Bakgrund: Genomiskt urval (GS) innebär att uppskatta avelsvärden med hjälp av molekylära markörer som spänner över hela genomet. Exakt förutsägelse av genomiska avelsvärden (GEBVs) utgör en central utmaning för nutida växt- och djuruppfödare. Förekomsten av ett brett spektrum av markörbaserade metoder för att förutsäga avelsvärden gör det nödvändigt att utvärdera och jämföra deras relativa prediktiva prestanda för att identifiera metoder som exakt kan förutsäga avelsvärden. Vi utvärderade den prediktiva noggrannheten av slumpmässiga skogar (RF), stokastisk lutning öka (boostring) och stödja vektor maskiner (SVMs) för att förutsäga genomiska avelsvärden med hjälp av täta SNP markörer och utforskade nyttan av RF för att rangordna den prediktiva betydelsen av markörer för pre-screening markörer eller upptäcka kromosomala platser av QTLs. Metoder: Vi förutspådde GEBVs för en kvantitativ egenskap i ett dataset simulerat för QTLMAS 2010 workshop. Prediktiv noggrannhet mättes som Pearsons korrelation mellan GEBV och observerade värden med hjälp av 5-faldig korsvalidering och mellan förutsagda och sanna avelsvärden. Vikten av varje markör rangordnades med hjälp av RF och plottades mot markörens position och tillhörande QTL på en av fem simulerade kromosomer. Resultat: Sambanden mellan de förutsagda och sanna avelsvärdena var 0,547 för att öka, 0,497 för SVM och 0,483 för RF, vilket tyder på bättre prestanda för att öka än för SVM och RF. Slutsatser: Noggrannhet var högst för att öka, intermediär för SVM och lägsta för RF men skilde sig föga mellan de tre metoderna och i förhållande till rc regression BLUP (RR-BLUP).
Författarna i REF jämför också stokastisk lutning öka och SVM för att förutsäga genomiska avelsvärden.
A comparison of random forests, boosting and support vector machines for genomic selection
{'venue': 'BMC Proceedings', 'journal': 'BMC Proceedings', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}