进化算法的最后一步是使用筛选/选择的结果来选择下一代的父母。由于不完全清楚的原因,直接进化实验很少使用这样的方案,即每个突变体以与其测量的适合度成比例的概率贡献给下一代。(相比之下,适合度比例选择在计算遗传算法中被广泛使用。)相反,研究人员通常选择一个或几个最好的突变体作为下一代的父母。因此,经历定向进化的蛋白质会经历一系列群体瓶颈,其中大部分遗传变异被清除。与此同时,这些实验的适应性行走特性几乎没有为有害或中性突变的传播提供机会(除非它们与有益突变一起搭便车)。因此,这些实验通常无法完全概括小群体(快速遗传漂移,包括有害突变的偶然固定)或大群体(维持相当水平的持续遗传变异)的进化动态。因此,定向进化可能更多地揭示了有益突变是如何产生的问题,而不是这些突变实际上会如何在自然进化的人群中传播。
正在翻譯中..
![](//zhcntimg.ilovetranslation.com/pic/loading_3.gif?v=b9814dd30c1d7c59_8619)