A Robust Statistical Method to Detect Null Alleles in Microsatellite and SNP Datasets in Both Panmictic and Inbred Populations
Notice bibliographique
Résumé
Null alleles are common technical artifacts in genetic-based analysis. Powerful methods enabling their detection in either panmictic or inbred populations have been proposed. However, none of these methods appears unbiased in both types of mating systems, necessitating a priori knowledge of the inbreeding level of the population under study. To counter this problem, I propose to use the software FDist2 to detect the atypical fixation indices that characterize markers with null alleles. The rational behind this approach and the parameter settings are explained. The power of the method for various sample sizes, degrees of inbreeding and null allele frequencies is evaluated using simulated microsatellite and SNP datasets and then compared to two other null allele detection methods. The results clearly show the robustness of the method proposed here as well as its greater accuracy in both panmictic and inbred populations for both types of marker. By allowing a proper detection of null alleles for a wide range of mating systems and markers, this new method is particularly appealing for numerous genetic studies using co-dominant loci.
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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 ».