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2023年10月15日
基因组选择中的SVM
摘要： 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是一种广泛应用于分类和回归问题的监督学习方法。在基因组选择（Genomic Selection, GS）的背景下，SVM主要用于二分类或回归问题，目的是预测个体的遗传潜力。 SVM的基本原理： SVM试图找到一个超平面，这个超平面 阅读全文
posted @ 2023-10-15 15:25 王哲MGG_AI 阅读(333) 评论(0) 推荐(1)
全基因组选择中的p>n
摘要： 当独立变量（或特征）的数量超过样本（或观察值）的数量时，会遇到所谓的“p > n”问题。在此，"p"指的是特征数量，而"n"指的是观察或样本数量。这里的特征可以是基因型数据中的单核苷酸多态性(SNPs)等。 以下是“p > n”问题的几个关键点： 过拟合: 当特征数量超过样本数量时，模型更容易过拟合 阅读全文
posted @ 2023-10-15 13:48 王哲MGG_AI 阅读(88) 评论(0) 推荐(0)
深度学习不如GBLUP的原因
摘要： 深度学习，尤其是最近几年，被广泛宣传为可以处理复杂问题的强大工具。然而，我们必须理解，在某些特定的问题或数据集上，传统的方法有时可能更适合或更稳定。以下是一些可能解释为什么在考虑G × E交互效应时，深度学习没有表现得像GBLUP模型那么好的原因： 数据量和复杂性：深度学习模型，特别是大型的网络，需 阅读全文
posted @ 2023-10-15 10:43 王哲MGG_AI 阅读(151) 评论(0) 推荐(0)
深度学习模型在基因组选择中的预测能力（统计、总结）
摘要： Gianola et al. [61]: 应用：基因组选择。 比较：多层感知器（MLP）与贝叶斯线性回归（BRR）。 结果：在小麦数据集中，随着隐藏层神经元数量的增加，MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中，MLP也超越了BRR，特别是在脂肪产 阅读全文
posted @ 2023-10-15 10:42 王哲MGG_AI 阅读(586) 评论(0) 推荐(0)
2023年10月14日
基因分型数据与碱基序列的输入
摘要： 基因分型数据和碱基序列的输入都是对DNA信息的编码，但它们的表达方式和所提供的信息不同。为了理解它们之间的联系，让我们首先明确这两者的定义： 基因分型数据： 基因分型数据通常是在特定的单核苷酸位置上（即SNP位置）对个体的DNA的描述。每个SNP位置可以有三种情况：两种纯合子和一种杂合子。例如，考虑 阅读全文
posted @ 2023-10-14 16:21 王哲MGG_AI 阅读(111) 评论(0) 推荐(0)
基因组数据的缺失数据的处理和标准化或归一化
摘要： 基因组数据的预处理和整合至关重要，特别是当考虑到数据的不完整性、不规则性和大尺度。以下是一个全基因组选择中，如何处理基因组数据并将其输入神经网络的步骤： 1. 缺失数据处理 在基因分型过程中，可能会产生缺失数据。处理这些缺失数据的方法有很多，其中一些常见的方法是： 均值填充：使用该基因标记在所有样本 阅读全文
posted @ 2023-10-14 16:20 王哲MGG_AI 阅读(369) 评论(0) 推荐(0)
基因分型数据
摘要： 基因分型数据是对一个个体在特定的DNA位点或基因座的等位基因组成的记录。换句话说，基因分型是描述特定位置上DNA变化的方法。 DNA和变异: DNA由四种碱基：腺嘌呤(A)、胸腺嘧啶(T)、鸟嘌呤(C)和鸟苷酸(G)组成。大部分人类的DNA序列是相同的，但某些位置上存在变异。这些变异点上的不同版本被 阅读全文
posted @ 2023-10-14 15:41 王哲MGG_AI 阅读(188) 评论(0) 推荐(0)
在全基因组选择中，基因组数据是如何输入进神经网络中的
摘要： 在全基因组选择（GS）中，通常使用基因分型数据，这些数据来源于一个组织或个体的DNA。这些数据通常是由高通量测序或基因分型技术得到的。为了将这些数据用作神经网络的输入，我们需要将它们转换为合适的格式。以下是这一过程的详细步骤： 基因分型数据: 通常，基因分型数据表示为二进制或三类变量。例如，对于一个 阅读全文
posted @ 2023-10-14 15:39 王哲MGG_AI 阅读(187) 评论(0) 推荐(0)
深度学习模型的基础
摘要： DL与其他模型：深度学习模型是统计学中的“半参数推断模型”的子集。它们通过堆叠多个处理隐藏层来推广人工神经网络，每个层都由许多神经元组成。 “深度”之意：“深度”这个词与知识通过连续的表示层被获取的方式有关。 工作原理： DL方法基于多层（“深度”）的人工神经网络。 不同的节点（“神经元”）从下一层 阅读全文
posted @ 2023-10-14 14:55 王哲MGG_AI 阅读(58) 评论(0) 推荐(0)
深度学习在多个领域的应用
摘要： 这段文字主要描述了深度学习（DL，Deep Learning）在多个领域中的应用，并提供了其实用性的实证证据。 深度学习的广泛应用：深度学习是一种强大的工具，已被用于开发各种人工智能系统、产品、设备和应用。这些产品涵盖了从社会科学到自然科学的各个领域。 高科技产品的应用：许多现代技术产品，如自动驾驶 阅读全文
posted @ 2023-10-14 14:14 王哲MGG_AI 阅读(184) 评论(0) 推荐(0)
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