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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.95.2023.tde-14122023-155408
Documento
Autor
Nome completo
Juan Manuel Vidal Garcia
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2023
Orientador
Banca examinadora
Matioli, Sergio Russo (Presidente)
Grazziotin, Felipe Gobbi
Guimaraes Junior, Paulo Roberto
Vibranovski, Maria Dulcetti
Título em português
Modelagem baseada em agentes (ABM) para estudo dos efeitos da fecundidade e da longevidade na diversidade genética de populações biológicas
Palavras-chave em português
Evolução
Fecundidade
Genética
Longevidade
Modelagem baseada em agentes
Resumo em português
A diversidade genética (H) é considerada um atributo fundamental das populações biológicas, entre outras coisas, pela capacidade que confere a elas para responder às mudanças ambientais. Dada essa importância, procuram-se identificar fatores que permitam prever o comportamento da H. Dentre esses fatores, a fecundidade e a longevidade têm sido respectivamente relacionadas de maneira positiva e negativa com a quantidade de H em metazoas. A explicação dada para essas relações assume o tamanho populacional efetivo (Ne) como o principal determinante da quantidade de diversidade genética neutra. Porém, outras explicações devem ser consideradas, especialmente aquelas que consigam incluir outros elementos além do Ne numa explicação parcimoniosa das relações de H com a fecundidade e a longevidade. A pesquisa aqui apresentada explora a partir da simulação computacional de modelos baseados em agentes (ABM), hipóteses alternativas que expliquem as relações entre H com fecundidade e longevidade. Os resultados obtidos indicam que a fecundidade pode ter uma relação negativa com H, especialmente sob condições em que as populações não conseguem superar limitações ambientais ao crescimento, como presumivelmente pode estar acontecendo com muitas espécies atuais. Sob essas mesmas condições, índices altos de longevidade mostraram potencial para reduzir os efeitos de remoção de H causados por deriva, e, portanto, associam-se de maneira positiva com H. Os resultados obtidos nas simulações foram replicados e analisados a partir dos pressupostos estatísticos de Monte Carlo e por meio de anovas. As análises estatísticas confirmaram com alto grau de significância os resultados obtidos a traves das simulações dos ABM.
Título em inglês
Agent-based modeling (ABM) for studying the effects of fecundity and longevity on the genetic diversity of biological populations
Palavras-chave em inglês
Agent-based modeling
Evolution
Fecundity
Genetics
Longevity
Resumo em inglês
Genetic diversity (H) is considered a fundamental attribute of biological populations, among other things, for the ability that it confers to them to respond to environmental changes. Given this importance, factors are sought to predict the behavior of H. Among these factors, fecundity and longevity have been respectively related in a positive and negative way with the amount of H in metazoans. The explanation given for these relationships assumes the effective population size (Ne) as the main determinant of the amount of neutral genetic diversity. However, other explanations must be considered, especially those that can include other elements besides Ne in a parsimonious explanation of the relationships of H with fecundity and longevity. Based on computer simulation of agent-based models (ABM), this research explores alternative hypotheses that explain the relationships between H with fecundity and longevity. The results obtained indicate that fecundity can have a negative relationship with H, especially under conditions where populations are unable to overcome environmental limitations to growth, as is presumably happening with many current species. Under these same conditions, high indices of longevity showed potential to reduce the effects of H removal caused by drift, and therefore, are associated in a positive way with H. The results obtained in the simulation were replicated and analyzed from the statistical assumptions of Monte Carlo and through ANOVA test. These statistical analyzes confirmed, with a high degree of significance, the results obtained through the ABM simulations.
 
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Data de Publicação
2024-01-03
 
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