Предметом работы являются сигналы полигенной адаптации, а целью работы является разработка системы программ, позволяющей производить поиск сигналов полигенной адаптации с учётом неоднородной эволюционной истории геномов индивидов. Для этого необходимо иметь возможность анализировать такие сигналы в скользящем по хромосоме окне, чего не позволяют делать существующие методы. В основе системы использованы два существующих пакета: для построения филогенетических деревьев с адмиксиями и для поиска сигналов адаптации и их положения на ветвях дерева. В результате написана «оболочка» для данных пакетов с использованием языков python и bash, позволяющая производить анализ в скользящем окне. Система была применена к геномным данным 10 популяций нута, взятым из коллекции нута Всероссийского института генетических ресурсов растений имени Н.И. Вавилова (ВИР), и с её помощью получены результаты о позициях сигналов полигенной адаптации в геноме, и о том, когда в эволюционной истории популяции такие сигналы возникли.

The subject of this study is polygenic adaptation signals and the aim of the work is to develop a system of programs that allows one to search for polygenic adaptation signals taking into account the heterogeneous evolutionary history of individual genomes. Thus, it is necessary to be able to analyze such signals in a sliding window on the chromosome, and none of the existing methods allow it. The system is based on two existing packages: for admixture graphs constructing and for searching for adaptation signals and their place on the admixture graph’s branches. As a result, a shell was written for these packages using the python and bash languages, which allows to perform analysis in a sliding window. The system was applied to the genome data of 10 chickpea populations taken from the collection of chickpeas of the All-Russian Institute of Plant Genetic Resources named after N.I. Vavilov (VIR), and as a result positions of polygenic adaptation signals in the genome were obtained and their places of origin in evolutionary history of populations were defined.