研究团队提出家系感知多基因预测基准
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研究团队提出家系感知多基因预测基准
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AI 综述
Ren G等研究团队基于All of Us第9版数据提出家系感知预测基准，用于在相同数据预算下比较多基因风险评分与机器学习模型；预印本报告，在14种二分类疾病性状中，最佳评分解释了5.7%—24.9%的疾病易感性尺度方差，多数性状的表现达到或超过已发表的商业及学术评分。 该基准将完整家系固定分配至发现、校准和测试数据分区，避免亲属跨分区造成数据泄漏，并保留一级亲属用于家系内评估；同时区分仅使用All of Us发现集训练的模型与使用外部全基因组关联研究汇总统计数据的模型。
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最新进展10月26日 08:00
用于多基因预测与基因组机器学习的家系感知型 All of Us 基准报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- 预印本 · 医学生信与数据分析用于多基因预测与基因组机器学习的家系感知型 All of Us 基准
研究者基于 All of Us 第9版建立家系感知型基准，在相同数据预算下比较多基因风险评分与机器学习模型。该基准将整个家系分配至固定数据分区，避免亲属跨分区泄漏，并保留一级亲属用于家系内评估。在14种二分类疾病性状中，最佳评分解释了5.7-24.9%的疾病易感性尺度方差，多数性状的表现达到或超过已发表的商业及学术评分。
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