MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2104797721 · doi:10.1371/journal.pgen.1004023

Reconstructing Native American Migrations from Whole-Genome and Whole-Exome Data

2013· article· en· W2104797721 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

RevuePLoS Genetics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University and Génome Québec Innovation Centre
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of General Medical SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteWellcome TrustNational Human Genome Research InstituteUniversity of California, San FranciscoAmerican Asthma FoundationBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilRobert Wood Johnson FoundationSandler FoundationNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésBiologyDemographic historyPopulationEvolutionary biologyGenetic genealogyPopulation geneticsNative americanGenotypingGenealogyEthnologyGenetic variationDemographyGeneticsGenotypeHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is great scientific and popular interest in understanding the genetic history of populations in the Americas. We wish to understand when different regions of the continent were inhabited, where settlers came from, and how current inhabitants relate genetically to earlier populations. Recent studies unraveled parts of the genetic history of the continent using genotyping arrays and uniparental markers. The 1000 Genomes Project provides a unique opportunity for improving our understanding of population genetic history by providing over a hundred sequenced low coverage genomes and exomes from Colombian (CLM), Mexican-American (MXL), and Puerto Rican (PUR) populations. Here, we explore the genomic contributions of African, European, and especially Native American ancestry to these populations. Estimated Native American ancestry is 48% in MXL, 25% in CLM, and 13% in PUR. Native American ancestry in PUR is most closely related to populations surrounding the Orinoco River basin, confirming the Southern American ancestry of the Taíno people of the Caribbean. We present new methods to estimate the allele frequencies in the Native American fraction of the populations, and model their distribution using a demographic model for three ancestral Native American populations. These ancestral populations likely split in close succession: the most likely scenario, based on a peopling of the Americas 16 thousand years ago (kya), supports that the MXL Ancestors split 12.2kya, with a subsequent split of the ancestors to CLM and PUR 11.7kya. The model also features effective populations of 62,000 in Mexico, 8,700 in Colombia, and 1,900 in Puerto Rico. Modeling Identity-by-descent (IBD) and ancestry tract length, we show that post-contact populations also differ markedly in their effective sizes and migration patterns, with Puerto Rico showing the smallest effective size and the earlier migration from Europe. Finally, we compare IBD and ancestry assignments to find evidence for relatedness among European founders to the three populations.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,695

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,246 · 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