A Test for Selection Employing Quantitative Trait Locus and Mutation Accumulation Data
A Test for Selection Employing Quantitative Trait Locus and Mutation Accumulation Data
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使用定量性状基因座和突变积累数据进行选择的测试
作者：
D. P. Rice;J. Townsend
进化生物学家将自然界观察到的表型多样性很大程度上归因于自然选择的作用。然而，对于许多表型性状，特别是数量表型性状，对选择的历史作用进行检验一直是具有挑战性的。因此，对于研究数量性状的生物学家来说，一个重要的挑战是区分那些在强选择影响下进化的性状和那些中立进化的性状。大多数现有的选择测试使用分子数据，但选择也会在潜在特征的遗传结构上留下印记。特别是，数量性状基因座(QTL)效应大小的分布和突变效应的分布一起提供了关于选择历史的信息。尽管QTL和突变累积数据的可用性越来越高，但这些数据尚未被有效地利用来达到这一目的。我们提出了一个QTL的进化模型，并用它来制定历史选择的测试。为了为性状的中性进化提供基线，我们估计了突变累积实验中突变效应的分布。然后，我们应用基于最大似然的推理方法来估计选择强度的范围，在该选择强度范围下，这样的突变分布可以产生观察到的QTL。因此，我们的测试代表了群体遗传学理论和QTL数据的第一次整合，以衡量选择的历史影响。
Evolutionary biologists attribute much of the phenotypic diversity observed in nature to the action of natural selection. However, for many phenotypic traits, especially quantitative phenotypic traits, it has been challenging to test for the historical action of selection. An important challenge for biologists studying quantitative traits, therefore, is to distinguish between traits that have evolved under the influence of strong selection and those that have evolved neutrally. Most existing tests for selection employ molecular data, but selection also leaves a mark on the genetic architecture underlying a trait. In particular, the distribution of quantitative trait locus (QTL) effect sizes and the distribution of mutational effects together provide information regarding the history of selection. Despite the increasing availability of QTL and mutation accumulation data, such data have not yet been effectively exploited for this purpose. We present a model of the evolution of QTL and employ it to formulate a test for historical selection. To provide a baseline for neutral evolution of the trait, we estimate the distribution of mutational effects from mutation accumulation experiments. We then apply a maximum-likelihood-based method of inference to estimate the range of selection strengths under which such a distribution of mutations could generate the observed QTL. Our test thus represents the first integration of population genetic theory and QTL data to measure the historical influence of selection.
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