SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:du-11792"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:du-11792" > A novel generalized...

A novel generalized ridge regression method for quantitative genetics

Shen, Xia (författare)
Swedish University of Agricultural Sciences,Sveriges lantbruksuniversitet,Högskolan Dalarna,Statistik,Division of Computational Genetics, Swedish University of Agricultural Sciences, Uppsala,Institutionen för kliniska vetenskaper (KV),Department of Clinical Sciences
Alam, Moudud (författare)
Högskolan Dalarna,Statistik
Fikse, Freddy (författare)
Swedish University of Agricultural Sciences,Sveriges lantbruksuniversitet,Institutionen för husdjursgenetik (HGEN),Department of Animal Breeding and Genetics,Department of Animal Breeding and Genetics, Swedish University of Agricultural Sciences, Uppsala
visa fler...
Rönnegård, Lars (författare)
Swedish University of Agricultural Sciences,Sveriges lantbruksuniversitet,Högskolan Dalarna,Statistik,Institutionen för husdjursgenetik (HGEN),Department of Animal Breeding and Genetics
visa färre...
 (creator_code:org_t)
 
2013-04-01
2013
Engelska.
Ingår i: Genetics. - : Oxford University Press (OUP). - 0016-6731 .- 1943-2631. ; 193:4, s. 1255-1268
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • As the molecular marker density grows, there is a strong need in both genome-wide association studies and genomic selection to fit models with a large number of parameters. Here we present a computationally efficient generalized ridge regression (RR) algorithmfor situations where the number of parameters largely exceeds the number of observations. The computationally demanding parts of the method depend mainly on the number ofobservations and not the number of parameters. The algorithm was implemented in the R package bigRR based on the previously developed package hglm. Using such an approach, a heteroscedastic effects model (HEM) was also developed, implemented and tested. Theefficiency for different data sizes were evaluated via simulation. The method was tested for a bacteria-hypersensitive trait in a publicly available Arabidopsis dataset including 84 inbred lines and 216 130 SNPs. The computation of all the SNP effects required less than10 seconds using a single 2.7 GHz core. The advantage in run-time makes permutationtest feasible for such a whole-genome model, so that a genome-wide significance threshold can be obtained. HEM was found to be more robust than ordinary RR (a.k.a. SNPBLUP) in terms of QTL mapping, because SNP specific shrinkage was applied instead of acommon shrinkage. The proposed algorithm was also assessed for genomic evaluation and was shown to give better predictions than ordinary RR.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Biologi -- Genetik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Biological Sciences -- Genetics (hsv//eng)
LANTBRUKSVETENSKAPER  -- Bioteknologi med applikationer på växter och djur -- Genetik och förädling inom lantbruksvetenskap (hsv//swe)
AGRICULTURAL SCIENCES  -- Agricultural Biotechnology -- Genetics and Breeding in Agricultural Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

Heteroskedastic effects model
p>n problem
animal model
QTL mapping
R package: bigRR
General Microdata Analysis - methods
Allmänt Mikrodataaanalys - metod

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

  • Genetics (Sök värdpublikationen i LIBRIS)

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Shen, Xia
Alam, Moudud
Fikse, Freddy
Rönnegård, Lars
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Biologi
och Genetik
LANTBRUKSVETENSKAPER
LANTBRUKSVETENSK ...
och Bioteknologi med ...
och Genetik och förä ...
Artiklar i publikationen
Genetics
Av lärosätet
Högskolan Dalarna
Sveriges Lantbruksuniversitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy