Phenotypic Noise and the Cost of Complexity

Autor: Charles Rocabert, Carole Knibbe, Guillaume Beslon, Samuel Bernard
Přispěvatelé: Artificial Evolution and Computational Biology (BEAGLE), Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Université Lumière - 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Lyon 2 (UL2), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Hospices Civils de Lyon (HCL), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Centrale de Lyon (ECL), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2019
Předmět:
0106 biological sciences
0301 basic medicine
Adaptive evolution
Population
[MATH.MATH-DS]Mathematics [math]/Dynamical Systems [math.DS]
Adaptation
Biological
[MATH.MATH-DS] Mathematics [math]/Dynamical Systems [math.DS]
Biology
010603 evolutionary biology
01 natural sciences
03 medical and health sciences
Cost of complexity
Selective advantage
Genetics
[SDV.BID.EVO] Life Sciences [q-bio]/Biodiversity/Populations and Evolution [q-bio.PE]
Selection
Genetic
education
Ecology
Evolution
Behavior and Systematics
ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
030304 developmental biology
0303 health sciences
education.field_of_study
Phenotypic complexity
Models
Genetic
Dimensionality reduction
[SDV.BID.EVO]Life Sciences [q-bio]/Biodiversity/Populations and Evolution [q-bio.PE]
Rate of evolution
Quantitative genetics
Phenotype
Biological Evolution
Noise
030104 developmental biology
Evolutionary biology
Phenotypic noise
Genetic Fitness
Adaptation
General Agricultural and Biological Sciences
Zdroj: EvoLyon 2019
EvoLyon 2019, Nov 2019, Lyon, France
Evolution-International Journal of Organic Evolution
Evolution-International Journal of Organic Evolution, 2020, ⟨10.1111/evo.14083⟩
Evolution-International Journal of Organic Evolution, Wiley, 2020, ⟨10.1111/evo.14083⟩
ISSN: 0014-3820
1558-5646
DOI: 10.1111/evo.14083⟩
Popis: Experimental studies demonstrate the existence of phenotypic diversity despite constant genotype and environment. Theoretical models based on a single phenotypic character predict that during an adaptation event, phenotypic noise should be positively selected far from the fitness optimum because it increases the fitness of the genotype, and then be selected against when the population reaches the optimum. It is suggested that because of this fitness gain, phenotypic noise should promote adaptive evolution. However, it is unclear how the selective advantage of phenotypic noise is linked to the rate of evolution, and whether any advantage would hold for more realistic, multi-dimensional phenotypes. Indeed, complex organisms suffer a cost of complexity, where beneficial mutations become rarer as the number of phenotypic characters increases. By using a quantitative genetics approach, we first show that for a one-dimensional phenotype, phenotypic noise promotes adaptive evolution on plateaus of positive fitness, independently from the direct selective advantage on fitness. Second, we show that for multi-dimensional phenotypes, phenotypic noise evolves to a low-dimensional configuration, with elevated noise in the direction of the fitness optimum. Such a dimensionality reduction of the phenotypic noise promotes adaptive evolution and numerical simulations show that it reduces the cost of complexity. This article is protected by copyright. All rights reserved.
Databáze: OpenAIRE
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