Ensembles of Graph Attention Networks Supervised by Genotype-to-Phenotype Structures Improved Genomic Prediction Performance
この論文は、遺伝子ネットワークなどのデータ駆動型事前知識を単独で組み込んだグラフ注意ネットワーク(GAT)モデルでは一貫した性能向上が見られなかったものの、多様な遺伝子型 - 表現型構造を統合した GAT アンサンブルモデルが、マウスの開花時間形質のゲノム予測において一貫して高い精度を達成したことを示しています。