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Navascues M., Leblois R., Burgarella Concetta. (2017). Demographic inference through approximate-Bayesian-computation skyline plots. PeerJ, 5, e3530 [17 p.]. ISSN 2167-8359

Fichier PDF disponiblehttp://horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/divers17-08/010070855.pdf[ PDF Link ]

Lien direct chez l'éditeur doi:10.7717/peerj.3530

Titre
Demographic inference through approximate-Bayesian-computation skyline plots
Année de publication2017
Type de documentArticle référencé dans le Web of Science WOS:000406372400006
AuteursNavascues M., Leblois R., Burgarella Concetta.
SourcePeerJ, 2017, 5, p. e3530 [17 p.]. p. e3530 [17 p.] ISSN 2167-8359
RésuméThe skyline plot is a graphical representation of historical effective population sizes as a function of time. Past population sizes for these plots are estimated from genetic data, without a priori assumptions on the mathematical function defining the shape of the demographic trajectory. Because of this flexibility in shape, skyline plots can, in principle, provide realistic descriptions of the complex demographic scenarios that occur in natural populations. Currently, demographic estimates needed for skyline plots are estimated using coalescent samplers or a composite likelihood approach. Here, we provide a way to estimate historical effective population sizes using an Approximate Bayesian Computation (ABC) framework. We assess its performance using simulated and actual microsatellite datasets. Our method correctly retrieves the signal of contracting, constant and expanding populations, although the graphical shape of the plot is not always an accurate representation of the true demographic trajectory, particularly for recent changes in size and contracting populations. Because of the flexibility of ABC, similar approaches can be extended to other types of data, to multiple populations, or to other parameters that can change through time, such as the migration rate.
Plan de classementSciences du monde végétal [076] ; Sciences fondamentales / Techniques d'analyse et de recherche [020]
LocalisationFonds IRD [F B010070855]
Identifiant IRDfdi:010070855
Lien permanenthttp://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010070855

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