<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Tengo una base de datos interactiva de 67 niveles de genes en varios especímenes ~ 100. Estos genes se eligieron por su probable actividad. Muchos de los genes interactúan con otros. Estoy tratando de determinar el mejor grupo de genes que se correlacionan con cada gen individual. Usando varias plataformas (utilidad de cribado de predictores, árbol / bosque potenciado en partición, cribado de respuesta en modelado y cribado en modelado), obtengo una jerarquía de genes similar, que tiene sentido biológico. Sin embargo, al utilizar la detección de respuestas en el modelo de ajuste, obtengo una jerarquía muy diferente, lo que tiene mucho menos sentido biológico. Cualquier idea de por qué la detección de respuesta en el modelo de ajuste es tan diferente.
Gracias, Neal
