Efficient computation of the kinship coefficients
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: For families, kinship coefficients are quantifications of the amount of genetic sharing between a pair of individuals. These coefficients are critical for understanding the breeding habits and genetic diversity of diploid populations. Historically, computations of the inbreeding coefficient were used to prohibit inbred marriages and prohibit breeding of some pairs of pedigree animals. Such prohibitions foster genetic diversity and help prevent recessive Mendelian disease at a population level. RESULTS: This paper gives the fastest known algorithms for computing the kinship coefficient of a set of individuals with a known pedigree, especially for large pedigrees. These algorithms outperform existing methods. In addition, the algorithms given here consider the possibility that the founders of the known pedigree may themselves be inbred and compute the appropriate inbreeding-adjusted kinship coefficients, which has not been addressed in literature. The exact kinship algorithm has running-time O(n2) for an n-individual pedigree. The recursive-cut exact kinship algorithm has running time O(s2m) where s is the number of individuals in the largest segment of the pedigree and m is the number of cuts. The approximate algorithm has running-time O(nd) for an n-individual pedigree on which to estimate the kinship coefficients of n individuals of interest from n founder kinship coefficients and d is the number of samples. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: The above polynomial-time exact algorithm and the linear-time approximation algorithms are implemented as PedKin in C++ and are available under the GNU GPL v2.0 open source license. The PedKin source code is available at: http://www.intrepidnetcomputing.com/research/code/.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».