База курсовых работ, рефератов, научных работ! Otryvnoy.ru Рефераты, курсовые, дипломные работы

Математические модели в естествознании

Математические модели в естествознании

Математические модели в естествознании Вопросы экзамена Основные понятия и определения генетики. Законы Менделя Закон Харди- Вайнберга Принцип стационарности. Кадрильный закон. Неизбежность концепции гена. Вопрос о группах крови. Инбридинг. Сцепление и кроссинговер. Наследование признаков, сцепленных с полом. Отбор в менделевской бесполой диплоидной популяции. Исследование эволюционных уравнений. Возрастание средней приспособленности. Мутации Взаимодействие отбора и мутаций. Миграции. Дрейф генов Возбудимые системы. Натриево - калиевый цикл. Аксон Ходжкина - Хаксли. Структура и функции нейронов. Формальный нейрон Мак-Каллока - Питтса. Однослойный персептрон - простейшая модель ассоциативной памяти.

Работа над любой математической моделью начинается со сбора и анализа фактического материала. Определяются цели моделирования. Выделяются главные черты изучаемого объекта или явления. Вводятся формализованные характеристики. Принимаются правила работы с ними. В результате возникает математический объект, который и называется математической моделью. Разрабатываются методы математического анализа модели, которыми она исследуется. Полученные результаты математического моделирования интерпретируются в рамках исходного фактического материала, что позволяет оценить степень адекватности модели. Результаты моделирования не должны противоречить выделенным ранее ключевым экспериментальным фактам. Одновременно, модель не может объяснить все стороны изучаемого объекта или явления.

Хорошая модель, кроме объяснения известных, должна давать возможность предсказывать новые свойства. Математическое моделирование широко используется там, где экспериментальные исследования трудоемки и дорогостоящи, или вообще невозможны (например, в изучении социальных явлений).

Кроме задачи о прогнозе, математическое моделирование помогает классифицировать и систематизировать фактический материал, увидеть существующие связи в мозаике фактов. Это вытекает из того, что модель является специфическим -ярким и выразительным языком, предназначенным для описания для описания изучаемого объекта или явления.

Мир математических моделей разнообразен. Существуют различные схемы их классификации. Однако, каждая модель конкретна и предназначена для описания достаточно узкого круга объектов и явлений. Это накладывает определенный отпечаток на предлагаемый лекционный курс. Он включает в себя модели. относящиеся к различным областям естествознания. Модели сильно отличаются друг от друга не только предметными областями, но математической терминологией, а также математическими методами их исследования.

Предпочтение отдается более простым моделям. Отметим, что "простота" (иногда в ущерб точности)-один из принципов, о котором всегда нужно помнить при разработке математической модели.

Часть1 Основы математической генетики

В 1865 г. чешский монах Грегор Мендель опубликовал работу о результатах скрещивания разновидностей гороха. В своих опытах Г. Мендель изучал закономерности наследования семи пар альтернативных признаков. В одном из опытов перекрестно скрещивались растения с гладкими и сморщенными семенами. В результате такого скрещивания в первом поколении все растения имели гладкие семена. Проявляющиеся признаки Г.Мендель назвал доминантными, а не проявляющиеся - рецессивными. Растениям, полученным в первом поколении, была предоставлена возможность самоопыляться. Во втором поколении появились как гладкие, так и сморщенные горошины. При подсчете выяснилось, что 5 474 горошины были гладкими, а 1 850 - морщинистыми. Доля гладких горошин оказалась близкой к 3/4, а морщинистых - к 1/4. Отношение близко к 3:1. Во всех других опытах для каждой пары альтернативных признаков (например, цвет горошин) доминантный признак обнаруживался примерно втрое чаще рецессивного. Для объяснения результатов опытов Г.Мендель предположил, что внешние признаки определяются некоторыми внутренними факторами (генами), которые могут находиться в одной из двух альтернативных форм (теперь они называются аллелями). Были сделаны два допущения.

1. Два фактора, определяющие данный признак, в течении жизни организма сосуществуют независимо друг от друга, не сливаясь и не растворяясь один в другом. Они расщепляются при формировании половых клеток, которые возникают парами. Одна из половых клеток несет в себе один, а другая - оставшийся фактор.

2. Гены, определяющие различные признаки, наследуются независимо.

Работа Г.Менделя была не понята и забыта его современниками. В 1900 г. результаты были открыты вновь. Началось развитие новой науки -генетики. Согласно современным представлениям, носителями генов являются нитевидные тела -хромосомы, которые располагаются в ядре клетки. Организмы, относящиеся к различным биологическим видам имеют разную структуру и число хромосом. У человека каждая клетка содержит 46 хромосом, у гороха -14. Число хромосом четно. Каждая хромосома в клетке присутствует в двух экземплярах, отличающихся, быть может только аллелями (вариантами, или формами) генов. Такие пары хромосом называются гомологичными. Место, занимаемое аллелью гена в хромосоме, называется локусом. Можно представить хромосому как прямолинейный отрезок, а локусы как его последовательные участки.

Половые клетки -гаметы возникают в результате процесса, который называется мейозом. Гомологичные хромосомы расходятся в разные концы клетки, и клетка делится пополам. Гаметы содержат половинный набор хромосом (у человека 23). Зародышевая клетка -зигота образуется путем слияния мужской и женской гамет и содержит полный набор хромосом. Из зиготы путем обычного деления - митоза образуется новый организм. При митозе каждая хромосома создает свою точную копию. Оригиналы и копии расходятся в разные клетки. Набор генов каждой клетки называется генотипом организма. Описанная схема упрощена. но в ней отражаются ключевые моменты, которые используются при разработке математической модели.

Фенотипом называется совокупность всех внешних признаков организма. Фундаментальный принцип генетики - при неизменных внешних условиях фенотип организма определяется его генотипом. Некоторые признаки организма определяются не всем не всем генотипом, а только его частью (в экспериментах Г.Менделя - двумя аллелями одного гена). Пол человека определяется двумя половыми хромосомами X и Y. Женская зигота содержит две хромосомы X, мужская -хромосомы X и Y.

Мать передает своему ребенку одну из хромосом X. Отец передает дочери хромосому X, а сыну - хромосому Y. Таким образом, пол ребенка зависит только от отца.

Совокупность генотипов, у которых часть генных наборов одинакова, называется популяцией (по данным наборам). Численность популяции считается достаточно большой (бесконечной). Описывать популяцию будем набором частот генотипов в данном поколении. Будем считать, что одно поколение сменяет другое, т.е. поколения не перекрываются.

Законы Менделя

Рассмотрим рассуждения Г.Менделя, используя описанные выше термины. За форму семян гороха отвечает двухаллельный ген. Его доминантную аллель (фенотип -гладкие семена) обозначим как, а рецессивную как a (сморщенные семена). Генотип определяется парой аллелей. Возможны три генотипа: AA, Aa, aa. Генотип Aa называется гетерозиготным, а генотипы AA, aa -гомозиготными. Поскольку аллель A является доминантным, то растения первых двух генотипов будут иметь гладкие семена, а третьего -морщинистые.

На первом этапе своего опыта Г.Мендель брал гомозиготные растения AA, aa. Первый тип давал гамета, имеющие аллель A, второму соответствовали гаметы с аллелью a.

Скрещивание гомозиготных растений AA и aa (слияние гамет A и a) дает гетерозиготное растение Aa. Последнее дает гаметы, несущие аллели A и a. Какую из двух аллелей получит конкретная гамета -дело случая и вероятность каждого из событий 1/2.

На втором этапе опыта Г.Менделя скрещивались гетерозиготные растения. Генотип AA у потомка имеет место, если каждый из родителей передал гамету с аллелем A. События независимые. Вероятность P(AA) потомка с генотипом AA равна 1/4. Аналогично, вероятность P(aa) появления потомка aa также 1/4. Вероятность появления потомка с генотипом Aa можно вычислить по дополнению: P(Aa)=1-1/4-1/4=1/2. Вероятность того, что растение -потомок двух гетерозиготных родителей будет иметь гладкие семена: P(AA)+P(Aa)=1/4+1/2=3/4. Морщинистые семена будут наблюдаться с вероятностью P(aa)=1/4.

Такова математическая модель, объясняющая опыты Г.Менделя. Обсудим вопрос об ее адекватности. Напомним, что в опытах соответствующие частоты наблюдались приближенно. Это задача о проверке статистической гипотезы. Для проверки можно использовать критерий Пирсона.

Предположим, что мы наблюдаем серию из n независимых испытаний. Каждое из них может завершиться одним из m исходов  Математические модели в естествознании. Вероятности исходов  Математические модели в естествознании не меняются от испытания к испытанию. Подлежащая проверке нуль -гипотеза состоит в том, что эти вероятности равны некоторым заранее заданным числам:  Математические модели в естествознании. Относительно числа n предполагается. что оно достаточно велико. Пусть  Математические модели в естествознании -полученные в результате опыта эмпирические частоты наступления исхода  Математические модели в естествознании. Составляется сумма:

 Математические модели в естествознании,

которая часто называется суммой Пирсона. Оказывается, что с ростом n распределение статистики S стремится к предельному распределению  Математические модели в естествознании с m-1 степенями свободы, не зависящему ни от n, ни от чисел  Математические модели в естествознании. Для любого e >0 можно указать практическую границу  Математические модели в естествознании такую, что

 Математические модели в естествознании.

Другими словами, неравенство  Математические модели в естествознании> Математические модели в естествознании практически невозможно. Число e называется уровнем значимости.

Зададимся уровнем значимости e =0.05, который очень популярен в биологии. В рассматриваемом случае число степеней свободы m-1=1. Распределение суммы Пирсона для столь большого числа, как n=7 324 практически не отличается от  Математические модели в естествознании распределения с одной степенью свободы. По таблицам определяем  Математические модели в естествознании» 3.84. Вычислим сумму Пирсона:

 Математические модели в естествознании

Так как сумма Пирсона меньше  Математические модели в естествознании, то нуль- гипотеза хорошо согласуется с результатами эксперимента. Получаем веские основания считать, что закон Менделя справедлив.

В генетике развит некий формализм, позволяющий быстро выводить закономерности. Аллельные пары представляют в виде:

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,

Скрещивание генотипов обозначается знаком '´ ' -умножения. Скобки в формулах раскрываются по привычным правилам и знаки умножения опускаются. Скрещивание гетерозиготных растений описывается формулой:

 Математические модели в естествознании

Полученная формула утверждает, что генотипы AA и aa возникают при скрещивании с вероятностью 1/4, а генотип Aa с вероятностью 1/2. Так как генотипы AA и Aa обладают гладкими семенами, то 3/4 потомства имеют гладкие семена, а 1/4 - морщинистые семена (генотип aa).

Решим простую задачу о скрещивании генотипов Aa и aa:

 Математические модели в естествознании

Таким образом, половина генотипов будет гетерозиготными, а половина гомозиготными.

Большинство признаков генотипа контролируется более чем двумя аллелями. Такие аллели называются множественными. Такие аллели в любом непарном сочетании могут находиться в любой клетке, так как только две аллели одного гена могут одновременно присутствовать в генотипе. Такие генотипы называются диплоидными. Полиаллельными являются гены, контролирующие группы крови. Группа крови человека зависит от присутствия либо отсутствия в эритроцитах специфических белков (A и B). Существуют четыре группы крови: Группа крови A с генотипами AA и AO (группа крови содержит белок A), группа крови B с генотипами BB и BO (содержит белок B), Группа крови AB (содержит оба белка), группа крови OO (отсутствие белков A и B). Таким образом, группа крови контролируется тремя аллелями A, B, O одного гена. Аллели A и B -доминанты по отношению к O. В присутствия аллелей A и B доминантность отсутствует. Таким образом группы крови определяются шестью генотипами AA, AO, AB, BB, BO, OO.

Закон Харди- Вайнберга

В законе Харди -Вайнберга речь идет о частотах генотипов в популяциях. Этот закон сформулировали в 1908 г. независимо друг от друга английский математик Дж.Харди и австрийский врач В.Вайнберг. Рассматривалась следующая задача. Известны частоты генотипов в двухаллельной популяции в нулевом поколении. Требуется проследить изменение частот от поколения к поколению.

Двухаллельная популяция состоит из генотипов: AA, Aa, aa. Их частоты в нулевом (начальном) поколении обозначим через u(0), 2v(0), w(0). Естественно, что u(0)+2v(0)+w(0)=1. Скрещивание предполагается случайным. Удобно следить за эволюцией частот с помощью следующей схемы.

Нулевое поколение

Генотипы Частоты генотипов

AA u(0)

Aa 2v(0)

aa w(0)

Гаметы Частоты гамет

A; p(0)=u(0)+v(0)

a q(0)= v(0)+w(0)

(менделевское формирование гамет)

Первое поколение

Генотипы Частоты генотипов Математические модели в естествознании

AA  Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании

Aa  Математические модели в естествознании ;

aa  Математические модели в естествознании

Гаметы Частоты гамет

A  Математические модели в естествознании

a;  Математические модели в естествознании

;Таким образом, частоты гамет не меняются от поколения к поколению. Дальнейшее скрещивание не меняет и частоту зигот.

Второе поколение

Генотипы Частоты генотипов Математические модели в естествознании

AA  Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании

Aa  Математические модели в естествознании ;

aa  Математические модели в естествознании

Частоты зигот устанавливаются в первом поколении и больше не меняются.

Закон Харди-Вайнберга состоит из следующих двух утверждений.

1. Частоты гамет (аллелей) не меняются от поколения к поколению.

2. Равновесные частоты генотипов достигаются за одно поколение. В популяции поддерживается соотношение между гомозиготными и гетерозиготными организмами:

 Математические модели в естествознании.

Закон Харди-Вайнберга распространяется на любое число аллелей  Математические модели в естествознании. Очевидно, что число гомозигот  Математические модели в естествознании суть m, а гетерозигот  Математические модели в естествознании. Общее число зигот будет  Математические модели в естествознании. Рассуждения для многоаллельного случая полностью аналогичны предыдущему.

Нулевое поколение

Генотипы Частоты генотипов

 Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании

Гаметы Частоты гамет

 Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании

Первое поколение

Генотипы Частоты генотипов Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании

Гаметы Частоты гамет

 Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании

;Таким образом, частоты гамет не меняются от поколения к поколению. Дальнейшее скрещивание не меняет и частоту зигот.

Второе поколение

Генотипы Частоты генотипов Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании

Для всех последующих поколений частоты генотипов остаются такими же:  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании. Это и есть закон Харди -Вайнберга для полиаллельного локуса.

Обсудим некоторые аспекты закона Харди -Вайнберга. В случае доминирования аллеля A над a наблюдаются лишь фенотипы {AA, Aa}, {a,a}. В силу закона Харди -Вайнберга их вероятности равны

 Математические модели в естествознании

где  Математические модели в естествознании -частота рецессивного аллеля a.

Если рецессивный аллель -редкий ( Математические модели в естествознании), то соответствующий фенотип наблюдается еще реже. Частота наблюдения альбиносов (генотип aa, он же - фенотип)  Математические модели в естествознании. Это - экспериментальный факт. В силу закона Харди -Вайнберга, скрытые носители рецессивного аллеля (генотип Aa) встречаются гораздо чаще:

 Математические модели в естествознании.

Если доминантный аллель является редким:  Математические модели в естествознании, то частота его проявления примерно вдвое больше:

 Математические модели в естествознании.

;Интересная ситуация складывается сейчас в человеческой популяции. Существуют рецессивные летальные аллели (генотип aa нежизнеспособен). Примером может служить наследственная болезнь фенилкотонурия (ФКУ). Сейчас найдены способы ее лечения. Выздоровевшие люди могут давать потомство и передавать ему аллель ФКУ. Тем самым частота летальных генов будет возрастать.

Сделаем некоторые замечания о математических аспектах закона Харди -Вайнберга. Обозначим частоты генотипов AA, Aa, aa через  Математические модели в естествознании. Здесь  Математические модели в естествознании и

 Математические модели в естествознании.

Эти соотношения выделяют в трехмерном пространстве треугольник. В следующем поколении частоты  Математические модели в естествознании выражаются через частоты  Математические модели в естествознании по формулам:

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании (1)

 Математические модели в естествознании

Формулы задают отображение треугольника в себя, которое назовем оператором эволюции и обозначим через V. Закон Харди -Вайнберга означает, что

 Математические модели в естествознании. (2)

Эта формула отражает принцип стационарности, который С.Н. Бернштейн возвел в ранг закона.

Основная проблема, которой занимался С.Н. Бернштейн, - выявление всех законов наследования, подчиненных закону стационарности. Он дал ее полное решение для популяций, состоящих из трех генотипов, а также изучил некоторые случаи большего числа генотипов. Среди них пример популяции с m -аллельным геном. Пусть его аллели  Математические модели в естествознании. Генотипы популяции:  Математические модели в естествознании, при этом  Математические модели в естествознании. Обозначим частоты генотипов в текущем поколении через  Математические модели в естествознании. Неотрицательные числа  Математические модели в естествознании очевидно удовлетворяют соотношению:

 Математические модели в естествознании.

Пусть  Математические модели в естествознании частоты генотипов в следующем поколении. Оператор эволюции имеет следующий вид:

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании.

Из закона Харди -Вайнберга для полиаллельных популяций следует, что для данного эволюционного оператора также выполнен принцип стационарности (2).

В одной из работ С.Н. Бернштейна рассматривался так называемый кадрильный закон наследования, генетическая интерпретация которого принадлежит Ю.И. Любичу. Введем два вида "женских " X, x и два вида "мужских" ген Y, y. Будем считать, что могут существовать лишь четыре генотипа: XY, xy, Xy, xY, которым присвоим номера 1, 2, 3, 4. Остальные мыслимые комбинации генов запретим. Частоты генотипов в нулевом поколении обозначим через  Математические модели в естествознании, а в следующем -через  Математические модели в естествознании. Поскольку при образовании зиготы объединяется одна женская и одна мужская гаметы, то следует говорить о частотах гамет X и x среди женских и о частотах гамет Y и y среди мужских. Частоты женских гамет в нулевом поколении:

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании.

Частоты мужских гамет:

 Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании.

Частоты генотипов в первом поколении:

 Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании.

Отсюда получаем:

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании

Данное отображение и изучал С.Н. Бернштейн. Частоты генов в первом поколении

 Математические модели в естествознании

(аналогично для других частот), т.е. сохраняются.

С.Н. Бернштейн показал неизбежность концепции гена в условиях Менделя. Сформулируем этот результат. Обозначим через  Математические модели в естествознании вероятность появления потомка  Математические модели в естествознании у родителей  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. Генотип  Математические модели в естествознании называется исчезающим, если появление потомка  Математические модели в естествознании у любой пары родителей равно нулю.

Теорема. Если в трехмерной популяции

 Математические модели в естествознании

все генотипы не исчезающие и  Математические модели в естествознании, (при скрещивании первого со вторым получается только третий), то популяция менделевская.

Вернемся еще раз к вопросу о группах крови. В 1925 г. Ф. Бернштейн выдвинул гипотезу, что группа крови определяется тремя аллелями A, B, O одного локуса с доминированием A и B над O (в случае присутствия A и B доминантность отсутствует). Фенотипы: {AB}, {AO, AA}, {BO, BB}, {OO}. Согласно закону Харди -Вайнберга для одного трехаллельного локуса имеем:

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании

откуда вытекает соотношение:

 Математические модели в естествознании Математические модели в естествознании

Для населения Японии известны следующие статистические данные:  Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании. Экспериментальное значение величины  Математические модели в естествознании, что хорошо согласуется со статистическим прогнозом. Данное обстоятельство можно интерпретировать в пользу гипотезы.

Инбридинг

Закон Харди -Вайнберга действует только тогда, когда скрещивание случайно, т.е. вероятность скрещивания между двумя генотипами равна произведению их частот. В тех случаях, когда скрещивание неслучайно, имеет место ассортивное, или предпочтительное скрещивание. Особи с определенными генотипами скрещиваются чаще, чем следует ожидать на основе случайности. Ассортивное скрещивание не меняет частот генов, но изменяет частоты генотипов.

Особенно интересную форму ассортивного скрещивания представляет собой инбридинг, при котором скрещивание между родственными особями происходит чаще, чем этого можно было бы ожидать на основе случайности. Инбридинг ведет к повышению частот гомозигот и уменьшает частоту гетерозигот по сравнению с ожидаемыми при случайном скрещивании. Самым крайним случаем инбридинга является самоопыление -форма размножения, широко распространенная для некоторых групп растений.

Мерой генетических последствий инбридинга служит коэффициент инбридинга. Это вероятность того, что особь является гомозиготной и оба (одинаковых) аллеля идентичны по происхождению, т.е. унаследованы у одного и того прародителя из некоторого предшествующего поколения. Отметим, что два одинаковых аллеля могут быть наследованы от разных предков. Коэффициент инбридинга обозначим через  Математические модели в естествознании.

Результаты инбридига в случае самоопыления анализировались еще Г. Менделем. Он исследовал потомство гетерозиготных растений (генотип Aa) после n поколений самоопыления. В первом поколении частоты гомозиготных растений:  Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании Ясно, что гомозиготные растения идентичны по происхождению. Гетерозиготные растения не идентичны по происхождению и их частота  Математические модели в естествознании Здесь и ниже нижний индекс -номер поколения. Коэффициент инбридинга -частота гомозиготных растений, т.е.  Математические модели в естествознании.

Во втором поколении потомки гомозиготных растений также гомозиготны и идентичны по происхождению. Частоты гомозиготных растений увеличиваются дополнительно за счет потомков гетерозиготных растений:  Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании

Частота гетерозиготных растений во втором поколении:  Математические модели в естествознании Коэффициент инбридинга  Математические модели в естествознании.

Для произвольного n -ого поколения при самоопылении растений частота гетерозиготных растений  Математические модели в естествознании

Если учесть, что  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании то в n -ом поколении частоты гомозиготных растений суть

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании

Коэффициент инбридинга соответственно  Математические модели в естествознании

Он монотонно возрастает с ростом номера поколения Для самоопыляющихся растений с ростом номера поколения, снижается доля гетерозиготных и растут частоты гомозиготных растений. В каждом поколении коэффициент инбридинга в потомстве гетерозиготных растений один и тот же и равен  Математические модели в естествознании. В пределе гетерозиготные растения вообще исчезают. Этот результат и был получен Г.Менделем.

Определим значение коэффициента инбридинга в потомстве сибсов, т.е, особей имеющих общую пару родителей. Родословная потомства от скрещивания сибсов изображена на диаграмме.

 Математические модели в естествознании

Пусть A и B -не состоящие в родстве родители, из гамет которых образуются зиготы C и D. Зигота E возникает от слияния гамет от C и D, т.е. от сибсов. Поскольку A и B не состояли в родстве, что их аллели в рассматриваемом локусе не идентичны по происхождению. Эти аллели для особи A обозначим как  Математические модели в естествознании, а для особи B - как  Математические модели в естествознании (аллели не идентичны по происхождению, но могут быть идентичны по структуре). Нужно определить вероятность появления в потомстве сибсов гомозиготной особи. Она может принадлежать одному из четырех генотипов: или  Математические модели в естествознании, или  Математические модели в естествознании, или  Математические модели в естествознании, или  Математические модели в естествознании. Вероятность того, что родитель A передаст аллель  Математические модели в естествознании сибсу C суть  Математические модели в естествознании. В свою очередь, если особь C получила аллель  Математические модели в естествознании, то она передаст ее особи E так же с вероятностью  Математические модели в естествознании. В итоге особь E получит аллель  Математические модели в естествознании от A через C с вероятностью  Математические модели в естествознании. Вторую алелль  Математические модели в естествознании особь E от A через D приобретет также с вероятность  Математические модели в естествознании. Вероятность того, что интересующая нас особь E гомозиготна и принадлежит генотипу  Математические модели в естествознании есть  Математические модели в естествознании. Совершенно аналогичные рассуждения позволяют определить для особи E вероятности  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании принадлежать соответствующему генотипу. Получаем коэффициент инбридинга  Математические модели в естествознании, совпадающий с вероятностью того, что особь E гомозиготна и получила оба аллеля либо от прородителя A, либо B.

Существует простой метод, так называемый анализ путей, позволяющий определить коэффициент инбридинга для любого организма с известной родословной. На диаграмме, отражающей родословную рассматриваются все замкнутые пути, включающие в себя изучаемую особь, ее родителей и их общих предков. Для каждого i -ого цикла определяется коэффициент  Математические модели в естествознании, где  Математические модели в естествознании -число звеньев в цикле. Коэффициент инбридинга  Математические модели в естествознании.  Математические модели в естествознании Математические модели в естествознании

Поясним сказанное, вычислив коэффициент инбридинга для особи K, родословная которой изображена на диаграмме.

 Математические модели в естествознании

Согласно диаграмме A и B общие предки для родителей J и H особи K. Имеются два замкнутых пути K -J -G -C -A -D -H -K и K -J -G -C -B -D -H -K, каждый из которых состоит из 7 звеньев. Соответственно  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. Коэффициент инбридинга  Математические модели в естествознании.

Напомним, что в результате инбридинга частоты гомозигот в популяции возрастают за счет гомозигот. В популяции с постоянным (не растущим) коэффициентом инбридинга  Математические модели в естествознании частота гомозигот будет составлять  Математические модели в естествознании Математические модели в естествознании от частоты в случайно скрещивающейся популяции. Пусть частоты аллелей A и a суть p и q. Частоты генотипов в инбредной популяции с постоянным коффициентом инбридинга можно представить следующим образом:

Генотип Частота

AA  Математические модели в естествознании,

Aa  Математические модели в естествознании,

aa  Математические модели в естествознании.

Частоты аллелей, а вместе с ними и генотипов сохраняются при переходе от поколения к поколению. При отсутствии имбридинга  Математические модели в естествознании частоты удовлетворяют закону Харди -Вайнберга.

Селекционеры стремятся вывести сорта растений и породы животных, отличающиеся максимальными показателями хозяйственно полезных признаков. При этом в качестве родителей используют наилучшие организмы, т.е. проводят искусственных отбор. Селекционеры также стараются получить как можно более однородные сорта и породы. Для этого применяют систематический инбридинг, повышающий гомозиготность. Однако, хорошо известно, что инбридинг обычно понижает приспособленность потомства. Это явление принято называть инбредной депрессией. Оно обусловлено повышением степени гомозиготности по вредным рецессивным аллелям.

Инбредной депрессии противопоставляют скрещивание между представителями независимых инбредных линий. Гибриды обычно обнаруживают заметно возросшую приспособленность - в плодовитости, жизнеспособности и т.д. При скрещивании между двумя инбредными линиями можно сохранить в потомстве гомозиготность по искусственно отобранным признакам, тогда как по вредным аллелям особи являются гетерозиготными.

Сцепление и кроссиговер

Г.Мендель наблюдал независимое наследование семе признаков. Это происходило потому, что все семь соответствующих генов расположены в локусах разных негомологиных хромосом. Напомним, что у гороха в каждой клетке находится семь пар гологичных хромосом. Наблюдать независимое наследование дополнительно еще одного признака в принципе невозможно. Гены, расположенные в одной хромосоме, называются сцепленными. Рассмотрим два локуса, одной и той же хромосоме (такие же локусы присутствуют в гомологичной хромосоме). Обозначим аллели гена первого локуса через A и a, а другого -как B и b. В отличие от однолокусного случая, гаметы будем обозначать словами. Таких слов - четере: AB, Ab, aB, ab. Если бы каждая хромосома была неразрывным целым, то мысленно можно было бы объдинить два локуса в один и рассматривать однолокусную четерехаллельную популяцию. Законы наследования в такой популяции изучались выше. Однако, предсказания такой теории вступают в сильные противоречия с некоторыми экспериментальными данными.

Известнейший генетик Томас Морган проводил эксперименты с мухами - дрозофилами. Отслеживались два признака: окраска тела и длина крыльев. В результате экпериментов по скрещиванию сразу же была опровергнута гипотеза, что соответствующие локусы находятся в разных хромосомах (в этом случае признаки должны были бы наследоваться независимо, что не соответствует реальности). Пусть за окраску тела отвечает первый локус. Его аллели: A (доминантный) - коричневая окраска, a (рецессивный) -черная окраска. Длина крыльев определяется вторым локусом. Доминантный аллель B соответствует длинным крыльям, а рецессивный аллель b - коротким. При интерпретации опытов постараемся опираться на однолокусовую черырехаллельную модель. На первом этапе Т.Морган скрещивал черных длиннокрылых самок и коричневых самцов с короткими крыльями. Генотип самок -(aB)(aB), генотип самцов (Ab)(Ab). Результат скрещивания:

 Математические модели в естествознании

Особи этого генотипа имеют коричневую окраску и длинные крылья. На данном этапе предсказания теории полностью соответствовали результатам опыта. На втором этапе полученных самок Т.Морган скрещивал с черными самцами, имеющими короткие крылья. Они принадлежали генотипу (aa)(bb). Попытаемся предсказать результат скрещивания:

 Математические модели в естествознании

Таким образом, в результате описанной стратегии срещивания дожны появляться с вероятностью  Математические модели в естествознании особи двух генотипов (aB)(ab) и (Ab)(ab). Первые имеют черную окраску и длинные крылья, а вторые коричневую окраску и короткие крылья. Результат опыта оказался в противоречии с предсказаниями теории: появились мухи коричневые с длинными крыльями (8.5%) и черные мухи с короткими крыльями (8.5%). На 8.5% по сравнению с теорией уменьшилось число особей каждого из первых двух генотипов.

Была высказана гипотеза (она подтверждена), что в процессе мейоза (образавания половых клеток) гамологичные хромосомы могут обмениваться своими частями. Такой обмен аллелями между гомологичными хромосомами называется кросинговером. Его иллюстрирует рисунок.

 Математические модели в естествознании

Обратим внимание на важное обтоятельство, которое легко понять, глядя на рисунок. Пусть в одном из локусов обеих гомологичных хромосом находится один и тот же аллель. Тогда кроссигговер, даже если он произошел, не меняет локусные пары.

Благодаря кроссинговеру сцепленные гены могут передаваться потомству в сочетаниях, отличных от тех, которые были у родителей. В частности на рисунке родительская особь генотипа (AB)(ab) в результате кроссинговера породила гаметы (Ab) и (aB). Без кроссинговера мейоз привел бы к появлению гамет (AB) и (ab).

Обратимся к уравнениям, описывающим эволюцию в популяции с двумя двухаллельными локусами при условии кроссинговера. Частоты гамет в текущям и последующем поколениях будем обозначать как  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. Так, например,  Математические модели в естествознании -частота гамет, у которых в первом локусе находится аллель A, а во втором - аллель b. Частоты генотипов в текущем поколении связаны с частотами гамет этого же поколения (до мейоза). Приведем примеры. Частота гомозиготного генотипа (AB)(AB) суть  Математические модели в естествознании, а частота гетерозиготного генотипа (AB)(ab) - соответственно  Математические модели в естествознании. Эти и все подобные формулы полностью соответствуют случаю одного полиаллельного локуса. Обозначим через m и l вероятности того, что при мейозе соответственно произошел или не произошел кроссинговер. Здесь, естественно, m +l =1. Выпишем уравнения для эволюции частот гамет:

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании

(3)

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании

Дадим комментарии к правой части первой формулы (остальные формулы выписываются аналогично). Первое слагаемое - частота генотипа (AB)(AB). При мейозе каждая особь данного генотипа с единичной вероятность порождает гаметы (AB). Второе слагаемое - половинная частота генотипа (AB)(Ab). В силу сделанного выше замечания, несмотря на кроссиговер, каждая особь этого генотипа с вероятностью  Математические модели в естествознании при мейозе дает гаметы (AB) и (Ab) (нас в данном случае интересуют гаметы (AB)). Совершенно аналогично, отражает вклад генотипа (AB)(aB) в образование гамет (AB). Четвертое слагаемое выписывается из следующих соображений. При условии, что кроссинговер не произошел (вероятность l ), особь генотипа (AB)(ab) с вероятностью  Математические модели в естествознании даст гамету (AB). Частота генотипа (AB)(ab) суть  Математические модели в естествознании. Обратимся к последнему слагаемому. При условии кроссинговера (вероятность m ) особь генотипа (Ab)(aB) (частота  Математические модели в естествознании) с вероятностью  Математические модели в естествознании порождает гамету (AB) (см. рисунок выше). Осталось заметить, что кроссинговер ни в каком другом генотипе не может привести к появлению гаметы (AB).

Преобразуем формулы (3). Выкладки проведем на примере первой формулы. Подставляя  Математические модели в естествознании, получим

 Математические модели в естествознании

Здесь учтено, что  Математические модели в естествознании.

Введем обозначение  Математические модели в естествознании

В результаты преобразований формулы (3) приобретают вид:

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании (4)

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании

Величина  Математические модели в естествознании называется мерой неравновесности состояния (если  Математические модели в естествознании, то частоты гамет постоянны). Рассмотрим эволюцию  Математические модели в естествознании. В силу (4) имеем:

 Математические модели в естествознании

Итак

 Математические модели в естествознании. (5)

Проследим за эволюцией частот  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании (нижний индекс - номер поколения). В силу (4) и(5)

 Математические модели в естествознании(6)

 Математические модели в естествознании.

Это система так называемых разностных уравнений. Она решается следующим образом. Выписывается матрица правых частей уравнений:

 Математические модели в естествознании.

Находятся ее собственные значения  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. Матрица  Математические модели в естествознании - диагональная, поэтому  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании. Собственные векторы  Математические модели в естествознании (нетривиальные решения систем  Математические модели в естествознании) суть

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании.

При вычислении  Математические модели в естествознании использовано равенство:  Математические модели в естествознании. Система резностных уравнений (6) имеет два линейно независимые решения:  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. Общим решением является их линейная комбинация:

 Математические модели в естествознании.

Константы  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании определяются из начального условия (при  Математические модели в естествознании):

 Математические модели в естествознании.

Получаем  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. В результате получаем решение системы (6):

 Математические модели в естествознании,

 Математические модели в естествознании .

Совершенно аналогично исследуется изменение частот гамет (ab), (Ab), (aB):

 Математические модели в естествознании ,

 Математические модели в естествознании ,

 Математические модели в естествознании .

Из полученных формул следует, что при  Математические модели в естествознании (с ростом номера поколения)  Математические модели в естествознании и

 Математические модели в естествознании , Математические модели в естествознании ,  Математические модели в естествознании ,  Математические модели в естествознании.

Тем самым, частоты гамет стремятся к состоянию равновесия, которое не достижимо за конечное число поколений. Частоты генотипов определяются через частоты гамет, а, следовательно, также стабилизируются. В отличии от случая, соответствующего закону Харди -Вайнберга, стабилизация в первом поколении не наступает.

Как уже говорилось, начальное состояние равновесно, т.е. частоты гамет в дальнейшем не меняются, если  Математические модели в естествознании, т.е.

 Математические модели в естествознании.

Исследуем условия равновесности. Рассмотрим частоты генов

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании.

Легко видеть, что  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании. Прямые вычисления показывают:

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании

Таким образом,  Математические модели в естествознании. Совершенно аналогично:  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании.

В равновесных состояниях частоты гамет являются произведениями частот соответствующих генов. Верно и обратное утверждение.

Формальный нейрон Мак-Каллока - Питтса

Модель отражает единственный атрибут биологического нейрона -его способность генерировать импульсы “все, или нечего” в ответ на достаточно сильное воздействие. Нейрон Мак-Каллока - Питтса функционирует в дискретном времени. Он имеет  Математические модели в естествознании входов -синапсов и единственный выход. Значение выходного сигнала  Математические модели в естествознаниисоответствует генерации спайка (состояние возбуждения). В состоянии покоя выходной сигнал  Математические модели в естествознании. В момент времени  Математические модели в естествознании выходной сигнал формируется в зависимости от сигналов  Математические модели в естествознании, поступивших на синапсы в момент времени  Математические модели в естествознании. Последние также могут принимать значения ноль или единица. Если синаптический сигнал равен нулю, то говорят, что синапс находится в состоянии покоя. Единичное значение соответствует состоянию возбуждения синапса. Сигнал на синапс поступает либо от выхода другого нейроны, либо от сенсора -специального входа для внешних сигналов. Первоначально правила формирования выходного сигнала были введены авторами модели в виде ряда аксиом. Приведем две из них.

Для возбуждения нейрона в момент времени  Математические модели в естествознании необходимо в момент времени  Математические модели в естествознании возбудить определенное, фиксированное число синапсов, которое не зависит ни от предыдущей истории, ни от состояния нейрона. Нейрон имеет особые входы -тормозящие синапсы. Возбуждение любого из них в момент времени  Математические модели в естествознании исключает возбуждение нейрона в момент времени  Математические модели в естествознании

Первая аксиома отражает пороговые свойства нейрона, а вторая - подчеркивает особую роль торможения (на сетях “без запретов” нельзя реализовать произвольный алгоритм).

Впоследствии модель изменилась. Синаптические сигналы  Математические модели в естествознании( не обязательно бинарные) стали взвешивать и формировать суммарный входной сигнал  Математические модели в естествознании. Здесь  Математические модели в естествознании -числа, которые называют синаптическими весами. Синапс называют возбудительным, если  Математические модели в естествознании, и тормозным, если  Математические модели в естествознании. Договорились, что в момент времени  Математические модели в естествознании нейрон находится в возбужденном состоянии  Математические модели в естествознании, если суммарный входной сигнал в момент времени  Математические модели в естествознании превысил некоторое пороговое значение  Математические модели в естествознании, т.е.  Математические модели в естествознании. Пусть  Математические модели в естествознании -функция Хевисайта. Она принимает нулевое значение при  Математические модели в естествознании и единичное при  Математические модели в естествознании. Тогда можно записать:

 Математические модели в естествознании. (12)

Описанный объект есть то, что в настоящее время называют формальным нейроном Мак-Каллока - Питтса.

Функция  Математические модели в естествознании в (12) получила название функции активации. Часто рассматривают нейроны с другими функциями активации. Нулевое значение выходного сигнала означает, что в соответствующий момент времени нейрон не действует на другие нейроны (он как бы искючен из сети). Представляется разумным, что в любой момент времени  Математические модели в естествознании выходное значение не равно нулю и зависит от величины  Математические модели в естествознании. В связи с этим, часто берут в качестве функции активации знак числа. Формула для выходного сигнала приобретает вид:

 Математические модели в естествознании. (13)

Здесь  Математические модели в естествознании при  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании при  Математические модели в естествознании. Отметим, что в данном случае поделить нейроны на возбудительные и тормозные в принципе невозможно (напомним, что для биологических нейронов такая классификация производится).

Еще один подход к выбору функции активации связан с биологическим фактом, что на более сильное воздействие нейрон отвечает пачкой спайков. Число спайков (или частоту их следования) можно принять за характеристику выходного сигнала. В связи с этим рассматривают нейрон, у которого выходной сигнал задается формулой:

 Математические модели в естествознании. (14)

Здесь  Математические модели в естествознании -монотонно растущая функция, имеющая предел  Математические модели в естествознании при  Математические модели в естествознании. Дополнительно предполагают, что  Математические модели в естествознании при  Математические модели в естествознании, либо  Математические модели в естествознании при  Математические модели в естествознании (сигмоидная функция). Широко используется так называемая логистическая функция:  Математические модели в естествознании. Другой вариант:  Математические модели в естествознании при  Математические модели в естествознании, например,  Математические модели в естествознании.

Иногда в качестве функции  Математические модели в естествознании выбирают линейный трехзвенный сплайн (ломаную, состоящую из трех частей):  Математические модели в естествознании при  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании, где  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании для  Математические модели в естествознании. Тогда на восходящем участке функции активации нейрон работает как линейный сумматор входных сигналов.

Рассмотрим нейрон Мак-Каллока - Питтса, выходной сигнал которого задается формулой (12). Вектор  Математические модели в естествознании, состоящий из входных сигналов (не обязательно бинарных), назовем входным, а вектор  Математические модели в естествознании-синаптическим. Обычным образом введем скалярное произведение:  Математические модели в естествознании. Гиперплоскость  Математические модели в естествознании разбивает пространство  Математические модели в естествознании на два полупространства  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. В первом из них  Математические модели в естествознании, а во втором  Математические модели в естествознании. Если входной вектор  Математические модели в естествознании, то выходной сигнал нейрона  Математические модели в естествознании, если же  Математические модели в естествознании, то  Математические модели в естествознании. Тем самым, нейрон относит каждый из входных векторов к одному из двух классов.

Для того, чтобы нейрон мог осуществлять “правильную” в каком -то смысле классификацию, должны быть соответствующим образом выбраны вектор синаптических весов  Математические модели в естествознании и пороговое значение  Математические модели в естествознании. Процедура выбора этих параметров называется обучением нейрона. Различают обучение с “учителем” и “без учителя”.

Задача обучения с учителем ставится следующим образом. Задаются два набора входных векторов  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. Они называются эталонными векторами или паттернами, а также образами. Требуется определить вектор  Математические модели в естествознании синаптических весов и порог  Математические модели в естествознании так, чтобы выходной сигнал нейрона в ответ на входные векторы Математические модели в естествознании был равен единице, а на векторы  Математические модели в естествознании -нулю. Тем самым, обучение с учителем предполагает, что для каждого эталонного входного вектора заведомо известен ответ нейрона. Эталон и желаемый ответ называются обучающей парой.

Несмотря на многочисленные прикладные достижения обучение с учителем критикуется за свою биологическую неправдоподобность, поскольку совершенно не понятно откуда могут появиться желаемые ответы. При обучении без учителя заранее неизвестно разбиение эталонов на подмножества. До обучения невозможно предсказать в какой класс попадет каждый конкретный эталонный вектор. В процессе обучения выделяются статистические свойства обучающей последовательности и вырабатываются правила классификации. Естественно идея, на которой основаны правила, априорно заложена в процесс обучения. Например, эталонные векторы усредняются по координатам. Если эталонный вектор находится от усредненного “не слишком далеко”, то он относится к первому классу, а иначе -ко второму. Постановка задачи об обучении без учителя выглядит несколько расплывчатой. Однако в ряде случаев она успешно решена.

Различают также внешнее и адаптивное обучение. В первом случае синаптические веса вычисляются неким внешним устройством, а затем импортируются в синапсы. При адаптивном обучении веса подстраиваются в процессе функционирования сети, которой предъявляется обучающая последовательность эталонов. Многие авторы считают механизм адаптации неотъемлемым атрибутом нейронов. Внешнее обучение позволяет понять, во -первых, возможна ли вообще интересующая нас классификация для данной обучающей последовательности. Во -вторых, позволяет, не задумываясь о возможных механизмах адаптации, разумно выбрать синаптические веса для изучения вопроса о функционировании нейронов, объединенных в сеть.

После завершения процесса обучения нейрон осуществляет классификацию векторов эталонной последовательности, т.е. “запоминает” для каждого вектора класс, к которому тот относится. Кроме этого, произвольный входной вектор нейрон относит к определенному классу, т.е. “обобщает” классификацию (принцип сортировки) эталонной последовательности на произвольный образ.

Рассмотрим вопрос о разрешимости задачи обучения с учителем в частном случае, когда второе множество состоит из единственного представителя  Математические модели в естествознании. Геометрически это означает, что строится гиперплоскость, которая отделяет векторы  Математические модели в естествознании от нуля, т.е. решается задача об отделимости. Отметим, что для бинарных векторов, координаты которых равны либо нулю, либо единице, задача об отделимости всегда разрешима. В качестве нормального вектора можно взять, например вектор  Математические модели в естествознаниии положить для порогового значения  Математические модели в естествознании. Нижеследующие построения на используют предположения о бинарности векторов.

Легко понять, что задача об отделимости разрешима в том и только том случае, когда выпуклая оболочка векторов  Математические модели в естествознании не содержит нуля (отделена от нуля). Напомним, что выпуклой оболочкой векторов  Математические модели в естествознании называется множество  Математические модели в естествознании, состоящее из векторов:  Математические модели в естествознании, где  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. Пусть множество  Математические модели в естествознании отделено от нуля и  Математические модели в естествознании -его ближайшая к нулю точка, т.е.  Математические модели в естествознании по всем  Математические модели в естествознании. Здесь, как обычно,  Математические модели в естествознании. Положим  Математические модели в естествознании и выберем произвольно  Математические модели в естествознании. Вектор  Математические модели в естествознании -искомый синаптический вектор, а  Математические модели в естествознании -пороговое значение для нейрона, реагирующего на входные векторы  Математические модели в естествознании выходным сигналом  Математические модели в естествознании, а на вектор  Математические модели в естествознании -сигналом  Математические модели в естествознании.

Задача о нахождении вектора, на котором реализуется минимальное расстояние от нуля до выпуклой оболочки сама по себе весьма сложна. Если число векторов  Математические модели в естествознании не превышает размерность пространства и сами они линейно независимы, то отделяющую гиперплоскость можно построить другим способом. Достаточно провести через векторы  Математические модели в естествознании какую-нибудь не содержащую ноль гиперплоскость, а затем сдвинуть ее по направлению нормали ближе к нулю. В качестве вектора синаптических весов следует взять нормальный к

гиперплоскости вектор, направленный в полупространство, не содержащее ноль.;Нормальный вектор к гиперплоскости, содержащей векторы  Математические модели в естествознании строится конструктивно. Выбор вектора будет однозначным (с точность до множителя), если предполагать, что он принадлежит подпространству, порожденному векторами  Математические модели в естествознании.

При построении будем использовать алгоритм Шмидта. Он позволяет по последовательности линейно независимых векторов  Математические модели в естествознании построить последовательность  Математические модели в естествознании ортогональных между собой векторов, обладающих следующим свойством. Вектор  Математические модели в естествознании принадлежит подпространству, порожденному векторами  Математические модели в естествознании и ортогонален всем векторам, расположенным в подпространстве, порожденном векторами  Математические модели в естествознании. Последовательность  Математические модели в естествознании строится рекуррентно. Положим  Математические модели в естествознании. Вектор  Математические модели в естествознании представим в виде:  Математические модели в естествознании. Из условия  Математические модели в естествознании получим:  Математические модели в естествознании. Далее полагаем  Математические модели в естествознании. Вектор  Математические модели в естествознании ортогонален любому вектору из подпространства, порожденного векторами  Математические модели в естествознании, которому принадлежат векторы  Математические модели в естествознании. Следовательно  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. Учитывая ортогональность векторов  Математические модели в естествознании, получаем:  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании. На  Математические модели в естествознании- ом шаге алгоритма полагаем

 Математические модели в естествознании. (15)

Из условия  Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании в силу ортогональности векторов  Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании находим  Математические модели в естествознании. Отметим важное обстоятельство, что

 Математические модели в естествознании. (16)

Действительно, из (15) следует:

 Математические модели в естествознании

Пусть векторы  Математические модели в естествознании, где  Математические модели в естествознаниилинейно независимы. Построим проходящую через них гиперплоскость  Математические модели в естествознании, т.е. такую гиперплоскость, для которой  Математические модели в естествознании при всех  Математические модели в естествознании. Используя алгоритм Шмидта, ортогонализируем последовательность векторов  Математические модели в естествознании (легко видеть, что они линейно независимы). Пусть последний элемент последовательности суть  Математические модели в естествознании. Это и есть искомый нормальный вектор. Действительно, по построению  Математические модели в естествознании для  Математические модели в естествознании. Таким образом,  Математические модели в естествознании для всех  Математические модели в естествознании. В силу (16) получаем  Математические модели в естествознании. Используя это равенство, уравнение гиперплоскости можно переписать в виде:  Математические модели в естествознании.

Зафиксируем произвольно  Математические модели в естествознании. Гиперплоскость  Математические модели в естествознанииотделяет векторы  Математические модели в естествознании от нуля. Действительно,  Математические модели в естествознании.

Рассмотрим задачу о разделении гиперплоскостью множеств векторов  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании, для  Математические модели в естествознании. Она разрешима в том и только том случае, когда выпуклые оболочки  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании соответственно векторов  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании не пересекаются. Пусть  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании- векторы, на которых реализуется минимальное расстояние между точками выпуклых оболочек  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. Тогда разделение множеств осуществляет любая гиперплоскость, которая ортогональна отрезку, соединяющего векторы  Математические модели в естествознаниии  Математические модели в естествознании и проходит через его внутреннюю точку.

Нахождение векторов  Математические модели в естествознаниии  Математические модели в естествознании- сложная задача. Разделяющую гиперплоскость можно легко построить, если число  Математические модели в естествознании и векторы  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании линейно независимы (можно вычитать любой фиксированный вектор  Математические модели в естествознании, или  Математические модели в естествознании). Рассмотрим последовательность векторов  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании. Они линейно независимы. Используя алгоритм Шмидта, по данной последовательности построим ортогональную последовательность. Пусть  Математические модели в естествознании- последний вектор, полученный в процессе ортогонализации. По построению  Математические модели в естествознании для  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании для  Математические модели в естествознании. Из равенства (16) следует, что  Математические модели в естествознании. Тем самым,  Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании. Кроме того,  Математические модели в естествознании. Обозначим:  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. Пусть  Математические модели в естествознании. Гиперплоскость  Математические модели в естествознании разделяет векторы  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. Действительно,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании.

Отметим, что рассмотренный алгоритм выбора синаптических весов, основанный на ортогонализации входных векторов, - пример внешнего обучения нейрона Мак-Каллока Питтса.

Наследование признаков, сцепленных с полом

Хромосомный набор женских особей состоит из пар гомологичных хромосом. Мужские особи имеют две хромосомы (обозначим их как X и Y), которые не гомологичны ни одной другой хромосоме и, естественно, между собой. При этом хромосома X любой мужской особи имеет аналог у всех женских особей (хромосомы различаются визуально), а хромосомы Y у женских особей отсутствуют. Отсюда следует вывод, что пол оределяется хромосомной парой XY. Женские особи имеют две хромосомы X, а мужские имеют как хромосому X, так и хромосому Y. Мать передает своим детям хромосому X. От отца дочери переходит хромосома X, а сыну - хромосома Y. Для мужских особей аллель, расположенный в локусе хромосомы X, в принципе не имеет дополнения до аллельной пары. Относительно таких аллелей мужская особь не является ни гомо, ни гетерозиготной. О таких особях говорят, что они гемизиготны по соответствующим генам.

Гены расположенные в локусах хромосом X и Y, называются сцеплеными с полом. Они были открыты в 1910 г. Т.Морганом. Эксперименты проводились с мухами дозофилами. Обычно цвет глаз у этих мух - красный, реже встречаются мухи с белыми глазами. Т.Морган скрещивал красноглазых самок с белоглазами самцами. Потомство в первом поколении было красноглазым. Внешне ситуация полностью аналогична той, что рассматривалась Г.Менделем. Скрещивание представителей двух разных гомозиготных генотипов приводит к появлению гетерозиготных особей. Поскольку все мухи в первом поколении имели краные глаза, этот цвет является доминантным. Согласно Г.Менделю во втором поколениии этот цвет глаз должен наблюдаться с вероятностью  Математические модели в естествознании, а белый с вероятность  Математические модели в естествознании. Это должно относиться как к самцам, так и к самкам.

Результаты опытов Т.Моргана оказались иными. Во втором поколении действительно у  Математические модели в естествознании мух наблюдались красные глаза. Однако, половина самцов имели красные, а вторая половина - белые глаза. Поскольку женские и мужские особи отличаются наборами хромосом X и Y, следует предположить, что аллель ответственный за цвет глаз располагается в локусе одной их них. Таковой не может быть хромосома Y, так как она отсутствует у женских особей. Следовательно, соответствующий ген раположен в локусе хромосомы X. Обозначим аллель, обуславливающий красный цвет глаз как A, а белый - как a. Существует три женских генотипа AA, Aa, aa и два мужских: A и a. Скрещивание самок дрозофил генотипа AA и самцов генотипа a приводит к появлению в первом поколении потомства с красными глазами. Генотип самок - Aa, а самцов - A. Во втором поколении рождаются только красноглазые самки (генотипы AA, Aa). Мужские особи с вероятностью  Математические модели в естествознании относятся к генотипам A и a, т.е. половина имеет красный, а половина - белый цвет глаз. Если считать, что число самок и самцов одинаково, то суммарно во втором поколении частота красноглазых особей  Математические модели в естествознании. Таким образом, результаты опытов Т.Моргана находят объяснение.

На мужской хромосоме локализуется очень мало генов, что весьма рацианально. Сцепленный с хромосомой Y ген, а, следовательно, и признак, имеют только мужские особи. Передается он только по мужской линии. На женской хромосоме Y локализуется много генов. Цветовое зрение у человека контролируется только аллелями, сцепленными с X - хромосомой. Через эту хромосому передается дальтонизм (отсутствие цветового зрения). У женщин дальтонизм проявляется, если она получила два соответствующих аллеля (данные аллели рецессивны). Мужчине достаточно одного такого гена. В результате дальтонизм у мужчин встречается чаще, чем у женщин. Если у женщины отсутствует цветовое зрение, то ее сын будет дальтоником, а у дочери дальтонизм будет только, если он наблюдается еще и у отца. Если женщина является скрытым носителем дальтонизма (относится к гетерозиготному генотипу), то ее сын наследует дальтонизм с вероятностью  Математические модели в естествознании. Отметим еще, что тяжелое заболевание - гемофилия (плохая свертываемость крови) также вызывается геном, сцепленным с X -хромосомой.

Рассмотрим вопрос об эволюции частот генов, сцепленных с X -хромосомой. Необходимо отслеживать женскую и мужскую линии, которые, естественно, связаны между собой. Как уже говорилось, в популяции по X -сцепленному гену с двумя аллелями A и a присутствует три женских: AA, Aa, aa и два мужских: A, a генотипа. Обозначим женских частоты генотипов в i -ом поколении через  Математические модели в естествознании и соответственно мужских -  Математические модели в естествознании. Как обычно выполнены соотношения:  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании. Пусть  Математические модели в естествознании -частоты женских гамет в i -ом поколении. Они связаны с частотами генотипов обычными для случая двухаллельного локуса формулами:

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании, (7)

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании. (8)

Очевидно, что частоты мужских гамет и генотипов совпадают. Поскольку женские особи получают от родителей одну женскую и одну мужскую гаметы, для следующего i+1 -ого поколения имеем следующие частоты женских генотипов.

Генотип Частота

 Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании

Легко проверяется, что

 Математические модели в естествознании

Из равенства (7) в силу формул для частот женских генотипов в i+1 -ом поколении получаем соотношения для частот женских гамет в i+1 -ом поколении:

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании , (9)

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании . (10)

Потомки мужского пола получают аллели A и a через женскую гамету. Следовательно, частоты  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознаниигенотипов A и a (они же -частоты гамет) совпадают с частотами  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании женских гамет в i -ом поколении. В силу данного обстоятельства и формул (9), (10) получаем следующие уравнения для эволюции частот женских и мужских гамет:

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании , (11)

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании . (12)

Решим систему разностных уравнений (11) описанным выше способом. Выпишем матрицу правых частей:

 Математические модели в естествознании

Ее собственные значения определяются из характеристического уравнения

 Математические модели в естествознании

Раскрывая определитель, получаем

 Математические модели в естествознании

Находим корни:  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. Собственные векторы  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании - нетривиальные решения систем:

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,

из которых следует, что

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании.

Система разностных уравнений (11) имеет частные решения  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. Общим решением системы является их линейная комбинация:

 Математические модели в естествознании.

Из начального условия

 Математические модели в естествознании

определяем константы  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. В результате получаем явную зависимость частот женских и мужских гамет A от номера поколения:

 Математические модели в естествознании,

 Математические модели в естествознании.

Совершенно аналогично из (12) для частот женских и мужских гамет a получаем:

 Математические модели в естествознании,

 Математические модели в естествознании.

Используя полученные формулы для эволюции частот, сделаем ряд выводов. Положим:  Математические модели в естествознании Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании. Отметим, что  Математические модели в естествознании. С ростом номера поколения частоты женских и мужских гамет A стремятся к общему пределу  Математические модели в естествознании, соответственно частоты гамет a стремятся к пределу  Математические модели в естествознании. Последовательности частот сходятся немонотонно, но со скоростью геометрической прогрессии, т.е. весьма быстро. Напомним, что в i -ом поколении частоты женских генотипов AA, Aa, aa суть  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании.

Отсюда следует, что в пределе

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании.

Таким образом, для женских генотипов в пределе имеет место закон Харди -Вайнберга. Так как сходимость к пределу очень быстрая, то на практике можно считать, что после смены трех -четырех поколений частоты женских генотипов AA, Aa, aa суть  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании. Аналогично, частоты мужских генотипов A и a после смены нескольких поколений приближенно равны  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании.

Напомним, что гены дальтонизма и гемофилии являются рецессивными. Согласно полученным результатам, сцепленный с полом дефект, который встречается у мужчин с вероятностью  Математические модели в естествознании, у женщин проявляется с гораздо меньшей вероятностью  Математические модели в естествознании.

Отбор в менделевской бесполой диплоидной популяции

Закон Харди -Вайнберга гласит, что при отсутствии возмущений частоты аллелей не изменяются. Однако процессы, изменяющие частоты генов, постоянно происходят в популяции. Без них не было бы эволюции. Рассмотрим процессы отбора. К идее естественного отбора как основного процесса в эволюции пришли независимо друг от друга Чарльз Дарвин и Альфред Рассел Уоллес. В 1858 г. на заседании Линнеевского общества в Лондоне были представлены сообщения об их открытии. Доказательства того, что эволюция происходит путем естественного отбора были даны Ч. Дарвином в его работе "Происхождение видов" в 1859 г. Ч. Дарвин предположил, что в результате изменений появляются наследуемые признаки, которые обеспечивают их обладателям лучшую приспособленность к условиям среды. Такие организмы имеют больше шансов к выживанию и оставляют больше потомства, чем особи наделенные менее полезными свойствами. В результате частота признаков, обеспечивающих лучшую приспособленность (адаптивность), будет увеличиваться от поколения к поколению за счет частоты признаков, дающих меньшую адаптивность. Этот процесс был назван естественным отбором.

Рассмотрим простейший случай - модель отбора в двухаллельной менделевской популяции. В ее основе лежит закон Харди -Вайнберга расчета частот аллелей и генотипов. Припишем генотипам AA, Aa, aa числа  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании, которые назовем относительными приспособленностями. Данные коэффициенты можно интерпретировать как вероятности того, что особь соответствующего генотипа доживает до этапа размножения. Обозначим через  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании частоты  Математические модели в естествознании аллелей A и a в n -ом поколении в момент его появления (они же - частоты гамет n-1 ого поколения). Первоначально для n -ого поколения согласно закону Харди -Вайнберга для генотипов AA, Aa, aa имеем частоты:  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании. Числа  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании есть вероятности того, что особь n -ого поколения относится соответственно к генотипу AA, Aa, aa и доживает до этапа размножения. Полная вероятность того, что особь n - ого поколения доживает до размножения суть

 Математические модели в естествознании . (13)

Эту величину будем называть средней приспособленностью в n -ом поколении. Используя формулу Бейеса (теорема гипотез), выписываем частоты генотипов AA, Aa, aa этого поколения к моменту начала этапа размножения:

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании.

Частоты гамет A, a определяются частотами генотипов:

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании .

Частоты аллелей A, a в момент появления n+1 -ого поколения совпадают с частотами гамет предыдущего поколения. Получаем уравнения связывающие частоты аллелей:

 Математические модели в естествознании, (14)

 Математические модели в естествознании. (15)

Независимым из этих двух уравнений является только одно т.к.  Математические модели в естествознании. Отметим, что уравнения (14) и (15) не меняются, если заменить  Математические модели в естествознании, где  Математические модели в естествознании произвольно. В связи с этим часто принимают равной единице максимальную относительную приспособленность.

Уравнение (14) имеет явные решения только в частных случаях. Рассмотрим случай так называемого геометрического отбора. Пусть относительные приспособленности генотипов образуют геометрическую прогрессию:  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании. Введем обозначения  Математические модели в естествознании. Разделив первое уравнение на второе, получим

 Математические модели в естествознании.

Отсюда следует, что  Математические модели в естествознании. Вернемся к старым переменным:

 Математические модели в естествознании.

Получаем

 Математические модели в естествознании.

Если  Математические модели в естествознании, то отбора нет,  Математические модели в естествознании и для всех  Математические модели в естествознании. Если  Математические модели в естествознании, то  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании с ростом  Математические модели в естествознании, т.е. аллель A вытесняет аллель a. Если  Математические модели в естествознании, то наоборот -аллель a вытесняет аллель A. Отбор геометрического типа эквивалентен отбору на уровне аллелей. Действительно, пусть  Математические модели в естествознании - вероятность того что, особь, имеющая один аллель A, доживет до стадии размножения. В свою очередь, пусть  Математические модели в естествознании аналогичная вероятность по аллелю a. Данные вероятности можно понимать как вероятности выживания аллелей и можно назвать приспособленностью аллелей. Если считать, что гибель аллеля приводит к гибели особи, то вероятности выживания (приспособленности) особей генотипов AA, Aa, aa суть  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании. Как уже отмечалось, приспособленности можно нормировать (разделить на одно и то же число). После деления на  Математические модели в естествознании получим приспособленности генотипов  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании, где  Математические модели в естествознании.

Рассмотрим случай летального гена. Когда говорят о летальности рецессивного аллеля a, то это не обязательно означает, что генотипы aa умирают. Они считаются генетически летальными, если не оставляют потомков. Пусть  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. Уравнения (14), (15) имеют вид:

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,

или же

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании.

Можно найти в явном виде решение второго уравнения. Положим  Математические модели в естествознании. Тогда

 Математические модели в естествознании.

Общее решение разностного уравнения  Математические модели в естествознании ищут в виде  Математические модели в естествознании. После подстановки получаем:  Математические модели в естествознании. Отсюда, используя метод неопределенных коэффициентов, выводим  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании, т. е.  Математические модели в естествознании. В силу начального условия  Математические модели в естествознании получаем  Математические модели в естествознании. Для исходной переменной  Математические модели в естествознании имеем формулу  Математические модели в естествознании, из которой следует, что частота летального аллеля с ростом номера поколения стремится к нулю, т. е. он исчезает. Отметим, что процесс очень медленный, Так при  Математические модели в естествознании требуется десять поколений, чтобы наполовину сократить частоту гена.

Сказанному можно дать еще следующую интерпретацию. Предположим, что проводится селекционная работа по искоренению рецессивного аллеля a, который признан нежелательным в популяции. Этот аллель имеет внешние проявления только у особей генотипа aa. Они не допускаются к размножению. Данная селекционная стратегия малоэффективна, что следует из приведенного выше примера. Как только селекционная программа прекращается, частоты аллелей перестают меняться, что вытекает из закона Харди -Вайнберга. Если бы какой-нибудь сумасшедший диктатор по совету своего не менее безумного окружения решил извести альбиносов (частота соответствующего аллеля 0.01), то за одно -два поколения (продолжительность жизни диктатора) значение частоты аллеля не изменилось бы во втором знаке.

Рассмотрим случай, когда различны относительные приспособленности  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании генотипов AA, Aa, и, одновременно, аллель a является летальным, т. е.  Математические модели в естествознании. Тогда

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании.

Полагая  Математические модели в естествознании, получим

 Математические модели в естествознании.

В отличии от предыдущего, общее решение этого уравнения ищем в виде:  Математические модели в естествознании. После подстановки получим  Математические модели в естествознании. Метод неопределенных коэффициентов дает  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании, т.е.  Математические модели в естествознании. Из начального условия  Математические модели в естествознании следует, что  Математические модели в естествознании. Переменные  Математические модели в естествознании вводились равенствами  Математические модели в естествознании, из которых

 Математические модели в естествознании,

 Математические модели в естествознании.

Пусть  Математические модели в естествознании, т.е. относительная приспособленность гомозиготного генотипа AA выше чем гетерозиготного генотипа Aa. Тогда  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании при  Математические модели в естествознании, т.е. с ростом номера поколения аллель a, а, следовательно, и генотип Aa вытесняется из популяции.

В случае, когда  Математические модели в естествознании, приспособленность гетерозигот Aa больше приспособленности гетерозигот AA. Ясно, что  Математические модели в естествознании при  Математические модели в естествознании и частоты  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании стремятся к отличным от нуля и единицы пределам:

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании.

Таким образом, хотя аллель a является летальным, оба генотипа AA и Aa сосуществуют. Этот результат первоначально кажется парадоксальным. Однако, предсказанный теорией факт сосуществования генотипов, один из которых имеет летальный аллель, обнаружен в природных популяциях. Аллель серповидно клеточного гемоглобина летален и одновременно встречается у миллионов людей в Африке. Широкое распространение гетерозигот объясняется их повышенной сопротивляемостью к малярии.

Исследование эволюционных уравнений

Уравнение (14) имеет вид:

 Математические модели в естествознании, (16)

где непрерывно дифференцируемая функция

 Математические модели в естествознании (17)

задает одномерное отображение  Математические модели в естествознании. Последовательность итераций  Математические модели в естествознании будем называть траекторией отображения  Математические модели в естествознании. Ставится задача об исследовании траекторий.

Пусть отображение  Математические модели в естествознании имеет неподвижную точку  Математические модели в естествознании, т.е.  Математические модели в естествознании. Простейшей траекторией является стационарная последовательность  Математические модели в естествознании. Она же называется состоянием равновесия уравнения (16). Говорят, что состояние равновесия устойчиво (асимптотически), если существует такая его окрестность, что все траектории начинающиеся в ней сходятся к состоянию равновесия. Для устойчивости состояния равновесия  Математические модели в естествознании достаточно  Математические модели в естествознании при  Математические модели в естествознании. Наоборот, если  Математические модели в естествознании при  Математические модели в естествознании, то состояние равновесия неустойчиво. Это означает, что в сколь угодно малой окрестности состояния равновесия берет начало траектория, которая с ростом номера n покинет некоторую фиксированную окрестность состояния равновесия. Траектория может сколько угодно раз возвращаться в эту окрестность, но каждый раз после возвращения снова покидает ее.

Одномерные отображения (но не (17)) могут иметь периодические траектории:  Математические модели в естествознании, где  Математические модели в естествознании- минимальный период. Периодические траектории (циклы) есть неподвижные точки отображения, задаваемого сложной функцией  Математические модели в естествознании. В частности, циклы периода два - неподвижные точки отображения  Математические модели в естествознании. Циклы устойчивы или неустойчивы в зависимости от того, устойчивы или неустойчивы соответствующие неподвижные точки. Известны отображения, которые имеют неустойчивые циклы любого периода. Поведение траекторий таких отображений чрезвычайно сложно. Приближенно говоря, трактории пробегают вблизи любого цикла. Тем самым, задача о поведении траекторий одномерного отображения весьма не проста.

Однако, в рассматриваемом конкретном случае отображения, заданного формулой (17), все траектории стремятся к состояниям равновесия. Доказательство этого утверждения будет нашей ближайшей задачей.

Покажем сначала, что функция  Математические модели в естествознании, заданная формулой (17), монотонно растет на интервале  Математические модели в естествознании. Запишем функцию  Математические модели в естествознании в виде:  Математические модели в естествознании, где

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании.

Здесь  Математические модели в естествознании для  Математические модели в естествознании.

Легко получаем

 Математические модели в естествознании.

В свою очередь, для x>0

 Математические модели в естествознании.

Таким образом,

 Математические модели в естествознании

для  Математические модели в естествознании и функция монотонно растет.

Из монотонности функции вытекает важное следствие. Пусть  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании - два состояния равновесия и на интервале  Математические модели в естествознании других состояний равновесия нет. Предположим, что начальная точка траектории  Математические модели в естествознании. тогда при  Математические модели в естествознании точки траектории стремятся к одному из состояний равновесия: или к  Математические модели в естествознании, или к  Математические модели в естествознании.

Для доказательства заметим сначала, что отображение  Математические модели в естествознании переводит отрезок  Математические модели в естествознании в себя. Действительно. в силу монотонности для любого  Математические модели в естествознании имеем  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании, т.е.  Математические модели в естествознании. Далее, так как на интервале  Математические модели в естествознании нет состояний равновесия (точек, где  Математические модели в естествознании), то либо  Математические модели в естествознании либо  Математические модели в естествознании для  Математические модели в естествознании. Пусть реализуется первый случай. Тогда  Математические модели в естествознании. Последовательность  Математические модели в естествознании монотонно растет и ограничена сверху числом  Математические модели в естествознании. Она сходится. Переходя в равенстве  Математические модели в естествознании к пределу при  Математические модели в естествознании получим  Математические модели в естествознании. Поскольку на интервале  Математические модели в естествознании отсутствуют состояния равновесия то  Математические модели в естествознании, т.е.  Математические модели в естествознании. Аналогично проверяется, что в случае  Математические модели в естествознании для  Математические модели в естествознании точки траектории  Математические модели в естествознании. Тем самым, сформулированное следствие доказано.

Доказательство того, что все траектории отображения (17) стремятся к состояниям равновесия теперь легко завершается. Заметим, что крайние точки Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании отрезка  Математические модели в естествознании являются неподвижными для отображения (17). Если отображение не имеет других неподвижных точек, то все его траектории стремятся к одной и той же неподвижной точке (либо  Математические модели в естествознании, либо  Математические модели в естествознании. Если существуют другие неподвижные точки, то они разбивают отрезок  Математические модели в естествознании на части. Внутри каждой из частей все траектории стремятся к одной из крайних точек разбиения.

Состояния равновесия определяются из уравнения:

 Математические модели в естествознании.
Последовательно получаем:

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании

 Математические модели в естествознании

Отсюда получаем, что кроме найденных ранее состояний равновесия  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании может присутствовать еще одно:

 Математические модели в естествознании. (18)

Соответствующее значение частоты  Математические модели в естествознании суть

 Математические модели в естествознании. (19)

Поскольку  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании, то состояние равновесия (18) существует, если выполнено одно из условий:

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании, (20)

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании. (21)

В состояниях равновесия  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании генофонд популяции содержит соответственно только аллели A и a. Равновесное состояние, если оно существует, соответствует случаю, когда генофонд содержит оба аллеля. Оно называется равновесным пилиморфизмом.

Ниже нам потребуются значения производной  Математические модели в естествознании при  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. Прямые вычисления показывают, что

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании. (22)

Возможны четыре случая соотношений относительных приспособленностий генотипов:

1.  Математические модели в естествознании,

2.  Математические модели в естествознании,

3.  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании,

4.  Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании.

Первый случай. Следует предполагать, что одно из неравенств строгое, в противном случае нет отбора. Поскольку либо  Математические модели в естествознании, либо  Математические модели в естествознании, то отсутствует внутреннее равновесное состояние  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании для частот аллелей, заданных формулами (18) и (19). Действительно, одно из этих чисел будет отрицательным. В силу проведенных выше рассуждений все траектории отображения  Математические модели в естествознании стремятся к одному из крайних равновесных состояний: либо  Математические модели в естествознании, либо  Математические модели в естествознании. Разность  Математические модели в естествознании не обращается в ноль, а, следовательно, не меняет знак на интервале  Математические модели в естествознании. Если она положительна, то траектории стремятся к состоянию равновесия  Математические модели в естествознании. В противном случае траектории стремятся к нулевому состоянию равновесия. Знак разности можно определить, анализируя ее в малых окрестностях состояний равновесия. Пусть для определенности  Математические модели в естествознании. Тогда из формулы Тейлора и (22) следует, что

 Математические модели в естествознании

для  Математические модели в естествознании. Совершенно аналогично проверяется, что для случая  Математические модели в естествознании данная разность положительна при  Математические модели в естествознании.

Таким образом, все траектории отображения стремятся к состоянию равновесия  Математические модели в естествознании. Происходит вытеснение менее приспособленного аллеля a из популяции. Однако этот процесс протекает очень медленно. Пусть, например,  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании, где  Математические модели в естествознании. Тогда можно показать, что  Математические модели в естествознании, при  Математические модели в естествознании.

Второй случай полностью симметричен первому. Происходит медленное вытеснение аллеля A.

Третий случай. Выполнено условие (21), при котором существует внутреннее состояние равновесия  Математические модели в естествознании, определенное формулой (18). Выясним, какие знаки имеет разность  Математические модели в естествознании на интервалах  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании. Для  Математические модели в естествознании как и в первом случае имеем

 Математические модели в естествознании,

следовательно  Математические модели в естествознании для всех  Математические модели в естествознании. Траектория с начальным условием  Математические модели в естествознании стремится к состоянию равновесия  Математические модели в естествознании. Состояние равновесия  Математические модели в естествознании неустойчиво.

В свою очередь для значений  Математические модели в естествознании по формуле Тейлора получаем:

 Математические модели в естествознании

Для всех  Математические модели в естествознании выполнено неравенство  Математические модели в естествознании. Траектории с начальным условием  Математические модели в естествознании также стремятся к внутреннему состоянию равновесия  Математические модели в естествознании, а состояние равновесия  Математические модели в естествознании неустойчиво.

Итак, в рассматриваемом случае независимо от начальных условий все траектории стремятся к устойчивому состоянию равновесия:

 Математические модели в естествознании,  Математические модели в естествознании.

Популяция эволюционизирует к этому состоянию. В ней присутствуют все генотипы AA, Aa, aa, включая менее приспособленные. Как уже отмечалось, такое состояние называется балансированным полиморфизмом.

Четвертый случай. Здесь также существует внутреннее состояние равновесия  Математические модели в естествознании. Однако, знаки функции  Математические модели в естествознании Математические модели в естествознании на интервалах  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании будут противоположными тем, которые имели место в третьем случае:  Математические модели в естествознании для  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании для  Математические модели в естествознании. Вследствие этого, для траекторий с начальными условиями  Математические модели в естествознании получаем  Математические модели в естествознании при  Математические модели в естествознании (соответственно  Математические модели в естествознании). Аллель A вытесняется из популяции. Если же  Математические модели в естествознании, то  Математические модели в естествознании и  Математические модели в естествознании при  Математические модели в естествознании. Постепенно вытесняется из популяции аллель a. Какой аллель теряется - зависит от начального состояния популяции. Равновесный полиморфизм оказывается неустойчивым.

Поведение траектории  Математические модели в естествознании можно изобразить в виде фазовой диаграммы, где вдоль оси абсцисс откладывается значение  Математические модели в естествознании, а вдоль оси ординат - величина  Математические модели в естествознании.

 Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании
 Математические модели в естествознании  Математические модели в естествознании

Диаграммы a), b), c), d) соответствуют случаям 1- 4.



Полную версию лекций см. ниже в заархивированных вариантах.


Наш опрос
Как Вы оцениваете работу нашего сайта?
Отлично
Не помог
Реклама
 
Мнение авторов может не совпадать с мнением редакции сайта
Перепечатка материалов без ссылки на наш сайт запрещена