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種間基因漸滲檢測方法及其應(yīng)用研究進展

發(fā)布時間:2024-05-22 22:56
  伴隨著譜系分選進程,從共同祖先群體分裂后形成的子代群體間的基因流逐漸衰減,并可能延續(xù)至新物種形成.種間基因組序列差異或種間群體基因頻率的變異部分地記錄了這些種群歷史和當(dāng)代動態(tài)過程,可以根據(jù)種間基因組序列變異或基因頻率變異推測這些發(fā)生過的事件.本文系統(tǒng)探討了檢測種間基因漸滲的方法,包括基于種間群體基因頻率變異分析(Fst,LD, STRUCTURE, AFS, TreeMix)和基于種間DNA序列差異分析(ABBA-BABA,IM, IIM, ABC)方法,分析了這些方法的原理和應(yīng)用局限性,拓展這些方法中的一些重要假設(shè)將是今后研究任務(wù)之一,包括基因重組效應(yīng)、區(qū)分配子與合子遷移的貢獻、交配系統(tǒng)與基因流互作以及適應(yīng)性基因遷移的阻礙作用.澄清這些影響有助于深入理解物種形成過程.

【文章頁數(shù)】:17 頁

【部分圖文】:

圖2IM模型[83].1個祖先群體(Na,θa)在T世代前分裂成兩個不完全分離的子代群體(N1,θ1;N2,θ2),分裂后子代群體間存在基因流(M1,M2)

圖2IM模型[83].1個祖先群體(Na,θa)在T世代前分裂成兩個不完全分離的子代群體(N1,θ1;N2,θ2),分裂后子代群體間存在基因流(M1,M2)

Nielsen和Wakeley[83]首次提出IM模型(圖2),該模型包含5個參數(shù),3個群體,即2個后裔群體(N1,N2)在T世代前來自1個共同的祖先群體(Na或θa),用M1和M2度量種間基因漸滲,用Metropolis-HastingsMCMC獲得參數(shù)的后驗分布.Hey和N....


圖1在同一系統(tǒng)樹(((P1,P2),P3),O)下的兩種基因樹模式(ABBA,BABA)[60].P1和P2為遺傳關(guān)聯(lián)的物種,P3為P1和P2共同祖先群體或物種,O為外類群,用于確定野生型等位基因,基因A為野生型等位基因,B為突變型等位基因

圖1在同一系統(tǒng)樹(((P1,P2),P3),O)下的兩種基因樹模式(ABBA,BABA)[60].P1和P2為遺傳關(guān)聯(lián)的物種,P3為P1和P2共同祖先群體或物種,O為外類群,用于確定野生型等位基因,基因A為野生型等位基因,B為突變型等位基因

ABBA-BABA模型提供了一種新的途徑來分析種間基因漸滲,該方法起初是由Green等人[59]提出的,用于分析現(xiàn)代人和尼安德特人在核基因組水平上的遺傳混雜,采用PattersonD統(tǒng)計量來測驗三個遺傳關(guān)系密切的群體.Durand等人[60]進一步推導(dǎo)出在祖先群體為非隨機交配系....


圖3IIM模型[101].1個祖先群體(2aN)在τ0世代以前遵循Wright-Fisher生長模型,然后在τ0世代前分裂成兩個子代群體,每個群體遵循Wright-Fisher生長模型,在過去τ1和τ0世代之間兩后裔群體存在基因流(m1,2N;m2,2bN),但在0到τ1世代前兩后裔群體(2c1N,2c2N)基因流停止

圖3IIM模型[101].1個祖先群體(2aN)在τ0世代以前遵循Wright-Fisher生長模型,然后在τ0世代前分裂成兩個子代群體,每個群體遵循Wright-Fisher生長模型,在過去τ1和τ0世代之間兩后裔群體存在基因流(m1,2N;m2,2bN),但在0到τ1世代前兩后裔群體(2c1N,2c2N)基因流停止

類似于IM模型框架,對于任意兩個群體/物種,等位基因頻率譜AFS(allelefrequencyspectrum)模型假定它們的共同祖先群體分裂成兩個子代群體/物種,子代群體/物種間存在基因流(圖4),所涉及到的參數(shù)有祖先(NA)和子代群體的有效群體大小(N1,N2)、分裂時....


圖4左邊為AFS模型[106],1祖先群體(NA,θ)在τ世代前分裂成兩個子代群體(N1,N2),子代群體間存在基因流(M);右邊為AFS矩陣,從群體1和2中分別隨機抽取n1和n2樣本,DNA測序,與外類群對應(yīng)的DNA比對確定兩樣本中SNP的突變等位基因型,然后應(yīng)用群體基因組比對來計算AFS矩陣各元素觀測值

圖4左邊為AFS模型[106],1祖先群體(NA,θ)在τ世代前分裂成兩個子代群體(N1,N2),子代群體間存在基因流(M);右邊為AFS矩陣,從群體1和2中分別隨機抽取n1和n2樣本,DNA測序,與外類群對應(yīng)的DNA比對確定兩樣本中SNP的突變等位基因型,然后應(yīng)用群體基因組比對來計算AFS矩陣各元素觀測值

理論模擬研究顯示在不同參數(shù)設(shè)置下,由AFS矩陣計算得到的成對群體概率分布圖不一致,可以區(qū)分IM模型與其他模型過程[6,106],但分辨程度至今未見報道.由于選擇效應(yīng)(γ)被納入?yún)?shù)模型,AFS也可分析非中性DNA序列區(qū)域,如非同義密碼位點的SNP.目前應(yīng)用ai程序包來實現(xiàn)AFS....



本文編號:3980651

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