Влияние на приспособленность мутаций

Какова функция плотности распределения/вероятности ( PDF ) воздействия новых мутаций на приспособленность?

Я очень приветствую любой частичный ответ, который не дает всего PDF-файла, а лишь некоторую информацию об ожидаемом значении или дисперсии этого распределения. Информация вида: «Если рассматривать только полезные мутации, то ФПВ п ( Икс "=" Икс ) "=" ф ( Икс ) " также приветствуются.

Когда я говорю о мутациях, может возникнуть желание свести понятие мутаций только к вставкам и точечным мутациям.

Конечно, ответ будет зависеть от рассматриваемого вида и от популяции к популяции, но я приветствую любой ответ, который может дать некоторое представление. В конце концов, некоторая информация в соответствии с тем, что обычно считается PDF эффектов новых мутаций на приспособленность, может оказаться полезной.

Вот сопутствующий вопрос

Вот статья, в которой предполагается экспоненциальное распределение влияния полезных мутаций на приспособленность.

PDF должен быть условным.
также ваш вопрос довольно широк и требует рационального моделирования для достаточно точного ответа.
@WYSIWYG PDF должен быть обусловлен чем? О видах. Да очевидно. Но буду рад любой информации. Я отредактировал свой вопрос, чтобы прояснить, что я понимаю под мутацией. Я не чувствую, что мой вопрос слишком широк. Пожалуйста, дайте мне знать, если вы можете придумать способ, как я мог бы сузить свой вопрос.
вы можете сузить круг, возможно, приняв гипотетическую статистическую модель

Ответы (2)

В хорошем первом приближении Δ ф ¯ "=" 0 . Где Δ ф ¯ - это среднее изменение приспособленности до любой точки или мутации indel. Причины этого следующие:

  1. В геноме высших организмов большая часть генома нефункциональна («мусор»), поэтому большинство мутаций не будут иметь никакого эффекта независимо от внесенных изменений.
  2. Значительная часть точечных мутаций внутри кадра будет синонимичными мутациями, которые приводят к кодированию одной и той же аминокислоты (на самом деле это может влиять на экспрессию белка, но я не верю, что кто-то - еще - продемонстрировал разницу в приспособленности?)
  3. Даже если мутация действительно изменяет аминокислоту, многие изменения аминокислот не оказывают заметного влияния на продуцируемый белок. Особенно там, где новая аминокислота имеет сходные свойства с той, которую она заменила.
  4. Даже когда мутация изменяет функцию белка или делает продукт нефункциональным, во многих случаях это не повлияет на приспособленность, поскольку приспособленность зависит от среды, в которой она измеряется, и не все гены влияют на все среды.

Таким образом, распределение, каким бы оно ни было, будет иметь большой всплеск в 0. Вероятно, этот всплеск на несколько порядков выше, чем следующее максимальное значение. Кроме того, мы можем быть достаточно уверены, что Δ ф ¯ < 0 поскольку существует больше способов сломать ген через точечную или индель-мутацию, чем улучшить его. Если это так, так что существует большой избыток мутаций с отрицательным влиянием на приспособленность, мы можем заключить, что распределение мутационных изменений приспособленности будет ненормальным (отрицательная асимметрия и всплеск в нуле), и что нормальное распределение будет плохим приближением.

Мне нравятся ваши рассуждения, но я не понимаю, что вы имеете в виду под последним предложением.
Напоминает оптимизацию по Парето. Но влияние каждой мутации на ген еще предстоит изучить.
@fileunderwater: если он остается перекошенным и имеет центральный пик с точным значением, он, следовательно, будет плохо аппроксимироваться любым подходом к нормальному распределению.
@JackAidley Попался. Предлагаемое уточнение.
Взгляните на эту бумагу. Это говорит о концепции, похожей на подход Джека Эйдли.

[Это чисто умозрительно]

Предположения:

  • влияние на физическую форму измеряется шансом на выживание
  • воздействие из-за белков, кодирующих гены

Вероятность мутации в положении я

п ( м "=" я   |   г )

где г это геном с его аннотациями.

Вероятность того, что активность какого-либо белка изменится в X раз при данной мутации при я т час положение(я) в геноме:

∑ я ∑ г е н е п ( а г е н е "=" Икс   |   м "=" я )

сумма по всем генам, которые занимают этот локус.

Вероятность того, что при заданном давлении отбора С изменение активности белка Икс , индивид выживает после отбора.

∑ я ∑ г е н е п ( 1   |   а г е н е "=" Икс , С )

Я не специалист по байесовскому моделированию. Но я думаю, что это один из способов получить PDF. Каждый шаг должен быть расширен и объединен, чтобы получить уравнение для PDF.

Я не уверен, что это вообще поможет.

Большое спасибо за ваш ответ. Хотя это, вероятно, интересно, я должен признаться, что не все понимаю. Я действительно не понимаю, зачем определять локус как достаточно длинную последовательность, чтобы он занимал несколько генов. Я не думаю, что это действительно решает вопрос. Если С случайная переменная эффекта мутации, я спрашиваю о распределении С : п ( С "=" с ) . Или, как вы сказали, это может при некоторых предположениях соответствовать п ( а г е н е "=" Икс | м "=" я ) но нет необходимости суммировать все мутации в геноме. Я не спрашиваю о влиянии суммы всех мутаций
Я не думаю, что чисто теоретическая модель может дать много информации (или только модель, учитывающая сложную сеть белковых взаимодействий), но я могу ошибаться.
Под несколькими генами я подразумевал варианты сплайсинга, занимающие один и тот же геномный локус. Только рассмотрев все позиции в геноме, мы сможем получить PDF. И в этом случае эффект мутации обозначается случайной величиной Икс , тогда как С – оказываемое давление отбора. Я полностью согласен с тем, что чисто теоретическая модель не даст много понимания. В этом случае априорные вероятности должны быть рассчитаны на основе экспериментальных наблюдений. Но с помощью модели мы можем делать более точные прогнозы.
Влияние на приспособленность мутаций
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v