[論文レビュー] The equivalence between weak and strong purifying selection

Benjamin H. Good, Michael M. Desai|arXiv (Cornell University)|Oct 16, 2012

Evolution and Genetic Dynamics参考文献 30被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、弱い選択と強い修復的選択の間の対称性を確立するために、有効選択係数を導入し、弱選択変異を少ない強選択変異に写像することで、選択強度の範囲にわたり、分子多様性を正確かつ効率的に予測することが可能になる。主な結果は、有効集団サイズではなく、有効選択強度が連関選択の最も正確なゲノム的要約であるということであり、これは、単一の遺伝子配列データから弱選択を解明する際の根本的な限界を示している。

ABSTRACT

Weak purifying selection, acting on many linked mutations, may play a major role in shaping patterns of molecular evolution in natural populations. Yet efforts to infer these effects from DNA sequence data are limited by our incomplete understanding of weak selection on local genomic scales. Here, we demonstrate a natural symmetry between weak and strong selection, in which the effects of many weakly selected mutations on patterns of molecular evolution are equivalent to a smaller number of more strongly selected mutations. By introducing a coarse-grained "effective selection coefficient," we derive an explicit mapping between weakly selected populations and their strongly selected counterparts, which allows us to make accurate and efficient predictions across the full range of selection strengths. This suggests that an effective selection coefficient and effective mutation rate --- not an effective population size --- is the most accurate summary of the effects of selection over locally linked regions. Moreover, this correspondence places fundamental limits on our ability to resolve the effects of weak selection from contemporary sequence data alone.

研究の動機と目的

• DNA配列データからの弱修復的選択を推定する根本的課題を解決すること。ここでは、有効集団サイズに基づく従来のモデルが機能しない。
• 弱選択と強選択集団の理論的対応関係を確立し、弱選択の取り扱いが困難な状況を克服すること。
• 有効集団サイズではなく、有効選択強度が連関選択効果の最も正確な局所的要約であることを示すこと。
• パラメータ空間の退化により、単一の遺伝子配列データから個々の選択係数を解明する際の根本的限界を特定すること。

提案手法

• 多数の弱選択変異を持つ集団を、少ない強選択変異を持つ等価な集団に写像するための粗視的な有効選択係数を導入する。
• 変異-選択バランスにおける適応度分布の決定的近似を用いて、弱選択と強選択の間の写像を導出する。
• 構造化コalescentフレームワークを用いて対応関係を検証し、強選択の結果を弱選択の状況に拡張する。
• 多様な選択強度と変異率の下で、写像の正確性を検証するためのシミュレーションとコラプスプロットを実施する。
• パラメータ空間の退化を分析し、多様性データから個々の選択係数を解明する際の限界を評価する。
• 非再結合領域へのフレームワークの拡張を検討し、最近の構造化コalescentモデルを用いて再結合ゲノムへの応用可能性を議論する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 弱選択から強選択までの全範囲の選択強度において、単一の理論的枠組みが分子多様性のパターンを正確に記述できるか？
• RQ2 特に弱選択の状況において、有効集団サイズは連関選択効果の十分かつ正確な要約統計量であるか？
• RQ3 予測力に損失を生じさせることなく、弱選択変異を等価な強選択モデルに写像できる範囲はどの程度か？
• RQ4 現代のDNA配列データのみから個々の選択係数を解明する際の根本的限界は何か？
• RQ5 パラメータ空間の退化は、多様性データからの選択圧の推定にどのように影響するか？

主な発見

• 有効選択係数を介した弱選択と強選択の間の写像は、選択強度の全範囲にわたり、分子多様性のパターンを正確に予測する。
• 有効集団サイズよりも、有効選択係数が連関選択をより正確かつ生物学的に意味のある要約として提供する。有効集団サイズは、中立的ヘテロ接合度を越えて一貫した多様性予測を果たせない。
• 対応関係により、弱選択集団が粗視的な対応集団と統計的に区別できない根本的な解像度の限界が明らかになる。これは、多様性データからの個々の選択係数の推定能力を制限する。
• パラメータ空間の退化により、多様性にほとんど影響を与えることなく、選択を変異間で再配分できるため、サイト特異的選択圧を解明する能力が損なわれる。
• このフレームワークは非再結合領域でも有効であり、類似の構造化コalescentモデルが利用可能な場合、再結合ゲノムへの拡張が可能である。
• シミュレーションとコラプスプロットにより、変異率や適応度の分散が変化しても、写像の頑健性が確認され、実データ解析への実用性が裏付けられる。