प्राकृतिक चयन के फिशर के मौलिक प्रमेय का अनुवाद
सूत्र: (varianceFitness, meanFitness) => meanFitness == 0 ? 'मीन फिटनेस शून्य नहीं हो सकती' : varianceFitness / meanFitness
फिशर के प्राकृतिक चयन के मूलभूत सिद्धांत को समझना
फिशर के प्राकृतिक चयन के मूलभूत सिद्धांत विकासवादी जीव विज्ञान में एक आधारशिला अवधारणा है, जिसकी तुलना अक्सर भौतिकी में गुरुत्वाकर्षण के नियम से की जाती है क्योंकि यह मौलिक रूप से महत्वपूर्ण है। 1930 में रोनाल्ड ए. फिशर द्वारा प्रस्तुत यह प्रमेय जनसंख्या के औसत फिटनेस में परिवर्तन को जनसंख्या के भीतर फिटनेस में आनुवंशिक भिन्नता से जोड़ता है। आइए सूत्र, इसके घटकों और इसके वास्तविक-विश्व महत्व पर गहराई से विचार करें।
सूत्र और इसके घटक
सूत्र अनिवार्य रूप से बताता है कि जनसंख्या की औसत फिटनेस में वृद्धि की दर फिटनेस में योगात्मक आनुवंशिक भिन्नता के बराबर है:
(varianceFitness, meanFitness) => meanFitness == 0 ? 'औसत फिटनेस शून्य नहीं हो सकती': varianceFitness / meanFitness
इसे दो मुख्य घटकों में विभाजित किया जा सकता है:
- varianceFitness: यह जनसंख्या में फिटनेस में योगात्मक आनुवंशिक भिन्नता है। यह मापता है कि आनुवंशिक अंतर के कारण फिटनेस मान कितने भिन्न होते हैं। आम तौर पर, इसे मनमाने फिटनेस इकाइयों में मापा जाता है जो आनुवंशिक विविधताओं को मापते हैं।
- औसत फिटनेस: यह जनसंख्या की औसत फिटनेस है, जिसकी गणना सभी फिटनेस मूल्यों के योग को लेकर और व्यक्तियों की संख्या से विभाजित करके की जाती है। इसे भी फिटनेस इकाइयों में मापा जाता है।
फिटनेस में योगात्मक आनुवंशिक भिन्नता को औसत फिटनेस से विभाजित करके, प्रमेय फिटनेस में वृद्धि की दर प्रदान करता है, जो हमें यह समझने में मदद करता है कि प्राकृतिक चयन कैसे विकासवादी परिवर्तन लाता है।
इनपुट और आउटपुट को स्पष्ट करना
इस सूत्र के इनपुट और आउटपुट थोड़े अमूर्त हो सकते हैं, इसलिए आइए उन्हें अधिक मूर्त बनाते हैं:
- भिन्नता फिटनेस
प्रकार: संख्यात्मक (मनमाने फिटनेस इकाइयों में मापा जाता है)
उदाहरण मान: 25.0 (उच्च मान फिटनेस में अधिक आनुवंशिक विविधता का संकेत देते हैं)
- माध्य फिटनेस
प्रकार: संख्यात्मक (मनमाने फिटनेस में मापा जाता है इकाइयाँ)
उदाहरण मान: 100.0 (आबादी की औसत फिटनेस)
औसत फिटनेस में वृद्धि की दर (संख्यात्मक, इनपुट के समान इकाइयाँ) विभाजन से परिणामित होती है। उदाहरण के लिए, यदि विचरण फिटनेस 25.0 है और औसत फिटनेस 100.0 है, तो औसत फिटनेस में वृद्धि की दर 0.25 होगी।
वास्तविक दुनिया का उदाहरण
भृंगों की एक आबादी पर विचार करें जहाँ व्यक्तियों की फिटनेस (उनकी प्रजनन सफलता से मापी गई) आनुवंशिक अंतर के कारण भिन्न होती है। मान लीजिए हमारे पास निम्नलिखित डेटा है:
varianceFitness: 30.0 फिटनेस इकाइयाँ
meanFitness: 120.0 फिटनेस इकाइयाँ
फिशर के मूलभूत सिद्धांत का उपयोग करते हुए, हम गणना करते हैं:
(varianceFitness, meanFitness) => meanFitness == 0 ? 'माध्य फिटनेस शून्य नहीं हो सकती': 30.0 / 120.0 = 0.25
इस प्रकार, प्राकृतिक चयन के कारण इस बीटल आबादी की औसत फिटनेस में वृद्धि की दर 0.25 फिटनेस इकाइयाँ है। इसका मतलब यह है कि जनसंख्या की औसत फिटनेस में वृद्धि होने की उम्मीद है, जो विकासवादी अनुकूलन को दर्शाती है।
डेटा तालिका उदाहरण
पैरामीटर | विवरण | मान |
---|---|---|
भिन्नताफिटनेस | फिटनेस में योगात्मक आनुवंशिक भिन्नता | 30.0 |
माध्यफिटनेस | जनसंख्या की औसत फिटनेस | 120.0 |
माध्य फिटनेस में वृद्धि की दर | परिणाम प्रमेय | 0.25 |
फिशर के प्राकृतिक चयन के मूलभूत सिद्धांत के बारे में सामान्य प्रश्न
प्रमेय का महत्व क्या है?
यह प्रमेय, जनसंख्या में विकासवादी परिवर्तनों को संचालित करने में प्राकृतिक चयन की शक्ति पर प्रकाश डालता है, यह दिखाकर कि आनुवंशिक भिन्नता औसत फिटनेस में वृद्धि में कैसे योगदान करती है।
फिटनेस को कैसे मापा जाता है?
फिटनेस को आम तौर पर प्रजनन सफलता या किसी व्यक्ति द्वारा उत्पन्न संतानों की संख्या के संदर्भ में मापा जाता है। यह एक अमूर्त मूल्य है, लेकिन अध्ययन के लिए उपयुक्त मनमानी इकाइयों में इसे परिमाणित किया जा सकता है।
क्या प्रमेय हमेशा सटीक होता है?
जबकि यह एक मजबूत ढांचा प्रदान करता है, वास्तविक दुनिया की आबादी अक्सर आनुवंशिक बहाव, उत्परिवर्तन और पर्यावरणीय परिवर्तनों जैसे कारकों का अनुभव करती है जो फिटनेस को प्रभावित कर सकते हैं और प्रमेय द्वारा वर्णित आदर्श परिदृश्य से विचलित हो सकते हैं।
सारांश
फिशर का प्राकृतिक चयन का मौलिक सिद्धांत विकासवादी जीव विज्ञान में एक मौलिक सिद्धांत है, जो यह बताता है कि आनुवंशिक भिन्नता आबादी में अनुकूली परिवर्तन को कैसे संचालित करती है। इस प्रमेय को समझकर और लागू करके, जीवविज्ञानी विभिन्न प्रजातियों की विकासवादी गतिशीलता की भविष्यवाणी और अध्ययन कर सकते हैं।
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