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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
背景：協同演化通常用於描述基因組中不同位點的平行變化，但在字典中許多單字中特定音素變化為相同其他音素的語言中也觀察到這種現象，這種現象稱為規則聲音變化。我們開發了一種通用統計模型，可以檢測對齊序列資料的一致變化，並將其應用於研究突厥語系中的規則聲音變化。結果：與遺傳替代過程不同，語言演化是由協同演化變化事件所主導的。我們的模型辨識了突厥語系演化過程中發生的 70 多個規律的聲音變化的歷史事件，同時推斷出一個過時的系統發育樹。與更簡單的零星變化模型相比，包括定期的聲音變化在語言變化的表徵方面產生了大約 4 倍的改進，改進了系統發育推斷，並為系統發育事件返回了更可靠和合理的日期。協同變化的歷史時間緊密遵循泊松過程模型，從我們的模型導出的聲音轉換網絡反映了語言期望。結論：我們證明，一個沒有複雜一致或定期變化先驗知識的模型仍然可以從當代數據中留下的信號推斷出一致變化事件的歷史時間和譜系位置。我們的模型可以應用於任何離散元素（例如基因、單字、文化趨勢、技術或形態特徵）可以在有機體或其他演化群體中並行變化的地方。