Popfinder: A highly effective artificial neural network package for genetic population assignment
Notice bibliographique
Résumé
The ability to assign biological samples to source populations based on genetic variation with high accuracy and precision is important for numerous applications from ecological studies through wildlife conservation to epidemiology. However, population assignment when genetic differentiation is low is challenging, and methods to address this problem are lacking. The application of artificial neural networks to population assignment using genomic data is highly promising. Here we present popfinder: a new, easy to use Python-based artificial neural network pipeline for genetic population assignment. We tested popfinder both with simulated genetic data from populations connected by varying levels of gene flow, and with reduced-representation sequence data for three species of seabirds with weak to no population genetic structure. Popfinder was able to assign individuals to their source populations with high accuracy, precision and recall in most cases, including both simulated and empirical datasets, except in the weakest empirical population structure dataset, where the comparator programs also performed poorly. Compared to other available software, popfinder was slower on the simulated data sets due to hyperparameter tuning and the fact that it does not reduce the dimensionality of the data set; however, all programs ran in seconds on empirical data sets. Additionally, popfinder provides a perturbation ranking method to help develop optimized SNP panels for genetic population assignment, and is designed to be user-friendly. Finally, we caution users of all assignment programs to watch both for leakage of data during model training, and for unequal detection probabilities.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,009 |
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 ».