Major inconsistencies of inferred population genetic structure estimated in a large set of domestic horse breeds using microsatellites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract STRUCTURE remains the most applied software aimed at recovering the true, but unknown, population structure from microsatellite or other genetic markers. About 30% of STRUCTURE ‐based studies could not be reproduced ( Molecular Ecology , 21, 2012, 4925). Here we use a large set of data from 2,323 horses from 93 domestic breeds plus the Przewalski horse, typed at 15 microsatellites, to evaluate how program settings impact the estimation of the optimal number of population clusters K opt that best describe the observed data. Domestic horses are suited as a test case as there is extensive background knowledge on the history of many breeds and extensive phylogenetic analyses. Different methods based on different genetic assumptions and statistical procedures ( DAPC , FLOCK , PCoA, and STRUCTURE with different run scenarios) all revealed general, broad‐scale breed relationships that largely reflect known breed histories but diverged how they characterized small‐scale patterns. STRUCTURE failed to consistently identify K opt using the most widespread approach, the Δ K method, despite very large numbers of MCMC iterations (3,000,000) and replicates (100). The interpretation of breed structure over increasing numbers of K , without assuming a K opt , was consistent with known breed histories. The over‐reliance on K opt should be replaced by a qualitative description of clustering over increasing K , which is scientifically more honest and has the advantage of being much faster and less computer intensive as lower numbers of MCMC iterations and repetitions suffice for stable results. Very large data sets are highly challenging for cluster analyses, especially when populations with complex genetic histories are investigated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».