Evolutionary Trade-Offs, Pareto Optimality, and the Geometry of Phenotype Space

特质 帕累托原理 生物 空格(标点符号) 维数(图论) 达尔文(ADL) 表型 匹配(统计) 进化生物学 计算机科学 数学 统计 遗传学 组合数学 基因 软件工程 操作系统 程序设计语言
作者
Oren Shoval,Hila Sheftel,Guy Shinar,Yuval Hart,Omer Ramote,Avi Mayo,E. Dekel,Kathryn D. Kavanagh,Uri Alon
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science]
卷期号:336 (6085): 1157-1160 被引量:691
标识
DOI:10.1126/science.1217405
摘要

Biological systems that perform multiple tasks face a fundamental trade-off: A given phenotype cannot be optimal at all tasks. Here we ask how trade-offs affect the range of phenotypes found in nature. Using the Pareto front concept from economics and engineering, we find that best-trade-off phenotypes are weighted averages of archetypes--phenotypes specialized for single tasks. For two tasks, phenotypes fall on the line connecting the two archetypes, which could explain linear trait correlations, allometric relationships, as well as bacterial gene-expression patterns. For three tasks, phenotypes fall within a triangle in phenotype space, whose vertices are the archetypes, as evident in morphological studies, including on Darwin's finches. Tasks can be inferred from measured phenotypes based on the behavior of organisms nearest the archetypes.
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