Detailansicht
The evolution of quantitative traits
Benjamin Wölfl
Art der Arbeit
Dissertation
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Lebenswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Doctor of Philosophy-Doktoratsstudium NAWI Bereich Lebenswissenschaften (DissG: Biologie)
Betreuer*in
Joachim Hermisson
DOI
10.25365/thesis.73708
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-28035.08615.631640-3
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Biologische Evolution lässt kontinuierlich Vielfalt entstehen, welche durch natürliche Selektion in fortwährender Optimierung von biologischen Organismen mündet. Es ist augenscheinlich, dass Lebewesen sichtbare Eigenschaften vorweisen, die maßgeschneidert an ihre jeweilige Umwelt sind. Gleichsam ist jedoch viel weniger klar auf welche Art, die dafür notwendigen genetischen Änderungen auftreten. Jene Sequenzdaten können erst kürzlich ausreichend effizient und akkurat gemessen werden. In meiner Arbeit lege ich das Hauptaugenmerk auf die Untersuchung des ausgeprägten Zwischenraums inmitten der archetypischen Szenarien der beiden klassischen Denkschulen der Evolutionsgenetik: Traditionell erklärt die Populationsgenetik Anpassung durch sukzessive Ausbreitungen einzelner (monogener), vorteilhafter Genvarianten, während die quantitative Genetik postuliert, dass sich viele Varianten (polygen) gleichzeitig vermehren. Hierzu stellen wir ein analytisches Modell zur Verfügung um die Dynamik der Allelfrequenzen in der genetischen Basis eines quantitativen Merkmals zu verfolgen. Wir beschreiben wichtige Parameter, die den Übergang im Modus der Anpassung (adaptative Architektur) kontrollieren und zeigen, welche Erwartungen für oligogene Adaptation gelten. Zweitens erlaube ich kompliziertere Arten durch welche der Phänotyp die Fitness bestimmt. Dies hat seinen Preis, nämlich können wir dadurch die Dynamik der Population nur mehr phänotypisch beschreiben. Hierzu verwenden wir Methoden aus der evolutionären Spieltheorie um Verbesserungen für onkologische Behandlungsmethoden vorzuschlagen. Im abschließenden Kapitel präsentiere ich eine erweiterte Schätzungsmethode für die effektive Reproduktionszahl in der Epidemiologie.
Abstract
(Englisch)
Biological evolution continuously generates variation that natural selection acts on which manifests in organisms evidently harboring adaptations tailor-suited to their inhabited niche. Decades of theoretical and empirical investigation have made tremendous progress identifying limitations and contributing factors in this process. However, many loose ends remain, one of which concerns how adaptive phenotype changes in natural populations translate into dynamics on a genomic level. The latter only became measurable at satisfying efficiency and accuracy recently. In my thesis, I predominantly investigate the vast interspace contained between archetypal scenarios of the two classical schools of thought in evolutionary genetics: Traditionally, population genetics conceives that sequential (monogenic) beneficial substitutions drive adaptation, while quantitative genetics postulates a collective (polygenic) response resulting in minute allele-frequency changes. To this end, I provide an analytical framework to analyse allele-frequency dynamics underlying a rapidly adapting quantitative trait under stabilizing selection. We have found key parameters that induce a transition in the mode of adaptation (adaptive architecture) and substantiate that oligogenic adaptation yields characteristic partial sweeps. Secondly, I consider more complicated ways in which trait values translate into fitness. This comes at the cost of a completely phenotypic description of the population through time. Using evolutionary-game-theoretic methods, we provide insights that may improve therapeutic scheduling in oncology. Lastly, I present a model-based approach to improve the inference of the effective reproduction number in epidemiology.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Populationsgenetik Quantitative Genetik Quantitative Merkmale Evolutionäre Spieltheorie Epidemiologie Mathematische Modellierung Evolutionäre Simulation
Schlagwörter
(Englisch)
Population genetics Quantitative genetics Quantitative traits Evolutionary game theory Epidemiology Mathematical modeling Evolutionary simulations
Autor*innen
Benjamin Wölfl
Haupttitel (Englisch)
The evolution of quantitative traits
Paralleltitel (Deutsch)
Die Evolution quantitativer Merkmale
Publikationsjahr
2023
Umfangsangabe
xiv, 335 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*innen
Reinhard Bürger ,
Brian Charlesworth
AC Nummer
AC16871660
Utheses ID
66930
Studienkennzahl
UA | 794 | 685 | 437 |