Selection criteria for scoring amplified fragment length polymorphisms (AFLPs) positively affect the reliability of population genetic parameter estimates
Notice bibliographique
Résumé
A reliable data set is a fundamental prerequisite for consistent results and conclusions in population genetic studies. However, marker scoring of genetic fingerprints such as amplified fragment length polymorphisms (AFLPs) is a highly subjective procedure, inducing inconsistencies owing to personal or laboratory-specific criteria. We applied two alternative marker selection algorithms, the newly developed script scanAFLP and the recently published AFLPScore, to a large AFLP genome scan to test how population genetic parameters and error rates were affected. These results were confronted with replicated random selections of marker subsets. We show that the newly developed marker selection criteria reduced the mismatch error rate and had a notable influence on estimates of genetic diversity and differentiation. Both effects are likely to influence biological inference. For example, genetic diversity (HS) was 29% lower while genetic differentiation (FST) was 8% higher when applying scanAFLP compared with AFLPScore. Likewise, random selections of markers resulted in substantial deviations of population genetic parameters compared with the data sets including specific selection criteria. These randomly selected marker sets showed surprisingly low variance among replicates. We conclude that stringent marker selection and phenotype calling reduces noise in the data set while retaining patterns of population genetic structure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».