Eco-evolutionary feedbacks generate bistability in population persistence under gradual environmental change
通过将定量遗传模型与生态-进化反馈相结合,本研究表明,在渐进式环境变化下,种群存续表现出双稳态特征,这意味着即使变化速率低于临界值,如果初始种群规模和遗传方差不足以克服瞬态动态,灭绝仍可能发生。
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进化生物学探索生命如何随时间变化与适应,揭示从微小基因变异到复杂物种形成的奇妙旅程。在这里,我们关注生命之树的生长脉络,解读自然选择如何塑造地球上纷繁多样的生物形态。
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下方为您呈现近期在进化生物学领域发布的最新研究论文。
通过将定量遗传模型与生态-进化反馈相结合,本研究表明,在渐进式环境变化下,种群存续表现出双稳态特征,这意味着即使变化速率低于临界值,如果初始种群规模和遗传方差不足以克服瞬态动态,灭绝仍可能发生。
本文介绍了 HiDenSeq,这是一种利用深度测序来解析跨越四个数量级的适应统计数据的 DNA 条形码化 Luria-Delbrück 检测方法,从而能够直接量化并区分进化群体中如突变体等不同适应机制及诱导突变。
ProtFinder 是一种新型的基于迁移学习的机器学习框架,在处理真实数据集时,其在选择蛋白质替换模型、速率异质性模型和频率模型方面的准确性和速度均显著优于现有方法。
这项研究表明,Doublesex转录因子的雄性特异性旁系同源基因DsxM,通过扩大胚胎眼区以重新部署保守的视网膜决定基因网络,从而驱动了蜉蝣“涡轮眼”(TurbEyes)的进化起源,进而发育出一种新型的雄性特异性视觉系统。
Flex-sweep 2.0 是一种经过大幅更新的基于 CNN 的方法,它显著提高了从单群体基因组数据中检测多样化选择性清除(selective sweeps)的计算效率、灵活性和可扩展性,同时提供了增强的训练能力和稳健的下游分析流水线。
本文介绍了“Snarf”,这是一种结合了系统发育网络工具 SnappNet 与近似贝叶斯计算随机森林(ABC Random Forest)的混合方法,用于准确推断复杂的进化历史,该方法被应用于揭示亚洲水稻驯化过程涉及粳稻(Japonica)的单一起源,随后通过三次关键的渗入事件塑造了籼稻(Indica)、中亚稻(cAus)和中南亚稻(cBas)品种。
本研究表明,减数分裂特异性组蛋白甲基转移酶 PRDM9 直接识别并结合稳定的 G-四链体 DNA 结构,揭示了这些二级结构促进 PRDM9 招募及减数分裂重组启动的一种新机制。
本文提出了一个模型,证明了虽然个体偏好的达尔文式进化可以驱动社会群体向更高效的集体策略演进,但这种改进的成功与速度在很大程度上取决于个体偏好如何被聚合为群体决策,否则可能会导致停滞或适应不良的结果。
这项研究表明,全球范围内鸟类鸣叫复杂性的差异主要由鸣叫学习、开阔生境和迁徙等生态因素以及进化历史之间的相互作用所驱动,而非由性选择或智力信号传递等传统解释所驱动。
本研究利用全基因组测序技术揭示,由于米恩代(中新世)时期源自非洲的快速远距离扩散而非地理隔离,导致了丽卷蛾属(*Parasa*)及其复合种群在热带泛洋分布,同时证明该属并非单系群,需要进行重大的分类学修订。