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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供一种关于大型人群队列多性状的多位点关联分析方法，涉及遗传算法技术领域，采用“多位点初步筛选→多性状再次筛选”两阶段分析的策略，第一阶段建立多位点线性回归模型，探索求解系数的压缩估计方法；第二阶段建立多性状线性混合模型，提出性状间的相关主要来源于遗传相关的假设，基于此假设通过矩估计、Hutchinson估计和预条件共轭梯度下降法等数值优化技术快速参数估计值来获得检验统计量。本申请的上述方法能够发现更多微小效应和一因多效位点，对解析复杂性状或疾病遗传机理具有重要意义，并将其应用于大型队列GWAS数据，以期解密基因和人类疾病的关系，为人类疾病的预防和治疗提供帮助。
主权项：1.一种关于大型人群队列多性状的多位点关联分析方法，其特征在于：采用“多位点初步筛选→多性状再次筛选″两阶段分析的策略，第一阶段建立多位点线性回归模型，探索求解系数的压缩估计方法；第二阶段建立多性状线性混合模型，提出性状间的相关主要来源于遗传相关的假设，基于此假设通过矩估计、Hutchinson估计和预条件共轭梯度下降法等数值优化技术快速参数估计值来获得检验统计量；多位点初步筛选包含以下步骤：建立多重线性模型：Y＝Cα+Xβ+ε上述公式中，为性状列向量，n为样本含量；为校正矩阵，为其相应的效应向量；为基因型矩阵，q为标记的个数，为标记效应列向量，为随机误差项；对多重线性模型进行变量选择，即求解下列等式的最小值： 上述公式中，||·||w表示W范数，λ为调节参数；对d个复杂性状进行多位点初步筛选，d≥2，并对筛选结果取并集，X∪＝XS1∪...∪XSd表示多位点初筛得到的基因型矩阵，其中，XS11≤i≤d表示第i个性状得到的基因型矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种关于大型人群队列多性状的多位点关联分析方法
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