针对加性和非加性效应的机器学习的基因组选择方法

    公开(公告)号:CN119108012A

    公开(公告)日:2024-12-10

    申请号:CN202411178834.1

    申请日:2024-08-27

    Abstract: 本发明公开了一种针对加性和非加性效应的机器学习的基因组选择方法,通过将非加性效应添加到GBLUP模型中,使得GBLUP模型的预测准确性得到了大幅提升。通过在GBLUP中应用核函数,模型可以更好地模拟基因间的复杂遗传关系和基因效应的非线性组合,从而提高对遗传变异的解释能力。另外,基于多项式核函数和核岭回归构建了机器学习策略KPRR。结合多项式核函数和核岭回归方法的优势,KPRR策略允许遥远的数据点为模型的值做出贡献,这使得基因组数据中的相互作用能够被更有效地做出贡献,能够大幅度提升基因组预测效果。

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