数据集概述
本数据集为贝叶斯多变量先行依赖模型联合预测多数量性状的研究数据，包含模拟数据及说明文档。通过模拟六种场景、每种场景重复30次生成数据，用于验证该模型在表型预测中的准确性与稳健性，支持基因组学领域的表型预测研究。
文件详解
- README_for_simulation_datasets.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：包含论文背景说明、数据描述（六种模拟场景、30次重复的实验设计）及各重复中训练表型、训练基因型、验证基因型、验证真实育种值等文件的说明。
- simulation_datasets.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含六种模拟场景的重复数据，每个重复包含training_phenotypes.txt（训练表型）、training_genotypes.txt（训练基因型）、validation_genotypes.txt（验证基因型）、validation_TrueBreedingValues.txt（验证真实育种值）四个文本文件。
数据来源
论文“Joint prediction of multiple quantitative traits using a Bayesian multivariate antedependence model”
适用场景
- 基因组表型预测研究：验证贝叶斯多变量先行依赖模型在多数量性状联合预测中的准确性与稳健性。
- 生物信息学算法对比：对比该模型与传统方法（Bayes A、多性状Bayes A）在不同场景下的预测性能。
- 复杂性状遗传分析：支持人类遗传流行病学、动植物育种中多复杂性状的联合表型预测研究。
- 模拟数据方法学研究：为基因组学模拟实验的设计与验证提供参考案例。
