Meta-análisis para evaluar eficiencia de selección genómica en cereales: Meta-analysis for evaluating the efficiency of genomic selection in cereals

La selección genómica (SG) es usada para predecir el mérito de un genotipo respecto a un carácter cuantitativo a partir de datos moleculares o genómicos. Estadísticamente, la SG requiere ajustar un modelo de regresión con múltiples variables predictoras asociadas a los estados de los marcadores moleculares (MM). El modelo se calibra en una población en la que hay datos fenotípicos y genómicos. La abundancia y la correlación de la información de los MM dificultan la estimación, y por ello existen distintas estrategias para el ajuste del modelo basadas en: mejor predictor lineal insesgado (BLUP), regresiones Bayesianas y aprendizaje automático. La correlación entre el fenotipo observado y el mérito genético predicho por el modelo ajustado, provee una medida de eficiencia (capacidad predictiva) de la SG. El objetivo de este trabajo fue realizar un meta-análisis de la eficiencia de la SG en cereales. Se realizó una revisión sistemática de estudios relacionados a SG y se llevó a cabo un meta-análisis, para obtener una medida global de la eficiencia de la SG en trigo y maíz, bajo diferentes escenarios (cantidad de MM y método estadístico usado para la SG). El metaanálisis indicó un coeficiente de correlación promedio de 0,61 entre los méritos genéticos predichos y los fenotipos observados. No se observaron diferencias significativas en la eficiencia de la SG realizada con modelos basados en BLUP (RR-BLUP y GBLUP), enfoque estadístico más comúnmente usado. El incremento de MM no cambia significativamente la eficiencia de la SG.

Genomic selection (GS) is used to predict the merit of a genotype with respect to a quantitative trait from molecular or genomic data. Statistically, GS requires fitting a regression model with multiple predictors associated with the molecular markers (MM) states. The model is calibrated in a population with phenotypic and genomic data. The abundance and correlation of MM information make model estimation challenging. For that reason there are diverse strategies to adjust the model: based on best linear unbiased predictors (BLUP), Bayesian regressions and machine learning methods. The correlation between the observed phenotype and the predicted genetic merit by the fitted model provides a measure of the efficiency (predictive ability) of the GS. The objective of this work was to perform a metaanalysis on the efficiency of GS in cereals. A systematic review of related GS studies and a meta-analysis, in wheat and maize, was carried out to obtain a global measure of GS efficiency under different scenarios (MM quantity and statistical models used in GS). The meta-analysis indicated an average correlation coefficient of 0.61 between observed and predicted genetic merits. There were no significant differences in the efficiency of the GS based on BLUP (RR-BLUP and GBLUP), the most common statistical approach. The increase of MM data, make GS efficiency do not vary widely.

The predictive accuracy of hypoxic scoring for prediction of adverse outcome in neonates born with asphyxia

Background: Birth asphyxia is a major contributor to neonatal mortality. Fetal hypoxia followed by asphyxia is common cause of brain injury in term infants. Hypoxia score has shown to be accurate enough to predict adverse outcome in asphyxiated neonates. But controversies exist regarding predictive accuracy of hypoxia score. So we conducted this study. Objective to assess the predictive accuracy of hypoxic scoring for prediction of adverse outcome in neonates born with asphyxia.Methods: 170 neonates were screed for hypoxia score. Neonates were labelled as positive or negative. Then all neonates were followed-up for 7 days. If neonate died within 7days, then case was confirmed as positive or negative. Data was analysed by using SPSS 20. 2x2 table was developed to calculate sensitivity, specificity, PPV, NPV and predictive accuracy of hypoxia score.Results: The mean Apgar score at birth was 5.01'0.83. The sensitivity of hypoxia score was 87.8%, specificity was 90.9%, PPV was 90%, NPV was 88.9% while predictive accuracy was 89.4% taking actual adverse outcome as gold standard.Conclusions: The predictive accuracy of hypoxia score was high for prediction of adverse outcome in asphyxiated neonates.

El efecto de fiabilidad predictiva en aprendizaje causal humano no se ve afectado por el sobreentrenamiento / The effect of predictive reliability on human causal learning is not affected by overtraining

Resumen Los estudios previos en aprendizaje causal humano han demostrado que la historia predictiva de los estímulos influye en su asociabilidad (es decir, en la facilidad con la que estos entran posteriormente en asociaciones). En la Fase 1 de estos estudios, se dan las condiciones para que los participantes aprendan que la mitad de los estímulos son predictores fiables de sus resultados y la otra mitad son predictores no fiables. En la Fase 2, todos los estímulos se emparejan por igual con nuevos resultados. Se ha observado consistentemente que los participantes estiman que la probabilidad de ocurrencia de los resultados de la Fase 2 es más probable en presencia de los predictores fiables de la Fase 1 que en presencia de los no fiables. Se presenta un experimento en el que se demuestra que una reducción en el entrenamiento de la Fase 1 no afecta a la magnitud de este efecto de fiabilidad predictiva. Este resultado es inconsistente con la idea de que el efecto de fiabilidad predictiva se produce a consecuencia de cambios en la asociabilidad de los estímulos durante la Fase 1. Se discute una interpretación alternativa del efecto en términos del aprendizaje y generalización de reglas de actuación en la tarea.

Abstract Previous studies in human causal learning have demonstrated that the predictive history of the stimuli influences their associability (i.e., readiness with which they enter into associations subsequently). Participants receive initial training in which they can learn that half of the cues are accurate predictors of their outcomes, and the other half are poorer predictors (Stage 1). Subsequently, all cues are equally predictive of a new outcome (Stage 2). On test, participants rate the likelihood that the cues would produce Stage 2 outcomes. It has been consistently found that participants rate the cues that were accurate predictors in Stage 1 higher than poorer predictors. A new experiment is reported demonstrating that a reduction of the length of Stage 1 training does not affect the magnitude of this predictive accuracy effect. This finding is inconsistent with the notion that the effect is a consequence of changes in the associability of the cues on Stage 1. An alternative interpretation of the effect in terms of learning and generalization of performance rules of is considered.

Predictive Accuracy of Mandibular Ramus Flexure as a Morphologic Indicator of Sex Dimorphism in Jordanians / Exactitud Predictiva de la Flexura de la Rama Mandibular como Indicador Morfológico de Dimorfismo Sexual en Jordanos

The present study investigated the validity of mandibular ramus flexure in sex differentiation among young Jordanian adults using Orthopantomographic images in a double blind study. A normative sample comprised of 419 images was selected, of which 126 belonged to male patients and 293 images to females. The exclusion criteria used in the selection involved excluding images that showed marked loss of mandibular molars, over erupted, tilted, anomalous molars and teeth or mandibles associated with pathology. Each image was examined for the presence of a flexure on the posterior margin of the ramus at the occlusal plane. The posterior margin of the ramus was carefully traced graphically and the occlusal plane level was delineated as guided by the height of cusp tips at the occlusal surfaces of the mandibular molars. The ramus flexure was more accurately diagnostic for females (94.6%), than for males (47.6%); this gave rise to an overall diagnostic accuracy of 70.9% which is far below the reported 90.6-99.0% by Loth & Henneberg. Our results, however, agreed with some reported findings of other researchers. In conclusion, ramus flexure provides a moderately acceptable predictive accuracy and could be considered as a supplementary rather than a definitive mean of sex determination. In sexing unknown skeletal remains, it is necessary to employ as many methods or traits as possible instead of relying on one morphological trait.

El presente estudio investigó la validez de flexura de la rama mandibular en la diferenciación sexual entre adultos jóvenes jordanos utilizando imágenes de ortopantomografías, en un estudio doble ciego. Se seleccionó una muestra normativa compuesta de 419 imágenes, de las cuales 126 pertenecían a hombres y 293 a mujeres. Se excluyeron imágenes que mostraron una pérdida marcada de los molares mandibulares, dientes sobre erupcionados o inclinados, molares anómalos y los dientes o mandíbulas con enfermedad. Cada imagen fue examinada para detectar la presencia de un ángulo en el margen posterior de la rama en el plano oclusal. El margen posterior de la rama mandibular fue trazado gráficamente y el plano oclusal se delineó estableciendo como guía la altura de las puntas cuspídeas en las superficies oclusales de los molares mandibulares. La flexura de la rama mandibular fue más precisa en el diagnóstico de las mujeres (94,6%) que para los hombres (47,6%); con una precisión diagnóstica global del 70,9%, la cual es inferior a la reportada por Loth & Henneberg entre 90,6­99,0%. Nuestros resultados, concuerdan con algunos hallazgos reportados por otros investigadores. En conclusión, la flexura de la rama mandibular proporciona una exactitud de predicción moderadamente aceptable y podría ser considerada como un complemento en lugar de un medio definitivo de la determinación del sexo. En restos óseos desconocidos, es necesario emplear la mayor cantidad de métodos o rasgos posibles que depender de un solo rasgo morfológico.