F- статистика

В популяционной генетике , F -статистик (также известный как индексы фиксации ) описывает статистически ожидаемый уровень гетерозиготности в популяции; более конкретно ожидаемая степень (обычно) снижения гетерозиготности по сравнению с ожиданием Харди – Вайнберга .

F- статистику также можно рассматривать как меру корреляции между генами, нарисованными на разных уровнях (иерархически) подразделенной популяции. На эту корреляцию влияют несколько эволюционных процессов, таких как генетический дрейф , эффект основателя , узкое место , генетический автостоп , мейотический драйв , мутация , поток генов , инбридинг , естественный отбор или эффект Валунда , но изначально он был разработан для измерения количества аллельная фиксация из-за генетического дрейфа .

Концепция F была разработана -статистик в течение 1920 - х годов американским генетиком Сьюэлл Райт , ^{[1] [2]} , который был заинтересован в инбридинга в крупного рогатого скота . Однако, поскольку полное доминирование вызывает фенотипы из гомозиготных доминантов и гетерозигот , чтобы быть таким же, он не был до появления молекулярной генетики с 1960 годом , что гетерозиготность в популяциях может быть измерена.

F можно использовать для определения эффективного размера популяции . ^{[ требуется дальнейшее объяснение ]}

Определения и уравнения

Показатели F _IS , F _ST и F _IT относятся к степени гетерозиготности на различных уровнях популяционной структуры. Вместе они называются F- статистикой и выводятся из F , коэффициента инбридинга . В простой двухаллельной системе с инбридингом частоты генотипов следующие:

${\displaystyle p^{2}(1-F)+pF{\text{ for }}\mathbf {AA} ;\ 2pq(1-F){\text{ for }}\mathbf {Aa} ;{\text{ and }}q^{2}(1-F)+qF{\text{ for }}\mathbf {aa} .}$

Значение F находится путем решения уравнения для F с использованием гетерозигот в указанной выше инбредной популяции. Это становится единицей минус наблюдаемая частота гетерозигот в популяции, деленная на ожидаемую частоту гетерозигот при равновесии Харди-Вайнберга :

${\displaystyle F=1-{\frac {\operatorname {O} (f(\mathbf {Aa} ))}{\operatorname {E} (f(\mathbf {Aa} ))}}=1-{\frac {\operatorname {ObservedFrequency} (\mathbf {Aa} )}{\operatorname {ExpectedFrequency} (\mathbf {Aa} )}},\!}$

где ожидаемая частота при равновесии Харди – Вайнберга определяется выражением

${\displaystyle \operatorname {E} (f(\mathbf {Aa} ))=2pq,\!}$

где р и д являются частоты аллели из А и , соответственно. Это также вероятность того, что в любом локусе два аллеля от случайной особи популяции идентичны по происхождению .

Например, рассмотрим данные EB Ford (1971) об одной популяции алой тигровой бабочки :

Из этого, частоты аллелей могут быть вычислены, и ожидание ƒ (Аа) , полученное:

${\displaystyle p={2\times \mathrm {obs} (AA)+\mathrm {obs} (Aa) \over 2\times (\mathrm {obs} (AA)+\mathrm {obs} (Aa)+\mathrm {obs} (aa))}=0.954}$

${\displaystyle q=1-p=0.046\,}$

${\displaystyle F=1-{\frac {\mathrm {obs} (Aa)/n}{2pq}}=1-{138/1612 \over 2(0.954)(0.046)}=0.023}$

Различные F- статистики рассматривают разные уровни структуры населения. F _IT - коэффициент инбридинга особи ( I ) по отношению к общей ( T ) популяции, как указано выше; F _IS - коэффициент инбридинга особи ( I ) по отношению к субпопуляции ( S ), используя вышеуказанное для субпопуляций и усредняя их; и F _ST - это влияние субпопуляций ( S ) по сравнению с общей популяцией ( T ), которое рассчитывается путем решения уравнения:

${\displaystyle (1-F_{IS})(1-F_{ST})=1-F_{IT},\,}$

как показано в следующем разделе.

Разделение из-за структуры населения

Рассмотрим население, имеющее двухуровневую структуру населения; один от индивидуума (I) к субпопуляции (S) и один от субпопуляции к общему количеству (T). Тогда общая сумма F , известная здесь как F _IT , может быть разделена на F _IS (или f ) и F _ST (или θ ):

${\displaystyle 1-F_{IT}=(1-F_{IS})\,(1-F_{ST}).\!}$

Это может быть дополнительно разделено для подструктуры населения, и оно расширяется в соответствии с правилами биномиального расширения , так что для I- разделов:

${\displaystyle 1-F=\prod _{i=0}^{i=I}(1-F_{i,i+1})\!}$

Индекс фиксации

Переформулировка определения F будет представлять собой отношение среднего числа различий между парами хромосом, отобранных у диплоидных индивидов, со средним числом, полученным при случайном отборе хромосом из популяции (исключая группировку по индивидууму). Можно изменить это определение и рассмотреть группировку по подгруппе населения, а не по отдельности. Популяционные генетики использовали эту идею для измерения степени структуры популяции.

К сожалению, существует большое количество определений F ST , что вызывает некоторую путаницу в научной литературе. Общее определение следующее:

${\displaystyle F_{ST}={\frac {\operatorname {var} (\mathbf {p} )}{p\,(1-p)}}\!}$

где дисперсия p вычисляется по субпопуляциям, а p (1− p ) - ожидаемая частота гетерозигот.

Индекс фиксации в человеческих популяциях

Хорошо известно, что генетическое разнообразие среди человеческих популяций невелико ^[3], хотя распределение генетического разнообразия было оценено лишь приблизительно. Ранние исследования утверждали, что 85–90% генетической изменчивости обнаруживается у людей, проживающих в одних и тех же популяциях на континентах (внутриконтинентальные популяции), и только дополнительные 10–15% обнаруживаются между популяциями разных континентов (континентальные популяции). ^{[4] [5] [6] [7] [8]} Более поздние исследования, основанные на сотнях тысяч однонуклеотидных полиморфизмов (SNP), показали, что генетическое разнообразие между континентальными популяциями еще меньше и составляет от 3 до 7% ^{[9] [10] [11] [12] [13][14]} Более позднее исследование, основанное на трех миллионах SNP, показало, что 12% генетических вариаций обнаруживается между континентальными популяциями и только 1% внутри них. ^{[15] В} большинстве этих исследований использоваласьстатистика F ST ^[16] или близкая к ней статистика. ^{[17] [18]}

Смотрите также

• Методика малекота
• Гетерозиготность
• Индекс фиксации

использованная литература

внешние ссылки

• Простое руководство Шейна по F-статистике
• Анализ генетической структуры популяций
• Эффект Валунда, F-статистика Райта
• Рабочий пример расчета F-статистики по генотипическим данным.
• F-статистика на основе IAM
• F-статистика для эко-инструмента популяционной генетики
• Структура населения (слайды)