6: Поза броунівським рухом
- Page ID
- 4549
\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)
У цьому розділі розглядаються чотири способи, за допомогою яких порівняльні методи можуть вийти за межі простих броунівських моделей руху: шляхом перетворення матриці дисперсійно-коваріації, що описує коваріацію ознак серед видів, шляхом включення варіацій у швидкості еволюції, враховуючи еволюційні обмеження та моделюючи адаптивне радіаційні та екологічні можливості. Повинно бути очевидним, що перераховані тут моделі не охоплюють весь спектр можливостей, і тому мій список не має на меті бути всеосяжним. Натомість я сподіваюся, що читачі розглянуть їх як приклади, і що майбутні дослідники додадуть до цього списку та збагатять набір моделей, які ми можемо відповідати порівняльним даними.
- 6.1: Вступ до неброунівського руху
- Броунівський рух дуже часто використовується в порівняльній біології: насправді велика кількість порівняльних методів, які дослідники використовують для безперервних ознак, передбачає, що риси розвиваються під броунівською моделлю руху. Обсяг інших моделей поза броунівським рухом, які ми можемо використовувати для моделювання неперервних даних ознак на деревах, дещо обмежена. Однак розробляється все більше методів, які звільняються від цього обмеження, переміщаючи поле за межі броунівського руху.
- 6.2: Трансформація еволюційної дисперсійно-коваріаційної матриці
- Існує три перетворення дерева Пегеля (лямбда: λ, дельта: δ та каппа:). Я опишу кожен з них разом з поширеними методами підгонки моделей Pagel під ML, AIC і байєсівські фреймворки. Три перетворення Пейджела також можуть бути пов'язані з еволюційними процесами, хоча ці відносини іноді розпливчасті порівняно з підходами, заснованими на явних еволюційних моделями, а не перетвореннях дерев (див. Нижче для отримання додаткових коментарів щодо цієї відмінності).
- 6.3: Зміна темпів еволюції ознак в кладах
- Існує кілька методів, які можна використовувати для перевірки на відмінності в швидкості еволюції в кладах. По-перше, можна порівняти величину незалежних контрастів між кладами; по-друге, можна використовувати підходи порівняння моделей для порівняння відповідності одночастотних та множинних моделей до даних про дерева; і по-третє, можна використовувати байєсівський підхід у поєднанні з механізмами оборотного стрибка, щоб спробувати знайти місця на дерево, де відбулися зміни ставок. Кожен з цих методів я поясню в т
- 6.4: Неброунівська еволюція при стабілізуючому відборі
- Також можна розглянути випадок, коли риса розвивається під впливом стабілізуючого відбору. Припустимо, що ознака має якесь оптимальне значення, і що коли середнє значення популяції відрізняється від оптимального населення буде відчувати вибір до оптимального. Як я покажу нижче, коли риси розвиваються при стабілізуючому відборі з постійним оптимальним, модель рис через час може бути описана за допомогою моделі Орнштайна-Уленбека (OU).
- 6.5: Ранні моделі вибуху
- За словами Сімпсона, види входять в нові адаптивні зони одним з трьох способів: розгін до нової області, вимирання конкурентів або еволюція нової риси або набору ознак, які дозволяють їм по-новому взаємодіяти з навколишнім середовищем. Одна з ідей полягає в тому, що ми могли б виявити наявність адаптивних випромінювань, шукаючи сплески еволюції ознак глибоко в дереві. Якщо ми зможемо визначити клади, які можуть бути адаптивними випромінюваннями, ми можемо розкрити цю модель «раннього вибуху» еволюції рис.
- 6.6: Моделі пікового зсуву
- Можна уявити собі сценарій, коли види розвиваються на адаптивному ландшафті з багатьма вершинами; зазвичай популяції залишаються на одному піку, а фенотипи не змінюються, але іноді популяція переходить від однієї вершини до іншої. Ми можемо або припустити, що ці зміни відбуваються у випадковий час, визначаючи середній інтервал між піковими зміщеннями, або ми можемо пов'язати зрушення з іншими ознаками, які ми відображаємо на філогенетичному дереві.