Populations exposed to changing environments often decline in abundance and may therefore find themselves at risk of extinction. Safe abundances can be regained, and persistence secured, when populations can adapt fast enough. Here I ask how population and environmental factors determine a population's ability to persist in changing environments by adapting genetically. In Chapter 2 I investigate the response to a gradual, directional change in the environment and in Chapter 3 I investigate the response to a sudden, sustained shift. Chapter 3 also discusses the effects of interspecific competition. In both chapters I use the canonical equation of adaptive dynamics, which allows me to derive analytical expressions while including ecological process neglected in previous theory; in particular, I consider logistic population growth, frequency-dependent intraspecific competition, and interspecific competition. I use computer simulations to examine the accuracy of my analytical results when the simplifying assumptions of adaptive dynamics are relaxed. Chapter 2 derives the trait lag which maximizes the rate of evolution and also computes this maximum. Populations with higher mutational input experiencing stronger selection have the ability to adapt faster. Computer simulations show that the derived maximum rate of evolution is a good predictor of extinction across a wide range of parameter values, including those that deviate from the assumptions of adaptive dynamics. Chapter 3 first uncovers an expression for the population trait value across time and then uses this expression to calculate the time a population is below a threshold abundance, the 'time at risk'. The population trait value approaches the fitness peak quickly at first, and the rate declines exponentially. Populations with greater mutational input and maximum abundance, and those which are initially better adapted spend less time at risk. The time at risk is maximized at intermediate selection strengths, as strong selection lowers abundance and weak selection slows adaptation. Simulations show good alignment when mutations are rare and population sizes small. Interspecific competition lowers the abundance of the focal population, generally increasing the time at risk, but this can be compensated for under particular scenarios by increased selection pressure. Interspecific competition can sometimes speed adaptation and foster persistence. The ecological and evolutionary response of natural populations to environmental change depends on complex ecological interactions. Theory and experiments which include such interactions are needed for accurate descriptions of genetic adaptation to environmental change, in both the lab and in the wild. / Les populations exposées à des environnements changeants déclinent souvent en abondance et peuvent ainsi être confrontées à un risque d'extinction. Des abondances suffisantes peuvent être retrouvées, ainsi qu'une persistance durable, quand les populations peuvent s'adapter suffisamment vite. Dans cette étude, je me demande comment les facteurs des populations et de l'environnement déterminent la capacité des populations à persister dans des environnements changeants grâce à une adaptation génétique. Dans le chapitre 2, j'étudie la réponse à un changement graduel et directionnel de l'environnement, et dans le chapitre 3, j'étudie la réponse à un changement soudain et soutenu. Le chapitre 3 discute également les effets de la compétition interspécifique. Dans les deux chapitres, j'utilise l'équation canonique des dynamiques adaptatives, ce qui me permet d'en dériver des expressions analytiques ainsi que d'y inclure des processus écologiques négligés dans les théories précédentes; en particulier, je considère la croissance logistique des populations, la compétition intraspécifique fréquence-dépendante, et la compétition interspécifique. J'utilise des simulations informatiques pour examiner l'exactitude de mes résultats analytiques lorsque les hypothèses simplificatrices des dynamiques sont relâchées. Le chapitre 2 dérive le retard de trait, ce qui maximise le taux d'évolution, et aussi calcule ce maximum. Les populations avec le plus grand apport de mutation rencontrant une sélection plus forte ont la capacité de s'adapter plus vite. Les simulations informatiques montrent que le taux maximal d'évolution est un bon prédicteur de l'extinction pour une large gamme de valeur de paramètres, incluant ceux qui dévient des hypothèses de dynamiques adaptatives. Le chapitre 3 dérive, tout d'abord, une expression pour la valeur de trait de population au cours du temps et, ensuite, utilise cette expression pour calculer le temps durant lequel une population se trouve sous le seuil d'abondance, le « temps du risque ». La valeur de trait de population s'approche, tout d'abord, du pic de fitness, puis le taux décline de manière exponentielle. Les populations avec un plus grand apport de mutation et une abondance maximale, et celles qui sont initialement mieux adaptées passent moins de temps dans la zone à risque. Le temps du risque est maximal à des intensités de sélection intermédiaires, puisque de fortes sélections diminuent l'abondance et de faibles sélections ralentissent l'adaptation. Les simulations montrent un bon alignement quand les mutations sont rares et les tailles des populations sont petites. La compétition interspécifique diminue l'abondance de la population focale, en accroissant généralement le temps du risque, mais cela peut être compensé pour des scénarios particuliers par un accroissement de la pression de sélection. La réponse écologique et évolutive des populations naturelles à un changement environnemental dépend de phénomènes écologiques complexes. Les théories et les expériences qui incluent de tels phénomènes sont nécessaires pour des descriptions précises de l'adaptation génétique à un changement environnemental, à la fois en laboratoire et dans la nature.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.107917 |
| Date | January 2012 |
| Creators | Osmond, Matthew |
| Contributors | Claire Seizilles de Mazancourt (Internal/Supervisor) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Master of Science (Department of Biology) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
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