SNP(单核苷酸多态性)的上位效应(epistatic effect) 是指不同基因位点间的相互作用对表型或性状的影响。当两个SNP共同作用时,其对表型的影响可能显著不同于单独考察时的效应。 在传统的全基因组关联分析(GWAS)中,通常只计算单个SNP与表型的相关性。然而,分析SNP之间的互作效应(上位效应)能够揭示更多遗传学机制。本教...
SNP x SNP 上位效应(epistasis)分析 传统的全基因组关联分析(GWAS)计算的是单个SNP与表型的相关性,除此之外,我们还可以进行SNP之间的互作效应与表型的相关性分析。 本推文主要介绍的是SNP间的上位效应与表型的相关性分析。 上位效应的公式为:Y ~ b0 + b1.A + b2.B + b3.AB + e Y为表型,A和B分别...
[0021] 本申请实施例中,首先输入N个SNP,随后随机初始化包含NP个粒子的种群,粒子的 5 5 CN 116631505 A 说明书 3/5页 各个分量位置分别表示一个SNP,即一个粒子表示一个SNP互作,并且计算所有粒子与疾病 表型之间的互信息值。 [0022] 步骤S2:按照降序排列将所有粒子自上而下依次填入到若干个子种群中;其中,每 ...
传统的全基因组关联分析(GWAS)主要关注单个单核苷酸多态性(SNP)与表型之间的相关性。然而，除了单个SNP的效应外，SNP间的互作效应同样重要。这种现象称为上位效应(epistasis)。上位效应是指两个或多个基因位点共同影响表型的变异，而不仅仅是各自独立作用。上位效应的公式为：Y ~ b0 + b1.A + b2.B ...
SNP还有一个“互相协作”的有趣特点。在一些性状中,单个SNP往往因为影响力小,不会造成疾病的出现,但是当影响疾病的SNP很多时,就会出现累加效应。SNP之间有时还会互相配合,从而导致 “1+1>2”的互作效应产生。而这些“互相配合”的SNP背后的生物学机制往往未知,因此对这种现象的研究也非常重要。
传统的全基因组关联分析(GWAS)计算的是单个SNP与表型的相关性,除此之外,我们还可以进行SNP之间的互作效应与表型的相关性分析。 本推文主要介绍的是SNP间的上位效应与表型的相关性分析。 上位效应的公式为:Y ~ b0 + b1.A + b2.B + b3.AB + e Y为表型,A和B分别为两
本文通过阐述SNP分子标记辅助育种在猪育种中的应用及宿主基因遗传和肠道微生物互作等方面的研究进展,从宿主与菌群的角度更加准确地为地方猪的选种选育提供参考。 1 单核苷酸多态性在猪育种中的应用 单核苷酸多态性(SNP)是一种发生在不同个体基因组DNA序列间的单核苷酸碱基变异,因DNA序列对氨基酸密码子转录的调控作用,...
SNP 根据其在基因中的位置,可以分为基因编码区、基因非编码区、基因间隔区(基因之间的区域)。由于基因序列的兼并性,编码序列中的 SNP 不一定会改变蛋白的氨基酸序列。编码区的 SNP 有两种类型: 同义和非同义。同义单核苷酸多态性并不影响蛋白质序列,而非同义的则会改变蛋白质的氨基酸序列。
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本发明提供一种基于GPU并行计算的复杂疾病基因互作关联分析方法,包括如下步骤:步骤一,基于背景控制的主效+上位性检测算法研究,采用两阶段策略:第一阶段,在所有主效和上位性效应中,剔除无关变量,保留较少的变量;第二阶段,将通过第一阶段筛选的变量放入模型... 任文龙,肖静,连博琳 被引量: 0发表: 2019年 一种基于...