gLike 框架：精准推断复杂种群历史的新利器

研究人员开展关于种群人口统计学推断的研究，提出 gLike 框架，能精准估计多种参数，意义重大。

　　种群的人口统计学历史是遗传变异模式的基础，并编码在抽样单倍型的基因谱系树中。在此，研究人员提出了一种名为谱系似然（gLike）的人口统计学推断框架。该方法使用基于图的结构，总结基因谱系树中所有谱系之间的关系，以及种群成员身份随时间变化的所有可能轨迹，并在参数化的人口统计学模型下推导跨树的完整似然性。通过模拟和实证应用表明，对于经历过多次混合的种群，gLike 能够准确估计数十个人口统计学参数，包括祖先种群大小、混合时间和混合比例等，并且优于使用位点频率谱（site frequency spectrum）的传统人口统计学推断方法。总之，gLike 框架利用了未被充分利用的谱系信息，在推断人类和其他物种的复杂种群历史方面具有高灵敏度和准确性。