Inferring the distributions of fitness effects and proportions of strongly deleterious mutations
Inferring the distributions of fitness effects and proportions of strongly deleterious mutations
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推断适应度效应的分布和强有害突变的比例
DOI：
10.1101/2022.11.16.516724
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Charmouh A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Charmouh A
适应性效应的分布是进化遗传学中的一个关键属性，因为它对几种进化现象有影响，包括性别和交配系统的进化，适应性进化的速率以及有害突变的流行。尽管适应性效应的分布正在被广泛研究，但很难推断出强烈有害突变的影响，因为这样的突变不太可能存在于单倍型样本中，因此遗传数据可能包含很少的信息。最近的工作试图通过扩展经典的伽马分布模型来明确说明强烈有害的突变来纠正这个问题。在这里，我们使用模拟来研究这样一种方法，添加一个参数来捕获强烈有害突变的比例。我们发现，当应用于个别物种时，可以改善模型拟合，但低估了强烈有害突变的真实比例。当用于联合推断来自多个物种的适应度效应的分布时，该参数还可以人为地最大化可能性。Asand相关参数用于目前的推理算法，我们的研究结果是相关的，以避免模型文物和改善未来的工具，用于推断分布的健身效果。
The distribution of fitness effects is a key property in evolutionary genetics as it has implications for several evolutionary phenomena including the evolution of sex and mating systems, the rate of adaptive evolution, and the prevalence of deleterious mutations. Despite the distribution of fitness effects being extensively studied, the effects of strongly deleterious mutations are difficult to infer since such mutations are unlikely to be present in a sample of haplotypes, so genetic data may contain very little information about them. Recent work has attempted to correct for this issue by expanding the classic gamma-distributed model to explicitly account for strongly deleterious mutations. Here, we use simulations to investigate one such method, adding a parameterto capture the proportion of strongly deleterious mutations. We show thatcan improve the model fit when applied to individual species but underestimates the true proportion of strongly deleterious mutations. The parameter can also artificially maximize the likelihood when used to jointly infer a distribution of fitness effects from multiple species. Asand related parameters are used in current inference algorithms, our results are relevant with respect to avoiding model artifacts and improving future tools for inferring the distribution of fitness effects.
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