移動率のベイジアン推定における不均衡

分子マーカーを使用した移動速度の推定は、多くの集団遺伝学的研究の重要な側面です。移行を推定するためにいくつかの異なる方法が利用可能ですが、これらのほとんどは複数の制限的な仮定を行います。仮定のない比較的自由な方法の1つはベイジャスであり、ベイジアンフレームワークで割り当て方法を使用します。ただし、シミュレートされたデータを使用してテストした場合、この方法はマルコフチェーンモンテカルロの収束に問題があることがわかりました。ここでは、ベイサスを使用して経験的データからの移行率を推定するときに、これらの収束問題が存在するかどうかをテストするために文献研究を実施します。Bayesassを使用した100の研究のレビューは、これが実際にそうであることを示しています。非移民の推定割合は、ほとんどが2/3または1に近いものであり、MCMCが事前の分布の境界近くに閉じ込められる傾向があることを示しています。さらに、推論の品質はサンプリングされた集団の数によって悪影響を受けることがわかりましたが、サンプリングされた個人の数が増加し、FSTで測定された人口構造の強度とともに増加することがわかりました。これらの結果に基づいて、経験的データを使用してベイサスを使用する際に問題を軽減するのに役立ついくつかの推奨事項を提供します。最も重要なことは、研究者は移民率の推論についてより現実的であるべきであり、ベイジャスは実験がその使用を中心に特に設計されている場合にのみ最適な結果をもたらすと主張することです。

The estimation of migration rates using molecular markers is an important aspect of many population genetic studies. Several different methods are available for estimating migration, but most of these make multiple limiting assumptions. One method that is relatively free from assumptions is BAYESASS, which uses assignment methods in a Bayesian framework. However, when tested using simulated data, this method was found to have problems with the convergence of the Markov chain Monte Carlo. Here, I perform a literature study to test whether these convergence problems are also present when BAYESASS is used to estimate migration rates from empirical data. A review of 100 studies that have used BAYESASS shows that this is indeed the case. The estimated proportions of nonmigrants were mostly either close to 2/3 or 1, indicating that the MCMC tends to get trapped near the bounds of the prior distribution. In addition, I found that the quality of the inference was negatively affected by the number of sampled populations, but increased with increasing numbers of sampled individuals and with the strength of the population structure as measured by FST . Based on these results, I give several recommendations that should help to reduce problems when using BAYESASS with empirical data. Most importantly, I argue that researchers should be more realistic about inferences of migration rates and that BAYESASS will give optimal results only when the experiment has been especially designed around its use.