메타유전체학에서의 모집단 유전적 매개변수 추론: 복잡한 데이터에 대한 깔끔한 접근

메타유전체 프로젝트는 각각 다른 개체에서 유래한 짧고 겹치는 DNA 서열 조각을 생성합니다. 우리는 이러한 데이터의 위치 빈도 스펙트럼에서 시퀀싱 오류를 Phred 품질 점수로 고려하면서 스케일된 돌연변이율(theta = 2Neu)과 스케일된 지수 성장률(R = Ner)을 추론하는 새로운 방법을 보고합니다. theta와 R에 대한 최대 우도 매개변수 추정값을 얻은 후, 각 명백히 다형적 위치가 실제로 다형적일 확률을 반영한 경험적 베이즈 품질 점수를 계산합니다. 이러한 점수는 SNP 발견과 같은 다른 응용 프로그램에 사용될 수 있습니다. 현실적인 매개변수 범위에서 분석적 및 시뮬레이션 결과는 우리의 추정값이 본질적으로 편향이 없고 긴밀한 신뢰구간을 가지고 있음을 보여줍니다. 반대로, 임의의 품질 점수 컷오프(예: 리드 자르기)를 선택하고 추론 중 추가 품질 정보를 무시하면 편향된 추정값과 더 큰 분산을 초래합니다. 우리는 폐수 처리장에서 시드된 실험실 규모의 바이오리액터에서 활성 슬러지를 분석하는 새로운 프로젝트에서 우리의 기법의 사용을 설명합니다.