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बहु-स्थल जीनोटाइप डेटा से जनसंख्या की आनुवंशिक संरचना की पहचान आधुनिक जनसंख्या-आनुवंशिकी डेटा विश्लेषण का एक केंद्रीय घटक बन गई है। मॉडल-आधारित क्लस्टरिंग कार्यक्रमों का उपयोग अक्सर कई चरणों में होता है, जिसमें उपयोगकर्ता विभिन्न मॉडलिंग धारणाओं पर विचार करता है, संकेतित क्लस्टर की संख्या के विभिन्न पूर्वनिर्धारित मानों के बीच परिणामों की तुलना करता है (एक पैरामीटर जिसे आम तौर पर K के रूप में दर्शाया जाता है), हर फिक्स्ड K मूल्य के लिए कई स्वाधीन रन की जांच करता है, और उन रन के बीच भेद करता है जो स्पष्ट रूप से भिन्न क्लस्टरिंग समाधानों से संबंधित हैं। यहां, हम Clumpak (Cluster Markov Packager Across K) प्रस्तुत करते हैं, जो मॉडल-आधारित जनसंख्या संरचना विश्लेषणों के परिणामों के पोस्टप्रोसेसिंग को स्वचालित करने वाली एक विधि है। एकल K मूल्य पर कई स्वतंत्र रनों का विश्लेषण करने के लिए, Clumpak उच्च समानता वाले रनों के सेट की पहचान करता है, जो संभावित समाधानों के क्षेत्र में स्पष्ट मोड का प्रतिनिधित्व करने वाले रनों के विशिष्ट समूहों को अलग करता है। यह प्रक्रिया, जो प्रत्येक विशेष मोड के लिए एक सहमति समाधान उत्पन्न करती है, ऐसे मार्कोव क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के उपयोग द्वारा की जाती है जो पुनरावृत्ति रनों के बीच समानता मैट्रिक्स पर निर्भर करती है, जैसा कि सॉफ़्टवेयर Clumpp द्वारा निकाली जाती है। अगला, Clumpak विभिन्न K मानों के बीच अनुमानित क्लस्टरों की एक ऑप्टिमल संरेखण की पहचान करता है, जो Clumpp में फिक्स्ड K के लिए लागू समान दृष्टिकोण को विस्तारित करता है और विभिन्न K मानों के बीच क्लस्टरिंग परिणामों की तुलना को सरल बनाता है। Clumpak अतिरिक्त सुविधाओं को शामिल करता है, जैसे कि K चुनने और विभिन्न कार्यक्रमों, मॉडलों, या डेटा उपसमूहों द्वारा प्राप्त समाधानों की तुलना करने के लिए विधियों के कार्यान्वयन। Clumpak, जो http://clumpak.tau.ac.il पर उपलब्ध है, जनसंख्या आनुवंशिकी और आण्विक पारिस्थितिकी में जनसंख्या संरचना के मॉडल-आधारित विश्लेषणों के उपयोग को सरल बनाता है।
कोपेलमैन एट अल। (शुक्र,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।