The Contributions of Maternal Age Heterogeneity to Variance in Lifetime Reproductive Output
The Contributions of Maternal Age Heterogeneity to Variance in Lifetime Reproductive Output
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母亲年龄异质性对终生生殖产出差异的贡献
DOI：
10.1086/718716
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Gribble, Kristin E.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
van Daalen, Silke F.;Hernández, Christina M.;Caswell, Hal;Neubert, Michael G.;Gribble, Kristin E.
个体之间的差异反映了个体之间真正的异质性和沿着生命周期经历的事件的随机性。母亲年龄代表了一种异质性，影响一生生殖产出（LRO）的均值和方差。在这里，我们量化母体年龄异质性的相对贡献，在LRO使用个体水平的实验室数据的轮虫manjavacasto参数的多态年龄×母体年龄矩阵模型的方差。InB.在Manjavacas，高龄产妇对后代的存活和生育力有很大的负面影响。我们使用多状态马尔可夫链与奖励量化的贡献，在LRO的异质性和随机性固有的概率转换和生殖事件的结果的方差。在实验室条件下，母亲的年龄异质性在LRO的方差贡献26%。当死亡率和生育率降低以模拟更具生态相关性的环境时，贡献发生变化。在参数空间中，人口接近平稳，母亲的年龄异质性贡献了平均3%的方差。因此，产妇的年龄异质性和个人的随机性的贡献，可以预期强烈依赖于环境条件，在大多数的参数空间，在LRO的方差是随机性为主。
Variance among individuals in fitness components reflects both genuine heterogeneity between individuals and stochasticity in events experienced along the life cycle. Maternal age represents a form of heterogeneity that affects both the mean and the variance of lifetime reproductive output (LRO). Here, we quantify the relative contribution of maternal age heterogeneity to the variance in LRO using individual-level laboratory data on the rotiferBrachionus manjavacasto parameterize a multistate age × maternal age matrix model. InB. manjavacas, advanced maternal age has large negative effects on offspring survival and fertility. We used multistate Markov chains with rewards to quantify the contributions to variance in LRO of heterogeneity and of the stochasticity inherent in the outcomes of probabilistic transitions and reproductive events. Under laboratory conditions, maternal age heterogeneity contributes 26% of the variance in LRO. The contribution changes when mortality and fertility are reduced to mimic more ecologically relevant environments. Over the parameter space where populations are near stationarity, maternal age heterogeneity contributes an average of 3% of the variance. Thus, the contributions of maternal age heterogeneity and individual stochasticity can be expected to depend strongly on environmental conditions; over most of the parameter space, the variance in LRO is dominated by stochasticity.
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