Тест Макдональда-Крейтмана

Тест Макдональда -Крейтмана. — это статистический тест, который часто используется биологами-эволюционистами и популяционными биологами для обнаружения и измерения степени адаптивной эволюции внутри вида путем определения того, произошла ли адаптивная эволюция, а также доли замен, возникших в результате положительного отбора (также известного как направленный отбор ). Для этого тест Макдональда-Крейтмана сравнивает количество вариаций внутри вида ( полиморфизм ) с расхождением между видами (заменами) в двух типах сайтов, нейтральных и ненейтральных. Замещение относится к нуклеотиду, который зафиксирован в пределах одного вида, но другой нуклеотид зафиксирован в пределах второго вида в той же паре оснований гомологичных последовательностей ДНК. Сайт не является нейтральным, если он приносит пользу или вред. Два типа сайтов могут быть как синонимичными, так и несинонимичными в пределах кодирующей белок области. В кодирующей белок последовательности ДНК сайт является синонимичным, если точечная мутация в этом сайте не приводит к изменению аминокислоты, что также известно как молчащая мутация . Поскольку мутация не привела к изменению аминокислоты, которая изначально кодировалась белково-кодирующей последовательностью, фенотип или наблюдаемый признак организма обычно не изменяется в результате молчащей мутации. Участок в последовательности ДНК, кодирующей белок, является несинонимичным, если точечная мутация в этом сайте приводит к изменению аминокислоты, что приводит к изменению фенотипа организма. Обычно молчащие мутации в областях, кодирующих белок, используются в качестве «контроля» в тесте Макдональда-Крейтмана.

В 1991 году Джон Х. Макдональд и Мартин Крейтман разработали тест Макдональда-Крейтмана во время эксперимента с дрозофилой (дрозофилой) и их различиями в аминокислотной последовательности гена алкогольдегидрогеназы. Макдональд и Крейтман предложили этот метод для оценки доли замен, фиксируемых положительным отбором, а не генетическим дрейфом .

Чтобы настроить тест Макдональда-Крейтмана, мы должны сначала создать двустороннюю таблицу непредвиденных обстоятельств наших данных об исследуемых видах, как показано ниже:

	Зафиксированный	Полиморфный
Синоним	Д с	Пс ​
несинонимичный	Д н	П н

• D _s : количество синонимичных замен на ген.
• D _n : количество несинонимичных замен на ген.
• P _s : количество синонимичных полиморфизмов на ген.
• P _n : количество несинонимичных полиморфизмов на ген.

Чтобы количественно оценить значения D _s , D _n , P _s и P _n , вы подсчитываете количество различий в кодирующей белок области для каждого типа переменной в таблице сопряженности.

Нулевая гипотеза теста Макдональда-Крейтмана состоит в том, что соотношение несинонимических и синонимичных вариаций внутри вида будет равняться соотношению несинонимичных и синонимичных вариаций между видами (т. е. D _n / D _s = P _n / P _s ). Когда положительный или отрицательный отбор (естественный отбор) влияет на несинонимическую изменчивость, соотношения перестают быть равными. Соотношение несинонимических и синонимичных вариаций между видами будет ниже, чем соотношение несинонимических и синонимичных вариаций внутри вида (т.е. D _n / D _s < P _n / P _s ), когда действует отрицательный отбор и вредные мутации сильно влияют на полиморфизм. соотношение несинонимических и синонимичных вариаций внутри вида ниже, чем соотношение несинонимических и синонимичных вариаций между видами (т.е. D _n / D _s > P _n / P _s Когда мы наблюдаем положительный отбор, ). Поскольку мутации при положительном отборе быстро распространяются в популяции, они не способствуют полиморфизму, но влияют на дивергенцию.

Используя уравнение, полученное Смитом и Эйром-Уокером , мы можем оценить долю замен оснований, зафиксированную естественным отбором, α, используя следующую формулу:

$\alpha =1-{\frac {D_{s}P_{n}}{D_{n}P_{s}}}$

Альфа представляет собой долю замен, вызванных положительным отбором. Альфа может быть равна любому числу от -∞ до 1. Отрицательные значения альфа возникают из-за ошибки выборки или нарушений модели, таких как разделение слегка вредных аминокислотных мутаций. Как и выше, наша нулевая гипотеза состоит в том, что α=0, и мы ожидаем, что D _n / D _s будет равно P _n / P _s .

Индекс нейтральности

Индекс нейтральности (NI) количественно характеризует направление и степень отклонения от нейтральности (где соотношения P _n / P _s и D _n / D _s равны). Если предположить, что молчащие мутации нейтральны, индекс нейтральности больше 1 (т.е. NI > 1) указывает на то, что действует негативный отбор, приводящий к избытку полиморфизма аминокислот. Это происходит потому, что естественный отбор благоприятствует очищающему отбору и устранению вредных аллелей. Поскольку молчащие мутации нейтральны, индекс нейтральности ниже 1 (т.е. NI < 1) указывает на избыток немолчащей дивергенции, который происходит, когда в популяции действует положительный отбор. Когда на вид действует положительный отбор, естественный отбор отдает предпочтение определенному фенотипу перед другими фенотипами, и предпочтительный фенотип начинает закрепляться в виде по мере увеличения частоты аллелей для этого фенотипа. Чтобы найти индекс нейтральности, мы можем использовать следующее уравнение:

$NI={\frac {P_{n}/P_{s}}{D_{n}/D_{s}}}$

Источники ошибок теста Макдональда – Крейтмана.

Одним из недостатков выполнения теста Макдональда-Крейтмана является то, что этот тест, как и любой другой статистический тест, подвержен ошибкам. Многие факторы могут способствовать ошибкам в оценках уровня адаптивной эволюции, включая наличие слегка вредных мутаций, вариации частоты мутаций в геноме, вариации в историях слияния по всему геному и изменения в эффективном размере популяции. Все эти факторы приводят к занижению оценки α. Однако, согласно исследованию Чарльзворта (2008), Андольфатто (2008), и Эйр-Уокер (2006), ни один из этих факторов не является достаточно значимым, чтобы заставить ученых поверить в ненадежность теста Макдональда-Крейтмана, за исключением наличия у видов слегка вредных мутаций.

В целом тест Макдональда-Крейтмана часто считают ненадежным из-за того, насколько сильно этот тест склонен недооценивать степень адаптивной эволюции при наличии слегка вредных мутаций. Слегка вредную мутацию можно определить как мутацию, на которую негативный отбор действует очень слабо, так что ее судьба определяется как отбором, так и случайным генетическим дрейфом. Если в популяции сегрегируются слегка вредные мутации, то обнаружить положительный отбор становится затруднительно, а степень положительного отбора недооценивается. Слабо вредные мутации имеют больше шансов способствовать полиморфизму, чем сильно вредные мутации, но все же имеют низкую вероятность фиксации. Это создает предвзятость в оценке степени адаптивной эволюции с помощью теста Макдональда-Крейтмана, что приводит к значительно более низкой оценке α. Напротив, поскольку сильно вредные мутации не способствуют ни полиморфизму, ни дивергенции, сильно вредные мутации не искажают оценки α. Наличие слегка вредных мутаций тесно связано с генами, у которых произошло наибольшее сокращение эффективного размера популяции. Это означает, что вскоре после недавнего сокращения эффективной численности популяции вида, например, возникновения узкого места, мы наблюдаем большее присутствие слегка вредных мутаций в областях, кодирующих белок. Мы можем установить прямую связь с увеличением количества слегка вредных мутаций и недавним уменьшением эффективного размера популяции. Для получения дополнительной информации о том, почему размер популяции влияет на тенденцию к увеличению частоты слегка вредных мутаций, обратитесь к статье Почти нейтральная теория молекулярной эволюции .

всегда существует вероятность ошибки типа I и ошибки типа II Кроме того, как и в любом статистическом тесте, в тесте Макдональда Крейтмана . При использовании статистических тестов мы должны больше стараться избегать ошибок типа I, избегать отклонения нулевой гипотезы, хотя она на самом деле верна. Однако тест Макдональда Крейтмана очень уязвим к ошибкам I рода из-за множества факторов, которые могут привести к случайному отклонению истинной нулевой гипотезы. К таким факторам относятся различия в скорости рекомбинации, неравновесная демография, небольшие размеры выборки и сравнения с участием недавно разошедшихся видов. Все эти факторы способны влиять на способность теста Макдональда-Крейтмана обнаруживать положительный отбор, а также на уровень положительного отбора, действующего на вид. Эта неспособность правильно определить уровень положительного отбора, действующего на вид, часто приводит к ложноположительным результатам и некорректному отклонению нулевой гипотезы.

При выполнении теста Макдональда-Крейтмана ученым также следует избегать слишком большого количества ошибок второго рода. В противном случае результаты теста могут оказаться слишком ошибочными и его результаты будут признаны бесполезными.

Механизмы исправления ошибок теста Макдональда – Крейтмана.

Продолжается экспериментирование с тестом Макдональда-Крейтмана и способами повышения точности теста. Самая важная ошибка, которую следует исправить, — это ошибка, состоящая в том, что α сильно недооценивается при наличии слегка вредных мутаций, как обсуждалось в предыдущем разделе «Источники ошибок при использовании теста Макдональда-Крейтмана». Эта возможная корректировка теста Макдональда-Крейтмана включает удаление полиморфизмов ниже определенного значения из набора данных, чтобы улучшить и увеличить количество замен, произошедших в результате адаптивной эволюции. Чтобы свести к минимуму влияние слегка вредных мутаций, было предложено исключить полиморфизмы, частота которых ниже определенной пороговой частоты, например <8% или <5% (до сих пор ведется много споров о том, каким должно быть наилучшее пороговое значение). Не включая полиморфизмы с определенной частотой, вы можете уменьшить систематическую ошибку, создаваемую слегка вредными мутациями, поскольку будет учитываться меньшее количество полиморфизмов. Это повысит оценку α. Следовательно, оцененную степень адаптивной эволюции не следует так сильно занижать, считая тест Макдональда-Крейтмана более надежным.

Одной из необходимых корректировок является контроль ошибки типа I в тесте Макдональда-Крейтмана, см. обсуждение этого вопроса в предыдущем разделе «Источники ошибок при использовании теста Макдональда-Крейтмана». Один из способов избежать ошибок типа I — избегать использования популяций, которые недавно столкнулись с узким местом, то есть недавно у них произошло недавнее уменьшение эффективной численности популяции. Чтобы сделать анализ максимально точным в тесте Макдональда-Крейтмана, лучше всего использовать большие размеры выборки, но до сих пор ведутся споры о том, насколько велик «большой». другой метод контроля ошибок I типа в тесте Макдональда Крейтмана применительно к некодирующей ДНК . Питер Андольфатто предлагает определение уровней значимости путем коалесцентного моделирования с рекомбинацией при полногеномном сканировании для отбора на некодирующей ДНК. Сделав это, вы сможете повысить точность статистического теста и избежать ложноположительных результатов. Учитывая все эти возможные способы избежать ошибок типа I, ученым следует осторожно выбирать, какие популяции они анализируют, чтобы избежать анализа популяций, который приведет к неточным результатам.

См. также

• Адаптивная эволюция
• Выбор направления
• G-тест
• Отрицательный отбор (естественный отбор)
• K _a /K _s Соотношение