Theory of the Effects of Population Structure and Sampling on Patterns of Linkage Disequilibrium Applied to Genomic Data From Humans
Notice bibliographique
Résumé
We develop predictions for the correlation of heterozygosity and for linkage disequilibrium between two loci using a simple model of population structure that includes migration among local populations, or demes. We compare the results for a sample of size two from the same deme (a single-deme sample) to those for a sample of size two from two different demes (a scattered sample). The correlation in heterozygosity for a scattered sample is surprisingly insensitive to both the migration rate and the number of demes. In contrast, the correlation in heterozygosity for a single-deme sample is sensitive to both, and the effect of an increase in the number of demes is qualitatively similar to that of a decrease in the migration rate: both increase the correlation in heterozygosity. These same conclusions hold for a commonly used measure of linkage disequilibrium (r(2)). We compare the predictions of the theory to genomic data from humans and show that subdivision might account for a substantial portion of the genetic associations observed within the human genome, even though migration rates among local populations of humans are relatively large. Because correlations due to subdivision rather than to physical linkage can be large even in a single-deme sample, then if long-term migration has been important in shaping patterns of human polymorphism, the common practice of disease mapping using linkage disequilibrium in "isolated" local populations may be subject to error.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».