Hka Un programme informatique qui effectue le test statistique largement utilisé
Télécharger maintenant

Hka Classement & Résumé

Hka Mots clés

moléculaire Séquence d'ADN Créer un test statistique Test de signification statistique Analyse de l'ADN ADN neutre ordinateur de test test statistique Moléculaire neutre

Hka La description

HKA a été développé pour être un programme informatique qui effectue le test statistique largement utilisé pour la sélection naturelle développée par Hudson, RR, M. Kreitman et M. Aguade (1987 un test d'évolution moléculaire neutre basée sur des données de nucléotides. Génétique 116: 153-159). Ce programme peut traiter un très grand nombre de locuins et de tailles d'échantillons et effectue des tests via une simulation coalescente ainsi que par l'approximation conventionnelle du carré de Chi. Les simulations peuvent également être utilisées pour effectuer d'autres tests de sélection naturelle, y compris des tests de la statistique D Tajima (1989) et de la statistique D de Fu et Li (1993). rationnel Le test HKA est basé sur la prédiction la plus élémentaire du modèle neutre d'évolution moléculaire, que le polymorphisme de séquence d'ADN au sein d'une espèce et une séquence d'ADN Divergence entre les espèces, sera proportionnelle au taux de mutation neutre (Kimura, 1968, 1969). Pour ces attentes fondamentales, nous devons ajouter que le polymorphisme dépend également de la taille de la population effective et que la divergence dépend également du temps depuis la spécification. Lorsque nous envisagons des données recueillies à partir de deux espèces et de plusieurs LOCI, nous nous attendons à ce que tous les LOCI au sein d'une espèce partagent la même taille de la population efficace et nous nous attendons à ce que chaque locus, quelles que soient les espèces, aura un taux de mutation neutre caractéristique. (Selon sa longueur et son niveau de contrainte sélective). Nous pouvons donc envisager des données sur le polymorphisme et la divergence constituée sous forme de table de contingence (Figure 1). Nous pouvons également créer un tableau similaire des valeurs attendues, chacune une fonction des paramètres de modèle de base adaptés aux données. Ces paramètres sont: T - le temps depuis la divergence des espèces F - le rapport entre les deux espèces de la taille de la population effective. Theta_i = 4N1 u_i - Le taux de mutation de la population de locus I dans espèces 1, où N1 - la taille de la population effective des espèces 1 et U_i est le taux de mutation neutre à la locus i. Il y a un paramètre Theta pour chaque locus.

Hka Logiciels associés