MDR公司

用于检测基因-基因和基因-环境相互作用的多因素降维软件。动机：人类基因的多态性被大量描述。确定哪些多态性和哪些环境因素与常见、复杂的疾病相关已成为一项艰巨的任务。这在一定程度上是因为任何单一遗传变异的影响都可能取决于其他遗传变异（基因-基因相互作用或上位性）和环境因素（基因-环境相互作用）。检测和描述多个因素之间的相互作用是一个统计和计算挑战。为了解决这个问题，我们开发了一种多因素降维（MDR）方法，将高维遗传数据压缩成一个维度，从而可以在相对较小的样本量中检测到相互作用。本文介绍了MDR方法和MDR软件包。结果：我们开发了一个程序，将MDR与交叉验证策略相结合，以估计多因素模型的分类和预测误差。该软件可用于分析2-15个遗传和/或环境因素之间的相互作用。数据集可能包含多达500个总变量和最多4000个研究对象。可用性：有关获取可执行代码、示例数据、示例分析和文档的信息可根据要求提供。联系方式：moore@phg.mc.vanderbilt.edu补充信息：所有补充信息请访问http://phg.mc.vanderbilt.edu/Software/MDR。

此软件的关键字

这里的任何内容都将在支持canvas元素的浏览器上被替换

zbMATH中的参考文献（参考 9篇文章 参考）

显示第1到第9个结果，共9个。
按年份排序(引用)

  1. Mathieu Emily，Nicolas Sounac，Florian Kroell，Magalie Houée-Bigot:基于基因的方法检测R中的基因-基因相互作用：GeneGeneInteR软件包（2020）不是zbMATH
  2. Yang，Cheng Hong；Yang，Huai Shuo；Chuang，Li Yeh:PBMDR：基于粒子群优化的多因子降维方法，用于检测多轨迹相互作用（2019）
  3. 张乐；郑，春秋；李，田；邢，雷；曾，韩；李，婷婷；杨欢；曹，贾；陈，巴东；周子元：构建一个稳健的大肠癌风险数学平台（2017）
  4. Ricceri，F.；Fassino，C.；Matullo，G.；Roggero，M.；Torrente，M.-L.；Vineis，P.；Terracini，L.：研究流行病学变量之间相互作用的代数方法（2012年）
  5. Mourad，Raphael；Sinoquet，Christine；Leray，Philippe：全基因组关联研究前连锁不平衡建模和数据维度缩减的层次贝叶斯网络方法（2011）ioport公司
  6. Amato，Roberto；Pinelli，Michele；D'andrea，Daniel；Miele，Gennaro；Nicodemi，Mario；Raiconi，Giancarlo；Cocozza，Sergio：模拟复杂疾病中基因-环境相互作用的新方法（2010）ioport公司
  7. Han，Bing；Park，Meeyoung；Chen，Xue Wen：基于马尔可夫毯的GWAS因果SNP检测方法（2010）ioport公司
  8. Moore，Jason H.；Gilbert，Joshua C.；Tsai，Chia Ti；Chiang，Fu Tien；Holden，Todd；Barney，Nate；White，Bill C.：检测、描述和解释人类疾病易感性遗传研究中上位性统计模式的灵活计算框架（2006）
  9. 韩龙，菲尔；洛伦兹，安迪：一种检测影响数量性状的上位性效应的计算方法（2005）