Detectarea efectelor selecției naturale asupra ADN-ului folosind inteligența artificială Planet-Vie

Abordările de inteligență artificială prezintă noi aplicații pentru a detecta impactul selecției pozitive asupra genomului. Acestea încep cu o fază supravegheată pe simulări, pentru a fi apoi aplicată datelor naturale. Rezoluția este progresivă în urma unui proces numit învățare profundă. Primele rezultate obținute pe date umane par foarte promițătoare.

selecției

Cea mai mare parte a variației ADN-ului din specii se datorează probabil așa-numitelor mutații neutre în sensul că evoluția frecvenței lor alelice este în esență aleatorie sub efectul derivei genetice. Rarele mutații avantajoase și cele dăunătoare modifică fenotipul, care este ținta selecției, pozitiv în primul caz, negativ în al doilea. Mutațiile benefice, conferind un beneficiu indivizilor care le poartă, reprezintă sursa principală a adaptării evolutive. Evoluția lor (selecția pozitivă) diferă semnificativ de cea a mutațiilor neutre. Cu toate acestea, găsirea urmelor de selecție pozitivă de-a lungul genomului este o sarcină descurajantă care necesită secvențierea și analiza ADN-ului unui număr mare de indivizi.

Metodele de analiză statistică dezvoltate inițial pentru identificarea semnelor de selecție pozitivă au comparat variabilitatea genetică observată la un locus cu variabilitatea așteptată în cazul unui model neutru (locus supus doar mutațiilor neutre). Acest model s-a bazat pe presupunerea că schimbarea frecvenței unei mutații neutre se datorează numai întâmplării. De asemenea, a făcut ipoteze puternice cu privire la demografia populației luate în considerare (populație omogenă, forță de muncă constantă etc.). Prin urmare, rezultatele semnificative s-ar putea datora atât selecției, cât și efectelor demografice.