遗传搭车效应的精确模型
An accurate model for genetic hitch-hiking
AI总结：
本文提出有利等位基因频率增长的确定性近似，并据此建立非瞬时选择性清扫下的遗传搭车精确模型，可无偏计算邻近中性片段的 SNP 分布。
摘要：
我们提出了一种简单的确定性近似，用于描述选择性清扫过程中有利等位基因频率的增长。利用该近似，我们引入了一个精确的遗传搭车模型。只有当 Ns < 10（N 为种群大小，s 表示选择系数）时，我们的近似与 Moran 模型直接数值模拟之间的差异才明显。我们的模型描述了靠近受选择位点的一段连续中性位点的基因谱系，且不假设选择性清扫瞬时发生。这使我们能够无偏地计算中性片段上的 SNP 分布。
英文摘要：
We suggest a simple deterministic approximation for the growth of the favoured-allele frequency during a selective sweep. Using this approximation we introduce an accurate model for genetic hitch-hiking. Only when Ns < 10 (N is the population size and s denotes the selection coefficient), are discrepancies between our approximation and direct numerical simulations of a Moran model noticeable. Our model describes the gene genealogies of a contiguous segment of neutral loci close to the selected one, and it does not assume that the selective sweep happens instantaneously. This enables us to compute SNP distributions on the neutral segment without bias.
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