IslandModeltest -Programm, das einen parametrischen Bootstrap implementiert
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IslandModeltest Beschreibung

Programm, das einen parametrischen Bootstrap implementiert IslandMoDeltest implementiert einen parametrischen Bootstrap, um zu bestimmen, ob genotypische Daten Muster zeigen, die erheblich von Wrights (1931, 1969) neutral unendlich Inselmodell abweichen. Unter diesem Modell setzen Allele-Frequenzen in verschiedenen Populationen in eine Gleichgewichtsform ein, die von einer multivariaten Beta-Distribution beschrieben wird. Die Parameter dieser Beta-Distribution sind die Allelfrequenzen des gepoolten Satzes von Populationen (Q) und die standardisierte Varianz in Allelfrequenzen (FST). Zufällige Proben von Allele-Frequenzen werden von dieser Beta-Verteilung wiederholt gezogen, um die Nullverteilungen von FST für jeden Locus zu erzeugen. Die beobachteten FST-Scores für jeden Locus werden mit dieser Nullverteilung verglichen, um zu sehen, ob sie außerhalb der 95% igen Vertrauensgrenzen fallen. Die Analyse zeigt daher, welche Loci signifikante Abweichungen aus dem durchschnittlichen Multilocus-Muster zeigen. Die Nullverteilung umfasst die Abtastvariante aus zwei Quellen, das Abtastmuster der Originaldaten (die Anzahl der Populationen und Einzelpersonen) und dem Schätzfehler um die Parameter Wird verwendet, um die Beta-Distribution zu erstellen, nämlich die beobachteten Werte von Q, FST und FIS. Um die erste Fehlerquelle zu behandeln, ist die parametrische Beta-Distribution nach demselben Abtastmuster der ursprünglichen Daten erneut eingesetzt. Die erwarteten Genotypfrequenzen sind aus diesen Allelfrequenzen unter Verwendung von FIS, dem Inzzierkoeffizienten innerhalb der Population, aufgebaut, da dies auch die Abtaständerung beeinflusst. Um die zweite Fehlerquelle zu behandeln, wird jedes zum Erstellen der Nullverteilung verwendete Replikat von einer anderen Realisierung der Beta-Distribution erzeugt, die mit eindeutigen Werten von Q, FST und FIS erstellt wurde. Diese Werte werden wiederum durch Berechnen von einer Standard-Bootstrap-Probe aus dem ursprünglichen Datensatz (Resampling-Populationen, dann Einzelpersonen in Populationen) erhalten. Finding-Signifikanz bedeutet, dass eine oder mehrere der Inselmodellannahmen verletzt werden, aber nicht erzähl dir, was. Es könnte sein, dass der abweichende Ort in der natürlichen Auswahl ist, oder es könnte sein, dass sich die Migrationsmuster vom Inselmodell unterscheiden, oder für eine Vielzahl von Gründen. Es könnte sogar sein, dass die meisten Loci unter ähnlichen Auswahlregimes sind, aber der abweichende Ort ist neutral! Unabhängige Studien sind erforderlich, um eine Ursache richtig zu schreiben. Was ist neu in dieser Version: · Ein Schnittstellenfehler, der den Benutzern von der Entscheidung für ein Bootstrap-Resampling-Schema bei der Berechnung der Null-FST-Distributionen abgeschlossen hat. Das Bootstrap-Schema ist jetzt eine Standardeinstellung.

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