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Models of genetic hitchhiking
Theresa Dvorak
Art der Arbeit
Diplomarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Mathematik
Betreuer*in
Reinhard Bürger
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Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved
DOI
10.25365/thesis.21713
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29711.05421.187763-2
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Abstracts

Abstract
(Deutsch)
Im Bereich der mathematischen Populationsgenetik wurde der "hitchhiking effect" erstmals 1974 von Maynard Smith und Haigh (1974) ausführlich beschrieben. In dieser Arbeit wurde "`genetic hitchhiking"' als jener Prozess definiert, in dem die Allelhäufigkeiten auf neutralen Loci durch die Verbreitung einer neu aufgetretenen Mutante mit positivem Selektionsvorteil auf einem gekoppeltem Locus verändert werden, das heißt die neutralen Loci hitchhiken mit der selektierten Mutante. Dieser Prozess führt zur Reduktion der Heterozygosität auf gekoppelten neutralen Loci. Die deterministische Modellierung des Wachstumsprozesses der selektierten Mutante bei Maynard Smith und Haigh resultierte in einer quantitativen Unterschätzung des "hitchhiking effects". Neuere Modelle behoben diesen Schwachpunkt. Im Jahre 1989 präsentierten Kaplan et al. (1989) ein stochastisches Modell, welches auf Methoden der Koaleszenztheorie zurückgreift um den kumulativen Effekt aller selektiven Substitutionen, die seit dem ältesten gemeinsamen Vorfahren einer Stichprobe aufgetreten sind, untersuchen zu können. Drei Jahre später veröffentlichten Stephan et al. (1992) eine Diffusionsapproximation des stochastischen Markov-Ketten Models. Ziel ihrer Arbeit war es ein generalisiertes Modell zu entwickeln. In der vorliegenden Arbeit werden die eben genannten drei Modelle dargestellt um eine profunde Einführung zum Thema "`genetic hitchhiking"' zu bieten. Das zugrundeliegende Konzept wurde in jüngster Vergangenheit unterschiedlich erweitert und adaptiert. Daher wird der Begriff "genetic hitchhiking" heutzutage in einem allgemeineren Sinn verwendet und inkludiert alle indirekten Effekte eines oder mehrerer selektierter Loci auf den Rest des Genoms.
Abstract
(Englisch)
The hitchhiking effect has been introduced into the field of population genetics by Maynard Smith and Haigh in 1974. In this pioneering work, genetic hitchhiking has been defined as the process by which a newly arising favourable mutant on its way to fixation alters the frequency of alleles at linked neutral loci, i.e., the neutral alleles hitchhike with the selected substitution. This process causes a loss of preexisting heterozygosity at linked neutral loci. In the model of Maynard Smith and Haigh, the change of frequency of the favourable mutant has been treated deterministically. This results in an underestimate of the effects of hitchhiking. More recent models remedy this weakness. The stochastic model of Kaplan et al. proposed in 1989, applies coalescent theory to study the cumulative effect on the number of segregating sites of all selective substitutions that occurred in the history of a sample. As an alternative, with the potential of further generalization, Stephan et al. developed a diffusion approximation of the fully stochastic Markov-chain model. The present work presents these three models in order to provide a profound introduction to the effects of genetic hitchhiking. Nowadays, this concept has been extended in various ways and, therefore, the term genetic hitchhiking is used in a more general sense and describes all indirect effects of positively selected substitutions on neighbouring loci.

Schlagwörter

Schlagwörter
(Englisch)
population genetics neutral mutations genetic hitchhiking mathematical models
Schlagwörter
(Deutsch)
Populationsgenetik Neutrale Mutationen Genetic Hitchhiking Mathematische Modellierung
Autor*innen
Theresa Dvorak
Haupttitel (Englisch)
Models of genetic hitchhiking
Paralleltitel (Deutsch)
Modelle über "genetic hitchhiking"
Publikationsjahr
2012
Umfangsangabe
VI, 85 S. : graph. Darst.
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Reinhard Bürger
Klassifikation
31 Mathematik > 31.80 Angewandte Mathematik
AC Nummer
AC10514455
Utheses ID
19407
Studienkennzahl
UA | 405 | | |
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