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GADMA: Genetic algorithm for inferring demographic history of multiple populations from allele frequency spectrum data

机译:GADMA:遗传算法可根据等位基因频谱数据推断多个人群的人口历史

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摘要

The demographic history of any population is imprinted in the genomes of the individuals that make up the population. One of the most popular and convenient representations of genetic information is the allele frequency spectrum (AFS), the distribution of allele frequencies in populations. The joint AFS is commonly used to reconstruct the demographic history of multiple populations, and several methods based on diffusion approximation (e.g., ∂a∂i) and ordinary differential equations (e.g., moments) have been developed and applied for demographic inference. These methods provide an opportunity to simulate AFS under a variety of researcher-specified demographic models and to estimate the best model and associated parameters using likelihood-based local optimizations. However, there are no known algorithms to perform global searches of demographic models with a given AFS.
机译:任何人口的人口历史记录都印在组成该人口的个体的基因组中。基因信息的最流行,最方便的表示形式之一是等位基因频谱(AFS),即等位基因频率在人群中的分布。联合AFS通常用于重建多个人口的人口历史,并且已经开发了几种基于扩散近似(例如,∂a∂i)和常微分方程(例如,矩)的方法,并将其应用于人口推断。这些方法提供了机会,可以在各种研究人员指定的人口统计模型下模拟AFS,并使用基于似然的局部优化来估计最佳模型和相关参数。但是,没有已知的算法可以使用给定的AFS对人口统计模型执行全局搜索。

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