Identifying the number of population clusters with <scp>structure</scp>: problems and solutions
Notice bibliographique
Résumé
The program structure has been used extensively to understand and visualize population genetic structure. It is one of the most commonly used clustering algorithms, cited over 11,500 times in Web of Science since its introduction in 2000. The method estimates ancestry proportions to assign individuals to clusters, and post hoc analyses of results may indicate the most likely number of clusters, or populations, on the landscape. However, as has been shown in this issue of Molecular Ecology Resources by Puechmaille (), when sampling is uneven across populations or across hierarchical levels of population structure, these post hoc analyses can be inaccurate and identify an incorrect number of population clusters. To solve this problem, Puechmaille () presents strategies for subsampling and new analysis methods that are robust to uneven sampling to improve inferences of the number of population clusters.
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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 | 0,015 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».