El complemento Genomic Bayesian Methods es una envoltura de la regresión lineal generalizada bayesiana (BGLR; de los Campos y Rodríguez 2014, Genetics 198: 483-495). Los efectos de los marcadores genéticos se pueden estimar utilizando Bayes A, Bayes B, Bayes C, LASSO bayesiano o Regresión de la cresta bayesiana. Los métodos de este complemento están completamente integrados con la herramienta de comparación de modelos de validación cruzada de JMP Genomics, lo que permite comparar la precisión de muchos modelos distintos. Además, los efectos de los marcadores de los modelos ajustados se guardan en un archivo de puntuación que se puede cargar posteriormente en las herramientas de mejora de Evaluación cruzada y Selección de progenie en JMP Genomics para predecir los valores de reproducción de los individuos, evaluar cruces y simular las progenies en múltiples generaciones de reproducción .
La figura siguiente muestra el método Bayes B ajustado a un conjunto de datos de cebada. Observe que la correlación entre los valores de rasgos predichos y observados es 0,8777.
La figura a continuación muestra el promedio de correlación entre los valores de rasgos predichos y observados obtenidos mediante una validación cruzada de 3 veces ejecutada para 6 iteraciones. Por lo tanto, la correlación que se muestra en la gráfica es el promedio tomado en 18 corridas para cada modelo probado. Si bien la correlación promedio para Bayes B es 0.5357 en las ejecuciones de validación cruzada, la correlación para Bayes B en todo el conjunto de datos sin validación cruzada es 0.8777 (que se muestra en la primera figura). Este ejemplo muestra la importancia de comparar modelos a través de la validación cruzada para obtener una medida más realista de precisión predictiva.
