On the inverse association between the number of QTL and the trait-specific genomic relationship of a candidate to the training set.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Accuracy of genomic prediction depends on the heritability of the trait, the size of the training set, the relationship of the candidates to the training set, and the $$\text {Min}(N_{\text {QTL}},M_e)$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mtext>Min</mml:mtext> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:msub> <mml:mi>N</mml:mi> <mml:mtext>QTL</mml:mtext> </mml:msub> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:msub> <mml:mi>M</mml:mi> <mml:mi>e</mml:mi> </mml:msub> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> , where $$N_{\text {QTL}}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>N</mml:mi> <mml:mtext>QTL</mml:mtext> </mml:msub> </mml:math> is the number of QTL and $$M_e$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>M</mml:mi> <mml:mi>e</mml:mi> </mml:msub> </mml:math> is the number of independently segregating chromosomal segments. Due to LD, the number $$Q_e$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>Q</mml:mi> <mml:mi>e</mml:mi> </mml:msub> </mml:math> of independently segregating QTL (effective QTL) can be lower than $$\text {Min}(N_{\text {QTL}},M_e)$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mtext>Min</mml:mtext> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:msub> <mml:mi>N</mml:mi> <mml:mtext>QTL</mml:mtext> </mml:msub> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:msub> <mml:mi>M</mml:mi> <mml:mi>e</mml:mi> </mml:msub> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> . In this paper, we show that $$Q_e$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>Q</mml:mi> <mml:mi>e</mml:mi> </mml:msub> </mml:math> is inversely associated with the trait-specific genomic relationship of a candidate to the training set. This provides an explanation for the inverse association between $$Q_e$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>Q</mml:mi> <mml:mi>e</mml:mi> </mml:msub> </mml:math> and the accuracy of prediction. Methods To quantify the genomic relationship of a candidate to all members of the training set, we considered the $$k^2$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msup> <mml:mi>k</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msup> </mml:math> statistic that has been previously used for this purpose. It quantifies how well the marker covariate vector of a candidate can be represented as a linear combination of the rows of the marker covariate matrix of the training set. In this paper, we used Bayesian regression to make this statistic trait specific and argue that the trait-specific genomic relationship of a candidate to the training set is inversely associated with $$Q_e$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>Q</mml:mi> <mml:mi>e</mml:mi> </mml:msub> </mml:math> . Simulation was used to demonstrate the dependence of the trait-specific $$k^2$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msup> <mml:mi>k</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msup> </mml:math> statistic on $$Q_e$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>Q</mml:mi> <mml:mi>e</mml:mi> </mml:msub> </mml:math> , which is related to $$N_{\text {QTL}}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>N</mml:mi> <mml:mtext>QTL</mml:mtext> </mml:msub> </mml:math> . Conclusions The posterior distributions of the trait-specific $$k^2$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msup> <mml:mi>k</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msup> </mml:math> statistic showed that the trait-specific genomic relationship between a candidate and the training set is inversely associated to $$Q_e$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>Q</mml:mi> <mml:mi>e</mml:mi> </mml:msub> </mml:math> and $$N_{\text {QTL}}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mi>N</mml:mi> <mml:mtext>QTL</mml:mtext> </mml:msub> </mml:math> . Further, we show that trait-specific genomic relationship between a candidate and the training set is directly related to the size of the training set.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle