Articulo de referencia

Atractor evolutivo

Un atractor evolutivo es un punto en un espacio evolutivo donde un proceso de selección siempre impulsará los valores de los rasgos hacia ese punto desde la región circundante. ...

Un atractor evolutivo es un punto en un espacio evolutivo donde un proceso de selección siempre impulsará los valores de los rasgos hacia ese punto desde la región circundante. Debido a la importancia de la evolución por selección natural, a menudo dicho espacio evolutivo se define por rasgos genéticos o fenotípicos , o posiblemente ambos. En este caso, el proceso de selección será una forma de selección natural .

La existencia de un atractor evolutivo en un espacio evolutivo biológico no siempre implica que se pueda alcanzar desde todos los puntos de dicho espacio, ni tampoco identifica qué sucederá al alcanzarlo. Si bien un atractor evolutivo puede representar un punto en el espacio evolutivo resistente a una mayor selección, como una estrategia evolutivamente estable , existen otras posibilidades.

Dado que la identificación de un atractor evolutivo por sí sola no describe completamente el espacio evolutivo en el que se encuentra, esto ha generado interés en la dinámica evolutiva que rodea a los atractores evolutivos y en los espacios evolutivos en general. (Los biólogos teóricos y los matemáticos que trabajan en este campo pueden preferir los términos dinámica adaptativa o análisis de invasión evolutiva en lugar de dinámica evolutiva). Estos campos utilizan ecuaciones diferenciales , lo que permite una comprensión más completa de la dinámica en los espacios evolutivos, incluyendo la existencia o no de atractores evolutivos.

Los avances en el estudio de la evolución molecular también han llevado a la identificación de atractores evolutivos a nivel molecular.

Dado que los procesos evolutivos biológicos se han estudiado utilizando la teoría de juegos evolutiva , una técnica inspirada en la teoría de juegos originalmente desarrollada para abordar problemas económicos, no solo se pueden encontrar atractores evolutivos en biología, sino que los economistas que estudian modelos económicos evolutivos también los han identificado.

La evolución en biología también ha inspirado la computación evolutiva en informática . Muchos algoritmos en este campo utilizan una forma de selección inspirada en la selección natural para generar resultados mediante algoritmos evolutivos . Por lo tanto, esta es otra área en la que se han identificado atractores evolutivos.

Atractores evolutivos en biología

Probablemente no sorprenda que la biología sea el campo donde se han identificado la mayoría de los ejemplos de atractores evolutivos, dada la importancia de la evolución a través de la selección natural.

Atractores evolutivos en paisajes adaptativos

Un atractor evolutivo es un punto en el espacio de rasgos genéticos y/o fenotípicos hacia el cual la evolución siempre dirigirá los valores de los rasgos mediante un proceso de selección . El concepto de atractor evolutivo surgió en la genética de poblaciones tras el origen del paisaje adaptativo propuesto originalmente por Sewall Wright en 1932. [ 1 ] : 172-173 La altura de un punto en un paisaje adaptativo es una medida de la aptitud evolutiva . Si un punto en un paisaje adaptativo es un pico, entonces la selección siempre dirigirá los rasgos hacia él y será un atractor evolutivo.

Mientras que la genética de poblaciones se ocupa de rasgos genéticos discretos, la genética cuantitativa extendió dichos conceptos para abordar rasgos genéticos continuos, [ 2 ] donde el concepto de atractor evolutivo también es válido.

Atractores evolutivos en modelos de juegos evolutivos

La teoría de juegos evolutiva [ 3 ] introdujo en la biología evolutiva conceptos originalmente utilizados en economía, con la ventaja de que la evolución podía estudiarse en relación con las decisiones estratégicas tomadas en conflictos animales. Esto es de particular interés debido al concepto de estrategia evolutivamente estable o ESS [ 4 ] : ​​11 una estrategia que, una vez establecida, es resistente a la invasión de otras estrategias. Las ESS no siempre serán atractores evolutivos, pero si lo son, persistirán a lo largo del tiempo evolutivo.

Dinámica en torno a los atractores evolutivos en biología.

Los atractores evolutivos en biología no existen de forma aislada. Por definición, deben existir en un espacio de rasgos evolutivos donde la selección impulsa todos los rasgos hacia ellos desde una región inmediatamente circundante. Es decir, deben ser estables a la convergencia . Eshel (1983) modificó la definición de un ESS al considerar la reducción individualmente ventajosa a partir de una desviación mayoritaria: creó el término estabilidad continua . [ 5 ] Se puede demostrar que un ESS continuamente estable es estable a la convergencia, por lo tanto, actuará como un atractor evolutivo. [ 6 ]

Pero la naturaleza de los espacios de rasgos evolutivos en biología implica que no es posible garantizar que la región de convergencia al atractor evolutivo cubra la totalidad del espacio de rasgos, ni que exista un único atractor evolutivo en un espacio de rasgos particular. Estas cuestiones han dado lugar al surgimiento de los campos relacionados de la dinámica evolutiva [ 7 ] , la dinámica adaptativa [ 8 ] y el análisis de invasión evolutiva [ 9 ] , los cuales utilizan ecuaciones diferenciales para comprender la dinámica en los espacios de rasgos evolutivos. Por lo tanto, si existe uno o más atractores evolutivos en un espacio de rasgos evolutivos, estos proporcionan técnicas para comprender la dinámica en dicho espacio de rasgos alrededor del atractor evolutivo.

Atractores evolutivos en un contexto ecológico

La evolución en biología no se produce de forma aislada en especies individuales. La interacción ecológica entre especies da lugar a la coevolución . Ejemplos importantes de esto son las interacciones huésped-parásito o huésped-patógeno , que pueden complejizar la dinámica en torno a los atractores evolutivos y diversificar su frecuencia y número.

Se han identificado atractores evolutivos en el análisis de la epidemiología evolutiva de patógenos de plantas . [ 10 ] En el estudio anterior que trabaja con poblaciones de plantas [ 10 ] los autores pudieron identificar atractores evolutivos utilizando métodos de dinámica adaptativa. [ 8 ] Un modelo aplicado al análisis de un virus del maíz ( Zea mays L. ) identificó equilibrios estables de convergencia a través de modelado de simulación. [ 11 ] Un modelo relacionado identificó atractores evolutivos en la interacción de plantas con patógenos fúngicos . [ 12 ]

Atractores evolutivos en genética molecular

Como se mencionó anteriormente, gran parte del estudio de los atractores evolutivos en biología se ha centrado en la investigación de la selección a nivel genético o fenotípico , o ambos, en una sola especie o en especies que coevolucionan. Los avances en el estudio de la genética molecular permiten ahora llevar el estudio de los atractores evolutivos a un nivel genético molecular. Wilson et al. (2019) estudiaron la evolución de las redes de regulación génica e identificaron la aparición de atractores evolutivos. [ 13 ]

Atractores evolutivos en economía

La teoría de juegos evolutiva aplicada a la biología se inspiró en la teoría de juegos originalmente concebida para aplicaciones en economía . [ 14 ] La teoría de juegos sigue siendo un campo de investigación activo fuera de la biología, por lo que no sorprende que los investigadores en economía evolutiva utilicen la teoría de juegos evolutiva. Los economistas que estudian la dinámica evolutiva de la entrada al mercado han demostrado la existencia de atractores evolutivos [ 15 ] con dinámicas de mercado basadas en la dinámica de replicación de los juegos evolutivos biológicos. [ 16 ]

Atractores evolutivos en computación

La computación evolutiva es una rama de la informática inspirada en la evolución biológica. Muchos algoritmos de computación evolutiva utilizan algún tipo de selección. Por ello, se han identificado atractores evolutivos tanto en informática como en biología y economía.

Los algoritmos evolutivos han generado atractores evolutivos, [ 17 ] [ 18 ] probablemente debido a la similitud entre el ascenso adaptativo de colinas en las heurísticas evolutivas y el paisaje adaptativo originado para explicar la evolución a través de la selección natural.

Referencias

  1. Futuyma, Douglas J. (1986). Biología evolutiva . Sinauer Associates. ISBN 0878931880.
  2. Roff, Derek A (1997). Genética cuantitativa evolutiva . Nueva York, NY: Chapman & Hall. ISBN 9780412129711.
  3. Maynard Smith, J ; Price, GR (1973). "La lógica del conflicto animal". Nature . 246 (5427): 15– 18. doi : 10.1038/246015a0 .
  4. Maynard Smith, John (1982). Evolution and the Theory of Games . Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press. ISBN 9780521288842.
  5. Eshel, Ilan (1983). "Estabilidad evolutiva y continua". Journal of Theoretical Biology . 103 : 99–111 . doi : 10.1016/0022-5193(83)90201-1 .
  6. Eshel, Ilan (1996). "Sobre el concepto cambiante de estabilidad poblacional evolutiva como reflejo de un punto de vista cambiante en la teoría cuantitativa de la evolución". Journal of Mathematical Biology . 34 (5/6): 485– 510. doi : 10.1007/BF02409747 . PMID 8691082 . 
  7. Nowak, Martin A. (2006). Evolutionary Dynamics: Explorando las ecuaciones de la vida . Cambridge, MA: Harvard University Press. ISBN 9780674023383.
  8. 1 2 J AJ Metz; SAH Geritz; FJ Meszena; FJA Jacobs; JS van Heerwarden (1996). "Dinámica adaptativa: un estudio geométrico de las consecuencias de la reproducción casi fiel". En van Strien, SJ; Verduyn Lunel, SM (eds.). Estructuras estocásticas y espaciales de sistemas dinámicos . Ámsterdam, Países Bajos: North-Holland. pp. 183–231 . 
  9. Kokko, Hanna (2007). «Capítulo 7: Juegos autoconsistentes y análisis de invasión evolutiva». Modelado para biólogos de campo y otras personas interesantes . Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press. págs. 140–162 . ISBN  9780521538565.
  10. 1 2 Précigout, Pierre-Antoine; Robert, Corinne; Claessen, David (2020). "Adaptación de patógenos foliares biotróficos a cambios en rasgos de plantas mediados por fertilización: una comparación del principio de optimización con la aptitud de invasión" . Phytopathology . 110 (5): 1039– 1048. doi : 10.1094/PHYTO-08-19-0317-R . PMID 31928514 . 
  11. Chapwanya, M.; Matusse, A.; Dumont, Y. (2021). "Sobre la coinfección sinérgica en enfermedades de cultivos. El caso de la enfermedad de la necrosis letal del maíz". Applied Mathematical Modelling . 90 : 912–942 . doi : 10.1016/j.apm.2020.09.036 .
  12. Fabre, Frédéric; Burie, Jean-Baptiste; Ducrot, Arnaud; Lion, Sébastien; Richard, Quentin; Djidjou-Demasse, Ramsès (2022). "Un modelo epievolutivo para predecir la adaptación de patógenos productores de esporas a la resistencia cuantitativa en entornos heterogéneos" . Evolutionary Applications . 15 (1): 95–110 . doi : 10.1111/eva.13328 . PMC 8792485. PMID 35126650 .  
  13. Wilson, Stuart P.; James, Sebastian S.; Whiteley, Daniel J.; Krubitzer, Leah A. (2019). "La dinámica del ciclo límite puede guiar la evolución de las redes reguladoras de genes hacia atractores puntuales" . Scientific Reports . 9 (1) 16750. doi : 10.1038/s41598-019-53251-w . PMC 6856163. PMID 31727996 .  
  14. von Neumann, John ; Morgenstern, Oskar (1953). Teoría de los juegos y del comportamiento económico . Princeton University Press. ISBN 9780691003627.{{cite book}}: Incompatibilidad de ISBN/Fecha ( ayuda )
  15. Schmitt, Noemi; Tuinstra, Jan; Westerhoff, Frank (2017). "Efectos secundarios de los impuestos sobre las ganancias no lineales en un modelo evolutivo de entrada al mercado: cambios abruptos, atractores coexistentes y problemas de histéresis". Journal of Economic Behavior & Organization . 135 : 15–38 . doi : 10.1016/j.jebo.2017.01.008 .
  16. Taylor, Peter D.; Jonker, Leo B. (1978). "Estrategias estables evolutivas y dinámica de juegos". Mathematical Biosciences . 40 ( 1– 2): 145– 156. doi : 10.1016/0025-5564(78)90077-9 .
  17. Fox, Matthew; Yang, Shengxiang; Caraffini, Fabio (2022). "Un nuevo benchmark de picos móviles con atractores para algoritmos evolutivos dinámicos". Swarm and Evolutionary Computation . 74 101125. doi : 10.1016/j.swevo.2022.101125 . hdl : 2086/22057 .
  18. Zelinka, Ivan (2016). "Identificación evolutiva de atractores caóticos ocultos". Aplicaciones de ingeniería de la inteligencia artificial . 50 : 159–167 . doi : 10.1016/j.engappai.2015.12.002 .
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