从等位基因频率时间序列贝叶斯推断自然选择
种群与进化
2016-01-21 v1 统计理论
统计理论
摘要
易获取的古DNA技术的出现如今允许直接确定祖先群体中的等位基因频率，从而能够利用等位基因频率时间序列来检测和估计自然选择。此类对等位基因频率动力学的直接观测预计比利用从现代个体获得的连锁中性变异模式所做的推断更有力。我们开发了一种贝叶斯方法，利用等位基因频率时间序列数据，在非平衡群体中推断一般二倍体选择的参数以及等位基因年龄。我们引入了一种新颖的路径增广方法，其中使用马尔可夫链蒙特卡洛对与观测数据一致的等位基因频率轨迹空间进行积分。通过模拟，我们表明该方法在估计选择系数和等位基因年龄方面具有良好的效力。此外，当将我们的方法应用于马被毛颜色数据时，我们发现忽略相关的人口历史会显著偏倚推断结果。我们的方法已在一个C++软件包中提供。
引用
@article{arxiv.1601.05388,
title = {Bayesian inference of natural selection from allele frequency time series},
author = {Joshua G. Schraiber and Steven N. Evans and Montgomery Slatkin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.05388},
year = {2016}
}
备注
27 pages