„Fitnesz” változatai közötti eltérés

[ellenőrzött változat][ellenőrzött változat]
Tartalom törölve Tartalom hozzáadva
25. sor:
:<math>{w_{abs} \over \bar{w_{abs}}} = {w_{rel} \over \bar{w_{rel}}}</math>
 
Ez [[Fisher fundamentális tétele|Fisher fundamentális tételéhez]] vezet. Fisher tétele kimondja, hogy bármely élőlény átlagos fitneszjavulása adott időpillanatban a természetes szelekció számlájára írható, ami a géngyakoriságok változása útján hat és megegyezik az adott pillanatbeli genetikai diverzitással.<!-- hogy a populáció generációnkénti fitneszjavulása az additív hatású gének szelekciója révén, egyenesen arányos a fitnesz additív varianciájával (VW) és fordítottan arányos a szülőnemzedék átlagos fitneszével – hö?--> Tehát a szelekció előrehaladása attól függ, hogy milyen nagy genetikai diverzitást hordoz a populáció. Maynard Smith ellenvéleménye szerint elképzelhető olyan szelekciós egyensúlyi helyzet, amelyben az adott polpuláció átlagos fitnesszének változása nulla, viszont a fitnessz varianciája megnövekszik.
 
Mivel a fitnessz koefficiens és egy változót többször is meg lehet szorozni a fitnessz mérőszámával, a biológusok (a számítógép feltalálása előtt) használták a fitnessz logaritmikus formáját.
{{leford-szakasz}}
<!--
'''"The rate of increase in the [[mean fitness]] of any organism at any time ascribable to natural selection acting through changes in gene frequencies is exactly equal to its genic variance in fitness at that time". ''' This may be somewhat dubious because selection takes place on the individual level, ruling the enrichment of genes (Mayr 2001). In addition, according to Maynard Smith, a population may reach a state of selective equilibrium, in which case the increase of mean fitness is equal to zero, but not ncessarily the variance in fitness.
 
Because fitness is a [[coefficient]], and a variable may be multiplied by it several times, biologists may work with "log fitness" (particularly so before the advent of [[computer]]s). By taking the [[logarithm]] of fitness each term may be added rather than multiplied. A [[fitness landscape]], first conceptualized by [[Sewall Wright]], is a way of visualising fitness in terms of a three-dimensional surface on which peaks correspond to local fitness maxima; it is often said that natural selection always progresses uphill but can only do so locally. This can result in suboptimal local maxima becoming stable, because natural selection cannot return to the less-fit "valleys" of the landscape on the way to reach higher peaks.
 
A ''fitnessz-tájkép'' koncepcióját [[Sewall Wright]] vezette be, aki elképzelte a fitnessz értékeit egy háromdimenziós környezetben. A csúcsok itt a lokális fitnesszmaximumnak felenek meg. Ezt továbbgondolva ki lehet mondani, hogy a természetes szelekció mindig "hegynek felfelé" halad, de csak lokálisan, azaz elképzelhető olyan helyzet, amikor egy lokális fitnesszmaximum stabilizálódik annak ellenére, hogy nem jelent optimális állapotot, mivel a szelekció nem tud "visszafelé" haladni, azaz a lokális maximum felől a "kevésbé fitt" állapotot képviselő völgyek felé.
The related concept of [[genetic load]] measures the overall fitness of a population of individuals of many genotypes whose fitnesses vary, relative to a hypothetical population in which the most fit genotype has become [[fixation (population genetics)|fixed]].
 
A fitnesszhez kapcsolódik a genetikai teher vagy genetikai beszűkülés (angolul ''genetic load'') fogalma, amely egy, különféle genotípust képviselő egyedekből álló populáció fitnesszét hasonlítja össze egy olyan, elméleti populációval, amelynek egyedei csak legfittebb genotípust hordozzák.
'''As another example''' we may mention the definition of fitness given by Maynard Smith in the following way: ”Fitness is a property, not of an individual, but of a class of individuals – for example homozygous for allele A at a particular locus. Thus the phrase ’expected number of offspring’ means the average number, not the number produced by some one individual. If the first human infant with a gene for levitation were struck by lightning in its pram, this would not prove the new genotype to have low fitness, but only that the particular child was unlucky.” This measure is certainly useful in breeding programs, but hardly as a basis of a model of an evolution selecting individuals, because evolution would hardly know if the individual may be selected or not.
 
Maynard Smith a következőképpen adta meg a fitnessz fogalmát: "A fitnessz nem egyéneket, hanem egyének egy csoportját jellemző tulajdonság - például '''A''' allél egy adott [[lokusz]]on. Ennek következtében a kifejezés "túlélő ivadékok várt száma" nem egy egyed utódainak számát jelenti, hanem az adott csoportra vonatkoztatott átlagot. Ha az első emberi csecsemőt, aki rendelkezik a lebegés génjével, villámcsapás érne, ez nem azt jelentené, hogy az új genotípus kevésbé fitt, mint az előzőek, hanem azt, hogy az adott csecsemőnek nincs szerencséje." Ez a meghatározás kimondottan hasznos lehet például tenyésztési programokban, de nem az evolúciós modellekben, mivel így nincs lehetőség meghatározni, hogy egy adott egyed kiválasztódik vagy sem.
''' Yet another possible measure''' has been formulated by Hartl,1981: "The fitness of the individual – having an array x of phenotypes – is the probability, s(x), that the individual will be included among the group selected as parents of the next generation." Then, the [[mean fitness]] may be determined as a mean over the set of individuals in a large population.
 
1981-ben Hartl fogalmazott meg egy újabb definíciót: "Az egyedek fitnessze - aki egy x fenotípussal rendelkezik - az a valószínűség, s(x), amely kifejezi az egyed esélyét arra nézve, hogy a következő generáció szülői közé kerüljön." Ennek megfelelően az átlagos fitnesszt egy adott populáció egyedeinek fitnesszéből lehet meghatározni.
 
{{leford-szakasz}}
<!--
:<math> P(m) = \int s(x) N(m – x)\, dx </math>
where N is the p. d. f. of phenotypes in the population, and m is its centre of gravity. This measure is a suitable basis of a model of an evolution selecting individuals. It may in principle take even the stroke of the lightning into consideration. In the case N is a Gaussian it is fairly easily proved that the [[average information]] ([[information entropy]], [[disorder]], diversity) of a large population may be maximized by [[Gaussian adaptation]] – keeping the mean fitness constant – in accordance with [[recapitulation]], the [[central limit theorem]], the [[Hardy-Weinberg law]] and the [[second law of thermodynamics]]. This is in contrast to [[Fisher's fundamental theorem of natural selection]].
A lap eredeti címe: „https://hu.wikipedia.org/wiki/Fitnesz