Un algoritmo bayesiano de expectativa-maximización mejorado para GWAS
Autores: Zhang, Ganwen; Zhao, Jianini; Wang, Jieru; Lin, Guo; Li, Lin; Ban, Fengfei; Zhu, Meiting; Wen, Yangjun; Zhang, Jin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un algoritmo bayesiano de expectativa-maximización mejorado para GWAS
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Estudios de asociación a nivel genómico
Polimorfismos de nucleótido único
Algoritmo bayesiano
Modelo lineal mixto
EmBBI
Nucleótidos de rasgo cuantitativo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
Los estudios de asociación a nivel del genoma (GWAS) son herramientas flexibles y completas para identificar polimorfismos de nucleótido único (SNPs) asociados con rasgos o enfermedades complejas.
Descripción
Los estudios de asociación a nivel del genoma (GWAS) son herramientas flexibles y completas para identificar polimorfismos de nucleótido único (SNPs) asociados con rasgos o enfermedades complejas.