論文の概要: Genetic prediction of quantitative traits: a machine learner's guide focused on height

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04028v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 05:43:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-10 01:24:34.541690
• Title: Genetic prediction of quantitative traits: a machine learner's guide focused on height
• Title（参考訳）: 定量的特徴の遺伝的予測:身長に着目した機械学習者の指導
• Authors: Lucie Bourguignon and Caroline Weis and Catherine R. Jutzeler and Michael Adamer
• Abstract要約: 本稿では,機械学習コミュニティにおけるアートモデルの現状と関連する微妙さについて概観する。 heightを連続評価された表現型の例として使用し、ベンチマークデータセット、共同創設者、機能選択、一般的なメトリクスを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine learning and deep learning have been celebrating many successes in the application to biological problems, especially in the domain of protein folding. Another equally complex and important question has received relatively little attention by the machine learning community, namely the one of prediction of complex traits from genetics. Tackling this problem requires in-depth knowledge of the related genetics literature and awareness of various subtleties associated with genetic data. In this guide, we provide an overview for the machine learning community on current state of the art models and associated subtleties which need to be taken into consideration when developing new models for phenotype prediction. We use height as an example of a continuous-valued phenotype and provide an introduction to benchmark datasets, confounders, feature selection, and common metrics.
• Abstract（参考訳）: 機械学習とディープラーニングは、生物学的問題、特にタンパク質折り畳み領域への応用で多くの成功を祝っている。 別の同様に複雑で重要な質問は、機械学習コミュニティ、すなわち遺伝学から複雑な特徴を予測することの比較的少ない関心を集めている。 この問題に取り組むには、関連する遺伝学文献の深い知識と、遺伝データに関連する様々な微妙な知識が必要である。 本ガイドでは,表現型予測のための新しいモデルを開発する際に考慮する必要がある,芸術モデルの現状と関連する微妙さについて,機械学習コミュニティに概説する。 heightを連続評価表現型の例として使用し、ベンチマークデータセット、共同創設者、機能選択、一般的なメトリクスを紹介します。

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