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Genome wide association analysis of the 16th QTL- MAS Workshop dataset using the Random Forest machine learning approach

机译:使用随机森林机器学习方法对第16个QTL-MAS Workshop数据集进行全基因组关联分析

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摘要

BackgroundGenome wide association studies are now widely used in the livestock sector to estimate the association among single nucleotide polymorphisms (SNPs) distributed across the whole genome and one or more trait. As computational power increases, the use of machine learning techniques to analyze large genome wide datasets becomes possible.
机译:背景技术目前,基因组范围的关联研究已广泛用于畜牧业,以估计分布在整个基因组中的单核苷酸多态性(SNP)与一个或多个性状之间的关联。随着计算能力的提高,使用机器学习技术来分析大型全基因组数据集成为可能。

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