{"product_id":"digital-genomes-isbn-9781394314614","title":"Digital Genomes","description":"\u003cp\u003e\u003cb\u003eAn expert discussion of simulation-based approaches to teaching genome sciences\u003c\/b\u003e \u003c\/p\u003e\u003cp\u003eIn \u003ci\u003eDigital Genomes: Monte Carlo Simulations of Microbes and Evolution,\u003c\/i\u003e distinguished researcher Weigang Qiu delivers a comprehensive exploration of the role of Monte Carlo simulations in understanding complex biological processes. Beginning with an introduction to microbial evolution, computer simulations, and evolutionary algorithms, the book moves on to explore the evolution of DNA sequences and concepts like neutral evolution, Mendelian inheritance, Darwinian natural selection, and genome evolution. \u003c\/p\u003e\u003cp\u003eQiu offers exercises to help readers retain the concepts discussed within, as well as links to open-source code on a complimentary companion website. Those links point to code that serves as a programming recipe for solving evolutionary problems that can be implemented in Python, Bash, R, and other popular programming languages. \u003c\/p\u003e\u003cp\u003eReaders will also find: \u003c\/p\u003e\u003cul\u003e \u003cli\u003eA thorough introduction to a new approach to teaching population genetics and evolution\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eComprehensive explorations of algorithm-centered, programming language-agnostic learning\u003c\/li\u003e \u003cli\u003ePractical exercises at the end of each chapter that clarify key concepts with guided application\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eIn-depth treatments of evolutionary mechanisms, like recombination, genetic linkage, balancing selection, genome evolution, bacterial clonality, and negative frequency-dependent selection\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003cp\u003ePerfect for senior undergraduate and graduate students studying population genetics, evolution, genetics, and bioinformatics, this book will also benefit researchers with an interest in evolutionary biology, genetics, microbiology, and virology. \u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003e                                                                       \u003c\/b\u003e\u003cb\u003eTable of Contents\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e \u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eContents\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003ePreface v\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eContents ix\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eList of Tables xv\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eList of Algorithms xvii\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eList of Figures xxi\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e1 Introduction \u0026amp; Overview 1\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e1.1 Microbial evolution \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e1\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e1.2 Probability by simulation \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e2\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e1.3 A learner’s guide \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e3\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e1.3.1 Notes on algorithms \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e3\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e1.3.2 Content overview \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e4\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e1.3.3 Algorithm-centered learning \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e5\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2 Digital Genomes 11\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.1 Random DNA sequences \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e12\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.2 DNA replication and transcription \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e14\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e2.3 Genetic code and DNA translation \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e14\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3 Digital Populations 23\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.1 Quantifying genetic diversity \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e24\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.1.1 Haploid populations \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e24\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.1.2 Diploid populations \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e27\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.2 Genetic drift \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e29\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.3 Mutation \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e30\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.4 Recombination \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e34\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.5 Natural selection \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e35\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.6 Trait-associated SNPs \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e37\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.6.1 Binary traits \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e40\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e3.6.2 Quantitative traits \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e40\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4 Digital Species 47\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.1 Population divergence \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e47\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.2 Species divergence \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e52\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.3 Trait evolution on a tree: binary traits \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e56\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e4.4 Trait evolution on a tree: quantitative traits \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e58\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5 Digital Life and Learning 63\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.1 Fitness landscape \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e64\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.2 Fitness ascent with greedy and genetic algorithms \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e66\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.3 Open-ended evolution with novelty search \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e68\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.4 Self-optimization with Hebbing learning and Hopfield networks \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e71\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.5 Foresighted evolution with perceptron \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e73\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.6 Artificial life with finite automata \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e78\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e5.7 Case study: evolution-inspired vaccine designs \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e81\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6 Gene Frequencies as Genetic Information 87\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.1 Frequentist vs. Bayesian paradigms \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e88\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.2 Case Study: Taster\/Non-taster gene frequencies in New York City \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . \u003c\/i\u003e89\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.3 Quantifying genetic information \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e91\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.3.1 Diversity at a single locus \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e94\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.3.2 Diversity at two loci \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e95\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.3.3 Distance between populations \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e98\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.4 Case Studies: Gene frequencies of Lyme bacteria in eastern United States \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . \u003c\/i\u003e99\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.4.1 Strains as bacterial individuals \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e100\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.4.2 Hyper alleleic diversity at \u003ci\u003eospC \u003c\/i\u003e\u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e102\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.4.3 Population divergence \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e107\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e6.4.4 Association between loci \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e107\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7 Mendelian Genetics and Darwinian Selection 111\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.1 Neutral evolution \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e112\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.1.1 Blending \u003ci\u003evs \u003c\/i\u003eMendenlian inheritance \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e112\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.1.1.1 Blending inheritance \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e112\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.1.1.2 Mendelian inheritance \u0026amp; Hardy-Weinberg Equilibrium \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . \u003c\/i\u003e113\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.1.2 Departure to HWE due to demography \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e115\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.1.3 Case Study: Wahlund Effect in New York City \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e116\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.2 Darwinian selection \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e121\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.2.1 Haplotype selection \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e121\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.2.2 Mutation-selection balance \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e121\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.2.3 Genotype selection \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e126\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.2.3.1 Heterozygote advantages and disadvantages \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e126\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.2.3.2 Case Study: Sickle-cell over-dominance in Africa \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . \u003c\/i\u003e126\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e7.3 Frequency-dependent selection (FDS) \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e130\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8 Stochastic Evolution with Genetic Drift 135\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.1 Forward- and backward-evolution simulations \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e136\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.1.1 Track allele frequencies \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e136\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.1.2 Track identities by descent \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e137\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.1.3 The coalescent \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e140\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.2 Neutral DNA polymophisms \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e140\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.2.1 Nucleotide diversity \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e144\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.2.2 Haplotype diversity with clonality \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e145\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.3 Case study: Genetic structures of Lyme bacteria and tick vectors in eastern United\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eStates \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e149\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.3.1 \u003ci\u003eIxodes \u003c\/i\u003eticks: northern expansion and sourthern contraction \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . \u003c\/i\u003e150\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e8.3.2 \u003ci\u003eBorrelia \u003c\/i\u003ebacteria: diversifying selection \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e152\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9 Recombination: Genomic Footprints 157\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.1 Four gametes and novel haplotypes \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e158\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.2 Linkage disequibrium \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e162\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.3 Linkage decay over distance and time \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e163\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.4 Haplotype diversity with recombinants \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e164\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.5 Multilocus alleleic association \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e170\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.6 Sequence of trees \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e171\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.7 Case studies: Recombination in Lyme bacterial populations \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e172\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.7.1 Four gametes at \u003ci\u003eospA \u003c\/i\u003e\u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e172\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.7.2 Genomic evidence of recombination at \u003ci\u003eospA \u003c\/i\u003e\u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e172\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e9.7.3 Recombination at \u003ci\u003eospC \u003c\/i\u003e\u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e175\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10 Recombination: Adaptive Consequences 181\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.1 Neutral and nearly neutral mutations \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e182\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.1.1 Neutral mutations \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e182\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.1.2 Molecular Clock \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e182\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.1.3 Deleterious mutations \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e184\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.1.4 Adaptive mutations \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e186\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.1.5 Mutation with frequency-dependent fitness \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e187\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.2 Essentiality of recombination and sex \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e188\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.2.1 Muller’s ratchet \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e188\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.2.2 Hill-Robertson effect \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e189\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.3 Linked selection \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e194\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.3.1 Genetic hitchhiking and genetic draft \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e195\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.3.2 Background selection \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e199\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e10.3.3 Genetic lift: linked frequency-dependent selection \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e200\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e11 Microbial Genome Clusters: Causes and Consequences 211\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e11.1 Clonality-sexuality threshold \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e212\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e11.2 Selective sweeps \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e212\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e11.3 Immune selection \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e218\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003e11.4 Genome-wide association studies in bacteria \u003c\/b\u003e\u003ci\u003e. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . \u003c\/i\u003e220\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAcknowledgments 229\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eBibliography 233\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cb\u003eIndex 261\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e  \u003cp\u003e\u003cb\u003eWeigang Qiu, PhD,\u003c\/b\u003e is a Professor at Hunter College in New York, USA. His research is focused on pathogen genomics, population genomics, phylogenetics, and the evolution of the Lyme disease pathogen. He teaches courses on evolution and bioinformatics.\u003c\/p\u003e","brand":"Wiley","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":47989065646309,"sku":"NP9781394314614","price":63.0,"currency_code":"USD","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1842\/7735\/files\/9781394314614.jpg?v=1761782651","url":"https:\/\/k12savings.com\/es\/products\/digital-genomes-isbn-9781394314614","provider":"K12savings","version":"1.0","type":"link"}