Gene Association Analysis of Quantitative Trait Based on Functional Linear Regression Model with Local Sparse Estimator
Notice bibliographique
Résumé
Functional linear regression models have been widely used in the gene association analysis of complex traits. These models retain all the genetic information in the data and take full advantage of spatial information in genetic variation data, which leads to brilliant detection power. However, the significant association signals identified by the high-power methods are not all the real causal SNPs, because it is easy to regard noise information as significant association signals, leading to a false association. In this paper, a method based on the sparse functional data association test (SFDAT) of gene region association analysis is developed based on a functional linear regression model with local sparse estimation. The evaluation indicators CSR and DL are defined to evaluate the feasibility and performance of the proposed method with other indicators. Simulation studies show that: (1) SFDAT performs well under both linkage equilibrium and linkage disequilibrium simulation; (2) SFDAT performs successfully for gene regions (including common variants, low-frequency variants, rare variants and mix variants); (3) With power and type I error rates comparable to OLS and Smooth, SFDAT has a better ability to handle the zero regions. The Oryza sativa data set is analyzed by SFDAT. It is shown that SFDAT can better perform gene association analysis and eliminate the false positive of gene localization. This study showed that SFDAT can lower the interference caused by noise while maintaining high power. SFDAT provides a new method for the association analysis between gene regions and phenotypic quantitative traits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».