利用等位基因频谱的扩散逼近拟合人口统计学和选择的群体遗传模型
dadi的Python项目详细描述
^ {STR 1 }人口统计推断的扩散近似< <强>
P<＞a根据遗传数据的等位基因频率谱的扩散近似，实现了人口学史和遗传推理的选择推理。i的主要优点之一是速度：拟合两种群模型通常需要10分钟左右，运行时间与数据集中的snp数量无关。A i也是灵活的，处理多达三个同时种群，具有任意的种群大小和迁移时间，加上混合和种群特异性选择的可能性。最初的a i是由ryan gutenkunst在康奈尔大学生物统计和计算生物学系的scott williamson和carlos bustamante（https://bustamantelab.stanford.edu/）的实验室中开发的。瑞安现在是亚利桑那大学分子和细胞生物学系的教授，他的团队继续研究a i和其他课题（http://gutengroup.mcb.arizona.edu）。
如果你在研究中使用a i，请引用RN Gutenkunst，Rd Hernandez，SH Williamson，CD Bustamante“从多维SNP数据推断多个种群的联合人口统计学历史”《公共科学图书馆遗传学》5:E1000695（2009）。
入门
请参阅手册（https://bitbucket.org/gutenkunstlab/dadi/src/master/doc/manual/manual.pdf）和源发行版中的示例文件。完整的api文档是可用的（https://bb.githack.com/gutenkunstlab/dadi/raw/master/doc/api/dadi/index.html），位于源发行版的doc/api/dadi/index.html下。
另外，请注册我们的邮件列表，在这里我们帮助社区处理a i。请在发布之前搜索档案。许多问题反复出现。（http://groups.google.com/group/dadi-user）
欢迎加入QQ群-->： 979659372
