On the inverse association between the number of QTL and the trait-specific genomic relationship of a candidate to the training set.
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 $$\text {Min}(N_{\text {QTL}},M_e)$$ Min ( N QTL , M e ) , where $$N_{\text {QTL}}$$ N QTL is the number of QTL and $$M_e$$ M e is the number of independently segregating chromosomal segments. Due to LD, the number $$Q_e$$ Q e of independently segregating QTL (effective QTL) can be lower than $$\text {Min}(N_{\text {QTL}},M_e)$$ Min ( N QTL , M e ) . In this paper, we show that $$Q_e$$ Q e 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 $$Q_e$$ Q e and the accuracy of prediction. Methods To quantify the genomic relationship of a candidate to all members of the training set, we considered the $$k^2$$ k 2 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 $$Q_e$$ Q e . Simulation was used to demonstrate the dependence of the trait-specific $$k^2$$ k 2 statistic on $$Q_e$$ Q e , which is related to $$N_{\text {QTL}}$$ N QTL . Conclusions The posterior distributions of the trait-specific $$k^2$$ k 2 statistic showed that the trait-specific genomic relationship between a candidate and the training set is inversely associated to $$Q_e$$ Q e and $$N_{\text {QTL}}$$ N QTL . 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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».