奥恩斯坦-乌伦贝克模型下方差进化转变的检测
种群与进化
2025-07-17 v3 统计方法学
摘要
环境条件的突然变化不仅可能导致最优性状值的进化转变，还可能导致奥恩斯坦-乌伦贝克（OU）模型下扩散方差的进化转变。虽然已有多种方法用于检测最优值的转变，但很少有方法明确考虑进化方差和扩散方差的同时转变。我们使用多最优值、多方差的OU模型来描述同时存在最优值和扩散方差转变的性状进化，并分析当方差转变沿系统发育发生时物种间协方差如何受到影响。我们提出了一种新方法，通过将问题表述为使用L1惩罚损失函数的变量选择任务，同时检测方差和最优值的转变。该方法已在R包ShiVa（进化方差转变检测）中实现。通过模拟，我们将ShiVa与现有能在OU模型下自动检测进化转变的方法（l1ou、PhylogeneticEM和PCMFit）进行了比较。我们的方法在存在方差转变时，检测最优值转变的预测能力有所提高，并显著减少了假阳性。当仅发生最优值转变时，我们的方法性能与现有方法相当。我们将ShiVa应用于大戟属花卉直径和太阳鱼科口腔形态的经验数据。
引用
@article{arxiv.2312.17480,
title = {Detection of evolutionary shifts in variance under an Ornsten-Uhlenbeck model},
author = {Wensha Zhang and Lam Si Tung Ho and Toby Kenney},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.17480},
year = {2025}
}