关于种群的系谱：树、枝和后代

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摘要翻译：
我们考虑一个中性的单倍体群体，它的世代不重叠，其规模很大，并且经常有$n$个个体。任何一代都被新的一代所取代，任何个体都有单亲。我们不选择给任何个体分配后代数量的随机规则，因为结果不依赖于动力学的细节，因此，模型是无参数的。家谱是非常复杂的，个体之间的距离（来自共同祖先的世代数）是按照概率密度分布的，在热力学极限（大种群）仍然是随机的。我们给出了这种分布的理论和数值描述，我们还考虑了描述单个种群中最大距离和平均距离的时间演化问题的动力学方面。
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英文标题：
《On the Genealogy of Populations: Trees, Branches and Offsprings》
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作者：
Maurizio Serva
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最新提交年份：
2005
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分类信息：

一级分类：Quantitative Biology        数量生物学
二级分类：Populations and Evolution        种群与进化
分类描述：Population dynamics, spatio-temporal and epidemiological models, dynamic speciation, co-evolution, biodiversity, foodwebs, aging; molecular evolution and phylogeny; directed evolution; origin of life
种群动力学；时空和流行病学模型；动态物种形成；协同进化；生物多样性；食物网；老龄化；分子进化和系统发育；定向进化；生命起源
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Other Condensed Matter        其他凝聚态物质
分类描述：Work in condensed matter that does not fit into the other cond-mat classifications
在不适合其他cond-mat分类的凝聚态物质中工作
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一级分类：Quantitative Biology        数量生物学
二级分类：Other Quantitative Biology        其他定量生物学
分类描述：Work in quantitative biology that does not fit into the other q-bio classifications
不适合其他q-bio分类的定量生物学工作
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英文摘要：
  We consider a neutral haploid population whose generations are not overlapping and whose size is large and constantly of $N$ individuals. Any generation is replaced by a new one and any individual has a single parent. We do not choose the stochastic rule which assigns the number of offsprings to any individual since results do not depend on the details of the dynamics, and, as a consequence, the model is parameter free. The genealogical tree is very complex, and distances between individuals (number of generations from the common ancestor) are distributed according to probability density which remains random in the thermodynamic limit (large population). We give a theoretical and numerical description of this distribution and we also consider the dynamical aspects of the problem describing the time evolution of the maximum and mean distances in a single population.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/q-bio/0503036

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关键词：Quantitative distribution Biodiversity QUANTITATIV Generations 细节 中性 重叠 考虑 individual