Kernel Mixed Model for Transcriptome Association Study.
Kernel Mixed Model for Transcriptome Association Study.
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用于转录组关联研究的内核混合模型。
DOI：
10.1089/cmb.2022.0280
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Wu,Wei
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wang,Haohan;Lopez,Oscar;Xing,EricP;Wu,Wei
我们介绍了Python软件包内核混合模型（KMM），它允许用户将网络结构纳入全转录组关联研究（TWAS）。我们的软件是基于关联算法KMM，这是一种方法，使纳入的网络结构的内核的线性混合模型TWAS。该算法的实现旨在为用户提供通过一行命令简单访问该算法的功能。此外，为了在交互网络稀疏的情况下提高计算效率，我们还提供了使用Python中提供的矩阵的稀疏对应矩阵进行计算的灵活性，这减少了计算操作和所需的内存。
We introduce the python software package Kernel Mixed Model (KMM), which allows users to incorporate the network structure into transcriptome-wide association studies (TWASs). Our software is based on the association algorithm KMM, which is a method that enables the incorporation of the network structure as the kernels of the linear mixed model for TWAS. The implementation of the algorithm aims to offer users simple access to the algorithm through a one-line command. Furthermore, to improve the computing efficiency in case when the interaction network is sparse, we also provide the flexibility of computing with the sparse counterpart of the matrices offered in Python, which reduces both the computation operations and the memory required.
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