Estimating selfing rates from reconstructed pedigrees using multilocus genotype data
Notice bibliographique
Résumé
Several methods have been developed to estimate the selfing rate of a population from a sample of individuals genotyped for several marker loci. These methods can be based on homozygosity excess (or inbreeding), identity disequilibrium, progeny array (PA) segregation or population assignment incorporating partial selfing. Progeny array-based method is generally the best because it is not subject to some assumptions made by other methods (such as lack of misgenotyping, absence of biparental inbreeding and presence of inbreeding equilibrium), and it can reveal other facets of a mixed-mating system such as patterns of shared paternity. However, in practice, it is often difficult to obtain PAs, especially for animal species. In this study, we propose a method to reconstruct the pedigree of a sample of individuals taken from a monoecious diploid population practicing mixed mating, using multilocus genotypic data. Selfing and outcrossing events are then detected when an individual derives from identical parents and from two distinct parents, respectively. Selfing rate is estimated by the proportion of selfed offspring in the reconstructed pedigree of a sample of individuals. The method enjoys many advantages of the PA method, but without the need of a priori family structure, although such information, if available, can be utilized to improve the inference. Furthermore, the new method accommodates genotyping errors, estimates allele frequencies jointly and is robust to the presence of biparental inbreeding and inbreeding disequilibrium. Both simulated and empirical data were analysed by the new and previous methods to compare their statistical properties and accuracies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».