Scalable penalized regression boosts accuracy and computational efficiency for single- and cross-ancestry polygenic prediction
यह शोध पत्र एक स्केलेबल पेनलाइज्ड रिग्रेशन फ्रेमवर्क पेश करता जिसमें स्पाइक-एंड-स्लैब लासोसम (SSL) और इसका प्रायोर-इन्फॉर्म्ड एक्सटेंशन (pSSL) शामिल है, जो यूरोसेंट्रिक पूर्वाग्रहों को संबोधित करते हुए सिंगल- और क्रॉस-एंसेस्ट्री पॉलीजेनिक स्कोर की भविष्य कहने वाली सटीकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता दोनों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं।