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Quantifying feedback among traits in coevolutionary models
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AI
DOI：10.1093/evolut/qpaf191.png)
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摘要
En 中文
表型性状很少孤立地进化。相反，多个性状通常相互作用以影响适应性，从而导致复杂的协同进化动态。此类动态可以通过数学框架（如适应度动力学和数量遗传学）进行预测。选择梯度在这些框架中起着关键作用，描述了选择的方向和强度，从而预测进化轨迹和潜在终点。当前理论主要关注分析性状如何对选择做出反应，而选择本身会随着性状的进化而随时间变化。然而，各性状变化对选择环境变化的贡献程度尚未量化，导致我们对性状协同进化的理解在很大程度上依赖于口头推理。为推进对协同进化动态更全面和定量的理解，我们开发了一个通用框架，用于检验性状变化如何反馈以影响选择环境。该框架通过量化它们相互影响的途径，能够对性状与选择梯度之间的协同进化反馈进行细致且系统的探究。我们的框架可应用于适应度动力学模型和弱选择极限下的数量遗传学模型。我们通过三个示例说明该方法，展示了其深化对现有模型理解的潜力。
Keyword:
joint evolution
adaptive dynamics
quantitative genetics
selection gradient
canonical equation
anisogamy
期刊
E
IF:
2.6
论文数:
6.5K
被引数:
2.7W
机构
引用论文
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