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Enregistrement W2773415026 · doi:10.1007/s00414-017-1748-6

Ancestry inference of 96 population samples using microhaplotypes

2017· article· en· W2773415026 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Legal Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of JusticeOffice of Justice ProgramsTel Aviv UniversityU.S. Department of Justice
Mots-clésHaplotypeBiologyLocus (genetics)GeneticsSingle-nucleotide polymorphismAllele frequencyPopulationAlleleEvolutionary biologySNPMassive parallel sequencingInferenceDNA sequencingGeneGenotypeComputer scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microhaplotypes have become a new type of forensic marker with a great ability to identify and deconvolute mixtures because massively parallel sequencing (MPS) allows the alleles (haplotypes) of the multi-SNP loci to be determined directly for an individual. As originally defined, a microhaplotype locus is a short segment of DNA with two or more SNPs defining three or more haplotypes. The length is short enough, less than about 300 bp, that the read length of current MPS technology can produce a phase-known sequence of each chromosome of an individual. As part of the discovery phase of our studies, data on 130 microhaplotype loci with estimates of haplotype frequency data on 83 populations have been published. To provide a better picture of global allele frequency variation, we have now tested 13 more populations for 65 of the microhaplotype loci from among those with higher levels of inter-population gene frequency variation, including 8 loci not previously published. These loci provide clear distinctions among 6 biogeographic regions and provide some information distinguishing up to 10 clusters of populations.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle