有效势揭示复杂适应度地形中的进化轨迹

在分子和微生物系统中测量适应度地形的努力日益增多，其前提在于地形地貌与进化轨迹之间的紧密关系。然而，这一关系远非直截了当：根据其突变率的不同，达尔文种群可以爬上最近的适应度峰值（适者生存），定居于具有更高突变稳健性的较低区域（平者生存），或完全无法适应（错误灾变）。这些分岔凸显进化并不必然如 Wright 所设想的那样驱动种群“从较低峰值走向较高峰值”。因此问题依然存在：复杂地形究竟如何约束进化，我们能否预测其下一步去向？本文引入准物种理论的推广，将亚稳态进化状态识别为有效势的极小值。由该表示出发，我推导出一个粗粒化的马尔可夫状态模型，进而构成在广泛突变率范围内进行进化预测的基础。由于有效势与量子哈密顿量的基态相关，我的方法或可激发进化动力学与量子多体理论之间富有成果的交互。