A Simple and Robust Statistical Test for Detecting the Presence of Recombination
Notice bibliographique
Résumé
Recombination is a powerful evolutionary force that merges historically distinct genotypes. But the extent of recombination within many organisms is unknown, and even determining its presence within a set of homologous sequences is a difficult question. Here we develop a new statistic, phi(w), that can be used to test for recombination. We show through simulation that our test can discriminate effectively between the presence and absence of recombination, even in diverse situations such as exponential growth (star-like topologies) and patterns of substitution rate correlation. A number of other tests, Max chi2, NSS, a coalescent-based likelihood permutation test (from LDHat), and correlation of linkage disequilibrium (both r2 and /D'/) with distance, all tend to underestimate the presence of recombination under strong population growth. Moreover, both Max chi2 and NSS falsely infer the presence of recombination under a simple model of mutation rate correlation. Results on empirical data show that our test can be used to detect recombination between closely as well as distantly related samples, regardless of the suspected rate of recombination. The results suggest that phi(w) is one of the best approaches to distinguish recurrent mutation from recombination in a wide variety of circumstances.
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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 | 0,013 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».