Clinefit se ajusta a los datos genotípicos a los modelos de clínicas de equilibrio
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Clinefit Clasificación y resumen

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Clinefit Descripción

Se adapta a los datos genotípicos a los modelos de clínico de equilibrio. Clinefit se adapta a los datos genotípicos a los modelos de clínicos de equilibrio desarrollados por Nick Barton. Clinefit utiliza un algoritmo de máxima probabilidad numérico (un método MCMC alka un algoritmo de Hastings de Metropolis aka una caminata aleatoria sesgada), y devuelve las estimaciones de probabilidad máxima y los límites de soporte de 2 Unidades. CLINFIT admite datos genotípicos diploides, haploodiploides o sexuales con codominante Loci.ClineFit toma datos en mi propio formato (muy similar a la biosisis de Swofford) o en formato Arlequin. Clinefit requiere que la ubicación de cada muestra de la población sea un número, colocada como la última pieza de información en el nombre de la población.Clinefitt también requiere que identifique, como parte del nombre de cada lugar, los alelos que serán más frecuentes en el lado derecho de la clina. Aquí hay algunas características clave de "Clinefit": Clines con parámetros de forma primaria de 2, 4, 6 y 8, que incluyen: · Centro y ancho · 4 parámetros que describen las colas de la introgresión a ambos lados de la clina · 2 parámetros que describen las frecuencias de polimorfismos asintóticos en cada lado de la clina, si no están arreglados. · Marcadores solteros o múltiples · Estimaciones de desequilibrio, a partir de las cuales se obtienen estimaciones de dispersión y selección en modelos de 6 y 8 parámetros. · Modelos que omitan los parámetros de su elección, como la cola de la introgresión en un lado del clín. · Modelos que omitan tales parámetros para algunos rasgos, pero no otros, bajo su control · Modelos que combinan rasgos de parámetros de manera que controle. Por ejemplo, puede estimar un solo centro para todos los rasgos, o un centro único para cada rasgo, o cualquier combinación intermedia.

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