Genetic composition of a Brazilian population: the footprint of the Gold Cycle
Notice bibliographique
Résumé
Ancestry-informative markers (AIMs) are powerful tools for inferring the genetic composition of admixed populations. In this study, we determined the genetic ancestry of the Ouro Preto (Brazil) population and evaluated the association between ancestry and self-reported skin color. The genetic ancestry of 189 children and adolescents was estimated by genotyping 15 AIMs. The estimate of population admixture was determined using the Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method implemented in two different programs (STRUCTURE and ADMIXMAP). Volunteers self-reported their skin colors. The European ancestry contribution ranged from 0.503 to 0.539, the African contribution ranged from 0.333 to 0.425, and the Amerindian component ranged from 0.04 to 0.164. The relative contributions of African (P < 0.016) and European (P < 0.011) ancestry differed significantly among skin color groups, except between black and dark-brown groups. The population of Ouro Preto has a higher contribution of African ancestry compared to the mean for the southeast region of Brazil. Therefore, extrapolating the African ancestry contribution for southeastern Brazil to the Ouro Preto population would underestimate the actual value for this city. We also showed that self-reported skin color could be appropriate for describing the genetic structure of this particular population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».