遗传统计|MSMC推断群体历史动态

Multiple Sequentially Markovian Coalescent (MSMC)是一种利用马尔可夫模型推断群体动态历史和群体结构的算法。能够通过输入基因组序列推断群体分歧时间,预测有效群体大小。此算法下常用的软件包括PSMC,SMC++和MSMC。对于几款软件的使用和优劣势比较可以参考DumplingLucky大佬的博客:
MSMC2估计历史有效群体大小
SMC++估计历史有效群体大小

MSMC算法回答两个问题:

  1. 物种的有效群体大小如何随时间变化?
  2. 物种之间是何时,以何种方式分歧?

根据分子钟理论,物种所积累的变异量由变异速度和分歧时间决定。变异速度越快,变异经历的时间越长的两个物种,在序列上的差异应当越大。那么按照相同的逻辑,如果已知两个物种的突变速度/传代速度,就可以通过两个物种序列上的变异,反推其所经历的分歧时间和可能的祖先物种。

MSMC推断种群动态历史和分歧时间

MSMC推断群体动态历史

MSMC能够从多序列变异文件中推断有效群体大小随时间的变化,结果图如下,MSMC分别基于不同数量单倍型(最多8个)所模拟的有效群体大小和时间的关系,整张图按照时间顺序应当从右往左看,分别经历了种群扩张-收缩-再扩张-再收缩-扩张的过程。研究古生物学的伙伴还可以结合对应时间下的地质和气候事件分析群体变化的原因。

MSMC估计群体大小随时间演变曲线。

MSMC推断种群分歧

有了上述分子钟理论的铺垫,理解MSMC推断种群分歧并不算难。如果MSMC输入的个体来自两个群体,动态马尔可夫模型会得到三个溯祖率(coalescent rate)用以推断分歧事件,分别是群体1的种内溯祖率,群体2的种内溯祖率以及群体1和2的种间溯祖率。三个率有点抽象,因此Schiffels和Durbin将其整合成一个参数:交叉溯祖率(the relative cross coalescence rate,rCCR)

交叉溯祖率的值在0-1之间,越接近1代表两群体此时还是一个群体,rCCR跌倒0就代表两群体完全分歧成为两个独立的群体。因此,rCCR的中点(rCCR=0.5)就被看作是两群体的分歧时间(split time)

MSMC推断分歧进程曲线。

为什么有图的rCCR大于1

就比如这张图的右侧部分

按照rCCR的定义,rCCR的值理论上会落在0-1之间,体现一个“相对”的含义。在运行MSMC程序的时候可以自行选择是否标准化CCR,也就是是否进行0-1回归。如不进行标准化则会出现大于1的情况。

总结一下

MSMC估计目标群体溯祖率能得到两个结果,群体规模(population size)和交叉溯祖率(rCCR)。二者分别可以反映单一群体规模动态变化和群体间分歧事件。对于研究物种演化和迁徙具有很大帮助。


参考信息:

1. MSMC and MSMC2: The Multiple Sequentially Markovian Coalescent.https://experiments.springernature.com/articles/10.1007/978-1-0716-0199-0_7

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 199,478评论 5 467
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 83,825评论 2 376
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 146,482评论 0 330
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 53,726评论 1 271
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 62,633评论 5 359
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,018评论 1 275
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,513评论 3 390
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,168评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,320评论 1 294
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,264评论 2 317
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,288评论 1 328
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,995评论 3 315
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,587评论 3 303
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,667评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,909评论 1 255
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,284评论 2 345
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 41,862评论 2 339

推荐阅读更多精彩内容