HKA-Test
Der Hudson-Kreitman-Aguade (HKA)-Test ist eine statistische Methode, die die neutrale Evolution testet, indem sie das Ausmaß des Polymorphismus innerhalb einer Population und der Divergenz zwischen Populationen an mehreren Loci vergleicht. Dieser 1987 von Hudson, Kreitman und Aguade entwickelte Test basiert auf dem Prinzip, dass neutrale Loci erwartete Beziehungen zwischen Polymorphismus und Divergenz aufweisen sollten. Loci, die von diesen Beziehungen abweichen, sind Kandidaten für Selektion. Der HKA-Test ist besonders nützlich für die Detektion von Selektion in genomweiten Untersuchungen, da er relative Vergleiche über Loci hinweg verwendet, anstatt eine externe Kalibrierung zu erfordern.
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Quellen
- Hudson, R. R., Kreitman, M., & Aguadé, M. (1987). A test of neutral molecular evolution based on nucleotide data. Genetics, 116(1), 153–159. DOI: 10.1093/genetics/116.1.153 ↗
- Wakeley, J., Nielsen, R., Liu-Cordova, S. N., & Ardlie, K. (2012). The discovery of single-nucleotide polymorphisms and inferences about human demographic history. American Journal of Human Genetics, 69(6), 1332–1347. link ↗
- Biswas, S., & Akey, J. M. (2006). Genome-wide scan for selection on derived alleles. Evolutionary Biology, 36(1), 64–79. link ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Hudson-Kreitman-Aguade Test for Detecting Selection. ScholarGate. https://scholargate.app/de/genetics/hka-test
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