Расшифровка основ теоремы естественного отбора Фишера
Формула: (varianceFitness, meanFitness) => meanFitness == 0 ? «Средняя приспособленность не может быть равна нулю» : varianceFitness / meanFitness
Понимание фундаментальной теоремы Фишера о естественном отборе
Фундаментальная теорема Фишера о естественном отборе является краеугольным камнем в эволюционной биологии, часто сравниваемым с законом тяготения в физике из-за его фундаментальной важности. Введенная Рональдом А. Фишером в 1930 году, теорема связывает изменение средней приспособленности популяции с генетической дисперсией приспособленности внутри популяции. Давайте углубимся в формулу, ее компоненты и ее реальное значение.
Формула и ее компоненты
Формула по сути утверждает, что скорость увеличения средней приспособленности популяции равна аддитивной генетической дисперсии приспособленности:
(varianceFitness, meanFitness) => meanFitness == 0 ? 'Средняя приспособленность не может быть равна нулю' : varianceFitness / meanFitness
Его можно разбить на два основных компонента:
- varianceFitness: это аддитивная генетическая дисперсия приспособленности в популяции. Она измеряет, насколько значения приспособленности различаются из-за генетических различий. Обычно это измеряется в произвольных единицах приспособленности, которые количественно определяют генетические вариации.
- meanFitness: это средняя приспособленность популяции, рассчитываемая путем деления суммы всех значений приспособленности на количество особей. Это также измеряется в единицах приспособленности.
Делив аддитивную генетическую дисперсию приспособленности на среднюю приспособленность, теорема дает скорость увеличения приспособленности, которая помогает нам понять, как естественный отбор вызывает эволюционные изменения.
Уточнение входных данных и выходных данных
Входные данные и выходы этой формулы могут быть немного абстрактными, поэтому давайте сделаем их более осязаемыми:
- дисперсияПриспособленность
Тип: Числовой (измеряется в произвольных единицах приспособленности)
Пример значения: 25,0 (более высокие значения указывают на большее генетическое разнообразие приспособленности)
- средняяПриспособленность
Тип: Числовой (измеряется в произвольных единицах приспособленности)
Пример значения: 100,0 (средняя приспособленность популяция)
Скорость увеличения средней приспособленности (числовая, те же единицы, что и у входных данных) получается в результате деления. Например, если varianceFitness равна 25,0, а meanFitness равна 100,0, скорость увеличения средней приспособленности составит 0,25.
Пример из реального мира
Рассмотрим популяцию жуков, где приспособленность особей (измеренная по их репродуктивному успеху) варьируется из-за генетических различий. Предположим, у нас есть следующие данные:
varianceFitness: 30,0 единиц приспособленности
meanFitness: 120,0 единиц приспособленности
Используя фундаментальную теорему Фишера, мы вычисляем:
(varianceFitness, meanFitness) => meanFitness == 0 ? 'Средняя приспособленность не может быть равна нулю' : 30,0 / 120,0 = 0,25
Таким образом, скорость увеличения средней приспособленности этой популяции жуков за счет естественного отбора составляет 0,25 единицы приспособленности. Это означает, что ожидается, что средняя приспособленность популяции увеличится, отражая эволюционную адаптацию.
Пример таблицы данных
Параметр | Описание | Значение |
---|---|---|
ДисперсияПриспособленность | Аддитивная генетическая дисперсия приспособленности | 30,0 |
средняяПриспособленность | Средняя приспособленность популяции | 120,0 |
Скорость увеличения средней приспособленности | Результат теоремы | 0,25 |
Часто задаваемые вопросы об основной теореме Фишера о естественном отборе
Каково значение теорема?
Эта теорема подчеркивает силу естественного отбора в управлении эволюционными изменениями в популяции, показывая, как генетическая дисперсия способствует увеличению средней приспособленности.
Как измеряется приспособленность?
Приспособленность обычно измеряется с точки зрения репродуктивного успеха или количества потомков, которых может произвести особь. Это абстрактное значение, но его можно количественно оценить в произвольных единицах, подходящих для исследования.
Всегда ли эта теорема точна?
Хотя она обеспечивает надежную основу, реальные популяции часто сталкиваются с такими факторами, как генетический дрейф, мутации и изменения окружающей среды, которые могут влиять на приспособленность и отклоняться от идеального сценария, описанного теоремой.
Резюме
Основная теорема Фишера о естественном отборе является основополагающим принципом в эволюционной биологии, количественно определяющим, как генетическая изменчивость управляет адаптивными изменениями в популяциях. Понимая и применяя эту теорему, биологи могут предсказывать и изучать эволюционную динамику различных видов.
Tags: Эволюция, Биология, Естественный Отбор