01
選択なし — 基準となる状態
わかっていること: 対立遺伝子頻度 p と、3 つの遺伝子型のあいだに適応度の差がないこと。
結果: w = 1 ⇒ p² + 2pq + q² = 1
計算例: p = 0.500 で 3 つの適応度すべてが 1。遺伝子型は AA = 0.250、Aa = 0.500、aa = 0.250 に落ち着き、50 世代を経てもツールは p = 0.500 と表示します。何も動いていません。
このケースを開く: 均等 (p=0.5)インタラクティブな数学・理科レッスン (ノ◕ヮ◕)ノ*:・゚✧
ハーディ・ワインベルグ — 集団に働いている力はどれか
ハーディ・ワインベルグは帰無モデルです。つまり、何も働いていないときに集団がどうなるかを述べています。ですから有用な問いは、式が正しいかどうかではなく、あなたの集団がその前提のどれを破っているか、です。それによって必要な表示が決まります。以下の 6 つのケースは、基準となる状態、そこからのずれを検出する検定、このツールが再現できる 3 つの選択の型、そして式を逆向きに使うただ一つの計算 — 病気の頻度からその背後に隠れた対立遺伝子へ — を扱います。
01
わかっていること: 対立遺伝子頻度 p と、3 つの遺伝子型のあいだに適応度の差がないこと。
結果: w = 1 ⇒ p² + 2pq + q² = 1
計算例: p = 0.500 で 3 つの適応度すべてが 1。遺伝子型は AA = 0.250、Aa = 0.500、aa = 0.250 に落ち着き、50 世代を経てもツールは p = 0.500 と表示します。何も動いていません。
このケースを開く: 均等 (p=0.5)02
わかっていること: 実際の標本から得た遺伝子型の度数だけ。
結果: χ² = 36.0 > 3.841, df = 1
計算例: N = 100 の標本で AA = 40、Aa = 20、aa = 40。ツールは p̂ = 0.500 と推定し、期待度数を 25.00 / 50.00 / 25.00 とし、χ² = 36.000 を臨界値 3.841 に対して示します。p < 0.0001 なので、平衡は棄却されます。
このケースを開く: χ² 検定03
わかっていること: aa の適応度が 1 未満で、AA と Aa は同じ適応度。
結果: w(aa) = 0.8 ⇒ q → 0
計算例: p = 0.300、w(aa) = 0.80。100 世代でツールは p を 0.946 まで運び、q は 0.700 から 0.054 へ下がります。ただし一定の速さではありません。q は 7 世代目でもう 0.500 を切り、109 世代目に 0.050 に達し、0.010 に届くには 516 世代を要します。
このケースを開く: 選択圧あり04
わかっていること: Aa が両方のホモ接合体より適応度が高いこと。
結果: w(Aa) > w(AA), w(aa) ⇒ p → 0.667
計算例: p = 0.200、w(AA) = 0.90、w(Aa) = 1.00、w(aa) = 0.80。ツールは内部平衡を p* = 0.667 と示し、p は下からそこへ上がります。50 世代で 0.657、100 世代で 0.666 です。
このケースを開く: 超優性05
わかっていること: Aa が両方のホモ接合体より適応度が低いこと。
結果: w(Aa) < w(AA), w(aa) ⇒ p → 0 / 1
計算例: p = 0.350、w(AA) = 1.00、w(Aa) = 0.80、w(aa) = 0.90。同じ p* の式が 0.333 を与え、ツールは 80 世代までに p を 1.000 へ運びます。ここで p を 0.300 — p* のすぐ下 — にすると、同じ 3 つの適応度が逆に p を 0.000 へ運びます。
このケースを開く: 劣性ヘテロ不利06
わかっていること: 劣性疾患がどれくらい多いか。対立遺伝子頻度については何も分からない。
結果: q = √(q²) ⇒ 2pq = 0.039
計算例: 出生 2500 に約 1 の発生率、つまり q² = 0.0004。ツールは平方根をとって q = 0.020、次に p = 0.980 を求め、保因者を 2pq = 0.039 — およそ 26 人に 1 人 — と示します。
このケースを開く: 嚢胞性線維症2つの対立遺伝子が等頻度で存在する遺伝子について、遺伝子型頻度の比率を求めよ。さらに、同じ恒等式を用いて、稀な劣性遺伝疾患を淘汰によって排除できない理由を説明せよ。
交配が任意であれば、個体は遺伝子プールからの2回の独立な抽出となる。したがって、遺伝子型頻度は二項式の2乗を展開した各項となり、それらの和は1にならなければならない。
p = q = 0.5 のとき、その割合は 4 分の 1、2 分の 1、4 分の 1 となる。上の計算ツールが出力するのもまさにこれらの値であり、重要な特徴はそれらが安定している点である —— それらを維持するための力を必要とせず、次の世代でも同じ値を示す。
ここで、疾患対立遺伝子がそうであるように、劣性対立遺伝子の頻度を稀にしてみる。発症者の頻度は q² となり2次関数的に低下するが、キャリアの頻度 2pq は線形にしか低下しない。
両者の比率をとってみる。稀な対立遺伝子のほぼすべてのコピーは健康なキャリアの中に存在しており、選択からは不可視の状態にある。
したがって、発症者を排除する選択を行っても、毎世代除去される対立遺伝子の割合はごく僅かにすぎず、その減少は指数関数的ではなく緩やかな逆数に従う。
解答
0.250 : 0.500 : 0.250。驚くべきはその帰結である。q = 0.01 のとき、発症者が 10 000 人に 1 人であるのに対し、キャリアは 50 人に 1 人存在する —— 発症者 1 人につき 198 人のキャリアが存在する。すべての発症者を繁殖から排除したとしても、10 世代(およそ 250 年)で q は 0.0100 からわずか 0.0091 にしか低下しない。これは優生政策に対する集団遺伝学からの反論であり、倫理というよりむしろ算術の問題である。対立遺伝子がヘテロ接合体の中に潜んでおり、選択からはそれが見えないからである。