基于样本频率谱的群体历史推断准确性的基本极限

来自多个个体的 DNA 序列的样本频率谱（SFS）是一种汇总统计量，常用于群体遗传学中的参数推断。尽管基于 SFS 的推断方法很流行，目前关于估计精度作为样本量函数的信息论极限知之甚少。在此，我们表明，使用 SFS 估计种群的规模历史具有至少 $O(1/\log s)$ 的极小极大误差，其中 $s$ 是分析中使用的独立分离位点的数量。这一速率比统计学中许多经典估计问题的已知收敛速率指数级更差。我们理论界的另一个令人惊讶的方面是它不依赖于 SFS 的维度，而该维度与采样个体数相关。这意味着，对于所考虑的分离位点固定数量 $s$，使用更多个体无助于减小极小极大误差界。我们的结果适用于经历过瓶颈的种群，并且我们认为可望应用于自然界中的许多种群。