পর্যবেক্ষণ অ্যালিল ফ্রিকোয়েন্সি পূর্বাভাসের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে কম?


10

প্রশ্ন : কিভাবে আমি পালন "পর্বত" -allele ফ্রিকোয়েন্সি (চিত্র -1) উল্লেখযোগ্যভাবে দক্ষিণ পাহাড়ে কেন্দ্রীয় কম চেয়ে পূর্বাভাস (চিত্র 2) পরিবেশগত নির্বাচন মডেল দ্বারা নির্ধারণ করতে একটি পরীক্ষা গঠন করা যেতে পারে ( বিস্তারিত জানার জন্য নিচে দেখুন )?

সমস্যা : আমার প্রাথমিক চিন্তাটি ছিল অক্ষাংশ: দ্রাঘিমাংশ এবং উচ্চতা (যা দ্রাঘিমাংশ এবং দ্রাঘিমাংশের মধ্যে কেবল ইন্টারঅ্যাকশনকে তাৎপর্যপূর্ণ হিসাবে চিহ্নিত করে) এর বিরুদ্ধে মডেল অবশিষ্টাংশগুলিকে পুনরায় চাপিয়ে দেবে। সমস্যাটি হ'ল অবশিষ্টাংশগুলি (চিত্র 3) মডেল দ্বারা ব্যাখ্যা না করা বিভিন্নতার প্রতিফলন করতে পারে এবং / বা এগুলি জৈবিক কিছু ঘটতে পারে, যেমন অ্যালিলের দক্ষিণে তার সম্ভাব্য দিকে ছড়িয়ে যাওয়ার সময় হয়নি বা জিন প্রবাহে কিছুটা বাধা রয়েছে। যদি আপনি পর্যবেক্ষণ করা (চিত্র 1) বনাম প্রত্যাশিত তুলনা করেন (চিত্র 2) পর্বত-অ্যালিল ফ্রিকোয়েন্সিগুলির মধ্যে একটি স্পষ্টত পার্থক্য রয়েছে বিশেষত সুইডেন এবং নরওয়ের মধ্য থেকে দক্ষিণ পর্বতগুলিতে। আমি স্বীকার করি যে মডেলটি সমস্ত প্রকারভেদ ব্যাখ্যা করতে পারে না, তবে আমি কি এই ধারণাটি অন্বেষণ করতে যুক্তিসঙ্গত পরীক্ষা দিয়ে আসতে পারি যে পাহাড়-অ্যালিলটি দক্ষিণের পাহাড়ের মধ্য থেকে সম্ভাব্য অবস্থানে পৌঁছেছে না?

পটভূমি: আমার একটি দ্বি-অ্যালালিক এএফএলপি চিহ্নিত আছে যার ফ্রিকোয়েন্সি বিতরণ স্ক্যান্ডিনেভিয়ান উপদ্বীপে (চিত্র 1) পর্বতমালার (এবং অক্ষাংশ: দ্রাঘিমাংশ) বনাম নিম্নভূমির বাসস্থানগুলির সাথে জড়িত বলে মনে হচ্ছে। "পর্বত" -লেলে উত্তরে প্রায় স্থির, যা পাহাড়ী। এটি প্রায় অনুপস্থিত বা দক্ষিণে "নিম্নভূমি" -এলেলে, যেখানে পাহাড়ের অভাব রয়েছে। পাহাড়ে উত্তর দিকে দক্ষিণে চলে যাওয়ার সাথে সাথে "পর্বত" -লেলে কম ফ্রিকোয়েন্সি হয়। উত্তর থেকে দক্ষিণে "পর্বত" -লেলে ফ্রিকোয়েন্সি মধ্যে এই পার্থক্যটি কেবল ফিলোজোগ্রাফি বা historicalতিহাসিক প্রক্রিয়াগুলির কারণে হতে পারে, কারণ অঞ্চলটি উত্তর এবং দক্ষিণ উভয় থেকেই colonপনিবেশিক ছিল। উদাহরণস্বরূপ, যদি পর্বত-অ্যালিলের উত্স উত্তর জনগোষ্ঠীতে হয় তবে সম্ভবত এটির দক্ষিণাঞ্চলে পুরোপুরি প্রসারণ করার সময় হয়নি has

আমার কার্যকারী হাইপোথিসিসটি হ'ল "পর্বত" -লেলে ফ্রিকোয়েন্সিটি বাস্তুসংস্থানীয় নির্বাচনের ফলাফল (নাল অনুমানটি নিরপেক্ষ নির্বাচন)।

আমার পরিবেশগত নির্বাচনের মডেলটির জন্য, আমি দ্বিপদী অ্যালিল ফ্রিকোয়েন্সি সহ জেনারালাইজড অ্যাডিটিভ মডেল (জিএএম) ব্যবহার করেছি রেসপন্স ভেরিয়েবল হিসাবে (129 সাইটগুলি ফেননস্ক্যান্ডিনেভিয়া জুড়ে নমুনাযুক্ত প্রতিটি সাইটে সাধারণত 10 থেকে 20 ব্যক্তি) এবং বিভিন্ন জলবায়ু এবং ক্রমবর্ধমান seasonতু পরিবর্তনশীল হিসাবে ভবিষ্যদ্বাণীকারী ভেরিয়েবল। মডেলের ফলাফলগুলি নিম্নরূপ (TMAX04-06 = এপ্রিল-জুন মাসে সর্বোচ্চ তাপমাত্রা, ফেন_এনপিপিএমএন = মানে ক্রমবর্ধমান seasonতু গাছপালা উত্পাদনশীলতা, পিইএইচএইচওয়াইআর = বার্ষিক সম্ভাব্য বাষ্পীভবন, ডিস্ট_কোস্ট = উপকূলের দূরত্ব):

Family: binomial 
Link function: logit 

Formula: Binomial_WW1 ~ s(TMAX_04) + s(TMAX_05) + s(TMAX_06) + s(Phen_NPPMN) + 
s(PET_HE_YR) + s(Dist_Coast)

Parametric coefficients:
             Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept) -0.74372    0.04736   -15.7   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Approximate significance of smooth terms:
             edf Ref.df Chi.sq  p-value    
s(TMAX_04)    3.8100  4.812 25.729 9.43e-05 ***
s(TMAX_05)    0.8601  1.000  5.887  0.01526 *  
s(TMAX_06)    0.8862  1.000  7.644  0.00569 ** 
s(Phen_NPPMN) 6.2177  7.375 39.028 3.16e-06 ***
s(PET_HE_YR)  3.1882  4.147 18.039  0.00145 ** 
s(Dist_Coast) 2.2882  2.857  9.725  0.01906 *  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

R-sq.(adj) =  0.909   Deviance explained = 89.7%
REML score = 326.73  Scale est. = 1         n = 129

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

চিত্র 1. দ্বি-অ্যালালিক এএফএলপি চিহ্নিতকারীর জন্য "পর্বত" -লেলে ফ্রিকোয়েন্সি পর্যবেক্ষণ করা হয়েছে। কনট্যুর লাইনগুলি 0.1 ফ্রিকোয়েন্সি অন্তর, রঙ-শেডিং নিম্নতম এবং সর্বাধিক লাল জন্য ব্লুজগুলির সাথে উচ্চতা is

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

চিত্র 2. দ্বি-অ্যালালিক এএফএলপি চিহ্নিতকারীটির জন্য "মাউন্টেন" -লেলে ফ্রিকোয়েন্সি কনট্যুর লাইনগুলি 0.1 ফ্রিকোয়েন্সি অন্তর, রঙ-শেডিং নিম্নতম এবং সর্বাধিক লাল জন্য ব্লুজগুলির সাথে উচ্চতা is

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

চিত্র 3. ইকোলজিকাল সিলেকশন মডেল (জিএএম ব্যবহার করে) পুরো স্টাডি এরিয়া (ফেননস্ক্যান্ডিনেভিয়া) এবং নরওয়ে, সুইডেন এবং ফিনল্যান্ডের জন্য পৃথকভাবে ভেঙে গেছে res লাল ড্যাশযুক্ত রেখাগুলি উত্তর এবং দক্ষিণ জনসংখ্যার মধ্যে অন্যান্য এএফএলপি চিহ্নিতকারী এবং আফ্রিকায় তাদের পৃথক শীতকালীন জমিতে বেড়ে ওঠা পালকের স্থিতিশীল আইসোটোপ বিশ্লেষণের মধ্যে একটি মাধ্যমিক যোগাযোগ অঞ্চলকে প্রতিনিধিত্ব করে। পাতলা কালো বিন্দুযুক্ত রেখাটি জোনের কেন্দ্রস্থল।


1
বিপুল পরিমাণের জন্য ধন্যবাদ। নাল মডেল কীভাবে প্রশ্নে আসে? দেখে মনে হচ্ছে প্রত্যাশিত বনাম তুলনা করার ক্ষেত্রে কেবল পরিবেশগত নির্বাচন মডেলই গুরুত্বপূর্ণ।
gui11aume

এখানে আপনার আসল তথ্য কি? মডেল আউটপুটটি "এন = 129" বলছে, তবে আপনি কি 129 জন ব্যক্তি বা 129 অবস্থানের প্রতিটিতেই আপনার অ্যালিল ফ্রিকোয়েন্সি রয়েছে বা ...?
onestop

দুঃখিত, আমি যে পাণ্ডুলিপিটি বিকাশ করছি সে সম্পর্কে আপনার পদ্ধতির যুক্তি (বা অযৌক্তিক) সর্বোত্তমভাবে বুঝতে দেওয়ার জন্য আমি যতটা সম্ভব পটভূমি সরবরাহ করতে চেয়েছিলাম। আমার প্রশ্ন শীর্ষে দাঁড়িয়েছে, আমি পর্যবেক্ষণ করা এবং প্রত্যাশার মধ্যে পার্থক্য উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য কেন একটি সন্ধান করতে চাই। এটি আমাকে জানাতে পারে যে অ্যালিলটি এখনও ছড়িয়ে পড়েছে বা প্রত্যাশিত মানটিতে পৌঁছতে কিছু বাধা রয়েছে কিনা। "এন = 129" হিসাবে, এটি যেহেতু অ্যালিল ফ্রিকোয়েন্সি, এর অর্থ হল 129 সাইটগুলি যা প্রতিটি সাইটে 10 থেকে 20 জনের মধ্যে নমুনাযুক্ত হয়।
কিথ লারসন

আপনি উল্লেখ করেছেন যে ব্যক্তিরা মাতৃ এবং অটোমসোমাল লোকির জন্য প্যানিকটিক হিসাবে উপস্থিত হন। আপনার এই ডেটা অ্যাক্সেস আছে? আপনি কীভাবে প্যানমিক্সিয়া মূল্যায়ন করলেন?
সমীর

উত্তর:


1

এই প্রশ্নটি মৃত হতে পারে তবে এখানে গ্রাফগুলি চমত্কার এবং এখানে উত্তরটি স্বজ্ঞাতভাবে সুস্পষ্ট বোধ করে। যদি আপনি কোনও "পর্বত" অ্যালিলের সন্ধান করেন, তবে স্পষ্ট পছন্দটি আপনার পূর্বাভাসক হিসাবে উচ্চতা (বা এটির কোনও সারোগেট) ব্যবহার করা হবে। যদি এটি অ্যালিল ফ্রিকোয়েন্সিগুলির সাথে উল্লেখযোগ্য সংযুক্তি দেখায় তবে এটি আপনার অনুমানের দৃ strong় প্রমাণ সরবরাহ করবে।

আপনি পর্বতটির উচ্চতার চেয়ে অন্যান্য দিকগুলি বর্ণনা করে আরও পূর্বাভাসকারী ভেরিয়েবল যুক্ত করতে পারেন - উদাহরণস্বরূপ, ভূখণ্ড "রুক্ষতা" বা উদ্ভিদের ধরণ - যা স্বতন্ত্রভাবে পর্বতমালা এবং এ্যালিল ফ্রিকোয়েন্সিটির সাথেও যুক্ত হতে পারে।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.