Population structure inferred by local spatial autocorrelation: An example from an Amerindian tribal population
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Notice bibliographique
Résumé
Spatial autocorrelation (SA) methods were recently extended to detect local spatial autocorrelation (LSA) at individual localities. LSA statistics serve as useful indicators of local genetic population structure. We applied this method to 15 allele frequencies from 43 villages of a South American tribe, the Yanomama. Based on a network of links <or=51 km between neighboring villages, we calculated LSA statistics for Moran, Geary, and Getis-Ord coefficients. We also developed two new, rescaled indices of local SA. Local indicators of positive SA highlight villages surrounded by genetically similar near neighbors. Negative LSA statistics indicate sharp genetic differences from near neighbors. Markedly positive LSA was found for all 11 outlier villages. The most negatively LSA villages are in the central, densely connected cluster. The Getis-Ord coefficients of suitably transformed allele frequencies point to clusters of villages with unusually high or low allelic polymorphisms. The most homozygous villages are all in the four geographically isolated village clusters. The most polymorphic villages are all in the large, densely settled Yanomame dialect group. An ad hoc linguistic isolation index between neighboring villages showed that villages in isolated pairs and triplets have linguistically similar neighbors, whereas nine villages with notably negative LSA are all near dialect and kinship boundaries. The location of a village with respect to the graph structure of its neighborhood affects its LSA and genetic polymorphism. The implications of these findings for the population structure of the Yanomama are compatible with those from an earlier study of global SA in these villages.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
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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