- 3 次围观
适应度景观为理解遗传变异如何塑造进化结果提供了一个框架。尽管这类景观长期以来一直被视为抽象的概念性对象，遗传工程和高通量表型测定的最新进展已使得在大规模组合序列空间中对表型值进行经验测量成为可能。这些进展催生了对统计框架的需求，以便在复杂遗传互作存在的情况下，对适应度景观进行概括、推断和解释。本文提出了一种框架，用于基于不同位点子集之间突变的平均平方局部 k 阶上位性系数来概括跨位点遗传互作的结构，并推导出局部 k 阶上位性系数在不同遗传背景间的方差与高于 k 阶的上位性之间的精确关系。这些统计量对于完整的组合景观可以被精确计算，并且与适应度景观文献中的经典统计量相关。此外，当数据不完整或存在噪声时，它们可以通过经验相关性进行估计，并可用于定义适应度景观推断中的经验贝叶斯先验，从而对涉及不同位点子集的互作施加差异化惩罚。我们将该推断方法应用于多种高通量蛋白质和 RNA 组合诱变数据集，发现适应度景观往往在不同位置之间呈现出高度结构化的遗传互作模式。最后，我们利用该模型对一个包含 65,536 个基因型的动态自剪接内含子适应度景观进行了推断，并详细描述了塑造该景观结构的主要遗传互作及其与底层分子机制的关系。总之，这些结果为概括和建模复杂适应度景观以及将大规模经验数据与适应度景观的数学理论联系起来提供了新的工具。
mccandlish{at}cshl.edu
摘要 信息/历史 指标 数据/代码 预览 PDF
摘要 适应度景观为理解遗传变异如何塑造进化结果提供了一个框架。尽管这些景观长期以来一直被视为抽象的概念对象，但遗传工程和高通量表型测定的最新进展，已经使得在大型组合序列空间中对表型值进行经验性测量成为可能。这些发展催生了对统计框架的需求，以便在复杂遗传相互作用存在的情况下，对适应度景观进行概括、推断和解释。在这里，我们引入了一个框架，用于基于不同位点子集之间突变的平均平方局部 k 阶上位性系数来概括跨位点遗传相互作用的结构，并推导出这些局部 k 阶上位性系数在不同遗传背景间的方差与高于 k 阶的上位性之间的精确关系。这些统计量可对完整的组合景观进行精确计算，并且与适应度景观文献中的经典统计量相关。此外，当数据不完整或存在噪声时，它们可以通过经验相关性进行估计，并可用于定义适应度景观推断中的经验贝叶斯先验，对涉及不同位点子集的相互作用施加差异化惩罚。我们将这种推断方法应用于多种高通量蛋白质和 RNA 组合诱变数据集，发现适应度景观常常呈现出跨位置遗传相互作用的高度结构化模式。最后，我们利用该模型推断了一个包含 65,536 个基因型的动态自剪接内含子的适应度景观，并详细描述了塑造该景观结构的主要遗传相互作用，以及它们如何与底层分子机制相关。总之，这些结果为概括和建模复杂适应度景观提供了新工具，并为将大规模经验数据与适应度景观的数学理论联系起来提供了新途径。
利益冲突声明 脚注 https://github.com/cmarti/deltaU
已声明的资助信息 美国国立卫生研究院 ，R35GM133613 ，S10OD028632。
西蒙斯定量生物学中心
版权 本预印本的。 本文依据 CC-BY 4.0 国际许可协议 公开提供。
返回顶部 上一项 下一项
发布于 2026 年 6 月 28 日。
下载 PDF 数据/代码 电子邮件
感谢您有兴趣帮助传播 bioRxiv。 您的电子邮件 *
您的姓名 *
发送至 *
请输入多个地址，每行一个，或用逗号分隔。
您将通过电子邮件发送以下内容 不同位点间上位性异质模式下的适应度景观推断
邮件主题 （您的姓名）已从 bioRxiv 向您转发了一个页面
邮件正文 （您的姓名）认为您会希望查看 bioRxiv 网站上的此页面。
您的个人留言
验证码 此问题用于测试您是否为人类访客，并防止自动垃圾信息提交。
分享
不同位点间上位性异质模式下的适应度景观推断
Carlos Martí-Gómez ， David M McCandlish
bioRxiv 2026.06.25.734428； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.25.734428
分享本文： 复制
引文工具
不同位点间上位性异质模式下的适应度景观推断
Carlos Martí-Gómez ， David M McCandlish
bioRxiv 2026.06.25.734428； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.25.734428
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.25.734428v1?rss=1
🏷️ 适应度景观 上位互作 遗传异质性 经验贝叶斯 组合突变数据 景观推断