Il Genomic Bayesian Methods Add-in è un wrapper della regressione lineare generalizzata bayesiana (BGLR; de los Campos e Rodriguez 2014, Genetics 198:483-495). Gli effetti dei marcatori genetici possono essere stimati utilizzando Bayes A, Bayes B, Bayes C, Bayesian LASSO o Bayesian Ridge Regression. I metodi in questo componente aggiuntivo sono completamente integrati con lo strumento Cross Validation Model Comparison in JMP Genomics, consentendo il confronto dell'accuratezza di molti modelli distinti. Inoltre, gli effetti dei marcatori dei modelli adattati vengono salvati in un file di punteggio che può essere successivamente caricato negli strumenti di allevamento Cross Evaluation e Progeny Selection in JMP Genomics per prevedere i valori di allevamento degli individui, valutare gli incroci e simulare le progenie in più generazioni di allevamento .
La figura seguente mostra il metodo Bayes B adattato a un set di dati sull'orzo. Si noti che la correlazione tra i valori dei tratti previsti e osservati è 0,8777.
La figura seguente mostra la media della correlazione tra i valori dei tratti previsti e osservati ottenuti dalla convalida incrociata di 3 volte eseguita per 6 iterazioni. Pertanto, la correlazione mostrata nel grafico è la media rilevata su 18 esecuzioni per ciascun modello testato. Mentre la correlazione media per Bayes B è 0,5357 nelle esecuzioni di convalida incrociata, la correlazione per Bayes B nell'intero set di dati senza convalida incrociata è 0,8777 (mostrata nella prima figura). Questo esempio mostra l'importanza di confrontare i modelli attraverso la convalida incrociata per ottenere una misura più realistica dell'accuratezza predittiva.
