.png){kind=icon}
返回
Estimating minimum sample size for detecting phenotypic dimorphism using computational simulations
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1017/pab.2025.10049.png)
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
多态性；单一物种种群内某一性状不同形态的出现；在物种多样性、遗传变异和适应中发挥着关键作用。检测单一性状中的多态性有助于我们理解种群动态，特别是在栖息于多样化环境的物种中。然而，由于化石类群的记录碎片化和不完整，检测多态性具有挑战性。二态性；定义为单一物种种群内某一性状不同形态的出现；代表了多态性最简单且最常见的形式。本研究聚焦于二态性而非多态性，这使得分析更加简洁。我们使用计算模拟实验来估计检测单变量形态变量双峰分布所需的最小样本量。我们将测量变量（如体重或骨骼长度）的形态多样性描述为具有特定参数集的概率密度分布。随后，我们模拟不同样本量下测量变量的多样性，并执行重采样程序以确保稳健性。识别四个关键参数，这些参数表征概率分布并对二态性识别的最小样本量产生显著影响。根据模拟实验，建立了一个基于这些参数的模型，用于估计二态性识别的最小样本量。使用现生鸟类和爬行类物种的数据集来测试该模型。此外，我们通过应用源自现生鸟类物种的参数，计算评估化石鸟类类群表型二态性所需最小样本量的参考值。
Keyword:
Polymorphism
Dimorphism
Computational simulation
Sample size
Phenotypic variation
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
2.7
论文数:
104
被引数:
3.9K
机构
引用论文
Recognizing sexual dimorphism in the fossil record: lessons from nonavian dinosaurs.png)
Paleobiology
PaleobiologyIF0
PREAI
分享收藏PREDICTING MICROEVOLUTIONARY RESPONSES TO DIRECTIONAL SELECTION ON HERITABLE VARIATIONEvolution
EvolutionIF0
PREAI
分享收藏Intraspecific Polymorphism to Interspecific Divergence: Genetics of Pigmentation in
DrosophilaScience
ScienceIF0
PREAI
分享收藏Evolution in closely adjacent plant populations VIII. Clinal patterns at a mine boundaryHeredityOAAI
HeredityIF0
OAAI分享收藏
查看更多内容