A tutorial on how not to over-interpret STRUCTURE and ADMIXTURE bar plots.
A tutorial on how not to over-interpret STRUCTURE and ADMIXTURE bar plots.
复制标题
DOI：
10.1038/s41467-018-05257-7
复制
发表时间：
2018-08-14
影响因子：
16.6
通讯作者：
Falush D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lawson DJ;van Dorp L;Falush D
在STRUCTURE和ADMIXTURE等程序中实现的遗传聚类算法已被广泛用于基于遗传数据的个体和群体的表征。一个成功的例子是重建非洲裔美国人的遗传史，作为高度分化的人群之间最近混合的产物。历史也可以使用相同的程序重建的群体没有混合在他们最近的历史，其中最近的遗传漂变是强大的或偏离其他方式从基本的推理模型。不幸的是，这样的历史可能是误导性的。我们已经实现了一种方法，badMIXTURE，使用CHROMOPAINTER估计的祖先“调色板”来评估模型的拟合优度，并将其应用于模拟数据和真实的案例研究。将这些补充分析与旨在测试特定假设的其他方法相结合，可以对近期人口统计学历史进行更丰富，更可靠的分析。聚类方法如STRUCTURE和ADMIXTURE被广泛用于群体遗传学研究，以调查祖先。在这里，作者提供了如何解释这些分析结果的教程和测试模型拟合优度的工具。
Genetic clustering algorithms, implemented in programs such as STRUCTURE and ADMIXTURE, have been used extensively in the characterisation of individuals and populations based on genetic data. A successful example is the reconstruction of the genetic history of African Americans as a product of recent admixture between highly differentiated populations. Histories can also be reconstructed using the same procedure for groups that do not have admixture in their recent history, where recent genetic drift is strong or that deviate in other ways from the underlying inference model. Unfortunately, such histories can be misleading. We have implemented an approach, badMIXTURE, to assess the goodness of fit of the model using the ancestry “palettes” estimated by CHROMOPAINTER and apply it to both simulated data and real case studies. Combining these complementary analyses with additional methods that are designed to test specific hypotheses allows a richer and more robust analysis of recent demographic history. Clustering methods such as STRUCTURE and ADMIXTURE are widely used in population genetic studies to investigate ancestry. Here, the authors provide a tutorial on how to interpret results of these analyses and a tool to test the goodness of fit of the model.
登录
查看更多内容
影响因子：
56.9
作者：
Rosenberg, NA;Pritchard, JK;Feldman, MW
通讯作者：
Feldman, MW
DOI：
10.1126/science.1243518
发表时间：
2014-02-14
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Hellenthal G;Busby GBJ;Band G;Wilson JF;Capelli C;Falush D;Myers S
通讯作者：
Myers S
影响因子：
4.5
作者：
Engelhardt BE;Stephens M
通讯作者：
Stephens M
影响因子：
64.8
作者：
通讯作者：
--
影响因子：
56.9
作者：
Skoglund, Pontus;Malmstrom, Helena;Jakobsson, Mattias
通讯作者：
Jakobsson, Mattias