Sampling for Microsatellite-Based Population Genetic Studies: 25 to 30 Individuals per Population Is Enough to Accurately Estimate Allele Frequencies
Notice bibliographique
Résumé
One of the most common questions asked before starting a new population genetic study using microsatellite allele frequencies is "how many individuals do I need to sample from each population?" This question has previously been answered by addressing how many individuals are needed to detect all of the alleles present in a population (i.e. rarefaction based analyses). However, we argue that obtaining accurate allele frequencies and accurate estimates of diversity are much more important than detecting all of the alleles, given that very rare alleles (i.e. new mutations) are not very informative for assessing genetic diversity within a population or genetic structure among populations. Here we present a comparison of allele frequencies, expected heterozygosities and genetic distances between real and simulated populations by randomly subsampling 5-100 individuals from four empirical microsatellite genotype datasets (Formica lugubris, Sciurus vulgaris, Thalassarche melanophris, and Himantopus novaezelandia) to create 100 replicate datasets at each sample size. Despite differences in taxon (two birds, one mammal, one insect), population size, number of loci and polymorphism across loci, the degree of differences between simulated and empirical dataset allele frequencies, expected heterozygosities and pairwise F(ST) values were almost identical among the four datasets at each sample size. Variability in allele frequency and expected heterozygosity among replicates decreased with increasing sample size, but these decreases were minimal above sample sizes of 25 to 30. Therefore, there appears to be little benefit in sampling more than 25 to 30 individuals per population for population genetic studies based on microsatellite allele frequencies.
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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 | 0,020 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».