Let's talk about sex: A rigorous statistical framework to assign the sex of individuals from reduced‐representation sequencing data
Notice bibliographique
Résumé
Molecular markers have been used to identify the sex of sampled individuals for several decades, but the time-consuming development phase prevented their application in many systems. Recently, a growing number of papers have applied reduced-representation sequencing (RRS) protocols to the identification of sex-specific markers without the use of test crosses or prior genomic information. While such an approach has great advantages in terms of versatility and ease of use, the "shotgun sequencing" nature of RRS data sets leads to a high amount of missing data, which results in statistical challenges to the confident assignment of sex to individuals. In this issue of Molecular Ecology Resources, Stovall et al. (Molecular Ecology Resources, 18, 2018) provide a statistical framework to answer two questions: (1) how many individuals of one sex only must possess a genotype for this locus to be considered significantly sex-specific? and (2) How many sex-specific loci must an individual of unknown sex possess (in a given data set) to be confidently assigned a sex? The statistical pipeline introduced, and applied to samples of New Zealand fur seal (Arctocephalus forsteri) to identify 90 sex-specific loci, should be broadly applicable to a large number of species and constitutes a nice addition to the molecular ecology toolkit in the genomics era.
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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 | 0,049 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,036 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,006 |
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 ».