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使用纯合性和机器学习的运行来解除近交和推断自我施肥率的来源
纯合性（ROHS）的运行表明，由于12个密切相关的个体的交配，纯合性和近交表明。自我施用可能是近交的主要来源，它可以提高基因组-13宽的纯合性，因此也应该产生长的ROH。在保护和选择性育种的背景下，ROH经常用于14个摊位，以及15个人群及其人口统计学历史的血缘关系，但尚不清楚ROH特征如何通过16个SELFIF改变，并且是否会因人口统计学变化而引起的期望的杂交签名。使用Simu-17恋爱，我们研究了繁殖模式和人口统计学历史对ROHS的影响。我们应用18个随机森林来识别ROH的独特特征，这表明近交源不同。19，我们指出了ROH的不同特征，可用于更好地表征20个近代人的类型，并预测脱落率和复杂的人口统计学历史。使用21个额外的模拟和四个经验数据集，两个来自高度构成物种，两个来自22个均值，我们预测率率并验证我们的估计。我们发现，即使有复杂的人口统计学，自我剥夺率也成功识别出23个。人口遗传汇总统计数据提高了24算法的准确性，特别是在存在额外的近交（例如，人口瓶中25颈）的情况下。我们的发现强调了ROHS在解散与26种近交源相关的混杂因素中的重要性，并证明了无法区分这些来源的情况。27此外，我们的随机森林模型还为社区提供了一种新的工具，用于使用基因组数据推断出率28。29
