Modele de mutation

Monday February 18 th 2019

Figure 10,3: schéma du modèle de mutation par étapes sur trois générations, couramment utilisé pour décrire les changements dans les loci microsatellites avec une longueur de motif répétée de (delta) déviant d`une taille de fragment moyenne. Le modèle d`allèle fixe et le modèle d`allèle infini peuvent être facilement configurés dans R en utilisant le paradigme de codage multivarié`allèle Space`décrit précédemment. Les MICROSATELLITES sont des répétitions en tandem de courts motifs d`ADN entre 2 et 5 BP. Leur variabilité de grande longueur, leur distribution à l`échelle du génome et leur abondance les rendent utiles pour l`inférence évolutive et génétique des populations dans des domaines aussi variés que la criminalistique moléculaire, les tests de filiation, l`anthropologie moléculaire et la génétique de conservation et dans études sur l`évolution de l`histoire humaine (p. ex. Jarne et Lagoda 1996; Ellegren 2000b). Les inférences génétiques de la population peuvent être sensibles au modèle supposé d`évolution des microsatellites. Par conséquent, beaucoup d`attention a centré sur le développement de modèles biologiquement réalistes. Cependant, il y a eu relativement peu de focalisation sur les tests et la comparaison de ces modèles à l`aide de données réelles. Description du modèle. K indique le nombre de paramètres libres. Les paramètres fixes pour chaque ensemble de modèles sont/sont affichés au-dessus de la branche qui l`a conduit.

Avantages: c`est le modèle de mutation le plus simple, il suffit de marquer des loci comme match/pas de match. Deuxièmement, remarquez que lorsque les individus sont tout à fait génétiquement similaires, les différents modèles mutationnels ont peu d`effet, fournissant des résultats très similaires. Lorsque les résultats deviennent le plus dépendant du modèle, c`est quand les individus diffèrent chez plusieurs décideurs, auquel cas nous avons besoin de plus de soin pour estimer le nombre réel de mutations totales des différences observées dans les patrons de marqueurs. Bien que les résultats soient beaucoup plus dépendants des taux de mutation, nous avons une bonne confiance que la valeur que nous avons assumée (le taux standard) se transformera en un taux exact pour la plupart des marqueurs. Les valeurs élevées et basses ont été choisies comme extrêmes pour lier les résultats. À titre d`exemple, considérez le cas où un phénotype est régi par les allèles dominants/récessifs normaux tels que caractérisés par Mendel. On peut estimer les taux de mutation de l`allèle dominant en examinant le nombre d`individus de la prochaine génération ( (x )) qui ont été produits par les parents qui n`ont pas le caractère dominant (p. ex., ils étaient des homozygotes récessifs). Ici, le taux de mutation est estimé par: inconvénients: il y a un grand nombre de modèles pas à pas, on pourrait utiliser–par exemple, nous pourrions prévoir deux étapes, mais nous aurions alors à assigner ces probabilités.

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