Multispecies birlashma jarayoni - Multispecies coalescent process

Multispecies koalescent jarayoni ning namunasi uchun nasabiy aloqalarni tavsiflovchi stoxastik jarayon modeli DNK bir nechta turlardan olingan ketma-ketliklar.^[1] Bu dasturni ifodalaydi birlashma nazariyasi bir nechta turlarga nisbatan. Ko'p turlicha birlashish natijasida individual gen uchun turlar o'rtasidagi munosabatlar ( gen daraxti) turlarning keng tarixidan farq qilishi mumkin ( turlar daraxti). Uning nazariyasi va amaliyoti uchun muhim ahamiyatga ega filogenetik^[2][3] va genom evolyutsiyasini tushunish uchun.

A gen daraxti birlashtirilmaydigan lokus uchun ketma-ketlik namunasi orasidagi evolyutsion munosabatlarni tavsiflovchi ikkilik grafik. A spechene daraxti daraxtlarga o'xshash evolyutsiyani nazarda tutib, turlar to'plami o'rtasidagi evolyutsion munosabatlarni tavsiflaydi. Biroq, bir nechta jarayonlar o'zaro kelishmovchilikka olib kelishi mumkin gen daraxtlari va tur daraxtlari. The Ko'p tusli koalescent model ota-bobolarni hisobga olganda turlarning filogeniyalarini xulosa qilish uchun asos yaratadi polimorfizm va gen daraxti turlarining daraxti ziddiyat. Jarayon shuningdek Tsenzurali koalesans.^[4]

Gen daraxtlari va tur daraxtlari o'rtasidagi kelishmovchilik belgilar paydo bo'ladigan holatlarga olib kelishi mumkin homoplastik (alohida nasl-nasabda mustaqil ravishda olinishi yoki yo'qolishi uchun) ushbu belgilar aslida yagona kelib chiqishiga turlar o'rtasidagi munosabatlarni hisobga olgan holda; bu hodisa deyiladi hemiplaziya.^[5] Gemiplaziyaga qaratilgan ko'plab tadqiqotlar nukleotid yoki aminokislota o'rnini bosish kabi genomik belgilarga qaratilgan,^[6] indels,^[7][8] yoki karyotipik farqlar^[9] (garchi bularning oxirgisi boshqa ko'pgina belgilarga qaraganda kamroq diplomatiyaga duchor bo'ladi). Shu bilan birga, fenotipik belgilar ham gemiplaziyani namoyish etish imkoniyatiga ega.^[10]

Gen daraxtlari turlarining daraxtlarning uyg'unligi

O'rtasidagi munosabatlarni ko'rsatadigan bir nechta kootsesentning tasviri turlar daraxti (qora kontur) va gen daraxtlari (tur daraxtiga o'rnatilgan qizil chiziqlar). Ikki spetsifikatsiya hodisasi orasidagi vaqt (T, birlashadigan birliklarda o'lchangan), to'rtta gen daraxtining ehtimolligini hisoblash uchun ishlatilishi mumkin (ko'rsatilgan tenglamalar yordamida). E'tibor bering, gen daraxtlaridan ikkitasi topologik jihatdan bir xil, ammo ular nasllarning birlashish vaqtlarida farqlanadi.

Agar biz ildiz otgan uchta takson daraxtini, oddiy bo'lmagan filogenetik daraxtni ko'rib chiqsak, uch xil daraxt topologiyasi mavjud^[11] ammo to'rtta gen daraxti.^[12] Topologiyalar soni kamroq bo'lishiga qaramay, to'rtta alohida gen daraxti mavjudligi, ularning birlashish davrida farq qiladigan topologik jihatdan bir xil gen daraxti mavjudligini aks ettiradi. 1-turdagi daraxtda A-B naslini C nasabidan ajratib turuvchi spetsifikatsiya hodisasidan so'ng A va B turlaridagi allellar birlashadi. 2-turdagi daraxtda A va B turkumidagi allellar A-B naslini C nasabidan ajratib turuvchi spetsifikatsiya hodisasidan oldin birlashadi (boshqacha aytganda, 2-tip daraxt chuqur birlashish daraxt). 1 va 2 turdagi gen daraxtlari ikkalasi ham tur daraxtiga mos keladi. Qolgan ikkita gen daraxti tur daraxtidan farq qiladi; ikkita ziddiyatli gen daraxtlari ham chuqur birlashish daraxtlar.

Vaqtlarning birlashishga taqsimlanishi, aslida bu barcha daraxtlar uchun uzluksiz. Boshqacha qilib aytganda, bir xil gen daraxti bo'lgan har qanday ikkita lokus uchun aniq birlashish vaqti farq qilishi mumkin. Shu bilan birga, daraxtlarni birlashtirish birinchi spetsifikatsiya hodisasidan oldin yoki keyin sodir bo'lganligiga qarab sindirish qulay.

Birlashuvchi birliklarda ichki novda uzunligini hisobga olgan holda har bir gen daraxtining ehtimolligini hisoblash to'g'ri.^[13] Diploid organizmlar uchun birlashuvchi birliklardagi novdalar uzunligi - bu spetsifikatsiya hodisalari orasidagi avlodlar soni, ularning populyatsiyasining ikki baravar ko'pligiga. Chuqur birlashish daraxtining uchalasi ham bir-biriga mos keladigan va ikkitasi chuqur birlashuvchi daraxt bo'lganligi sababli, uch taksonli gen daraxtining tur daraxtiga mos kelish ehtimoli quyidagicha:

${ displaystyle { begin {aligned} P (muvofiqlik) & = 1 - { frac {2} {3}} exp (-T) = 1 - { frac {2} {3}} exp (- { frac {t} {2N_ {e}}}) end {hizalanmış}}}$

Gemiplaziya (gen daraxti turlarining daraxtlari farqini talab qiladi) va haqiqiy homoplaziya (gen daraxti turiga mos keladigan gen daraxti yoki nomuvofiq bo'lgan gen daraxtida paydo bo'lishi mumkin) o'rtasidagi farqlarni ko'rsatadigan ko'milgan gen daraxti bo'lgan daraxtlar misollari. daraxt turlari daraxti bilan). Biz foydalanamiz haqiqiy gomoplaziya Gomoplazani ko'rsatadigan misol uchun, hemiplazi ham, homoplaziya ham turlar daraxtini hisobga olgan holda homoplastik ko'rinishga ega ekanligini ta'kidlash. Ushbu misol gen daraxtidagi ba'zi xususiyatlarning kelib chiqishini ko'rsatadi (ko'k). Har bir turda belgining mavjudligi (+) yoki yo'qligi (-) rasmning yuqori qismida ko'rsatilgan. E'tibor bering, gomoplaziya ikkita (yoki undan ortiq) mustaqil yutuqlarni aks ettirishi mumkin (bu erda ko'rsatilgandek) va u shuningdek bitta kelib chiqishni, so'ngra yo'qotish (yoki bir nechta yo'qotishlarni) aks ettirishi mumkin.

Birlashadigan birliklarda filial uzunligi (T) muqobil shaklda ham yozilgan: avlodlar soni (t) aholi sonining ikki baravar ko'pligiga (N_e). Pamilo va Nei^[13] Shuningdek, to'rt va besh taksonli ildiz otgan daraxtlar uchun muvofiqlik ehtimoli hamda kattaroq daraxtlar uchun moslik ehtimoli bo'yicha umumiy yuqori chegara olingan. Rozenberg^[14] topologiyalarning to'liq to'plami uchun ishlatiladigan tenglamalarni kuzatib bordi (garchi taksanlar soni ko'payishi bilan mumkin bo'lgan aniq filogenetik daraxtlarning ko'pligi bo'lsa ham^[11] agar taksonlar soni juda cheklangan bo'lsa, bu tenglamalarni amaliy emas qiladi).

Gemipriziya hodisasi gen daraxtlari turlarining daraxtlar kelishmovchiligiga asoslangan asosiy g'oyaning tabiiy davomidir. Agar turlar daraxtiga mos kelmaydigan ba'zi bir belgilar tarqalishini ko'rib chiqsak, u aks ettirishi mumkin gomoplaziya (belgining bir nechta mustaqil kelib chiqishi yoki bitta kelib chiqishi, so'ngra ko'p yo'qotish) yoki u gemiplaziyani aks ettirishi mumkin (tur daraxti bilan rozi bo'lmagan gen daraxti bilan bog'liq bo'lgan belgining yagona kelib chiqishi).

Deb nomlangan hodisa tugallanmagan nasllarni saralash (ko'pincha ilmiy adabiyotlarda qisqartirilgan ILS)^[7]) hodisaga bog'langan. Agar gemiplaziya illyustratsiyasini ildizli to'rt taksonli daraxt yordamida ko'rib chiqsak (o'ngdagi rasmga qarang) A, B va C taksonlarining umumiy ajdodi bilan A va B taksonlarining umumiy ajdodi o'rtasidagi nasl polimorf bo'lishi kerak. olingan xususiyat bilan allel (masalan, a bir marta ishlatiladigan element kiritish^[15]) va ajdodlar xususiyati bilan allel. To'liq bo'lmagan nasllarni saralash kontseptsiyasi oxir-oqibat bir yoki bir nechta spetsifikatsiya hodisalari bo'yicha polimorfizmlarning davomiyligini aks ettiradi.

Ko‘p jinsli birlashuvning matematik tavsifi

Ko'p jinsli kootsentent modeldagi gen daraxtlarining ehtimollik zichligi, shuningdek, ko'p joyli ketma-ketlik ma'lumotlari yordamida parametrlarni baholash uchun foydalanish bilan birga muhokama qilinadi.

Taxminlar

Filogeniya turlari ma'lum deb taxmin qilinadi. Shuningdek, migratsiya, duragaylash yoki intrigressiyasiz, turlarning divergentsiyasidan keyin to'liq izolyatsiya qilish nazarda tutilgan. Lokus ichidagi barcha saytlar bir xil gen daraxtiga ega bo'lishi uchun biz hech qanday rekombinatsiya qilmaymiz (topologiya va birlashish vaqtlari).

Ma'lumotlar va model parametrlari

Ushbu uslubning modeli va tatbiqi har qanday turdagi daraxtlarga qo'llanilishi mumkin. Misol tariqasida maymunlar: inson (H), shimpanze (C), gorilla (G) va orangutan (O) hisobga olinadi. Tur daraxtining topologiyasi, (((HC) G) O)), tahlilda ma'lum va aniqlangan (1-rasm).^[4] Ruxsat bering ${ displaystyle D = {D_ {i} }}$ butun ma'lumotlar to'plami bo'ling, qaerda ${ displaystyle {D_ {i}}}$ lokusdagi ketma-ketlikni moslashtirishni ifodalaydi ${ displaystyle i}$, bilan ${ displaystyle i = 1,2, ldots, L}$ jami uchun ${ displaystyle L}$ lokuslar.

Hozirgi turdagi populyatsiya miqdori, ba'zi bir joylarda ushbu turdan bir nechta shaxs tanlangan taqdirdagina hisobga olinadi.

1-rasm misolidagi modeldagi parametrlar uchta ajralib chiqish vaqtini o'z ichiga oladi ${ displaystyle tau _ {HC}}$, ${ displaystyle tau _ {HCG}}$ va ${ displaystyle tau _ {HCGO}}$ va aholi sonining parametrlari ${ displaystyle theta _ {H}}$ odamlar uchun; ${ displaystyle theta _ {C}}$ shimpanzeler uchun; va ${ displaystyle theta _ {HC}}$, ${ displaystyle theta _ {HCG}}$ va ${ displaystyle theta _ {HCGO}}$ uchta ajdod turiga.

Ajralish vaqtlari (${ displaystyle tau}$'lar) tur daraxtidagi ajdodlar tugunidan to hozirgi kungacha har bir sayt uchun kutilayotgan mutatsiyalar soni bilan o'lchanadi (Rannala va Yangning 1-rasm, 2003).

Shuning uchun parametrlar ${ displaystyle Theta = { theta _ {H}, theta _ {C}, theta _ {HC}, theta _ {HCG}, theta _ {HCGO}, tau _ {HC}, tau _ {HCG}, tau _ {HCGO} }}$.

Mumkinlikka asoslangan xulosa

Genlarning nasabnomasi ${ displaystyle G_ {i}}$ har bir lokusda ${ displaystyle i}$ daraxt topologiyasi bilan ifodalanadi ${ displaystyle T_ {i}}$ va birlashish vaqtlari ${ displaystyle t_ {i}}$. Berilgan parametrlar ${ displaystyle Theta}$, ehtimollik taqsimoti ${ displaystyle G_ {i} = {T_ {i}, t_ {i} }}$ tomonidan berilgan model bo'yicha birlashma jarayoni bilan belgilanadi

${ displaystyle f (G mid Theta) = prod _ {i} f (G_ {i} mid Theta) = prod _ {i} f (T_ {i}, t_ {i} mid ) Teta)}$

Ma'lumotlarning ehtimoli ${ displaystyle D_ {i}}$ genus daraxti va lokusdagi birlashish vaqtlari (va shu tariqa filial uzunliklari) hisobga olingan holda ${ displaystyle f (D_ {i} mid G_ {i})}$ Felsenshteynning filogenetik ehtimoli.^[16] Lokuslar bo'yicha mustaqil evolyutsiya taxminiga ko'ra,

${ displaystyle f (D mid G) = prod _ {i} f (D_ {i} mid G_ {i})}$

By Bayes xulosasi qo'shma asosga asoslangan shartli taqsimlash

${ displaystyle f ( Theta, G mid D) propto f (D mid G) f (G mid Theta) f ( Theta).}$

Keyin orqa taqsimot ning ${ displaystyle Theta}$ tomonidan berilgan

${ displaystyle f ( Theta mid D) = int f ( Theta, G mid D) dG,}$

bu erda integratsiya barcha mumkin bo'lgan gen daraxtlari topologiyalari bo'yicha yig'indini va har bir lokusda birlashuvchi vaqtlar bo'yicha integratsiyani anglatadi.^[17]

Gen nasabnomalarining tarqalishi

Ning qo'shma taqsimoti ${ displaystyle f (T_ {i}, t_ {i} mid Theta)}$ to'g'ridan-to'g'ri ushbu bo'limda olingan. Turli xil turlarning ikkita ketma-ketligi faqat ikkita turga kelib chiqqan bitta populyatsiyada birlashishi mumkin. Masalan, H va G sekanslari HCG yoki HCGO populyatsiyalarida birlashishi mumkin, ammo H yoki HC populyatsiyalarida emas. Turli populyatsiyalardagi birlashuvchi jarayonlar har xil.

Har bir populyatsiya uchun nasabnomalar vaqt o'tishi bilan, populyatsiya oxirigacha kuzatiladi ${ displaystyle tau}$va nasablarning soni ${ displaystyle (m)}$ aholiga kirish va undan chiqib ketadigan nasllar soni ${ displaystyle (n)}$ qayd qilinadi. Masalan, ${ displaystyle m = 3, n = 2,}$ va ${ displaystyle tau = tau _ {HC}}$, H populyatsiyasi uchun (1-jadval).^[4] Ushbu jarayon a tsenzurali birlashma jarayon, chunki bitta populyatsiya uchun birlashish jarayoni populyatsiyaga kirgan barcha nasllar birlashmasidan oldin tugashi mumkin. Agar ${ displaystyle n geq 1}$ aholi iborat ${ displaystyle n}$ ajratilgan pastki daraxtlar yoki nasl-nasablar.

Bitta vaqt birligi har bir saytga bitta mutatsiyani to'plash uchun sarflangan vaqt sifatida belgilangan bo'lsa, har qanday ikkita nasl tezligi bo'yicha birlashadi ${ displaystyle { frac {2} { theta}}}$. Kutish vaqti ${ displaystyle t_ {j}}$ nasllar sonini kamaytiradigan keyingi birlashuv hodisasiga qadar ${ displaystyle j}$ ga ${ displaystyle j-1}$ yuqori zichlikka ega

${ displaystyle f (t_ {j}) = { frac {j (j-1)} {2}} { frac {2} { theta}} exp {- { frac {j (j- 1)} {2}} { frac {2} { theta}} t_ {j} }, quad j = m, m-1, ldots, n + 1}$

Agar ${ displaystyle n geq 1}$, populyatsiyaning oxirgisi bilan oxirigacha bo'lgan vaqt ichida birlashuvchi hodisa yuz bermasligi ehtimoli ${ displaystyle tau}$; ya'ni vaqt oralig'ida ${ displaystyle tau - (t_ {m} + t_ {m-1} + ldots + t_ {n + 1})}$. Bu ehtimollik ${ displaystyle exp {- { frac {n (n-1)} { theta}} [ tau - (t_ {m} + t_ {m-1} + ldots + t_ {n + 1} )]}$ va agar 1 bo'lsa ${ displaystyle n = 1}$.

(Izoh: Vaqt oralig'ida hech qanday voqea sodir bo'lmasligi ehtimoli esga olinishi kerak ${ displaystyle t}$ tezligi bilan Poisson jarayoni uchun ${ displaystyle lambda}$ bu ${ displaystyle e ^ {- lambda t}}$. Bu erda mavjud bo'lganda birlashma darajasi ${ displaystyle n}$ nasablar ${ displaystyle lambda = { frac {n (n-1)} { theta}}}$.)

Bundan tashqari, populyatsiyada ma'lum bir gen daraxti topologiyasining paydo bo'lish ehtimolini aniqlash uchun, agar birlashma hodisasi ${ displaystyle j}$ nasablar, ma'lum bir juft naslning birlashish ehtimoli ${ displaystyle 1 / { binom {j} {2}} = 2 / j (j-1), quad j = m, m-1, ldots, n + 1}$.

Ushbu ehtimollarni birgalikda ko'paytirib, qo'shma ehtimollik taqsimoti populyatsiyada gen daraxti topologiyasining va uning birlashish davri ${ displaystyle t_ {m}, t_ {m + 1}, ldots, t_ {n + 1}}$ kabi

${ displaystyle prod _ {j = n + 1} ^ {m} { Big [} { frac {2} { theta}} exp { Big {} - { frac {j (j- 1)} { theta}} t_ {j} { Big }} { Big]} exp { Big {} - { frac {n (n-1)} { theta}} ( Tau - (t_ {m} + t_ {m + 1} + ldots + t_ {n + 1})) { Big }}}$.

Lokus uchun gen daraxti va birlashish vaqtlari ehtimoli barcha populyatsiyalar bo'yicha ana shunday ehtimolliklar mahsulidir. Shuning uchun 1-rasmning gen nasabnomasi,^[4][18] bizda ... bor

${ displaystyle { begin {aligned} f (G_ {i} mid Theta) & = [2 / theta _ {H} exp {- 6t_ {3} ^ {(H)} / theta _ {H} } exp {- 2 ( tau _ {HC} -t_ {3} ^ {(H)}) / theta _ {H} }] & {} times [2 / theta _ {C} exp {- 2t_ {2} ^ {(C)} / theta _ {C} }] & {} times [2 / theta _ {HC} exp {-6t_ {3} ^ {HC} / theta _ {HC} }] times [2 / theta _ {HC} exp {- 2t_ {2} ^ {HC} / theta _ {HC } }] & {} times [ exp {- 2 ( tau _ {HCG} - tau _ {HG} - (t_ {3} ^ {HC} + t_ {2} ^ {HC) })) / theta _ {HCG} }] & {} times [2 / theta _ {HCGO} exp {- 6t_ {3} ^ {HCGO} / theta _ {HCGO} }] times [2 / theta _ {HCGO} exp {- 2t_ {2} ^ {HCGO} / theta _ {HCGO} }] end {aligned}}}$

Filogenetik bahoga ta'siri

Ko‘p tipli birlashma molekulyar filogenetikaning nazariyasi va amaliyoti uchun katta ahamiyatga ega.^[2][3] Shaxsiy gen daraxtlari tur daraxtidan farq qilishi mumkin bo'lganligi sababli, daraxtni bitta lokus uchun taxmin qila olmaydi va gen daraxti tur daraxtiga mos keladi deb taxmin qiladi. Darhaqiqat, har qanday individual gen daraxti har qanday oqilona takson hisobga olinsa, hech bo'lmaganda ba'zi munosabatlar uchun tur daraxtidan farq qilishi mumkinligiga amin bo'lish mumkin. Shu bilan birga, gen daraxtlari turlarining daraxtlaridagi kelishmovchilik turlar daraxtlarini baholash nazariyasi va amaliyotiga ta'sir qiladi, bu oddiy kuzatishdan tashqarida, chunki daraxt daraxtini baholash uchun bitta gen daraxtidan foydalanib bo'lmaydi, chunki parametr maydonining bir qismi eng ko'p tez-tez uchraydigan gen daraxti tur daraxtiga mos kelmaydi. Parametrlar maydonining bu qismi anomaliya zonasi^[19] va gen daraxtidan ko'ra tez-tez paydo bo'lishi kutilgan har qanday kelishmovchilikka uchragan gen daraxtlari. tur daraxtiga mos keladigan deyiladi anomal gen daraxtlari.

Anomaliya zonasining mavjudligi shuni anglatadiki, ko'pgina gen daraxtlarini taxmin qilish mumkin emas va gen daraxtini eng ko'p marta qayta tiklangan tur daraxti deb taxmin qilish mumkin emas. Albatta, daraxt daraxtlarini "demokratik ovoz berish" yo'li bilan gen daraxtlarini baholash, juda ko'p miqdordagi filogenetik daraxtlarni hisobga olgan holda, anomaliya zonasidan tashqarida cheklangan miqdordagi taksonlar uchun ishlaydi.^[11] Shu bilan birga, anomal gen daraxtlarining mavjudligi, shuningdek, gen daraxtlarini birlashtirishning oddiy usullari, masalan, ko'pchilik qoidalari ("ochko'zlik") konsensus usuli yoki matritsani parsimonlik (MRP) supertree bilan aks ettirish qoidasi.^[20][21] yondashuv, bo'lmaydi izchil turlar daraxtini taxmin qiluvchilar^[22][23] (ya'ni, ular adashtiradilar). Shunchaki gen daraxtlarining kamida 50 foizida mavjud bo'lgan guruhlar saqlanadigan gen daraxtlari uchun konsensus daraxtini yaratish, etarli miqdordagi gen daraxtlaridan foydalanilgan bo'lsa, chalg'ituvchi bo'lmaydi.^[22] Biroq, genlar daraxtlari to'plami uchun ko'pchilik qoidalari bo'yicha konsensus daraxtining bu noto'g'ri qobiliyatidan qochish qobiliyati hal qilinmagan guruhlarga ega bo'lish evaziga amalga oshiriladi.

Simulyatsiyalar shuni ko'rsatdiki, tur daraxtlari parametrlari makonining ba'zi qismlari mavjud maksimal ehtimollik filogeniya taxminlari - bu noto'g'ri daraxtlar, ehtimolligi oshib boradi, chunki tahlil qilinadigan ma'lumotlar miqdori oshadi.^[24] Bu juda muhim, chunki "joylashish yondashuvi", bu erda turli xil joylardan bir nechta ketma-ketlikdagi hizalamalar birlashtirilib, keyinchalik katta ehtimollik uchun ishlatiladigan bitta katta supermatriksni tekislash hosil bo'ladi (yoki Bayes MCMC ) tahlil qilish, amalga oshirish oson va odatda empirik tadqiqotlarda qo'llaniladi. Bu modelni noto'g'ri belgilash holatini anglatadi, chunki birlashma yondashuvi barcha gen daraxtlari bir xil topologiyaga ega deb taxmin qiladi.^[25] Darhaqiqat, hozirda birlashtirilgan ma'lumotlarning maksimal ehtimoli tahlili yordamida turli xil birlashma ostida hosil bo'lgan ma'lumotlarning tahlillari haqiqiy daraxt daraxtiga yaqinlashishi kafolatlanmaganligi sababli, tahlil uchun ishlatiladigan joylar soni ko'payganligi isbotlangan.^[26][27][28] (ya'ni maksimal ehtimollik birlashishi statistik jihatdan mos kelmaydi).

Ko'p xilli kootsentent yordamida xulosa chiqarish uchun dasturiy ta'minot

Ko'p tusli birlashma doirasidagi filogenetik baholash uchun ikkita asosiy yondashuv mavjud: 1) to'g'ridan-to'g'ri ko'p fokusli ketma-ketlik bo'yicha ishlaydigan to'liq ehtimollik yoki to'liq ma'lumotlar usullari, shu jumladan maksimal ehtimollik va Bayes usullari va 2) xulosani ishlatadigan xulosa usullari dastlabki ketma-ketlik ma'lumotlari, shu jumladan taxmin qilingan gen daraxtlarini xulosa kiritish sifatida ishlatadigan ikki bosqichli usullar va SVDQuartets.

Adabiyotlar