| Verwirren passt genotypische Daten an Gleichgewichtszinklamodelle |
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Verwirren Ranking & Zusammenfassung
- Name des Herausgebers:
- Adam Porter
- Website des Verlags:
- http://www-unix.oit.umass.edu/~aporter/software/
- Betriebssysteme:
- Mac OS X
Verwirren Stichworte
Verwirren Beschreibung
Passt genotypische Daten an Gleichgewichtszylindermodelle CLINFIT passt zu genotypischen Daten an Equilibriumzelt-Modelle, die von Nick Barton entwickelt wurden. CLINFIT verwendet einen numerischen Maximum-Wahrscheinlichkeitsalgorithmus (eine MCMC-Methode, die einen Metropolis-Hastings-Algorithmus aka einen vorgespannten zufälligen Spaziergang angeht) und gibt Maximum-Wahrscheinlichkeitsschätzungen und 2-Unit-Stützlimits zurück. CLINEFIT unterstützt diploide, haplodipoi- oder geschlechtsgebundene genotypische Daten mit COTOMANANT loci.clinefit nimmt Daten in meinem eigenen Format (sehr ähnlich wie Swoffords Biosys) oder Arlequin-Format. CLINFIT verlangt, dass der Ort jeder Bevölkerungsprobe eine Zahl ist, die als letzte Information in der Bevölkerungsname aufgestellt ist. ClineFitt erfordert auch, dass Sie als Teil des Namens jedes Locus die Allele identifizieren, die am häufigsten am häufigsten sind rechte Seite der Kline. Hier sind einige wichtige Funktionen von "CELLFIT": Klinie mit 2, 4, 6 und 8 Primärformparametern, einschließlich: · Zentrum und Breite · 4 Parameter, die Introgression-Schwänze auf beiden Seiten der Kline beschreiben · 2 Parameter, die Frequenzen asymptotischer Polymorphismen auf jeder Seite der Kline beschreiben, wenn sie nicht fixiert sind. · Single- oder Multiple-Marker · Ungleichgewichtsschätzungen, aus denen Dispersions- und Auswahlschätzungen in 6- und 8-Parameter-Modellen erhalten werden · Modelle, die Parameter Ihrer Wahl auslassen, z. B. des Intressionsschwanzes auf einer Seite der Kline · Modelle, die solche Parameter für einige Merkmale auslassen, aber nicht andere unter Ihrer Kontrolle · Modelle, die Parameter-Merkmale in einer gewünschten Weise kombinieren, die Sie kontrollieren. Beispielsweise können Sie ein einziges Zentrum für alle Eigenschaften oder ein einzigartiges Zentrum für jedes Merkmal oder jede Kombination dazwischen einschätzen.
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