Detailansicht

The genetics of adaptation in changing environments
Sebastian Matuszewski
Art der Arbeit
Dissertation
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Mathematik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Dr.-Studium der Naturwissenschaften (Dissertationsgebiet: Mathematik)
Betreuer*in
Joachim Hermisson
Volltext herunterladen
Volltext in Browser öffnen
Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved
DOI
10.25365/thesis.35621
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29465.85364.473459-9
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract
(Deutsch)
Die Kapitel meiner Dissertation sind durch die dieser Arbeit übergeordneten Frage verbunden, wie sich Populationen in sich verändernden Umwelten genetisch anpassen. Spezielles Augenmerk liegt in diesem Zusammenhang auf dem Wechselspiel zwischen den evolutionären Kräften, Selektion, Mutation und Rekombination sowie den ökologischen Faktoren, wie der Art und Geschwindigkeit der Umweltänderung, und deren gemeinsame Effekte auf die Genetik des Anpassungsprozesses. Im ersten Kapitel, ''Rapid evolution of quantitative traits: theoretical perspectives'', vergleiche ich verschiedene theoretische Modellierungsansätze, welche sich mit dem Potenzial zur genetischen Anpassung in sich verändernden Umwelten beschäftigen. Spezielles Augenmerk liegt dabei auf den sogenannten kritischen Raten der Umweltänderung beziehungsweise den maximal tragfähigen Raten genetischer Anpassung und deren Eignung zur Vorhersage von Aussterbewahrscheinlichkeiten in sich verändernden Umwelten. Im zweiten Kapitel, ''Fisher's geometric model with a moving optimum'', stelle ich eine Erweiterung des, den genetischen Anpassungsprozesses in sich kontinuierlich verändernden Umwelten beschreibenden, ''moving-optimum'' Modells vor, welche die simultane Evolution von mehreren, durch Pleiotropie miteinander verbundenen, Merkmalen berücksichtigt. Die explizite Modellierung dieses Prozesses erlaubt es mir, sowohl die der Selektion in sich verändernden Umwelten inherenten Dynamiken als auch die Komplexität des hochdimensionalen Phänotypraums zu berücksichtigen. Dies stellt einen bedeutenden Schritt hinzu noch realistischeren Modellen zur Beschreibung des genetischen Anpassungsprozesses dar, da es zwei Modellierungsansätze vereint, die bisher wenig Überschneidung hatten: Das moving-optimum Modell (Jones et. al. 2004, 2012) auf der einen Seite und Fishers klassisches geometrisches Modell der genetischen Anpassung (Fisher 1930; Orr 1998, 2000) auf der anderen. Das dritte Kapitel, ''Catch me if you can: On the importance of standing genetic variation for the genetics of adaptation in changing environments'', verbindet zwei klassische, jedoch komplementäre Modellierungsansätze. Während so genannte ''adaptive-walk'' Modelle typischerweise annehmen, dass genetische Anpassung ausschließlich von Neumutationen erfolgt, basieren quantitativ-genetische Modelle auf der Annahme, das genetische Anpassung exklusiv aus einem unerschöpflichen Pool aus bereits existierenden ''stehenden'' genetischen Varianten voranschreitet. Durch die Berücksichtigung beider ''Rohmaterialien'' schließt mein Modell die Lücke zwischen diesen Ansätzen und erlaubt eine gesamtheitliche Beurteilung über die Rolle von Neumutationen als auch bereits existierender stehender genetischer Varianz für den Anpassungsprozess.
Abstract
(Englisch)
The chapters of this thesis are connected by the overriding question of my research, i.e., how do populations adapt in the face of changing environmental conditions? And more specifically, how does a population's ability to respond to environmental change and the characteristics of the adaptive process depend on the general forces of evolution, i.e., selection, mutation and recombination, and ecological factors, such as the mode and tempo of environmental change? In the first part, 'Rapid evolution of quantitative traits: theoretical perspectives', I review theoretical models of rapid evolution in quantitative traits. Special focus is put on the implications and limits of maximal sustainable rates of genetically-based change and their adequacy for assessing the risk of population extinction in changing environments. In the second part, 'Fisher's geometric model with a moving optimum', I study adaptation of multiple pleiotropically related traits to a moving selective optimum, which allows us to capture both the dynamic nature of selection pressures and the complexity and high-dimensionality of organismic phenotypes. This marks an important step towards more realistic models of adaptation, as it integrates two modelling traditions which have had little overlap so far: on the one hand, the multivariate moving-optimum model as used by Jones et. al. (2004, 2012), and on the other hand, Fisher's classical geometric model of adaptation (Fisher 1930; Orr 1998, 2000). Finally, in the third part, 'Catch me if you can: On the importance of standing genetic variation for the genetics of adaptation in changing environments', I aim to contribute to overcoming what has been described as ``the most obvious theoretical limitation when describing the adaptive process'' (Orr 2005), that is the description of the ecological and genetic factors that determine the genetic basis of adaptation from standing genetic variation. Specifically, I consider the evolution of a quantitative trait to a gradually changing environment. By means of analytical approximations, I derive the distribution of standing adaptive substitutions, that is, the distribution of the phenotypic effects of those alleles that become fixed during adaptation and which originated from standing genetic variation.

Schlagwörter

Schlagwörter
(Englisch)
adaptation genetics climate change evolution biomathematics
Schlagwörter
(Deutsch)
Anpassung Genetik Klimawandel Evolution Biomathematik
Autor*innen
Sebastian Matuszewski
Haupttitel (Englisch)
The genetics of adaptation in changing environments
Paralleltitel (Deutsch)
Die Genetik der Anpassung in sich verändernden Umwelten
Publikationsjahr
2014
Umfangsangabe
VIII, 211 S. : Ill., graph. Darst.
Sprache
Englisch
Beurteiler*innen
Reinhard Bürger ,
Luis Miguel Chevin
Klassifikationen
31 Mathematik > 31.80 Angewandte Mathematik ,
42 Biologie > 42.21 Evolution
AC Nummer
AC12249898
Utheses ID
31570
Studienkennzahl
UA | 791 | 405 | |
Universität Wien, Universitätsbibliothek, 1010 Wien, Universitätsring 1