MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2097556417 · doi:10.1111/j.1365-294x.2010.04996.x

and <i>D</i> do not replace <i>F</i><sub>ST</sub>

2011· article· en· W2097556417 sur OpenAlexaff
Michael C. Whitlock

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMutation rateBiologyMutationPopulationLocus (genetics)Selection (genetic algorithm)GeneticsMicrosatelliteGenetic driftEvolutionary biologyAlleleGenetic variationDemographyGeneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genetic differentiation among populations is affected by mutation as well as by migration, drift and selection. For loci with high mutation rates, such as microsatellites, the amount of mutation can influence the values of indices of differentiation such as G(ST) and F(ST). For many purposes, this effect is undesirable, and as a result, new indices such as G'(ST) and D have been proposed to measure population differentiation. This paper shows that these new indices are not effective measures of the causes or consequences of population structure. Both G'(ST) and D depend heavily on mutation rate, but both are insensitive to any population genetic process when the mutation rate is high relative to the migration rate. Furthermore, D is specific to the locus being measured, and so little can be inferred about the population demography from D. However, at equilibrium, D may provide an index of whether a particular marker is more strongly affected by mutation than by migration. I argue that F(ST) is a more important summary of the effects of population structure than D and that R(ST) or other measures that explicitly account for the mutation process are much better than G(ST), G'(ST), or D for highly mutable markers. Markers with lower mutation rates will often be easier to interpret.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,014

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations309
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular EcologyMême sujetGenetic diversity and population structureTravaux en français237 207