тест HKA

Тест HKA , названный в честь Ричарда Р. Хадсона , Мартина Крейтмана и Монтсеррат Агуаде , представляет собой статистический тест, используемый в генетике для оценки предсказаний нейтральной теории молекулярной эволюции . Сравнивая полиморфизм внутри каждого вида и расхождение , наблюдаемое между двумя видами в двух или более локусах, тест может определить, вероятно ли наблюдаемое различие связано с нейтральной эволюцией или, скорее, с адаптивной эволюцией. ^{[ 1 ]} Тест HKA, разработанный в 1987 году, является предшественником теста Макдональда-Крейтмана , который был разработан в 1991 году. Тест HKA лучше всего использовать для поиска балансирующего отбора , недавних выборочных проверок или других факторов, уменьшающих вариации. ^{[ 2 ]}

Нейтральная эволюция

Теория нейтральной эволюции, впервые предложенная Кимурой в статье 1968 года, а затем полностью сформулированная и опубликованная в 1983 году, является основой для многих статистических тестов, которые обнаруживают отбор на молекулярном уровне. Кимура отметил, что уровень мутаций в геноме слишком высок (т.е. высокий полиморфизм), чтобы можно было рассматривать его строго в рамках направленной эволюции. Более того, функционально менее важные участки генома развиваются более быстрыми темпами. ^{[ 3 ]} Затем Кимура предположил, что большинство модификаций генома нейтральны или почти нейтральны и развиваются в результате случайного генетического дрейфа. Следовательно, в рамках нейтральной модели полиморфизм внутри вида и дивергенция между родственными видами в гомологичных сайтах будут сильно коррелировать. Теория нейтральной эволюции стала нулевой моделью, на которой основаны тесты отбора, и отклонение от этой модели можно объяснить направленной или избирательной эволюцией.

Формулы

Скорость мутаций внутри популяции можно оценить с помощью формулы оценки Уоттерсона: θ=4Ν _e μ, где Ν _e — эффективный размер популяции, а μ — скорость мутаций (замен на сайт в единицу времени). ^{[ 4 ]} Хадсон и др. предложил применить эти переменные к критерию согласия хи-квадрат.

Тестовая статистика, предложенная Хадсоном и др., Χ ², является:

X^{2}={\frac {\sum _{i=1}^{L}(S_{i}^{A}-{\widehat {E}}(S_{i}^{A}))^{2}}{{\widehat {V}}ar(S_{i}^{A})}}

Это означает, что для каждого локуса ( L ) (которых должно быть не менее двух) сумма разницы в количестве наблюдаемых полиморфных сайтов в образце A минус оценка ожидаемого полиморфизма в квадрате, все из которых делятся на дисперсию . Аналогично, эта формула затем применяется к образцу B (из другого вида), а затем может быть применена к расхождению между двумя видами образцов. Сумма этих трех переменных представляет собой тестовую статистику (X ²). Если полиморфизм внутри видов A и B, а также расхождение между ними независимы, то тестовая статистика должна примерно соответствовать распределению хи-квадрат. ^{[ 1 ]}

Для простого объяснения пусть D ₁ = дивергенция между видами или количество фиксированных различий в первом локусе. Аналогично D ₂ = дивергенция во втором локусе. Пусть P ₁ и P ₂ = количество полиморфных сайтов в первом и втором локусах соответственно (мера полиморфизма внутри вида). Если направленной эволюции нет, то D ₁ /D ₂ = P ₁ /P ₂ .

Пример

В этих примерах расстояние между локусами двух видов определяется путем измерения количества замен на сайт при сравнении двух видов. Затем мы можем рассчитать скорость мутаций (изменения последовательности ДНК до единицы времени), если мы знаем время, прошедшее с тех пор, как два вида отделились от общего предка.

Тест, который предполагает нейтральную эволюцию: Предположим, что у вас есть данные по двум локусам (1 и 2) двух видов (А и В). Локус 1 демонстрирует высокую дивергенцию и высокий полиморфизм у обоих видов. Локус 2 демонстрирует низкую дивергенцию и низкий полиморфизм. Это можно объяснить нейтральной разницей в скорости мутаций в каждом локусе.

Тест, предлагающий выбор: Снова предположим, что у вас есть данные, как в последнем примере, только на этот раз локус 2 имеет такую же дивергенцию, что и локус 1, но меньший полиморфизм у вида B. В этом случае скорость мутаций в каждом локусе одинакова, поэтому это можно объяснить только уменьшение эффективной численности популяции Ne вида B, что рассматривается как акт отбора.

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^б Хадсон, РР; Крейтман, М; Агуаде, М. (май 1987 г.). «Тест нейтральной молекулярной эволюции на основе данных о нуклеотидах» . Генетика . 116 (1): 153–9. дои : 10.1093/генетика/116.1.153 . ПМК 1203113 . ПМИД 3110004 .
^ Крейтман, Мартин (1 сентября 2000 г.). «Методы обнаружения отбора в популяциях с применением к человеку» . Ежегодный обзор геномики и генетики человека . 1 (1): 539–559. дои : 10.1146/annurev.genom.1.1.539 . ПМИД 11701640 .
^ Кимура, Мотоо (1984). Нейтральная теория молекулярной эволюции (1-е изд., переизд.). Кембридж [Кембриджшир]: Издательство Кембриджского университета. ISBN 0521317932 .
^ Уоттерсон, Джорджия (1 апреля 1975 г.). «О количестве сайтов сегрегации в генетических моделях без рекомбинации». Теоретическая популяционная биология . 7 (2): 256–276. дои : 10.1016/0040-5809(75)90020-9 . ПМИД 1145509 .

[Hudson-1] Jump up to: ^а ^б Хадсон, РР; Крейтман, М; Агуаде, М. (май 1987 г.). «Тест нейтральной молекулярной эволюции на основе данных о нуклеотидах» . Генетика . 116 (1): 153–9. дои : 10.1093/генетика/116.1.153 . ПМК 1203113 . ПМИД 3110004 .

[2] Крейтман, Мартин (1 сентября 2000 г.). «Методы обнаружения отбора в популяциях с применением к человеку» . Ежегодный обзор геномики и генетики человека . 1 (1): 539–559. дои : 10.1146/annurev.genom.1.1.539 . ПМИД 11701640 .

[3] Кимура, Мотоо (1984). Нейтральная теория молекулярной эволюции (1-е изд., переизд.). Кембридж [Кембриджшир]: Издательство Кембриджского университета. ISBN 0521317932 .

[4] Уоттерсон, Джорджия (1 апреля 1975 г.). «О количестве сайтов сегрегации в генетических моделях без рекомбинации». Теоретическая популяционная биология . 7 (2): 256–276. дои : 10.1016/0040-5809(75)90020-9 . ПМИД 1145509 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]