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定量性状的遗传预测：以身高为例的机器学习指南
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了机器学习和深度学习在生物领域的应用，重点是蛋白质折叠。但预测基因组中复杂性状的问题却受到较少关注。文章提供了最先进模型和相关问题的概述，以作为预测表型的新模型开发时的参考。以身高作为连续值表型的例子介绍了基准数据集、混杂因素、特征选择和评估指标。
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关键要点
- 机器学习和深度学习在生物领域取得成功，尤其是在蛋白质折叠方面。
- 基因组中复杂性状的预测问题受到较少关注。
- 文章概述了最先进的模型及其开发相关问题。
- 提供了预测表型新模型开发的参考。
- 以身高为例，介绍了基准数据集、混杂因素、特征选择和评估指标。
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