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Enregistrement W2940016346 · doi:10.1101/608117

A generalized framework of AMOVA with any number of hierarchies and any level of ploidies

2019· preprint· en· W2940016346 sur OpenAlexafffund
Kang Huang, Yuli Li, Derek W. Dunn, Pei Zhang, Baoguo Li

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesKey ProgrammeChinese Academy of SciencesUniversity of British ColumbiaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésVariance (accounting)PolygenePloidyBiologyPopulationPopulation geneticsEvolutionary biologyStatisticsGeneticsMathematicsQuantitative trait locusSociologyDemographyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The analysis of molecular variance (AMOVA) is a widely used statistical model in the studies of population genetics and molecular ecology. The classical framework of AMOVA only supports haploid and diploid data, in which the number of hierarchies ranges from two to four. In practice, natural populations can be classified into more hierarchies, and polyploidy is frequently observed in contemporary species. The ploidy level may even vary within the same species, even within the same individual. We generalized the framework of AMOVA such that it can be used for any number of hierarchies and any level of ploidy. Based on this framework, we present four methods to account for the multilocus genotypic and allelic phenotypic data. We use simulated datasets and an empirical dataset to evaluate the performance of our framework. We make freely available our methods in a software, POLYGENE, which is freely available at https://github.com/huangkang1987/ .

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,216 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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