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Comment le taux d'évolution/d'innovation évolue-t-il avec la taille de la population ?


Je comprends qu'il y aura de nombreux autres facteurs qui affecteront le taux d'évolution/d'innovation. Cependant, toutes choses égales par ailleurs, comment le taux d'évolution variera-t-il entre deux populations de tailles différentes ? Le doublement de la taille de la population double-t-il le taux d'introduction de nouveaux caractères ?

Cela est-il responsable de l'évolution de la vie en général, ou différentes formes de vie ont-elles des lois d'échelle différentes ? Par exemple, est-ce différent pour la vie sexuelle et asexuée ?


Question intéressante (+1) mais pas si facile à répondre. je vais essayer!

Premièrement, le taux d'évolution et le taux d'adaptation sont deux choses différentes.

Il existe deux processus principaux qui diffèrent quantitativement dans des populations de tailles différentes. 1) taux de mutation à l'échelle de la population et 2) dérive génétique.

1. Taux de mutation à l'échelle de la population

Les grandes populations créent plus de mutations à chaque génération et donc si le taux d'évolution ou le taux d'adaptation est limité par la variance génétique, on peut s'attendre à ce que les grandes populations aient un taux d'évolution et un taux d'adaptation plus élevés.

--> Les grandes populations peuvent avoir un taux d'évolution et un taux d'adaptation plus élevés

2. Dérive génétique

Cependant, les petites populations ont une dérive plus élevée, ce qui entraîne une probabilité plus élevée de fixation pour de nouvelles mutations neutres (ou légèrement délétères). Il en résulte qu'une petite population fixera (fixe : fréquence = 1) une proportion plus élevée de nouvelles mutations au fil du temps que de grandes populations.nEn fait, la probabilité de fixation d'une mutation neutre est frac{1}{2N}. Par conséquent, le taux auquel les allèles neutres se fixent est $mucdot 2N frac{1}{2N} = mu$, où $mu$ est le taux de mutation. Ainsi, le taux de fixation des allèles neutres est indépendant de la taille de la population.

--> Les petites populations ont plus de dérive mais cela ne conduit pas nécessairement à un taux d'évolution plus élevé

Autre et commentaires

Théorie de l'équilibre mouvant

Si l'adaptation est limitée par l'architecture génétique, c'est-à-dire que seule une mutation ayant un très grand effet sur le phénotype peut être avantageuse, alors une petite population a l'avantage de pouvoir accumuler des mutations légèrement délétères, de sorte qu'elle puisse descendre d'un pic local sur le paysage adaptatif et parviennent finalement à évoluer vers un nouveau pic de forme physique plus élevé.

--> Une petite population peut avoir un taux d'adaptation plus élevé

Taux de mutation à l'échelle de la population vs dérive génétique

Pondération de l'importance relative du taux de production de mutations neutres (ou quasi-neutres) (Voir taux de mutation à l'échelle de la population ci-dessus et la probabilité de fixation de mutations neutres (ou quasi-neutres) (Voir Dérive génétique ci-dessus) dépend également de la distribution de probabilité des effets mutationnels (= distribution de probabilité de l'effet sur la valeur adaptative d'une nouvelle mutation donnée).

Ceteris Paribus

La comparaison entre les grandes et les petites populations dépend de l'état d'autres paramètres. Ainsi, même en disant toutes choses égales par ailleurs (ceteris paribus), nous devons savoir à quoi ces autres paramètres sont égaux, afin de répondre à la question car il existe des interactions entre la taille des populations et d'autres paramètres pour expliquer le taux d'adaptation et le taux de évolution.

Autre impact de la taille de la population sur les caractéristiques génétiques

La taille de la population a de nombreux impacts sur diverses caractéristiques génétiques, telles que le modèle de diversité génétique, la distribution de Fst par locus entre les sous-populations, et d'autres choses. Cet article est susceptible d'intéresser


Comment le taux d'évolution/d'innovation évolue-t-il avec la taille de la population ? - La biologie

Effets sur la petite taille de la population

Dérive génétique

Dans les petites populations isolées sur le plan de la reproduction, il existe des circonstances spéciales qui peuvent produire des changements rapides dans la fréquence des gènes, totalement indépendants de la mutation et de la sélection naturelle. Ces changements sont dus uniquement à des facteurs aléatoires. Plus la population est petite, plus elle est sensible à de tels changements aléatoires. Ce phénomène est connu sous le nom dérive génétique.

Afin de mieux comprendre l'effet potentiel de la taille de la population sur l'évolution, il est utile de réaliser une simple expérience de pile ou face. On s'attend à ce que les faces apparaissent 50 % du temps, car il n'y a que deux faces d'une pièce : face et face. Si vous lancez une pièce 10 fois, cela peut ou non donner 5 faces.

Expérience de retournement de pièces . Sortez une pièce de votre poche. Retournez-le 10 fois et enregistrez les résultats.
Répétez l'expérience deux fois. Calculez le pourcentage de fois où la pièce est tombée sur face dans chacun des
vos trois expériences et, enfin, dans toutes vos expériences combinées. Qu'as-tu appris?

Plus vous lancez votre pièce de monnaie, plus elle s'approchera des 50 % attendus face. Si vous le faites un nombre infini de fois, ce sera 50%. En d'autres termes, lorsqu'un échantillon est très petit, le résultat probable peut ne pas se produire. Au fur et à mesure que la taille de l'échantillon augmente, il s'en rapprochera progressivement.

Ce type d'écart par rapport au résultat attendu avec de petits échantillons se produit également dans le patrimoine génétique lorsque les populations reproductrices sont très petites. Par exemple, lorsque les femmes et leurs partenaires sont tous deux hétérozygotes (Aa) pour un trait, nous nous attendrions à ce que 25 % de leurs enfants soient homozygotes récessifs (aa). Par chance, cependant, un couple particulier pourrait ne pas avoir d'enfants avec ce génotype (comme indiqué ci-dessous dans le carré Punnett à droite).

génotypes d'enfants
25% AA
50% Aa
25% aa

génotypes d'enfants
33,3% AA
66,7% Aa
0,0% aa

À moins que d'autres familles aient un nombre imprévisiblement élevé d'enfants homozygotes récessifs (aa) pour ce trait afin de contrer la déviation aléatoire, les fréquences du pool génétique de la population changeront dans le sens d'avoir moins d'allèles récessifs -une dérive génétique se produira .

L'effet net de la dérive génétique sur le pool génétique d'une petite population peut être une évolution rapide, comme illustré dans les modèles d'héritage hypothétiques présentés ci-dessous. Notez que le trait rouge augmente considérablement en fréquence de génération en génération. Il est important de se rappeler que cela peut se produire indépendamment de la sélection naturelle ou de tout autre mécanisme évolutif.

De telles anomalies statistiques déformantes se produisent régulièrement. Dans les petites populations, ils peuvent avoir un effet rapide et significatif sur la fréquence du pool génétique des générations suivantes. Dans les grandes populations, cependant, ils sont généralement neutralisés par d'autres familles ayant des enfants avec des génotypes opposés.

Étant donné que la dérive génétique n'est efficace de manière mesurable que dans de petites populations, elle doit avoir joué un rôle majeur dans les premiers stades de l'évolution humaine lorsque nos populations étaient minuscules. Cependant, même dans les grandes sociétés, comme les États-Unis aujourd'hui, il existe de petites communautés culturellement isolées comme les Amish et les Dunkers de la Pennsylvanie rurale et du Midwest qui sont pour la plupart des groupes de reproduction fermés. Dans de telles sous-populations, la dérive génétique est toujours un mécanisme évolutif important.


Principe fondateur

Un autre effet de petite population important est connu sous le nom de principe fondateur ou effet fondateur . Cela se produit lorsqu'un petit nombre de personnes ont de nombreux descendants qui survivent après un certain nombre de générations. Le résultat pour une population est souvent des fréquences élevées de traits génétiques spécifiques hérités des quelques ancêtres communs qui les avaient d'abord.

Dans la région du lac Maracaibo au nord-ouest du Venezuela, par exemple, il existe une fréquence extraordinairement élevée d'une grave maladie nerveuse dégénérative héréditaire connue sous le nom de La maladie de Huntington . Environ 150 personnes dans la région au cours des années 1990 avaient cette maladie mortelle rare et beaucoup d'autres étaient à haut risque de la développer. Cette maladie ne frappe généralement pas avant l'âge moyen, après que la plupart des gens ont eu leurs enfants. Cependant, la maladie de Huntington peut survenir beaucoup plus tôt. Environ 10 % de ses victimes développent des symptômes lorsqu'elles ont moins de 20 ans. Il n'y a pas de remède pour cette maladie, mais il existe un test pour son marqueur génétique disponible depuis 1993 . Toutes les victimes de la maladie de Huntington de la région du lac Maracaibo ont pour ascendance une femme nommée Maria Concepción Soto qui s'est installée dans la région au 19ème siècle. Elle avait un nombre inhabituellement élevé de descendants et était donc la "fondatrice" de ce qui est maintenant une population d'environ 20 000 personnes avec un risque élevé d'avoir ce trait génétiquement héréditaire désagréable.

REMARQUE: La maladie de Huntington n'est pas unique à la région du lac Maracaibo. Il se produit dans le monde entier à des taux relativement faibles. Environ 200 000 personnes aux États-Unis (0,07 % de la population) en sont atteintes. Peut-être que la victime la plus connue de Huntington était l'auteur et interprète américain de chansons folkloriques Woody Guthrie.

Un autre exemple de l'effet fondateur a été découvert parmi les 16 à 18 000 Amish de l'ordre ancien du comté de Lancaster, en Pennsylvanie. Ils descendent de quelques dizaines d'individus appartenant à une secte anabaptiste en Allemagne qui ont émigré en Pennsylvanie au début des années 1700. Au cours des 40 dernières années du 20e siècle, 61 bébés atteints d'une maladie génétique mortelle extrêmement rare connue sous le nom de microcéphalie sont nés dans 23 familles amish. Toutes ces familles sont les descendantes d'un seul couple amish il y a neuf générations. Ils étaient les fondateurs de la population avec les gènes de la microcéphalie aujourd'hui.

Il est également possible de trouver les résultats d'un événement fondateur même si les ancêtres d'origine sont inconnus. Par exemple, les Indiens d'Amérique du Sud et d'Amérique centrale étaient presque 100 % de type O pour le système sanguin ABO et 100 % positifs pour le système sanguin Rh. Étant donné que rien dans la nature ne semble fortement sélectionner pour ou contre les groupes sanguins, il est probable que la plupart de ces personnes descendent d'un petit groupe de "fondateurs" étroitement liés qui partageaient également ces traits. Ils ont migré dans la région depuis le nord, probablement à la fin de la dernière période glaciaire.


Effet de goulot d'étranglement

Chez de nombreuses espèces, il y a eu des périodes catastrophiques causées par des changements dramatiques rapides dans la sélection naturelle, au cours desquelles la plupart des individus sont morts sans transmettre leurs gènes. Les quelques survivants de ces « goulets d'étranglement » évolutifs ont alors réussi à se reproduire très bien, ce qui a donné lieu à de grandes populations dans les générations suivantes. La conséquence de cet effet de goulot d'étranglement est la réduction extraordinaire de la diversité génétique d'une espèce puisque la plus grande partie de la variabilité est perdue au moment du goulot d'étranglement.

Des goulots d'étranglement se produisent également parfois dans les populations humaines à la suite d'épidémies majeures et de tempêtes catastrophiques, de tremblements de terre et d'éruptions volcaniques. Un exemple de ceci s'est produit sur la petite île micronésienne de Pingelap dans le Pacifique occidental. En 1775, un typhon a tué au moins 90 % de sa population, éliminant ainsi la majeure partie de la variation génétique. L'un des 20 survivants était un homme du nom de Nahnmwarki Mwanenisé. Il souffrait d'achromatopsie, une maladie oculaire récessive génétiquement très rare qui provoque un daltonisme total et une sensibilité extrême à la lumière. Six générations plus tard, près de 5 % de la population de l'île souffrait d'achromatopsie. Tous ceux qui l'avaient étaient des descendants de Nahnmwarki Mwanenisé. Par comparaison, seulement 1 personne sur 33 000 aux États-Unis en est atteinte. Non seulement les Pinegleapese ont connu une diversité génétique considérablement réduite à la suite de la tempête du XVIIIe siècle, mais malheureusement, le pool génétique survivant contenait les gènes de l'achromatopsie, ce qui en fait un exemple à la fois de l'effet de goulot d'étranglement et du principe fondateur.

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Modèles de croissance de la population humaine

L'équation logistique est un modèle de croissance démographique où la taille de la population exerce une rétroaction négative sur son taux de croissance. À mesure que la taille de la population augmente, le taux d'augmentation diminue, conduisant finalement à une taille de population d'équilibre connue sous le nom de capacité de charge. L'évolution temporelle de ce modèle est la croissance familière en forme de S qui est généralement associée à la limitation des ressources. Ce modèle n'a que deux paramètres : est le taux de croissance intrinsèque et est la capacité de charge. Le taux d'augmentation de la population diminue en fonction linéaire de la taille de la population. En symboles :

Lorsque la taille de la population est très petite (c'est-à-dire lorsqu'elle est proche de zéro), le terme entre parenthèses est d'environ un et la croissance de la population est approximativement exponentielle. Lorsque la taille de la population est proche de la capacité de charge (c.-à-d. ), le terme entre parenthèses approche de zéro et la croissance de la population cesse. Il est simple d'intégrer cette équation par fractions partielles et de montrer que la solution résultante est bien une courbe en forme de S, ou sigmoïde.

Raymond Pearl était une sommité en biologie humaine. Professeur à l'Université Johns Hopkins, fondateur de la Society for Human Biology et de l'Union internationale pour l'étude scientifique de la population (UIESP), Pearl a également redécouvert le modèle de croissance logistique (développé à l'origine par le grand mathématicien belge Pierre François Verhulst). Dans le modèle logistique, Pearl croyait avoir trouvé une loi universelle de croissance biologique à ses différents niveaux d'organisation. Dans son livre, La biologie de la croissance démographique, Pearl a écrit :

. les populations humaines croissent selon la même loi que les populations expérimentales d'organismes inférieurs, et à leur tour comme le font les plantes et les animaux individuels en termes de taille corporelle. Ceci est démontré de deux manières : d'abord en montrant, comme cela a été fait dans mon ancien livre "Studies in Human Biology", que dans une grande variété de pays, toute l'histoire des recensements enregistrés qui existe est décrite avec précision par la même équation mathématique générale que celle qui décrit la croissance des populations expérimentales en second lieu, en avançant dans le présent livre le cas d'une population humaine - la population indigène indigène d'Algérie - qui a, au cours des 75 années de son histoire de recensement enregistrée, pratiquement achevé un cycle unique de croissance le long de la courbe logistique.

En plus de l'Algérie, Pearl a adapté le modèle logistique à la population des États-Unis de 1790 à 1930. L'ajustement qu'il a produit était étrange et il a prédit avec confiance que la population américaine se stabiliserait à 198 millions, car c'était la valeur la plus adaptée dans son analyse. J'ai tracé la taille de la population américaine (à partir du recensement décennal) sous forme de points noirs ci-dessous, avec la courbe ajustée de Pearl en gris. Nous pouvons voir que la courbe s'adapte incroyablement bien pour la période 1790-1930 (la période à laquelle il a ajusté les données), mais la différence entre la prédiction et la réalité empirique devient de plus en plus grande après 1950 (oui, ce serait grâce au Baby Boom ).

Pourquoi le modèle logistique échoue-t-il si spectaculairement dans ce cas (et dans bien d'autres) ?

Le modèle logistique est phénoménologique plutôt que mécaniste. Un modèle phénoménologique est une commodité mathématique que nous utilisons pour décrire certaines observations empiriques, mais n'a aucun fondement dans les mécanismes ou les principes premiers. De tels modèles peuvent être utiles lorsque la théorie manque pour expliquer un phénomène ou lorsque les mathématiques qui seraient nécessaires pour modéliser les mécanismes sont trop compliquées. Vous pouvez faire une prédiction à partir d'un modèle phénoménologique, mais je ne parierais pas la ferme sur cette prédiction. En l'absence d'une compréhension réelle des mécanismes produisant le changement de population, les prédictions peuvent aller terriblement mal, comme nous le voyons dans le cas de l'ajustement de Raymond Pearl.

Plus précisément, le modèle logistique ne prend pas en compte les mécanismes de régulation de la population. Lorsque la densité augmente, qu'est-ce qui est affecté? Taux de natalité? Taux de mortalité? Le paramètre du modèle logistique est simplement la différence entre les taux bruts de natalité et de mortalité lorsqu'il n'y a pas de congénères présents. En général, lorsque le taux de natalité dépasse le taux de mortalité, une population augmente. La diminution linéaire avec l'augmentation de la taille de la population peut vraisemblablement résulter soit de la baisse du taux de natalité, soit de l'augmentation du taux de mortalité. Le modèle logistique est indifférent à la cause spécifique du ralentissement. Il cesse d'augmenter lorsque . Est-il possible que, dans les populations réelles, l'augmentation du taux de mortalité et la diminution du taux de natalité aient des effets qualitativement différents sur la croissance démographique ? On verra.

Cela va probablement sans dire, mais il n'y a pas de capacité pour les rétroactions positives avec la taille de la population. Dans son œuvre classique, Les conditions de la croissance agricole, l'économiste danoise Esther Boserup a noté que la croissance démographique stimule souvent l'innovation. La pression démographique pourrait amener un groupe agricole à court de terres à intensifier la culture en améliorant la terre ou en multi-cultures, facilitant ainsi une croissance démographique encore plus importante. Divers auteurs, dont Ken Wachter et Ron Lee (tous deux à Berkeley) et Jim Wood à Penn State ont noté que les populations réelles incorporent probablement à la fois malthusienne (c. Phases bosérupiennes dans leur dynamique. Wood a inventé le terme « MaB Ratchet » (MaB = Malthus et Boserup) qui décrit la dynamique suivante : Alors qu'une population connaît une expansion bosérupienne, la qualité de vie s'améliore. Hélas, avec suffisamment de temps, la population retrouvera toujours « le même niveau de paupérisation marginale ». (Wood 1998 : 114). Des régimes aussi complexes de rétroaction positive et négative de la population ne sont pas envisageables.

Un dernier problème avec le modèle logistique est qu'il n'y a pas de structure -- tous les individus sont identiques en termes d'effet et de contribution à la croissance démographique. Les taux vitaux humains varient de manière prévisible – et substantiellement – ​​selon l'âge, le sexe, la région géographique, la résidence urbaine ou rurale, etc. Et puis il y a le problème de la répartition inégale des ressources. Tous les individus d'une population sont à peine égaux dans leur consommation (ou production) et nous ne devrions donc guère nous attendre à ce que chacun exerce une force identique sur la croissance de la population.

Existe-t-il donc de meilleurs modèles alternatifs pour la croissance de la population humaine qui intègrent l'idée sensée qu'à mesure que les populations repoussent les limites de leur base de ressources, la croissance devrait ralentir et finalement cesser ? Il y a maintenant. Mon collègue de Stanford et collaborateur dans diverses entreprises, Shripad Tuljapurkar, a une série d'articles dans lesquels lui et ses étudiants développent des modèles de population mécanistes pour les populations agricoles qui relient spécifiquement les taux vitaux spécifiques à l'âge (c'est-à-dire la survie, la fertilité), la production agricole et le travail. , et les besoins métaboliques spécifiques (en fonction de l'âge) pour les personnes engagées dans un travail physique intense. Les modèles commencent par un approvisionnement énergétique optimal pour la survie et la reproduction. À mesure que la nourriture se fait plus rare, la mortalité augmente et la fécondité diminue. Le modèle a un équilibre où les taux de natalité et de mortalité s'équilibrent. Une caractéristique clé du modèle est l'idée de la rapport alimentaire, qui est le nombre de calories disponibles à consommer dans une année donnée par rapport au nombre de calories nécessaires pour maximiser la survie et la fertilité. Le ratio alimentaire nous indique à quel point la population a faim. Dans le premier d'une série de trois articles, Lee et Tuljapurkar (2008) développent ce modèle et montrent comment les changements de la mortalité, de la fécondité et de la productivité agricole ont en réalité tous des effets distincts sur le taux de croissance de la population, l'équilibre et l'état de la faim. équilibre. L'analyse de leur modèle a donné les résultats suivants :

  • L'augmentation de la productivité agricole ou le temps passé à travailler sur la production agricole augmente le ratio alimentaire, tout en maintenant le taux de croissance de la population largement inchangé
  • L'augmentation de la survie de base augmente le ratio alimentaire mais diminue le taux de croissance de la population
  • La baisse de la fécondité ne fait que diminuer le taux de croissance – le ratio alimentaire reste inchangé

Alors, on voit qu'il est possible que l'augmentation du taux de mortalité et la diminution du taux de natalité aient des effets qualitativement différents sur la croissance de la population. En fait, cela semble assez probable, étant donné le modèle de Lee & Tulja.

Nous n'avons pas encore le genre de test que nous avons donné à l'application du modèle logistique par Raymond Pearl à la taille de la population américaine. Ce serait très bien si nous pouvions utiliser le modèle de Lee-Tulja pour faire une prédiction sur la dynamique future d'une population (et sa répartition de la faim) et contester cette prédiction avec des données non utilisées pour ajuster le modèle en premier lieu. Cela dit, je pense que l'exercice théorique à lui seul suffit à démontrer l'importance d'aller au-delà des modèles de population phénoménologiques chaque fois que cela est possible. Il est peu probable que nous puissions faire des prédictions précises ou comprendre la réponse de la population aux changements environnementaux et sociaux en l'absence de modèles mécanistes.

Lee, C.T. et S. Tuljapurkar. 2008. Population et préhistoire I : Croissance démographique dépendante de l'alimentation en milieux constants. Biologie théorique des populations. 73:473–482.

Wood, J. W. 1998. Une théorie de la dynamique des populations préindustrielles : démographie, économie et bien-être dans les systèmes malthusiens. Anthropologie actuelle. 39 (1):99-135.


Courbes de survie

Les tables de mortalité suivent le destin d'un groupe d'individus tous nés au sein de la même population la même année. De ce groupe, ou cohorte, seul un certain nombre d'individus atteindra chaque âge, et il existe un âge au-dessus duquel aucun individu ne survit. Le tracé du nombre de membres du groupe qui sont encore en vie à chaque âge donne une courbe de survie pour la population. Les courbes de survie sont généralement affichées sur une échelle semilogarithmique plutôt que sur une échelle arithmétique.

Il existe trois types généraux de courbes de survie. Des espèces telles que les humains et d'autres grands mammifères, qui ont moins de progénitures mais investissent beaucoup de temps et d'énergie pour s'occuper de leurs petits (K-espèces sélectionnées), ont généralement une courbe de survie de type I. Cette courbe relativement plate reflète une faible mortalité juvénile, la plupart des individus vivant jusqu'à un âge avancé. Une probabilité constante de mourir à tout âge, illustrée par la courbe de survie de type II, est évidente sous la forme d'une ligne droite avec une pente constante qui diminue avec le temps vers zéro. Certains lézards, oiseaux perchoirs et rongeurs présentent ce type de courbe de survie. Chez certaines espèces qui produisent de nombreux descendants mais leur fournissent peu de soins (r-espèces sélectionnées), la mortalité est la plus élevée parmi les individus les plus jeunes. La courbe de survie de type III indicative de cette histoire de vie est initialement très raide, ce qui reflète une mortalité très élevée chez les jeunes, mais s'aplatit à mesure que les individus qui atteignent la maturité survivent pendant une période relativement plus longue, elle est présentée par des animaux tels que de nombreux insectes ou coquillages. De nombreuses populations ont des modèles de survie qui sont plus complexes que, ou se situent entre ces trois courbes idéalisées. Par exemple, les passereaux (oiseaux perchoirs tels que les pinsons) souffrent généralement d'une mortalité élevée au cours de la première année de vie et d'un taux de mortalité plus faible et plus constant au cours des années suivantes.


Conclusion

BEAST est un progiciel d'analyse flexible pour l'estimation des paramètres évolutifs et le test d'hypothèses. La nature basée sur les composants de la spécification de modèle dans BEAST signifie que le nombre de modèles évolutifs différents possibles est très grand et donc difficile à résumer. Cependant, un certain nombre d'utilisations publiées du logiciel BEAST servent déjà à mettre en évidence l'étendue des applications dont le logiciel bénéficie [6, 8, 34, 37, 41].

BEAST est un package activement développé et les améliorations pour la prochaine version incluent (1) les a priori naissance-mort pour la forme de l'arbre (2) des modèles de substitution basés sur les codons plus rapides et plus flexibles (3) le coalescent structuré pour modéliser des populations subdivisées avec migration (4) des modèles d'évolution continue des caractères et (5) de nouveaux modèles d'horloge relaxés basés sur des horloges moléculaires locales aléatoires.


Darwin, race et genre

Compte tenu de toutes les célébrations, conférences, numéros spéciaux et programmes télévisés, chacun doit savoir maintenant que cela fait 200 ans que Charles Darwin est né et 150 ans depuis la publication de L'origine des espèces (1859). Parmi la série de livres publiés à cette occasion, l'un se démarque en fait par sa nouveauté : l'affirmation selon laquelle la théorie de l'évolution de Darwin a été inspirée par sa haine de l'esclavage, telle qu'elle a été particulièrement vécue au cours de son épopée. Beagle voyage (Desmond & Moore, 2009). C'est un bel essai, mais cela ne me convainc pas Thomas Malthus et les pinsons des Galapagos fournissent une origine beaucoup plus plausible à la théorie de l'évolution par sélection naturelle.

Darwin était, après tout, un homme de son temps, de sa classe et de sa société. Certes, il était attaché à une vision monogénique, plutôt que polygénique, des origines humaines, mais il a quand même divisé l'humanité en races distinctes selon les différences de couleur de peau, d'yeux ou de cheveux. Il était également convaincu que l'évolution était progressive et que les races blanches, en particulier les Européens, étaient évolutivement plus avancées que les races noires, établissant ainsi des différences raciales et une hiérarchie raciale. Les vues de Darwin sur le genre étaient également tout à fait conventionnelles. Il a déclaré que le résultat de la sélection sexuelle est que les hommes soient plus courageux, pugnaces et énergiques que les femmes [avec] un génie plus inventif. Son cerveau est absolument plus gros [. ] la formation de son crâne serait intermédiaire entre l'enfant et l'homme&# x0201d (Darwin 1871). Bien que le choix féminin explique la sélection sexuelle, ce sont les mâles qui évoluent afin de répondre aux critères choisis de force et de puissance. Une telle différenciation entre les sexes au XIXe siècle était cruciale pour fournir une prétendue base biologique à la supériorité du mâle.

Toute tentative de séparer un « bon » Darwin d'un « mauvais » darwiniste social ne peut être soutenue contre une lecture attentive des propres écrits de Darwin. Il approuva avec enthousiasme le point de vue de son cousin Francis Galton sur le génie héréditaire transmis par la lignée masculine, et hocha prudemment la tête en faveur de l'eugénisme. Au cours des 150 années écoulées depuis que Darwin a écrit de telles opinions sur la race, le genre et l'eugénisme, bien que parfois souterraines, elles n'ont jamais entièrement disparu d'une triste histoire, souvent racontée.

Les développements actuels de la génétique et des neurosciences les soulèvent à nouveau, cependant, revêtus d'un langage moderne. Les sciences biologiques sont de plus en plus racialisées et re-sexuées. Après tout, des groupes de population distincts et non des races au sens biologique du terme, présentent des variations fiables dans la fréquence des gènes, dont certains sont associés à des troubles connus tels que la maladie de Tay et Sachs ou la mucoviscidose. Et il existe de petites mais solides différences, chimiquement et anatomiquement, entre le cerveau des hommes et celui des femmes, bien que personne n'ait vraiment la moindre idée de ce que pourraient être les implications. Un essai récent dans La nature soutient même qu'il est temps de rouvrir la question « intouchable » des différences raciales et sexuelles dans l'intelligence ou plutôt, sa mesure de substitution ostensible, le QI (Ceci » Williams, 2009).

Ma réponse à cela a comparé le fait de poser de telles questions sur les différences d'intelligence des groupes à la recherche sur le phlogistique à l'ère de la chimie moderne (Rose, 2009), et je ne souhaite pas reprendre ces arguments ici. Au lieu de cela, je veux réfléchir sur les enchevêtrements impossibles dans lesquels nous nous sommes retrouvés en essayant de concilier trois usages du terme «race» : l'usage populaire, celui utilisé par les sciences sociales, et celui des biologistes. Pour les biologistes, la définition est, à première vue, assez claire : une race est une population métissée, généralement isolée géographiquement, d'organismes différant des autres populations de la même espèce par la fréquence des traits héréditaires. Cependant, il est difficile d'appliquer de telles définitions aux humains. L'isolement géographique existe à peine aujourd'hui, et même dans le passé de l'humanité, il est devenu courant que les « gènes voyagent le long des routes ». La définition d'une « population » n'est pas non plus évidente : on peut augmenter ou réduire la taille du groupe presque à volonté (Marks, 2008). Pourtant, il existe des différences dans la fréquence des gènes entre ceux qui vivent dans le nord et le sud du Pays de Galles, par exemple. C'est pourquoi se référer à « l'ascendance biogéographique » d'une personne est un terme plus utile.

Les problèmes des biologistes avec la race sont amplifiés de manière disproportionnée par les tentatives bien intentionnées des politiques publiques de catégoriser les gens par "ethnicité" comprise comme un terme poli pour le mot autrement tabou "race". Au Royaume-Uni, on demande systématiquement à quelqu'un de se classer selon un étrange mélange de couleur de peau, d'ascendance géographique et de nationalité. Les catégories incluent les blancs britanniques, les irlandais, les noirs britanniques, les autres européens, asiatiques, africains et mixtes. Aux États-Unis, les gens sont classés, entre autres, en Latino, Hispanique, Africain ou Caucasien. Aux États-Unis, 𠆊sian' signifie quelqu'un du Japon ou de Chine, alors qu'au Royaume-Uni, cela a tendance à signifier quelqu'un du sous-continent indien. Pour des raisons obscures, « caucasien » signifie Blanc en Occident, vraisemblablement basé sur des hypothèses sur les migrations de population paléolithique en Europe depuis le Caucase. Mais, en Russie, les gens des républiques du Caucase sont populairement&# x02014et dénigrant&# x02014appelés &# x02018Noirs.' La confusion est totale.

Alors, à quoi pourraient servir de telles classifications ? Je suggère que bien que les questions sur la « race » d'une personne n'aient de sens que dans une société raciste, les questions d'ascendance biogéographique restent intéressantes. La plupart d'entre nous sont au moins marginalement fascinés par notre propre passé, comme le montrent les réactions enthousiastes aux sites Web tels que Genes Reunited, ou la popularité du suivi des arbres généalogiques putatifs grâce aux données de recensement. De manière plus discutable, savoir d'où nous venons peut indiquer des facteurs de risque potentiels pour la santé. Mais, l'histoire plus sombre de la génétique, de l'époque de Darwin à nos jours, suggère à quel point les biologistes doivent être prudents lorsqu'ils travaillent avec de telles catégories.


Chapitre 2

-mutation-un changement aléatoire dans le gène, l'ADN ou le chromosome, créant un nouveau trait qui peut être avantageux, délétère ou neutre dans ses effets sur l'organisme.

biologie évolutive - l'étude du processus de changement dans les organismes et leur adaptation à leur environnement dans le présent

taxonomie - la classification des organismes vivants et passés

Systématique - l'étude des relations évolutives des espèces entre elles

géologie - l'étude de l'histoire physique de la Terre

rayonnement adaptatif - la diversification des espèces ancestrales en de nouvelles espèces qui sont chacune adaptées à des niches environnementales différentes et uniques.

-Plus de 11 000 personnes sont décédées des suites de l'épidémie de 2014-2015.

la lumière du soleil bloquée--> création d'un grand nuage de poussière

Lamarckisme - la théorie selon laquelle l'évolution se produit lorsque les caractéristiques acquises au cours de la vie sont transmises à la génération suivante

largement accepté avant Charles Darwin :
-Les organismes peuvent transmettre des changements à leur progéniture.

-La Terre a des millions d'années.

-Charles Lyell confirme l'estimation de la très vieillesse de la Terre.

-Georges Cuvier développe le concept d'extinction.

-Carolus Linnaeus développe un système de classification taxonomique.

-Thomas Malthus, le fondateur de la démographie, théorise que la taille de la population est limitée par l'approvisionnement alimentaire.

-Chevalier de Lamarck develops the theory of evolution through the inheritance of acquired characteristics.


3.7.3 Evolution may lead to speciation (A-level only)

Opportunités de développement des compétences

Individuals within a population of a species may show a wide range of variation in phenotype. This is due to genetic and environmental factors. The primary source of genetic variation is mutation. Meiosis and the random fertilisation of gametes during sexual reproduction produce further genetic variation.

Predation, disease and competition for the means of survival result in differential survival and reproduction, ie natural selection.

Those organisms with phenotypes providing selective advantages are likely to produce more offspring and pass on their favourable alleles to the next generation. The effect of this differential reproductive success on the allele frequencies within a gene pool.

The effects of stabilising, directional and disruptive selection.

Evolution as a change in the allele frequencies in a population.

Reproductive separation of two populations can result in the accumulation of difference in their gene pools. New species arise when these genetic differences lead to an inability of members of the populations to interbreed and produce fertile offspring. In this way, new species arise from existing species.

Allopatric and sympatric speciation.

The importance of genetic drift in causing changes in allele frequency in small populations.

Students should be able to:

  • explain why individuals within a population of a species may show a wide range of variation in phenotype
  • explain why genetic drift is important only in small populations
  • explain how natural selection and isolation may result in change in the allele and phenotype frequency and lead to the formation of a new species
  • explain how evolutionary change over a long period of time has resulted in a great diversity of species.

Students could apply their knowledge of sampling to the concept of genetic drift.

Students could devise an investigation to mimic the effects of random sampling on allele frequencies in a population.

Students could use computer programs to model the effects of natural selection and of genetic drift.


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Conséquences à long terme de la croissance exponentielle de la population humaine

De nombreuses prédictions désastreuses ont été faites sur la population mondiale conduisant à une crise majeure appelée « explosion démographique ». Dans le livre de 1968 La bombe démographique, le biologiste Dr Paul R. Ehrlich a écrit : « La bataille pour nourrir toute l'humanité est terminée. Dans les années 1970, des centaines de millions de personnes mourront de faim malgré tous les programmes d'urgence mis en place aujourd'hui. À cette date tardive, rien ne peut empêcher une augmentation substantielle du taux de mortalité mondial. » While many critics view this statement as an exaggeration, the laws of exponential population growth are still in effect, and unchecked human population growth cannot continue indefinitely.

Efforts to control population growth led to the one-child policy in China, which used to include more severe consequences, but now imposes fines on urban couples who have more than one child. En raison du fait que certains couples souhaitent avoir un héritier masculin, de nombreux couples chinois continuent d'avoir plus d'un enfant. The policy itself, its social impacts, and the effectiveness of limiting overall population growth are controversial. Malgré les politiques de contrôle de la population, la population humaine continue de croître. At some point the food supply may run out because of the subsequent need to produce more and more food to feed our population. The United Nations estimates that future world population growth may vary from 6 billion (a decrease) to 16 billion people by the year 2100. There is no way to know whether human population growth will moderate to the point where the crisis described by Dr. Ehrlich will be averted.

Another result of population growth is the endangerment of the natural environment. Many countries have attempted to reduce the human impact on climate change by reducing their emission of the greenhouse gas carbon dioxide. However, these treaties have not been ratified by every country, and many underdeveloped countries trying to improve their economic condition may be less likely to agree with such provisions if it means slower economic development. En outre, le rôle de l'activité humaine dans le changement climatique est devenu une question sociopolitique très débattue dans certains pays développés, dont les États-Unis. Thus, we enter the future with considerable uncertainty about our ability to curb human population growth and protect our environment.

Lien vers l'apprentissage

Visit this website and select “Launch movie” for an animation discussing the global impacts of human population growth.


Voir la vidéo: Kreationisti selittää evoluutioteorian (Janvier 2022).