Գենետիկական դրեյֆի սիմուլյատոր
«Պոպուլյացիոն գենետիկայի դրեյֆի սիմուլյատոր» գործիքը մոդելավորում և պատկերում է չեզոք գենետիկական դրեյֆը՝ կիրառելով դիպլոիդ Wright–Fisher մոդելը: Սահմանեք բազմացող պոպուլյացիայի պարամետրերը, ապա հետևեք ալելների հաճախականության վերարտադրելի հետագծերին մի քանի անկախ պոպուլյացիաներում և համեմատեք արդյունքները տեսական սպասումների հետ:
Պոպուլյացիայի կարգավորում և մուտքային տվյալներ
Մոդելավորումը սկսելու համար անհրաժեշտ է սահմանել պոպուլյացիայի ելակետային պարամետրերը «Պոպուլյացիայի կարգավորում» բաժնում: Գործիքն առաջարկում է հետևյալ մուտքային դաշտերն ու սահմանափակումները.
- Սցենարներ (Presets). Արագ փորձարկումների համար հասանելի են նախապես սահմանված երեք տարբերակներ՝ «Փոքր պոպուլյացիա», «Մեծ պոպուլյացիա» և «Հազվագյուտ ալել»:
- Պոպուլյացիայի էֆեկտիվ չափս, Ne. Մուտքագրվում է «բազմացող առանձնյակներ» դաշտում: Այն պետք է լինի 1-ից մինչև 100,000 միջակայքի ամբողջ թիվ:
- Ալելի սկզբնական հաճախականություն, p₀. Մուտքագրվում է որպես «մասնաբաժին, 0–1»: Թույլատրելի տիրույթն է 0-ից 1՝ ներառյալ երկու սահմանները:
- Սերունդներ. Մուտքագրվում է «սերունդ» դաշտում: Պետք է լինի ամբողջ թիվ 1-ից մինչև 2,000 միջակայքում:
- Անկախ պոպուլյացիաներ. Մուտքագրվում է «կրկնություններ» դաշտում: Պետք է լինի ամբողջ թիվ 1-ից մինչև 200 միջակայքում:
- Պատահական սերմնային թիվ. Տեքստային դաշտ, որն ապահովում է սիմուլյացիայի հետագծերի ճշգրիտ վերարտադրելիությունը: Այն պետք է պարունակի 100 նիշ կամ ավելի քիչ: Օգտատերը կարող է նաև սեղմել «Նոր սերմնային թիվ» կոճակը՝ պատահական արժեք ստանալու համար:
Բրաուզերի ծանրաբեռնվածությունը կանխելու համար գործում է հաշվարկային սահմանաչափ. ալելի պատճենների նախատեսված ընտրությունների ընդհանուր քանակը, որը հաշվարկվում է որպես 2Ne × սերունդներ × կրկնություններ, չպետք է գերազանցի 5,000,000-ը: Եթե այս սահմանաչափը խախտվում է, համակարգը ցուցադրում է հետևյալ հաղորդագրությունը. «Այս կարգավորումը նախատեսում է ալելի պատճենների ‹draws› ընտրություն, ինչը գերազանցում է բրաուզերի ‹limit› սահմանաչափը: Կրճատեք պոպուլյացիայի չափը, սերունդները կամ կրկնությունները:»:
Մոդելավորման արդյունքներ և վիզուալիզացիա
Սիմուլյացիան գործարկելիս էկրանին հայտնվում են կարգավիճակի հետևյալ հաղորդագրությունները. «Հաջորդ սերունդների ընտրանքի ձևավորում…», իսկ ավարտից հետո՝ «Սիմուլյացվել է ‹replicates› պոպուլյացիա ‹generations› սերունդների միջով՝ օգտագործելով «‹seed›» սերմնային թիվը:»: Եթե փոփոխություններ չեն կատարվել, ցուցադրվում է՝ «Փոխեք պոպուլյացիայի սցենարը կամ նորից գործարկեք այս սերմնային թվով օրինակը:»:
Գրաֆիկական աղյուսակն ունի ARIA պիտակ՝ «Ալելի հաճախականությունն ըստ սերունդների՝ կրկնվող մոդելավորված պոպուլյացիաների համար»: Այն պատկերում է հետևյալ տարրերը.
- X-առանցք՝ «Սերունդ»:
- Y-առանցք՝ «Ալելի հաճախականություն p»:
- Հղման գիծ՝ «Սպասվող p = p₀»:
- Հետագծերի քանակի ցուցիչ՝ «Ցուցադրվում է
‹shown›հետագիծ‹total›-ից. ամփոփագրում ներառված է յուրաքանչյուր կրկնություն:»:
Գրաֆիկին կից ներկայացվում են ամփոփիչ վիճակագրական տվյալները.
- «Ֆիքսված p = 1 դեպքում»
- «Կորած p = 0 դեպքում»
- «Չկլանված մինչև T»
- «Միջին վերջնական p»
- «Սպասվող H-ը T պահին»
- «Միջին սիմուլյացված H-ը T պահին»
- «Կլանման միջին սերունդը» (եթե կլանում տեղի չի ունեցել, ցուցադրվում է «չի հասել»):
Մեթոդ, ենթադրություններ և սահմանափակումներ
Այս էջը կիրառում է չեզոք դիպլոիդ Wright–Fisher մոդելը, որը նկարագրված է Nature Education-ի և Ստենֆորդի մարդու գենետիկայի ձեռնարկներում: Յուրաքանչյուր նոր սերունդ նախորդից 2Ne ալելների պատճենների պատահական ընտրություն է: Աղբյուրները ստուգվել են 2026 թվականի օգոստոսի 6-ին:
Մոդելը հիմնված է հետևյալ խիստ ենթադրությունների վրա:
- Պոպուլյացիայի հաստատուն էֆեկտիվ չափ:
- Դիսկրետ, չհամընկնող սերունդներ:
- Պատահական անկախ ընտրություն:
- Սելեկտիվ չեզոքություն (բնական ընտրության բացակայություն):
- Մեկ չշղթայակցված երկալելային լոկուս:
- Մուտացիայի կամ միգրացիայի բացակայություն:
Այս գործիքը չպետք է օգտագործվի որպես կանխատեսում իրական էվոլյուցիոն գործընթացների համար, երբ էական են ընտրությունը, պոպուլյացիայի չափի փոփոխությունը, սեռերի կամ վերարտադրողական հաջողության անհավասարակշռությունը, համընկնող սերունդները, ինբրիդինգը, շղթայակցումը, գեների հոսքը կամ պոպուլյացիայի կառուցվածքը: Ինժեներական անվտանգության գործակիցը չի կիրառվում այս ստոխաստիկ կենսաբանական մոդելի համար:
Բանաձև, տեղադրում և ճշգրտություն
«Բանաձև, տեղադրում և ճշգրտություն» բաժնում ներկայացված են մոդելավորման մաթեմատիկական հիմքերը.
- Անցման հավանականություն. Յուրաքանչյուր սերնդում Wright–Fisher անցումը ընտրում է հաջորդ ալելների քանակը և այն բաժանում առկա գեների պատճենների վրա. Xₜ₊₁ ~ Binomial(2Ne, pₜ); pₜ₊₁ = Xₜ₊₁ ÷ (2Ne)
- Մաթեմատիկական սպասում և դիսպերսիա. Նախքան ընտրանքի ձևավորումը, այս մոմենտները նկարագրում են հաջորդ սերունդների հնարավոր տիրույթը. E[Xₜ₊₁] = 2Ne · pₜ; Var(Xₜ₊₁) = 2Ne · pₜ(1 - pₜ); Var(pₜ₊₁) = pₜ(1 - pₜ) ÷ (2Ne)
- Հետերոզիգոտության անկում. Տարբեր ալելների զույգերի սպասվող մասնաբաժինը նվազում է t սերունդների ընթացքում հետևյալ կերպ. H₀ = 2p₀(1 - p₀); Hₜ = H₀(1 - 1 ÷ (2Ne))ᵗ
Յուրաքանչյուր բինոմիալ ընտրանք օգտագործում է Բեռնուլիի ճշգրիտ մեթոդը. նորմալ մոտարկում չի կիրառվում: Հաշվարկները պահպանում են JavaScript-ի կրկնակի ճշտությունը: Հաճախականությունները գտնվում են 1 ÷ (2Ne) քայլերով. էկրանին ցուցադրվող արժեքները կլորացվում են առավելագույնը վեց տասնորդական նիշով:
Կոնկրետ օրինակով տեղադրումները ցուցադրվում են հետևյալ կերպ.
- «Առաջին սերունդն օգտագործում է 2 ×
‹population›=‹copies›ալելների պատճենների ընտրանքներ:» - «E[X₁] =
‹copies›×‹frequency›=‹mean›A պատճեններ:» - «Առաջին սերնդի համար Var(X₁) =
‹copies›×‹frequency›× (1 −‹frequency›) =‹variance›, SD(p₁) =‹sd›:» - «Առաջին գծագրված կրկնությունից ընտրվել է X₁ =
‹sampled›A պատճեններ, հետևաբար p₁ =‹sampled›÷‹copies›=‹frequency›:»
Գաղտնիություն և տվյալների մշակում
Ձեր պարամետրերն ու սիմուլյացված պոպուլյացիաները մնում են այս բրաուզերում: Բոլոր հաշվարկները կատարվում են տեղային եղանակով՝ օգտատիրոջ սարքի վրա, և ոչ մի տվյալ չի վերբեռնվում արտաքին սերվերներ:
Հաճախակի տրվող հարցեր
Հարց: Պե՞տք է մուտքագրեմ փաստացի թվաքանակը, թե՞ պոպուլյացիայի էֆեկտիվ չափը: Պատասխան: Մուտքագրեք պոպուլյացիայի էֆեկտիվ չափը՝ Ne. սա այն իդեալականացված բազմացող պոպուլյացիայի չափն է, որը կունենար դրեյֆի նույն արագությունը, ինչ ձեր կողմից ուսումնասիրվող պոպուլյացիան: Փաստացի թվաքանակը կարող է շատ ավելի մեծ լինել, երբ սեռերի հարաբերակցությունը, վերարտադրողական հաջողությունը, պոպուլյացիայի տատանումները կամ պոպուլյացիայի կառուցվածքը անհավասարաչափ են: