معلومة

2.2.2: حجم السكان - علم الأحياء

2.2.2: حجم السكان - علم الأحياء


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

السكان كيانات ديناميكية. يتقلب حجمها وتكوينها استجابة لعوامل عديدة ، بما في ذلك التغيرات الموسمية والسنوية في البيئة ، والكوارث الطبيعية مثل حرائق الغابات والانفجارات البركانية ، والتنافس على الموارد بين الأنواع وداخلها. دراسة السكان تسمى الديموغرافيا.

حجم السكان وكثافتهم

السكان تتميز بهم حجم السكان (إجمالي عدد الأفراد) و الكثافة السكانية (عدد الأفراد لكل وحدة مساحة ؛ الشكل ( PageIndex {a} )). قد يكون لدى السكان عدد كبير من الأفراد الموزعين بكثافة أو قليلة. هناك أيضًا مجموعات سكانية ذات أعداد صغيرة من الأفراد قد تكون كثيفة أو قليلة التوزيع في منطقة محلية. يمكن أن يؤثر حجم السكان على إمكانية التكيف لأنه يؤثر على مقدار التباين الجيني الموجود في السكان. يمكن أن يكون للكثافة تأثيرات على التفاعلات بين السكان مثل التنافس على الغذاء ، وقدرة الأفراد على إيجاد رفيقة ، وانتشار الأمراض. (يمكن أن تؤثر أنماط التشتت أيضًا على هذه العوامل ؛ على سبيل المثال ، قد تواجه الأنواع المنفردة ذات التوزيع العشوائي صعوبة في العثور على رفيق عند مقارنتها بالأنواع الاجتماعية المجمعة معًا في مجموعات.) تميل الكائنات الأصغر إلى أن تكون أكثر كثافة من الكائنات الأكبر (الشكل ( PageIndex {b} )).

الشكل ( PageIndex {a} ): كلا المجموعتين الموضحتين تحتويان على سبعة نباتات ، لذا فإن حجم عشائرهما هو نفسه. ومع ذلك ، فإن السكان على اليسار لديهم كثافة سكانية أعلى (نباتان لكل مربع) من السكان على اليمين (الكثافة = 0.5 نبات لكل مربع). صورة ميليسا ها باستخدام Green Plant (المجال العام).

الشكل ( PageIndex {b} ): تظهر الثدييات الأسترالية علاقة عكسية نموذجية بين الكثافة السكانية وحجم الجسم. كما يوضح هذا الرسم البياني ، تتناقص الكثافة السكانية عادةً مع زيادة حجم الجسم. لماذا تظن أن هذه هي القضية؟

تقدير حجم السكان

الطريقة الأكثر دقة لتحديد حجم السكان هي إحصاء جميع الأفراد داخل المنطقة. ومع ذلك ، فإن هذه الطريقة عادة ما تكون غير مجدية من الناحية اللوجستية أو الاقتصادية ، خاصة عند دراسة مناطق كبيرة. وهكذا ، عادة ما يدرس العلماء السكان عن طريق أخذ عينات من جزء تمثيلي من كل موطن واستخدام هذه العينة لعمل استنتاجات حول السكان ككل. عادة ما تكون الطرق المستخدمة لأخذ عينات من السكان لتحديد حجمهم وكثافتهم مصممة وفقًا لخصائص الكائن الحي قيد الدراسة. بالنسبة للكائنات غير المتحركة مثل النباتات ، أو للكائنات الصغيرة جدًا والبطيئة الحركة ، يمكن استخدام رباعي. أ رباعي هو هيكل مربع يقع بشكل عشوائي على الأرض ويستخدم لحساب عدد الأفراد الذين يقعون داخل حدوده (الشكل ( PageIndex {c} )). للحصول على حساب دقيق باستخدام هذه الطريقة ، يجب وضع المربع في مواقع عشوائية داخل الموطن مرات كافية لإنتاج تقدير دقيق.

الشكل ( PageIndex {c} ): طلاب المدارس الثانوية يستخدمون رباعي في منطقة المد والجزر. الصورة عن طريق kqedquest (CC-BY-NC)

بالنسبة للكائنات الحية الصغيرة المتحركة ، مثل الثدييات ، هناك تقنية تسمى وضع علامة واستعادة كثيرا ما تستخدم. تتضمن هذه الطريقة تعليم الحيوانات المأسورة وإعادتها إلى البيئة لتختلط مع بقية السكان. في وقت لاحق ، يتم التقاط عينة جديدة ويحدد العلماء عدد الحيوانات المميزة في العينة الجديدة. تفترض هذه الطريقة أنه كلما زاد عدد السكان ، انخفضت النسبة المئوية للكائنات التي تم وضع علامة عليها والتي سيتم إعادة أسرها لأنها ستكون مختلطة مع عدد أكبر من الأفراد غير المميزين. على سبيل المثال ، إذا تم التقاط 80 فأر حقل وتمييزها وإطلاقها في الغابة ، فسيتم التقاط 100 فأرة حقل ثانية و 20 منها تم تمييزها ، حجم السكان (ن) باستخدام المعادلة التالية:

[N = frac {( text {تم وضع علامة على الرقم الأول} مرات نص {العدد الإجمالي للقبض الثاني})} { text {number Tagged second catch}} ]

باستخدام مثالنا ، ستكون المعادلة:

[ فارك {(80 مرات 100)} {20} = 400 ]

تعطينا هذه النتائج تقديرًا لإجمالي 400 فرد في السكان الأصليين. عادة ما يكون الرقم الحقيقي مختلفًا قليلاً عن هذا بسبب أخطاء الصدفة والتحيز المحتمل الناجم عن طرق أخذ العينات.

يمكن أن تتأثر الطرق الرياضية المطلوبة لتقدير أحجام السكان بنمط التشتت.


2.2.2: حجم السكان - علم الأحياء

-> وإذا كان الانحراف المعياري معروفًا ، $ delta = frac < sigma> < sqrt> ، z_ <1 - 0.025> ،. $

-> القيمة الحرجة من التوزيع الطبيعي لـ 1 - ( alpha ) / 2 = 0.975 هي 1.96. لذلك ، $ N ge left ( frac <1.96> < delta> right) ^ 2 sigma ^ 2 ،. $ -> التقييد والتفسير القيد هو أنه يجب معرفة الانحراف المعياري. يتطلب الافتقار إلى قيمة دقيقة للانحراف المعياري بعض التكييف ، وربما يكون أفضل تقدير متاح من تجربة سابقة. السيطرة على مخاطر قبول فرضية خاطئة للتحكم في مخاطر قبول فرضية خاطئة ، لم نضع فقط ( alpha ) ، احتمالية رفض الفرضية الصفرية عندما تكون صحيحة ، ولكن أيضًا ( beta ) ، احتمال قبول الفرضية الصفرية عندما في الواقع ، متوسط ​​السكان هو ( mu + delta ) حيث ( delta ) هو الفرق أو التحول الذي نريد اكتشافه. من المفترض أن يكون الانحراف المعياري معروفًا يظهر الحد الأدنى لحجم العينة ، (N ) ، N ، -> أدناه للاختبارات ثنائية الجانب للفرضيات مع افتراض أن ( سيجما ) معروف. $ تبدأ N = (z_ <1- alpha / 2> + z_ <1- beta>) ^ 2 left ( frac < sigma> < delta> right) ^ 2 rightarrow two-sided ، ، اختبار N = (z_ <1- alpha> + z_ <1- beta>) ^ 2 left ( frac < sigma> < delta> right) ^ 2 rightarrow من جانب واحد ، ، اختبار end $

-> الكميات (z_ <1- alpha / 2> ) و (z_ <1- beta> ) هي قيم حرجة من التوزيع الطبيعي.


مثال 2-3: قسم تصنيف الموافقة الرئاسية

دعونا نعيد النظر في المثال السابق حول معدل الموافقة النهائية للرئيس بوش.

من CBS New (21 يناير 2009) من موقع الويب: تصنيف الموافقة النهائية للرئيس بوش.

نسبة الموافقة النهائية للرئيس بوش 22٪!

إذا كنت تقرأ موقع الويب ، يمكنك معرفة الكثير عن التفاصيل في هذا الاستطلاع. وأجري الاستطلاع عبر مقابلة هاتفية مع 1112 بالغاً على مستوى الدولة.

بعد النظر إلى هذه الإحصائية ، قم بتوفير 95٪ CI للنسبة الحقيقية. نسبة 22٪ عينة - ما هي نسبة السكان الحقيقية؟


تعد جداول الحياة أداة قيمة لفحص كيف يمكن للهيكل العمري أن يغير مسار النمو السكاني # 8217

الديموغرافيا السكانية هي دراسة الأعداد والمعدلات في السكان وكيف تتغير بمرور الوقت. الأداة الأساسية للديموغرافيا هي جدول الحياة. جداول الحياة هي أداة تحليلية يستخدمها علماء البيئة السكانية لدراسة الخصائص السكانية الخاصة بالعمر مثل البقاء والخصوبة والوفيات. يمكن أن تكون هذه البيانات مهمة في جهود الحفظ (مثل إعادة الإنتاج أو تقليل الآفات) حيث يرغب علماء البيئة في معرفة مدى جودة أداء السكان المعرضين للخطر أو المزروعة.

تحدد جداول الحياة عدد الأفراد الذين بقوا على قيد الحياة من فئة عمرية إلى أخرى. تتبع جداول الحياة الجماعية مجموعة واحدة من الأفراد ولدوا في نفس الوقت ، تسمى الفوج ، حتى وفاة جميع الأفراد. تتطلب تقنية التقييم الديموغرافي هذه افتراضات أساسية:

  1. عينة السكان من كل فئة عمرية تتناسب مع أعدادها في السكان
  2. تظل معدلات الوفيات الخاصة بالعمر ثابتة خلال الفترة الزمنية ، مما يعني أن الأفواج اللاحقة ستظهر نمطًا مشابهًا للولادة والوفاة.

جدول الحياة:

يمثل الصف الأول سنة ميلاد المجموعة النموذجية ، ويظهر كل صف تالٍ من جدول الحياة تلك المجموعة نفسها الأكبر سنًا بسنة. بافتراض أن وحدة العمر (x) هي سنوات ، فإن الرقم على قيد الحياة (nx) يشير إلى أنه ليس كل الأفراد على قيد الحياة من سنة إلى أخرى. النجاة يحول تلك الوفيات إلى نسبة حية من المجموعة الأصلية (lx = nx / n0). متوسط ​​عدد النسل المولودين للأفراد في كل عمر هو الخصوبة حسب العمر، ولا يمكن حسابها من المعلومات الأخرى الواردة في الجدول ولكن بدلاً من ذلك يجب تقديرها من البيانات.

هنا & # 8217s أفضل جزء والسبب الذي يجعلنا ننزعج لجمع كل معلومات البقاء على قيد الحياة والخصوبة الخاصة بالعمر: إذا تم استيفاء الافتراضات (1 و 2 أعلاه) ، فإن مجموع ناتج البقاء والخصوبة في كل عمر يعطي تسمى معلمة النمو السكاني R0 (تُنطق R-naught) ، وتُعرف باسم معدل التكاثر الصافي. عندما يتجاوز R0 1 ، ينتج السكان ذرية أكثر مما يخسرونه من الموت. بعبارة أخرى ، يتزايد عدد السكان.

  • هل السكان فوق النمو أم الانكماش أم الاستقرار؟
  • في أي عمر يتم تعظيم الخصوبة؟ النجاة؟

بسبب مقايضات تاريخ الحياة ، فإن أنماط البقاء على قيد الحياة الخاصة بالعمر تنبئ بتاريخ الحياة العام للسكان. بينما يوضح جدول الحياة البقاء على قيد الحياة في شكل رقمي ، فإن تقييم النمط من أعمدة البيانات أمر صعب. بدلاً من ذلك ، يخلق علماء البيئة منحنيات البقاء على قيد الحياة عن طريق رسم lx مقابل الوقت.

يبحث علماء الأحياء السكانية عن ثلاثة أنواع من الأنماط في منحنيات البقاء على قيد الحياة (لاحظ أن المحور y هو مقياس لوغاريتمي):

تظهر منحنيات البقاء على قيد الحياة توزيع الأفراد في مجموعة سكانية حسب العمر. لدى البشر ومعظم الثدييات منحنى البقاء على قيد الحياة من النوع الأول ، لأن الموت يحدث بشكل أساسي في السنوات الأكبر سنًا. الطيور لديها منحنى البقاء على قيد الحياة من النوع الثاني ، حيث أن الموت في أي عمر هو احتمال متساوٍ. تمتلك الأشجار منحنى البقاء من النوع الثالث لأن عددًا قليلاً جدًا منها بقي على قيد الحياة في سنوات الشباب ، ولكن بعد سن معينة ، يكون الأفراد أكثر عرضة للبقاء على قيد الحياة. (المصدر: OpenStax Biology)

يتم ملاحظة منحنيات النوع الأول في المجموعات السكانية ذات الوفيات المنخفضة في الفئات العمرية الصغيرة ولكن معدل الوفيات مرتفع للغاية مع تقدم العمر الفردي. تمثل منحنيات النوع الثاني السكان حيث يكون معدل الوفيات ثابتًا ، بغض النظر عن العمر. تحدث منحنيات النوع الثالث في السكان الذين يعانون من ارتفاع معدل الوفيات في الفئات العمرية المبكرة ومعدل وفيات منخفض جدًا في الأفراد الأكبر سنًا. يحتاج السكان الذين يظهرون منحنى البقاء على قيد الحياة من النوع الثالث عمومًا إلى معدلات مواليد عالية حتى يظل حجم السكان ثابتًا. تضمن معدلات المواليد المرتفعة بقاء عدد كافٍ من النسل على قيد الحياة للتكاثر ، مما يضمن بقاء السكان على قيد الحياة. على النقيض من ذلك ، فإن السكان الذين يتميزون بمنحنى البقاء على قيد الحياة من النوع الأول غالبًا ما يكون لديهم معدلات ولادة منخفضة لأن معظم النسل يعيشون للتكاثر ، ومعدلات المواليد المرتفعة جدًا تؤدي إلى نمو سكاني أسي.

يقدم هذا الفيديو لمحة عامة عن منحنيات النجاة وبعض الفروق الدقيقة في تفسير هذه المؤامرات:

كما هو مذكور في الفيديو ، تميل الأنواع ذات منحنيات البقاء على قيد الحياة من النوع الأول إلى الحصول على سمات محددة من النوع K ، بينما تميل الأنواع ذات منحنيات البقاء من النوع الثالث (أو أحيانًا النوع الثاني) إلى امتلاك سمات مختارة من النوع r.


إجراء النشاط

الجزء 1: تغيير r

سنركز أولاً على فهم r (معدل النمو الجوهري للسكان) وكيف يؤثر على ديناميكيات السكان (أو حجم السكان بمرور الوقت). معدل النمو الجوهري هو المعدل النظري الأقصى لزيادة عدد السكان لكل فرد. اكتب إجاباتك على الأسئلة بالخط العريض على ورقة منفصلة.

  1. استخدم التطبيق التفاعلي أعلاه لإكمال النشاط.
  2. يبدأ النموذج بـ r = 4 ، مما يعني أن عدد السكان ينمو بمقدار 4 لكل فرد. أولاً ، تعرف على الرسم البياني.
    1. ما هي المحاور x و y؟
    2. كيف يتغير حجم السكان بمرور الوقت عندما تكون r = 4؟
    1. صف كيف يتغير حجم السكان بمرور الوقت عندما تكون r = 1.
    2. ماذا يعني عندما يكون r = 1 ، أو النمو الداخلي هو 1؟
    1. صف النمط الخاص بكيفية تغير الديناميكيات مع زيادة r. لاحظ أي تغييرات في قياس المحور ص.
    2. كيف تؤثر هذه المعلمة (أو & # 8220 خاصية & # 8221) على ديناميكيات السكان؟

    الجزء 2: تغيير K و N0

    الآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لكيفية تأثير r ، أو معدل النمو الجوهري ، على أحجام السكان بمرور الوقت ، فلنتعلم الآن كيف أن القدرة الاستيعابية والحجم الأولي للسكان مهمان أيضًا.

    1. استخدم التطبيق التفاعلي أعلاه لإكمال النشاط.
    2. في نشاطنا الأول ، K و N0 كانت ثابتة: K = 20 و N0 = 10. ابدأ بجعل r = 1. استخدم شريط التمرير لتغيير قيمة K (القدرة الاستيعابية).
      1. صف ما يحدث للسكان عندما تتغير r = 1 و K.
      2. اشرح سبب حدوث هذا النمط الملحوظ من حيث معدل النمو والقدرة الاستيعابية.
      1. صف ما يحدث لحجم السكان بمرور الوقت.
      2. كم يختلف حجم السكان؟
      1. كيف يستجيب حجم السكان للتغييرات في هذه المعلمة؟
      2. اشرح لماذا ترى هذا النمط.
      1. صف ما يحدث لحجم السكان بمرور الوقت.
      1. كيف تؤثر K (القدرة الاستيعابية) على ديناميكيات السكان؟
      2. كيف يفعل N.0 (الحجم الأولي للسكان) يؤثر على ديناميكيات السكان؟

      الجزء الثالث: تطبيق مفاهيم إدارة المصايد

      سياق العالم الحقيقي للسكان

      تُعد الديناميكيات السكانية للأسماك ذات أهمية خاصة للأشخاص المشاركين في مصايد الأسماك ، من الصيادين إلى المديرين إلى علماء البيئة. يتيح تطبيق ديناميكيات السكان لعلماء مصايد الأسماك فهم الأنماط المتغيرة للسكان وتحديد الغلات المستدامة.


      أمثلة على النمو اللوجستي

      تُظهر الخميرة ، وهي فطر مجهري تُستخدم في صنع الخبز والمشروبات الكحولية ، المنحنى الكلاسيكي على شكل حرف S عند نموها في أنبوب اختبار ([الشكل 2]أ). تنخفض مستويات نموها حيث يستنفد السكان العناصر الغذائية اللازمة لنموها. ومع ذلك ، في العالم الحقيقي ، هناك اختلافات في هذا المنحنى المثالي. تشمل الأمثلة في المجموعات البرية الأغنام وفقمة الموانئ ([الشكل 2]ب). في كلا المثالين ، يتجاوز حجم السكان القدرة الاستيعابية لفترات زمنية قصيرة ثم ينخفض ​​إلى أقل من القدرة الاستيعابية بعد ذلك. يستمر هذا التقلب في حجم السكان في الحدوث حيث يتأرجح السكان حول قدرته الاستيعابية. ومع ذلك ، حتى مع هذا التذبذب ، تم تأكيد النموذج اللوجستي.

      اتصال فني

      الشكل 2: (أ) تُظهر الخميرة المزروعة في ظروف مثالية في أنبوب اختبار منحنى نمو لوجستي كلاسيكي على شكل حرف S ، بينما (ب) تُظهر مجموعة طبيعية من الأختام تقلبًا في العالم الحقيقي. يتم تصوير الخميرة باستخدام التصوير المجهري الضوئي للتداخل التفاضلي. (الائتمان أ: بيانات شريط المقياس من مات راسل)

      إذا انخفض مصدر الغذاء الرئيسي للفقمة بسبب التلوث أو الصيد الجائر ، فأي مما يلي من المحتمل أن يحدث؟

      1. ستنخفض القدرة الاستيعابية للأختام ، وكذلك عدد الفقمات.
      2. ستنخفض القدرة الاستيعابية للأختام ، لكن عدد الفقمات سيبقى كما هو.
      3. سيزداد عدد نفوق الفقمة ، لكن عدد المواليد سيزداد أيضًا ، لذلك سيبقى حجم السكان كما هو.
      4. ستبقى القدرة الاستيعابية للأختام كما هي ، لكن عدد الأختام سينخفض.
        [كشف-answer q = & # 8221640864 & # 8243] إظهار الإجابة [/كشف-answer]
        [hidden-answer a = & # 8221640864 & # 8243] ج: ستنخفض القدرة الاستيعابية للأختام ، وكذلك عدد الفقمات. [/ hidden-answer]

      أ: ستنخفض القدرة الاستيعابية للأختام ، وكذلك عدد الفقمات.

      ديناميات السكان وتنظيمهم

      إن النموذج اللوجستي للنمو السكاني ، على الرغم من صلاحيته في العديد من المجموعات الطبيعية ونموذج مفيد ، هو تبسيط لديناميات السكان في العالم الحقيقي. ضمنيًا في النموذج هو أن القدرة الاستيعابية للبيئة لا تتغير ، وهذا ليس هو الحال. القدرة الاستيعابية تختلف سنويا. على سبيل المثال ، يكون بعض الصيف حارًا وجافًا بينما يكون البعض الآخر باردًا ورطبًا في العديد من المناطق ، وتكون القدرة الاستيعابية خلال فصل الشتاء أقل بكثير مما هي عليه خلال فصل الصيف. أيضًا ، يمكن للأحداث الطبيعية مثل الزلازل والبراكين والحرائق أن تغير البيئة وبالتالي قدرتها على التحمل. بالإضافة إلى ذلك ، لا يوجد السكان عادة في عزلة. يتشاركون البيئة مع الأنواع الأخرى ، ويتنافسون معها على نفس الموارد (المنافسة بين الأنواع). هذه العوامل مهمة أيضًا لفهم كيفية نمو مجموعة سكانية معينة.

      يتم تنظيم النمو السكاني بعدة طرق. يتم تجميعها في عوامل تعتمد على الكثافة ، حيث تؤثر كثافة السكان على معدل النمو والوفيات ، والعوامل المستقلة عن الكثافة ، والتي تسبب الوفيات في السكان بغض النظر عن الكثافة السكانية. يرغب علماء الأحياء في الحياة البرية ، على وجه الخصوص ، في فهم كلا النوعين لأن هذا يساعدهم على إدارة السكان ومنع الانقراض أو الاكتظاظ السكاني.


      التغلب على اللوائح المعتمدة على الكثافة

      البشر فريدون في قدرتهم على تغيير بيئتهم بغرض واعي لزيادة قدرتها على التحمل. هذه القدرة هي عامل رئيسي مسؤول عن النمو السكاني البشري وطريقة للتغلب على تنظيم النمو المعتمد على الكثافة. يرتبط الكثير من هذه القدرة بالذكاء البشري ، والمجتمع ، والتواصل. يمكن للبشر بناء مأوى لحمايتهم من العناصر ، وقد طوروا الزراعة والحيوانات الأليفة لزيادة إمداداتهم الغذائية. بالإضافة إلى ذلك ، يستخدم البشر اللغة لتوصيل هذه التكنولوجيا إلى الأجيال الجديدة ، مما يسمح لهم بتحسين الإنجازات السابقة.

      العوامل الأخرى في النمو السكاني البشري هي الهجرة والصحة العامة. نشأ البشر في إفريقيا ، لكنهم هاجروا منذ ذلك الحين إلى جميع الأراضي الصالحة للسكن على الأرض تقريبًا. أدت الصحة العامة والصرف الصحي واستخدام المضادات الحيوية واللقاحات إلى تقليل قدرة الأمراض المعدية على الحد من نمو السكان. في الماضي ، قتلت أمراض مثل اللوح الدبلي في القرن الرابع عشر ما بين 30 و 60 في المائة من سكان أوروبا وقللت إجمالي سكان العالم بما يصل إلى 100 مليون شخص. واليوم ، فإن خطر الإصابة بالأمراض المعدية ، على الرغم من عدم زواله ، هو بالتأكيد أقل حدة. وفقًا لمنظمة الصحة العالمية ، انخفضت الوفيات العالمية من الأمراض المعدية من 16.4 مليون في عام 1993 إلى 14.7 مليون في عام 1992. وللمقارنة ببعض الأوبئة في الماضي ، انخفضت النسبة المئوية لسكان العالم الذين قتلوا بين عامي 1993 و 2002 من 0.30٪ من سكان العالم إلى 0.24٪. وهكذا ، يبدو أن تأثير الأمراض المعدية على النمو السكاني البشري أصبح أقل أهمية.


      تم إيداع كود البرمجة لتحليل RNA – seq في GitHub (https://github.com/ciwemb/fan-2019-tendon).

      إليوت ، د. هـ. هيكل ووظيفة وتر الثدييات. بيول. القس Camb. فيلوس. شركة 40, 392–421 (1965).

      Voleti، P. B.، Buckley، M.R & amp Soslowsky، L.J. شفاء الأوتار: الإصلاح والتجديد. Annu. القس بيوميد. م. 14, 47–71 (2012).

      Jozsa، L. & amp Kannus، P. الأوتار البشرية: علم التشريح وعلم وظائف الأعضاء وعلم الأمراض. (حركية الإنسان ، 1997).

      Harvey، T. & amp Fan، C.-M. أصول الخلايا الجذعية للأوتار في الموقع. أمام. بيول. 13, 263–276 (2018).

      Howell ، K. et al. يكشف نموذج جديد لتجديد الأوتار عن آليات خلوية متميزة تقوم عليها التئام الأوتار المتجدد والتليفي. علوم. اعادة عد. 7, 45238 (2017).

      Loiselle، A.E et al. إعادة تشكيل التصاقات الأوتار داخل الرحم بعد الإصابة: MMP والتعبير الجيني للوتر الجديد. J. أورثوب. الدقة. 27, 833–840 (2009).

      كيم ، هـ.م وآخرون. تعديلات تقنية وبيولوجية لتحسين إصلاح وتر العضلة المثنية. ج. هاند سورج. أكون. 35, 1031–1037 (2010).

      جونيجا ، إس سي ، شوارز ، إي إم ، أوكيف ، آر جيه ، أمبير عوض ، هـ.أ. الاتصال. الأنسجة الدقة. 54, 218–226 (2013).

      مانينغ ، سي إن وآخرون. الاستجابة الالتهابية المبكرة بعد شفاء الأوتار المثنية: التعبير الجيني والتحليل النسيجي. J. أورثوب. الدقة. 32, 645–652 (2014).

      Loiselle، A. E.، Kelly، M. & amp Hammert، W.C. الزيادة البيولوجية لإصلاح وتر المثنية: منظر خلوي صعب. ج. هاند سورج. أكون. 41, 144–149 (2016).

      لين ، تي دبليو ، كارديناس ، إل ، جلاسر ، دي إل آند سوسلوسكي ، إل جي تندون شفاء في إنترلوكين 4 وإنترلوكين 6 فئران خروج المغلوب. J. Biomech. 39, 61–69 (2006).

      بي ، واي وآخرون. تحديد الخلايا الجذعية / السلفية للأوتار ودور المصفوفة خارج الخلية في مكانها المناسب. نات. ميد. 13, 1219–1227 (2007).

      Dyment، N. A. & amp Galloway، J.L. علم الأحياء التجديدي للأوتار: آليات التجديد والإصلاح. بالعملة. مول. السيرة الذاتية. اعادة عد. 1, 124–131 (2015).

      Fiel ، R. ، Wagner ، J. ، Metzger ، D. & amp Chambon ، P. تنظيم نشاط recombinase Cre عن طريق مجالات ربط ligand لمستقبلات هرمون الاستروجين المتحولة. بيوتشيم. بيوفي. الدقة. كومون. 237, 752–757 (1997).

      Madisen، L. et al. نظام تقارير وتوصيف قوي وعالي الإنتاجية لكل دماغ الفأر. نات. نيوروسسي. 13, 133–140 (2010).

      صبغ ، ن. أ وآخرون. تتبع نسب أسلاف الأوتار المقيمين أثناء النمو والشفاء الطبيعي. بلوس واحد 9، e96113 (2014).

      Ansorge، H. L.، Adams، S.، Birk، D.E & amp Soslowsky، L.J آن. بيوميد. م. 39, 1904–1913 (2011).

      Beason، D. P.، Kuntz، A. F.، Hsu، J. E.، Miller، K. S. & amp Soslowsky، L.J. تطوير وتقييم نماذج إصابة الأوتار المتعددة في الماوس. J. Biomech. 45, 1550–1553 (2012).

      Staverosky ، J. A. ، Pryce ، B. A. ، Watson ، S. S. & amp Schweitzer ، R. Tubulin ، عضو عائلة البروتين المعزز للبلمرة 3 ، Tppp3 ، هو علامة محددة لغمد الوتر المتمايز والمفاصل الزليليّة. ديف. دين. 238, 685–692 (2013).

      وانج واي وآخرون. يساهم أوستيوكالسين الذي يعبر عن الخلايا من أغلفة الأوتار في الفئران في إصلاح الأوتار عن طريق تنشيط إشارات القنفذ. eLife 6، e30474 (2017).

      Chen، J.، Renia، L. & amp Ginhoux، F. بناء سلالات الخلية من النسخ أحادية الخلية. مول. الجوانب ميد. 59, 95–113 (2017).

      Uezumi، A.، Fukada، S.، Yamamoto، N.، Takeda، S. & amp Tsuchida، L. تساهم أسلاف اللحمة المتوسطة المتميزة عن الخلايا الساتلية في تكوين الخلايا الدهنية خارج الرحم في العضلات الهيكلية. نات. خلية بيول. 12, 143–152 (2010).

      جو ، إيه دبليو وآخرون. تنشط إصابة العضلات أسلاف الألياف الليفية / الشحمية التي تسهل تكون العضل. نات. خلية بيول. 12, 153–163 (2010).

      Ameye، L. et al. تؤدي ألياف الكولاجين غير الطبيعية في أوتار الفئران التي تعاني من نقص البيجليكان / الفبرومودولين إلى ضعف في المشية وتعظم خارج الرحم وهشاشة العظام. FASEB J. 16, 673–680 (2002).

      جيبسن ، ك.جيه وآخرون. متلازمة تراخي المفصل وضعف سلامة الأوتار في الفئران التي تعاني من نقص في lumican و fibromodulin. J. بيول. تشيم. 277, 35532–35540 (2002).

      Docheva، D.، Hunziker، E.B، Fassler، R. & amp Brandau، O. Tenomodulin ضروري لتكاثر الخلايا الوترية ونضج الأوتار. مول. زنزانة. بيول. 25, 699–705 (2005).

      Hauser، N.، Paulsson، M.، Kale، A.A & amp DiCesare، P.E. FEBS ليت. 368, 307–310 (2003).

      كوهرس ، آر تي وآخرون. حافظة الوتر الانزلاقي في النوع البري ، متغاير الزيجوت والفئران بالضربة القاضية لزيوت التشحيم. J. أورثوب. الدقة. 29, 384–389 (2011).

      إيفانز ، سي جيه وآخرون. G-TRACE: تحليل النسب الخلوي السريع Gal4-basd في ذبابة الفاكهة. نات. أساليب 6, 603–605 (2009).

      Pryce، B. A.، Brent، A. E. E.، Murchison، N.D، Tabin، C.J & amp Schweitzer، R. Generation of Transgenic وتر مراسلون ، ScxGFP و ScxAP ، باستخدام العناصر التنظيمية للجين المتصلب. ديف. دين. 236, 1677–1682 (2007).

      صبغ ، ن. أ وآخرون. يساهم الباراتينون في الخلايا المعبرة عن التصلب أثناء التئام وتر الرضفة. بلوس واحد 8، e59944 (2013).

      أفضل K. T. & amp LoiselleA. تساهم خلايا النسب E. FASEB J. 33, 8578–8587 (2019).

      كيشيموتو ، واي وآخرون. تمنع إشارات Wnt / b-catenin التعبير عن Scx, مكس و تنمد في الخلايا المشتقة من الأوتار. بلوس واحد 12، e0182051 (2017).

      D’Souza، D. & amp Patel، K. إشراك الإشارات طويلة وقصيرة المدى أثناء تطور الوتر المبكر. عنات. امبريول. 200, 367–375 (1999).

      صبغ ، ن. أ وآخرون. تؤدي أسلاف Gdf5 إلى ظهور خلايا غضروف ليفية تتمعدن عبر إشارات القنفذ لتشكيل الارتكاز النطاقي. ديف. بيول. 405, 96–107 (2015).

      شوارتز ، A. G. ، Galatz ، L.M & amp Thomopoulos ، S. تجديد التخليق: دور الخلايا السلفية Gli +. تطوير 144, 1159–1164 (2017).

      هيلدين ، C.-H. & amp Lennartsson، J. الخصائص الهيكلية والوظيفية لعامل النمو المشتق من الصفائح الدموية ومستقبلات عامل الخلايا الجذعية. كولد سبرينج حرب. وجهة نظر. بيول. 5، a009100 (2013).

      كيو ، إكس وآخرون. يعمل تضمين الرسم البياني المعكوس على حل مسارات الخلية المفردة المعقدة. نات. أساليب 14, 979–982 (2017).

      هاميلتون G.، KlinghofferR. أ. ، CorrinP. وأمبير سوريانو الاختلاف التطوري لآليات إشارات مستقبلات مستقبلات ألفا المشتقة من الصفائح الدموية. مول. زنزانة. بيول. 23, 4013–4025 (2003).

      Dominici، M. et al. الحد الأدنى من المعايير لتحديد الخلايا اللحمية اللحمية متعددة الفعالية: بيان موقف الجمعية الدولية للعلاج الخلوي. العلاج بالخلايا 8, 315–317 (2006).

      سونغ ، جيه إتش وآخرون. عزل وتوصيف الخلايا الجذعية الوسيطة للفأر. زرع اعضاء. بروك. 40, 2649–2654 (2008).

      بيتنجر ، إم إف وآخرون. إمكانية تعدد السلالات للخلايا الجذعية اللحمية البشرية البالغة. علم 284, 143–147 (1999).

      Franchi، M.، Trire، A.، Quaranta، M.، Orsini، E. & amp Ottani، V. هيكل الكولاجين للأوتار يتعلق بالوظيفة. علوم. العالم J. 7, 404–420 (2007).

      ريتشاردسون ، إس إتش وآخرون. يتطلب تطوير الأوتار تنظيم تكثيف الخلية وشكل الخلية عبر تقاطعات الخلية الخلوية بوساطة كاديرين -11. مول. زنزانة. بيول. 27, 6218–6228 (2007).

      ستاربورغ ، تي وآخرون. استخدام المجهر الإلكتروني للإرسال و 3 عرض لتحديد حجم ليفي الكولاجين والتنظيم ثلاثي الأبعاد. نات. بروتوك. 8, 1433–1448 (2013).

      Buschmann، J. & amp Bürgisser، G. الميكانيكا الحيوية للأوتار والأربطة: إعادة بناء الأنسجة وتجديدها. (إلسفير ، 2017).

      Baksh ، N. ، Hannon ، C. P. ، Murawski ، C.D ، Smyth ، N. تنظير المفصل 29, 596–607 (2013).

      Evrova، O. & amp Buschmann، J. تأثير في المختبر وفي الجسم الحي لاستراتيجيات توصيل PDGF-BB على شفاء الأوتار: مراجعة. يورو. ماتر الخلية. 34, 15–39 (2017).

      رودريغيز ، سي آي وآخرون. تُظهر الفئران ذات الكفاءة العالية أن FLPe هو بديل لـ Cre-loxP. نات. جينيه. 25, 139–140 (2000).

      Tallquist ، M.D & amp Soriano ، P. متطلبات ذاتية الخلية لـ PDGFRa في مجموعات خلايا القمة العصبية القلبية والقلبية. تطوير 130, 507–518 (2003).

      Liu، P.، Jenkins، N.A & amp Copeland، N.G. طريقة عالية الكفاءة تعتمد على إعادة التركيب لتوليد طفرات خروج قاضية شرطية. الدقة الجينوم. 13, 476–484 (2003).

      Wu ، S. ، Ying ، G. ، Wu ، Q. & amp Capecchi ، M.R بروتوكول لبناء ناقلات استهداف الجينات: توليد الفئران بالضربة القاضية لعائلة cadherin وما بعدها. نات. بروتوك. 3, 1056–1076 (2008).

      Matsuda، T. & amp Cepko، C. L. التعبير المتحكم به عن الجينات المحورة التي تم إدخالها بواسطة التثقيب الكهربائي في الجسم الحي. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 104, 1027–1032 (2007).

      Gronthos، S.، Mankani، M.، Brahim، J.، Robey، P.G & amp Shi، S. الخلايا الجذعية لب الأسنان البشرية بعد الولادة (DPSCs) في المختبر وفي الجسم الحي. بروك. ناتل أكاد. علوم. الولايات المتحدة الأمريكية 97, 13625–13630 (2000).

      شين وآخرون. تحسين نظام نموذج ثلاثي الأبعاد للمعالجة الجزيئية لتكوين الوتر. الاتصال. الأنسجة الدقة. 4, 295–308 (2018).

      ترابنيل ، سي وآخرون. تحليل الجينات التفاضلية والتعبير عن النص لتجارب RNA-seq مع TopHat و Cufflinks. نات. بروتوك. 7, 562–578 (2012).

      Anders، S. & amp Huber، W. تحليل التعبير التفاضلي لبيانات عد التسلسل. جينوم بيول. 11، R106 (2010).

      ساتيجا ، آر ، فاريل ، جي إيه ، جينيرت ، دي ، شيير ، إيه إف وأمبير ريجيف ، أ. إعادة البناء المكاني للتعبير الجيني أحادي الخلية. نات. التكنولوجيا الحيوية. 33, 495–502 (2015).


      مثل الكائن الحي ، يعتبر السكان وحدة حقيقية وعملية في علم الأحياء. تُعرَّف بأنها مجموعات من الكائنات الحية متميزة وراثيًا ومكانيًا عن المجموعات الأخرى المماثلة ، فإن السكان هم الوحدة الأساسية للتطور. السكان ديناميكيون ، ينمون ، يتدهورون ، يستعمرون مجموعات سكانية جديدة ، وينقرضون. إن فهم كيف ولماذا يتغير السكان بمرور الوقت أمر بالغ الأهمية لمثل هذه القضايا العملية واسعة النطاق مثل مكافحة الآفات ، وحماية الأنواع المهددة بالانقراض ، وحتى النمو السكاني البشري. يوجد في هذا القسم نماذج تستكشف النمو السكاني وكيفية تقدير أحجام السكان.

      من الأفضل عرض النماذج على الشاشات الكبيرة والأوضاع الأفقية.

      نموذج 1 & # 8211 النمو اللوجستي

      يوضح هذا النموذج النمو السكاني محدود الموارد. السكان لديهم معدل نمو للفرد والقدرة الاستيعابية. تتم مقارنة مجموعتين من السكان على ثلاثة رسوم بيانية: N مقابل الوقت ، و dN / dt مقابل N ، و dN / Ndt مقابل N. يتم عرض الأفراد في المجموعات السكانية في النوافذ ، مما يوضح أنه حتى في القدرة الاستيعابية ، لا تزال هناك مواليد ووفيات في السكان .

      شارك هذا النموذج مع الاخرين

      نموذج 2 & # 8211 تقدير حجم السكان

      يمكن أن تكون معرفة عدد الأفراد في المجتمع أمرًا بالغ الأهمية. كيف يمكنك معرفة عددهم عندما يكون هناك عدد كبير جدًا للعد؟ هذا النموذج يحاكي بركة الضفادع الصغيرة. يمكن تقدير حجم السكان بثلاث طرق: أخذ العينات المباشر ، وأخذ العينات مع الإزالة ، والعلامة / إعادة الأسر.

      شارك هذا النموذج مع الاخرين

      النموذج 3 - علامة / استعادة

      عدد الأفراد في السكان ، أو حجم السكان، ربما يكون أهم شيء يجب معرفته عن السكان. هذا النموذج هو استكشاف متعمق لطريقة علامة الاستعادة لتقدير حجم السكان عن طريق محاكاة مجموعة فحول المرج. يمكن حبس الأفراد وتمييزهم وإطلاق سراحهم وإعادة محاصرتهم. يفترض هذا النموذج المتقدم الإلمام بتقدير لينكولن بيترسون لحجم السكان. تم تصميمه لاستخدامه في استكشاف كيف يمكن لعوامل مثل توزيع السكان ، وتجربة المصائد (تعلم تجنب أو البحث عن الفخاخ) ، وحجم السكان ، وجهود أخذ العينات أن تؤثر على دقة ودقة التقدير.


      تثبيت PopG

      فيما يلي إرشادات حول حفظ PopG وتفريغ محتوياته وتثبيته من متصفحات مختلفة وأنظمة تشغيل. نحن نغطي متصفحات Chrome و Firefox و Safari و Internet Explorer على أنظمة تشغيل Windows و Mac OS X و Linux.

      1. اضغط على الرابط.
      2. يتحرك سهم متحرك يشير لأسفل في الجزء الأيسر السفلي من نافذة المتصفح ، مشيرًا إلى علامة تبويب هناك تسمى PopG.zip.
      3. سيتم الآن العثور على PopG.zip في مجلد التنزيلات.
      4. انقر (أو إذا لم ينجح ذلك ، انقر نقرًا مزدوجًا) على ملف PopG.zip. سيتم استخراج أرشيف Zip في مجلد التنزيلات. مجلد بوبجي سيتم إنشاؤه في مجلد التنزيلات.
      5. انقل هذا المجلد إلى المكان الذي تريده.
      1. اضغط على الرابط.
      2. يفتح مربع حوار ويعرض للسماح لك احفظ الملف. اختر ذلك.
      3. أرشيف مضغوط PopG.zip سيكون في مجلد التنزيلات الخاص بك.
      4. انقر نقرًا مزدوجًا فوقه. سيتم استخراج الأرشيف ومجلد بوبجي تم إنشاؤه في مجلد التنزيلات.
      5. انقل هذا المجلد إلى المكان الذي تريده.
      1. اضغط على الرابط.
      2. يفتح مربع حوار ويعرض للسماح لك احفظ الملف. اختر ذلك.
      3. ملف مضغوط PopG.zip سيتم تنزيله في مجلد التنزيلات وسيتم استخراجه تلقائيًا. مجلد بوبجي سيتم إنشاؤه في مجلد التنزيلات.
      4. انقلها حيث تريدها أن تكون.
      1. اضغط على الرابط.
      2. سيتم تنزيل ملف Zip في مجلد التنزيلات وسيتم استخراجه تلقائيًا. مجلد بوبجي سيتم إنشاؤه في مجلد التنزيلات.
      3. انقلها حيث تريدها أن تكون.

      مشكلة MAC: في أنظمة Mac OS X ، عندما تحاول استخراج أرشيف Zip ، أو عندما تحاول تشغيل Java القابل للتنفيذ ، قد يشكو النظام من أن هذا من مطور غير معروف. هذا ببساطة لأنني لم أوقع الملف بمعرف Apple Developer الخاص بي. يجب أن تكون قادرًا على جعل العملية تعمل عن طريق النقر بالضغط على مفتاح التحكم على الرمز وتحديد خيار فتح الملف ، باستخدام الإعدادات الافتراضية المقترحة. بمجرد تجاوز هذا بنجاح ، لن يزعجك بهذا مرة أخرى.

      أرشيف جافا

      ملف أرشيف جافا PopG.jar سيكون موجودًا في المجلد بوبجي بمجرد تنزيل PopG وتثبيته. إذا كان لديك Java مثبتًا على نظامك ، فيجب أن تكون قادرًا على تشغيل برنامج Java من خلال العثور على المجلد بوبجي والنقر أو النقر المزدوج على أيقونة الملف PopG.jar

      صفحة التوثيق

      يتضمن مجلد PopG أيضًا صفحة الويب الخاصة بالوثائق الحالية التي تقرأها الآن. يمكن قراءة هذا هنا أو يمكنك استخدام عنصر القائمة "حفظ باسم" في قائمة "ملف" في متصفحك لحفظ نسخة منه على جهازك. يمكن قراءة أحدث نسخة من هذه الصفحة على الويب باستخدام هذا الارتباط.

      الإصدارات القديمة من PopG

      هناك أيضًا إصدارات أقدم قابلة للتنفيذ تم تجميعها لأنظمة Windows و Mac OS X و Linux ، بالإضافة إلى بعض أنظمة التشغيل الأقدم. يمكن جلبها من مجلد قديم في موقع PopG الخاص بنا. يجب على معظم المستخدمين عدم استخدام هذه الملفات القابلة للتنفيذ القديمة ، ولكن إذا قمت بذلك ، يجب أن تبدأ بقراءة ملف اقرأني ملف في هذا المجلد. أحد الإصدارات هناك هو الإصدار 3.4 ، والذي قام بتجميع الملفات التنفيذية لأنظمة التشغيل الرئيسية الثلاثة المتاحة بالإضافة إلى الكود المصدري للغة C. قد تكون هذه مفيدة إذا لم يكن لديك Java ولا يمكنك تثبيتها على نظامك.

      أين إصدارات Android و iOS؟ ''

      نود أن نجعل الإصدارات متاحة للأجهزة اللوحية وحتى للهواتف. لسوء الحظ ، لا يبدو أن هناك إصدارًا من Java يمكنه استخدام وظائف الرسومات على نظام التشغيل Android ونظام التشغيل iOS. سيتعين علينا إعادة كتابة البرنامج بشكل منفصل لكل منها. إذا كنت تعرف طريقة لتشغيل ملفات Java التنفيذية الخاصة بنا على أي من أنظمة التشغيل هذه ، وتشغيلها ، فالرجاء إخبارنا كيف فعلت ذلك.

      تأكد من أن لديك Java على جهاز الكمبيوتر الخاص بك

      إذا كان لديك Java مثبتًا ، فيمكنك تشغيل برنامج PopG. بشكل عام ، سيتم تثبيت Java بالفعل على أنظمة Mac OS X وأنظمة Linux. إذا لم تكن متأكدًا مما إذا كان لديك Java مثبتًا ، فيمكنك الكتابة جافا الإصدار في نافذة الأوامر ، وإذا كانت Java موجودة ، فسوف تخبرك ما هو الإصدار. إذا استعدت سطرًا فارغًا ، فأنت بحاجة إما إلى تنزيل Java أو إلحاقه بمسار البحث الخاص بك. في أنظمة Windows وأنظمة Mac OS X أو Linux التي لا تحتوي على Java ، يمكنك تثبيت إصدار حديث من Java بدون تكلفة باستخدام هذا الارتباط: java.com. عادةً ما تحتوي أنظمة Linux و Mac OS X الحديثة على إصدار حديث كافٍ من Java مثبت بالفعل. قد لا تحتوي أنظمة Mac OS X الإصدار 10.4 (Leopard) والإصدارات الأقدم على Java حديثة بما يكفي لتتمكن من تشغيل PopG. لا تأتي أنظمة Windows مثبت عليها Java بالفعل ، ولكن يمكن تثبيتها عليها من موقع الويب أعلاه.

      تشغيل البرنامج

      لتشغيل برنامج PopG Java ، يجب عليك ببساطة النقر (أو النقر نقرًا مزدوجًا) على أيقونة ملف PopG.jar (يمكنك أيضًا تشغيله من نافذة أوامر بالانتقال إلى المكان PopG.jar يتم تخزينها وكتابتها java -jar PopG.jar). تبدو شاشة البدء كما يلي:

      هناك قائمتان ، File and Run ، تتحكمان في PopG. هم في الجزء العلوي الأيسر من نافذة PopG الرئيسية.

      قائمة التشغيل

      تحتوي القائمة "تشغيل" على خمسة عناصر: متابعة مع / ، متابعة ، تشغيل جديد ، إعادة تشغيل ، وعرض مؤامرة كاملة.

      في المرة الأولى التي يتم فيها اختياره ، يبدو كما يلي:

      مع كل شيء ما عدا New Run باللون الرمادي. بمجرد الانتهاء من تشغيلك الأول ، ستكون جميع التحديدات نشطة.

      تشغيل جديد مبدئيًا يتوفر تشغيل جديد فقط. يعرض مربع الحوار التالي:

      يحتوي على جميع المعلمات التي تتحكم في تشغيل PopG. لاحظ أنك لا تدخل عادةً بذرة رقم عشوائي إلا إذا كنت تريد إجراء تشغيلين متطابقين. عند الانتهاء من التحرير ، يمكنك النقر فوق المربع "موافق" لبدء التشغيل. يمكنك أيضًا النقر فوق "إلغاء الأمر" لعدم بدء التشغيل والافتراضيات لإعادة تعيين كافة مربعات إدخال البيانات إلى قيمها الافتراضية. متابعة ث / يستمر هذا الاختيار في التشغيل ، لنفس عدد الأجيال كما تم إدخاله مسبقًا في قائمة تشغيل جديد. متابعة يستمر هذا في الجري ، لكنه يعرض مربع الحوار التالي:

      الذي يسمح لك بتغيير عدد الأجيال التي يتم تشغيلها في المتابعة التالية للتشغيل. إعادة التشغيل يؤدي هذا إلى إعادة التشغيل بنفس قيم المعلمات كما في السابق. إذا كنت تريد تغيير بعض قيم المعلمات ، فاستخدم New Run بدلاً من ذلك. عرض مؤامرة كاملة هذا مؤامرات جميع الأجيال على نفس قطعة الأرض. أثناء الجري ، ستظهر المؤامرات عادةً المجموعة الأخيرة من الأجيال فقط. هذا يظهر جميع الأجيال التي تم محاكاتها حتى الآن. يكون هذا مفيدًا بشكل خاص عندما تنتهي من محاكاة وترغب في طباعة نتائج التشغيل بالكامل.

      مولد الأرقام العشوائية

      يستخدم البرنامج مولد أرقام عشوائيًا يتم التهيئة تلقائيًا من ساعة النظام لديك. وبالتالي يجب أن يمنحك تسلسلًا مختلفًا من الأرقام العشوائية وبالتالي نتيجة مختلفة في كل مرة تقوم فيها بتشغيل البرنامج. في القائمة للتشغيل الجديد ، يوجد إعداد لبداية الرقم العشوائي والذي يتم تعيينه افتراضيًا على (التوليد التلقائي) ، والذي سيتم تهيئته من ساعة النظام. ربما لن يكون لديك أي سبب لتغيير هذا ، إلا إذا كنت تقوم بتصحيح أخطاء PopG وتريد القيام بنفس التشغيل ، بنفس النتائج العشوائية ، مرتين. إذا كنت ترغب في القيام بنفس التشغيل مرتين ، فأدخل قيمة بدلاً من سلسلة (Autogenerate) وسيستخدم PopG ذلك لتهيئة منشئ الأرقام العشوائية. بافتراض أنك لم تقم بتعديل ملف كاسبوبج روتينًا داخل كود Java ، في كل مرة تبدأ فيها بهذا الرقم العشوائي ، ستحصل على نفس النتائج تمامًا.

      قائمة ملف

      هذا يحتوي على أربعة عناصر القائمة. هم حفظ ، طباعة ، حول وإنهاء.

      عند عرضه لأول مرة ، يبدو كما يلي:

      مع حفظ وطباعة باللون الرمادي. بمجرد الانتهاء من تشغيلك الأول ، سيكونون نشطين.

      حفظ يؤدي هذا إلى فتح مربع حوار حفظ ملف قياسي ويسمح لك بحفظ الرسم البياني كملف JPG أو PNG. الاسم الافتراضي هو PopG بالامتداد المناسب ليتوافق مع تنسيق الملف. طباعة يؤدي هذا إلى فتح مربع حوار طباعة قياسي ويسمح لك بتحديد طابعة وطباعة الرسم البياني. حول يعرض إشعار حقوق النشر الخاص بالبرنامج. Quit هذا أمر لا يحتاج إلى شرح: إنهاء البرنامج.

      تجميعها بنفسك

      لن يحتاج معظم الأشخاص إلى تجميع البرنامج بأنفسهم حيث يجب تشغيل حزمة Java Jar المتوفرة على معظم إصدارات Java. لذلك ربما يجب عليك تخطي هذا القسم. ولكن إذا كنت ترغب في تعديل وظائف PopG أو إذا كان لديك بيئة Java غير عادية لن تقوم بتشغيل ملف Jar المرفق ، فستحتاج إلى مترجم Java. نكرر: إذا كنت تحتاج فقط إلى تشغيل البرنامج ، فيجب عليك تشغيل ملف Jar الذي يأتي في التوزيع الخاص بنا. لا تحتاج إلى تجميع أي شيء (على الرغم من أنك قد تحتاج إلى تثبيت Java).

      إذا كنت بحاجة إلى تجميع البرنامج ، فستجد ملف src directory in the downloaded and unzipped folder PopG which you got from our site. Import the file PopGUserInterface.java من عند src into your favorite Java editor (we used Eclipse). You can either execute it directly from there or export a Java Jar from the editor and execute it. PopGUserInterface.java does not reference any external libraries, everything it needs is in the JavaSE-1.6 system library. If you are modifying our program, once you have finished doing that you should have no problems creating the Java Jar,

      If you cannot do, tell us, since that would be a bug.

      Simulating with PopG

      This program simulates the evolution of random-mating populations with two alleles, arbitrary fitnesses of the three genotypes, an arbitrary mutation rate, an arbitrary rate of migration between the replicate populations, and finite population size.

      The programs simulate simultaneously evolving populations with you specifying the population size, the fitnesses of the three genotypes, the mutation rates in both directions (from A to a and from a to A ), and the initial gene frequency. They also ask for a migration rate among all the populations, which will make their gene frequencies more similar to each other. Much of the time (but not always!) you will want to set this migration rate to zero. In most respects the program is self-explanatory.

      Initially there are ten populations. You can set the number of simultaneously-evolving populations to any number from 0 to 1000. The population size for each population can be any number from 1 to 10000. Note that a larger population, a larger number of generations run, and a larger number of populations can lead to longer runs.

      When you make a menu selection that causes the program to run, a graph of the gene frequencies of the A allele in each of the populations will be drawn in the window. Here is what the graph looks like when we run with an initial gene frequency of 0.2 and fitnesses of AA, Aa, and aa set to 1.08, 1.04, and 1, with all other parameters in their default values. (Note that if you try this run, there will be different random numbers, so your result will be a bit different).

      Note that the window can be resized, and the graph should adjust to this. There is also a blue curve that shows what the gene frequencies would be in an infinite population (one with no genetic drift). If the number of populations being simulated is set to zero, this curve is all you will see. The graph can be printed using the Print option of the File menu, or saved to a Postscript file using the Save option in that menu.

      Note that once the plot of the gene frequency curves reaches the right-hand side of the graph, the program prints there the number of populations that fixed for the A allele (ended up with a frequency of 1.0) and the number that lost this allele.

      اقتراحات

      • Try cases with no mutation, no migration, and all fitnesses 1.0 so that there is no selection. Does genetic drift in a population of size 1000 accomplish roughly the same changes in 1000 generations as genetic drift in a population of size 100 does in 100 generations? By running a largish number of populations, can you check whether the probability that an allele is fixed by genetic drift is equal to its initial frequency in the populations?
      • Try a case with no mutation or migration, with the A allele favored by natural selection (with fitness of the AA genotype set highest and fitness of the aa genotype set lowest). Start with a small frequency of A . Is it always fixed? If one starts with a single copy of the allele, how does the probability that A is fixed compare with the selection coefficient favoring it in the heterozygote (the fraction by which the أأ genotype is higher compared to the fitness of the aa genotype)? Is this fixation probability larger than the one you would get with the same initial frequency but with no selection?
      • Try overdominance ( Aa having the highest fitness). Does the gene frequency converge towards an equilibrium? Why does it vary from this equilibrium frequency? How large do the selection coefficients have to be to cause the gene frequency to stay away from fixation or loss for large amounts of time?
      • Try underdominance ( Aa having the lowest fitness). Is there a starting gene frequency that will result in some populations heading for fixation, and others heading for loss? If you add a small amount of migration, what will happen in the long run? What will happen if instead you add a small amount of mutation in both directions?
      • With migration but no selection or mutation, how much migration is needed to make the gene frequency curves be quite similar to each other? How much is needed to make them all end up at the same gene frequency in the long run? How is that migration rate affected by the population size?
      • With mutation but no migration or selection, how much mutation is needed to cause the gene frequencies to converge to a mutational equilibrium gene frequency? How does this value relate to the population size?
      • If an allele is selected against, can you set up mutation rates that will maintain it at low frequency in the population?

      الاعتمادات

      Version 4.0 of PopG, the first Java version, was written by Ben Zawadzki. His enormously effective programming made good use of mentorship and advice from our lab's Java wizard, Jim McGill.

      The original version of PopG was written in the 1970s in FORTRAN by Joe Felsenstein. The interactive version then was written in C with much work by Hisashi Horino, Sean Lamont, Bill Alford, Mark Wells, Mike Palczewski, Doug Buxton, Elizabeth Walkup, Ben Zawadzki and Jim McGill. Hisashi and Sean wrote the C version, and the screen graphics for IBM PC and the first part of the Postscript printing system. Bill greatly improved and expanded the Postscript printing and the X windows graphics. Mark Wells did the original Macintosh version. Mike Palczewski greatly improved the Windows, Macintosh and X Windows graphical user interface, and Doug Buxton modified the program to the 3.0 version and prepared the executables for different operating systems. Elizabeth Walkup improved the X windows interaction and prepared version 3.3. Small documentation changes after version 4.0 were made by me.


      شاهد الفيديو: النمو السكاني للإنسان. الأحياء. علوم الأحياء والبيئة (سبتمبر 2022).


تعليقات:

  1. Mindy

    موضوع لا تضاهى ، أنا أحب ذلك))))

  2. Mudal

    على وجه الخصوص لا يوجد شيء

  3. Julmaran

    بشكل ملحوظ ، هذه الرسالة الثمينة



اكتب رسالة