Test HKA
Le test de Hudson-Kreitman-Aguade (HKA) est une méthode statistique qui teste l'évolution neutre en comparant les niveaux de polymorphisme au sein d'une population et de divergence entre populations à de multiples loci. Développé par Hudson, Kreitman et Aguade en 1987, ce test utilise le principe selon lequel les loci neutres devraient présenter les relations attendues entre polymorphisme et divergence. Les loci qui s'écartent de ces relations sont des candidats à la sélection. Le test HKA est particulièrement utile pour détecter la sélection dans les études à l'échelle du génome, car il utilise des comparaisons relatives entre loci plutôt que de nécessiter un étalonnage externe.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Hudson-Kreitman-Aguade Test for Detecting Selection. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/genetics/hka-test
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- Théorie coalescenteGénétique↔ compare
- Statistiques F (FST)Génétique↔ compare
- Test de McDonald-KreitmanGénétique↔ compare
- Balayage sélectif (D de Tajima)Génétique↔ compare
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