Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo sinh học: "Genome-wide prediction of discrete traits using bayesian regressions and machine learning"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo sinh học: "Genome-wide prediction of discrete traits using bayesian regressions and machine learning"
Kiên Trung
94
12
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về sinh học được đăng trên tạp chí sinh học quốc tế đề tài: Genome-wide prediction of discrete traits using bayesian regressions and machine learning | González-Recio and Forni Genetics Selection Evolution 2011 43 7 http www.gsejournal.Org content 43 1 7 GSE Ge n et i cs Selection Evolution RESEARCH Open Access Genome-wide prediction of discrete traits using bayesian regressions and machine learning Oscar Gonzalez-Recio 1 Selma Forni2 Abstract Background Genomic selection has gained much attention and the main goal is to increase the predictive accuracy and the genetic gain in livestock using dense marker information. Most methods dealing with the large p number of covariates small n number of observations problem have dealt only with continuous traits but there are many important traits in livestock that are recorded in a discrete fashion e.g. pregnancy outcome disease resistance . It is necessary to evaluate alternatives to analyze discrete traits in a genome-wide prediction context. Methods This study shows two threshold versions of Bayesian regressions Bayes A and Bayesian LASSO and two machine learning algorithms boosting and random forest to analyze discrete traits in a genome-wide prediction context. These methods were evaluated using simulated and field data to predict yet-to-be observed records. Performances were compared based on the models predictive ability. Results The simulation showed that machine learning had some advantages over Bayesian regressions when a small number of QTL regulated the trait under pure additivity. However differences were small and disappeared with a large number of QTL. Bayesian threshold LASSO and boosting achieved the highest accuracies whereas Random Forest presented the highest classification performance. Random Forest was the most consistent method in detecting resistant and susceptible animals phi correlation was up to 81 greater than Bayesian regressions. Random Forest outperformed other methods in correctly classifying resistant and susceptible animals in the two pure swine lines evaluated. Boosting and Bayes A were more accurate with crossbred data. Conclusions The .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo môn Bao bì thực phẩm: Bao bì tự hủy sinh học từ tinh bột
Mẫu Báo cáo Tuần sinh hoạt tập thể đầu năm học 2013 - 2014
Hướng dẫn lập báo cáo đa dạng sinh học (Ban hành kèm theo Công văn số 2149/TCMT-BTĐDSH, ngày 14 tháng 9 năm 2016 của Tổng cục Môi trường)
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "THỬ NGHIỆM TẠO CHẾ PHẨM LÂN SINH HỌC VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ CỦA CHẾ PHẨM ĐẾN MỘT SỐ CHỈ TIÊU SINH LÍ HÓA SINH CỦA CÂY LẠC (Arachis hypogaea L.)"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Những dẫn liệu về đặc điểm hình thái và sinh sản của Nhông cát Rivơ - Leiolepis reevesii (Gray,1831)."
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Bằng chứng về hiệu quả của các can thiệp trong chăm sóc trẻ sơ sinh: có đơn vị chăm sóc sơ sinh huyện giải quyết các vấn đề về sức khỏe trẻ sơ sinh trong Như Thành và các bệnh viện Ngọc Lặc, tỉnh Thanh Hóa, Việt Nam?"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Rèn luyện kỹ năng thực hành cho học sinh để nâng cao chất lượng dạy học chương trình sinh học lớp 10 THPT"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Đặc điểm sinh sản của cá Tráp vây vàng - acanthopagrus latus (Houttuyn, 1782) ở vùng ven biển Thừa Thiên Huế"
Luận văn Thạc sĩ Khoa học lâm nghiệp: Nghiên cứu đặc điểm sinh thái của loài Vượn cao vít (Nomascus Natusus Kuncke d’ Herculais, 1884) làm cơ sở cho việc phục hồi sinh cảnh tại khu bảo tồn loài và sinh cảnh Vượn cao vít, huyện Trùng Khánh, tỉnh Cao Bằng
Bài giảng Sinh lý học - Trường Cao đẳng Y tế Quảng Nam 2008
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.