首页> 美国卫生研究院文献>Bioinformatics >MTG2: an efficient algorithm for multivariate linear mixed model analysis based on genomic information
【2h】

MTG2: an efficient algorithm for multivariate linear mixed model analysis based on genomic information

机译:MTG2:基于基因组信息的多元线性混合模型分析的高效算法

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

>Summary: We have developed an algorithm for genetic analysis of complex traits using genome-wide SNPs in a linear mixed model framework. Compared to current standard REML software based on the mixed model equation, our method is substantially faster. The advantage is largest when there is only a single genetic covariance structure. The method is particularly useful for multivariate analysis, including multi-trait models and random regression models for studying reaction norms. We applied our proposed method to publicly available mice and human data and discuss the advantages and limitations.>Availability and implementation: MTG2 is available in .>Contact: >Supplementary information: are available at Bioinformatics online.
机译:>摘要:我们开发了一种算法,用于在线性混合模型框架中使用全基因组SNP对复杂性状进行遗传分析。与当前基于混合模型方程式的标准REML软件相比,我们的方法要快得多。当只有一个遗传协方差结构时,优势最大。该方法对于多变量分析特别有用,包​​括用于研究反应标准的多特征模型和随机回归模型。我们将我们提出的方法应用于可公开获得的小鼠和人类数据,并讨论了其优势和局限性。>可用性和实现方式:MTG2可在。>联系人: >补充信息中找到: 可从生物信息学在线获得。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号