<div dir="ltr">I am working on genetic structure of a threatened species, and as such have rather small sample sizes. Two of my four populations are out of HWE, and so I am using DAPC to look at population clustering because it does not assume HWE. <br><div><br></div><div>The DAPC yielded 4 clusters as I expected, using the location information, and retaining a very conservative 11 PCs (following a.score). However, when I wanted to look at clustering with no location priors on the data, things got a bit weird. I used the find.clusters option in adegenet, and I keep getting very different results to my other analyses - the lowest BIC falls at K=1, but the BIC values are extremely low (~420), steadily increasing from there (I attached the graph FYI). <div><br></div><div>My Fst values based on microsatellites suggest high differentiation between the 4 sites. I standardised my Fst values following Miermans 2006, which gave rather high Fst values (0.2-0.4). My mitochondrial Fst values are also high (>0.5).</div><div><br></div><div>Using Structure with LOCprior (accounting for low sample sizes), I get K=4 as the most likely number of clusters, and PCA also shows delineation between the four sample sites.<br clear="all"><div><br></div><div>Given that all of my other analyses tell the same story (that there a four rather differentiated sites), I'm wondering if anyone can tell me where I might be going wrong here? </div><div><br></div><div>Any pointers would be greatly appreciated!!</div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>Siobhan</div>-- <br><div dir="ltr"><br></div>
</div></div></div>