GLM模型中,将每个SNP作为固定因子进行回归分析,进行显著性检验,P值就是GWAS分析的p-value,effect就是SNP的effect值。如果有其它因素需要考虑,就放到协变量里面,比如性别,PCA,Q矩阵等。 重点是对每个SNP做回归分析,提取effect和p-value。 3. 合并数据 TASSEL分析中,需要将分析的表型和基因型数据进行合并,合并为一个...
remotes::install_github("willtownes/glmpca") Usage library(glmpca) #create a simple dataset with two clusters mu<-rep(c(.5,3),each=10) mu<-matrix(exp(rnorm(100*20)),nrow=100) mu[,1:10]<-mu[,1:10]*exp(rnorm(100)) clust<-rep(c("red","black"),each=10) Y<-matrix(rpois(...
这里使用的是plink格式的表型和PCA结果,使用的是plink.raw文件为基因型数据 将其转化为gapit软件需要的格式 定义基因型和位置信息,定义表型,定义协变量,定义模型为GLM 结果文件为:GAPIT.GLM.V3.GWAS.Results.csv 3. GLM模型结果文件 结果文件如下:包括: SNP名称 染色体 物理位置 P值 # 重点关注 maf Rsquare.of...
PCAPuccinia striiformisf. sp.triticiWheatYellow rust (YR), caused by Puccinia striiformis f. sp. tritici, is one of the most important diseases of the wheat crop in all growing areas of the world. Screening of wheat genotypes for resistance in the frame of multi-environmental trials (METs) ...
主成分分析(PCA)可以有效地压缩原始数据中冗余的信息减少计算负担提高算法效率。通过这种方式。我们不仅能够减少特征维度。还能保持大部分的数据信息,从而确保模型在大数据集上的高效运行。一个理想得协变量矩阵应该能够在合理的计算时间内准确地揭示数据中的潜在规律。在实际应用中,设计这样一个矩阵需要灵活应对各种变量...
python c-plus-plus machine-learning r cpu gpu cuda lasso pca rstats glm svd elastic-net Updated Oct 24, 2024 C++ htmlboss / OpenGL-Renderer Star 457 Code Issues Pull requests Modern OpenGL renderer written in C++17 opengl game-engine cpp computer-graphics assimp glm pbr 3d-game-engine...
通过运用各种算法，如主成分分析（PCA）、因子分析、聚类分析等，结合K-邻近算法（KNN）、支持向量机（SVM）、分类树、回归树等机器学习模型，医生能够更准确地诊断癌症并预测其分子分型。此外，随机森林、梯度提升算法和神经网络等高级机器学习技术也广泛应用于癌症诊断中，提高了诊断的效率和准确性。同时，降维方法如...
MachineLearning 1. 主成分分析(PCA) MachineLearning 2. 因子分析(Factor Analysis) MachineLearning 3. 聚类分析(Cluster Analysis) MachineLearning 4. 癌症诊断方法之 K-邻近算法(KNN) MachineLearning 5. 癌症诊断和分子分型方法之支持向量机(SVM)
1,GLM模型:GLM进行单位点检测,无需确定遗传算法,可以考虑群体结构(PCA)降低过度拟合的错误率,不能考虑基因型之间的不平等相关性(亲缘关系) 2,MLM模型:在GLM的基础山,考虑了亲缘关系,这个问题导致了基于混合线性模型 (MLM) 的新 GWAS 方法的开发,该模型在分析中同时纳入了种群结构和亲属关系 。在MLM模型中,群体...
from sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler, Normalizer, QuantileTransformer, OneHotEncoder, PowerTransformer, PolynomialFeatures, Binarizer, FunctionTransformer, StandardScaler, MinMaxScaler, MaxAbsScaler, QuantileTransformer, Normalizer, Nystroem, ...