Inferencia de divisiones y mezclas de poblaciones a partir de datos de frecuencia alélica a nivel genómico

Resumen Muchos aspectos de las relaciones históricas entre poblaciones en una especie se reflejan en datos genéticos. Sin embargo, inferir estas relaciones a partir de datos genéticos sigue siendo una tarea desafiante. En este artículo, presentamos un modelo estadístico para inferir los patrones de divisiones y mezclas de poblaciones en múltiples poblaciones. En este modelo, las poblaciones muestreadas en una especie están relacionadas con su ancestro común a través de un gráfico de poblaciones ancestrales. Usando datos de frecuencia alélica a nivel genómico y una aproximación gaussiana a la deriva genética, inferimos la estructura de este gráfico. Aplicamos este método a un conjunto de 55 poblaciones humanas y un conjunto de 82 razas de perros y cánidos salvajes. En ambas especies, mostramos que un árbol bifurcante simple no describe completamente los datos; por el contrario, inferimos muchos eventos de migración. Mientras que algunos de los eventos de migración que encontramos han sido detectados anteriormente, muchos no lo han sido. Por ejemplo, en los datos humanos inferimos que los camboyanos rastrean aproximadamente el 16% de su ascendencia a una población ancestral de otras poblaciones estables del este asiático. En los datos de perros, inferimos que tanto el bóxer como el basenji rastrean una fracción considerable de su ascendencia (9% y 25%, respectivamente) a lobos posteriores a la domesticación, y que las razas de juguetes del este asiático (el Shih Tzu y el Pekingese) resultan de la mezcla entre razas modernas de juguetes y razas "antiguas" asiáticas. El software que implementa el modelo descrito aquí, llamado TreeMix, está disponible en "http://treemix.googlecode.com":http://treemix.googlecode.com.