Publications by Catalina Riquelme

1) Base model

31.05.2023

Fenotipo: SM300-Efficiency Modelo: Random Forest Significancia: No Datos: 54 SNP’s Finalidad: contruir un modelo base con el total de SNP’s (54) Preprocesamiento de datos Librerias library(readxl) library(randomForest) library(caret) library(dplyr) Lectura de los datos fenotipo <- "SM300_Efficiency" fenotipos_path <- "C:/Users/ca_re/OneD...

1889 sym 1 img

2) Gen model

31.05.2023

Fenotipo: SM300-Efficiency Modelo: Random Forest Significancia: No Datos: 54 SNP’s Finalidad: Realiza un modelo por cada gen (54 en total) Preprocesamiento de datos Librerias library(readxl) library(randomForest) library(caret) library(dplyr) Lectura de los datos fenotipo <- "SM300_Efficiency" fenotipos_path <- "C:/Users/ca_re/OneDrive/Des...

2085 sym

3) Top model

31.05.2023

Fenotipo: SM300-Efficiency Modelo: Random Forest Significancia: No Datos: 20 SNP’s (Más importantes) Finalidad: Arma progresivamente modelos, agregando genes con mayor importancia para el fenotipo (20 más importantes) Preprocesamiento de datos Librerias library(readxl) library(randomForest) library(caret) library(dplyr) library(ggplot2) ...

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Best model Top 20 genes

15.05.2023

Fenotipo: SM300-Efficiency Modelo: Random Forest Significancia: No Datos: Arma progresivamente modelos, agregando genes con mayor importancia para el fenotipo Preprocesamiento de datos Librerias library(readxl) library(randomForest) library(caret) library(dplyr) library(ggplot2) Lectura de los datos fenotipo <- "SM300_Efficiency" fenotipos...

2347 sym 1 img 1 tbl

54 models (one for each gene)

11.05.2023

Fenotipo: SM300-Efficiency Modelo: Random Forest Significancia: No Datos: Analiza cada gen (54 en total) Preprocesamiento de datos Librerias library(readxl) library(randomForest) library(caret) library(dplyr) Lectura de los datos fenotipo <- "SM300_Efficiency" fenotipos_path <- "C:/Users/ca_re/OneDrive/Desktop/Memoria/Desarrollo/fenotipos.xl...

2051 sym

Base model with 54 SNPs

10.05.2023

Fenotipo: SM300-Efficiency Modelo: Random Forest Significancia: No Datos: 54 SNP’s Preprocesamiento de datos Librerias library(readxl) library(randomForest) library(caret) library(dplyr) Lectura de los datos fenotipo <- "SM300_Efficiency" fenotipos_path <- "C:/Users/ca_re/OneDrive/Desktop/Memoria/Desarrollo/fenotipos.xlsx" lectura_datos <...

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