Bayesian inference of the mode of speciation and gene flow using genomic data

使用基因组数据对物种形成和基因流模式进行贝叶斯推断

基本信息

  • 批准号:
    BB/X007553/1
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 82.61万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Research Grant
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2023 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Genomic sequences from contemporary species contain rich information about the history of species divergence and the origin of species. By comparing DNA sequences from different species we can work out how the species are related, when they diverged from each other, and whether they have been exchanging genes. However, powerful statistical models and efficient computational algorithms are necessary to extract this information from genomic data. The multispecies coalescent model provides a natural framework for comparative analysis of genomic sequence data, as it accommodates the random fluctuations of biological reproduction when genetic materials are passed over generations, random accumulations of genetic mutations as well as possible hybridisation or introgression between species. We will extend our Bayesian inference program BPP to allow continuous gene flow between species, including isolation-with-migration, isolation-with-initial-migration, secondary contact, as well as complete isolation. Those models represent different biological hypotheses about the modes of speciation, and can be compared to further our understanding of the speciation process. The Bayesian methods to be developed in the project are efficient in extracting information in the genomic datasets, while accommodating important biological processes involved, such as the polymorphism in the ancestral species, uncertainties in the gene genealogical trees due to limited information in the sequence data from a short genomic segment. We will apply our newly developed methods to analyse genomic datasets from the big cats in the Panthera genus, Heliconius butterflies, Malagasy mouse lemurs, and North-American lizards, generated by our collaborators. We will infer the history of species divergences, the direction and timing of gene flow, as well as evolutionary parameters such as species divergence times and population sizes.
当代物种的基因组序列包含有关物种分化历史和物种起源的丰富信息。通过比较不同物种的 DNA 序列,我们可以了解物种之间的关系、它们何时彼此分化以及它们是否交换了基因。然而,从基因组数据中提取这些信息需要强大的统计模型和高效的计算算法。多物种合并模型为基因组序列数据的比较分析提供了一个自然的框架,因为它适应了遗传物质代代相传时生物繁殖的随机波动、基因突变的随机积累以及物种之间可能的杂交或渗入。我们将扩展我们的贝叶斯推理程序 BPP,以允许物种之间的连续基因流动,包括迁移隔离、初始迁移隔离、二次接触以及完全隔离。这些模型代表了关于物种形成模式的不同生物学假设,并且可以进行比较以进一步加深我们对物种形成过程的理解。该项目将开发的贝叶斯方法可以有效地提取基因组数据集中的信息,同时适应所涉及的重要生物过程,例如祖先物种的多态性、由于序列数据中的有限信息而导致的基因谱系树的不确定性。一个短的基因组片段。我们将应用我们新开发的方法来分析由我们的合作者生成的豹属大型猫科动物、蝎尾蝶、马达加斯加鼠狐猴和北美蜥蜴的基因组数据集。我们将推断物种分化的历史、基因流动的方向和时间,以及物种分化时间和种群规模等进化参数。

项目成果

期刊论文数量(7)
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科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Major patterns in the introgression history of Heliconius butterflies
Heliconius蝴蝶基因渗入历史的主要模式
  • DOI:
    http://dx.10.7554/elife.90656.3
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    7.7
  • 作者:
    Thawornwattana Y
  • 通讯作者:
    Thawornwattana Y
Major patterns in the introgression history of Heliconius butterflies
Heliconius蝴蝶基因渗入历史的主要模式
  • DOI:
    http://dx.10.1101/2023.06.21.545923
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Thawornwattana Y
  • 通讯作者:
    Thawornwattana Y
Inferring the direction of introgression using genomic sequence data
使用基因组序列数据推断基因渗入的方向
  • DOI:
    http://dx.10.1101/2023.06.16.545313
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Thawornwattana Y
  • 通讯作者:
    Thawornwattana Y
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存在跨物种基因流时估计物种分化时间。
  • DOI:
    http://dx.10.1093/sysbio/syad015
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.5
  • 作者:
    Tiley GP
  • 通讯作者:
    Tiley GP
Gene Flow and Isolation in the Arid Nearctic Revealed by Genomic Analyses of Desert Spiny Lizards.
沙漠刺蜥蜴的基因组分析揭示了干旱近极地区的基因流和隔离。
  • DOI:
    http://dx.10.1093/sysbio/syae001
  • 发表时间:
    2024
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.5
  • 作者:
    Pavón
  • 通讯作者:
    Pavón
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  • 通讯作者:
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  • 批准号:
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    $ 82.61万
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知道了