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郭子建；王万杰；蔡·T·托尼；李洪哲

高维线性模型中遗传相关性的最佳估计。 （英语） Zbl 1478.62193号

美国统计协会。 114，编号525，358-369（2019）.
摘要：基于全基因组关联数据估计两个性状之间的遗传相关性是遗传学研究中的一个重要问题。在高维线性模型的框架中，我们引入了两种遗传相关性度量，并为其开发了最优估计。一种是遗传协方差，它被定义为两个回归向量的内积，另一种是基因相关性，它是通过长度归一化的内积。我们提出了函数去偏倚估计量（FDE），它包括一个初始估计步骤和一个插入式标度Lasso估计量，以及一个进一步的偏差校正步骤。我们还开发了回归向量二次泛函的估计量，可用于估计每个性状的遗传力。估计量被证明是最小最大速率最优的，并且可以有效地实现。仿真结果表明，FDE比简单的插件估计提供了更好的遗传相关性估计。FDE还用于分析具有多个性状的酵母分离物数据集，以估计这些性状之间的遗传相关性。

引用于9文件

MSC公司：

62J05型 线性回归；混合模型
62甲12 多元分析中的估计
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

遗传相关性；全基因组关联研究；内积；最小最大收敛速度；二次泛函

软件：

特征棱镜；MTG2系列
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Z.Guo}等人，《美国统计学会期刊》第114期，第525、358--369号（2019年；Zbl 1478.62193）
全文： 内政部 链接

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