Epistasis is a key concept in the theory of adaptation. Indicators of epistasis are of interest for large systems where systematic fitness measurements may not be possible. Some recent approaches depend on information theory. We show that considering shared entropy for pairs of loci can be misleading. The reason is that shared entropy does not imply epistasis for the pair. This observation holds true also in the absence of higher order epistasis. We discuss a method for reducing the number of false positives. However, our main conclusion is that entropy-based approaches have serious limitations in this context.

译文

上位性是适应理论中的一个关键概念。对于可能无法进行系统适应性测量的大型系统,上位性指标很重要。最近的一些方法依赖于信息理论。我们表明,考虑成对基因座的共享熵可能会产生误导。原因是共享熵并不意味着该对的上位性。在没有高阶上位性的情况下,此观察也成立。我们讨论了一种减少误报数量的方法。但是,我们的主要结论是,基于熵的方法在这种情况下具有严重的局限性。

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