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Iterative hard thresholding in genome-wide association studies: Generalized linear models prior weights and double sparsity

机译:全基因组关联研究中的迭代硬阈值:广义线性模型先验权重和双稀疏性

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摘要

Consecutive testing of single nucleotide polymorphisms (SNPs) is usually employed to identify genetic variants associated with complex traits. Ideally one should model all covariates in unison, but most existing analysis methods for genome-wide association studies (GWAS) perform only univariate regression.
机译:单核苷酸多态性(SNP)的连续测试通常用于识别与复杂性状相关的遗传变异。理想情况下,应该一致地对所有协变量建模,但是大多数用于全基因组关联研究(GWAS)的现有分析方法只能执行单变量回归。

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