細分化された集団における遺伝子木からの推論

この論文は、DNA配列のサンプルの変異のパターンから完全な系統発生として構築された細分化された集団の遺伝子木を研究し、そのような遺伝子木の確率分布のための新しい再帰を提示します。基礎となる進化モデルは、細分化された集団における合体プロセスです。突然変異の無限に多くの現場モデルが想定されています。議論される先祖の推論の質問は、移動と突然変異率の最尤推定です。尤度技術による人口増加の検出。シーケンスのサンプルの最新の共通の祖先への時間の分布を決定する。遺伝子ツリー上の変異の年齢の分布を決定する。すべてのシーケンスの最新の共通の祖先がどの亜集団を決定したかを決定します。亜集団の祖先を決定する、彼らがいた場所、そして時代。どの亜集団突然変異が発生したかを決定します。グリフィスとタバレの計算手法は、DNA配列のサンプルの突然変異パターンによって暗示されるトポロジーを条件とする遺伝子ツリーをシミュレートするコンピューター集中マルコフ連鎖シミュレーションです。これらの先祖の推論手法を実装するソフトウェアGenetreeが利用可能です。

This paper studies gene trees in subdivided populations which are constructed as perfect phylogenies from the pattern of mutations in a sample of DNA sequences and presents a new recursion for the probability distribution of such gene trees. The underlying evolutionary model is the coalescent process in a subdivided population. The infinitely-many-sites model of mutation is assumed. Ancestral inference questions that are discussed are maximum likelihood estimation of migration and mutation rates; detection of population growth by likelihood techniques; determining the distribution of the time to the most recent common ancestor of a sample of sequences; determining the distribution of the age of the mutations on the gene tree; determining in which subpopulation the most recent common ancestor of all the sequences was; determining subpopulation ancestors, where they were, and times to them; and determining in which subpopulations mutations occurred. A computational technique of Griffiths and Tavaré used is a computer intensive Markov chain simulation, which simulates gene trees conditional on their topology implied by the mutation pattern in the sample of DNA sequences. The software GENETREE, which implements these ancestral inference techniques, is available.