分子适应与选择检测

分子适应是由正选择驱动的序列演化变化，一系列统计检验可以检测其相对于中性背景的特征。

Definition

分子适应是指核酸或蛋白质序列中受正向自然选择青睐的变化。选择检测包括用于识别此类适应性变化并将其与中性进化和种群效应区分开来的统计方法。

Scope

本主题涵盖自然选择如何在分子数据中留下可检测的痕迹、非同义和同义替换率的比较、对比多态性与分化的检验、选择性清除扫描，以及区分选择与种群历史的挑战。

Core questions

• 正选择如何在序列数据中留下可检测的特征？
• 非同义替换与同义替换的比率揭示了哪些关于选择的信息？
• 对比多态性与分化的检验如何识别适应？
• 如何检测选择性清除，以及如何将选择与种群历史区分开来？

Key theories

选择的速率比检验

比较氨基酸改变（非同义）与沉默（同义）替换的速率，当比率较低时揭示纯化选择，当比率超过1时揭示正选择，以中性预期为基线。

多态性-分化检验

对比选定与中性位点在物种内多态性与物种间分化的框架，估计由适应驱动的替换比例。

Mechanisms

选择检测基于偏离中性预期的现象。dN/dS 比率比较氨基酸改变与同义替换率：值小于1表示纯化选择，大于1表示反复的正选择。基于位点频率谱的检验检测近期清除留下的稀有变异偏斜。对比物种内多态性与物种间分化的方法将替换分为中性和适应性类别。由于种群增长、瓶颈和结构可以模拟选择，因此稳健的推断需要控制种群历史，通常通过将候选区域与全基因组中性背景进行比较。

Clinical relevance

检测分子适应可以确定宿主-病原体冲突、免疫系统基因座和药物靶点中快速进化的基因，有助于识别与疫苗和治疗设计相关的耐药性或免疫逃逸的选择位点。

History

继中性理论之后，选择检测方法迅速发展：基于密码子的dN/dS模型以及多态性与分化的对比出现在20世纪80年代末和90年代。全基因组测序随后使得选择性清除扫描和全基因组适应性进化速率的估计成为可能。

Debates

将选择与种群历史区分开来

由于种群事件和选择可以在序列数据中产生重叠的特征，因此全基因组选择扫描和适应性估计的可靠性仍然是一个方法学上的问题。

Key figures

• Masatoshi Nei
• Ziheng Yang
• John McDonald
• Martin Kreitman

Seminal works

• saetreRavinet2019
• futuyma2017
• ohta1973

Frequently asked questions

dN/dS 比率大于1表示什么？

它表示氨基酸改变替换的积累速度快于沉默替换，这是在该基因或位点集中反复正选择促进蛋白质变化的特征。

为什么种群历史是检测选择的一个问题？

因为种群规模变化、瓶颈和结构可以产生类似于选择留下的序列模式，所以分析必须考虑种群历史，以避免将其误认为是适应。