Модель пошаговой мутации - Википедия - Stepwise mutation model

В пошаговая модель мутации (SMM) - это математическая теория, разработан Мотоо Кимура и Томоко Охта, что позволяет исследовать равновесное распределение аллельные частоты в конечной популяции, где нейтральные аллели продуцируются поэтапно.[1]

Описание

Исходная модель предполагает, что если аллель имеет мутация который вызывает его изменение в состоянии, мутации, которые происходят в повторяющихся областях генома, будут увеличиваться или уменьшаться на одну повторяющуюся единицу с фиксированной скоростью (то есть путем добавления или вычитания одной повторяющейся единицы на поколение), и эти изменения в аллель состояния выражаются целым числом (... A-1, A, A1, ...). Модель также предполагает случайное скрещивание и то, что все аллели выборочно эквивалентны для каждого локуса.[2] СММ отличается от модели Кимуры-Кроу, также известной как модель бесконечных аллелей (IAM), поскольку размер популяции увеличивается до бесконечности, в то время как произведение Nе (эффективная численность населения ) и частота мутаций фиксирована, среднее количество различных аллелей в популяции быстро достигает пика и плато, когда это значение почти совпадает с эффективным количеством аллелей.

Различия в длине "простая последовательность повторений "(SSR) между отдельными лицами, таким образом, могут использоваться для построения филогении (т.е. определить родство индивидов) или определить генетическое расстояние между группами индивидов. Например, более генетически далекие особи будут демонстрировать большие различия в размерах SSR, чем более близкородственные особи.[3] Учитывая основные предположения SMM, он получил широкое распространение для использования с микросателлитные маркеры которые содержат повторяющиеся области, являются совместно доминирующими и имеют высокий уровень мутаций.[4][5]

Исходный SMM был изменен несколькими способами, в том числе:

  1. с учетом верхнего предела размера для большинства микроспутников[4]
  2. Фактор вероятности того, что большие аллели покажут более высокие уровни мутации, чем маленькие аллели[4]
  3. и включая варианты, предполагающие, что мутации разделены между точечными мутациями, которые нарушают отрезки повторов, и добавлением или удалением повторяющихся единиц.[4] Это последнее предположение дает объяснение, почему микроспутники не превращаются в огромные массивы бесконечного размера.

Для оценки генетической дифференциации с помощью модели SMM можно использовать ряд сводных статистических данных. К ним относятся количество аллелей, наблюдаемая и ожидаемая гетерозиготность и частоты аллелей. Модель SMM учитывает частоту несовпадений между микросателлитными локусами, то есть количество раз, когда нет несовпадений, единичных несовпадений, двух несовпадений и т. Д. Разница в размерах аллелей используется для вывода о генетической дистанции между людьми или популяциями. Сравнивая сводную статистику на разных уровнях организации, можно сделать выводы об истории населения. Например, мы можем исследовать дисперсию размера аллеля в субпопуляции, а также в общей популяции, чтобы сделать вывод об истории популяции.

Строительство филогении под SMM, однако, усложняется тем фактом, что можно либо получить, либо потерять повторяющуюся единицу, поэтому аллели, которые идентичны по размеру, не обязательно идентичны по происхождению (т.е. они показывают размер маркера гомоплазия ).[6][5] Таким образом, SMM нельзя использовать для определения точного количества мутационных событий между двумя людьми. Например, особь A могла получить один дополнительный повтор (от предка, у которого было 9), тогда как особь B могла потерять один повтор (от предка, у которого было 11), в результате у обоих особей было одинаковое количество микросателлитных повторов (что есть 10 повторов для определенного локуса).

Некоторые важные предостережения и ограничения, которые следует учитывать при выборе молекулярных маркеров для оценки родства людей или различения популяций, включают следующее:

  1. Существуют ограничения, связанные с различными типами маркеров, и количество используемых маркеров может сильно повлиять на аналитические результаты (при этом большее количество маркеров обычно демонстрирует большую способность разрешать генетические различия).
  2. Молекулярные маркеры предоставляют только «образец» генетической информации для сравнения отдельных популяций и могут отличаться от фактической генетической дифференциации. Например, возможно, что два человека идентичны в данном локусе, имеют одинаковую мутацию даже от своего общего предка, но могут отличаться в других локусах, которые не наблюдались (или не секвенировались).

Рекомендации

  1. ^ Кимура, М., и Охта, Т. (1978). Модель пошаговых мутаций и распределение частот аллелей в конечной популяции. Слушания Национальной академии наук, 75 (6), 2868-2872.
  2. ^ Valdes, A. M .; Слаткин, М .; Фреймер, Н. Б. (1993). «Частоты аллелей в микросателлитных локусах: пересмотр модели пошаговых мутаций». Генетика. 133:3 (3): 737–49. ISSN  0016-6731. ЧВК  1205356. PMID  8454213.
  3. ^ Чен, X., Чо, Y., & Маккач, С. (2002). Расхождение последовательностей микросателлитов риса у оризы и других видов растений. Молекулярная генетика и геномика, 268(3), 331-343.
  4. ^ а б c d Эллегрен, Х. (2004) Микроспутники: простые последовательности со сложной эволюцией. Природа Обзоры Генетики. 5: 435-445.
  5. ^ а б Лаваль, Г., Сан-Кристобаль, М., Шевале, К. (2002). Измерение генетических расстояний между породами: использование некоторых расстояний в различных моделях краткосрочной эволюции. Genet. Sel. Evol. 34: 481-507.
  6. ^ Эступ А., Ярн П. и Корню Дж. М. (2002). Модель гомоплазии и мутации в микросателлитных локусах и их последствия для популяционно-генетического анализа. Молекулярная экология, 11(9), 1591-1604.