Recent advances in conservation and population genomics data analysis
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract New computational methods and next‐generation sequencing (NGS) approaches have enabled the use of thousands or hundreds of thousands of genetic markers to address previously intractable questions. The methods and massive marker sets present both new data analysis challenges and opportunities to visualize, understand, and apply population and conservation genomic data in novel ways. The large scale and complexity of NGS data also increases the expertise and effort required to thoroughly and thoughtfully analyze and interpret data. To aid in this endeavor, a recent workshop entitled “Population Genomic Data Analysis,” also known as “ConGen 2017,” was held at the University of Montana. The ConGen workshop brought 15 instructors together with knowledge in a wide range of topics including NGS data filtering, genome assembly, genomic monitoring of effective population size, migration modeling, detecting adaptive genomic variation, genomewide association analysis, inbreeding depression, and landscape genomics. Here, we summarize the major themes of the workshop and the important take‐home points that were offered to students throughout. We emphasize increasing participation by women in population and conservation genomics as a vital step for the advancement of science. Some important themes that emerged during the workshop included the need for data visualization and its importance in finding problematic data, the effects of data filtering choices on downstream population genomic analyses, the increasing availability of whole‐genome sequencing, and the new challenges it presents. Our goal here is to help motivate and educate a worldwide audience to improve population genomic data analysis and interpretation, and thereby advance the contribution of genomics to molecular ecology, evolutionary biology, and especially to the conservation of biodiversity.
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 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 découle