• DNA指纹(AFLP,RAPD,ISSRs，等等。) 研究将带来固有的不确定性，是否那是噪声的关联的技术，或者错误，在评分等。

    你可以分你的数据采用不存/存在(0/1). 这意味着你将尝试分数据点，你不确定进入和存在的缺勤(保守，可能是缺勤而不是存在的)。

    或者，可允许对不确定性：(0/?/1条)。 这使你以后有第二次看看你的数据，并询问什么样的影响，这种模棱两可或缺少数据可能有你的分析。

    FAMD是一个小小的、易于使用的应用程序专门设计来帮助你这样做。 具体地解决失踪的(或不明确)的数据，FAMD执行下列规定：

    ·最低/最高/平均数(分遣队)的相似度计算允许的估计程度上缺少数据可能会影响的分析。

    ·Jaccard的，骰子，SMC相似之处，NeiLi和欧几里远的距离

    ·出的距离矩阵

    ·缺少数据的采样

    ·估计的香农的指数，通过引导。

    ·聚类，新泽西州，严格和绝大多数规则达成共识的树木

    ·估计的R-支持

    ·PCoA(主要协调分析)和3D观众位图和文件的支持

    ·Amova分析的所有实施(dis)的相似性措施

    ·出口的数据，以一个编号的格式，例如，奥尔坤项目，hindex，山核桃(联系的等位基因块)，GenePop,NTSYSpc、结构、hindex的。

    ·贝叶斯估计的人口空等位基因频率和计算间人口的距离。

  • डीएनए फिंगरप्रिंटिंग (AFLP, RAPD, ISSRs, आदि.) अध्ययन जाएगा स्वाभाविक लाने अनिश्चितताओं, उन लोगों के साथ क्या है कि शोर के साथ जुड़े तकनीक, या त्रुटियों में बनाया स्कोरिंग, आदि..

    आप स्कोर कर सकते हैं का उपयोग कर अपने डेटा अभाव/उपस्थिति (0/1). इसका मतलब यह है कि आप का प्रयास करेंगे विभाजन करने के लिए डेटा बिंदुओं के बारे में जो आप अनिश्चित हैं में अनुपस्थिति और मौजूदगी (रूढ़िवादी होने के लिए, शायद अनुपस्थिति के बजाय मौजूदगी).

    वैकल्पिक रूप से, आप कर सकते हैं के लिए अनुमति अनिश्चितताओं: (0/?/1). यह आपको सक्षम बनाता है के लिए बाद में एक दूसरे देखो पर, अपने डेटा और पूछना क्या प्रभाव इस अस्पष्ट या लापता डेटा हो सकता है पर अपने विश्लेषण है ।

    FAMD एक छोटे से है, आसान करने के लिए उपयोग आवेदन विशेष रूप से डिजाइन करने के लिए आप मदद कर रही है । विशेष रूप से संबोधित लापता (या अस्पष्ट) डेटा, FAMD को लागू करने के बाद:

    · न्यूनतम/ अधिकतम/ औसत (जिले)समानता गणना की अनुमति के आकलन के लिए किस हद तक लापता डेटा पर प्रभाव हो सकता का विश्लेषण.

    · Jaccard के, पासा, एसएमसी समानता, NeiLi और इयूक्लिडियन दूरी

    · उत्पादन की दूरी matrices

    · लापता डेटा resampling

    · आकलन के शैनन के सूचकांक द्वारा bootstrapping.

    · UPGMA, न्यू जर्सी, सख्त और बहुमत के शासन में आम सहमति के पेड़

    · आकलन के आर-समर्थन

    · PCoA (प्रिंसिपल समन्वय विश्लेषण) और 3 डी दर्शक के साथ बिटमैप और मेटाफ़ाइल समर्थन

    · AMOVA सभी के लिए लागू किया (जिले)समानता के उपाय

    · डेटा के निर्यात प्रारूपों के एक संख्या में इस तरह के गठजोड़ के रूप में, Arlequin परियोजना, hindex, हिकॉरी (नेक्सस Alleles ब्लॉक), GenePop, NTSYSpc, संरचना, hindex.

    · Bayesian अनुमान जनसंख्या के अशक्त एलील आवृत्ति और गणना के अंतर-जनसंख्या दूरी है ।

  • DNA fingerprinting (AFLP, RAPD, ISSRs, etc.) studies will inherently bring uncertainties with them, whether that be noise associated with the technique, or errors made in scoring, etc..

    You can score your data using absence/presence (0/1). This means that you will attempt to partition data points about which you are unsure into absences and presences (to be conservative, probably absences rather than presences).

    Alternatively, you can allow for uncertainties: (0/?/1). This enables you to later have a second look at your data and ask what impact this ambiguous or missing data may have on your analysis.

    FAMD is a little, easy to use application specially designed to help you doing that. Specifically addressing missing (or ambiguous) data, FAMD implement the following:

    · minimum/ maximum/ average (dis)similarity calculation allowing the estimation of the extent to which missing data may impact on the analysis.

    · Jaccard's, Dice, SMC similarities, NeiLi and Euclidean distances

    · output of distance matrices

    · missing data resampling

    · estimation of Shannon's index by bootstrapping.

    · UPGMA, NJ, strict and majority rule consensus trees

    · estimation of R-support

    · PCoA (principal coordinate analysis) and 3D viewer with bitmap and metafile support

    · AMOVA for all implemented (dis)similarity measures

    · export of data to a number of formats such as Nexus, Arlequin project, hindex, Hickory (Nexus Alleles block), GenePop, NTSYSpc, Structure, hindex.

    · Bayesian estimation of population null allele frequency and calculation of inter-population distances.