Вовед во симулацијата на генетички дрифт
Симулаторот за генетички дрифт на популација овозможува симулација и визуелизација на неутрален генетички дрифт со помош на диплоидниот модел на Wright–Fisher. Преку поставување на симулирана популација за размножување, корисниците можат да ги следат и да ги споредуваат репродуцираните патеки на фреквенција на алели низ повеќе независни популации. Ова помага да се разбере како случајното земање примероци влијае врз фреквенцијата на алелите со текот на времето, прикажувајќи ја симулираната хетерозиготност, стапките на фиксација и губењето на варијацијата, без притоа да се тврди дека се предвидуваат реални еволутивни исходи.
Сите параметри и симулираните популации се процесираат локално и остануваат целосно во прелистувачот на корисникот. Ниту еден дел од податоците не се испраќа надвор од уредот на корисникот.
Поставка на популација и параметри
Во интерфејсот за „Поставка на популација“, корисниците ги дефинираат следните влезни параметри за симулацијата:
- Сценарија (Presets): Брзи конфигурации за почетно тестирање, вклучувајќи ги опциите „Мала популација“, „Голема популација“ и „Редок алел“.
- Ефективна големина на популацијата, Ne: Се внесува во „единки што се размножуваат“. Ова мора да биде цел број во опсегот од 1 до 100,000.
- Почетна фреквенција на алели, p₀: Се внесува како „пропорција, 0–1“. Дозволени се вредности од 0 до 1, вклучувајќи ги и двете гранични вредности.
- Генерации: Се внесува во „генерации“. Вредноста мора да биде цел број од 1 до 2,000.
- Независни популации: Се внесува во „повторувања“. Ова претставува број на репликати и мора да биде цел број од 1 до 200.
- Произволно семе: Текстуално поле со должина до 100 карактери, кое овозможува репродукција на симулираните патеки. Корисникот може да кликне на копчето „Ново семе“ за да генерира случаен внес.
Доколку внесените вредности не ги задоволуваат овие правила, симулаторот ги прикажува следните соодветни грешки:
- Ако внесот не е број:
‹field›: „‹token›“ не е број. - Ако е внесен децимален број наместо цел број:
‹field›: внесете цел број. - Ако големината на популацијата е надвор од границите:
Ефективната големина на популацијата мора да биде цел број од 1 до 100,000. - Ако почетната фреквенција е надвор од границите:
Почетната фреквенција на алели мора да биде помеѓу 0 и 1, вклучувајќи ги и двете граници. - Ако бројот на генерации е надвор од границите:
Генерациите мора да бидат цел број од 1 до 2,000. - Ако бројот на независни популации е надвор од границите:
Независните популации мора да бидат цел број од 1 до 200. - Ако семето недостасува:
Внесете произволно семе за да може симулацијата да се репродуцира. - Ако семето е предолго:
Произволното семе мора да има 100 карактери или помалку.
Метод, претпоставки и лимити
Оваа страница го имплементира неутралниот диплоиден модел на Wright–Fisher опишан од Nature Education и текстот на Stanford Human Genetics. Секоја нова генерација е случаен примерок од 2Ne копии на алели од претходната. Изворите се проверени на 6 август 2026 година.
Моделот се заснова на следните теоретски претпоставки:
- Константна ефективна големина на популацијата (
Ne). - Дискретни генерации што не се преклопуваат.
- Произволно независно земање примероци.
- Селективна неутралност на алелите.
- Еден неповрзан локус со два алели.
- Целосно отсуство на мутација или миграција.
Не користете го ова како прогноза кога се важни селекцијата, промената на популацијата, нерамнотежата во половите или репродуктивниот успех, генерациите што се преклопуваат, вкрстувањето во сродство, поврзаноста, протокот на гени или структурата на популацијата. Инженерски безбедносен фактор не се применува на овој стохастички биолошки модел.
Ограничување на пресметките
За да се спречи преоптоварување на прелистувачот, системот има вградено ограничување од максимум 5,000,000 планирани влечења на копии од алели, што се пресметува како производ од 2Ne × generations × replicates. Доколку овој лимит биде надминат, симулацијата се блокира и се прикажува пораката: Оваа поставка планира ‹draws› влечења на копии од алели, што е над лимитот на прелистувачот од ‹limit›. Намалете ја големината на популацијата, генерациите или повторувања.
Формула, замена и прецизност
Секое биномно влечење користи точно Бернулиево земање примероци; не се користи нормална апроксимација. Пресметките ја задржуваат двојната прецизност на JavaScript. Фреквенциите се наоѓаат на чекори од 1 ÷ (2Ne); приказот заокружува на најмногу шест децимални места.
Математичкиот модел ги користи следните равенки за пресметување на транзициите и статистичките моменти:
- Транзиција на Wright–Fisher: При секоја генерација, транзицијата го зема следниот број на алели како примерок и го дели со достапните копии на гени: Xₜ₊₁ ~ Binomial(2Ne, pₜ); pₜ₊₁ = Xₜ₊₁ ÷ (2Ne)
- Статистички моменти: Пред земањето примероци, овие моменти го опишуваат опсегот на можните следни генерации: E[Xₜ₊₁] = 2Ne · pₜ; Var(Xₜ₊₁) = 2Ne · pₜ(1 - pₜ); Var(pₜ₊₁) = pₜ(1 - pₜ) ÷ (2Ne)
- Опаѓање на хетерозиготноста: Очекуваниот удел на различни парови алели опаѓа низ t генерации на следниов начин: H₀ = 2p₀(1 - p₀); Hₜ = H₀(1 - 1 ÷ (2Ne))ᵗ
Пример за замена во првата генерација
За конкретна симулација, алатката ги прикажува пресметаните вредности за првиот чекор:
- Првата генерација користи 2 × population = copies влечења на копии од алели.
- Очекуваниот број на копии е E[X₁] = copies × frequency = mean копии на А.
- Варијансата и стандардната девијација изнесуваат Var(X₁) = copies × frequency × (1 - frequency) = variance; SD(p₁) = sd.
- Првото нацртано повторување зеде примерок X₁ = sampled копии на А, па p₁ = sampled ÷ copies = frequency.
Излезни резултати и графички приказ
По стартувањето на симулацијата, алатката ги прикажува следните статуси и графички елементи:
- Статусни пораки:
Променете го сценариото за популација или стартувајте го овој пример со семе повторно.Се земаат примероци за следните генерации…Симулирани се ‹replicates› популации низ ‹generations› генерации со користење на семето „‹seed›“.
- График „Патеки на фреквенција на алели“:
- Опремен со ARIA ознака:
Фреквенција на алели по генерација за повторени симулирани популации. - X-оска:
Генерација. - Y-оска:
Фреквенција на алели p. - Референтна линија:
Очекувано p = p₀. - Индикатор за патеки:
Прикажани се ‹shown› од ‹total› патеки; секое повторување е вклучено во резимето.
- Опремен со ARIA ознака:
Збирна статистика
За сите симулирани репликати, алатката ги пресметува следните вредности на крајот од генерацијата T:
- Фиксирано при p = 1: Уделот на популации каде алелот се фиксирал.
- Изгубено при p = 0: Уделот на популации каде алелот е целосно изгубен.
- Неапсорбирано до T: Популации кои останале во флуктуација без да достигнат 0 или 1.
- Средно финално p: Просечната фреквенција на алелот кај сите репликати.
- Очекувано H при T: Теоретската преостаната хетерозиготност.
- Средно симулирано H при T: Вистинската просечна хетерозиготност забележана во симулацијата.
- Средна генерација на апсорпција: Просечниот број на генерации потребни за достигнување на фиксација или губење (прикажува
не е достигнатодоколку ниту една популација не се апсорбирала).
Често поставувани прашања (FAQ)
Дали треба да ја внесам големината на пописот или ефективната големина на популацијата?
Внесете ја ефективната големина на популацијата, Ne: големината на идеализирана популација за размножување која би имала дрифт со иста стапка како и популацијата што сакате да ја проучувате. Големината на пописот може да биде многу поголема кога соодносот на половите, репродуктивниот успех, флуктуациите на популацијата или нејзината структура се нееднакви.
Зошто средната фреквенција на алели може да остане близу p₀ додека хетерозиготноста опаѓа?
Неутралниот дрифт нема претпочитана насока кај многу независни популации, па затоа просечната фреквенција останува очекувано p₀. Сепак, поединечните популации се шират кон 0 или 1, а двете граници имаат нулта хетерозиготност. Поради тоа, варијацијата се губи дури и додека просекот на целата популација останува речиси непроменет.
Дали неутралната веројатност за евентуална фиксација е еднаква на почетната фреквенција?
Да, во овој неутрален модел без мутација или миграција, алелот што започнува со фреквенција p₀ има веројатност за евентуална фиксација p₀ и веројатност за губење 1 − p₀. Прикажаните стапки погоре го покриваат само внесениот број на генерации и повторувања, па затоа ќе варираат во зависност од семето.
Може ли ова да предвиди што ќе направи една реална популација?
Не. Тој покажува исходи под намерно идеализиран неутрален модел на Wright–Fisher. Реалните предвидувања бараат одбранливи проценки за ефективната големина и за секоја селекција, мутација, миграција, промена на големината на популацијата, генерации што се преклопуваат, поврзаност и структура на популацијата што се важни за конкретниот случај.