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Evolutionary dynamics in structured populations: a life-cycle approach in continuous time
Andreas Baumann
Art der Arbeit
Diplomarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Mathematik
Betreuer*in
Claus Rüffler
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Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved
DOI
10.25365/thesis.27766
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29075.56459.223862-4
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Abstracts

Abstract
(Deutsch)
Es wird die evolutionäre Dynamik von Lebenszyklusparametern (life-history traits) in strukturierten Populationen unter Annahme diskreter Populationsstruktur untersucht. Die in dieser Arbeit analysierte Modellfamilie besteht aus deterministischen Modellen in kontinuierlicher Zeit, es werden also Systeme gewöhnlicher Differentialgleichungen betrachtet. Lebenszyklen werden durch demografische Parameter und regulierende Funktionen, welche Dichteabhängigkeit in die Modelle einbringen, charakterisiert. Für die evolutionäre Analyse der Modellfamilie wird das Adaptive-Dynamics-Framework angewandt. Dabei ist die Evolution phänotypischer Merkmale Gegenstand der Untersuchungen. Es wird ein algebraisch einfacher Fitnessproxy hergeleitet, welcher es ermöglicht, über das evolutionäre Langzeitverhalten Vorhersagen zu treffen, die auf der Anordnung von Schleifen (loops), evolvierenden und regulierten demografischen Parametern in einem Lebenszyklus basiert. Es wird eine Liste hinreichender Bedingungen für frequenzunabhängige Selektion erarbeitet, oder genauer, eine Liste von expliziten Optimierungskriterien (optimization principles). Gibt es ein solches für einen Lebenszyklus, so ist phänotypische Variation unwahrscheinlich. Weiters wird frequenzabhängige Selektion betrachtet. Im Falle von zwei evolvierenden demografischen Parametern, welche einem Trade-off unterliegen, werden hinreichende Bedingungen für verschiedene evolutionäre Szenarien hergeleitet. Dabei spielt die Krümmung der Trade-off-Kurve eine bedeutende Rolle. Insbesondere wird gezeigt, unter welchen Umständen evolutionäre Verzweigungen (evolutionary branching) vorkommen.
Abstract
(Englisch)
We investigate the evolutionary dynamics of life-history traits in structured populations, under the assumption of discrete population structure. The model family analyzed in this thesis consists of deterministic models in continuous time, that is, we consider systems of ordinary differential equations. Life cycles are characterized by demographic parameters and regulatory functions, which account for density dependence. We employ the framework of Adaptive Dynamics in order to conduct the evolutionary analysis of the model family, thereby investigating phenotypic evolution. An algebraically simple fitness proxy is derived, which allows to predict long-term evolutionary outcomes based on the configuration of loops, evolving and regulated demographic parameters in a life cycle. We derive a list of sufficient conditions on the structure of life cycles for frequency-independent selection. More precisely, we provide a range of explicit optimization criteria. If for a given life cycle there is an optimization criterion, then phenotypic variation is selected against. Furthermore, we consider frequency-dependent selection. In the case of two evolving demographic parameters which are traded off against each other, we derive sufficient conditions for different evolutionary outcomes. For this, the curvature of the trade-off between the two evolving parameters plays a cruical role. In particular, we show under which conditions evolutionary branching occurs.

Schlagwörter

Schlagwörter
(Englisch)
Adaptive Dynamics structured populations trade-off evolutionary optimization life-history evolution
Schlagwörter
(Deutsch)
Adaptive Dynamics strukturierte Populationen Trade-off evolutionäre Optimierung Lebenszyklusevolution
Autor*innen
Andreas Baumann
Haupttitel (Englisch)
Evolutionary dynamics in structured populations: a life-cycle approach in continuous time
Paralleltitel (Deutsch)
Evolutionäre Dynamik in strukturierten Populationen: ein Lebenszyklusansatz in kontinuierlicher Zeit
Publikationsjahr
2013
Umfangsangabe
V, 80 S. : Ill., graph. Darst.
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Claus Rüffler
Klassifikationen
31 Mathematik > 31.44 Gewöhnliche Differentialgleichungen ,
31 Mathematik > 31.80 Angewandte Mathematik ,
42 Biologie > 42.11 Biomathematik, Biokybernetik
AC Nummer
AC11107967
Utheses ID
24807
Studienkennzahl
UA | 405 | | |
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