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LOSITAN: A workbench to detect molecular adaptation based on a F(st)-outlier method

Título
LOSITAN: A workbench to detect molecular adaptation based on a F(st)-outlier method
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2008
Autores
antao, t
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
lopes, a
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
lopes, rj
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
beja-pereira, a
(Autor)
FCUP
Ver página pessoal Sem permissões para visualizar e-mail institucional Pesquisar Publicações do Participante Ver página do Authenticus Sem ORCID
luikart, g
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Título: BMC BioinformaticsImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 9
ISSN: 1471-2105
Editora: Springer Nature
Classificação Científica
FOS: Ciências exactas e naturais > Ciências biológicas
Outras Informações
ID Authenticus: P-003-XP4
Abstract (EN): Background: Testing for selection is becoming one of the most important steps in the analysis of multilocus population genetics data sets. Existing applications are difficult to use, leaving many non-trivial, error-prone tasks to the user. Results: Here we present LOSITAN, a selection detection workbench based on a well evaluated F(st)-outlier detection method. LOSITAN greatly facilitates correct approximation of model parameters ( e. g., genome-wide average, neutral F(st)), provides data import and export functions, iterative contour smoothing and generation of graphics in a easy to use graphical user interface. LOSITAN is able to use modern multi-core processor architectures by locally parallelizing fdist, reducing computation time by half in current dual core machines and with almost linear performance gains in machines with more cores. Conclusion: LOSITAN makes selection detection feasible to a much wider range of users, even for large population genomic datasets, by both providing an easy to use interface and essential functionality to complete the whole selection detection process.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Contacto: tiago.antao@liverpool.ac.uk; anablopes@gmail.com; ricardolopes@mail.icav.up.pt; albanobp@gmail.com; gordon.luikart@mso.umt.edu
Documentos
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