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METHODS AND COMPOSITIONS FOR IMPUTING OR PREDICTING GENOTYPE OR PHENOTYPE

机译:用于抵抗或预测基因型或表型的方法和组合物

摘要

Methods and compositions to impute or predict genotype, haplotype, molecular phenotype, agronomic phenotypes, and/or coancestry are provided. Methods and compositions provided include using latent space to generate latent space representations or latent vectors that are independent of underlying genotypic or phenotypic data. The methods may include generating a universal latent space representation by encoding discrete or continuous variables derived from genotypic or phenotypic data into latent vectors through a machine learning-based encoder framework. Provided herein are universal methods of parametrically representing genotypic or phenotypic data obtained from one or more populations or sample sets to impute or predict a genotype or phenotype of interest.
机译:提供了赋予或预测基因型,单倍型,分子表型,农艺表型和/或共甘豆型的方法和组合物。 提供的方法和组合物包括使用潜在空间产生潜在的空间表示或潜在的载体,这些潜在空间表示与潜在的基因型或表型数据无关。 该方法可以包括通过通过基于机器学习的编码器框架编码从基因型或表型数据衍生的离散或连续变量来产生通用潜空间表示。 本文提供了参数表示从一种或多种群体或样品组获得的基因型或表型数据的普遍方法,以赋予或预测感兴趣的基因型或表型。

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