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SAI: A Python Package for Statistics for Adaptive Introgression
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AI
DOI：10.1093/molbev/msaf295.png)
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摘要
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适应性渗入是一种重要的进化过程，可以通过广泛使用的汇总统计量进行识别，例如共享位点的数量以及这些位点中衍生等位基因频率的百分位数。然而，这些统计量以及近期开发的统计量（如D+和Danc）仍然缺乏易于获取的实现方案。本文介绍了SAI，一个用于计算这些统计量及新统计量DD的Python软件包，并通过两个数据集展示了其应用。首先，使用1000基因组计划数据，我们重现了此前报告的候选区域，并识别出更多区域，包括一个由监督深度学习研究检测到的区域。其次，我们研究了倭黑猩猩向中非黑猩猩的渗入，并识别出候选基因，发现一个区域与高频率丹尼索瓦渗入单倍型块重叠，该单倍型块在现代巴布亚人中已有报道。这种跨分化谱系的有趣共现现象，强调了适应性渗入在进化中的作用。
Keyword:
adaptive introgression
population genetics
statistical inference
Python
reproducibility
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