利用 logDet 距离从基因组序列推断物种网络拓扑的可识别性
种群与进化
2021-08-05 v1 统计理论
统计理论
摘要
从基因组数据推断物种间网络状进化关系必须处理来自基因流和不完全谱系分选的交织信号。该问题标准方法的高计算需求严重限制了可分析数据集的大小，包括物种数量和遗传位点数量。在此，我们通过证明从基因组规模序列计算的 logDet 距离保留了足够的信息，可在 level-1 超度量情况下恢复网络关系，为更高效的方法提供了理论指引。这一结果是在网络多物种溯祖模型下，结合跨个体基因树的混合通用时间可逆序列进化模型获得的，但不依赖于按基因划分序列。因此，在标准随机模型下，从序列进行统计上合理的网络关系推断可以无需考虑个体基因或基因树即可完成。
引用
@article{arxiv.2108.01765,
title = {Identifiability of species network topologies from genomic sequences using the logDet distance},
author = {Elizabeth S. Allman and Hector Baños and John A. Rhodes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.01765},
year = {2021}
}
备注
25 pages