Genomic Bayesian Methods Add-inは、ベイジアン一般化線形回帰（BGLR; de los Campos and Rodriguez 2014、Genetics 198：483-495）のラッパーです。 遺伝子マーカーの効果は、ベイズA、ベイズB、ベイズC、ベイズLASSO、またはベイズリッジ回帰を使用して推定できます。 このアドインのメソッドは、JMP Genomicsの相互検証モデル比較ツールと完全に統合されており、多くの異なるモデルの精度を比較できます。 さらに、適合モデルのマーカー効果はスコアファイルに保存され、その後JMP Genomicsの交配評価および子孫選択育種ツールにロードして、個体の育種価を予測し、交配を評価し、複数世代の育種における子孫をシミュレートできます。 。
次の図は、大麦データセットに適合したベイズB法を示しています。 予測された特性値と観測された特性値の間の相関が0.8777であることに注意してください。
次の図は、6回の反復で実行された3分割交差検証によって得られた予測特性値と観測特性値の間の相関の平均を示しています。 したがって、プロットに示されている相関関係は、テストされた各モデルの18回の実行で取得された平均です。 交差検定の実行ではベイズBの平均相関は0.5357ですが、交差検定なしのデータセット全体でのベイズBの相関は0.8777です（最初の図に示されています）。 この例は、予測精度のより現実的な測定値を取得するために、相互検証を通じてモデルを比較することの重要性を示しています。
