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化石記録が乏しいため、細菌進化の年代と系統発生の再構築は困難です。細菌ゲノムの解析は、大きな配列の差異、頻繁な遺伝子喪失による細菌ゲノムの可塑性、水平遺伝子移動、ローカス間の選択圧の違いにより依然として挑戦的です。したがって、豊富で急速に蓄積されるゲノムデータを活用するためには、ゲノム進化の正確なモデリングが必要です。重要な技術的考慮事項は、高い有効変異率を持つローカスが、使用されるアラインメントアルゴリズムの検出限界を超えて分岐する可能性があり、これによりゲノム全体の分岐推定が小さい分岐に偏ることです。本稿では、ゲノム比較の統計的特性に基づいて細菌進化への洞察を得るための新しい方法を提案します。異なるローカスの有効変異率、水平転送、およびアライナの感度によって、配列マッチの長さ分布が形成されることを発見します。これらの入力に基づいてモデルを構築し、観察された分布を説明できることを示します。
Sheinmanら(Fri、)はこの問題を研究しました。