本文關(guān)鍵詞： 貝葉斯多元回歸 全基因組關(guān)聯(lián)分析 多重比較 動物育種 計算生物學(xué)　出處：《黑龍江畜牧獸醫(yī)》2016年21期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了研究貝葉斯統(tǒng)計在家畜全基因組關(guān)聯(lián)分析(GWAS)中的應(yīng)用,試驗采用了貝葉斯多元回歸(BMR)方法,主要討論其理論基礎(chǔ)、處理SNPs間局部高相關(guān)性和后驗Ⅰ型錯誤率(PER)在控制GWAS中假陽性(FP)問題中的應(yīng)用,并基于模擬數(shù)據(jù)來比較該方法的性質(zhì)。結(jié)果表明:1)即使預(yù)測變量間存在由連鎖不平衡(LD)導(dǎo)致的潛在相關(guān)性,BMR也可以成功地應(yīng)用在全基因組預(yù)測問題中;2)在真陽性檢測和低假陽性方面,本方法仍然具有較為優(yōu)良的性質(zhì)。說明貝葉斯多元回歸方法可以得到優(yōu)良的推斷結(jié)果,但是QTL加性效應(yīng)估計值可能出現(xiàn)與模擬數(shù)據(jù)"真"值正負號相反的情況。
[Abstract]:In order to study the application of Bayesian statistics in the whole genome association analysis of livestock, the Bayesian multivariate regression (BMR) method was used in the experiment, and its theoretical basis was discussed. The application of dealing with local high correlation between SNPs and type I error rate (per) in the control of false positive GWAS. The properties of this method are compared based on simulated data. The results show that even if there is a potential correlation between predictive variables caused by linkage disequilibrium (LDD), BMR can be successfully used in the whole genome prediction problem. Testing and low false positives, This method still has good properties. It shows that Bayesian multivariate regression method can obtain good inferences, but the QTL additive effect estimation may be opposite to the "true" value of simulated data.
【作者單位】： 河套學(xué)院農(nóng)學(xué)系;愛荷華州立大學(xué)動物科學(xué)系;河套學(xué)院土木工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(31460594) 國家留學(xué)基金委項目(201308155140) 河套學(xué)院教學(xué)研究項目(HTXYJZ14005)
【分類號】：S813.1

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1 范春國;電子計算機在我國畜牧業(yè)上的應(yīng)用[J];草與畜雜志;1985年04期

2 ;[J];;年期

，

本文編號：1501069