HKA Test
The Hudson-Kreitman-Aguade (HKA) test is a statistical method that tests for neutral evolution by comparing levels of within-population polymorphism and between-population divergence at multiple loci. Developed by Hudson, Kreitman, and Aguade in 1987, this test uses the principle that neutral loci should show expected relationships between polymorphism and divergence. Loci deviating from these relationships are candidates for selection. The HKA test is particularly useful for detecting selection in genome-wide surveys because it uses relative comparisons across loci rather than requiring external calibration.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
- 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. · URL
- Biswas, S., & Akey, J. M. (2006). Genome-wide scan for selection on derived alleles. Evolutionary Biology, 36(1), 64–79. · URL
キュレーションされた主張
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関連手法
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