Regression-based modeling of complex plant traits based on metabolomics data
- Bridging metabolomics with plant phenotypic responses is challenging. Multivariate analyses account for the existing dependencies among metabolites, and regression models in particular capture such dependencies in search for association with a given trait. However, special care should be undertaken with metabolomics data. Here we propose a modeling workflow that considers all caveats imposed by such large data sets.
Verfasserangaben: | Francisco Anastacio de Abreu e LimaORCiDGND, Lydia Leifels, Zoran NikoloskiORCiDGND |
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DOI: | https://doi.org/10.1007/978-1-4939-7819-9_23 |
ISBN: | 978-1-4939-7819-9 |
ISBN: | 978-1-4939-7818-2 |
ISSN: | 1064-3745 |
ISSN: | 1940-6029 |
Pubmed ID: | https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29761449 |
Titel des übergeordneten Werks (Englisch): | Plant Metabolomics |
Verlag: | Humana Press Inc. |
Verlagsort: | New York |
Publikationstyp: | Wissenschaftlicher Artikel |
Sprache: | Englisch |
Datum der Erstveröffentlichung: | 15.05.2018 |
Erscheinungsjahr: | 2018 |
Datum der Freischaltung: | 18.03.2022 |
Freies Schlagwort / Tag: | Metabolomics; Modeling; Plants; Prediction; R programing language; R software packages; Regression; Trait |
Band: | 1778 |
Seitenanzahl: | 7 |
Erste Seite: | 321 |
Letzte Seite: | 327 |
Organisationseinheiten: | Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Biochemie und Biologie |
DDC-Klassifikation: | 5 Naturwissenschaften und Mathematik / 57 Biowissenschaften; Biologie / 570 Biowissenschaften; Biologie |
Peer Review: | Referiert |