Pachetul SFSI implementeaza proceduri de contractie si regresie de selectie variabila in cadrul Indexului de selectie. In acest depozit pastram cea mai recenta versiune (in curs de dezvoltare). Aceasta versiune contine datele complete utilizate in Lopez-Cruz si colab. (2020) (nu este furnizat prin versiunea CRAN) pentru dezvoltarea indicilor de selectie penalizati.
Instalarea pachetului
Instalarea pachetului SFSI necesita o versiune R mai mare de 3.5.0
Din CRAN (versiune stabila)
De la GitHub (versiune de dezvoltare)
Indici de selectie (SI)
Predictia valorilor de reproducere (u i ) pentru o trasatura tinta (y i ) se face de obicei folosind un index de selectie (SI) . In indicele de selectie toate informatiile disponibile contribuie la predictia i – lea candidat de selectie ca o combinatie liniara de forma:
I i = x i1 β i1 + x i2 β i2 + … + x ip β ip
sau (in notatie matriciala)
I i = x ‘ i β i
unde predictorii x i pot fi informatii indirecte din:
- Trasaturi corelate masurate la aceiasi candidati
- Masuratorile asupra aceleiasi trasaturi de interes colectate asupra persoanelor inrudite
In primul caz, imprumutul de informatii este asigurat de covarianta genetica dintre trasatura tinta si trasaturile masurate . Al doilea caz este o abordare de predictie bazata pe rudenie, deoarece imprumutul de informatii este luat din relatia genetica in randul indivizilor . Aceste relatii pot fi furnizate fie printr-o matrice de relatii bazata pe pedigree, fie pe markeri ( predictie genomica ).
Index de selectie standard
Greutatile β i = (β i1 , ..
viendo como se follan a mi mujer sin bragas en la calle
zofilia porno rspañol
videos de zofilia incestos gays
española follando videos de lucio saints
incestos lesbicos recopilacion pajas
mujer masturbandose venezolanas desnudas
mujeres normales desnudas española viciosa
tetona amateur forzadas a follar
peliculas porno gay españolas jovencitas pilladas masturbandose
sexo maduras españolas madre española follando con su hijo
porno obligado shemalehd
porno maduras en español vidio pirno
super tetudas maduras lesbianas tetonas
mamada a dos bocas abuela enculada
triple anal pareja follando en la playa
xxx gratis en español xxxgay
swingers españoles incestos jovencitas
follando en casa mujeres fornicando
porno amateur hd bbw abuelas
abuelas porno españolas madres que se follan a sus hijos
., β ip ) ‘sunt derivate prin minimizarea problemei de optimizare:
^ β i = arg min 1⁄2 E (u i – x ‘ i β i ) 2
Conform ipotezelor standard, solutia la problema de mai sus este
^ β i = P x-1 G xy
unde P x este matricea fenotipica varianta-covarianta dintre predictori, x i si G xy este un vector cu covarianta genetica intre predictorii x i si raspunsul y i .
Index de selectie penalizat
Coeficientii de regresie pot fi derivati prin imposibilitatea unei penalizari in functia de optimizare de mai sus ca
~ β i = arg min {1⁄2 E (u i – x ‘ i β i ) 2 + λ J ( β i )}
unde λ este un parametru de penalizare si J ( β i ) este o functie de penalizare pe coeficientii de regresie. O valoare λ = 0 produce coeficientii pentru indicele de selectie standard (ne-penalizat). Functiile de penalizare utilizate in mod obisnuit se bazeaza pe normele L1 si L2.
- Indicele de selectie penalizat L1. Se obtine folosind norma L1:
J ( β i ) = ∑j = 1 | β ij |
Aceasta problema nu are o solutie de forma inchisa; cu toate acestea, o solutie poate fi obtinuta folosind algoritmi iterativi, cum ar fi Regresia unghiului minim (LARS) (Efron, 2004) sau algoritmii de descindere a coordonatelor (Friedman, 2007). Acesti algoritmi sunt implementati in pachetul SFSI R folosind P x si G xy ca intrari.
- Indicele de selectie penalizat L2. Se obtine folosind norma L2:
J ( β i ) = 1⁄2∑j = 1β ij 2
In acest caz, solutia are urmatoarea forma inchisa:
~ β i = ( P x + λ ɪ ) -1 G xy
unde ɪ este o matrice de identitate.
- SI elastic-net penalizat. Un indice penalizat elastic-net considera ca o penalizare este o suma ponderata a ambelor norme,
J ( β i ) = α∑j = 1 | β ij | + 1⁄2 (1-α) ∑j = 1β ij 2
unde α este un parametru de ponderare.
L1-penalizat si L2-penalizat SI apar ca cazuri speciale ale indicelui Elastic-Net-penalizat atunci cand α = 1 si respectiv α = 0.
NOTA: In ceea ce priveste SI penalizat cu L1, daca α> 0, nu exista nicio solutie de forma inchisa. Solutiile pot fi obtinute folosind doar algoritmul Descoperire coordonate (Friedman, 2007). Aceasta metoda este implementata in pachetul SFSI R folosind P x, G xy si α ca intrari.
Index de selectie rar.
Un index de selectie penalizat care implica norma L1 este denumit Index de selectie rar, deoarece norma induce selectia variabila (raritate in coeficienti).
Documentatie (doua aplicatii)
-
Aplicare cu fenotipuri cu randament ridicat: Lopez-Cruz si colab. (Sci. Rep, 2020). Manuscris aici. Documentatie aici.
-
Aplicarea la predictia genomica: Lopez-Cruz si de los Campos (Genetica, 2021). Manuscris aici. Documentatie aici.
Cum se citeaza pachetul SFSI R
- Lopez-Cruz M, Olson E, Rovere G, Crossa J, Dreisigacker S, Mondal S, Singh R & de los Campos G (2020) . Indici de selectie regularizati pentru predictia valorii de reproducere utilizand date de imagine hiperspectrale. Rapoarte stiintifice , 10, 8195.
O intrare BibTeX pentru LaTeX este
Referinte
- Efron B, Hastie T, Johnstone I si Tibshirani R (2004) . Regresia unghiului minim. Analele Statisticii , 32 (2), 407–499.
- Friedman J, Hastie T, Hofling H & Tibshirani R (2007) . Optimizarea coordonatelor pe cale. Analele statisticilor aplicate , 1 (2), 302–332.
