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非同义替换率与同义替换率之比（{omega}）是推断蛋白质适应性进化的一个基本参数，其前提是假定同义替换在选择上是中性的。然而，随着越来越多的证据表明同义替换也会受到选择作用，这一前提正变得越来越难以成立；这种选择可由多种生物学过程驱动，例如翻译效率和mRNA稳定性。 在本研究中，我们表明，未被建模的同义位点选择会在{omega}估计中引入显著偏差，并导致正选择检验中的假阳性率升高。为纠正这一问题，我们提出了BUSTED+S+MSS，这是一种将多类别同义替换（Multiclass Synonymous Substitution, MSS）模型整合进用于检测间歇性选择的BUSTED方法中的统计框架。通过将同义密码子划分为基于经验推导得到的速率类别，该方法能够对全局性的同义位点约束进行建模。 对五个多样化类群——果蝇属（Drosophila）、秀丽隐杆线虫属（Caenorhabditis）、肠杆菌类（Enterobacteria）、酿酒酵母属（Saccharomyces）和灵长类（Primates）——的应用表明，纳入MSS组分后，模型拟合均得到持续改善，同时被推断为处于正选择之下的基因比例有所降低。在肠杆菌类中，经校正模型后仍保持显著性的基因在同义替换（dSs）上表现出较弱的约束，这与“未建模的纯化选择会驱动虚假的适应性信号”这一假说相一致。 此外，信息论分析表明，尽管位点特异性变异（site-specific variation, SRV）提供了主要的校正作用，但全局同义速率变异（MSS）也贡献了一个独立的二阶校正。在高度分化的序列比对中，这些信号协同作用以改进模型拟合。因此，BUSTED+S+MSS框架，尤其是在结合用于吸收序列比对伪影的“error-sink”机制时，提供了一种计算上可行的方法，用以区分适应性非同义替换与同义位点约束所造成的混杂效应。
非同义替代率与同义替代率之比（{omega}）是推断蛋白质适应性进化的一个基本参数，其前提是假定同义替代在选择上是中性的。然而，随着越来越多的证据表明多种生物学过程——如翻译效率和 mRNA 稳定性——会驱动作用于同义替代的选择，这一前提已日益难以成立。
在本研究中，我们表明，未被建模的同义选择会在 {omega} 估计中引入显著偏差，从而导致正选择检验中的假阳性率升高。为纠正这一问题，我们提出了 BUSTED+S+MSS，这是一种将多类别同义替代（MSS）模型纳入用于检测间歇性选择的 BUSTED 方法中的统计框架。通过将同义密码子划分为经验推导的速率类别，该方法能够解释全局性的同义约束。
对五个不同类群——果蝇属（Drosophila）、秀丽隐杆线虫属（Caenorhabditis）、肠杆菌（Enterobacteria）、酿酒酵母属（Saccharomyces）和灵长类（Primates）——的应用表明，纳入 MSS 组分可持续改善模型拟合，并降低被推断为处于正选择之下的基因比例。在肠杆菌中，经校正模型后仍保持显著性的基因表现出较弱的同义替代约束（dSs），这与“未建模的纯化选择会驱动虚假的适应性信号”这一假说一致。
此外，信息论分析表明，尽管位点特异性变异（SRV）提供了主要校正，但全局同义速率变异（MSS）贡献了一个独立的二阶校正。在高度分化的序列比对中，这些信号协同作用以改进模型拟合。因而，BUSTED+S+MSS 框架，尤其是在结合用于吸收比对伪影的“误差汇”机制时，为将适应性非同义替代与同义约束所造成的混杂效应区分开来，提供了一种计算上可行的方法。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.02.729680v1?rss=1
🏷️ 正选择推断 同义替换选择 dN/dS比率 系统发育模型 统计方法 适应性进化