Runtime Analysis for Self-adaptive Mutation Rates

We propose and analyze a self-adaptive version of the $(1,\lambda)$ evolutionary algorithm in which the current mutation rate is part of the individual and thus also subject to mutation. A rigorous runtime analysis on the OneMax benchmark function reveals that a simple local mutation scheme for the rate leads to an expected optimization time (number of fitness evaluations) of $O(n\lambda/\log\lambda+n\log n)$ when $\lambda$ is at least $C \ln n$ for some constant $C > 0$. For all values of $\lambda \ge C \ln n$, this performance is asymptotically best possible among all $\lambda$-parallel mutation-based unbiased black-box algorithms. Our result shows that self-adaptation in evolutionary computation can find complex optimal parameter settings on the fly. At the same time, it proves that a relatively complicated self-adjusting scheme for the mutation rate proposed by Doerr, Gie{\ss}en, Witt, and Yang~(GECCO~2017) can be replaced by our simple endogenous scheme. On the technical side, the paper contributes new tools for the analysis of two-dimensional drift processes arising in the analysis of dynamic parameter choices in EAs, including bounds on occupation probabilities in processes with non-constant drift

Combining landscape genetics and movement ecology to assess functional connectivity for red deer (Cervus elaphus) in Schleswig-Holstein, Germany

Die anthropogen bedingte Zerschneidung der Landschaft stellt eine wichtige Herausforderung für den Natur- und Artenschutz dar. Große Säugetiere, wie zum Beispiel der Rothirsch (Cervus elaphus) sind durch die Fragmentierung einer Verkleinerung und zunehmenden Isolierung der Lebensräume ausgesetzt. Dies kann weitreichende Folgen wie einen verringerten Austausch an Individuen und damit langfristig an Genen mit sich ziehen. Um diesen Folgen entgegenzuwirken und den genetischen Austausch zu verbessern sind objektive Beurteilungsverfahren über die Konnektivität der Landschaft notwendig. Die Erfassung und Modellierung der funktionellen Landschaftskonnektivität für eine Zielart basiert häufig auf Grundlagen wie Expertenwissen, Habitatmodellen oder Bewegungsdaten. Allerdings werden diese Methoden hinsichtlich ihrer Repräsentativität für tatsächliche Abwanderungen oder effektivem Genfluss diskutiert. Im Rahmen von landschaftsgenetischen Analysen werden Informationen über den genetischen Austausch zwischen Populationen oder einzelnen Individuen mit entsprechenden Ausprägungen der Landschaft korreliert. Genetische Daten haben dabei den Vorteil, dass sie sowohl eine erfolgreiche Wanderung zwischen Verbreitungsgebieten als auch die anschließende Reproduktion mit anderen Individuen, widerspiegeln können. Daher stellt die Landschaftsgenetik eine innovative Ansatzmöglichkeit zur Beurteilung der funktionellen Landschaftskonnektivität dar. Ziel der Dissertation ist die Konzipierung und Evaluierung von artspezifischen Modellen der Landschaftskonnektivität mit Hilfe von Gendaten und Telemetrie-Ergebnissen. Der Rothirsch in Schleswig-Holstein dient dabei als Beispielart, mit der die Unterschiede bezüglich der methodischen und konzeptionellen Herangehensweisen demonstriert werden sollen. Insbesondere für die naturschutzfachliche Praxis und Korridorplanung ist dies von grundlegender Bedeutung. 8 Im ersten Kapitel wird zunächst eine generelle Einleitung in die Problematik der Landschaftszerschneidung gegeben und anhand des Rothirschs in Schleswig-Holstein verdeutlicht. Anschließend werden die verschiedenen Ansatzmöglichkeiten der Landschaftsgenetik als auch der Bewegungsökologie zur Beurteilung der Landschaftskonnektivität dargestellt. Die Bewegungsökologie setzt sich unter anderem damit auseinander, welche Faktoren die Bewegungen von Organismen in ihrem Lebensraum beeinflussen. Durch die Verknüpfung von Bewegungsdaten mit Landschaftsvariablen lassen sich so wichtige Erkenntnisse über die Lebensraumansprüche einer Zielart gewinnen. Dabei können unter anderem die Habitatpräferenzen während unterschiedlicher Bewegungsmuster, wie zum Beispiel der Abwanderung in neue Gebiete, differenziert betrachtet werden. Das zweite Kapitel befasst sich mit der genetischen Diversität und Differenzierung der lokalen Rothirschvorkommen in Schleswig-Holstein. Anhand der genetischen Daten wird dabei verdeutlicht, dass die regionalen Managementeinheiten (Hegeringe) nicht immer in sich geschlossene Populationen darstellen. Die Rothirschpopulationen weisen vielmehr eine hierarchische Struktur auf. Zum Beispiel ist der Genfluss, je nach Dichte der benachbarten Populationen, unterschiedlich stark ausgeprägt. Insgesamt konnte für mehrere Populationen eine im europäischen Vergleich geringe genetische Diversität festgestellt werden. Dies unterstreicht, dass ein besseres Verständnis über die Auswirkungen der Landschaftszerschneidung sowie eine Bewertung der Landschaftskonnektivität aus Sicht des Rothirschs notwendig ist, um dem Verlust an genetischer Vielfalt entgegenzuwirken. Eine Möglichkeit die Landschaftskonnektivität zu bewerten stellt die Analyse von Telemetrie-Daten dar. Für die Auswertung von solchen Bewegungsdaten stehen eine Vielzahl an Methoden zur Verfügung. Im dritten Kapitel werden die verschiedenen Ansätze zur Differenzierung unterschiedlicher Bewegungsmuster aus Telemetrie-Daten zusammengestellt. Durch eine umfangreiche Methodenübersicht werden Entscheidungshilfen für die Anwendung solcher Pfad-Segmentierungen zur Beantwortung bestimmter Fragestellungen in der Bewegungsökologie gegeben. Das vierte Kapitel greift unter anderem auf eine solche Methode der Pfad-Segmentierung zurück, um potentielle Ausbreitungsbewegungen innerhalb der Telemetrie-Daten von besenderten Rothirschen zu ermitteln. Diese Bewegungsdaten 9 werden anschließend mit Landschaftsvariablen verknüpft und ein Modell abgeleitet, welches den Widerstand für Wanderbewegungen darstellt (Widerstandsmodell). Darüber hinaus werden in dieser Studie weitere methodische Ansätze zur Modellierung der funktionellen Landschaftskonnektivität verglichen. Diese basieren unter anderem auf Expertenwissen und Habitatmodellen sowie weiteren Auswertungsansätzen der Bewegungsdaten. Für den Vergleich der resultierenden Widerstandsmodelle wird die Landschaftsgenetik hinzugezogen. Dabei werden effektive Distanzen basierend auf den jeweiligen Modellen den genetischen Distanzmaßen gegenübergestellt. Die Modelle mit der höchsten Übereinstimmung werden ferner genutzt, um methodische Unterschiede in der Ausweisung von Korridoren darzustellen. Es zeigte sich, dass für weitreichende Abwanderungen die Rothirsche auf geeignete Habitatverhältnisse innerhalb der Landschaftsmatrix angewiesen sind. Die Auswertung der Bewegungsdaten ergab hingegen, dass für kürzere Distanzen auch suboptimale Gebiete durchquert werden können. Abschließend werden im fünften Kapitel die Ergebnisse zusammengefasst und diskutiert. Besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf dem Beitrag der Anwendung von Landschaftsgenetik und Bewegungsökologie im angewandten Naturschutz und welche Erkenntnisse für die Ausweisung und Effektivität von Korridoren gewonnen werden können.Human-caused restrictions like the fragmentation of the landscape poses a major challenge to wildlife conservation. Large and mobile species such as red deer (Cervus elaphus) are subject to increasing effects of isolation and a decrease of primary habitats. This can result in a reduction of the exchange of individuals or even a long-term loss of gene flow. In order to counteract these negative effects and to promote genetic exchange, suitable approaches for estimating functional connectivity of the landscape are necessary. In most cases, landscape models of functional connectivity for a given study species are based on expert knowledge, habitat suitability, or movement data. However, there is an ongoing debate whether these methods are representative of actual dispersal or effective gene flow. Landscape genetic analyses correlate estimates of genetic differentiation between populations or individuals with landscape composition. The advantage of genetic data is that it reflects both successful dispersal between populations, as well as subsequent reproduction with other individuals. Therefore, landscape genetics represent an innovative approach for assessing functional connectivity of the landscape matrix. The aim of this dissertation is to compare different species-specific models of functional connectivity utilizing genetic and movement data. Using red deer in Northern Germany as an example, the methodological and conceptual differences of multiple approaches are demonstrated. Overall, the presented thesis provides important insights for applied conservation of wildlife and planning of corridors. The first chapter provides a general introduction to the issue of landscape fragmentation and illustrates the effects on red deer in the study area of Schleswig-Holstein. Furthermore, the potential applications of landscape genetics and movement ecology to assess landscape connectivity are presented. For example, movement ecology provides an integral framework to explore the potential factors shaping the movements of organisms and the ecological consequences of these movements such as gene flow. The second chapter comprises a study on the genetic diversity and structure of red deer populations in Northern Germany. The results indicate that local populations are best described as an hierarchical network of subpopulations with different levels of gene flow. Overall, genetic diversity of red deer from the study area is quite low compared to other populations from Central Europe. This underlines that a better understanding of the isolation effects caused by landscape fragmentation and species-specific assessment of landscape connectivity for red deer are needed to address the observed loss of genetic diversity. One possible approach for estimating functional connectivity is by linking telemetry data with landscape variables in order to gain insights into the habitat requirements of a target species. However, habitat preferences are very likely to change with different movement behaviors. This represents an important point to consider when studying the effects of landscape composition on actual dispersal movements. The third chapter of this thesis presents an extensive overview on different methods for identifying behavioral patterns from movement data. Furthermore, it provides guidelines for deciding among the available methods of path-segmentation and shows how they can be applied to answer research questions within the movement ecology paradigm. The study described in the fourth chapter utilizes such a path-segmentation method to detect potential dispersal movements from telemetry data of multiple red deer individuals. The observed movements are then linked to landscape variables in order to model functional connectivity based on landscape resistance towards dispersal of red deer throughout the study area. In addition, the study applies and compares different methodological approaches for modeling functional connectivity based on expert knowledge, habitat models and other analyses of movement data. A landscape genetic approach is used as a means to compare the resulting resistance models. Effective distances derived from the models are compared with estimates on genetic distance. The highest ranked models are further used to illustrate methodological differences in the designation of conservation corridors. The results show that for large scale dispersal red deer rely on primary habitat conditions within the landscape matrix. However, connectivity based on the identified dispersal movements showed that areas of poor habitat quality can be traversed by red deer at shorter distances. Finally, in the fifth chapter, the results of the presented studies are summarized and discussed. In particular, the contribution of landscape genetics and movement ecology to applied conservation and landscape planning are elaborated. The results of this thesis could ultimately increase the effectiveness of conservation measures such as the placement of corridors.2021-06-2

Obliquities of stars from the study of transiting exoplanets and eclipsing binaries

In this thesis I study stellar obliquities across a range of companion masses, and in new regimes, that aims at constraining theories of planet formation and evolution. I begin in Chapter 1 with an introduction to the state of the field of extrasolar planets, key discoveries that have motivated previous studies on the misalignments between planetary orbits and stellar spins, and highlight the gaps in our knowledge where this thesis aims to make an impact. In Chapter 2, I outline the models and tools that underpin the analysis of transit light curves and high-resolution spectra in subsequent chapters. In Chapter 3, I apply these tools to the discovery of binary systems of various mass ratios. Two such systems are rare brown dwarfs whose discoveries help calibrate models of sub-stellar evolution, and the connection to giant planet formation and evolution. In Chapters 4–6, I present new measurements of stellar obliquities across a range of companion masses. In Chapter 4 I consider two systems hosting small planets. I demonstrate a misalignment the stellar spin and the orbit of a planet twice the size of Earth. This discovery is consistent with some disc-free migration scenarios, and provides the first observational evidence of its kind that super-Earths may form far from their star. In Chapter 5, I consider a sample of 13 giant planets orbiting cool stars in weak-tide regimes. I show that their host stars display a variety of obliquities, contrary to similar planets orbiting closer to their star. Such an effect is consistent with the expectation from tidal evolution, but has not yet been tested on this scale. In Chapter 6, I study the spin angular momentum of the primary component of a binary star hosting a circumbinary planet. I demonstrate that the star is aligned with the binary and planet orbit, providing an important constraint on the formation of binary stars and circumbinary planets. Finally, in Chapter 7, I conclude and offer some thoughts on future prospects

Evolutionary genomics : statistical and computational methods

This open access book addresses the challenge of analyzing and understanding the evolutionary dynamics of complex biological systems at the genomic level, and elaborates on some promising strategies that would bring us closer to uncovering of the vital relationships between genotype and phenotype. After a few educational primers, the book continues with sections on sequence homology and alignment, phylogenetic methods to study genome evolution, methodologies for evaluating selective pressures on genomic sequences as well as genomic evolution in light of protein domain architecture and transposable elements, population genomics and other omics, and discussions of current bottlenecks in handling and analyzing genomic data. Written for the highly successful Methods in Molecular Biology series, chapters include the kind of detail and expert implementation advice that lead to the best results. Authoritative and comprehensive, Evolutionary Genomics: Statistical and Computational Methods, Second Edition aims to serve both novices in biology with strong statistics and computational skills, and molecular biologists with a good grasp of standard mathematical concepts, in moving this important field of study forward