问题：如何构建测试以确定中部至南部山区观察到的“山”-等位基因频率（图1）是否明显低于生态选择模型所预测的（图2）（请参见下文）？
问题：我最初的想法是使模型残差相对于纬度：经度和海拔高度回归（这仅导致纬度和经度之间的相互作用显着）。问题在于，残基（图3）可能反映了模型无法解释的变异和/或它们是生物学上正在发生的事情，例如，等位基因没有时间向南扩散至其潜能，或者基因流存在一定障碍。如果将观察到的（图1）与预期的（图2）山等位基因频率进行比较，则存在明显的差异，尤其是在瑞典和挪威的中南部山脉。我接受该模型可能无法解释所有变化，但是我可以提出一个合理的检验来探索山等位基因尚未在中部至南部山区发挥其潜力的想法吗？
背景：我有一个双等位基因AFLP标记，其频率分布似乎与斯堪的纳维亚半岛的山地（和纬度：经度）与低地栖息地有关（图1）。“山”等位基因几乎固定在多山的北部。南部缺少山脉的“低地”等位基因几乎不存在或固定。当一个人从山上向南移动时，“山”等位基因的发生频率较低。从北到南的“山脉”等位基因频率的差异可能仅是由于系统地理学或历史过程造成的，因为该地区是从北部和南部开始殖民的。例如，如果高山等位基因起源于北部人口，那么也许它还没有时间完全扩展到南部人口，
我的工作假设是“山”等位基因频率是生态选择的结果（无效假设是中性选择）。
对于我的生态选择模型，我使用了以二项式等位基因频率作为响应变量的广义加性模型（GAM）（在Fennoscandinavia上采样了129个站点，每个站点通常采样了10至20个个体），并在以下几个气候和生长季节变量中：预测变量。模型结果如下（TMAX04-06 = 4月至6月的最高温度，Phen_NPPMN =平均生长期植被生产力，PET_HE_YR =年潜在蒸散量，Dist_Coast =到海岸的距离）：
Family: binomial
Link function: logit
Formula: Binomial_WW1 ~ s(TMAX_04) + s(TMAX_05) + s(TMAX_06) + s(Phen_NPPMN) +
s(PET_HE_YR) + s(Dist_Coast)
Parametric coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -0.74372 0.04736 -15.7 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Approximate significance of smooth terms:
edf Ref.df Chi.sq p-value
s(TMAX_04) 3.8100 4.812 25.729 9.43e-05 ***
s(TMAX_05) 0.8601 1.000 5.887 0.01526 *
s(TMAX_06) 0.8862 1.000 7.644 0.00569 **
s(Phen_NPPMN) 6.2177 7.375 39.028 3.16e-06 ***
s(PET_HE_YR) 3.1882 4.147 18.039 0.00145 **
s(Dist_Coast) 2.2882 2.857 9.725 0.01906 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
R-sq.(adj) = 0.909 Deviance explained = 89.7%
REML score = 326.73 Scale est. = 1 n = 129
图1.双等位基因AFLP标记的“山”等位基因频率。等高线为0.1个频率间隔，颜色阴影是高度，蓝色为最低，红色为最高。
图2.双等位基因AFLP标记的预测的“山”-等位基因频率。等高线为0.1个频率间隔，颜色阴影是高度，蓝色为最低，红色为最高。
图3.生态选择模型（使用GAM）残差在整个研究区域（芬诺斯堪的纳维亚半岛）和挪威，瑞典和芬兰分别细分。红色虚线表示从其他AFLP标记推断出的北部和南部种群之间的次要接触区，并且对在非洲不同的越冬地上生长的羽毛进行了稳定的同位素分析。黑色细虚线是该区域的中心。