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Enregistrement W6892106400 · doi:10.5061/dryad.6vk48

Data from: Estimating genome-wide heterozygosity: effects of demographic history and marker type

2013· dataset· en· W6892106400 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2013
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoss of heterozygosityLinkage disequilibriumMicrosatelliteSingle-nucleotide polymorphismPopulationCorrelationProxy (statistics)DisequilibriumGenetic association

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heterozygosity–fitness correlations (HFCs) are often used to link individual genetic variation to differences in fitness. However, most studies examining HFCs find weak or no correlations. Here, we derive broad theoretical predictions about how many loci are needed to adequately measure genomic heterozygosity assuming different levels of identity disequilibrium (ID), a proxy for inbreeding. We then evaluate the expected ability to detect HFCs using an empirical data set of 200 microsatellites and 412 single nucleotide polymorphisms (SNPs) genotyped in two populations of bighorn sheep (Ovis canadensis), with different demographic histories. In both populations, heterozygosity was significantly correlated across marker types, although the strength of the correlation was weaker in a native population compared with one founded via translocation and later supplemented with additional individuals. Despite being bi-allelic, SNPs had similar correlations to genome-wide heterozygosity as microsatellites in both populations. For both marker types, this association became stronger and less variable as more markers were considered. Both populations had significant levels of ID; however, estimates were an order of magnitude lower in the native population. As with heterozygosity, SNPs performed similarly to microsatellites, and precision and accuracy of the estimates of ID increased as more loci were considered. Although dependent on the demographic history of the population considered, these results illustrate that genome-wide heterozygosity, and therefore HFCs, are best measured by a large number of markers, a feat now more realistically accomplished with SNPs than microsatellites.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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