Описание дивергенции субпопуляций в иерархической системе при анализе изонимии. II. Вероятности неизонимных встреч

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассматриваются типичные метапопуляции человека с иерархической подразделенностью на части (субпопуляции), соответствующие классификации на основе административно-территориального деления (скажем, село, сельсовет, район, область и так далее) или генеалогического подхода, базирующегося на этногенезе, а также на других принципах биологической классификации. Целью настоящей работы является анализ общих свойств распределения концентрации фамилии по субпопуляциям при их иерархической структуре. Внимание концентрируется на описании фамильной дивергенции субпопуляций, в качестве показателя которой рассматривается общая вероятность встреч (Hs) лиц с разными фамилиями, понимаемая как вероятность встречи в выбранной наугад субпопуляции, единицы наблюдения, из рассматриваемой метапопуляции с иерархической структурой. Данная вероятность является фамильным аналогом концентрации гетерозигот в метапопуляции со случайным скрещиванием в ее субпопуляциях, единицах наблюдения. Получено разложение Hs по уровням иерархии, обобщающее эффект Валунда в популяционной генетике. Общая вероятность неизонимных встреч в иерархически подразделенной метапопуляции меньше вероятности случайных встреч в ней на сумму средних внутригрупповых дисперсий концентрации фамилии, соответствующих отдельным уровням. Такие свойства являются чисто статистическими характеристиками иерархической структуры, а не особенностью конкретной популяционной системы и не выводятся из закономерностей той или иной модели микроэволюции. Они вычислительно формулируются одинаково для любой иерархической системы, хотя в общем случае не совпадают количественно. Полученные результаты относятся к сельским и городским иерархическим метапопуляциям как отдельным компонентам всего населения.

Об авторах

В. П. Пасеков

Федеральный исследовательский центр “Информатика и управление” Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: pass40@mail.ru
Россия, 119991, Москва

Список литературы

  1. Ли Ч. Введение в популяционную генетику. М.: Мир, 1978. 555 с.
  2. Пасеков В.П. К анализу случайных процессов изонимии. I. Структура изонимии // Генетика. 2021. Т. 57. № 10. С. 1194–1204. https://doi.org/10.31857/S001667582110009X
  3. Пасеков В.П. К анализу случайных процессов изонимии. II. Динамика дивергенции популяций // Генетика. 2021. Т 57. № 11. С. 1318–1329. https://doi.org/10.31857/S0016675821110114
  4. Пасеков В.П. Описание дивергенции субпопуляций в иерархической системе при анализе изонимии. I. Дисперсия как показатель дивергенции // Генетика. 2022. Т. 58. № 6. С. 713–727.
  5. Wright S. The interpretation of population structure by F statistics with special regard to systems of mating // Evolution. 1965. V. 19. P. 395–420.
  6. Гинтер Е.К., Зинченко P.A., Ельчинова Г.И. и др. Роль факторов популяционной динамики в распространении наследственной патологии в российских популяциях // Мед. генетика. 2004. Т. 3. № 12. С. 548–555.
  7. Ревазов А.А., Парадеева Г.М., Русакова Г.И. Пригодность русских фамилий в качестве квазигенетического маркера // Генетика. 1986. Т. 22. № 4. С. 699–703.
  8. Crow J.F., Mange A.P. Measurement of inbreeding from the frequency of marriages between persons of the same surname // Social Biology. 1982. V. 29. № 1/2. P. 101–105.
  9. Lasker W.G. Surnames and Genetic Structure. Cambridge: Cambr. Univ. Press, 1985. 148 p.
  10. Сорокина И.Н., Чурносов М.И., Балтуцкая И.В. и др. Антропогенетическое изучение населения центральной России. М.: Изд-во РАМН, 2014. 336 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© В.П. Пасеков, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».