<i>parallelnewhybrid</i>: an R package for the parallelization of hybrid detection using <scp>newhybrids</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hybridization among populations and species is a central theme in many areas of biology, and the study of hybridization has direct applicability to testing hypotheses about evolution, speciation and genetic recombination, as well as having conservation, legal and regulatory implications. Yet, despite being a topic of considerable interest, the identification of hybrid individuals, and quantification of the (un)certainty surrounding the identifications, remains difficult. Unlike other programs that exist to identify hybrids based on genotypic information, newhybrids is able to assign individuals to specific hybrid classes (e.g. F 1 , F 2 ) because it makes use of patterns of gene inheritance within each locus, rather than just the proportions of gene inheritance within each individual. For each comparison and set of markers, multiple independent runs of each data set should be used to develop an estimate of the hybrid class assignment accuracy. The necessity of analysing multiple simulated data sets, constructed from large genomewide data sets, presents significant computational challenges. To address these challenges, we present parallelnewhybrid , an r package designed to decrease user burden when undertaking multiple newhybrids analyses. parallelnewhybrid does so by taking advantage of the parallel computational capabilities inherent in modern computers to efficiently and automatically execute separate newhybrids runs in parallel. We show that parallelization of analyses using this package affords users several‐fold reductions in time over a traditional serial analysis. parallelnewhybrid consists of an example data set, a readme and three operating system‐specific functions to execute parallel newhybrids analyses on each of a computer's c cores. parallelnewhybrid is freely available on the long‐term software hosting site github ( www.github.com/bwringe/parallelnewhybrid ).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».