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Estimation of population genetic parameters using an EM algorithm and sequence data from experimental evolution populations

机译:实验演化群体的EM算法和序列数据估计人口遗传参数

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摘要

Motivation Evolve and resequence (E&R) experiments show promise in capturing real-time evolution at genome-wide scales, enabling the assessment of allele frequency changes SNPs in evolving populations and thus the estimation of population genetic parameters in the Wright-Fisher model (WF) that quantify the selection on SNPs. Currently, these analyses face two key difficulties: the numerous SNPs in E&R data and the frequent unreliability of estimates. Hence, a methodology for efficiently estimating WF parameters is needed to understand the evolutionary processes that shape genomes.
机译:动机演变和重组(E&R)实验表明,在基因组尺度上捕获实时演变的承诺,使等位基因频率的评估变化SNP在不断发展的群体中,从而估计赖特 - 费舍尔模型中的群体遗传参数(WF) 量化SNP上的选择。 目前,这些分析面临两个关键困难:E&R数据中的众多SNP以及估计的频繁不可靠性。 因此,需要一种有效地估计WF参数的方法来理解形状基因组的进化过程。

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