99 Breed authentication of five lines comparing Structure, Admixture, and an allele frequency method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Two commonly used population structure software packages are freely available for breed authentication, Structure and Admixture. Structure uses a Bayesian approach to model population structure, while Admixture uses a frequentist approach. More recently, an allele frequency method has been updated to use quadratic programming to constrain the multiple linear regression coefficients of the regression of genotype count (divided by two) on the matrix of allele frequencies for each known breed or line. This constraint forced coefficients to sum to one and be greater than or equal to 0 and less than or equal to 1. The goal of this research was to compare and contrast these three methods to determine the breed/line authenticity for each of the five genetic lines. These five lines included Large White, Landrace, a lean Duroc, a meat quality Duroc, and a Pietrain line. Only animals with a 50K SNP panel were used in this analysis. Analyses were run five times for Structure and Admixture to check repeatability. The allele frequency method did not need to be repeated because it remains the same as long as the reference allele frequency matrix stays constant. For Structure, results of breed composition were inconsistent across replicates. Structure separated at least one of the maternal lines in three out of the five replicates with only 500 animals and kept the Duroc lines together as one population. Only 500 animals could be utilized in each run of Structure due to computational restraints. Admixture was very consistent across runs for each animal, but also failed to separate the two Duroc lines, instead splitting one of the two maternal lines. Finally, the allele frequency method split all five lines correctly and was 100% reproducible as long as the reference allele frequency matrix stays the same across runs.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».