POPS: A Software for Prediction of Population Genetic Structure Using Latent Regression Models Olivier François Eric Y. Durand

Flora Jay 1 Olivier François 1 Eric Y Durand 1 Michael Gb Blum 1
1 BCM
TIMC-IMAG - Techniques de l'Ingénierie Médicale et de la Complexité - Informatique, Mathématiques et Applications [Grenoble]
Abstract : The software POPS performs inference of population genetic structure using multi-locus genotypic data. Based on a hierarchical Bayesian framework for latent regression models, POPS implements algorithms that improve estimation of individual admixture proportions and cluster membership probabilities by using geographic and environmental information. In addition, POPS defines ancestry distribution models allowing its users to forecast admixture proportion and cluster membership geographic variation under changing environmental conditions. We illustrate a typical use of POPS using data for an alpine plant species, for which POPS predicts changes in spatial population structure assuming a particular scenario of climate change.
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Journal of Statistical Software, University of California, Los Angeles, 2015, 68 (9), 〈10.18637/jss.v068.i09〉
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Soumis le : jeudi 14 janvier 2016 - 19:41:31
Dernière modification le : samedi 20 janvier 2018 - 01:17:36
Document(s) archivé(s) le : vendredi 11 novembre 2016 - 06:38:13

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Flora Jay, Olivier François, Eric Y Durand, Michael Gb Blum. POPS: A Software for Prediction of Population Genetic Structure Using Latent Regression Models Olivier François Eric Y. Durand. Journal of Statistical Software, University of California, Los Angeles, 2015, 68 (9), 〈10.18637/jss.v068.i09〉. 〈hal-01256474〉

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