Self-contained Beta-with-Spikes Approximation for Inference Under a Wright-Fisher Model

要約

時系列データから、選択と遺伝的ドリフトによる対立遺伝子頻度の変化を説明する Wright-Fisher モデル内の進化パラメータの信頼できる推定を構築します。
このようなデータは、たとえば人工進化実験による生物学的個体群、および類似した意味を持つさまざまな単語の歴史的使用法を文書化する言語コーパスなどの行動の文化的進化のために存在します。
私たちの分析方法は、ライトフィッシャーモデルによって予測された対立遺伝子頻度の分布に対する Beta-with-Spikes 近似に基づいています。
近似のパラメーターを推定するための自己完結型スキームを導入し、特に以前のアプローチが失敗する強い選択とほぼ絶滅の体制で、合成データでその堅牢性を示します。
さらに、パン酵母 (Saccharomyces cerevisiae) の対立遺伝子頻度データに適用し、独立した証拠がそのような結論を裏付ける場合に選択の重要なシグナルを見つけます。
さらに、スペイン語の歴史的な綴り改革の文脈で進化的パラメータが変化する時点を検出する可能性を示します。

要約(オリジナル)

We construct a reliable estimation of evolutionary parameters within the Wright-Fisher model, which describes changes in allele frequencies due to selection and genetic drift, from time-series data. Such data exists for biological populations, for example via artificial evolution experiments, and for the cultural evolution of behavior, such as linguistic corpora that document historical usage of different words with similar meanings. Our method of analysis builds on a Beta-with-Spikes approximation to the distribution of allele frequencies predicted by the Wright-Fisher model. We introduce a self-contained scheme for estimating the parameters in the approximation, and demonstrate its robustness with synthetic data, especially in the strong-selection and near-extinction regimes where previous approaches fail. We further apply to allele frequency data for baker’s yeast (Saccharomyces cerevisiae), finding a significant signal of selection in cases where independent evidence supports such a conclusion. We further demonstrate the possibility of detecting time-points at which evolutionary parameters change in the context of a historical spelling reform in the Spanish language.

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