MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2088508580 · doi:10.1111/2041-210x.12343

Flexible methods for estimating genetic distances from single nucleotide polymorphisms

2015· article· en· W2088508580 sur OpenAlexafffund
Simon Joly, David Bryant, Peter J. Lockhart

Notice bibliographique

RevueMethods in Ecology and Evolution · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensEspace pour la vie
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCoalescent theorySNPSingle-nucleotide polymorphismBiologyGenetic variationGenetic distanceMassive parallel sequencingRange (aeronautics)Evolutionary biologyGeneticsComputer scienceComputational biologyStatisticsDNA sequencingMathematicsGeneGenotypePhylogenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary With the increasing use of massively parallel sequencing approaches in evolutionary biology, the need for fast and accurate methods suitable to investigate genetic structure and evolutionary history is more important than ever. We propose new distance measures for estimating genetic distances between individuals when allelic variation, gene dosage and recombination could compromise standard approaches. We present four distance measures based on single nucleotide polymorphisms (SNP) and evaluate them against previously published measures using coalescent‐based simulations. Simulations were used to test (i) whether the measures give unbiased and accurate distance estimates, (ii) whether they can accurately identify the genomic mixture of hybrid individuals and (iii) whether they give precise (low variance) estimates. The effect of rate variation among genes and recombination was also investigated. The results showed that the SNP‐based genpofad distance we propose appears to work well in the widest range of circumstances. It was the most accurate and precise method for estimating genetic distances and is also relatively good at estimating the genomic mixture of hybrid individuals. Our simulations provide benchmarks to compare the performance of different methods that estimate genetic distances between organisms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMethods in Ecology and EvolutionMême sujetGenetic diversity and population structureTravaux en français237 207