Phát hiện số cụm cá thể bằng phần mềm <scp>structure</scp>: một nghiên cứu mô phỏng

Molecular Ecology - Tập 14 Số 8 - Trang 2611-2620 - 2005
Guillaume Evanno1, Sébastien Regnaut1, Jérôme Goudet1
1Department of Ecology and Evolution, Biology building, University of Lausanne, CH 1015 Lausanne, Switzerland

Tóm tắt

Tóm tắtViệc xác định các nhóm cá thể đồng nhất về di truyền là một vấn đề lâu dài trong di truyền học quần thể. Một thuật toán Bayesian gần đây được triển khai trong phần mềm structure cho phép phát hiện các nhóm như vậy. Tuy nhiên, khả năng của thuật toán này để xác định số lượng cụm thực sự (K) trong một mẫu cá thể khi các mô hình phân tán giữa các quần thể không đồng nhất chưa được kiểm tra. Mục tiêu của nghiên cứu này là thực hiện các bài kiểm tra như vậy, sử dụng các kịch bản phân tán khác nhau từ dữ liệu được tạo ra với mô hình dựa trên cá thể. Chúng tôi nhận thấy rằng trong hầu hết các trường hợp, ‘xác suất đăng nhập của dữ liệu’ ước tính không cung cấp một ước tính chính xác về số cụm, K. Tuy nhiên, sử dụng thống kê phụ thuộc ΔK dựa trên tốc độ thay đổi trong xác suất đăng nhập của dữ liệu giữa các giá trị K liên tiếp, chúng tôi phát hiện ra rằng structure chính xác phát hiện cấp độ phân cấp cao nhất trong các kịch bản mà chúng tôi đã kiểm tra. Như mong đợi, kết quả rất nhạy cảm với loại dấu hiệu di truyền được sử dụng (AFLP vs. microsatellite), số lượng locus được đánh giá, số lượng quần thể được lấy mẫu, và số lượng cá thể được xác định trong mỗi mẫu.

Từ khóa

#genetically homogeneous groups #Bayesian algorithm #population genetics #structure software #simulation study #dispersal scenarios #hierarchical structure #genetic markers #AFLP #microsatellite #population samples

Tài liệu tham khảo

10.1098/rspb.2003.2407

Balloux F, 2001, Journal of Heredity, 301

Banks MA, 2000, Journal of Heredity, 87

10.1046/j.1365-294x.2001.01196.x

10.1046/j.1365-294X.2004.2081.x

10.1046/j.1365-294X.2003.02068.x

10.1046/j.1365-294X.2003.01889.x

10.1046/j.1365-294X.2003.01969.x

10.1111/j.1558-5646.1997.tb02435.x

10.1046/j.1365-294X.2002.01617.x

10.1093/genetics/163.1.367

10.1093/genetics/153.4.1989

10.1017/S001667230100502X

10.1111/j.1365-294X.2005.02553.x

10.1038/sj.hdy.6800443

10.1046/j.1365-2540.1998.00348.x

10.1017/S1367943002002275

10.1111/j.0021-8901.2004.00936.x

10.1016/0169-5347(96)10049-5

10.1046/j.0173-9565.2003.00795.x

10.1046/j.1365-294X.1999.00595.x

10.1111/j.1365-294X.2006.03195.x

10.1046/j.1523-1739.2002.00576.x

10.1046/j.1365-294X.2002.01519.x

10.1111/j.1365-294X.1995.tb00227.x

10.1111/j.0014-3820.2001.tb00797.x

10.1006/tpbi.2001.1543

PritchardJK WenW(2003)Documentation for structure software: Version 2.Available fromhttp://pritch.bsd.uchicago.edu.

10.1111/j.1365-294X.2004.02396.x

10.1023/A:1014229610646

10.1073/pnas.94.17.9197

10.1093/genetics/159.2.699

10.1126/science.1078311

Saitou N, 1987, The neighbor‐joining method: a new method for reconstructing phylogenetic trees, Molecular Biology and Evolution, 4, 406

10.1086/318195

Slatkin M, 1991, F ST in hierarchical island model, Genetics, 127, 627, 10.1093/genetics/127.3.627

10.1111/j.1420-9101.2004.00831.x

10.1159/000071808

10.1046/j.1365-294X.2003.01763.x

10.1111/j.1365-2699.2006.01462.x

10.1111/j.1471-8286.2006.01560.x

10.1098/rspb.2001.1600