СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

в найденном

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ<.>)

Общее количество найденных документов : 27
Показаны документы с 1 по 20

1-20 21-27

РЖ ВИНИТИ 34 (BI07) 01.11-04А1.85

Edwards, Scott V.
Gene divergence, population divergence, and the variance in coalescence time in phylogeographic studies [Text] / Scott V. Edwards, Peter Beerli // Evolution (USA). - 2000. - Vol. 54, N 6. - P1839-1854 . - ISSN 0014-3820
Перевод заглавия: Дивергенция генов, дивергенция популяций и дисперсия времени слияния в филогенетических исследованиях
Аннотация: Обзор. Рассматриваются модели, анализирующие различия между временем дивергенции (Ди) генов и популяций (По). Молек. методы в приложении к биогеографии (филогеография) используются для оценивания времени Ди По. Наибольший интерес представляет время Ди не для генов, к-рые начали Ди еще внутри предковой По, а для По. Различия появляются за счет полиморфности предковой По из-за чего время Ди По ('тау') меньше времени Ди генов (T='тау'+t). Ди можно изучать как в абсолютном времени (T, 'тау') в поколениях, так и в терминах кол-ва замещений D='мю'T, 'гамма'='мю''тау', 'мю' - скорость замещений. Для аллелей 2 По-потомков диплоидной панмиктической По постоянного размера N среднее время слияния (до общего предка) равно 4N (или 4N'мю' '==' 'ТЭТА' замещений). Однако согласно популяционно-генетической теории для случайной пары аллелей из предковой По, представленных в 2 По-потомках, наиболее близкий общий предок отделен в среднем 2N поколениями (2N'мю' = 'ТЭТА'/2 замещений, N - размер предковой По). Разность этих величин есть 2N ('ТЭТА'/2) и равна превышению T (D) над 'тау' ('гамма'). Рассматривается ситуация двух По-потомков с реципрокной монофилией, когда у По разные аллели - случайная пара аллелей предковой По. Время слияния аллелей имеет экспоненциальное распределение со средним 2N. Полная дисперсия времени обусловлена 1) полиморфностью По-предка и 2) стохастической природой процесса замещений. Для 1-го компонента (дисперсии T) получается: 'сигма'(T) = 'сигма'('тау'+t) = 'сигма'(t) = (2N){2}, поскольку время 'тау' Ди для По - константа. При вычислении 2-го компонента предполагается, что последовательность из n сайтов эволюционирует согласно процессу Пуассона. Тогда средним числом различий между 2 По будет E(D) = 2'мю'n('тау'+t) = n(2'гамма'+'ТЭТА'), откуда найдена дисперсия s(d) различий на сайт. Разность 'сигма'(d)-'сигма'('мю'T) дает вклад в общую дисперсию процесса замещений. При большом n он приближенно равен 3'ТЭТА'{2}/4. Точность оценки среднего D (T) увеличивается при анализе нескольких локусов. Сформулирована нулевая гипотеза равенства 'тау' для всех пар рассматриваемых По. Один из путей ее проверки состоит в демонстрации того, что значение 'ТЭТА', необходимое для объяснения наблюдаемой дисперсии, биологически невероятно. Приведена табл. с перечислением статей, соотв. кратких описаний, обл. приложений и основных предпосылок для методов оценивания 'тау'. Рассматривается оценивание 'тау' для пары По методом макс. правдоподобия при заданном для По-предка 'ТЭТА'. При достижении реципрокной монофилии невозможно одновременно оценить 'ТЭТА' и 'гамма' по данным об одном локусе. Св-ва оценивания методом макс. правдоподобия для'гамма' при заданном'ТЭТА' По-предка иллюстрируются на генерированных данных. Из полученных графиков правдоподобия видно, что при 'гамма'/'ТЭТА' 1 оценка 'гамма' довольно точна, а если это отношение мало, то 95% доверительный интервал включает 'гамма' = 0. Для построения приближенных доверительных интервалов предлагается использовать статистику отношения правдоподобия. США, Dep of Zoology and Burke Museum, Box 351800, Univ. of Washington, Seattle, WA 98195. E-mail: edwards@zoology.washington.edu. Ил. 7. Табл. 2. Библ. 109

ГРНТИ	34.03.17

ВИНИТИ 341.03.17.17.11
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ И ДИСПЕРСИЯ СЛИЯНИЯ
ВКЛАД ЗАМЕЩЕНИЙ
ВКЛАД ПОЛИМОРФНОСТИ ПРЕДКОВ
ФИЛОГЕОГРАФИЯ
ОБЗОРЫ
БИБЛ. 109

Доп.точки доступа:
Beerli, Peter

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 01.11-04А3.14

Edwards, Scott V.
Gene divergence, population divergence, and the variance in coalescence time in phylogeographic studies [Text] / Scott V. Edwards, Peter Beerli // Evolution (USA). - 2000. - Vol. 54, N 6. - P1839-1854 . - ISSN 0014-3820
Перевод заглавия: Дивергенция генов, дивергенция популяций и дисперсия времени слияния в филогенетических исследованиях
Аннотация: Обзор. Рассматриваются модели, анализирующие различия между временем дивергенции (Ди) генов и популяций (По). Молек. методы в приложении к биогеографии (филогеография) используются для оценивания времени Ди По. Наибольший интерес представляет время Ди не для генов, к-рые начали Ди еще внутри предковой По, а для По. Различия появляются за счет полиморфности предковой По из-за чего время Ди По ('тау') меньше времени Ди генов (T='тау'+t). Ди можно изучать как в абсолютном времени (T, 'тау') в поколениях, так и в терминах кол-ва замещений D='мю'T, 'гамма'='мю''тау', 'мю' - скорость замещений. Для аллелей 2 По-потомков диплоидной панмиктической По постоянного размера N среднее время слияния (до общего предка) равно 4N (или 4N'мю' '==' 'ТЭТА' замещений). Однако согласно популяционно-генетической теории для случайной пары аллелей из предковой По, представленных в 2 По-потомках, наиболее близкий общий предок отделен в среднем 2N поколениями (2N'мю' = 'ТЭТА'/2 замещений, N - размер предковой По). Разность этих величин есть 2N ('ТЭТА'/2) и равна превышению T (D) над 'тау' ('гамма'). Рассматривается ситуация двух По-потомков с реципрокной монофилией, когда у По разные аллели - случайная пара аллелей предковой По. Время слияния аллелей имеет экспоненциальное распределение со средним 2N. Полная дисперсия времени обусловлена 1) полиморфностью По-предка и 2) стохастической природой процесса замещений. Для 1-го компонента (дисперсии T) получается: 'сигма'(T) = 'сигма'('тау'+t) = 'сигма'(t) = (2N){2}, поскольку время 'тау' Ди для По - константа. При вычислении 2-го компонента предполагается, что последовательность из n сайтов эволюционирует согласно процессу Пуассона. Тогда средним числом различий между 2 По будет E(D) = 2'мю'n('тау'+t) = n(2'гамма'+'ТЭТА'), откуда найдена дисперсия s(d) различий на сайт. Разность 'сигма'(d)-'сигма'('мю'T) дает вклад в общую дисперсию процесса замещений. При большом n он приближенно равен 3'ТЭТА'{2}/4. Точность оценки среднего D (T) увеличивается при анализе нескольких локусов. Сформулирована нулевая гипотеза равенства 'тау' для всех пар рассматриваемых По. Один из путей ее проверки состоит в демонстрации того, что значение 'ТЭТА', необходимое для объяснения наблюдаемой дисперсии, биологически невероятно. Приведена табл. с перечислением статей, соотв. кратких описаний, обл. приложений и основных предпосылок для методов оценивания 'тау'. Рассматривается оценивание 'тау' для пары По методом макс. правдоподобия при заданном для По-предка 'ТЭТА'. При достижении реципрокной монофилии невозможно одновременно оценить 'ТЭТА' и 'гамма' по данным об одном локусе. Св-ва оценивания методом макс. правдоподобия для'гамма' при заданном'ТЭТА' По-предка иллюстрируются на генерированных данных. Из полученных графиков правдоподобия видно, что при 'гамма'/'ТЭТА' 1 оценка 'гамма' довольно точна, а если это отношение мало, то 95% доверительный интервал включает 'гамма' = 0. Для построения приближенных доверительных интервалов предлагается использовать статистику отношения правдоподобия. США, Dep of Zoology and Burke Museum, Box 351800, Univ. of Washington, Seattle, WA 98195. E-mail: edwards@zoology.washington.edu. Ил. 7. Табл. 2. Библ. 109

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.09.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ И ДИСПЕРСИЯ СЛИЯНИЯ
ВКЛАД ЗАМЕЩЕНИЙ
ВКЛАД ПОЛИМОРФНОСТИ ПРЕДКОВ
ФИЛОГЕОГРАФИЯ
ОБЗОРЫ
БИБЛ. 109

Доп.точки доступа:
Beerli, Peter

РЖ ВИНИТИ 34 (BI07) 02.01-04А1.53

Gaggiotti, Oscar E.
A simple method of removing the efect of a bottleneck and unequal population sizes on pairwise genetic distances [Text] / Oscar E. Gaggiotti, Laurent Excoffier // Proc. R. Soc.Lond. B. - 2000. - Vol. 267, N 1438. - P81-87
Перевод заглавия: Простой метод устранения эффекта горлышка бутылки и неравных размеров популяций на попарные генетические расстояния
Аннотация: Рассматриваются молекулярные различия между популяциями (По) и влияние на различия численностей По. Вводятся средние времена слияния: t[1] для 2 случайных генов из разных По и t[0] для генов из той же По. Через них согласно результатам Slatkin выражаются известное расстояние Weir-Cockerham 'ТЭТА'[w] = (t[1]-t[0])/t[1] и кол-во нуклеотидных различий между По d[a] = 2'мю'(t[1]-t[0]). Анализируются 2 гаплоидные По, произошедшие от некоторой По-предка постоянного размера N[0], разделившейся какое-то время 'тау' тому назад на далее изолированные По постоянных (неравных) размеров N[1] = kN[0] и N[2] = (1-k)N[0]. Исследуется задача оценивания их времени дивергенции (ВД) на основе процесса слияния. Согласно Takahata t[1] = 'тау' + N[0] независимо от размеров По-потомков и горлышка бутылки (ГБ) из-за разделения, поскольку слияние невозможно после изоляции. Вычисляется значение t[0i] для i-й По-потомка как сумма членов, соотв. времени до разделения (с весом, равным вероятности Q[i] отсутствия слияния за ВД) и после разделения. В итоге t[0i] = N[i] + (N[0]-N[i])Q[i]. Оценка t[0] получается как усреднение полученных ВД для обеих По с коэф. 1/2. Подстановка оценок t[1] и t[0] в формулы для расстояний показывает, что они имеют вид произведений, где 1-й сомножитель соответствует расстоянию при равных размерах По-потомков, а 2-й - фактору ГБ. Последний может привести к завышенной вдвое оценке ВД из-за ГБ даже при равных размерах По-потомков. Использование описанного взвешивания не полностью устраняет смещение из-за ГБ оценки ВД. Предложен новый подход к оцениванию на основе метода моментов. В модели бесконечного кол-ва сайтов ожидаемые нуклеотидные различия ('пи') пропорциональны времени слияния. Отсюда получается система относительно 'ТЭТА'[0] = 2'мю'N[0], k, T = 2'мю''тау': 'пи'[1] = kQ[0] + (1-k)'ТЭТА'[0]Q[1], 'пи'[2] = (1-k)'ТЭТА'[0] + k'ТЭТА'[0]Q[2], 'пи'[12] = 2'мю''тау' + 'ТЭТА'[0], где Q[1] = exp(-T/k'ТЭТА'[0]), Q[2] = exp(-T/(1-k)'ТЭТА'[0]). Данная система решается численно методом последовательных приближений Ньютона. Для проверки качества оценивания проведены имитационные эксперименты. Размер По-предка всегда хорошо оценивается, причем средняя квадратическая ошибка оценки убывает с ростом ВД. Оценка k также хорошая, хотя ошибка довольно велика при малых ВД. Для ВД оценка достаточно близка к точному значению в широкой обл. имитируемых условий. В предложенном методе размеры По-потомков предполагаются постоянными. В имитационных экспериментах проверялась роль нарушения этого (рассматривался экспоненциальный рост). Поведение оценок сходно с изученным ранее. Метод прилагался к данным по мтДНК (HVI) для 222 шимпанзе и 2996 людям из 76 По всего мира. Использовалась двупараметрическая модель Кимуры, где скорости мутаций имеют гамма-распределение. Результаты дают 4-хкратное превышение размера По шимпанзе над человеческой, оценка ВД равна 2083 тыс. лет (с 95% доверительным интервалом 632 тыс. - 5339 тыс. лет, полученным генерированием выборок меньшего размера из использованных данных), что меньше оценки 5 млн. лет, найденной ранее. Поскольку предложенный метод основан на времени слияния, он может использоваться с моделью ступенчатых мутаций, напр., к микросателлитам. Здесь для достижения той же точности, что при данных по последовательностям ДНК требуется большое число микросателлитных локусов. Великобритания, Dep. of Zoology, Univ. of Cambridge, Cambridge CB2 3EJ. E-mail: laurent.excoffier@anthro.unige.ch. Ил. 2. Табл. 5. Библ. 43

ГРНТИ	34.03.17

ВИНИТИ 341.03.17.17.11
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
ГЕНЕТИЧЕСКИЕ РАССТОЯНИЯ
ДНК ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ
ВРЕМЯ ДИВЕРГЕНЦИИ
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
ПОПУЛЯЦИИ
НЕРАВНЫЕ РАЗМЕРЫ
ШИМПАНЗЕ
ЧЕЛОВЕК

Доп.точки доступа:
Excoffier, Laurent

РЖ ВИНИТИ 34 (BI49) 02.01-04М1.283

Gaggiotti, Oscar E.
A simple method of removing the efect of a bottleneck and unequal population sizes on pairwise genetic distances [Text] / Oscar E. Gaggiotti, Laurent Excoffier // Proc. R. Soc.Lond. B. - 2000. - Vol. 267, N 1438. - P81-87
Перевод заглавия: Простой метод устранения эффекта горлышка бутылки и неравных размеров популяций на попарные генетические расстояния
Аннотация: Рассматриваются молекулярные различия между популяциями (По) и влияние на различия численностей По. Вводятся средние времена слияния: t[1] для 2 случайных генов из разных По и t[0] для генов из той же По. Через них согласно результатам Slatkin выражаются известное расстояние Weir-Cockerham 'ТЭТА'[w] = (t[1]-t[0])/t[1] и кол-во нуклеотидных различий между По d[a] = 2'мю'(t[1]-t[0]). Анализируются 2 гаплоидные По, произошедшие от некоторой По-предка постоянного размера N[0], разделившейся какое-то время 'тау' тому назад на далее изолированные По постоянных (неравных) размеров N[1] = kN[0] и N[2] = (1-k)N[0]. Исследуется задача оценивания их времени дивергенции (ВД) на основе процесса слияния. Согласно Takahata t[1] = 'тау' + N[0] независимо от размеров По-потомков и горлышка бутылки (ГБ) из-за разделения, поскольку слияние невозможно после изоляции. Вычисляется значение t[0i] для i-й По-потомка как сумма членов, соотв. времени до разделения (с весом, равным вероятности Q[i] отсутствия слияния за ВД) и после разделения. В итоге t[0i] = N[i] + (N[0]-N[i])Q[i]. Оценка t[0] получается как усреднение полученных ВД для обеих По с коэф. 1/2. Подстановка оценок t[1] и t[0] в формулы для расстояний показывает, что они имеют вид произведений, где 1-й сомножитель соответствует расстоянию при равных размерах По-потомков, а 2-й - фактору ГБ. Последний может привести к завышенной вдвое оценке ВД из-за ГБ даже при равных размерах По-потомков. Использование описанного взвешивания не полностью устраняет смещение из-за ГБ оценки ВД. Предложен новый подход к оцениванию на основе метода моментов. В модели бесконечного кол-ва сайтов ожидаемые нуклеотидные различия ('пи') пропорциональны времени слияния. Отсюда получается система относительно 'ТЭТА'[0] = 2'мю'N[0], k, T = 2'мю''тау': 'пи'[1] = kQ[0] + (1-k)'ТЭТА'[0]Q[1], 'пи'[2] = (1-k)'ТЭТА'[0] + k'ТЭТА'[0]Q[2], 'пи'[12] = 2'мю''тау' + 'ТЭТА'[0], где Q[1] = exp(-T/k'ТЭТА'[0]), Q[2] = exp(-T/(1-k)'ТЭТА'[0]). Данная система решается численно методом последовательных приближений Ньютона. Для проверки качества оценивания проведены имитационные эксперименты. Размер По-предка всегда хорошо оценивается, причем средняя квадратическая ошибка оценки убывает с ростом ВД. Оценка k также хорошая, хотя ошибка довольно велика при малых ВД. Для ВД оценка достаточно близка к точному значению в широкой обл. имитируемых условий. В предложенном методе размеры По-потомков предполагаются постоянными. В имитационных экспериментах проверялась роль нарушения этого (рассматривался экспоненциальный рост). Поведение оценок сходно с изученным ранее. Метод прилагался к данным по мтДНК (HVI) для 222 шимпанзе и 2996 людям из 76 По всего мира. Использовалась двупараметрическая модель Кимуры, где скорости мутаций имеют гамма-распределение. Результаты дают 4-хкратное превышение размера По шимпанзе над человеческой, оценка ВД равна 2083 тыс. лет (с 95% доверительным интервалом 632 тыс. - 5339 тыс. лет, полученным генерированием выборок меньшего размера из использованных данных), что меньше оценки 5 млн. лет, найденной ранее. Поскольку предложенный метод основан на времени слияния, он может использоваться с моделью ступенчатых мутаций, напр., к микросателлитам. Здесь для достижения той же точности, что при данных по последовательностям ДНК требуется большое число микросателлитных локусов. Великобритания, Dep. of Zoology, Univ. of Cambridge, Cambridge CB2 3EJ. E-mail: laurent.excoffier@anthro.unige.ch. Ил. 2. Табл. 5. Библ. 43

ГРНТИ	34.37.31

ВИНИТИ 341.37.31.15
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
ГЕНЕТИЧЕСКИЕ РАССТОЯНИЯ
ДНК ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ
ВРЕМЯ ДИВЕРГЕНЦИИ
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
НЕРАВНЫЕ РАЗМЕРЫ ПОПУЛЯЦИЙ
ШИМПАНЗЕ
ЧЕЛОВЕК

Доп.точки доступа:
Excoffier, Laurent

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 02.01-04А3.15

Gaggiotti, Oscar E.
A simple method of removing the efect of a bottleneck and unequal population sizes on pairwise genetic distances [Text] / Oscar E. Gaggiotti, Laurent Excoffier // Proc. R. Soc.Lond. B. - 2000. - Vol. 267, N 1438. - P81-87
Перевод заглавия: Простой метод устранения эффекта горлышка бутылки и неравных размеров популяций на попарные генетические расстояния
Аннотация: Рассматриваются молекулярные различия между популяциями (По) и влияние на различия численностей По. Вводятся средние времена слияния: t[1] для 2 случайных генов из разных По и t[0] для генов из той же По. Через них согласно результатам Slatkin выражаются известное расстояние Weir-Cockerham 'ТЭТА'[w] = (t[1]-t[0])/t[1] и кол-во нуклеотидных различий между По d[a] = 2'мю'(t[1]-t[0]). Анализируются 2 гаплоидные По, произошедшие от некоторой По-предка постоянного размера N[0], разделившейся какое-то время 'тау' тому назад на далее изолированные По постоянных (неравных) размеров N[1] = kN[0] и N[2] = (1-k)N[0]. Исследуется задача оценивания их времени дивергенции (ВД) на основе процесса слияния. Согласно Takahata t[1] = 'тау' + N[0] независимо от размеров По-потомков и горлышка бутылки (ГБ) из-за разделения, поскольку слияние невозможно после изоляции. Вычисляется значение t[0i] для i-й По-потомка как сумма членов, соотв. времени до разделения (с весом, равным вероятности Q[i] отсутствия слияния за ВД) и после разделения. В итоге t[0i] = N[i] + (N[0]-N[i])Q[i]. Оценка t[0] получается как усреднение полученных ВД для обеих По с коэф. 1/2. Подстановка оценок t[1] и t[0] в формулы для расстояний показывает, что они имеют вид произведений, где 1-й сомножитель соответствует расстоянию при равных размерах По-потомков, а 2-й - фактору ГБ. Последний может привести к завышенной вдвое оценке ВД из-за ГБ даже при равных размерах По-потомков. Использование описанного взвешивания не полностью устраняет смещение из-за ГБ оценки ВД. Предложен новый подход к оцениванию на основе метода моментов. В модели бесконечного кол-ва сайтов ожидаемые нуклеотидные различия ('пи') пропорциональны времени слияния. Отсюда получается система относительно 'ТЭТА'[0] = 2'мю'N[0], k, T = 2'мю''тау': 'пи'[1] = kQ[0] + (1-k)'ТЭТА'[0]Q[1], 'пи'[2] = (1-k)'ТЭТА'[0] + k'ТЭТА'[0]Q[2], 'пи'[12] = 2'мю''тау' + 'ТЭТА'[0], где Q[1] = exp(-T/k'ТЭТА'[0]), Q[2] = exp(-T/(1-k)'ТЭТА'[0]). Данная система решается численно методом последовательных приближений Ньютона. Для проверки качества оценивания проведены имитационные эксперименты. Размер По-предка всегда хорошо оценивается, причем средняя квадратическая ошибка оценки убывает с ростом ВД. Оценка k также хорошая, хотя ошибка довольно велика при малых ВД. Для ВД оценка достаточно близка к точному значению в широкой обл. имитируемых условий. В предложенном методе размеры По-потомков предполагаются постоянными. В имитационных экспериментах проверялась роль нарушения этого (рассматривался экспоненциальный рост). Поведение оценок сходно с изученным ранее. Метод прилагался к данным по мтДНК (HVI) для 222 шимпанзе и 2996 людям из 76 По всего мира. Использовалась двупараметрическая модель Кимуры, где скорости мутаций имеют гамма-распределение. Результаты дают 4-хкратное превышение размера По шимпанзе над человеческой, оценка ВД равна 2083 тыс. лет (с 95% доверительным интервалом 632 тыс. - 5339 тыс. лет, полученным генерированием выборок меньшего размера из использованных данных), что меньше оценки 5 млн. лет, найденной ранее. Поскольку предложенный метод основан на времени слияния, он может использоваться с моделью ступенчатых мутаций, напр., к микросателлитам. Здесь для достижения той же точности, что при данных по последовательностям ДНК требуется большое число микросателлитных локусов. Великобритания, Dep. of Zoology, Univ. of Cambridge, Cambridge CB2 3EJ. E-mail: laurent.excoffier@anthro.unige.ch. Ил. 2. Табл. 5. Библ. 43

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.09.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
ГЕНЕТИЧЕСКИЕ РАССТОЯНИЯ
ДНК ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ
ВРЕМЯ ДИВЕРГЕНЦИИ
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
НЕРАВНЫЕ РАЗМЕРЫ ПОПУЛЯЦИЙ
ШИМПАНЗЕ
ЧЕЛОВЕК

Доп.точки доступа:
Excoffier, Laurent

РЖ ВИНИТИ 34 (BI49) 02.03-04М1.334

Rogers, Alan R.
Population structure and modern human origins [Text] / Alan R. Rogers // Progress in Population Genetics and Human Evolution. - New York, 1997. - P55-79 . - ISBN 0-387-94944-5
Перевод заглавия: Популяционная структура и происхождение современного человечества
Аннотация: Рассматривается использование распределения различий мтДНК между парами индивидуумов в выборке (mismatch distribution) для проверки того, с какой из гипотез происхождения современного человечества (полицентризм или моноцентризм) больше согласуются эмпирические данные. Для этого проведена серия имитационных экспериментов с учетом подразделенности и роста популяции (По). Результаты говорят в пользу моноцентризма. Указано, что теор. результаты для простых случаев рассматриваются как основа интуитивных заключений, а не для строгих выводов. Имитационные эксперименты проводились при скорости мутаций u = 0,0015, размер выборки 50 индивидуумов, длина поколения 25 лет. Предполагается увеличение размера По, хотя получаемые результаты могут также порождаться отбором. Используется модель бесконечного кол-ва сайтов. Для рассматриваемого распределения нет теор. результатов при структурированности По или при ее росте и даже случай панмиксии исследован неполно. Поэтому теор. данные служат основой для интуиции, и лишь компьютерные имитации позволяют делать статистические выводы. Основными параметрами при модели панмиксии являются шкалированные значения времени (с момента скачка численности) и размеров По (до и после скачка): 'тау' = 2ut, 'ТЭТА'[0] = 2uN[0], 'ТЭТА'[1] = 2uN[1] (при подразделенности вводится еще кол-во мигрантов, одинаковое между каждой парой подразделений). Оценивание первых 3 параметров при панмиксии можно производить методом моментов. Однако аналитического решения получить не удалось. Известные теор. результаты о слабой информативности 'ТЭТА'[1] мотивируют оценивание при 'ТЭТА''-''БЕСКОНЕЧН'. Здесь оценки получены в явном виде. В случае подразделенности По рассматриваются 2 типа событий: миграционные и слияния (предков мутантов). Описан алгоритм имитаций указанных событий, использующий ф-цию риска h (hd'тау' определяет вероятность появления указанных событий за время d'тау') и генерирование случайных величин с экспоненциальным распределением. По результатам имитационных экспериментов строятся 95% доверительные интервалы для оцениваемых параметров. Рассматриваются 3 модели развития По, предполагающих, что в некоторый момент происходит скачок ее численности. 1) В модели случайного скрещивания рассматривается единая По. 2) В модели полицентризма По предполагается разделенной на 3 части в течение последнего млн. лет. Мутации, появившиеся в каком-то месте распространяются в результате генного потока, а не путем замещения населения. 3) В модели моноцентризма современное человечество распространилось из одного региона за последние 50-100 тыс. лет, замещая местное население. Этот процесс моделируется как скачок численности, сопровождающийся разделением По на 3 части. Полученные имитационные результаты показывают, что гипотеза полицентризма отвергается более уверенно, чем прежде, т. к. оценивание дает нереально малый размер По (при случайном скрещивании менее 7 000 чел., а при уточнении менее 1500; подразделенность еще снижает численность). Это слишком мало для заселения континентов и требует чрезмерно быстрого роста По. Гипотеза моноцентризма не требует столь быстрого роста и не отвергается. Полученные результаты не уменьшают роли распределения различий для получения статистических выводов. США, Dep. of Anthropology, Univ. of Utah, Salt Lake City, UT 84112. Ил. 10. Библ. 24

ГРНТИ	34.37.31

ВИНИТИ 341.37.31.15
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ
ПРОИСХОЖДЕНИЕ ЧЕЛОВЕКА
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
МИТОХОНДРИАЛЬНАЯ ДНК
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ РАЗЛИЧИЙ
ПОДРАЗДЕЛЕННОСТЬ ПОПУЛЯЦИИ
РОСТ ЧИСЛЕННОСТИ
ГИПОТЕЗА ПОЛИЦЕНТРИЗМА
ГИПОТЕЗА МОНОЦЕНТРИЗМА

РЖ ВИНИТИ 34 (BI49) 02.03-04М1.335

Weiss, Gunter.
Distribution of pairwise differences in growing populations [Text] / Gunter Weiss, Andreas Henking, Haeseler Arndt von // Progress in Population Genetics and Human Evolution. - New York etc., 1997. - P81-95 . - ISBN 0-387-94944-5
Перевод заглавия: Распределение попарных различий в растущих популяциях
Аннотация: В последние годы внимание исследователей привлечено к изучению внутрипопуляционной изменчивости мтДНК, в частности, к анализу распределения попарных различий между индивидуумами (иначе называемому mismatch distribution). Рассматривается проблема получения сведений о популяционной истории на основании таких данных. Предлагаемая модель основана на процессе слияния и оперирует понятиями наиболее близкого общего предка (НБОП) - митохондриальной Евы - для всех членов популяции (По) и времени до него в обратном направлении T. Предполагается, что НБОП имеет в точности 2 дочери, а далее каждая женщина рождает за поколение одну дочь и 2-ю дочь с вероятностью 'лямбда', т. е. численность По растет. Генеалогические соотношения между индивидуумами описываются случайными деревьями с соотв. вероятностями. Для дальнейших аппроксимаций используется среднее древо, в к-ром каждому ребру приписывается вероятность (вес), получаемая суммированием вероятностей деревьев, где это ребро фигурирует. Для пары индивидуумов рассматривается вероятность того, что время до их НБОП равно t. Приближенное выражение для нее аппроксимируется отношением ожидаемого кол-ва пар с данным t к сумме соотв. ожидаемых значений пар для всевозможных t. Для полученного распределения даны выражения для среднего и дисперсии, к-рая стабилизируется с ростом T. Центральным моментом в аппроксимации распределения t является использование среднего древа. Для проверки адекватности аппроксимации используются имитационные эксперименты. Результаты показывают хорошее согласие, причем качество аппроксимации улучшается при больших 'лямбда'. Вероятность наблюдения пары, для к-рой НБОП отделен в точности временем T, находится в диапазоне 0,3 - 0,5. При анализе реальных данных приходится рассматривать выборки из По. Имитационные эксперименты говорят о хорошем согласии с теор. результатами при размере выборки в 50 индивидуумов. В иллюстративном примере анализируется финская По. Предполагается, что скорость замещений постоянна ('мю' = 0,0025), этот процесс является пуассоновским. Рассматриваются данные по HV-1 обл. мтДНК (360 пар оснований), распределение попарных различий унимодально, что согласуется ростом По. Оценивание 'лямбда' производится путем минимзации хи-квадрат различий, что дает значение 0,01714. Оценка возраста митохондриальной Евы для финнов равна 20675 (длительность поколения 25 лет), кол-во женщин в это время равнялось 45. Германия, Institute of Zoology, Univ. of Munich, P. O. Box 202136, 80021 Munich. Ил. 9. Табл. 2. Библ. 23

ГРНТИ	34.37.31

ВИНИТИ 341.37.31.15
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
МИТОХОНДРИАЛЬНАЯ ДНК
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПОПАРНЫХ РАЗЛИЧИЙ
РОСТ ЧИСЛЕННОСТИ
ВОЗРАСТ ОБЩЕГО ПРЕДКА
ОЦЕНИВАНИЕ
ФИННЫ

Доп.точки доступа:
Henking, Andreas; von, Haeseler Arndt

РЖ ВИНИТИ 34 (BI07) 02.04-04А1.52

Whitlock, Michael C.
Neutral additive genetic variance in a metapopulation [Text] / Michael C. Whitlock // Genet. Res. - 1999. - Vol. 74, N 3. - P215-221 . - ISSN 0016-6723
Перевод заглавия: Нейтральная аддитивная генетическая дисперсия в метапопуляции
Аннотация: Большинство видов подразделены на локальные популяции (По). Часто эти По становятся генетически дифференцированными, благодаря генному дрейфу, мутациям и/или дизруптивному отбору. В ст. 1) иллюстрируется связь между теорией слияния аллелей (в прошлом) и колич. генетическими моделями; 2) получена ожидаемая аддитивная генетическая дисперсия (АГД) в равновесии между мутациями и дрейфом в подразделенной По; 3) обобщается соотношение между показателями F[ST] и Q[ST] для подразделенной По. Рассматривается признак без доминантности и эпистаза при равновесности по сцеплению. Средняя общая величина АГД в диплоидной метапопуляции равна ожидаемому значению дисперсии для пары случайно выбранных из По особей. Если 2 аллеля из множества i дивергируют t[i] поколений, причем за каждое поколение после слияния гаплоидная АГД увеличивается за счет мутационной дисперсии на ('сигма'[m]){2}/2, то гаплоидная АГД будет равна t[i]('сигма'[m]){2}/2. Соотв. диплоидной АГД будет V[A,i] = (1+f[i])t[i]('сигма'[m]){2}, где f[i] есть корреляция аллелей особи для данного множества i. Выделение меж- (V[among]) и внутрипопуляционной (V[within]) АДГ при подразделенности По возможно в терминах F-статистик Райта. Дисперсии можно выразить через средние времена слияния, напр., V[within] = t[within]('сигма'[m]){2}, т. к. здесь f[i] = 0. Ранее Slatkin (1991) показал, что при малых мутациях для произвольной структуры По F[ST] = (t[species]-t[within])/t[species], где t[species] есть среднее время слияния пары аллелей из всей По, а t[within] - из одного и того же дема. Рассматривается показатель Q[ST] = V[among]/(V[among]+2V[within]) - колич. генетический аналог F[ST]. Показано, что Q[ST] = (V[T(0)]-V[within])/V[T(0)], где V[T(0)] равно АДГ в панмиктической По того же общего размера и с теми же частотами аллелей, что и рассматриваемая подразделенная По. Если выразить эти дисперсии (для них f[i] = 0) через соотв. времена слияния, то F[ST] = Q[ST], т. е. при нейтральности и низкой мутабельности оба показателя совпадают при произвольной структуре По. Дан обзор результатов по определению эффективного размера N[e] метапопуляций, к-рый зависит от значения F[ST]. Известны различные подходы к его определению, опора на собственные числа дает хорошие результаты в колич. генетике. В рассматриваемых условиях данный подход эквивалентен анализу вероятности идентичности по происхождению (связанному, в свою очередь, со средним временем слияния). Для По из d демов постоянного и одинакового размера N при консервативных миграциях дисперсия внутри демов соответствует значению для панмиктической По такого же размера. Если демы могут вымирать и вновь заселяться, эффективный размер будет существенно меньше общего. Аналогично V[within] в метапопуляции будет меньше, чем в неподразделенной По. Суть в том, что здесь репродуктивный успех демов сильно варьирует из-за процесса вымирания/колонизации, уменьшающего N[e]. Кратко рассмотрены эффекты аддитивно-аддитивного эпистаза. Он увеличивают дисперсию между демами и уменьшает Q[ST]. Для всех популяционных структур превышение значения Q[ST] над величиной F[ST] свидетельствует в пользу пространственно дивергентной эволюции в результате естественного отбора. Канада, Dep. of Zoology, Univ. of British Columbia, Vancouver, BC V6T 1Z4. Библ. 35

ГРНТИ	34.03.17

ВИНИТИ 341.03.17.17.11
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
ПОПУЛЯЦИИ
КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ПРИЗНАКИ
АДДИТИВНЫЕ ПРИЗНАКИ
ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ МОДЕЛИ
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
F-СТАТИСТИКИ
Q-СТАТИСТИКИ
ВНУТРИПОПУЛЯЦИОННАЯ ДИСПЕРСИЯ
МЕЖПОПУЛЯЦИОННАЯ ДИСПЕРСИЯ

РЖ ВИНИТИ 34 (BI07) 02.04-04А1.79

Rogers, Alan R.
Population structure and modern human origins [Text] / Alan R. Rogers // Progress in Population Genetics and Human Evolution. - New York, 1997. - P55-79 . - ISBN 0-387-94944-5
Перевод заглавия: Популяционная структура и происхождение современного человечества
Аннотация: Рассматривается использование распределения различий мтДНК между парами индивидуумов в выборке (mismatch distribution) для проверки того, с какой из гипотез происхождения современного человечества (полицентризм или моноцентризм) больше согласуются эмпирические данные. Для этого проведена серия имитационных экспериментов с учетом подразделенности и роста популяции (По). Результаты говорят в пользу моноцентризма. Указано, что теор. результаты для простых случаев рассматриваются как основа интуитивных заключений, а не для строгих выводов. Имитационные эксперименты проводились при скорости мутаций u = 0,0015, размер выборки 50 индивидуумов, длина поколения 25 лет. Предполагается увеличение размера По, хотя получаемые результаты могут также порождаться отбором. Используется модель бесконечного кол-ва сайтов. Для рассматриваемого распределения нет теор. результатов при структурированности По или при ее росте и даже случай панмиксии исследован неполно. Поэтому теор. данные служат основой для интуиции, и лишь компьютерные имитации позволяют делать статистические выводы. Основными параметрами при модели панмиксии являются шкалированные значения времени (с момента скачка численности) и размеров По (до и после скачка): 'тау' = 2ut, 'ТЭТА'[0] = 2uN[0], 'ТЭТА'[1] = 2uN[1] (при подразделенности вводится еще кол-во мигрантов, одинаковое между каждой парой подразделений). Оценивание первых 3 параметров при панмиксии можно производить методом моментов. Однако аналитического решения получить не удалось. Известные теор. результаты о слабой информативности 'ТЭТА'[1] мотивируют оценивание при 'ТЭТА''-''БЕСКОНЕЧН'. Здесь оценки получены в явном виде. В случае подразделенности По рассматриваются 2 типа событий: миграционные и слияния (предков мутантов). Описан алгоритм имитаций указанных событий, использующий ф-цию риска h (hd'тау' определяет вероятность появления указанных событий за время d'тау') и генерирование случайных величин с экспоненциальным распределением. По результатам имитационных экспериментов строятся 95% доверительные интервалы для оцениваемых параметров. Рассматриваются 3 модели развития По, предполагающих, что в некоторый момент происходит скачок ее численности. 1) В модели случайного скрещивания рассматривается единая По. 2) В модели полицентризма По предполагается разделенной на 3 части в течение последнего млн. лет. Мутации, появившиеся в каком-то месте распространяются в результате генного потока, а не путем замещения населения. 3) В модели моноцентризма современное человечество распространилось из одного региона за последние 50-100 тыс. лет, замещая местное население. Этот процесс моделируется как скачок численности, сопровождающийся разделением По на 3 части. Полученные имитационные результаты показывают, что гипотеза полицентризма отвергается более уверенно, чем прежде, т. к. оценивание дает нереально малый размер По (при случайном скрещивании менее 7 000 чел., а при уточнении менее 1500; подразделенность еще снижает численность). Это слишком мало для заселения континентов и требует чрезмерно быстрого роста По. Гипотеза моноцентризма не требует столь быстрого роста и не отвергается. Полученные результаты не уменьшают роли распределения различий для получения статистических выводов. США, Dep. of Anthropology, Univ. of Utah, Salt Lake City, UT 84112. Ил. 10. Библ. 24

ГРНТИ	34.03.17

ВИНИТИ 341.03.17.27.11
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ
ПРОИСХОЖДЕНИЕ ЧЕЛОВЕКА
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
МИТОХОНДРИАЛЬНАЯ ДНК
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ РАЗЛИЧИЙ
ПОДРАЗДЕЛЕННОСТЬ ПОПУЛЯЦИИ
РОСТ ЧИСЛЕННОСТИ
ГИПОТЕЗА ПОЛИЦЕНТРИЗМА
ГИПОТЕЗА МОНОЦЕНТРИЗМА

10.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI07) 02.04-04А1.80

Weiss, Gunter.
Distribution of pairwise differences in growing populations [Text] / Gunter Weiss, Andreas Henking, Haeseler Arndt von // Progress in Population Genetics and Human Evolution. - New York etc., 1997. - P81-95 . - ISBN 0-387-94944-5
Перевод заглавия: Распределение попарных различий в растущих популяциях
Аннотация: В последние годы внимание исследователей привлечено к изучению внутрипопуляционной изменчивости мтДНК, в частности, к анализу распределения попарных различий между индивидуумами (иначе называемому mismatch distribution). Рассматривается проблема получения сведений о популяционной истории на основании таких данных. Предлагаемая модель основана на процессе слияния и оперирует понятиями наиболее близкого общего предка (НБОП) - митохондриальной Евы - для всех членов популяции (По) и времени до него в обратном направлении T. Предполагается, что НБОП имеет в точности 2 дочери, а далее каждая женщина рождает за поколение одну дочь и 2-ю дочь с вероятностью 'лямбда', т. е. численность По растет. Генеалогические соотношения между индивидуумами описываются случайными деревьями с соотв. вероятностями. Для дальнейших аппроксимаций используется среднее древо, в к-ром каждому ребру приписывается вероятность (вес), получаемая суммированием вероятностей деревьев, где это ребро фигурирует. Для пары индивидуумов рассматривается вероятность того, что время до их НБОП равно t. Приближенное выражение для нее аппроксимируется отношением ожидаемого кол-ва пар с данным t к сумме соотв. ожидаемых значений пар для всевозможных t. Для полученного распределения даны выражения для среднего и дисперсии, к-рая стабилизируется с ростом T. Центральным моментом в аппроксимации распределения t является использование среднего древа. Для проверки адекватности аппроксимации используются имитационные эксперименты. Результаты показывают хорошее согласие, причем качество аппроксимации улучшается при больших 'лямбда'. Вероятность наблюдения пары, для к-рой НБОП отделен в точности временем T, находится в диапазоне 0,3 - 0,5. При анализе реальных данных приходится рассматривать выборки из По. Имитационные эксперименты говорят о хорошем согласии с теор. результатами при размере выборки в 50 индивидуумов. В иллюстративном примере анализируется финская По. Предполагается, что скорость замещений постоянна ('мю' = 0,0025), этот процесс является пуассоновским. Рассматриваются данные по HV-1 обл. мтДНК (360 пар оснований), распределение попарных различий унимодально, что согласуется ростом По. Оценивание 'лямбда' производится путем минимзации хи-квадрат различий, что дает значение 0,01714. Оценка возраста митохондриальной Евы для финнов равна 20675 (длительность поколения 25 лет), кол-во женщин в это время равнялось 45. Германия, Institute of Zoology, Univ. of Munich, P. O. Box 202136, 80021 Munich. Ил. 9. Табл. 2. Библ. 23

ГРНТИ	34.03.17

ВИНИТИ 341.03.17.27.11
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
МИТОХОНДРИАЛЬНАЯ ДНК
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПОПАРНЫХ РАЗЛИЧИЙ
РОСТ ЧИСЛЕННОСТИ
ВОЗРАСТ ОБЩЕГО ПРЕДКА
ОЦЕНИВАНИЕ
ФИННЫ

Доп.точки доступа:
Henking, Andreas; von, Haeseler Arndt

11.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI49) 02.04-04М1.233

Marjoram, Paul.
Human demography and the time since mitochondrial eve [Text] / Paul Marjoram, Peter Donnelly // Progress in Population Genetics and Human Evolution. - New York etc., 1997. - P107-131 . - ISBN 0-387-94944-5
Перевод заглавия: Демография человека и время [до] митохондриальной Евы
Аннотация: Предпринято имитационное моделирование безусловного распределения T[Eve] на основе процессов слияния (ПС) мутационных форм мтДНК в прошлом. Для ПС ед. времени такова, что период между поколениями равен 1/(M'сигма'{2}), где M есть размер популяции (Пп), а 'сигма'{2} дисперсия кол-ва потомков. Далее 'сигма'{2} = 1, т. е. при постоянном размере s ед. времени соответствуют sM поколениям. При переменном размере M(i) моменту s для ПС соответствует t поколений, где t находится из условия min[t](t:'СУММА'[1'='s). В случае выборки величины n из Пп рассматривается время s до Евы для выборки, результаты имитаций по s преобразовывались к времени в поколениях. При имитации эволюции человека предполагается, что размер Пп был постоянным до момента начала экспоненциального роста (50000 лет тому назад при длительности поколения в 20 лет). Результаты для данного сценария рассматриваются как основа качеств. выводов о влиянии (переменного) размера Пп на распределение T[Eve]. Изменение начального (постоянного) размера Пп мало влияет на распределение T[Eve], если T[Eve] оказывается незадолго до периода роста. Изменение размера выборки от n даже до 'БЕСКОНЕЧН' увеличивает ожидаемое T[Eve] на 2M[c]/n, т. е. мало при большом n, причем вероятности совпадения T[Eve] для выборки и для всей Пп близки. Увеличение современного размера Пп от 10{7} до 10{9} приводит к увеличению T[Eve] всего лишь на 10 поколений. Размер современной Пп полагается 5'хи'10{9}, для расчетов используется 1/10 этого значения с учетом наследования по матери и перекрывания поколений. Сначала изучается неструктурированная Пп при размере выборки 50 и размере женской Пп 130000 до начала роста 50000 лет тому назад. Полученное распределение T[Eve] унимодально с правой асимметрией. Оно определяется, в основном, размером Пп до ее роста и мало зависит от деталей роста. При сценарии с горлышком бутылки до момента роста Пп возможно бимодальное распределение с большой вариабельностью. Далее рассматривается роль геогр. структуры Пп. Используется ступенчатая модель: Пп состоит из равных локальных Пп, расположенных в узлах (i,j) двумерной решетки 50*50 и обменивающихся мигрантами только с соседями (на краях обмен с соотв. Пп на противоположном крае). Здесь происходят события 2 типов: миграция и слияние предков. Соотв. поведение будет марковским. Известно, что здесь среднее для T[Eve] не зависит от скорости миграций при достаточной симметрии модели. Однако зависимость среднего для T[Eve] от скорости миграций при переменной численности возникает из-за нелинейности связи времени ПС и времени в поколениях. Для изучения влияния структурированности проводились имитации с разным числом узлов решетки. Их увеличение приводит к возрастанию T[Eve] и увеличению вариабельности. Если же уменьшать скорость миграций, то T[Eve] увеличивается. Последние точечные оценки T[Eve] варьируют от 80 до 200 тыс. лет тому назад. Современные взгляды относительно размеров Пп человека приводят к распределениям, концентрирующимся вокруг гораздо более высоких значений. При этом для получения тех же оценок времени требуется узкое бутылочное горлышко для численности Пп на промежутке от 150 до 200 тыс. лет тому назад. Трудно найти демографический характер Пп, согласующийся с последними оценками T[Eve], когда учитывается структура Пп. Проведенные ранее имитации касались эффекта подразделенности на T[Eve], когда выборка бралась из одной локальной Пп. Для всей Пп T[Eve] м. б. заметно больше. Австралия, Dep. of Mathematics, Monash Univ., Claiton 3168. Ил. 1. Табл. 7. Библ. 38.

ГРНТИ	34.37.31

ВИНИТИ 341.37.31.15
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ
ПРОИСХОЖДЕНИЕ ЧЕЛОВЕКА
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
МИТОХОНДРИАЛЬНАЯ ДНК
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВРЕМЕНИ ДО МИТОХОНДРИАЛЬНОЙ ЕВЫ
ПОДРАЗДЕЛЕННОСТЬ ПОПУЛЯЦИИ
РОСТ ЧИСЛЕННОСТИ

Доп.точки доступа:
Donnelly, Peter

12.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 02.04-04А3.7

Whitlock, Michael C.
Neutral additive genetic variance in a metapopulation [Text] / Michael C. Whitlock // Genet. Res. - 1999. - Vol. 74, N 3. - P215-221 . - ISSN 0016-6723
Перевод заглавия: Нейтральная аддитивная генетическая дисперсия в метапопуляции
Аннотация: Большинство видов подразделены на локальные популяции (По). Часто эти По становятся генетически дифференцированными, благодаря генному дрейфу, мутациям и/или дизруптивному отбору. В ст. 1) иллюстрируется связь между теорией слияния аллелей (в прошлом) и колич. генетическими моделями; 2) получена ожидаемая аддитивная генетическая дисперсия (АГД) в равновесии между мутациями и дрейфом в подразделенной По; 3) обобщается соотношение между показателями F[ST] и Q[ST] для подразделенной По. Рассматривается признак без доминантности и эпистаза при равновесности по сцеплению. Средняя общая величина АГД в диплоидной метапопуляции равна ожидаемому значению дисперсии для пары случайно выбранных из По особей. Если 2 аллеля из множества i дивергируют t[i] поколений, причем за каждое поколение после слияния гаплоидная АГД увеличивается за счет мутационной дисперсии на ('сигма'[m]){2}/2, то гаплоидная АГД будет равна t[i]('сигма'[m]){2}/2. Соотв. диплоидной АГД будет V[A,i] = (1+f[i])t[i]('сигма'[m]){2}, где f[i] есть корреляция аллелей особи для данного множества i. Выделение меж- (V[among]) и внутрипопуляционной (V[within]) АДГ при подразделенности По возможно в терминах F-статистик Райта. Дисперсии можно выразить через средние времена слияния, напр., V[within] = t[within]('сигма'[m]){2}, т. к. здесь f[i] = 0. Ранее Slatkin (1991) показал, что при малых мутациях для произвольной структуры По F[ST] = (t[species]-t[within])/t[species], где t[species] есть среднее время слияния пары аллелей из всей По, а t[within] - из одного и того же дема. Рассматривается показатель Q[ST] = V[among]/(V[among]+2V[within]) - колич. генетический аналог F[ST]. Показано, что Q[ST] = (V[T(0)]-V[within])/V[T(0)], где V[T(0)] равно АДГ в панмиктической По того же общего размера и с теми же частотами аллелей, что и рассматриваемая подразделенная По. Если выразить эти дисперсии (для них f[i] = 0) через соотв. времена слияния, то F[ST] = Q[ST], т. е. при нейтральности и низкой мутабельности оба показателя совпадают при произвольной структуре По. Дан обзор результатов по определению эффективного размера N[e] метапопуляций, к-рый зависит от значения F[ST]. Известны различные подходы к его определению, опора на собственные числа дает хорошие результаты в колич. генетике. В рассматриваемых условиях данный подход эквивалентен анализу вероятности идентичности по происхождению (связанному, в свою очередь, со средним временем слияния). Для По из d демов постоянного и одинакового размера N при консервативных миграциях дисперсия внутри демов соответствует значению для панмиктической По такого же размера. Если демы могут вымирать и вновь заселяться, эффективный размер будет существенно меньше общего. Аналогично V[within] в метапопуляции будет меньше, чем в неподразделенной По. Суть в том, что здесь репродуктивный успех демов сильно варьирует из-за процесса вымирания/колонизации, уменьшающего N[e]. Кратко рассмотрены эффекты аддитивно-аддитивного эпистаза. Он увеличивают дисперсию между демами и уменьшает Q[ST]. Для всех популяционных структур превышение значения Q[ST] над величиной F[ST] свидетельствует в пользу пространственно дивергентной эволюции в результате естественного отбора. Канада, Dep. of Zoology, Univ. of British Columbia, Vancouver, BC V6T 1Z4. Библ. 35

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.09.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ПРИЗНАКИ
АДДИТИВНЫЕ ПРИЗНАКИ
ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ МОДЕЛИ
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
F-СТАТИСТИКИ
Q-СТАТИСТИКИ
ВНУТРИПОПУЛЯЦИОННАЯ ДИСПЕРСИЯ
МЕЖПОПУЛЯЦИОННАЯ ДИСПЕРСИЯ

13.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 02.04-04А3.19

Rogers, Alan R.
Population structure and modern human origins [Text] / Alan R. Rogers // Progress in Population Genetics and Human Evolution. - New York, 1997. - P55-79 . - ISBN 0-387-94944-5
Перевод заглавия: Популяционная структура и происхождение современного человечества
Аннотация: Рассматривается использование распределения различий мтДНК между парами индивидуумов в выборке (mismatch distribution) для проверки того, с какой из гипотез происхождения современного человечества (полицентризм или моноцентризм) больше согласуются эмпирические данные. Для этого проведена серия имитационных экспериментов с учетом подразделенности и роста популяции (По). Результаты говорят в пользу моноцентризма. Указано, что теор. результаты для простых случаев рассматриваются как основа интуитивных заключений, а не для строгих выводов. Имитационные эксперименты проводились при скорости мутаций u = 0,0015, размер выборки 50 индивидуумов, длина поколения 25 лет. Предполагается увеличение размера По, хотя получаемые результаты могут также порождаться отбором. Используется модель бесконечного кол-ва сайтов. Для рассматриваемого распределения нет теор. результатов при структурированности По или при ее росте и даже случай панмиксии исследован неполно. Поэтому теор. данные служат основой для интуиции, и лишь компьютерные имитации позволяют делать статистические выводы. Основными параметрами при модели панмиксии являются шкалированные значения времени (с момента скачка численности) и размеров По (до и после скачка): 'тау' = 2ut, 'ТЭТА'[0] = 2uN[0], 'ТЭТА'[1] = 2uN[1] (при подразделенности вводится еще кол-во мигрантов, одинаковое между каждой парой подразделений). Оценивание первых 3 параметров при панмиксии можно производить методом моментов. Однако аналитического решения получить не удалось. Известные теор. результаты о слабой информативности 'ТЭТА'[1] мотивируют оценивание при 'ТЭТА''-''БЕСКОНЕЧН'. Здесь оценки получены в явном виде. В случае подразделенности По рассматриваются 2 типа событий: миграционные и слияния (предков мутантов). Описан алгоритм имитаций указанных событий, использующий ф-цию риска h (hd'тау' определяет вероятность появления указанных событий за время d'тау') и генерирование случайных величин с экспоненциальным распределением. По результатам имитационных экспериментов строятся 95% доверительные интервалы для оцениваемых параметров. Рассматриваются 3 модели развития По, предполагающих, что в некоторый момент происходит скачок ее численности. 1) В модели случайного скрещивания рассматривается единая По. 2) В модели полицентризма По предполагается разделенной на 3 части в течение последнего млн. лет. Мутации, появившиеся в каком-то месте распространяются в результате генного потока, а не путем замещения населения. 3) В модели моноцентризма современное человечество распространилось из одного региона за последние 50-100 тыс. лет, замещая местное население. Этот процесс моделируется как скачок численности, сопровождающийся разделением По на 3 части. Полученные имитационные результаты показывают, что гипотеза полицентризма отвергается более уверенно, чем прежде, т. к. оценивание дает нереально малый размер По (при случайном скрещивании менее 7 000 чел., а при уточнении менее 1500; подразделенность еще снижает численность). Это слишком мало для заселения континентов и требует чрезмерно быстрого роста По. Гипотеза моноцентризма не требует столь быстрого роста и не отвергается. Полученные результаты не уменьшают роли распределения различий для получения статистических выводов. США, Dep. of Anthropology, Univ. of Utah, Salt Lake City, UT 84112. Ил. 10. Библ. 24

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.09.11
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ
ПРОИСХОЖДЕНИЕ ЧЕЛОВЕКА
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
МИТОХОНДРИАЛЬНАЯ ДНК
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ РАЗЛИЧИЙ
ПОДРАЗДЕЛЕННОСТЬ ПОПУЛЯЦИИ
РОСТ ЧИСЛЕННОСТИ
ГИПОТЕЗА ПОЛИЦЕНТРИЗМА
ГИПОТЕЗА МОНОЦЕНТРИЗМА

14.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 02.04-04А3.20

Weiss, Gunter.
Distribution of pairwise differences in growing populations [Text] / Gunter Weiss, Andreas Henking, Haeseler Arndt von // Progress in Population Genetics and Human Evolution. - New York etc., 1997. - P81-95 . - ISBN 0-387-94944-5
Перевод заглавия: Распределение попарных различий в растущих популяциях
Аннотация: В последние годы внимание исследователей привлечено к изучению внутрипопуляционной изменчивости мтДНК, в частности, к анализу распределения попарных различий между индивидуумами (иначе называемому mismatch distribution). Рассматривается проблема получения сведений о популяционной истории на основании таких данных. Предлагаемая модель основана на процессе слияния и оперирует понятиями наиболее близкого общего предка (НБОП) - митохондриальной Евы - для всех членов популяции (По) и времени до него в обратном направлении T. Предполагается, что НБОП имеет в точности 2 дочери, а далее каждая женщина рождает за поколение одну дочь и 2-ю дочь с вероятностью 'лямбда', т. е. численность По растет. Генеалогические соотношения между индивидуумами описываются случайными деревьями с соотв. вероятностями. Для дальнейших аппроксимаций используется среднее древо, в к-ром каждому ребру приписывается вероятность (вес), получаемая суммированием вероятностей деревьев, где это ребро фигурирует. Для пары индивидуумов рассматривается вероятность того, что время до их НБОП равно t. Приближенное выражение для нее аппроксимируется отношением ожидаемого кол-ва пар с данным t к сумме соотв. ожидаемых значений пар для всевозможных t. Для полученного распределения даны выражения для среднего и дисперсии, к-рая стабилизируется с ростом T. Центральным моментом в аппроксимации распределения t является использование среднего древа. Для проверки адекватности аппроксимации используются имитационные эксперименты. Результаты показывают хорошее согласие, причем качество аппроксимации улучшается при больших 'лямбда'. Вероятность наблюдения пары, для к-рой НБОП отделен в точности временем T, находится в диапазоне 0,3 - 0,5. При анализе реальных данных приходится рассматривать выборки из По. Имитационные эксперименты говорят о хорошем согласии с теор. результатами при размере выборки в 50 индивидуумов. В иллюстративном примере анализируется финская По. Предполагается, что скорость замещений постоянна ('мю' = 0,0025), этот процесс является пуассоновским. Рассматриваются данные по HV-1 обл. мтДНК (360 пар оснований), распределение попарных различий унимодально, что согласуется ростом По. Оценивание 'лямбда' производится путем минимзации хи-квадрат различий, что дает значение 0,01714. Оценка возраста митохондриальной Евы для финнов равна 20675 (длительность поколения 25 лет), кол-во женщин в это время равнялось 45. Германия, Institute of Zoology, Univ. of Munich, P. O. Box 202136, 80021 Munich. Ил. 9. Табл. 2. Библ. 23

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.09.11
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
МИТОХОНДРИАЛЬНАЯ ДНК
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПОПАРНЫХ РАЗЛИЧИЙ
РОСТ ЧИСЛЕННОСТИ
ВОЗРАСТ ОБЩЕГО ПРЕДКА
ОЦЕНИВАНИЕ
ФИННЫ

Доп.точки доступа:
Henking, Andreas; von, Haeseler Arndt

15.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI07) 02.05-04А1.87

Griffiths, Robert C.
Computation methods for the coalescent [Text] / Robert C. Griffiths, Simon Tavare // Progress in Population Genetics and Human Evolution. - New York etc., 1997. - P165-182 . - ISBN 0-387-94944-5
Перевод заглавия: Вычислительные методы для [процессов] слияния
Аннотация: Для процессов слияния получено интегро-рекуррентное соотношение для вероятности конфигурации генов в выборке. Его приближенное решение получается с использованием имитаций марковских цепей методами Монте-Карло. Данный подход является общим и м. б. использован для решения многих генетических задач. Процессы слияния описывают динамику генеалогических соотношений в популяции (в данном контексте между генами при наличии мутаций), точнее, изменения кол-ва общих предков для выборки генов при обратном направлении времени (вплоть до ближайшего общего предка). Если двигаться по генеалогическому древу генов к корню, то происходит слияние ветвей (уменьшение кол-ва общих предков A). При большом постоянном размере N популяции с неперекрывающимися поколениями и нейтральности генов данный процесс во многих ситуациях аппроксимируется марковским процессом гибели A[n] с непрерывным временем, где n есть размер выборки. Приводятся результаты по св-вам процесса при N, изменяющемся детерминистически, в частности, в отношении моментов времени перехода между состояниями и шагов их имитационного моделирования. Далее анализируются мутации, происходящие согласно процессу Пуассона со скоростью 'ТЭТА'/2, 'ТЭТА' = lim[N'-''БЕСКОНЕЧН']2Nu, где u есть вероятность мутирования за поколение. Рассматриваются последовательности ДНК. Сначала предполагается отсутствие рекомбинаций. Выписана матрица мутационных переходов в предположении затрагивания мутацией каждый раз только 1 сайта, выбираемого согласно вероятностям h[i]. Соотв. стационарное распределение является прямым произведением однолокусных распределений. Кратко рассмотрен случай марковской структуры последовательностей ДНК. При анализе выборки размера n нужно знать вероятности q(t,n) наблюдения в момент t конфигурации (n[1],...,n[d]), где n[i] есть кол-во копий последовательности i-го типа в выборке. Здесь фундаментальным результатом является интегро-разностное соотношение для q. Приведен его вывод (2 варианта). Полученные ф-лы очень сложны для аналитического решения. Для приближенного решения используются методы Монте-Карло имитации марковских цепей. Идея состоит в представлении q в виде среднего для некоторого функционала для цепи Маркова, а цепь многократно имитируется с подсчетом среднего по реализациям. Кратко рассматривается приложение данного подхода к разбираемым задачам. Вычислительные методы рекурсий для q обобщаются на неоднородный случай. Марковские цепи могут также использоваться для оценивания совместного распределения конфигурации выборки и времени до ближайшего общего предка. Далее указаны приложения развиваемых вычислительных методов к модели с бесконечным кол-вом сайтов, а также к случаям конечного кол-ва, существования рекомбинаций. Упомянуты также эффекты миграций. Австралия, Mathematics Dep., Monash Univ., Clayton 3168. Библ. 28.

ГРНТИ	34.03.17

ВИНИТИ 341.03.17.17.02
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
ВРЕМЯ ДО БЛИЖАЙШЕГО ОБЩЕГО ПРЕДКА
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ДНК
МОНТЕ-КАРЛО МЕТОДЫ
МАРКОВСКИЕ ЦЕПИ
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ

Доп.точки доступа:
Tavare, Simon

16.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI07) 02.05-04А1.92

Marjoram, Paul.
Human demography and the time since mitochondrial eve [Text] / Paul Marjoram, Peter Donnelly // Progress in Population Genetics and Human Evolution. - New York etc., 1997. - P107-131 . - ISBN 0-387-94944-5
Перевод заглавия: Демография человека и время [до] митохондриальной Евы
Аннотация: Предпринято имитационное моделирование безусловного распределения T[Eve] на основе процессов слияния (ПС) мутационных форм мтДНК в прошлом. Для ПС ед. времени такова, что период между поколениями равен 1/(M'сигма'{2}), где M есть размер популяции (Пп), а 'сигма'{2} дисперсия кол-ва потомков. Далее 'сигма'{2} = 1, т. е. при постоянном размере s ед. времени соответствуют sM поколениям. При переменном размере M(i) моменту s для ПС соответствует t поколений, где t находится из условия min[t](t:'СУММА'[1'='s). В случае выборки величины n из Пп рассматривается время s до Евы для выборки, результаты имитаций по s преобразовывались к времени в поколениях. При имитации эволюции человека предполагается, что размер Пп был постоянным до момента начала экспоненциального роста (50000 лет тому назад при длительности поколения в 20 лет). Результаты для данного сценария рассматриваются как основа качеств. выводов о влиянии (переменного) размера Пп на распределение T[Eve]. Изменение начального (постоянного) размера Пп мало влияет на распределение T[Eve], если T[Eve] оказывается незадолго до периода роста. Изменение размера выборки от n даже до 'БЕСКОНЕЧН' увеличивает ожидаемое T[Eve] на 2M[c]/n, т. е. мало при большом n, причем вероятности совпадения T[Eve] для выборки и для всей Пп близки. Увеличение современного размера Пп от 10{7} до 10{9} приводит к увеличению T[Eve] всего лишь на 10 поколений. Размер современной Пп полагается 5'хи'10{9}, для расчетов используется 1/10 этого значения с учетом наследования по матери и перекрывания поколений. Сначала изучается неструктурированная Пп при размере выборки 50 и размере женской Пп 130000 до начала роста 50000 лет тому назад. Полученное распределение T[Eve] унимодально с правой асимметрией. Оно определяется, в основном, размером Пп до ее роста и мало зависит от деталей роста. При сценарии с горлышком бутылки до момента роста Пп возможно бимодальное распределение с большой вариабельностью. Далее рассматривается роль геогр. структуры Пп. Используется ступенчатая модель: Пп состоит из равных локальных Пп, расположенных в узлах (i,j) двумерной решетки 50*50 и обменивающихся мигрантами только с соседями (на краях обмен с соотв. Пп на противоположном крае). Здесь происходят события 2 типов: миграция и слияние предков. Соотв. поведение будет марковским. Известно, что здесь среднее для T[Eve] не зависит от скорости миграций при достаточной симметрии модели. Однако зависимость среднего для T[Eve] от скорости миграций при переменной численности возникает из-за нелинейности связи времени ПС и времени в поколениях. Для изучения влияния структурированности проводились имитации с разным числом узлов решетки. Их увеличение приводит к возрастанию T[Eve] и увеличению вариабельности. Если же уменьшать скорость миграций, то T[Eve] увеличивается. Последние точечные оценки T[Eve] варьируют от 80 до 200 тыс. лет тому назад. Современные взгляды относительно размеров Пп человека приводят к распределениям, концентрирующимся вокруг гораздо более высоких значений. При этом для получения тех же оценок времени требуется узкое бутылочное горлышко для численности Пп на промежутке от 150 до 200 тыс. лет тому назад. Трудно найти демографический характер Пп, согласующийся с последними оценками T[Eve], когда учитывается структура Пп. Проведенные ранее имитации касались эффекта подразделенности на T[Eve], когда выборка бралась из одной локальной Пп. Для всей Пп T[Eve] м. б. заметно больше. Австралия, Dep. of Mathematics, Monash Univ., Claiton 3168. Ил. 1. Табл. 7. Библ. 38.

ГРНТИ	34.03.17

ВИНИТИ 341.03.17.17.11
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ
ПРОИСХОЖДЕНИЕ ЧЕЛОВЕКА
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
МИТОХОНДРИАЛЬНАЯ ДНК
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВРЕМЕНИ ДО МИТОХОНДРИАЛЬНОЙ ЕВЫ
ПОДРАЗДЕЛЕННОСТЬ ПОПУЛЯЦИИ
РОСТ ЧИСЛЕННОСТИ

Доп.точки доступа:
Donnelly, Peter

17.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 02.05-04А3.40

Marjoram, Paul.
Human demography and the time since mitochondrial eve [Text] / Paul Marjoram, Peter Donnelly // Progress in Population Genetics and Human Evolution. - New York etc., 1997. - P107-131 . - ISBN 0-387-94944-5
Перевод заглавия: Демография человека и время [до] митохондриальной Евы
Аннотация: Предпринято имитационное моделирование безусловного распределения T[Eve] на основе процессов слияния (ПС) мутационных форм мтДНК в прошлом. Для ПС ед. времени такова, что период между поколениями равен 1/(M'сигма'{2}), где M есть размер популяции (Пп), а 'сигма'{2} дисперсия кол-ва потомков. Далее 'сигма'{2} = 1, т. е. при постоянном размере s ед. времени соответствуют sM поколениям. При переменном размере M(i) моменту s для ПС соответствует t поколений, где t находится из условия min[t](t:'СУММА'[1'='s). В случае выборки величины n из Пп рассматривается время s до Евы для выборки, результаты имитаций по s преобразовывались к времени в поколениях. При имитации эволюции человека предполагается, что размер Пп был постоянным до момента начала экспоненциального роста (50000 лет тому назад при длительности поколения в 20 лет). Результаты для данного сценария рассматриваются как основа качеств. выводов о влиянии (переменного) размера Пп на распределение T[Eve]. Изменение начального (постоянного) размера Пп мало влияет на распределение T[Eve], если T[Eve] оказывается незадолго до периода роста. Изменение размера выборки от n даже до 'БЕСКОНЕЧН' увеличивает ожидаемое T[Eve] на 2M[c]/n, т. е. мало при большом n, причем вероятности совпадения T[Eve] для выборки и для всей Пп близки. Увеличение современного размера Пп от 10{7} до 10{9} приводит к увеличению T[Eve] всего лишь на 10 поколений. Размер современной Пп полагается 5'хи'10{9}, для расчетов используется 1/10 этого значения с учетом наследования по матери и перекрывания поколений. Сначала изучается неструктурированная Пп при размере выборки 50 и размере женской Пп 130000 до начала роста 50000 лет тому назад. Полученное распределение T[Eve] унимодально с правой асимметрией. Оно определяется, в основном, размером Пп до ее роста и мало зависит от деталей роста. При сценарии с горлышком бутылки до момента роста Пп возможно бимодальное распределение с большой вариабельностью. Далее рассматривается роль геогр. структуры Пп. Используется ступенчатая модель: Пп состоит из равных локальных Пп, расположенных в узлах (i,j) двумерной решетки 50*50 и обменивающихся мигрантами только с соседями (на краях обмен с соотв. Пп на противоположном крае). Здесь происходят события 2 типов: миграция и слияние предков. Соотв. поведение будет марковским. Известно, что здесь среднее для T[Eve] не зависит от скорости миграций при достаточной симметрии модели. Однако зависимость среднего для T[Eve] от скорости миграций при переменной численности возникает из-за нелинейности связи времени ПС и времени в поколениях. Для изучения влияния структурированности проводились имитации с разным числом узлов решетки. Их увеличение приводит к возрастанию T[Eve] и увеличению вариабельности. Если же уменьшать скорость миграций, то T[Eve] увеличивается. Последние точечные оценки T[Eve] варьируют от 80 до 200 тыс. лет тому назад. Современные взгляды относительно размеров Пп человека приводят к распределениям, концентрирующимся вокруг гораздо более высоких значений. При этом для получения тех же оценок времени требуется узкое бутылочное горлышко для численности Пп на промежутке от 150 до 200 тыс. лет тому назад. Трудно найти демографический характер Пп, согласующийся с последними оценками T[Eve], когда учитывается структура Пп. Проведенные ранее имитации касались эффекта подразделенности на T[Eve], когда выборка бралась из одной локальной Пп. Для всей Пп T[Eve] м. б. заметно больше. Австралия, Dep. of Mathematics, Monash Univ., Claiton 3168. Ил. 1. Табл. 7. Библ. 38.

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.09.11
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ
ПРОИСХОЖДЕНИЕ ЧЕЛОВЕКА
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
МИТОХОНДРИАЛЬНАЯ ДНК
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВРЕМЕНИ ДО МИТОХОНДРИАЛЬНОЙ ЕВЫ
ПОДРАЗДЕЛЕННОСТЬ ПОПУЛЯЦИИ
РОСТ ЧИСЛЕННОСТИ

Доп.точки доступа:
Donnelly, Peter

18.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 02.05-04А3.41

Griffiths, Robert C.
Computation methods for the coalescent [Text] / Robert C. Griffiths, Simon Tavare // Progress in Population Genetics and Human Evolution. - New York etc., 1997. - P165-182 . - ISBN 0-387-94944-5
Перевод заглавия: Вычислительные методы для [процессов] слияния
Аннотация: Для процессов слияния получено интегро-рекуррентное соотношение для вероятности конфигурации генов в выборке. Его приближенное решение получается с использованием имитаций марковских цепей методами Монте-Карло. Данный подход является общим и м. б. использован для решения многих генетических задач. Процессы слияния описывают динамику генеалогических соотношений в популяции (в данном контексте между генами при наличии мутаций), точнее, изменения кол-ва общих предков для выборки генов при обратном направлении времени (вплоть до ближайшего общего предка). Если двигаться по генеалогическому древу генов к корню, то происходит слияние ветвей (уменьшение кол-ва общих предков A). При большом постоянном размере N популяции с неперекрывающимися поколениями и нейтральности генов данный процесс во многих ситуациях аппроксимируется марковским процессом гибели A[n] с непрерывным временем, где n есть размер выборки. Приводятся результаты по св-вам процесса при N, изменяющемся детерминистически, в частности, в отношении моментов времени перехода между состояниями и шагов их имитационного моделирования. Далее анализируются мутации, происходящие согласно процессу Пуассона со скоростью 'ТЭТА'/2, 'ТЭТА' = lim[N'-''БЕСКОНЕЧН']2Nu, где u есть вероятность мутирования за поколение. Рассматриваются последовательности ДНК. Сначала предполагается отсутствие рекомбинаций. Выписана матрица мутационных переходов в предположении затрагивания мутацией каждый раз только 1 сайта, выбираемого согласно вероятностям h[i]. Соотв. стационарное распределение является прямым произведением однолокусных распределений. Кратко рассмотрен случай марковской структуры последовательностей ДНК. При анализе выборки размера n нужно знать вероятности q(t,n) наблюдения в момент t конфигурации (n[1],...,n[d]), где n[i] есть кол-во копий последовательности i-го типа в выборке. Здесь фундаментальным результатом является интегро-разностное соотношение для q. Приведен его вывод (2 варианта). Полученные ф-лы очень сложны для аналитического решения. Для приближенного решения используются методы Монте-Карло имитации марковских цепей. Идея состоит в представлении q в виде среднего для некоторого функционала для цепи Маркова, а цепь многократно имитируется с подсчетом среднего по реализациям. Кратко рассматривается приложение данного подхода к разбираемым задачам. Вычислительные методы рекурсий для q обобщаются на неоднородный случай. Марковские цепи могут также использоваться для оценивания совместного распределения конфигурации выборки и времени до ближайшего общего предка. Далее указаны приложения развиваемых вычислительных методов к модели с бесконечным кол-вом сайтов, а также к случаям конечного кол-ва, существования рекомбинаций. Упомянуты также эффекты миграций. Австралия, Mathematics Dep., Monash Univ., Clayton 3168. Библ. 28.

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.09.11
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
ВРЕМЯ ДО БЛИЖАЙШЕГО ОБЩЕГО ПРЕДКА
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ДНК
МОНТЕ-КАРЛО МЕТОДЫ
МАРКОВСКИЕ ЦЕПИ
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ

Доп.точки доступа:
Tavare, Simon

19.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI07) 03.03-04А1.130

Herbots, Hilde M.
The structured coalescent [Text] / Hilde M. Herbots // Progress in Population Genetics and Human Evolution. - New York etc., 1997. - P231-255 . - ISBN 0-387-94944-5
Перевод заглавия: [Процессы] структурированного слияния
Аннотация: Рассматривается гаплоидная структурированная популяция (Пп), т. е. Пп, подразделенная на конечное или бесконечное число обменивающихся мигрантами субпопуляций (сПп). В сПп скрещивание случайно, поколения не перекрываются. В нулевой момент времени из общей Пп производится случайная выборка размера n, и для каждого поколения в прошлом подсчитывается кол-во различных предков для этих n индивидуумов в каждой из сПп. Получается вектор 'альфа', координаты к-рого дают кол-ва предков в соотв. сПп, динамика этого вектора дает предковый процесс. Изменения его состояний происходят за счет событий 1) слияния 2 различных предков в одного общего и 2) миграций предков, из-за чего меняются их численности в сПп. Предельное поведение такого предкового процесса при увеличении общей численности Пп описывается структурированным процессом слияния - цепью Маркова в непрерывном времени, приведены инфинитезимальные вероятности переходов. Такой генеалогический подход к анализу Пп является плодотворным во многих отношениях. В частном случае островных миграций при конечном кол-ве сПп рассматривается вычисление распределения времени до ближайшего общего предка для 2 индивидуумов и его 1-е моменты. В соответствии с 2 типами событий использование преобразования Лапласа для указанного распределения в случаях, когда оба индивидуума находятся 1) в одной и той же сПп и 2) в разных сПп дает замкнутую систему относительно времени до ближайшего общего предка T[0] и T[1] соответственно. Распределение T[0] является смесью 2 экспоненциальных распределений. Величина T[1] складывается из случайных значений времени до тех пор, когда индивидуумы окажутся в одной сПп плюс время до слияния при условии, что индивидуумы в одной сПп. Приведены соотв. ф-лы плотности. Оставшиеся 17 стр. посвящены доказательству слабой сходимости предкового процесса к процессу структурированного слияния в случае конечного или бесконечного числа сПп и общих миграций. Рассматривается переход от прямых миграций к обратным, фигурирующим в процессе слияния в обратном времени. Доказательство основано на доказательстве сходимости конечномерных распределений предкового процесса. Великобритания, Dep. of Statistical Sci., Univ. College London, Gower Street, London WC1E 6BT. Ил. 1. Библ. 22

ГРНТИ	34.03.17

ВИНИТИ 341.03.17.17.11
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ МОДЕЛИ
ПОДРАЗДЕЛЕННЫЕ ПОПУЛЯЦИИ
СХОДИМОСТЬ К ПРОЦЕССУ СЛИЯНИЯ
БЕСКОНЕЧНОЕ ЧИСЛО СУБПОПУЛЯЦИЙ

20.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 03.03-04А3.15

Herbots, Hilde M.
The structured coalescent [Text] / Hilde M. Herbots // Progress in Population Genetics and Human Evolution. - New York etc., 1997. - P231-255 . - ISBN 0-387-94944-5
Перевод заглавия: [Процессы] структурированного слияния
Аннотация: Рассматривается гаплоидная структурированная популяция (Пп), т. е. Пп, подразделенная на конечное или бесконечное число обменивающихся мигрантами субпопуляций (сПп). В сПп скрещивание случайно, поколения не перекрываются. В нулевой момент времени из общей Пп производится случайная выборка размера n, и для каждого поколения в прошлом подсчитывается кол-во различных предков для этих n индивидуумов в каждой из сПп. Получается вектор 'альфа', координаты к-рого дают кол-ва предков в соотв. сПп, динамика этого вектора дает предковый процесс. Изменения его состояний происходят за счет событий 1) слияния 2 различных предков в одного общего и 2) миграций предков, из-за чего меняются их численности в сПп. Предельное поведение такого предкового процесса при увеличении общей численности Пп описывается структурированным процессом слияния - цепью Маркова в непрерывном времени, приведены инфинитезимальные вероятности переходов. Такой генеалогический подход к анализу Пп является плодотворным во многих отношениях. В частном случае островных миграций при конечном кол-ве сПп рассматривается вычисление распределения времени до ближайшего общего предка для 2 индивидуумов и его 1-е моменты. В соответствии с 2 типами событий использование преобразования Лапласа для указанного распределения в случаях, когда оба индивидуума находятся 1) в одной и той же сПп и 2) в разных сПп дает замкнутую систему относительно времени до ближайшего общего предка T[0] и T[1] соответственно. Распределение T[0] является смесью 2 экспоненциальных распределений. Величина T[1] складывается из случайных значений времени до тех пор, когда индивидуумы окажутся в одной сПп плюс время до слияния при условии, что индивидуумы в одной сПп. Приведены соотв. ф-лы плотности. Оставшиеся 17 стр. посвящены доказательству слабой сходимости предкового процесса к процессу структурированного слияния в случае конечного или бесконечного числа сПп и общих миграций. Рассматривается переход от прямых миграций к обратным, фигурирующим в процессе слияния в обратном времени. Доказательство основано на доказательстве сходимости конечномерных распределений предкового процесса. Великобритания, Dep. of Statistical Sci., Univ. College London, Gower Street, London WC1E 6BT. Ил. 1. Библ. 22

ГРНТИ	34.03.23

ВИНИТИ 341.03.23.09.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ГЕНЕТИКА
МОДЕЛИ СЛИЯНИЯ
ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ МОДЕЛИ
ПОДРАЗДЕЛЕННЫЕ ПОПУЛЯЦИИ
СХОДИМОСТЬ К ПРОЦЕССУ СЛИЯНИЯ
БЕСКОНЕЧНОЕ ЧИСЛО СУБПОПУЛЯЦИЙ

1-20 21-27

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска