On the importance of accounting for intraspecific genomic relatedness in multi-species studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Analyses in many fields of ecology are increasingly considering multiple species and multiple individuals per species. Premises of statistical tests are often violated with such datasets because of the non-independence of residuals due to phylogenetic relationships or intraspecific population structure. If comparative approaches that account for the phylogenetic relationships of species are well developed and their benefits demonstrated, the importance of considering the intraspecific genetic structure, especially in combination with the phylogenetic structure, has rarely been addressed. We investigated whether it is beneficial to account for intraspecific genomic relatedness in multi-species studies. For this, we used a Phylogenetic Mixed Model to analyze first a suite of simulated data and then results from one example ecological study—a budburst experiment where clippings of 10 tree and shrub species were subjected to different temperatures and photoperiods. We found that accounting for intraspecific genetic structure yields more accurate and precise fixed effects as well as increased statistical power, but more so when the relative importance of the intraspecific to the phylogenetic genetic structure is greater. Analysis of the budburst experiment further showed that accounting for intraspecific and phylogenetic structures yields improved estimates of warming and photoperiod effects and their interaction in explaining the time to budburst. Our results show that statistical gains can be made by incorporating information on the intraspecific genomic relatedness of individuals in multi-species studies. This is relevant for investigations that are interested in intraspecific variation and that plan to include such observations in statistical tests.
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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 | 0,116 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».