laurent lehmann - the evolution of long lasting behaviours

Presentation

The evolution of long-lasting behaviors

Laurent LehmannUniverstity of Neuchatel

Comportements sociaux

Beaucoup de comportements dans la nature amenent a desinteractions entre conspecifiques.

2 LongLastingMontpellier.nb

Comportements sociaux

-C: effet d'un comportement sur la survie ou la fecondite d'un acteur focal.B: effet du comportement sur la survie ou la fecondite des recepteurs.

LongLastingMontpellier.nb 3

Comportements sociaux: effets etendus dans le temps ("niche construction" ou "effets temporel")


Questions

-Est-ce que la selection naturelle favorise des comportementsavec effets phenotypiques etendus dans le temps?

-Sous quelles conditions?


But de la presentation

-Evaluer le gradient de selection sur des comportements aveceffets temporels:

-Population panmictique.-Modele de dispersion en iles.-Modele de dispersion avec isolation par la distance.


Gradient de selection: la regle d'Hamilton

Un allele mutant est favorise par rapport a un resident si

-c +‚t

‚i

bi,t Ri,t > 0

-c : effet direct sur la fitness de l'acteur. bi,t : effet indirect sur la fitness du recepteur de categorie i, t. Ri,t : degre de parente entre acteur et recepteur.i : somme sur "l'espace", t : somme sur le temps.


Effet ultime et proximal

-c et bi,t : effet sur le nombre de descendants dans la generation suivante.

-C et Bi,t : effet sur la survie ou la reproduction.


Hypotheses sur l'histoire de vie

Modele Wright-Fisher:


Population panmictique: le cas classique

Degre de parente zero entre individus (R=0).


Pop panmictique: effets sur la fitness

-c = -Ccout d.

- KB - C

NO

competition d.

b = Bbenefice ind.

-HB - CL HN - 1L

Ncompetition ind.


Pop panmictique: gradient de selection

-c > 0

-C - KB - C

NO > 0

"Harming" (B<0) a la place de "helping" evolue (Hamilton1971).


Pop panmictique: effets temporels

Bt : effet sur la fecondite des individus vivant t generations dans le futur.


Pop panmictique avec effets temporels: effets sur la fitness

-c = -Ccout d.

- KB0 - C

NO

competition d.

b0 = B0benefice ind.

-HB0 - CL HN - 1L

Ncompetition ind.

bt = Btbenefice ind.

- Btcompetition ind.

= 0


Pop panmictique avec effets temporels: gradient de selection

-c > 0

-C - KB0 - C

NO > 0

"Harming" (B<0) a la place de helping evolue.


Pop panmictique: conclusion

-La selection naturelle n'agit pas sur les effets phenotypiques along-terme.

-Mais les populations naturelles sont rarement panmictiques.


Nouvelle hypothese:

Modele Wright-Fisher avec dispersion:


Modele en iles (Wright 1931)

R =1

1 + 2 N mm : taux de migration.


Modele en iles: degre de parente

N=5

N=200.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0m0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5R

Degre de parente diminue avec la taille des iles et avec le taux de migration.


Modele en iles: effets sur la fitness

-c = -Ccout d.

-H1 - mL2 HB - CL

Ncompetition d.

b = Bbenefice ind.

+ H1 - mL2 HB - CLN - 1

Ncompetition ind.


Modele en iles: gradient de selection

R b - c > 0

-C > 0

Helping couteux n'evolue pas (Taylor 92)


Modele en iles avec effets temporels

Bt : effet sur la fecondite des individus vivant dans le patch focal t generations dans le futur.


Modele en iles: degre de parente temporel

Rt = H1 - mLt1

N+N - 1

NR0

m=0.1

m=0.2

5 10 15 20 25 t

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25Rt

Parameter value : N = 20


Modele en iles avec effets temporels: effets sur la fitness

-c = -Ccout d.

-H1 - mL2 HB0 - CL

Ncompetition d.

b0 = B0benefice ind.

+ H1 - mL2 HB0 - CLN - 1

Ncompetition ind.

bt = Btbenefice ind.

- H1 - mL2 Btcompetition ind.


Modele en iles avec effets temporels: gradient de selection

-c + ‚t

bt Rt > 0

-C + ‚t=1

¶

BtH1 - mLt

N> 0

Effets a long-terme sont sous selection!


Modele en iles: conclusion

-La selection naturelle agit sur les effets phenotypiques a long-terme si la population est structuree.


Modele isolation par la distance (IBD, Malecot 1946)

-Dans les populations naturelles la dispersion se fait souventvers les patches voisins.

Rk : degre de parente entre deux individuspris a "distance" k Hk = nombres de pas separant deux patchesL.


Modele IBD: apparentement spatial

1 2 3 4 50.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Spatial distance i

p@iD

0 10 20 30 40 50-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

Spatial distance i

R i

Valeures de parametres: N = 20, m = 0.1, q = 0.1 of p[i]=H1 - qL qi, 100 patches.


Modele IBD: effets spaciaux

Bi : effet sur la fecondite des individus vivant dans le patch a distance i du patch focal.


Modele IBD: effets sur la fitness

-c = -Ccout d.

-1

N‚i

‚j

mi mi-j Bj£

competition d.

bk = Bkbenefice ind.

-N - d0,k

N‚i

‚j

mi mi-j Bj-k£

competition ind.

mi : probabilite de migration a distance i IBj£ = Bj - C if j = 0, Bj£ = Bj sinonM


Modele IBD: gradient de selection

-c + ‚k

bk Rk > 0

-C -1

NT‚k

Bk - C > 0

NT : taille totale de la population

"Harming" evolue!


Modele IBD: effets temporels et spaciaux

Bt,i : effet sur la fecondite des individus vivant dansun patch a distance k et a t generations dans le futur du patch focal.


Modele IBD: apparentement spatio-temporel

Ri,t=1

K‚k

lktê2

1 - lkek,j

t=0

t=250

0 10 20 30 40 50-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

Spatial distance iR i,t

Valeures de parametres: N = 20, m = 0.1, q = 0.1, et 100 patches.


Modele IBD avec effets temporels: effets sur la fitness

-c = -Ccout d.

-1

N‚i

‚j

mi mi-j Bj,0£

competition d.

bk,0 = Bk,0benefice ind.

-N - d0,k

N‚i

‚j

mi mi-j Bj-k,0£

competition ind.

bk,t = Bk,tbenefice ind.

- ‚i

‚j

mi mi-j Bj-k,t

competition ind.


Modele IBD avec effets temporels: gradient de selection (population infinie)

-c + ‚t

‚k

bk,t Rk,t > 0

-C + ‚t¹≠0

‚k=0

Bk,tPk,tN

> 0

Pk,t êN : probabilite qu ' une lignee de genes prise dans le patche k,t descende de l ' individu focal.


Modele IBD: parente directe Pk,t

La distribution s'applatit dans l'espace et dans le temps.


Modele IBD: gradient de selection (population finie)

-C + ‚t¹≠0

‚k=0

Bk,tN

Pk,t -1

ndpositif ou negatif

-1

NT‚k

Bk - C > 0

Si Pk,t > 1 ê nd, "helping" des recepteurs de categories k, t est favorise.

If Pk,t < 1 ê nd, "harming" des recepteurs de categories k, t est favorise.

nd : nombre de demes HNT = N ndL.


Modele IBD: parente directe Pk,t - 1ênd (population finie)

t=1

t=501

0 10 20 30 40 50-0.02

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

Spatial distance

Bene

fitw

eigh

t

Valeures des parametres: m = 0.1, q = 0.1, et 100 patches.

Effets temporels a tres long-terme (centaines de generations)peuvent etre sous selection.


Conclusion generale

-Les effets phenotypiques etendus dans le temps peuvent etresous selection avec dispersion limitee (meme sur des centainesde generations).

-Il y a de la selection pour du "helping" et "harming" a longterme.

-Combien de temps peuvent durer des effets temporels dans lanature? Des dizaines, centaines, ou milliers de generations?C'est une question empirique ouverte.


laurent lehmann - the evolution of long lasting behaviours

Documents

bk c

t descende

b j c

t generations dans

effets sur

t mi mij bj

fitness bc

t benefice ind