National University of Quilmes

定量表型预测此前多依赖单个位点与表型的相关性，难以刻画多位点共同作用。新方案在蒙特卡洛位点搜索之上加入二阶上位效应和按位点定制的氨基酸聚类，用序列距离与表型距离的相关性挑位点再做回归预测。在13个涵盖温度、酶活抑制、肌红蛋白浓度和视紫红质吸收波长的数据集上，同时启用三者的AC-MC-E在9个数据集取得最高R²，并在全部13个中位列前三。

定量表型预测此前多依赖单个位点与表型的相关性，难以刻画多位点共同作用。新方案在蒙特卡洛位点搜索之上加入二阶上位效应和按位点定制的氨基酸聚类，用序列距离与表型距离的相关性挑位点再做回归预测。在13个涵盖温度、酶活抑制、肌红蛋白浓度和视紫红质吸收波长的数据集上，同时启用三者的AC-MC-E在9个数据集取得最高R²，并在全部13个中位列前三。