發(fā)簡信
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6. GWAS：主成分分析——GCTA利用協(xié)方差矩陣，特征值和特征向量將高緯變量投影到數(shù)個低維變量的過程缩抡； PCA分析的過程就是從千萬級別的SNP位點(diǎn)中提取關(guān)鍵信息奠宜，以便使用更少的變量就可以對樣本進(jìn)行有效的刻畫和...
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GWAS基石---混合線性模型??使用混合線性模型（linear mixed model)做GWAS可以有效校正群體結(jié)構(gòu)和群體內(nèi)復(fù)雜的親緣關(guān)系泼差。因此，目前絕大多數(shù)的GWAS都是使用的混合線性模型呵俏。近年來堆缘，...
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Hi吼肥，很高興在@IT·互聯(lián)網(wǎng)專題遇見你。 收錄范圍：收錄IT&互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)觀察與思考麻车，數(shù)碼產(chǎn)品極客體驗分析等類型文章 投稿須知：http://www.reibang.com/p/4edc76104c27 專題主編：@若錦 http://www.reibang.com/u/e4c63b354a77 官方社群：可聯(lián)系添加 @若錦 加入專題官方社群交流缀皱、學(xué)習(xí)，添加時備注簡書ID动猬。
