文献类型： 中文期刊
作者： 李红旺 1 ; 杜杰 1 ; 杨润清 2 ;
作者机构： 1.上海交通大学农业与生物学院
2.中国水产科学研究院
关键词： LASSO;迭代加权最小二乘法;多QTL定位;模拟
期刊名称： 上海交通大学学报(农业科学版)
ISSN： 1671-9964
年卷期： 2014 年 32 卷 05 期
页码： 33-38
摘要： 此篇文章中,应用一种基于LASSO的算法去同时定位多个数量性状位点(QTL)。在QTL定位方法中,迭代加权最小二乘法(IRLS)和极大似然法(ML)在参数估计准确性和检测效率方面效果几乎一致。但是在参数估计的稳健性和计算速度方面,迭代加权最小二乘法又明显优于极大似然估计。结合参数的先验分布信息,基于贝叶斯理论的极大似然估计能够分析多QTL模型。然而迭代加权最小二乘估计不能很好的检测多QTL。目前贝叶斯分析已经成为一个多QTL定位的重要的途径,但它主要缺点是计算时间过长,并缺乏简单有效的显著性检验。通过循环坐标下降的LASSO方法可将全模型的系数同时压缩并使之趋进于零,因此该方法能应用于快速同时估计整个基因组的非零遗传效应位点。在这个研究中,应用基于LASSO的算法去同时定位多QTL。模拟证明LASSO方法比迭代加权最小二乘法具有更高的估计精度和检测效率。
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