[論文レビュー] A fast method to estimate speciation parameters in a model of isolation with an initial period of gene flow and to test alternative evolutionary scenarios

Hilde Wilkinson‐Herbots|arXiv (Cornell University)|Nov 17, 2015

Genetic diversity and population structure参考文献 18被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、数千の遺伝子座を対象とした対比較DNA配列差異を用いて、初期移動を伴う分岐（IIM）モデルにおける分岐パラメータを推定する高速な最尤法を提示する。ウィルキンソン＝ハーボット（2012）の解析的尤度式を活用することで、10,000以上の遺伝子座について1分未満でパラメータ推定が可能となり、AICや尤度比検定による効率的なモデル比較が可能となる。これは、一時的な遺伝子移動を伴う分岐を推定するための、従来のIMモデルに対する堅牢な代替手法を提供する。

ABSTRACT

We consider a model of "isolation with an initial period of migration" (IIM), where an ancestral population instantaneously split into two descendant populations which exchanged migrants symmetrically at a constant rate for a period of time but which are now completely isolated from each other. A method of Maximum Likelihood estimation of the parameters of the model is implemented, for data consisting of the number of nucleotide differences between two DNA sequences at each of a large number of independent loci, using the explicit analytical expressions for the likelihood obtained in Wilkinson-Herbots (2012). The method is demonstrated on a large set of DNA sequence data from two species of Drosophila, as well as on simulated data. The method is extremely fast, returning parameter estimates in less than 1 minute for a data set consisting of the numbers of differences between pairs of sequences from 10,000s of loci, or in a small fraction of a second if all loci are trimmed to the same estimated mutation rate. It is also illustrated how the maximized likelihood can be used to quickly distinguish between competing models describing alternative evolutionary scenarios, either by comparing AIC scores or by means of likelihood ratio tests. The present implementation is for a simple version of the model, but various extensions are possible and are briefly discussed.

研究の動機と目的

• IIMモデルにおける分岐パラメータを推定する計算効率の良い手法を開発すること。このモデルは、対称的遺伝子移動の初期期間の後、完全な隔離が続くと仮定する。
• 現在のIMモデルの限界を是正すること。これらのモデルは、現在まで継続する一定の移動を仮定しており、遺伝子移動が一時的であった場合には偏りのある推定を生じる。
• AICや尤度比検定を用いて、IIMモデル、隔離モデル、IMモデルの間で迅速なモデル比較を可能にすること。これにより、進化的シナリオのテストが可能になる。
• 本手法の速度と正確性を、実際のDrosophilaデータおよびシミュレートされたデータセットを用いて検証し、集団ゲノム分野における実用的有用性を示すこと。

提案手法

• 本手法は、中立的突然変異の無限サイトモデルに基づき、IIMモデル下での対比較ヌクレオチド差異の観測尤度を明示的な解析的式で使用する。
• 頻度度数としての対比較差異の分布を用いて、分岐時刻、移動期間、移動率、および有効集団サイズといったパラメータを、最尤最適化により推定する。
• 同一の対比較差異度数を統合することで尤度を効率的に計算し、数千の遺伝子座を約50の固有値にまで削減することで、尤度評価の計算を著しく高速化する。
• R言語で実装されており、均一な変異率を有するデータ向けの簡略化版も提供されている。また、IIMデータのシミュレーションおよびモデルフィッティングのためのコードも含まれる。
• パラメータの標準誤差は、再パラメータライゼーションと最尤推定値を初期値として用いたヘッセ行列の計算により得られる。
• モデル比較は、AICスコアおよび尤度比検定を用いて、競合する進化的シナリオを評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 計算コストの高いMCMCや数値近似を回避する、IIMモデル下での分岐パラメータを推定する高速で解析的な最尤法を開発できるか？
• RQ2 実際のDrosophila対比較差異データにおいて、IIMモデルは標準的なIMモデルおよび隔離モデルと比較して、どの程度優れた説明を提供するか？
• RQ3 遺伝子移動が一時的であった場合、IMモデルと比較してIIMモデルは遺伝子移動の時期と速度の推定において、どの程度より正確で解釈可能な結果を提供できるか？
• RQ4 IIMモデルの最適尤度は、AICや尤度比検定を用いて、競合する進化的シナリオを効果的に区別するために使用できるか？

主な発見

• 10,000以上の遺伝子座を含むデータセットでは、IIMモデルのパラメータ推定が1分未満で実行可能であり、遺伝子座を均一な変異率に合わせてトリミングした場合には数分の1秒未塔で実行可能である。
• トリミングされたDrosophilaデータ（28,157遺伝子座）では、対比較差異頻度の集約により、固有の項の数が約28,000から約50に削減され、尤度計算が著しく高速化された。
• トリミングされたDrosophilaデータセットにおいて、推定された分岐時刻（T₀）は10.0百万年、移動期間（V）は1.4百万年、移動率（m）は1世代あたり0.0042、有効集団サイズ（N）は180万と推定された。
• IIMモデルは、隔離モデル（ΔAIC = 14.3）およびIMモデル（ΔAIC = 10.5）よりも有意に優れたフィットを示し、一時的な遺伝子移動の後、完全な隔離が続くシナリオを支持する。
• 再パラメータライズド尤度とヘッセ行列の計算を用いて、変換されたパラメータ（例：年単位の時刻、有効集団サイズ）の標準誤差を効果的に推定できた。
• 結果として、有限の期間にわたる遺伝子移動を伴う分岐を推定するにあたり、IIMモデルはIMモデルよりもより生物学的に妥当で統計的に解釈可能なフレームワークを提供することが示された。