Inferring gene flow between populations using statistical methods
Notice bibliographique
Résumé
Gene flow is the transfer of genetic material from one population to another.<br/>It is very common and important in the description of the genetic history of<br/>a population. Gene flow is hidden in the genome as migrated segments of<br/>different genetic material. Inferring the gene flow based on sequenced genomes<br/>is challenging. I present my work on estimating gene flow using three different<br/>statistical models.<br/>With two sequences from different populations, the model Isolation Mi-<br/>gration CoalHMM can determine the amount of gene flow between the pop-<br/>ulations after their initial split. It takes all possible migrated segments into<br/>account using the powerful HMM algorithms. In collaboration I have build<br/>new CoalHMM’s incorporating several pairs of sequences to infer direction and<br/>variation in the gene flow. I show that estimating direction and variation jointly<br/>is too hard. I show that estimating direction is possible with some uncertainty.<br/>I apply the methods to a dataset of extinct and extant elephants and show that<br/>there is extensive gene flow.<br/>Instead of considering all possible segments with an HMM, I examine the<br/>potential of only considering the most likely segments with particle filtering.<br/>I present challenges and advantageous choices when implementing a particle<br/>filter for this problem.<br/>The second statistical model infers gene flow from a covariance matrix be-<br/>tween several populations. Some relations between entries in the covariance<br/>matrix can only be explained by gene flow. In collaboration I have developed a<br/>method that fits the best phylogeny with gene flow events for an observed co-<br/>variance matrix. The method uses MCMC. A phylogeny with gene flow events<br/>is called an admixture graph and the method is called AdmixtureBayes. I show<br/>that AdmixtureBayes has a smaller error than the most popular admixture<br/>graph estimators on simulated data. AdmixtureBayes produces a posterior<br/>sample of admixture graphs and I demonstrate the possibilities with such a<br/>sample on a real dataset of Native American genomes.<br/>The last statistical model infers very recent gene flow by classifying hybrid<br/>individuals. The genome of a hybrid individual has big segments of alleles<br/>originating from different populations. Using the allele frequencies from those<br/>populations, it is possible to infer the segments. In collaboration, I implemented<br/>ImmediateAncestry which infers the segments and the most likely hybrid type<br/>with an HMM. I show that the classifier has good accuracy on simulated data.<br/>The classifier is not robust for a real dataset of chimpanzees, so I discuss reasons<br/>and remedies.
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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) | 0,004 | 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 ».