ESTIMATING GENETIC CORRELATIONS IN NATURAL POPULATIONS IN THE ABSENCE OF PEDIGREE INFORMATION: ACCURACY AND PRECISION OF THE LYNCH METHOD
Notice bibliographique
Résumé
Usually, genetic correlations are estimated from breeding designs in the laboratory or greenhouse. However, estimates of the genetic correlation for natural populations are lacking, mostly because pedigrees of wild individuals are rarely known. Recently Lynch (1999) proposed a formula to estimate the genetic correlation in the absence of data on pedigree. This method has been shown to be particularly accurate provided a large sample size and a minimum (20%) proportion of relatives. Lynch (1999) proposed the use of the bootstrap to estimate standard errors associated with genetic correlations, but did not test the reliability of such a method. We tested the bootstrap and showed the jackknife can provide valid estimates of the genetic correlation calculated with the Lynch formula. The occurrence of undefined estimates, combined with the high number of replicates involved in the bootstrap, means there is a high probability of obtaining a biased upward, incomplete bootstrap, even when there is a high fraction of related pairs in a sample. It is easier to obtain complete jackknife estimates for which all the pseudovalues have been defined. We therefore recommend the use of the jackknife to estimate the genetic correlation with the Lynch formula. Provided data can be collected for more than two individuals at each location, we propose a group sampling method that produces low standard errors associated with the jackknife, even when there is a low fraction of relatives in a sample.
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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 | 0,026 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».