Admixture in the Hispanics of the San Luis Valley, Colorado, and its implications for complex trait gene mapping
Notice bibliographique
Résumé
Hispanic populations are a valuable resource that can and should facilitate the identification of complex trait genes by means of admixture mapping (AM). In this paper we focus on a particular Hispanic population living in the San Luis Valley (SLV) in Southern Colorado. We used a set of 22 Ancestry Informative Markers (AIMs) to describe the admixture process and dynamics in this population. AIMs are defined as genetic markers that exhibit allele frequency differences between parental populations >or=30%, and are more informative for studying admixed populations than random markers. The ancestral proportions of the SLV Hispanic population are estimated as 62.7 +/- 2.1% European, 34.1 +/- 1.9% Native American and 3.2 +/- 1.5% West African. We also estimated the ancestral proportions of individuals using these AIMs. Population structure was demonstrated by the excess association of unlinked markers, the correlation between estimates of admixture based on unlinked marker sets, and by a highly significant correlation between individual Native American ancestry and skin pigmentation (R2= 0.082, p < 0.001). We discuss the implications of these findings in disease gene mapping efforts.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».