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【2h】

Improving the interpretability of random forest models of genetic association in the presence of non-additive interactions

机译：在非添加性相互作用存在下提高遗传结合随机林模型的可解释性

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Alena Orlenko; Jason H Moore;
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年度 2020
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1. A comparison of methods for interpreting random forest models of genetic association in the presence of non-additive interactions [J] . Alena Orlenko, Jason H. Moore BioData Mining . 2021,第1期

机译：在非添加性相互作用存在下解释遗传结合随机林模型的方法比较
2. Building a genetic risk model for bipolar disorder from genome-wide association data with random forest algorithm [J] . Li-Chung Chuang, Po-Hsiu Kuo Scientific reports. . 2017,第1期

机译：随机林算法从基因组关联数据构建双相障碍的遗传风险模型
3. An improved random forest-based computational model for predicting novel miRNA-disease associations [J] . Dengju Yao, Xiaojuan Zhan, Chee-Keong Kwoh BMC Bioinformatics . 2019,第1期

机译：一种改进的基于随机林的计算模型预测新的miRNA疾病关联
4. Detection of SNP-SNP Interactions in Genome-wide Association Data Using Random Forests and Association Rules [C] . Tung Nguyen, Ly Le International Conference on Software, Knowledge Information Management and Applications . 2018

机译：使用随机森林和关联规则检测全基因组关联数据中的SNP-SNP相互作用
5. Bayesian Analysis of Case-control Genetic Association Studies in the Presence of Population Stratification or Genetic Model Uncertainty [D] . Wang, Linglu 2011

机译：存在种群分层或遗传模型不确定性的病例控制遗传关联研究的贝叶斯分析
6. A comparison of methods for interpreting random forest models of genetic association in the presence of non-additive interactions [O] . Alena Orlenko, Jason H. Moore 2021

机译：在非添加性相互作用存在下解释遗传结合随机林模型的比较
7. A comparison of methods for interpreting random forest models of genetic association in the presence of non-additive interactions. [O] . Alena Orlenko, Jason H Moore 2021

机译：在非添加性相互作用存在下解释遗传关联随机林模型的比较。

Improving the interpretability of random forest models of genetic association in the presence of non-additive interactions

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