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Enregistrement W2103542062 · doi:10.1111/j.1755-0998.2012.03137.x

<scp>Allelematch</scp>: an R package for identifying unique multilocus genotypes where genotyping error and missing data may be present

2012· article· en· W2103542062 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology Resources · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensTrent UniversityParks CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenotypingR packageBiologyMissing dataSoftwareGenotypeData setIdentification (biology)DocumentationComputational biologySet (abstract data type)Sampling (signal processing)Data miningStatisticsComputer scienceGeneticsEcologyMathematicsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present allelematch, an R package, to automate the identification of unique multilocus genotypes in data sets where the number of individuals is unknown, and where genotyping error and missing data may be present. Such conditions commonly occur in noninvasive sampling protocols. Output from the software enables a comparison of unique genotypes and their matches, and facilitates the review of differences between profiles. The software has a variety of applications in molecular ecology, and may be valuable where a large number of samples must be processed, unique genotypes identified, and repeated observations made over space and time. We used simulations to assess the performance of allelematch and found that it can reliably and accurately determine the correct number of unique genotypes (± 3%) across a broad range of data set properties. We found that the software performs with highest accuracy when genotyping error is below 4%. The R package is available from the Comprehensive R Archive Network (http://cran.r-project.org/). Supplementary documentation and tutorials are provided.

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.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,261 · 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