平衡状态下链对称突变模型中缩放突变参数的最大似然估计量
种群与进化
2019-05-07 v1 应用统计
摘要
对于多等位基因亲本独立突变-漂变模型,已知等位基因的平衡比例服从 Dirichlet 分布。一个特例是双等位基因模型,其中比例服从 beta 分布。从这些模型中抽取的样本则分别服从 Dirichlet-多项分布或 beta-二项分布。双等位基因亲本独立突变模型的突变参数的最大似然(ML)估计量可通过期望最大化算法获得。假设缩放突变率较小,大小为 的样本的分布可展开为一阶泰勒级数。此时双等位基因模型中两个参数的 ML 估计量可利用位点频率谱表示。在本文中,我们超越亲本独立突变,分析了一个具有六个缩放突变参数的链对称突变模型,该模型偏离亲本独立突变,且一般偏离细致平衡。我们假设突变-漂变平衡与较小缩放突变率,推导了这六个参数的 ML 估计量。这是首次针对比亲本独立突变更复杂的突变模型给出 ML 估计量。
引用
@article{arxiv.1905.02015,
title = {Maximum likelihood (ML) estimators for scaled mutation parameters with a strand symmetric mutation model in equilibrium},
author = {Claus Vogl and Lynette Caitlin Mikula},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.02015},
year = {2019}
}