Quantitative genetic versions of Hamilton's rule with empirical applications.
Quantitative genetic versions of Hamilton's rule with empirical applications.
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DOI：
10.1098/rstb.2013.0358
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发表时间：
2014-05-19
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Moore AJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
McGlothlin JW;Wolf JB;Brodie ED 3rd;Moore AJ
汉密尔顿的包容性适应理论彻底改变了我们对社会互动进化的理解。令人惊讶的是，尽管数量遗传学在进化研究中很受欢迎，但将汉密尔顿的观点纳入表型进化的数量遗传理论的过程却很缓慢。在这里，我们讨论了几个版本的汉密尔顿规则的社会进化从定量遗传的角度来看，强调其实用性的实证应用。尽管进化数量遗传学提供了测量汉密尔顿规则的每个关键参数的方法，但经验工作仍然落后于理论。特别是，我们缺乏对野生环境中利他特性的选择研究。利他主义的健身成本和收益可以使用一个简单的扩展表型选择分析，结合社会相互作用的特点估计。我们还讨论了在汉密尔顿规则的背景下，考虑社会环境的遗传影响，或间接遗传效应（IGEs）的重要性。对社会进化的研究产生了大量的实证研究，这些研究几乎完全集中在相关性上，这是有充分理由的。我们认为，量化的社会和非社会成分的选择和IGE的作用，除了相关性，现在是及时的，应该提供独特的额外见解社会进化。
Hamilton's theory of inclusive fitness revolutionized our understanding of the evolution of social interactions. Surprisingly, an incorporation of Hamilton's perspective into the quantitative genetic theory of phenotypic evolution has been slow, despite the popularity of quantitative genetics in evolutionary studies. Here, we discuss several versions of Hamilton's rule for social evolution from a quantitative genetic perspective, emphasizing its utility in empirical applications. Although evolutionary quantitative genetics offers methods to measure each of the critical parameters of Hamilton's rule, empirical work has lagged behind theory. In particular, we lack studies of selection on altruistic traits in the wild. Fitness costs and benefits of altruism can be estimated using a simple extension of phenotypic selection analysis that incorporates the traits of social interactants. We also discuss the importance of considering the genetic influence of the social environment, or indirect genetic effects (IGEs), in the context of Hamilton's rule. Research in social evolution has generated an extensive body of empirical work focusing—with good reason—almost solely on relatedness. We argue that quantifying the roles of social and non-social components of selection and IGEs, in addition to relatedness, is now timely and should provide unique additional insights into social evolution.
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