超越无限位点：用于更深层系统发育树的广义 ABBA-BABA 统计量

Patterson 的 D 统计量通过 ABBA-BABA 位点模式检测基因流，但其基于双等位位点模式的方法在更深层的分化情形下会失效，因为多重替换会导致假阳性。我们提出了两种扩展统计量：D+ 和 D*。二者均纳入多等位位点模式，以在 JC 和 F84 模型下减少由饱和效应带来的偏倚。模拟结果表明，D+ 和 D* 在所有条件下均能正确满足零假设，并能有效检测基因流，同时各具优势：D+ 保证分母的非负性，而 D* 在基因组不同区域突变率变化的情况下表现出更强的稳健性。源代码和二进制文件已公开发布于 https://github.com/chaoszhang/ASTER。

Patterson 的 D 统计量通过 ABBA-BABA 位点模式检测基因流，但其基于双等位位点的模式在更深层的分化情形下会失效，因为多重替换会导致假阳性。我们提出了两种扩展统计量 D+ 和 D*。二者均纳入多等位位点模式，以在 JC 和 F84 模型下减少饱和偏倚。模拟结果表明，D+ 和 D* 在所有条件下都能正确满足零假设，并能有效检测基因流，同时各具优势：D+ 可保证分母的非负性，而 D* 在不同基因组区域突变率变化时表现出更强的稳健性。源代码和二进制文件已公开发布于 https://github.com/chaoszhang/ASTER。

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📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.06.736715v1?rss=1

🏷️ 系统发育 基因流检测 ABBA-BABA统计量 多等位位点 群体遗传模型