HKA тест - HKA test - Wikipedia

В HKA тест, названный в честь Ричард Р. Хадсон, Мартин Крейтман, и Монтсеррат Агуаде, это статистический тест, используемый в генетике для оценки предсказаний Нейтральная теория молекулярной эволюции. Сравнивая полиморфизм внутри каждого вида и расхождение Наблюдаемые между двумя видами в двух или более локусах, тест может определить, является ли наблюдаемое различие результатом нейтральной эволюции или, скорее, адаптивной эволюции.^[1] Разработанный в 1987 г. тест HKA является предшественником Тест Макдональда-Крейтмана, который был получен в 1991 году. Тест HKA лучше всего использовать для поиска балансирующий выбор, недавний выборочные зачистки или другие силы, уменьшающие вариацию.^[2]

Нейтральная эволюция

Теория нейтральной эволюции, впервые предложенная Кимурой в статье 1968 года, а затем полностью определенная и опубликованная в 1983 году, является основой для многих статистических тестов, которые обнаруживают отбор на молекулярном уровне. Кимура отметил, что скорость мутаций в геноме слишком высока (т.е.высокий полиморфизм), чтобы строго соответствовать направленной эволюции. Более того, функционально менее важные участки генома развиваются более быстрыми темпами.^[3] Затем Кимура постулировал, что большинство модификаций генома нейтральны или почти нейтральны и развиваются в результате случайного генетического дрейфа. Следовательно, согласно нейтральной модели, полиморфизм внутри вида и дивергенция между родственными видами в гомологичных местах будут сильно коррелированы. Теория нейтральной эволюции стала нулевой моделью, на которой основаны критерии отбора, и отклонение от этой модели можно объяснить направленной или выборочной эволюцией.

Формулы

Скорость мутации в популяции можно оценить с помощью формулы оценки Уоттерсона: θ = 4Ν_еμ, где Ν_е - эффективный размер популяции, а μ - частота мутаций (замен на сайт в единицу времени).^[4] Hudson et al. предложила применить эти переменные к критерию согласия по критерию хи-квадрат.

Статистика теста, предложенная Hudson et al., Χ², является:

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

Это означает, что для каждого локуса (L) (для которых должно быть не менее двух) сумма разницы в количестве наблюдаемых полиморфных сайтов в образце A минус оценка ожидаемого квадрата полиморфизма, все из которых делятся на дисперсию. Точно так же эта формула затем применяется к образцу B (от другого вида), а затем может применяться к расхождению между двумя видами образца. Сумма этих трех переменных и есть статистика теста (X²). Если полиморфизм внутри видов A и B, а также дивергенция между ними независимы, то тестовая статистика должна приблизительно соответствовать распределению хи-квадрат.^[1]

Для простого объяснения пусть D₁ = дивергенция между видами или количество фиксированных различий в первом локусе. Аналогично D₂ = расхождение во втором локусе. Пусть P₁ и P₂ = количество полиморфных сайтов в локусах один и два, соответственно (мера полиморфизма внутри вида). Если нет направленной эволюции, то D₁/ D₂ = P₁/П₂.

Пример

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

Тест, предполагающий нейтральную эволюцию:Предположим, у вас есть данные из двух локусов (1 и 2) двух видов (A и B). Локус 1 показывает высокую дивергенцию и высокий полиморфизм у обоих видов. Локус 2 показывает низкую дивергенцию и низкий полиморфизм. Это можно объяснить нейтральной разницей в скорости мутаций в каждом локусе.

Пример нейтральной эволюции - без выбора

Тест, предлагающий выбор:Снова предположим, что у вас есть данные, как в последнем примере, только на этот раз локус 2 имеет равную дивергенцию с локусом 1 и еще более низкий полиморфизм у вида B. В этом случае скорость мутации в каждом локусе одинакова, поэтому это можно объяснить только тем, что сокращение эффективного размера популяции Ne вида B, что считается актом отбора.

Пример направленной эволюции - выбор

Рекомендации

1. Хадсон, Р.Р .; Крейтман, М; Агуаде, М. (май 1987 г.). «Тест нейтральной молекулярной эволюции на основе нуклеотидных данных». Генетика. 116 (1): 153–9. ЧВК  1203113. PMID  3110004.
2. Крейтман, Мартин (1 сентября 2000 г.). «Методы обнаружения селекционных популяций с применением к человеку». Ежегодный обзор геномики и генетики человека. 1 (1): 539–559. Дои:10.1146 / annurev.genom.1.1.539. PMID  11701640.
3. Кимура, Мотоо (1984). Нейтральная теория молекулярной эволюции (1-е изд. ПБК, отв. Ред.). Кембридж [Кембриджшир]: Издательство Кембриджского университета. ISBN  0521317932.
4. Уоттерсон, Г.А. (1 апреля 1975 г.). «О количестве сегрегационных сайтов в генетических моделях без рекомбинации». Теоретическая популяционная биология. 7 (2): 256–276. Дои:10.1016/0040-5809(75)90020-9. PMID  1145509.