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

要約

選択と遺伝的ドリフトによる対立遺伝子頻度の変化を記述するWright-Fisherモデルの進化パラメータを、時系列データから信頼性の高い推定を構築する。このようなデータは、生物集団では人工進化実験など、行動の文化的進化では、似たような意味を持つ異なる言葉の歴史的使用状況を記録した言語コーパスなど、それぞれ存在する。我々の解析方法は、Wright-Fisherモデルによって予測される対立遺伝子頻度分布のBeta-with-Spikes近似に基づくものである。この近似のパラメータを推定するための自己完結型のスキームを導入し、合成データを用いて、特に従来のアプローチが失敗した強い選択領域と絶滅に近い領域において、その頑健性を実証する。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支持する場合、選択の有意なシグナルを発見した。さらに、スペイン語の歴史的な綴り方改革の文脈から、進化パラメータが変化する時点を検出する可能性を示す。

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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