识别遗传时间序列中的选择信号

遗传漂变和自然选择都会导致种群中等位基因频率随时间变化。基于种群的时间序列样本区分这两种进化力量，仍然是一个尚未解决的难题，且与现代数据集的相关性日益增加。即使在采样位点独立于所有其他位点的理想化情况下，该问题也难以解决，特别是当采样来源的种群大小未知时。此前曾提出一种基于标准 $\chi^2$ 的似然比检验来解决此问题。在此，我们表明该选择的 $\chi^2$ 检验严重低估了第一类错误的概率，导致假阳性数量多于其 $P$ 值所示，尤其是在严格的 $P$ 值下。我们引入了两种方法来纠正这种偏差。经验似然比检验（ELRT）在似然比统计量落入最可能的中性种群大小下获得的经验分布尾部时拒绝中性假设。频率增量检验（FIT）在归一化等位基因频率增量的分布显示出显著偏离零的均值时拒绝中性假设。我们表征了这两种选择检验的统计功效，并将它们应用于三个实验数据集。我们证明，ELRT 和 FIT 均能在实际参数范围内（如微生物进化实验中遇到的范围）检测出选择。我们的分析适用于单个双等位基因位点，假设其独立于所有其他位点，这与有性生物的全基因组选择扫描最为相关，同时也适用于无性生物的进化实验，只要克隆干扰较弱即可。检测共分离连锁位点时间序列中的选择则需要不同的技术。