정의되지 않습니다.

각 단계에서는 먼저 이주자 대립유전자를 일정 비율로 섞고, 무작위 교배에 따른 유전자형 기대값을 구한 뒤, 상대적 생존 적합도를 적용합니다.
선택된 A 빈도는 AA의 A 사본 두 개를 모두 세고, Aa의 사본은 절반씩 셉니다. 유한 집단의 유전적 부동을 활성화하면 다음 세대는 복원 추출 방식으로 2N개의 유전자 사본을 서로 독립적으로 표본 추출합니다.
이 도표는 다음 이주 사건이 일어나기 전 현재 대립유전자 빈도에 따른 유전자형의 기대 비율을 보여 줍니다. 유한 집단에서 관측된 유전자형의 개수를 나타내는 것은 아닙니다.
돌연변이나 명시적인 연령 구조는 없습니다. 상대 적합도 값은 음수가 아니며, 총 적합도가 0인 번식 집단은 자손을 낳지 않습니다.
번식이 실패하면 이후 세대는 정의되지 않은 상태로 남습니다. 이주가 생존 가능한 대립유전자의 부재를 보완할 수 있는 것은 설정된 세대 단계에서 실패가 발생하기 전뿐입니다.

유전자형 도표는 실제로 샘플링된 개체 수를 반영하나요?

아니요. 도표의 면적은 현재 대립유전자 빈도를 바탕으로 한 하디-바인베르크 평형의 기댓값을 나타냅니다.

궤적이 왜 0이 되지 않고 중간에 멈추나요?

평균 번식 적합도가 0이라는 것은 자손 집단이 존재하지 않는다는 뜻입니다. 대립유전자 빈도가 0이라고 하면 a 대립유전자만 가진 집단이 생존해 있는 것으로 잘못 나타나게 됩니다.