Islandmodeltest. programa que implementa um bootstrap paramétrico
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Islandmodeltest. Classificação e resumo

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implemento implementador Implementar Bootstrap Paramétricos modelo de ilha Bootstrap paramétrico

Islandmodeltest. Descrição

Programa que implementa um bootstrap paramétrico IlhaModeltest implementa um bootstrap paramétrico para determinar se os dados genotípicos mostram padrões que se desviam significativamente do modelo de ilha infinita neutra "1931, 1969) de Wright (1931, 1969). Sob este modelo, as freqüências alelos em diferentes populações se estabelecem em uma forma de equilíbrio descrita por uma distribuição beta multivariada. Os parâmetros desta distribuição beta são as freqüências alelos do conjunto de populações (Q), e a variância padronizada nas frequências alelos (FST). Amostras aleatórias de freqüências alelos são repetidamente desenhadas dessa distribuição beta para gerar as distribuições nulas de FST para cada locus. As pontuações do FST observadas para cada locus são comparadas a essa distribuição nula para ver se eles caem fora dos limites de confiança de 95%. A análise revelará, portanto, que os loci mostrarão desvios significativos da média, padrão multilocus. A distribuição nula inclui a variação de amostragem de duas fontes, o padrão de amostragem dos dados originais (o número de populações e indivíduos amostrados) e o erro de estimação em torno dos parâmetros Usado para criar a distribuição beta, nomeadamente os valores observados de Q, FST e FIS. Para lidar com a primeira fonte de erro, a distribuição beta paramétrica é reamplada após o mesmo padrão de amostragem dos dados originais. As freqüências de genótipos esperadas são construídas a partir dessas frequências alelos usando FIS, o coeficiente de endogamia dentro da população, porque isso também influencia a variação de amostragem. Para lidar com a segunda fonte de erro, cada uma replicada usada para construir a distribuição nula é gerada a partir de uma realização diferente da distribuição beta, criada usando valores exclusivos de Q, FST e FIS. Esses valores são obtidos, calculando-os de uma amostra de bootstrap padrão do conjunto de dados originais (reamostrar populações, então indivíduos dentro das populações) .Findar significância significa que uma ou mais das suposições do modelo da ilha é violada, mas não diga a você qual. Pode ser porque o locus desviante está sob seleção natural, ou pode ser que os padrões de migração são diferentes do modelo da ilha, ou para uma série de outras razões. Pode até ser que a maioria dos loci esteja sob regimes semelhantes de seleção, mas o locus desviante é neutro! Estudos independentes são necessários para atribuir adequadamente uma causa. O que há de novo nesta versão: · Um bug da interface que impediu que os usuários optassem por um esquema de reamplagem do Bootstrap ao calcular as distribuições NULL FST. O esquema de bootstrap é agora uma configuração padrão.

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