遺伝的変異に対する指数関数的な人口増加よりも速く加速することの影響

現在のヒトシーケンスプロジェクトは、非常にまれな遺伝的変異の豊富さを観察し、人口増加の最近の加速を示唆しています。遺伝的変異の量と性質に対するこのような加速成長の影響をよりよく理解するために、合体フレームワークで指数関数的成長よりも速く組み込むことができる新しいクラスのモデルを紹介します。私たちの研究は、このような加速成長が最近の人口サイズのみに影響を与えるため、変動のパターンに対するモデルの影響を検出するために大きなサンプルが必要であることを示しています。モデルを固定初期成長率と比較すると、成長が加速するモデルは非常に大きな現在の人口サイズを達成し、これらの集団からの大規模なサンプルには、一定の成長のある集団からのサンプルよりも多くの変動が含まれています。この増加は、シングルトンの変動の増加によってほぼ完全に促進されます。さらに、結合の不均衡は、成長が加速する集団でより速く減衰します。代わりに、現在の人口サイズを条件付ける場合、成長が加速するモデルは、指数関数的成長のモデルと比較して、全体的な変動が少なく、連鎖不平衡減衰が遅くなります。また、非常にまれなバリアントのペアワイズリンケージの不均衡には、最近の成長率に関する情報が含まれていることがわかります。最後に、加速成長のモデルが現在の有効な人口規模と成長時間の推定値を大幅に変える可能性があることを実証します。

Current human sequencing projects observe an abundance of extremely rare genetic variation, suggesting recent acceleration of population growth. To better understand the impact of such accelerating growth on the quantity and nature of genetic variation, we present a new class of models capable of incorporating faster than exponential growth in a coalescent framework. Our work shows that such accelerated growth affects only the population size in the recent past and thus large samples are required to detect the models' effects on patterns of variation. When we compare models with fixed initial growth rate, models with accelerating growth achieve very large current population sizes and large samples from these populations contain more variation than samples from populations with constant growth. This increase is driven almost entirely by an increase in singleton variation. Moreover, linkage disequilibrium decays faster in populations with accelerating growth. When we instead condition on current population size, models with accelerating growth result in less overall variation and slower linkage disequilibrium decay compared to models with exponential growth. We also find that pairwise linkage disequilibrium of very rare variants contains information about growth rates in the recent past. Finally, we demonstrate that models of accelerating growth may substantially change estimates of present-day effective population sizes and growth times.