Informacija

2.2.2: populiacijos dydis – biologija

2.2.2: populiacijos dydis – biologija


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Populiacijos yra dinamiški subjektai. Jų dydis ir sudėtis svyruoja dėl daugelio veiksnių, įskaitant sezoninius ir kasmetinius aplinkos pokyčius, stichines nelaimes, tokias kaip miškų gaisrai ir ugnikalnių išsiveržimai, ir konkurenciją dėl išteklių tarp rūšių ir jų viduje. Populiacijų tyrimas vadinamas demografija.

Populiacijos dydis ir tankis

Populiacijoms būdinga jų populiacijos dydis (bendras asmenų skaičius) ir jų gyventojų tankumas (asmenų skaičius ploto vienete; pav. (PageIndex{a})). Populiacijoje gali būti daug individų, kurie yra išsidėstę tankiai arba retai. Taip pat yra populiacijų, kuriose yra nedidelis individų skaičius, kurios gali būti tankios arba labai retai išsidėsčiusios vietinėje vietovėje. Populiacijos dydis gali turėti įtakos adaptacijos potencialui, nes jis turi įtakos populiacijos genetinės variacijos dydžiui. Tankis gali turėti įtakos sąveikai populiacijoje, pavyzdžiui, konkurencijai dėl maisto, individų gebėjimui susirasti porą ir plisti ligoms. (Sklaidos modeliai taip pat gali turėti įtakos šiems veiksniams; pavyzdžiui, pavieniai rūšiai, kuriai būdingas atsitiktinis pasiskirstymas, gali būti sunku susirasti porą, palyginti su socialinėmis rūšimis, susitelkusiomis į grupes.) Mažesni organizmai dažniausiai yra išsidėstę tankiau nei didesni organizmai (pav. (PageIndex{b})).

Paveikslas (PageIndex{a}): Abiejose parodytose populiacijose yra septyni augalai, todėl jų populiacijos dydis yra toks pat. Tačiau kairėje pusėje esančios populiacijos tankis yra didesnis (2 augalai kvadrate) nei dešinėje (tankis = 0,5 augalo kvadratiniame). Vaizdas Melissa Ha naudojant Green Plant (viešasis domenas).

Paveikslas (PageIndex{b}): Australijos žinduoliai rodo tipišką atvirkštinį ryšį tarp gyventojų tankio ir kūno dydžio. Kaip rodo šis grafikas, gyventojų tankis paprastai mažėja didėjant kūno dydžiui. Kaip manote, kodėl taip yra?

Gyventojų skaičiaus įvertinimas

Tiksliausias būdas nustatyti populiacijos dydį yra suskaičiuoti visus teritorijoje esančius individus. Tačiau šis metodas dažniausiai nėra logistiškai ar ekonomiškai pagrįstas, ypač tiriant didelius plotus. Taigi mokslininkai paprastai tiria populiacijas, imdami reprezentatyvią kiekvienos buveinės dalį ir naudodami šią imtį, kad padarytų išvadas apie visą populiaciją. Metodai, naudojami imant populiacijų mėginius, siekiant nustatyti jų dydį ir tankį, paprastai yra pritaikyti pagal tiriamo organizmo savybes. Nejudriems organizmams, tokiems kaip augalai, arba labai mažiems ir lėtai judantiems organizmams gali būti naudojamas kvadratas. A kvadratas yra kvadratinė struktūra, atsitiktinai išdėstyta ant žemės ir naudojama jos ribose esančių individų skaičiui skaičiuoti ((PageIndex{c}) pav.). Norint gauti tikslų skaičių naudojant šį metodą, kvadratas turi būti išdėstytas atsitiktinėse buveinės vietose pakankamai kartų, kad būtų galima tiksliai įvertinti.

Paveikslas (PageIndex{c}): Gimnazistai, naudojantys kvadratą potvynių ir potvynių zonoje. Vaizdas, sukurtas kqedquest (CC-BY-NC)

Mažesniems mobiliesiems organizmams, pavyzdžiui, žinduoliams, taikomas metodas, vadinamas pažymėti ir atgauti dažnai naudojamas. Šis metodas apima sugautų gyvūnų žymėjimą ir paleidimą atgal į aplinką, kad susimaišytų su likusia populiacija. Vėliau paimamas naujas mėginys ir mokslininkai nustato, kiek pažymėtų gyvūnų yra naujame mėginyje. Taikant šį metodą daroma prielaida, kad kuo didesnė populiacija, tuo mažesnis pažymėtų organizmų procentas bus sugautas, nes jie bus susimaišę su daugiau nepažymėtų individų. Pavyzdžiui, jei 80 lauko pelių yra sugaunama, pažymėta ir paleidžiama į mišką, tada antroji gaudoma 100 lauko pelių yra sugaunama ir 20 iš jų yra pažymėtos, populiacijos dydis (N) galima nustatyti naudojant šią lygtį:

[N = frac{( ekstas{skaičius, pažymėtas pirmas laimikis} kartai ekstas{bendras antrojo laimikio skaičius})}{ ekstas{numeris pažymėtas antras laimikis}}]

Naudojant mūsų pavyzdį, lygtis būtų tokia:

[frac{(80 imes 100)}{20} = 400]

Remiantis šiais rezultatais, iš viso pradinėje populiacijoje yra 400 individų. Tikrasis skaičius paprastai šiek tiek skirsis nuo šio dėl atsitiktinių klaidų ir galimo šališkumo, kurį sukelia atrankos metodai.

Matematinį metodą, reikalingą populiacijos dydžiui įvertinti, gali paveikti sklaidos modelis.


2.2.2: populiacijos dydis – biologija

--> ir jei standartinis nuokrypis žinomas, $ delta = frac> , z_ <1 - 0,025>, . $

--> Kritinė normaliojo skirstinio vertė 1 - (alpha) /2 = 0,975 yra 1,96. Todėl $ N ge left( frac<1.96> ight)^2 sigma^2 , . $ --> Apribojimas ir interpretavimas Apribojimas yra tas, kad standartinis nuokrypis turi būti žinomas. Jei nėra tikslios standartinio nuokrypio vertės, reikia šiek tiek prisitaikyti, galbūt geriausio įvertinimo iš ankstesnio eksperimento. Kontroliuoti riziką priimti klaidingą hipotezę Norėdami kontroliuoti klaidingos hipotezės priėmimo riziką, nustatome ne tik (alpha), tikimybę atmesti nulinę hipotezę, kai ji yra teisinga, bet ir (eta), tikimybę priimti nulinę hipotezę, kai iš tikrųjų populiacijos vidurkis yra (mu + delta), kur (delta) yra skirtumas arba poslinkis, kurį norime aptikti. Manoma, kad standartinis nuokrypis žinomas Minimalus imties dydis (N), N , --> parodytas žemiau, kai galima atlikti dvipusius ir vienpusius hipotezių su (sigma) testus, kurie yra žinomi. $ egin N = (z_ <1-alpha/2>+ z_<1-eta>)^2 left( frac ight)^2 ightarrow dvipusis ,, testas N = (z_ <1-alpha>+ z_<1-eta>)^2 left( frac ight)^2 ightarrow vienpusis , , test end $

--> Dydžiai (z_<1-alpha/2>) ir (z_<1-eta>) yra kritinės reikšmės iš normalaus skirstinio.


2-3 pavyzdys: Prezidento patvirtinimo reitingų skyrius

Peržiūrėkime ankstesnį pavyzdį apie prezidento Busho galutinį patvirtinimo reitingą.

Iš CBS New (2009 m. sausio 21 d.) iš interneto svetainės: Prezidento Busho galutinis patvirtinimo įvertinimas.

Galutinis prezidento Busho pritarimo reitingas yra 22%!

Jei perskaitysite svetainę, galite daug sužinoti apie šios apklausos ypatumus. Apklausa buvo atlikta telefonu apklausus 1112 suaugusiųjų visoje šalyje.

Peržiūrėję šią statistiką, nurodykite tikrosios proporcijos 95 % PI. 22 % yra imties dalis – kokia yra tikroji gyventojų dalis?


Gyvenimo lentelės yra vertinga priemonė ištirti, kaip amžiaus struktūra gali pakeisti populiacijos augimo trajektoriją

Gyventojų demografija – tai populiacijos skaičiaus ir rodiklių bei jų pasikeitimo laikui bėgant tyrimas. Pagrindinė demografijos priemonė yra gyvenimo stalas. Gyvenimo lentelės yra analitinė priemonė, kurią populiacijos ekologai naudoja tirdami su amžiumi susijusias populiacijos charakteristikas, tokias kaip išgyvenamumas, vaisingumas ir mirtingumas. Šie duomenys gali būti labai svarbūs siekiant išsaugoti pastangas (pvz., pakartotinai įveisiant arba mažinant kenkėjus), kai ekologai norėtų sužinoti, kaip gerai sekasi nykstančiajai arba persodintai populiacijai.

Gyvenimo lentelės nustato individų, kurie išgyvena iš vienos amžiaus grupės į kitą, skaičių. Kohortos gyvenimo lentelėse pateikiama viena asmenų grupė, gimusi tuo pačiu metu, vadinama kohorta, iki visų individų mirties. Šis demografinio vertinimo metodas reikalauja pagrindinių prielaidų:

  1. Kiekvienos amžiaus klasės populiacijos imtis yra proporcinga jos skaičiui populiacijoje
  2. Konkrečiam amžiui būdingi mirtingumo rodikliai per laikotarpį išlieka pastovūs, o tai reiškia, kad kitose grupėse gimimo ir mirties modelis bus panašus.

Gyvenimo lentelė:

Pirmoje eilutėje nurodomi kohortos gimimo metai, o kiekvienoje paskesnėje gyvenimo lentelės eilutėje rodoma ta pati grupė, vyresnė metais. Darant prielaidą, kad amžiaus vienetas (x) yra metai, gyvų skaičių (nx) stulpelis rodo, kad ne visi individai išgyvena metai iš metų. Išgyvenimas paverčia tą mirtingumą į gyvą pradinės kohortos dalį (lx = nx/n0). Vidutinis kiekvieno amžiaus individų palikuonių skaičius yra amžiui būdingas vaisingumas, ir jis negali būti apskaičiuotas pagal kitą lentelėje pateiktą informaciją, o turi būti įvertintas pagal duomenis.

Štai geriausia dalis ir priežastis, kodėl stengiamės rinkti visą su amžiumi susijusią išgyvenimo ir vaisingumo informaciją: jei tenkinamos prielaidos (1 ir 2 aukščiau), tada išgyvenamumo ir vaisingumo sandauga kiekviename amžiuje suteikia populiacijos augimo parametras, vadinamas R0 (tariamas R-nought), apibrėžiamas kaip grynasis reprodukcinis rodiklis. Kai R0 viršija 1, populiacija susilaukia daugiau palikuonių, nei praranda dėl mirčių. Kitaip tariant, gyventojų skaičius auga.

  • Ar gyventojų skaičius aukščiau auga, mažėja ar stabilus?
  • Kokiame amžiuje vaisingumas yra maksimalus? Išgyvenimas?

Dėl gyvenimo istorijos kompromisų, su amžiumi susiję išgyvenimo modeliai numato bendrą populiacijos gyvenimo istoriją. Nors gyvenimo lentelė rodo išgyvenimą skaitine forma, sunku įvertinti modelį iš duomenų stulpelių. Vietoj to ekologai kuria išgyvenimo kreivės braižydami lx laiko atžvilgiu.

Populiacijos biologai ieško trijų tipų išgyvenimo kreivių modelių (atkreipkite dėmesį, kad y ašis yra log skalė):

Išgyvenimo kreivės rodo individų pasiskirstymą populiacijoje pagal amžių. Žmonės ir dauguma žinduolių turi I tipo išgyvenamumo kreivę, nes mirtis pirmiausia įvyksta senesniais metais. Paukščiai turi II tipo išgyvenimo kreivę, nes mirtis bet kuriame amžiuje yra vienodai tikėtina. Medžiai turi III tipo išgyvenimo kreivę, nes labai nedaugelis išgyvena jaunesnius metus, tačiau po tam tikro amžiaus individai daug labiau linkę išgyventi. (Šaltinis: OpenStax Biology)

I tipo kreivės stebimos populiacijose, kurių jaunų amžiaus grupių mirtingumas mažas, bet labai didelis mirtingumas pagal individualų amžių. II tipo kreivės rodo populiacijas, kuriose mirtingumas yra pastovus, nepriklausomai nuo amžiaus. III tipo kreivės atsiranda populiacijose, kurių ankstyvojo amžiaus grupėse mirtingumas yra didelis, o vyresnio amžiaus asmenų – labai mažas. Populiacijos, turinčios III tipo išgyvenimo kreivę, paprastai turi turėti didelį gimstamumą, kad populiacijos dydis išliktų pastovus. Didelis gimstamumas užtikrina, kad išgyventų pakankamai palikuonių, kad galėtų daugintis, taip užtikrinant, kad populiacija išsilaikytų pati. Priešingai, populiacijose, kurioms būdinga I tipo išgyvenamumo kreivė, dažnai gimstamumas yra mažas, nes dauguma palikuonių išgyvena, kad galėtų daugintis, o labai didelis gimstamumas lemia eksponentinį populiacijos augimą.

Šiame vaizdo įraše apžvelgiamos išgyvenimo kreivės ir kai kurie niuansai interpretuojant šiuos siužetus:

Kaip pažymėta vaizdo įraše, rūšys, turinčios I tipo išgyvenimo kreives, paprastai turi K pasirinktus bruožus, o rūšys, turinčios III tipo (arba kartais II tipo) išgyvenamumo kreives, dažniausiai turi r pasirinktus bruožus.


Veiklos procedūra

1 dalis: keitimas r

Pirmiausia sutelksime dėmesį į r supratimą (vidinį populiacijos augimo tempą) ir kaip jis veikia populiacijos dinamiką (arba populiacijų dydį laikui bėgant). Vidinis augimo greitis yra teorinis didžiausias populiacijos padidėjimo greitis vienam individui. Atsakymus į paryškintus klausimus parašykite ant atskiro popieriaus lapo.

  1. Norėdami užbaigti veiklą, naudokite aukščiau esančią interaktyvią programą.
  2. Modelis prasideda r=4, o tai reiškia, kad populiacija auga 4 kiekvienam asmeniui. Pirmiausia susipažinkite su grafiku.
    1. Kas yra x ir y ašys?
    2. Kaip laikui bėgant keičiasi populiacijos dydis, kai r = 4?
    1. Apibūdinkite, kaip laikui bėgant keičiasi populiacijos dydis, kai r = 1.
    2. Ką reiškia, kai r = 1 arba vidinis augimas yra 1?
    1. Apibūdinkite, kaip dinamika keičiasi didėjant r. Atkreipkite dėmesį į visus y ašies mastelio pokyčius.
    2. Kaip šis parametras (arba “būdingas”) veikia populiacijos dinamiką?

    2 dalis: K ir N keitimas0

    Dabar, kai geriau suprantame, kaip r arba vidinis augimo tempas paveikia populiacijos dydį laikui bėgant, sužinokime, kaip svarbios ir pradinis populiacijos dydis.

    1. Norėdami užbaigti veiklą, naudokite aukščiau esančią interaktyvią programą.
    2. Pirmoje mūsų veikloje K ir N0 buvo pastovūs: K = 20 ir N0 = 10. Pradėkite padarydami r = 1. Naudokite slankiklį, kad pakeistumėte K reikšmę (keliamoji galia).
      1. Apibūdinkite, kas nutinka populiacijai, kai r=1 ir K pasikeičia.
      2. Paaiškinkite, kodėl šis pastebėtas modelis vyksta augimo tempo ir keliamosios galios požiūriu.
      1. Apibūdinkite, kas laikui bėgant nutinka gyventojų skaičiui.
      2. Kiek skiriasi gyventojų skaičius?
      1. Kaip populiacijos dydis reaguoja į šio parametro pokyčius?
      2. Paaiškinkite, kodėl matote šį modelį.
      1. Apibūdinkite, kas laikui bėgant nutinka gyventojų skaičiui.
      1. Kaip K (keliamoji galia) veikia populiacijos dinamiką?
      2. Kaip sekasi N0 (pradinis populiacijos dydis) turi įtakos populiacijos dinamikai?

      3 dalis. Žuvininkystės valdymo koncepcijų taikymas

      Realus populiacijų kontekstas

      Žuvų populiacijos dinamika ypač domina su žuvininkyste susijusius žmones – nuo ​​žvejų iki valdytojų iki ekologų. Populiacijos dinamikos taikymas leidžia žuvininkystės mokslininkams suprasti kintančius populiacijos modelius ir nustatyti tausų kiekį.


      Logistinio augimo pavyzdžiai

      Mielės, mikroskopinis grybas, naudojamas duonai ir alkoholiniams gėrimams gaminti, turi klasikinę S formos kreivę, kai auginamos mėgintuvėlyje ([2 pav.]a). Jo augimas sulėtėja, nes populiacija išeikvoja maistines medžiagas, būtinas augimui. Tačiau realiame pasaulyje ši idealizuota kreivė skiriasi. Laukinių populiacijų pavyzdžiai yra avys ir paprastieji ruoniai ([2 pav.]b). Abiejuose pavyzdžiuose populiacijos dydis trumpą laiką viršija keliamąją galią, o vėliau nukrenta žemiau keliamosios galios. Šis populiacijos dydžio svyravimas ir toliau vyksta, nes populiacija svyruoja aplink savo talpą. Vis dėlto, net ir su šiuo svyravimu, logistinis modelis patvirtinamas.

      Meno ryšys

      2 paveikslas: (a) Mielės, auginamos idealiomis sąlygomis mėgintuvėlyje, rodo klasikinę S formos logistikos augimo kreivę, o (b) natūrali ruonių populiacija rodo realų svyravimą. Mielės vizualizuojamos naudojant diferencinės trukdžių kontrastinės šviesos mikrografiją. (kreditas a: mastelio juostos duomenys iš Matto Russello)

      Jei dėl taršos ar pernelyg intensyvios žvejybos sumažėtų pagrindinis ruonių maisto šaltinis, kas iš toliau nurodytų dalykų greičiausiai atsirastų?

      1. Sumažėtų ruonių keliamoji galia, kaip ir ruonių populiacija.
      2. Sumažėtų ruonių keliamoji galia, tačiau ruonių populiacija išliktų tokia pati.
      3. Didėtų ruonių mirčių skaičius, tačiau padidėtų ir gimusių skaičius, todėl populiacijos dydis išliktų toks pat.
      4. Ruonių keliamoji galia išliktų tokia pati, tačiau ruonių populiacija sumažėtų.
        [reveal-answer q=�″]Rodyti atsakymą[/reveal-answer]
        [hidden-answer a=�″]A: sumažėtų ruonių keliamoji galia, kaip ir ruonių populiacija.[/hidden-answer]

      ab A: Sumažėtų ruonių keliamoji galia, kaip ir ruonių populiacija.

      Gyventojų dinamika ir reguliavimas

      Logistinis populiacijos augimo modelis, nors ir galioja daugelyje natūralių populiacijų ir yra naudingas modelis, yra realaus pasaulio populiacijos dinamikos supaprastinimas. Modelyje numanoma, kad aplinkos keliamoji galia nesikeičia, o taip nėra. Keliamoji galia kasmet skiriasi. Pavyzdžiui, kai kurios vasaros yra karštos ir sausos, o kitos šaltos ir drėgnos daugelyje vietovių, o keliamoji galia žiemą yra daug mažesnė nei vasarą. Be to, gamtos reiškiniai, tokie kaip žemės drebėjimai, ugnikalniai ir gaisrai, gali pakeisti aplinką, taigi ir jos atsparumą. Be to, populiacijos paprastai neegzistuoja atskirai. Jie dalijasi aplinka su kitomis rūšimis, konkuruodami su jomis dėl tų pačių išteklių (tarprūšinė konkurencija). Šie veiksniai taip pat svarbūs norint suprasti, kaip augs konkreti populiacija.

      Gyventojų skaičiaus augimas reguliuojamas įvairiais būdais. Jie skirstomi į nuo tankio priklausančius veiksnius, kuriuose populiacijos tankis turi įtakos augimo tempui ir mirtingumui, ir nuo tankumo nepriklausomus veiksnius, kurie sukelia populiacijos mirtingumą, nepaisant gyventojų tankumo. Visų pirma laukinės gamtos biologai nori suprasti abu tipus, nes tai padeda jiems valdyti populiacijas ir užkirsti kelią išnykimui ar pertekliui.


      Nuo tankio priklausomo reguliavimo įveikimas

      Žmonės yra unikalūs savo gebėjimu keisti savo aplinką sąmoningai siekdami padidinti jos talpą. Šis gebėjimas yra pagrindinis veiksnys, atsakingas už žmonių populiacijos augimą, ir būdas įveikti nuo tankio priklausomą augimo reguliavimą. Didžioji dalis šio gebėjimo yra susijusi su žmogaus intelektu, visuomene ir bendravimu. Žmonės gali susikurti pastogę, kad apsaugotų juos nuo stichijų, ir išplėtojo žemdirbystę bei prijaukintus gyvūnus, kad padidintų maisto atsargas. Be to, žmonės naudoja kalbą, kad perduotų šią technologiją naujoms kartoms, kad galėtų pagerinti ankstesnius pasiekimus.

      Kiti žmonių skaičiaus augimo veiksniai yra migracija ir visuomenės sveikata. Žmonės kilę iš Afrikos, tačiau nuo to laiko persikėlė į beveik visas apgyvendintas žemes Žemėje. Visuomenės sveikata, sanitarijos sąlygos ir antibiotikų bei vakcinų naudojimas sumažino infekcinių ligų gebėjimą apriboti žmonių populiacijos augimą. Anksčiau tokios ligos, kaip XIV amžiaus buboninė plokštelė, nužudydavo 30–60 procentų Europos gyventojų, o bendras pasaulio gyventojų skaičius sumažėjo net 100 mln. Šiandien infekcinių ligų grėsmė, nors ir neišnyksta, tikrai yra mažesnė. Pasaulio sveikatos organizacijos duomenimis, pasaulyje mirčių nuo infekcinių ligų sumažėjo nuo 16,4 mln. 1993 m. iki 14,7 mln. 1992 m. Palyginus su kai kuriomis praeities epidemijomis, 1993–2002 m. žuvusių pasaulio gyventojų procentas sumažėjo nuo 1993 m. 0,30 proc. pasaulio gyventojų iki 0,24 proc. Taigi, atrodo, kad infekcinių ligų įtaka žmonių populiacijos augimui tampa vis mažiau reikšminga.


      RNA-seq analizės programavimo kodas buvo deponuotas GitHub (https://github.com/ciwemb/fan-2019-tendon).

      Elliott, D. H. Žinduolių sausgyslių struktūra ir funkcija. Biol. kun. Camb. Filosas. Soc. 40, 392–421 (1965).

      Voleti, P. B., Buckley, M. R. ir Soslowsky, L. J. Sausgyslių gydymas: taisymas ir regeneracija. Annu. Kunigas Biomed. inž. 14, 47–71 (2012).

      Jozsa, L. & Kannus, P. Žmogaus sausgyslės: anatomija, fiziologija ir patologija. (Žmogaus kinetika, 1997).

      Harvey, T. ir Fan, C.-M. In situ sausgyslių kamieninių ląstelių kilmė. Priekyje. Biol. 13, 263–276 (2018).

      Howell, K. ir kt. Naujas sausgyslių regeneracijos modelis atskleidžia skirtingus ląstelių mechanizmus, kuriais grindžiamas regeneracinis ir fibrozinis sausgyslių gijimas. Sci. Rep. 7, 45238 (2017).

      Loiselle, A. E. ir kt. Pelės intrasinovinių sausgyslių adhezijų remodeliavimas po sužalojimo: MMP ir neotendono geno ekspresija. J. Ortopas. Res. 27, 833–840 (2009).

      Kim, H. M. ir kt. Techninės ir biologinės modifikacijos, skirtos pagerinti lenkimo sausgyslių taisymą. J. Hand Surg. Esu. 35, 1031–1037 (2010).

      Juneja, S. C., Schwarz, E. M., O'Keefe, R. J. & Awad, H. A. Ląsteliniai ir molekuliniai veiksniai, susiję su lenkimo sausgyslių taisymu ir sukibimu: histologinė ir genų ekspresijos analizė. Prisijungti. Tissue Res. 54, 218–226 (2013).

      Manning, C. N. ir kt. Ankstyvas uždegiminis atsakas po lenkimo sausgyslės gijimo: genų ekspresija ir histologinė analizė. J. Ortopas. Res. 32, 645–652 (2014).

      Loiselle, A. E., Kelly, M. ir Hammert, W. C. Biologinis lenkiamųjų sausgyslių atstatymo padidėjimas: sudėtingas ląstelių kraštovaizdis. J. Hand Surg. Esu. 41, 144–149 (2016).

      Lin, T. W., Cardenas, L., Glaser, D. L. ir Soslowsky, L. J. Tendon healing in interleukin-4 and interleukin-6 knockout pelėms. J. Biomech. 39, 61–69 (2006).

      Bi, Y. ir kt. Sausgyslių kamieninių / progenitorinių ląstelių identifikavimas ir tarpląstelinės matricos vaidmuo jų nišoje. Nat. Med. 13, 1219–1227 (2007).

      Dyment, N. A. ir Galloway, J. L. Sausgyslių regeneracinė biologija: atnaujinimo ir taisymo mechanizmai. Curr. Mol. Biografija. Rep. 1, 124–131 (2015).

      Fiel, R., Wagner, J., Metzger, D. ir Chambon, P. Cre rekombinazės aktyvumo reguliavimas mutavusiais estrogenų receptorių ligandų surišimo domenais. Biochem. Biofija. Res. Komun. 237, 752–757 (1997).

      Madisen, L. ir kt. Tvirta ir didelio našumo cre ataskaitų teikimo ir apibūdinimo sistema, skirta visoms pelės smegenims. Nat. Neurosci. 13, 133–140 (2010).

      Dyment, N. A. ir kt. Rezidentinių sausgyslių pirmtakų giminės atsekimas augimo ir natūralaus gijimo metu. PLoS One 9, e96113 (2014).

      Ansorge, H. L., Adams, S., Birk, D. E. ir Soslowsky, L. J. Mechaninės, kompozicinės ir struktūrinės pogimdyminės pelės achilo sausgyslės savybės. Ann. Biomed. inž. 39, 1904–1913 (2011).

      Beason, D. P., Kuntz, A. F., Hsu, J. E., Miller, K. S. & Soslowsky, L. J. Daugybinių sausgyslių sužalojimų modelių kūrimas ir įvertinimas pelėje. J. Biomech. 45, 1550–1553 (2012).

      Staverosky, J. A., Pryce, B. A., Watson, S. S. & Schweitzer, R. Tubulino polimerizaciją skatinančių baltymų šeimos narys 3, Tppp3, yra specifinis diferencijuojančio sausgyslių apvalkalo ir sinovinių sąnarių žymuo. Dev. Dyn. 238, 685–692 (2013).

      Wang, Y. ir kt. Osteokalciną ekspresuojančios ląstelės iš pelių sausgyslių apvalkalų prisideda prie sausgyslių atstatymo aktyvindamos ežio signalizaciją. eGyvenimas 6, e30474 (2017).

      Chen, J., Renia, L. ir Ginhoux, F. Ląstelių linijų kūrimas iš vienos ląstelės transkriptų. Mol. Aspektai Med. 59, 95–113 (2017).

      Uezumi, A., Fukada, S., Yamamoto, N., Takeda, S. & Tsuchida, L. Mezenchiminiai progenitoriai, kurie skiriasi nuo palydovinių ląstelių, prisideda prie negimdinių riebalų ląstelių susidarymo skeleto raumenyse. Nat. Cell Biol. 12, 143–152 (2010).

      Joe, A. W. ir kt. Raumenų pažeidimas suaktyvina nuolatinius fibro/adipogeninius pirmtakus, kurie palengvina miogenezę. Nat. Cell Biol. 12, 153–163 (2010).

      Ameye, L. ir kt. Nenormalios kolageno fibrilės pelių, kuriose trūksta biglikano / fibromodulino, sausgyslėse sukelia eisenos sutrikimą, negimdinį osifikaciją ir osteoartritą. FASEB J. 16, 673–680 (2002).

      Jepsen, K. J. ir kt. Sąnarių laisvumo ir sausgyslių vientisumo sutrikimo sindromas pelėms, kurioms trūksta lumikano ir fibromodulino. J. Biol. Chem. 277, 35532–35540 (2002).

      Docheva, D., Hunziker, E. B., Fassler, R. & Brandau, O. Tenomodulinas būtinas tenocitų proliferacijai ir sausgyslių brendimui. Mol. Ląstelė. Biol. 25, 699–705 (2005).

      Hauser, N., Paulsson, M., Kale, A. A. ir DiCesare, P. E. Tendon ekstraląstelinėje matricoje yra pentamerinio trombospondino-4 (TSP-4). FEBS Lett. 368, 307–310 (2003).

      Kohrs, R. T. ir kt. Sausgyslių raiščių sklandymas laukinio tipo, heterozigotinėse ir lubricino išjungimo pelėse. J. Ortopas. Res. 29, 384–389 (2011).

      Evans, C. J. ir kt. G-TRACE: greita Gal4-basd ląstelių linijos analizė Drosophila. Nat. Metodai 6, 603–605 (2009).

      Pryce, B. A., Brent, A. E., Murchison, N. D., Tabin, C. J. & Schweitzer, R. Transgeninių sausgyslių reporterių, ScxGFP ir ScxAP generavimas, naudojant skleraksijos geno reguliavimo elementus. Dev. Dyn. 236, 1677–1682 (2007).

      Dyment, N. A. ir kt. Paratenonas prisideda prie skleraksiją ekspresuojančių ląstelių girnelės sausgyslės gijimo metu. PLoS One 8, e59944 (2013).

      GeriausiasK. T. & LoiselleA. E. Skleraksinės linijos ląstelės prisideda prie organizuoto jungiamojo audinio sausgyslių gijimo metu ir nustato nuolatinių sausgyslių ląstelių pogrupį. FASEB J. 33, 8578–8587 (2019).

      Kishimoto, Y. ir kt. Wnt/b-katenino signalizacija slopina ekspresiją Scx, Mkx ir Tnmd sausgyslių kilmės ląstelėse. PLoS One 12, e0182051 (2017).

      D’Souza, D. & Patel, K. Tolimo ir trumpojo nuotolio signalizacijos įtraukimas ankstyvojo sausgyslių vystymosi metu. Anat. Embrionas. 200, 367–375 (1999).

      Dyment, N. A. ir kt. Gdf5 progenitoriai sukelia fibrokremzlių ląsteles, kurios mineralizuojasi per ežiuko signalizaciją, kad susidarytų zoninė entezė. Dev. Biol. 405, 96–107 (2015).

      Schwartz, A. G., Galatz, L. M. & amp Thomopoulos, S. Enthesis regeneration: a role for Gli + progenitor cell. Plėtra 144, 1159–1164 (2017).

      Heldinas, C.-H. & Lennartsson, J. Trombocitų kilmės augimo faktoriaus ir kamieninių ląstelių faktoriaus receptorių struktūrinės ir funkcinės savybės. Cold Spring Harbas. Perspektyva. Biol. 5, a009100 (2013).

      Qiu, X. ir kt. Atvirkštinio grafiko įterpimas išsprendžia sudėtingas vieno langelio trajektorijas. Nat. Metodai 14, 979–982 (2017).

      Hamiltonas T. G., KlinghofferR. A., CorrinP. D. & SorianoP. Trombocitų kilmės augimo faktoriaus alfa receptorių signalizacijos mechanizmų evoliucinis skirtumas. Mol. Ląstelė. Biol. 23, 4013–4025 (2003).

      Dominici, M. ir kt. Minimalūs daugiapotencinių mezenchiminių stromos ląstelių apibrėžimo kriterijai: tarptautinės ląstelių terapijos draugijos pozicijos pareiškimas. Citoterapija 8, 315–317 (2006).

      Sung, J. H. ir kt. Pelės mezenchiminių kamieninių ląstelių išskyrimas ir apibūdinimas. Transplantacija. Proc. 40, 2649–2654 (2008).

      Pittenger, M. F. ir kt. Suaugusio žmogaus mezenchiminių kamieninių ląstelių daugialypis potencialas. Mokslas 284, 143–147 (1999).

      Franchi, M., Trire, A., Quaranta, M., Orsini, E. & Ottani, V. Sausgyslių kolageno struktūra yra susijusi su funkcija. Sci. Pasaulio J. 7, 404–420 (2007).

      Richardson, S. H. ir kt. Sausgyslių vystymuisi reikia reguliuoti ląstelių kondensaciją ir ląstelių formą per kadherino-11 tarpininkaujamas ląstelių ir ląstelių jungtis. Mol. Ląstelė. Biol. 27, 6218–6228 (2007).

      Starborg, T. ir kt. Naudojant perdavimo elektronų mikroskopiją ir 3View kolageno fibrilių dydžiui ir trimatei struktūrai nustatyti. Nat. Protok. 8, 1433–1448 (2013).

      Buschmann, J. & Bürgisser, G. Sausgyslių ir raiščių biomechanika: audinių rekonstrukcija ir regeneracija. (Elsevier, 2017).

      Baksh, N., Hannon, C. P., Murawski, C. D., Smyth, N. A. & Kennedy, J. G. Trombocitais turtinga plazma sausgyslių modeliuose: sisteminė pagrindinės mokslinės literatūros apžvalga. Artroskopija 29, 596–607 (2013).

      Evrova, O. & Buschmann, J. PDGF-BB pristatymo strategijų in vitro ir in vivo poveikis sausgyslių gijimui: apžvalga. Euras. Ląstelės medžiaga. 34, 15–39 (2017).

      Rodriguez, C. I. ir kt. Didelio efektyvumo naikintuvų pelės rodo, kad FLPe yra alternatyva Cre-loxP. Nat. Genet. 25, 139–140 (2000).

      Tallquist, M. D. ir Soriano, P. Ląstelių autonominis PDGFRa poreikis kaukolės ir širdies nervinių sluoksnių ląstelių populiacijose. Plėtra 130, 507–518 (2003).

      Liu, P., Jenkins, N. A. & Copeland, N. G. Labai efektyvus rekombinavimu pagrįstas metodas sąlyginėms išmušimo mutacijoms generuoti. Genome Res. 13, 476–484 (2003).

      Wu, S., Ying, G., Wu, Q. & amp Capecchi, M. R. Į genų nukreipimo vektorių konstravimo protokolas: Knockout pelių generavimas kadherinų šeimai ir ne tik. Nat. Protok. 3, 1056–1076 (2008).

      Matsuda, T. & Cepko, C. L. Kontroliuojama transgenų ekspresija, įvesta naudojant in vivo elektroporaciją. Proc. Natl Akad. Sci. JAV 104, 1027–1032 (2007).

      Gronthos, S., Mankani, M., Brahim, J., Robey, P. G. & Shi, S. Postnatal human dental pulp kamieninės ląstelės (DPSC) in vitro ir in vivo. Proc. Natl Akad. Sci. JAV 97, 13625–13630 (2000).

      Chien ir kt. 3D modelio sistemos optimizavimas molekuliniam tenogenezės manipuliavimui. Prisijungti. Tissue Res. 4, 295–308 (2018).

      Trapnell, C. ir kt. RNR-seq eksperimentų su TopHat ir Cufflinks diferencinė genų ir transkripto ekspresijos analizė. Nat. Protok. 7, 562–578 (2012).

      Anders, S. & Huber, W. Diferencialinė išraiškos analizė sekų skaičiavimo duomenims. Genome Biol. 11, R106 (2010).

      Satija, R., Farrell, J. A., Gennert, D., Schier, A. F. & Regev, A. Erdvinė vienos ląstelės genų ekspresijos rekonstrukcija. Nat. Biotechnol. 33, 495–502 (2015).


      Kaip ir atskiras organizmas, populiacija biologijoje yra tikras ir funkcinis vienetas. Apibrėžiama kaip organizmų grupės, kurios genetiškai ir erdviškai skiriasi nuo kitų tokių grupių, populiacija yra pagrindinis evoliucijos vienetas. Populiacijos yra dinamiškos, jos auga, mažėja, kolonizuoja naujas populiacijas ir išnyksta. Suprasti, kaip ir kodėl populiacijos keičiasi laikui bėgant, labai svarbu sprendžiant tokius plataus masto praktinius klausimus kaip kenkėjų kontrolė, nykstančių rūšių apsauga ir net žmonių populiacijos augimas. Šiame skyriuje pateikiami modeliai, nagrinėjantys populiacijos augimą ir kaip įvertinti gyventojų skaičių.

      Modelius geriausia žiūrėti dideliuose ekranuose ir kraštovaizdžio režimuose.

      Modelis 1 – Logistic Growth

      Šis modelis iliustruoja išteklių ribotą gyventojų skaičiaus augimą. Populiacijos turi augimo tempą ir talpą vienam gyventojui. Dvi populiacijos lyginamos trijose diagramose: N ir laikas, dN/dt vs N ir dN/Ndt vs N. Asmenys populiacijose rodomi languose, iliustruojant, kad net ir esant apkrovai, populiacijoje vis dar yra gimimų ir mirčių. .

      Pasidalinkite šiuo modeliu su kitais.

      2 modelis – gyventojų skaičiaus įvertinimas

      Labai svarbu žinoti, kiek individų yra populiacijoje. Kaip galite pasakyti, kiek jų yra, kai jų yra per daug, kad būtų galima suskaičiuoti? Šis modelis imituoja buožgalvių tvenkinį. Populiacijos dydį galima įvertinti trimis būdais: tiesioginis mėginių ėmimas, mėginių ėmimas pašalinus ir žymėjimas / pakartotinis surinkimas.

      Pasidalinkite šiuo modeliu su kitais.

      3 modelis – Pažymėti/atgauti

      Asmenų skaičius populiacijoje arba populiacijos dydis, yra bene svarbiausias dalykas, kurį reikia žinoti apie populiaciją. Šis modelis yra nuodugnus žymių atgavimo metodo, skirto populiacijos dydžiui įvertinti imituojant pievų pelėnų populiaciją, tyrimas. Asmenys gali būti sugauti, pažymėti, paleisti ir vėl sugauti. Šis pažangus modelis daro prielaidą, kad susipažinimas su Linkolno-Petersono populiacijos dydžio įvertinimu. Jis skirtas naudoti tiriant, kaip tokie veiksniai kaip populiacijos pasiskirstymas, spąstų patirtis (mokymasis išvengti spąstų arba jų ieškoti), populiacijos dydis ir mėginių ėmimo pastangos gali turėti įtakos įvertinimo tikslumui ir tikslumui.


      „PopG“ diegimas

      Čia pateikiamos instrukcijos, kaip išsaugoti, išpakuoti ir įdiegti PopG iš skirtingų naršyklių ir operacinėse sistemose. Aptariame „Chrome“, „Firefox“, „Safari“ ir „Internet Explorer“ naršykles „Windows“, „Mac OS X“ ir „Linux“ operacinėse sistemose.

      1. Spustelėkite nuorodą.
      2. Žemyn nukreipta animuota rodyklė apatinėje kairėje naršyklės lango dalyje pajudės, nurodydama ten esantį skirtuką PopG.zip.
      3. PopG.zip dabar bus atsisiuntimų aplanke.
      4. Spustelėkite (arba jei tai neveikia, dukart spustelėkite) PopG.zip failą. Zip archyvas bus ištrauktas į aplanką Atsisiuntimai. Aplankas PopG bus sukurtas aplanke Atsisiuntimai.
      5. Perkelkite tą aplanką ten, kur norite.
      1. Spustelėkite nuorodą.
      2. Atsidaro dialogo langas ir siūloma leisti Išsaugoti failą. Pasirinkite tai.
      3. „Zip“ archyvas PopG.zip bus atsisiuntimų aplanke.
      4. Dukart spustelėkite jį. Bus ištrauktas archyvas ir aplankas PopG sukurtas aplanke Atsisiuntimai.
      5. Perkelkite tą aplanką ten, kur norite.
      1. Spustelėkite nuorodą.
      2. Atsidaro dialogo langas ir siūloma leisti Išsaugoti failą. Pasirinkite tai.
      3. Zip failas PopG.zip bus atsisiųstas į atsisiuntimų aplanką ir automatiškai išskleistas. Aplankas PopG bus sukurtas aplanke Atsisiuntimai.
      4. Perkelkite jį ten, kur norite.
      1. Spustelėkite nuorodą.
      2. Zip failas bus atsisiųstas į atsisiuntimų aplanką ir bus automatiškai ištrauktas. Aplankas PopG bus sukurtas aplanke Atsisiuntimai.
      3. Perkelkite jį ten, kur norite.

      MAC PROBLEMA: „Mac OS X“ sistemose, kai bandote išskleisti ZIP archyvą arba paleisti „Java“ vykdomąjį failą, sistema gali skųstis, kad tai yra iš nežinomo kūrėjo. Taip yra paprasčiausiai todėl, kad nepasirašiau failo naudodamas „Apple“ kūrėjo ID. Turėtumėte sugebėti atlikti operaciją spustelėdami piktogramą ir pasirinkę failo atidarymo parinktį, naudodami siūlomus numatytuosius nustatymus. Sėkmingai tai įveikus, tai daugiau jūsų nebevargins.

      Java archyvas

      Java archyvo failas PopG.jar bus aplanke PopG atsisiuntę ir įdiegę PopG. Jei jūsų sistemoje įdiegta „Java“, turėtumėte paleisti „Java“ programą suradę aplanką PopG ir spustelėdami arba dukart spustelėdami failo piktogramą PopG.jar

      Dokumentacijos puslapis

      PopG aplanke taip pat yra dabartinis dokumentacijos tinklalapis, kurį dabar skaitote. Tai galite perskaityti čia arba naudoti naršyklės meniu Failas esantį meniu punktą Įrašyti kaip, kad išsaugotumėte jo kopiją savo kompiuteryje. Naujausią šio puslapio versiją galima perskaityti internete naudojant šią nuorodą.

      Senesnės PopG versijos

      Taip pat yra senesnių vykdomųjų versijų, sukurtų „Windows“, „Mac OS X“ ir „Linux“ sistemoms, taip pat kai kurioms dar senesnėms operacinėms sistemoms. Juos galima gauti iš seno aplanko mūsų PopG svetainėje. Dauguma vartotojų neturėtų naudoti šių senesnių vykdomųjų failų, bet jei tai padarysite, turėtumėte pradėti nuo skaitymo SKAITYK MANE file in that folder. One of the versions there is version 3.4, which has compiled executables for the three major operating systems available as well as C source code. These may be useful if you do not have Java and cannot install it on your system.

      Where are the Android and iOS versions?`

      We would like to make versions available for tablets and even phones. Unfortunately, a version of Java that can use the graphics functions does not seem to exist on the Android operating system and the iOS operating system. We would have to rewrite the program separately for each of those. If you know of a way to run our Java executables on either of those operating systems, and get it to work, please let us know how you did that.

      Making sure you have Java on your computer

      If you have Java installed you can run the PopG program. Generally, Java will be already installed on Mac OS X systems and on Linux systems. If you aren't sure if you have Java installed, you can type java -version in a command window and, it Java exists, it will tell you what the version is. If you get back a blank line, you need to either download Java or append where it is to your search path. On Windows systems and on Mac OS X or Linux systems that do not have Java, you can install a recent version of Java at no cost by using this link: java.com. Recent Linux and Mac OS X systems usually have a recent-enough version of Java already installed. Mac OS X systems 10.4 (Leopard) and earlier may not have a recent-enough Java to be able to run PopG. Windows systems do not come with Java already installed, but it can be installed on them from the above web site.

      Running the program

      To run the PopG Java program you should simply click (or double-click) on the icon of the PopG.jar file (you can also run it from a command window by navigating to where PopG.jar is stored and typing java -jar PopG.jar). The start up screen looks like this:

      There are two menus, File and Run , that control PopG. They are in the upper left of the main PopG window.

      The Run menu

      The Run menu contains five items: Continue w/ , Continue , New Run , Restart , and Display Whole Plot .

      The first time it is picked, it looks like:

      with all but New Run grayed out. Once you have done your first run, all the selections will be active.

      New Run Initially only New Run is available. It brings up the following dialog:

      It contains all the parameters that control a PopG run. Note that usually you do not enter a Random Number seed unless you want to do two identical runs. When you are finished editing you can click the OK box to start the run. You can also click Cancel to not start the run and Defaults to reset all the data entry boxes to their default values. Continue w/ This choice continues the run, for the same number of generations as previously entered in the New Run menu. Continue This continues the run, but presents the following dialog:

      which allows you to change the number of generations run in the next continuation of the run. Restart This restarts the run with the same parameter values as before. If you want to change some of the parameter values, use New Run instead. Display Whole Plot This plots all generations on the same plot. During a run the plots will normally show only the last group of generations. This shows all generations that have been simulated so far. This is particularly handy when you have finished a simulation and want to print the results of the whole run.

      The random number generator

      The program uses a random number generator which automatically initializes from your system clock. Thus it should give you a different sequence of random numbers and thus a different result every time you run the program. In the menu for a new run, there is a setting for Random number seed which is set by default to (Autogenerate) , which will initialize from the system clock. You probably won't have any reason to change this, unless you are debugging PopG and want to do the same run, with the same random outcomes, twice. If you do wish to do the same exact run twice, enter a value in place of the (Autogenerate) string and PopG will use that to initialize the random number generator. Assuming you have not modified the calcPopG routine within the Java code, every time you start with that random number you will get exactly the same results.

      The File menu

      This contains four menu items. They are Save , Print , About and Quit .

      The first time it is displayed, it looks like:

      with Save and Print grayed out. Once you have done your first run, they will be active.

      Save This opens a standard save file dialog and allows you to save the graph as a JPG or PNG file. The default name is PopG with the appropriate extension to match to file format. Print This opens a standard print dialog and allows you to select a printer and print the graph. About Displays the program's copyright notice. Quit This is self-explanatory: the program quits.

      Compiling it yourself

      Most people will not need to compile the program themselves as the Java Jar package supplied should run on most versions of Java. So you should probably skip this section. But if you wish to modify the functionality of PopG or if you have some unusual Java environment that will not run the supplied Jar file you will need a Java compiler. We repeat: If you just need to run the program, you should run the Jar file that comes in our distribution. You do not need to compile anything (though you may need to install Java).

      If you do need to compile the program, you will find a src directory in the downloaded and unzipped folder PopG which you got from our site. Import the file PopGUserInterface.javasrc into your favorite Java editor (we used Eclipse). You can either execute it directly from there or export a Java Jar from the editor and execute it. PopGUserInterface.java does not reference any external libraries, everything it needs is in the JavaSE-1.6 system library. If you are modifying our program, once you have finished doing that you should have no problems creating the Java Jar,

      If you cannot do, tell us, since that would be a bug.

      Simulating with PopG

      This program simulates the evolution of random-mating populations with two alleles, arbitrary fitnesses of the three genotypes, an arbitrary mutation rate, an arbitrary rate of migration between the replicate populations, and finite population size.

      The programs simulate simultaneously evolving populations with you specifying the population size, the fitnesses of the three genotypes, the mutation rates in both directions (from A to a and from a to A ), and the initial gene frequency. They also ask for a migration rate among all the populations, which will make their gene frequencies more similar to each other. Much of the time (but not always!) you will want to set this migration rate to zero. In most respects the program is self-explanatory.

      Initially there are ten populations. You can set the number of simultaneously-evolving populations to any number from 0 to 1000. The population size for each population can be any number from 1 to 10000. Note that a larger population, a larger number of generations run, and a larger number of populations can lead to longer runs.

      When you make a menu selection that causes the program to run, a graph of the gene frequencies of the A allele in each of the populations will be drawn in the window. Here is what the graph looks like when we run with an initial gene frequency of 0.2 and fitnesses of AA, Aa, and aa set to 1.08, 1.04, and 1, with all other parameters in their default values. (Note that if you try this run, there will be different random numbers, so your result will be a bit different).

      Note that the window can be resized, and the graph should adjust to this. There is also a blue curve that shows what the gene frequencies would be in an infinite population (one with no genetic drift). If the number of populations being simulated is set to zero, this curve is all you will see. The graph can be printed using the Print option of the File menu, or saved to a Postscript file using the Save option in that menu.

      Note that once the plot of the gene frequency curves reaches the right-hand side of the graph, the program prints there the number of populations that fixed for the A allele (ended up with a frequency of 1.0) and the number that lost this allele.

      Suggestions

      • Try cases with no mutation, no migration, and all fitnesses 1.0 so that there is no selection. Does genetic drift in a population of size 1000 accomplish roughly the same changes in 1000 generations as genetic drift in a population of size 100 does in 100 generations? By running a largish number of populations, can you check whether the probability that an allele is fixed by genetic drift is equal to its initial frequency in the populations?
      • Try a case with no mutation or migration, with the A allele favored by natural selection (with fitness of the AA genotype set highest and fitness of the aa genotype set lowest). Start with a small frequency of A . Is it always fixed? If one starts with a single copy of the allele, how does the probability that A is fixed compare with the selection coefficient favoring it in the heterozygote (the fraction by which the Aa genotype is higher compared to the fitness of the aa genotype)? Is this fixation probability larger than the one you would get with the same initial frequency but with no selection?
      • Try overdominance ( Aa having the highest fitness). Does the gene frequency converge towards an equilibrium? Why does it vary from this equilibrium frequency? How large do the selection coefficients have to be to cause the gene frequency to stay away from fixation or loss for large amounts of time?
      • Try underdominance ( Aa having the lowest fitness). Is there a starting gene frequency that will result in some populations heading for fixation, and others heading for loss? If you add a small amount of migration, what will happen in the long run? What will happen if instead you add a small amount of mutation in both directions?
      • With migration but no selection or mutation, how much migration is needed to make the gene frequency curves be quite similar to each other? How much is needed to make them all end up at the same gene frequency in the long run? How is that migration rate affected by the population size?
      • With mutation but no migration or selection, how much mutation is needed to cause the gene frequencies to converge to a mutational equilibrium gene frequency? How does this value relate to the population size?
      • If an allele is selected against, can you set up mutation rates that will maintain it at low frequency in the population?

      Credits

      Version 4.0 of PopG, the first Java version, was written by Ben Zawadzki. His enormously effective programming made good use of mentorship and advice from our lab's Java wizard, Jim McGill.

      The original version of PopG was written in the 1970s in FORTRAN by Joe Felsenstein. The interactive version then was written in C with much work by Hisashi Horino, Sean Lamont, Bill Alford, Mark Wells, Mike Palczewski, Doug Buxton, Elizabeth Walkup, Ben Zawadzki and Jim McGill. Hisashi and Sean wrote the C version, and the screen graphics for IBM PC and the first part of the Postscript printing system. Bill greatly improved and expanded the Postscript printing and the X windows graphics. Mark Wells did the original Macintosh version. Mike Palczewski greatly improved the Windows, Macintosh and X Windows graphical user interface, and Doug Buxton modified the program to the 3.0 version and prepared the executables for different operating systems. Elizabeth Walkup improved the X windows interaction and prepared version 3.3. Small documentation changes after version 4.0 were made by me.


      Žiūrėti video įrašą: სამყაროს ყველაზე მდიდარი 5 ქვეყანა (Gruodis 2022).