[論文レビュー] SLiM: Simulating Evolution with Selection and Linkage

Philipp W. Messer|arXiv (Cornell University)|Jan 14, 2013

Evolution and Genetic Dynamics被引用数 6

ひとこと要約

SLiM は、全エュカリオートの染色体上で選択、連鎖、および複雑な人口動態シナリオをモデル化できる高性能な前向き型集団遺伝学シミュレータです。SFS_CODE などの既存ツールと比較して最大 10× の高速化を達成しており、大規模な集団における背景選択や選択的スイープといったゲノムワイドな効果を、現実的な遺伝子構造と再結合マップを伴って効率的にシミュレートできます。

ABSTRACT

SLiM is an efficient forward population genetic simulation designed for studying the effects of linkage and selection on a chromosome-wide scale. The program can incorporate complex scenarios of demography and population substructure, various models for selection and dominance of new mutations, arbitrary gene and chromosomal structure, and user-defined recombination maps.

研究の動機と目的

• ゲノムワイドな連鎖と選択を現実的な真核生物系でモデル化できる効率的で柔軟な前向きシミュレータの不足に対処すること。
• 複数の選択的遺伝子座、再結合、人口動態の変化を含む複雑なシナリオ下で、染色体スケールの変異を高分解能でシミュレートすること。
• 個々の選択的スイープ（部分的スイープや有害な突然変異のハンチーハイキングを含む）の追跡を可能にすること。
• 前向き集団遺伝学的シミュレーションにおける計算効率とモデルの柔軟性のギャップを埋めること。
• 連鎖選択の影響と遺伝的多様性へのその影響を検証するためのスケーラブルでオープンソースのツールを提供すること。

提案手法

• SLiM は、選択と優性効果に基づく適応度を追跡しながら、世代を跨いでダイポイド個体を明示的にシミュレートする前向き時間 Wright-Fisher モデルを用いる。
• 再結合は、両親の染色体をシャッフルし、ユーザーが定義した突然変異タイプと適応度効果の分布（DFE）に従って新たな突然変異を追加することでモデル化される。
• ユーザーが指定した遺伝子および染色体構造を任意にサポートするため、エクソン、イントロンなどのゲノム要素に別個の突然変異タイプと割合を割り当てることができる。
• 無限のサイト仮定を採用しており、同じ部位に複数の突然変異が生じることを許容するが、逆変異は許可しない。固定化された突然変異は除去され、置換として記録される。
• 人口動態の複雑さは、ユーザー定義のサブポピュレーション、ポピュレーションの分離、ボトルネック、拡大、およびサブポピュレーション間の移動率によってモデル化される。
• シミュレーションは事前に用意されたゲノムから開始でき、特定の時刻に予め定義された突然変異を導入することで、選択的スイープのダイナミクスを研究できる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 背景選択や遺伝的ドラフトといった連鎖選択の効果が、真核生物の染色体全体にわたる遺伝的多様性のパターンにどのように影響を与えるか？
• RQ2 局所的な再結合率と機能的密度が、ゲノム全体にわたる選択の有効性にどの程度影響を与えるか？
• RQ3 現実的な遺伝子構造と再結合マップを伴って、スケールに応じて複数の連関選択遺伝子座を効率的にシミュレートできる前向きシミュレータは存在するか？
• RQ4 部分的選択的スイープと繰り返しの適応的インロージョンは、有益なアレルの頻度の軌道にどのように影響を与えるか？
• RQ5 大規模なゲノムワイドな進化的プロセスをシミュレートする際、SLiM の計算パフォーマンスは、既存のシミュレータと比較してどの程度優れているか？

主な発見

• SLiM は、さまざまな進化的シナリオにおいて、SFS_CODE よりも 5–10× の高速な実行時間を達成しており、計算効率が顕著に向上している。
• 10 Mb の染色体を、10,000 の集団サイズ、100,000 世代にわたって、人間と類似したパラメータ（u=10⁻⁸、r=1 cM/Mb、5% 機能的密度）でシミュレートするのに、単一コアで約 10 時間を要する。
• プログラムは、再発の選択的スイープ、現実的な遺伝子構造を伴う背景選択、ポピュレーション分離後の適応的インロージョンといった複雑なシナリオを正常にモデル化している。
• SLiM は、選択が固定に至る前に停止する部分的スイープを含め、個々の突然変異の頻度軌道を追跡可能である。
• シミュレーションフレームワークにより、連鎖選択下でのゲノムワイドな多様性と分化のパターンを、生物学的現実性に忠実に詳細に研究できる。
• SLiM のパフォーマンスと柔軟性のおかげで、真核生物ゲノム進化の大規模シミュレーションに適しており、スケーラビリティとモデルの複雑さの両面で、以前のツールを凌駆している。