Ensembles of Graph Attention Networks Supervised by Genotype-to-Phenotype Structures Improved Genomic Prediction Performance
Hoewel het gebruik van data-gedreven prior-kennis in individuele Graph Attention Networks (GAT) modellen geen consistente verbetering opleverde voor de genomische voorspelling van bloeitijd bij maïs, resulteerde een ensemble van diverse GAT-modellen wel in een consistente prestatieverbetering door de integratie van complementaire genotype-naar-phenotype structuren.