Avaliação de dados genômicos imputados em características distintas usando os métodos de Random Forest e de limiares Bayesianos

RESUMO. Os objetivos deste estudo foram (1) quantificar a precisão de imputação e acessar os fatores que as afetam; e (2) avaliar a precisão do princípio de BayesA (TBA), do modelo Bayesiano LASSO (BTL), e o algoritmo Random Forest para analisar as características distintas. Dados genômicos foram simulados para indicar variações na herdabilidade (h2 = 0.30 e 0.10), número de QTL (QTL = 81 e 810), número de SNP (10 k e 50 k) e desequilíbrio de ligação (LD = baixo e alto) para 27 cromossomos. Para uma simulação mais realista, nós cobrimos os marcadores aleatoriamente com 90% da ...

• Assuntos:

  • precisão
  • arquitetura genômica
  • desequilíbrio de ligação aprendizado maquinal
  • genótipos mascarados