使用SKM图书馆进行基因组预测的统计机器学习方法.
Osval A Montesinos López1, Brandon Alejandro Mosqueda González2, Abelardo Montesinos López3
1Facultad de Telemática, Universidad de Colima, Colima 28040, Mexico.
基因组选择 (GS) 使用机器学习来预测植物特征. 本指南简化了对缺乏广泛编程知识的育种者实施先进的GS方法,使用Sparse Kernel Methods R库.
科学领域:
- 植物育种 植物育种
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 统计遗传学 统计遗传学
背景情况:
- 基因组选择 (GS) 是一种强大的预测方法,它改变了植物育种.
- 成功实施GS需要了解统计机器学习 (ML) 方法.
- 育种者和科学家往往缺乏时间和训练来处理复杂的ML算法.
研究的目的:
- 为基因预测引入最先进的统计ML方法.
- 为使用Sparse Kernel Methods (SKM) R库实施七种ML方法提供准则.
- 为了促进没有深度ML或编程专业知识的专业人士使用先进的GS技术.
主要方法:
- 使用了Sparse内核方法 (SKM) R库.
- 提供了七种ML方法的实施指南:随机森林,贝叶斯模型,支向量机,梯度增强机,通用线性模型,部分最小平方和前人工神经网络.
- 包括调整,交叉验证和性能评估指标的功能.
主要成果:
- 展示了用于基因组预测的各种ML方法的实施.
- 展示了SKM R库在简化复杂分析方面的实用性.
- 一个玩具数据集说明了有限的ML背景的用户的实际应用.
结论:
- SKM R 库使育种者能够在没有广泛的编程知识的情况下实施高级的ML方法来进行基因组预测.
- 这种方法使复杂的预测分析在植物育种中的使用变得民主化.
- 简化对GS工具的访问可以加速育种计划并改善作物发展.
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