で先週の投稿では、Best Linear Unbiased Prediction を使用して育種試験データを 1 つの表に統合しました。 下の表（大麦_geno_pheno.sas7bdat ) は、4 つの形質の表現型値と約 7000 の遺伝マーカーを含む約 300 のオオムギ系統を示しています。 この投稿では、予測モデリングのレビューJMP Genomics のツールを使用して複数のモデルを作成し、相互検証を通じてそれらを比較します。 相互検証の後、最も効果的なモデルを選択し、それを使用して実行できるスコアリング コード ファイルを作成します。相互評価そして子孫シミュレーション。
JMP Genomics の予測モデリング レビューは、複数のモデルをデータに当てはめて比較するためのワンストップ ショップです。 この例では、それぞれ固有の設定を持つ 4 つのモデル タイプを適合させます。 異なる設定を持つ同じモデル タイプの複数の反復を同じレビューに含めることができることに注意してください (つまり、LASSO と段階的選択を備えた一般的な線形モデル)。 Genomics Starter メニューからモデル タイプを選択することで、モデルを個別にフィッティングし、ホールドアウト データに対してテストすることもできることに注意してください。 また、モデルを個別にフィッティングすると、より詳細な出力が得られる場合があることにも注意してください。 この分析の結果は 2 つありました。1 つは、リッジ回帰モデルが表現型の予測に最も効果的であるという知識であり、2 つ目は、来週の分析の基礎として使用するスコアリング コード ファイルです。 JMP Genomics を使用した相互評価と子孫シミュレーション、パート 3: 相互評価、選択、および子孫シミュレーション。
先週の投稿では、Best Linear Unbiased Prediction を使用して育種試験データを 1 つの表に統合しました。 以下の表は、4 つの形質の表現型値と約 7000 の遺伝マーカーを含む約 300 のオオムギ系統を示しています。 この投稿では、予測モデリングのレビューJMP Genomics のツールを使用して複数のモデルを作成し、相互検証を通じてそれらを比較します。 相互検証後、最も効果的なモデルを選択し、それを使用して実行できるスコアリング コード ファイルを作成します。相互評価そして子孫シミュレーション。
