随机适应度景观中的进化：无限位点模型

我们考虑在无限基因组大小极限下，无性繁殖种群在非相关随机适应度景观中的进化，这意味着每个突变都会产生一个从概率分布 $g(w)$ 中抽取的新适应度值。这是 Kingman 的“纸牌屋”模型 [J.F.C. Kingman, \textit{J. Appl. Probab.} \textbf{15}, 1 (1978)] 的有限种群版本。与 Kingman 的工作不同，这里的重点是无界分布 $g(w)$，它导致种群适应度的无限增长。该模型在种群大小 $N \to \infty$ 的极限下解析求解，并对有限 $N$ 进行数值模拟。当全基因组突变概率 $U$ 很小时，模型的长时间行为简化为固定事件的点过程，称为\textit{稀释记录过程} (DRP)。DRP 类似于标准记录过程，不同之处在于，新的记录候选者（即超过序列中所有先前条目的数字）仅以取决于当前记录值和候选者值的特定概率被接受。我们为 DRP 开发了一套系统的解析近似方案。在有限 $U$ 下，种群的适应度频率分布分解为由于突变引起的静止部分和由于选择引起的行波分量，这表明与 $U \to 0$ 极限相比，平均适应度降低了 $1-U$ 因子。