Why So Variable: Can Genetic Variance in Flowering Thresholds Be Maintained by Fluctuating Selection?
Why So Variable: Can Genetic Variance in Flowering Thresholds Be Maintained by Fluctuating Selection?
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为什么如此多变：开花阈值的遗传变异可以通过波动选择来维持吗？
DOI：
10.1086/703436
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Rees M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rees M
我们使用积分投影模型（IPMs）和基于个体的模拟研究遗传方差在两个一次结实植物系统的演变。以前的方法相结合的IPM与自适应动态风格的入侵分析预测，遗传变异的大小阈值开花将不会被维持，这与经验证据相冲突。我们问这种差异是否可以通过对潜在的遗传结构做出更现实的假设来解决，假设在异交二倍体物种中存在多位点数量性状。为此，我们将数量遗传学的无穷小模型嵌入到IPM中，用于大小结构的共性植物物种。由此产生的IPM描述了联合动态的个体大小和育种价值的演变性状。我们将这个一般框架应用于一次结实的多年生植物Glazioviana和Carlina vulgaris。在基于个体的模型（IBMs）和IPM中，使用突变率修饰方法探索阈值大小的遗传变异的演变。在Oenotherapel模型中，环境是恒定的，存在着对产生遗传变异后代的选择。在卡林模型中，环境在不同年份之间变化，遗传变异的后代提供了选择优势，允许维持遗传变异性。适应动力学和数量遗传学模型对同一系统的对比预测表明，波动选择可能比以前认为的更有效地维持遗传变异。
We use integral projection models (IPMs) and individual-based simulations to study the evolution of genetic variance in two monocarpic plant systems. Previous approaches combining IPMs with an adaptive dynamics–style invasion analysis predicted that genetic variability in the size threshold for flowering will not be maintained, which conflicts with empirical evidence. We ask whether this discrepancy can be resolved by making more realistic assumptions about the underlying genetic architecture, assuming a multilocus quantitative trait in an outcrossing diploid species. To do this, we embed the infinitesimal model of quantitative genetics into an IPM for a size-structured cosexual plant species. The resulting IPM describes the joint dynamics of individual size and breeding value of the evolving trait. We apply this general framework to the monocarpic perennialsOenothera glaziovianaandCarlina vulgaris. The evolution of heritable variation in threshold size is explored in both individual-based models (IBMs) and IPMs, using a mutation rate modifier approach. In theOenotheramodel, where the environment is constant, there is selection against producing genetically variable offspring. In theCarlinamodel, where the environment varies between years, genetically variable offspring provide a selective advantage, allowing the maintenance of genetic variability. The contrasting predictions of adaptive dynamics and quantitative genetics models for the same system suggest that fluctuating selection may be more effective at maintaining genetic variation than previously thought.
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G. Saeidi
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