用于真实时间序列数据的热性能曲线演化通用模型

热性能曲线（thermal performance curves，TPCs）被广泛用于研究体温变化对生物体表现的影响。尽管大量实证证据表明，温度依赖的表现普遍存在于各类生物类群中，但该领域仍缺乏能够在真实时间序列、遗传结构和生理约束条件下描述热性能如何进化的模型。我们通过将数学模型与基于个体的数量群体遗传模拟相结合，弥补了这一空白。我们的模型能够预测在任意给定热环境下，TPC 的进化轨迹及其形态。该模型重现了既有研究中关于 TPC 进化的核心特征，例如在变动环境中广适型个体的出现，同时也解释了为何生物体可能进化出与其历史体温范围并不一致的 TPC。我们揭示了适应性追踪的新的动态特征，其中最显著的是温度与 TPC 参数之间跨越多个世代的滞后，这种滞后可导致二者之间出现意料之外的相关性。我们的模型预测了入侵害虫斑翅果蝇（Drosophila suzukii）对临界低温的适应性追踪中实证观察到的模式，包括个体水平的变异以及温度变化所伴随的跨世代滞后。我们的结果还凸显了忽略影响 TPC 进化和个体变异因素的模型之局限性，例如温度时间序列中的自相关、有效群体大小、TPC 参数中加性遗传相关性的进化、遗传结构以及生理约束。我们的灵活模拟模型能够纳入这些因素，并帮助提出关于物种如何响应全球气候变化而进化的、可由实验证实的假设。

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🏷️ 热性能曲线 适应性追踪 时间序列温度 数量群体遗传模拟 气候变化响应