Populationsskalans genomiska datauppsättningar har gett forskare otroliga mängder information från vilken man kan sluta sig till evolutionär historia. Samtidigt med denna ström av data har teoretiska och metodologiska framsteg försökt att extrahera information från genomiska sekvenser för att härleda demografiska händelser såsom förändringar i populationsstorlek och genflöde bland nära besläktade populationer/arter, konstruera rekombinationskartor och avslöja loci som ligger till grund för den senaste anpassningen. Hittills använder de flesta metoder endast en eller några sammanfattningar av inmatningssekvenserna och ignorerar därför potentiellt användbar information kodad i data. Den mest sofistikerade av dessa tillvägagångssätt innebär sannolikhetsberäkningar, som kräver teoretiska framsteg för varje nytt problem, och ofta fokusera på en enda aspekt av data (t.ex., endast allelfrekvensinformation) i intresset av matematisk och beräknings-dragbarhet. Att direkt förhöra hela indatasekvensen på ett sannolikhetsfritt sätt skulle därför erbjuda ett fruktbart alternativ. Här åstadkommer vi detta genom att representera DNA-sekvensanpassningar som bilder och använda en klass av djupinlärningsmetoder som kallas konvolutionella neurala nätverk (CNNs) för att göra populationsgenetiska slutsatser från dessa bilder. Vi tillämpar CNNs på ett antal evolutionära frågor och finner att de ofta matchar eller överträffar noggrannheten hos nuvarande metoder. Viktigt är att vi visar att CNN:er utför exakt evolutionärt modellval och parameteruppskattning, även på problem som inte har fått detaljerade teoretiska behandlingar. När de tillämpas på populationsgenetiska anpassningar kan därför CNN:er prestera bättre statistiska metoder som härrör från experter och erbjuda en ny väg framåt i fall där det inte finns någon sannolikhetsmetod.
Konvolutionella neurala nätverk har också framgångsrikt utplacerats i populationsgenetik för att göra slutsatser om introgression, rekombination, urval och populationsstorlekar REF.
The Unreasonable Effectiveness of Convolutional Neural Networks in Population Genetic Inference
{'venue': 'Molecular Biology and Evolution', 'journal': 'Molecular Biology and Evolution', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}