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遗传漂变

🔬 自然科学 作者 CampusDown 维基编辑部 最后更新
遗传漂变是一种进化机制:在有限群体中,哪些个体留下后代、哪些基因传给下一代取决于偶然,因此等位基因频率会独立于自然选择而逐代随机变化。休厄尔·赖特与罗纳德·费希尔于20世纪30年代在群体遗传学框架中将其形式化。
目录
  1. 1. 概念与起源
  2. 2. 实验与特殊形式
  3. 3. 分子进化与现代意义
  4. 4. 常见问题
  5. 5. 参考文献

概念与起源

遗传漂变是一种抽样误差。即使两种等位基因各占一半,形成下一代的配子也只是从整体中随机抽取的一部分,因此频率不会恰好保持一半。这种偶然变化不断累积,最终会使某一等位基因达到100%(固定)或0%(丢失)。费希尔(1930年)与赖特(1931年)对此进行了数学分析,形成赖特-费希尔模型。漂变强度与群体大小成反比,群体越小,遗传多样性丧失越快。关键不在于实际个体数,而在于反映繁殖个体数、性比及世代间规模波动的“有效群体大小”。赖特(1932年)还提出“转移平衡理论”,认为漂变与选择在小亚群之间共同起作用。

实验与特殊形式

布里(1956年)将果蝇维持为107个各16只的群体并观察19代。起初所有群体的等位基因频率均为0.5,但随着世代推移,各群体频率逐渐分散,最终许多群体出现固定或丢失。漂变的特殊形式包括群体规模暂时急剧缩小的“瓶颈效应”,以及少数个体在新地区定居、形成与原群体遗传组成不同的新群体的“奠基者效应”。迈尔(1954年)认为奠基者效应可能促进物种形成;根井正利、丸山毅夫与查克拉博蒂(1975年)定量说明了瓶颈后遗传多样性的下降程度取决于瓶颈的严重性与恢复速度。

分子进化与现代意义

木村资生(1955年)以扩散方程近似漂变过程,计算出固定概率与固定时间。在此基础上,木村(1968年)提出分子进化中性理论,认为大多数分子变异是通过漂变而非选择被固定的;太田朋子(1973年)进一步提出“近中性理论”,指出轻微有害突变在小群体中也可能因漂变而固定。金曼(1982年)的“溯祖理论”通过沿时间回溯样本基因的谱系来建模漂变,成为当今群体基因组分析的基础。林奇(2007年)认为有效群体越小的生物漂变越强,基因组中会积累非适应性的复杂性;查尔斯沃思(2009年)则总结了有效群体大小如何塑造分子变异模式。遗传漂变被视为与自然选择并列推动进化的基本力量(梅塞尔,2011年)。

常见问题

如何简单理解遗传漂变?
在小群体中,哪些个体能留下后代带有运气成分,因此基因频率会随机变化,与基因是否有利无关。
瓶颈效应与奠基者效应有何不同?
瓶颈效应是已有群体规模突然大幅缩小,奠基者效应是少数个体到新地方建立新群体;二者都是降低遗传多样性的漂变特殊形式。

来源核查日期:2026-10-26

参考文献

  1. Wright, S. (1931). Evolution in Mendelian populations. Genetics, 16(2), 97–159.
  2. Fisher, R. A. (1930). The Genetical Theory of Natural Selection. Oxford: Clarendon Press.
  3. Wright, S. (1932). The roles of mutation, inbreeding, crossbreeding and selection in evolution. Proceedings of the Sixth International Congress of Genetics, 1, 356–366.
  4. Buri, P. (1956). Gene frequency in small populations of mutant Drosophila. Evolution, 10(4), 367–402.
  5. Kimura, M. (1955). Solution of a process of random genetic drift with a continuous model. Proceedings of the National Academy of Sciences, 41(3), 144–150.
  6. Mayr, E. (1954). Change of genetic environment and evolution. In J. Huxley, A. C. Hardy & E. B. Ford (Eds.), Evolution as a Process (pp. 157–180). London: Allen & Unwin.
  7. Kimura, M. (1968). Evolutionary rate at the molecular level. Nature, 217(5129), 624–626.
  8. Ohta, T. (1973). Slightly deleterious mutant substitutions in evolution. Nature, 246(5428), 96–98.
  9. Kingman, J. F. C. (1982). The coalescent. Stochastic Processes and their Applications, 13(3), 235–248.
  10. Nei, M., Maruyama, T., & Chakraborty, R. (1975). The bottleneck effect and genetic variability in populations. Evolution, 29(1), 1–10.
  11. Lynch, M. (2007). The Origins of Genome Architecture. Sunderland, MA: Sinauer.
  12. Charlesworth, B. (2009). Effective population size and patterns of molecular evolution and variation. Nature Reviews Genetics, 10(3), 195–205.
  13. Masel, J. (2011). Genetic drift. Current Biology, 21(20), R837–R838.

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本文最后更新于2026年10月26日。内容依据公认的原著和教科书整理;在报告中引用时,请务必核对下方参考文献中的原始出处。