Application of high-dimensional feature selection: evaluation for genomic prediction in man.
Application of high-dimensional feature selection: evaluation for genomic prediction in man.
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DOI：
10.1038/srep10312
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发表时间：
2015-05-19
影响因子：
4.6
通讯作者：
Haley CS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bermingham ML;Pong-Wong R;Spiliopoulou A;Hayward C;Rudan I;Campbell H;Wright AF;Wilson JF;Agakov F;Navarro P;Haley CS
在这项研究中，我们研究了五种特征选择方法对混合模型（G-BLUP）和贝叶斯（Bayes C）预测方法性能的影响。我们使用全基因组SNP数据预测了2186名克罗地亚人和810名英国人的身高、高密度脂蛋白胆固醇（HDL）和体重指数（BMI）。使用所有SNP信息，Bayes C和G-BLUP在克罗地亚数据中的所有性状以及在预测英国数据时对高度和BMI的高多基因性状具有相似的预测性能。在英国数据中，Bayes C在预测HDL方面优于G-BLUP， HDL受中等大小基因座的影响。G-BLUP框架中SNP子集的监督特征选择为贝叶斯C提供了一种灵活、可推广且计算效率高的替代方案；但是，当使用监督特征选择时，需要仔细评估预测性能。
In this study, we investigated the effect of five feature selection approaches on the performance of a mixed model (G-BLUP) and a Bayesian (Bayes C) prediction method. We predicted height, high density lipoprotein cholesterol (HDL) and body mass index (BMI) within 2,186 Croatian and into 810 UK individuals using genome-wide SNP data. Using all SNP information Bayes C and G-BLUP had similar predictive performance across all traits within the Croatian data, and for the highly polygenic traits height and BMI when predicting into the UK data. Bayes C outperformed G-BLUP in the prediction of HDL, which is influenced by loci of moderate size, in the UK data. Supervised feature selection of a SNP subset in the G-BLUP framework provided a flexible, generalisable and computationally efficient alternative to Bayes C; but careful evaluation of predictive performance is required when supervised feature selection has been used.
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影响因子：
3.3
作者：
Habier, D.;Fernando, R. L.;Dekkers, J. C. M.
通讯作者：
Dekkers, J. C. M.
影响因子：
2.1
作者：
BUCHER, KD;FRIEDLANDER, Y;RIFKIND, BM
通讯作者：
RIFKIND, BM
影响因子：
3.3
作者：
de Los Campos G;Hickey JM;Pong-Wong R;Daetwyler HD;Calus MP
通讯作者：
Calus MP
影响因子：
3.5
作者：
Evans, David M.;Visscher, Peter M.;Wray, Naomi R.
通讯作者：
Wray, Naomi R.
DOI：
10.1186/1297-9686-41-51
发表时间：
2009-11-24
期刊：
Genetics, selection, evolution : GSE
影响因子：
--
作者：
Hayes BJ;Bowman PJ;Chamberlain AC;Verbyla K;Goddard ME
通讯作者：
Goddard ME