GEOREFERENCED TREES AND THE PHYLOGENETIC SIMILARITY OF BIOLOGICAL COMMUNITIES
Notice bibliographique
Résumé
Culture-independent DNA sequencing is being used to recover genetic material directly from environmental samples. This has spurred large-scale community efforts to catalogue the diversity of life and its geographic distribution using molecular data. These initiatives stand to revolutionize our understanding of the processes that shape biodiversity and may ultimately provide critical information for setting public health, environmental, and economic policies. To achieve these aims new tools are required to effectively explore these large biogeographic datasets. \nThis thesis introduces a novel technique for visualizing hierarchically organized data in a geographic context that illustrates the influence of a geographic or environmental gradient on the phylogenetic relationships between organisms or the similarity of biological communities. This technique is incorporated into GenGIS, open-source software that supports the integration of digital map data with genetic sequences and environmental information from multiple sample sites. GenGIS addresses the need for an interactive geospatial analysis environment capable of handling large biogeographic datasets where a wealth of sequence data is available for each sample site. This is accomplished through a rich set of analysis options that produce georeferenced visualizations for data exploration and hypothesis generation. Studies conducted by myself and other research groups have used GenGIS to investigate the diversity of viruses, bacteria, plants, animals, and even language families.\nI then explore measures of beta diversity that aim to assess the influence of geographic or environmental gradients on the similarity of biological communities. This thesis examines phylogenetic beta-diversity measures that determine community variation by considering the relationships between organisms in a phylogenetic tree. A large comparative study is performed in order to assess specific properties and performance characteristics of these measures. Many measures of phylogenetic beta diversity were found to be robust to sequence clustering, the addition of an outlying basal lineage, root placement, and the presence of rare organisms. Additionally, performance was found to differ substantially under different models of community variation. This thesis then describes how an important class of phylogenetic beta-diversity measures can be calculated over phylogenetic networks in order to account for uncertainty and conflict in inferred ancestral relationships.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».