Hka Un programa de computadora que realiza la prueba estadística ampliamente utilizada
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Hka Clasificación y resumen

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Hka Descripción

HKA fue desarrollado para ser un programa informático que lleva a cabo la prueba estadística ampliamente utilizada para la selección natural que fue desarrollada por Hudson, RR, M. Kreitman y M. Aguade (1987 una prueba de evolución molecular neutral basada en datos de nucleótidos. Genética 116: 153-159). Este programa puede manejar un número muy grande de loci y tamaños de muestras, y realiza pruebas a través de la simulación coalescente, así como por la aproximación convencional de Chi Square. Las simulaciones también se pueden usar para realizar otras pruebas de selección natural, incluidas las pruebas de la estadística D de Tajima (1989) y la estadística D de FU y LI (1993). racional La prueba HKA se basa en la predicción más básica del modelo neutro de la evolución molecular, que el polimorfismo de la secuencia de ADN dentro de una especie, y la divergencia de la secuencia de ADN entre las especies, será proporcional a la tasa de mutación neutra (Kimura, 1968, 1969). A estas expectativas básicas debemos agregar que el polimorfismo también depende del tamaño de la población efectivo y que la divergencia también depende del tiempo desde la especiación. Cuando consideramos datos recopilados de dos especies, y de múltiples loci, esperamos que todos los loci dentro de una especie compartan el mismo tamaño de población efectivos, y esperamos que cada locus, independientemente de las especies, tenga una tasa de mutación neutra característica. (Dependiendo de su longitud y nivel de restricción selectiva). Por lo tanto, podemos considerar datos sobre polimorfismo y divergencia fundido en forma de una tabla de contingencia (Figura 1). También podemos crear una tabla similar de los valores esperados, cada una de la función de los parámetros del modelo básico que se ajustan a los datos. Esos parámetros son: T - el tiempo desde la divergencia de la especie F - La relación entre las dos especies de tamaños de población efectivos. Theta_i = 4n1 u_i - la tasa de mutación de la población para locus i en especies 1, donde N1, el tamaño de la población efectivo de las especies 1 y U_I es la tasa de mutación neutra en locus i. Hay un parámetro Theta para cada locus.

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