Assessing the impact of pedigree quality on the validity of quantitative genetic parameter estimates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Investigating the evolutionary dynamics of complex traits in nature requires the accurate assessment of their genetic architecture. Using a quantitative genetic (QG) modeling approach (e.g., animal model), relatedness information from a pedigree combined with phenotypic measurements can be used to infer the amount of additive genetic variance in traits. However, pedigree information from natural systems is not perfect and might contain errors or be of low quality. Published sensitivity analyses revealed a limited impact of expected error rates on parameter estimates. However, natural systems will differ in many respects (e.g., mating system, data availability, pedigree structure), thus it can be inappropriate to generalize outcomes from one system to another. French-Canadian (FC) genealogies are extensive and deep-rooted (up to 9 generations in this study) making them ideal to study how the quality and properties (e.g., errors, completeness) of pedigrees affect QG estimates. We conducted simulation analyses to infer the reliability of QG estimates using FC pedigrees and how it is impacted by genealogical errors and variation in pedigree structure. Broadly, results show that pedigree size and depth are important determinants of precision but not of accuracy. While the mean genealogical entropy (based on missing links) seems to be a good indicator of accuracy. Including a shared familial component into the simulations led to on average a 46% overestimation of the additive genetic variance. This has crucial implications for evolutionary studies aiming to estimate QG parameters given that many traits of interest, such as life history, exhibit important non-genetic sources of variation.
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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 | 0,082 | 0,354 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».