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【2h】

Improved inference and prediction of bacterial genotype-phenotype associations using pangenome-spanning regressions

机译：利用Pangenome-跨越回归改善了细菌基因型 - 表型关联的推理和预测

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John A. Lees; T. Tien Mai; Marco Galardini; Nicole E. Wheeler; Jukka Corander;
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年度 2019
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1. Improved Prediction of Bacterial Genotype-Phenotype Associations Using Interpretable Pangenome-Spanning Regressions [J] . John A. Lees, T. Tien Mai, Marco Galardini, MBio . 2020,第4期

机译：使用可解释的Pangenome跨越回归改善了细菌基因型 - 表型关联的预测
2. Cox regression increases power to detect genotype-phenotype associations in genomic studies using the electronic health record [J] . Jacob J. Hughey, Seth D. Rhoades, Darwin Y. Fu, BMC Genomics . 2019,第1期

机译：COX回归增加了使用电子健康记录检测基因组研究中基因型表型关联的功率
3. Bayesian quantile regression joint models: Inference and dynamic predictions [J] . Yang Ming, Luo Sheng, DeSantis Stacia Statistical methods in medical research . 2019,第8期

机译：贝叶斯分位数回归联合模型：推论和动态预测
4. Genotype-phenotype associations: substitution models to detect evolutionary associations between phenotypic variables and genotypic evolutionary rate [C] . Timothy D. OConnor, Nicholas I. Mundy Intelligent Systems for Molecular Biology . 2009

机译：基因型 - 表型关联：替代模型以检测表型变量与基因型进化率之间的进化关联
5. Inference and Prediction for High Dimensional Data via Penalized Regression and Kernel Machine Methods. [D] . Minnier, Jessica Nicole. 2012

机译：通过罚回归和核机方法对高维数据进行推理和预测。
6. Improved Prediction of Bacterial Genotype-Phenotype Associations Using Interpretable Pangenome-Spanning Regressions [O] . John A. Lees, T. Tien Mai, Marco Galardini, 2020

机译：使用可解释的全基因组跨度回归分析改进对细菌基因型-表型关联的预测
7. Cox regression increases power to detect genotype-phenotype associations in genomic studies using the electronic health record [O] . Jacob J. Hughey, Seth D. Rhoades, Darwin Y. Fu, 2019

机译：COX回归增加了使用电子健康记录检测基因组研究中基因型表型关联的功率

Improved inference and prediction of bacterial genotype-phenotype associations using pangenome-spanning regressions

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