除了错误:在存在剩余对齐错误的情况下测试正选择

科学领域:

• 进化生物学是进化的生物学.
• 基因组学就是基因组学.
• 生物信息学是一种生物信息学.

背景情况:

• 积极选择驱动有利突变的增加,这对于理解表型多样性和新特性至关重要.
• 全基因组比较基因组学使系统层面的进化动态洞察成为可能.
• 基因组规模数据的自动管道可以引入测序,注释和对齐错误,影响积极的选择推断.

研究的目的:

• 开发一种用于检测蛋白质编码序列上的正选择的方法,该方法还可以识别对齐错误.
• 在全基因组研究中提高积极选择推断的准确性和生物相关性.

主要方法:

• 推出了BUSTED-E,这是灵活的分支网站随机效应模型 (BUSTED) 的增强版本.
• BUSTED-E包含了一个"错误沉降"组件来建模一个非生物学进化制度,并对对齐错误负责.
• 应用BUSTED-E对基因组规模的生物数据集进行了预先过,并使用了自动对齐工具.

主要成果:

• BUSTED-E有效地识别了基因组规模数据集中普遍存在的残留对齐错误.
• 该方法产生了更现实的积极选择估计,减少偏差.
• 进化过程的生物学解释得到了改进.

结论:

• BUSTED-E作为一个更严格的过器,用于识别全基因组背景中的积极选择.
• 该模型有助于进一步表征和验证具有生物学意义的进化事件.
• 这种方法提高了使用大规模基因组数据的进化分析的可靠性.