AMOVAフレームワークを使用して、標準化された遺伝的分化尺度を推定する

頻繁に使用されるFST統計の価値は、集団内の遺伝的変異の量に依存するため、研究間の人口構造の比較は困難です。最近、GSTに基づいて遺伝的分化の標準化された尺度が開発され、この問題に対処しましたが、この標準化された尺度をバイアスなしで推定する方法は提供されていません。ここでは、分子分散フレームワークの分析に基づいて、集団分化の標準化された尺度を推定する方法を提示します。この方法の利点の1つは、テストされた集団構造に異なる階層レベルを含めるように容易に拡張できることです。

Comparison of population structure between studies can be difficult, because the value of the often-used FST-statistic depends on the amount of genetic variation within populations. Recently, a standardized measure of genetic differentiation was developed based on GST, which addressed this problem, though no method was provided to estimate this standardized measure without bias. Here I present a method to estimate a standardized measure of population differentiation based on the analysis of molecular variance framework. One advantage of the method is that it can be readily expanded to include different hierarchical levels in the tested population structure.