【摘 要】
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正态分布性状的全基因组多位点关联分析已经发展成为一种可高效定位数量性状位点(QTLs)的手段,但目前的多位点关联分析方法却难以推广到离散性状和生存时间上来。离散性状和生存时间作为畜禽育种中重要的目标性状,往往比正态分布性状更具有研究意义。本研究通过将用于连锁分析的R语言glmnet程序拓展到全基因组关联研究(GWAS)中,并通过并行计算,提出一种适用于正态分布性状、离散性状和生存时间的高效定位大效
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正态分布性状的全基因组多位点关联分析已经发展成为一种可高效定位数量性状位点(QTLs)的手段,但目前的多位点关联分析方法却难以推广到离散性状和生存时间上来。离散性状和生存时间作为畜禽育种中重要的目标性状,往往比正态分布性状更具有研究意义。本研究通过将用于连锁分析的R语言glmnet程序拓展到全基因组关联研究(GWAS)中,并通过并行计算,提出一种适用于正态分布性状、离散性状和生存时间的高效定位大效应数量性状位点或核苷酸的全基因组回归方法,命名为LASSO-LSR法。该方法首先利用可并行计算的LASSO高效地选出具有非零遗传效应的数量性状核苷酸作为候选QTNs,然后用线性模型、广义线性模型或Cox比例风险模型对QTNs进行统计推断,以达到最终定位QTLs的目的。通过对比计算机模拟实验的结果和分析一系列已公开的数据集,系统地论证LASSO-LSR法对正态分布性状、二项分类性状和生存时间的适用性和实用性。并与一次只能检验一个SNP的全基因组混合模型(Fa ST-LMM)和线性混合模型-最小绝对压缩和选择算子(LMM-LASSO)法所得出的结果相比较,验证了LASSO-LSR法可以更加有效地定位和检测大效应QTLs和QTNs。
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