The coalescent tree of a Markov branching process with generalised logistic growth.
The coalescent tree of a Markov branching process with generalised logistic growth.
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DOI：
10.1007/s00285-022-01735-1
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发表时间：
2022-04-05
影响因子：
1.9
通讯作者：
Cheek, David
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cheek, David
关键词：
我们考虑一类密度依赖的分支过程，推广指数，逻辑和Gompertz增长。一个种群从一个个体开始，最初呈指数增长，然后随着种群规模向承载能力的方向发展，增长可能会放缓。当种群仍在超线性增长时，对固定数量的个体进行采样，并绘制出它们的合并树。以采样时间和承载能力同时无穷大，我们证明了收敛的合并树的极限树，这是在某种意义上普遍超过我们的类模型。
We consider a class of density-dependent branching processes which generalises exponential, logistic and Gompertz growth. A population begins with a single individual, grows exponentially initially, and then growth may slow down as the population size moves towards a carrying capacity. At a time while the population is still growing superlinearly, a fixed number of individuals are sampled and their coalescent tree is drawn. Taking the sampling time and carrying capacity simultaneously to infinity, we prove convergence of the coalescent tree to a limiting tree which is in a sense universal over our class of models.
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