全基因組協會發發網-娛樂城研究（GWAS）捕魚達人apk著眼於大量人群，尋找有助於共同的多基因性狀（例如身高或肥胖）的基因。這些綜合研究經常發現大量微小的遺傳變異，這些變異在高個，肥胖等人群中更常見。它可能只是順風順水。
那麼科學家應該進一步研究哪些基因？雖然眾多的com博弈娛樂城可以使用推論算法來幫助提取GWAS結果，但很難知道該選擇哪一個。研究人員在5月2日發表於《美國人類遺傳學雜誌》上的報告中描述了他們認為是一種有效，公正的方法，可以為工作選擇最佳算法，即Benchmarker。
用來評估算法的大多數方法都會使研究人員偏向已被充分錶徵的基因，從而使科學家遠離發現真正新事物的機會。其他方法需要訪問並非總是容易獲得的獨立參考數據。
“我們有不同的優先級排序算法，但實際上我們不知道如何確定最佳算法。”哈佛醫學院博士研究生麗貝卡·卡恩（Rebecca Fine）說，他一直在與喬爾·赫希霍恩（Joel Hirschhorn）博士，首席醫學博士一起研究這一問題。波士頓兒童醫院的內分泌科醫師，還負責Broad研究所的新陳代謝計劃。 “我們不想依靠以前的’黃金標準新球網娛樂城或導入除原始GWAS數據以外的任何內容。”
從機器學習中藉用
Benchmarker借用了“交叉驗證”的機器學習概念，使研究人員可以將GWAS數據本身用作自己的控件。這個想法是要提取GWAS數據集並挑選出一條染色體。然後，基準地下539包牌算法將使用其餘21條染色體（除X和Y以外的所有染色體）的數據來預測單個染色體上的哪些基因最有可能有助於所研究的性狀。當依次對每個染色體重複此過程時，將合併算法標記的基因。然後通過將這組優先基因與原始GWAS結果進行比較來驗證算法。
Fine解釋說：“您在保留了一條染色體的GWAS上訓練算法，然後返回到該染色體，並詢問那些基因在GWAS原始結果中是否確實與強p值相關聯。” “儘管這些p值不能代表確切的’正確答案’，但它們確實會告訴您一些真正的遺傳關聯在哪裡。最終產品是對每種算法執行方式的評估。”
對標基準測試
Fine，Hirschhorn及其同事總結了20種不同特徵的方法後得出的結論是，組合多種策略通常可以取得最佳效果。他們還發現有證據表明，某些算法在尋找具有某些特徵的基因時性能最佳。
赫希霍恩說：“我們希望將開發出更多算法來回答GWAS之後的下一個關鍵問題：哪些基因和變異與人類特徵和疾病有因果關係，”。 “ Benchmarker方法可以作為一種無偏見的方法來找出哪一個阿爾戈里方法可以提供很大妞妞算牌的幫助。必發網可以用來回答這個問題的東西。”
該文章已從＆nbs重新發布財神娛樂城p;波士頓兒童醫院提供的材料注意：材料的長度和內容可能已被編輯。有關更多信息，請聯繫引用的來源。
參考：Fine等。 2019.基準測試：一種無偏見，關聯數據驅動的策略來評估基因優先級排序算法。美國人類遺傳學雜誌。 DOI：https：//doi.org/10.1016/j.ajhg.2019.03.027。
