How Robust Are "Isolation with Migration" Analyses to Violations of the IM Model? A Simulation Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Methods developed over the past decade have made it possible to estimate molecular demographic parameters such as effective population size, divergence time, and gene flow with unprecedented accuracy and precision. However, they make simplifying assumptions about certain aspects of the species' histories and the nature of the genetic data, and it is not clear how robust they are to violations of these assumptions. Here, we use simulated data sets to examine the effects of a number of violations of the "Isolation with Migration" (IM) model, including intralocus recombination, population structure, gene flow from an unsampled species, linkage among loci, and divergent selection, on demographic parameter estimates made using the program IMA. We also examine the effect of having data that fit a nucleotide substitution model other than the two relatively simple models available in IMA. We find that IMA estimates are generally quite robust to small to moderate violations of the IM model assumptions, comparable with what is often encountered in real-world scenarios. In particular, population structure within species, a condition encountered to some degree in virtually all species, has little effect on parameter estimates even for fairly high levels of structure. Likewise, most parameter estimates are robust to significant levels of recombination when data sets are pared down to apparently nonrecombining blocks, although substantial bias is introduced to several estimates when the entire data set with recombination is included. In contrast, a poor fit to the nucleotide substitution model can result in an increased error rate, in some cases due to a predictable bias and in other cases due to an increase in variance in parameter estimates among data sets simulated under the same conditions.
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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 découle