Accurate estimation of heritability in genome wide studies using random effects models.
Accurate estimation of heritability in genome wide studies using random effects models.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btr219
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发表时间：
2011-07-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Rosset S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Golan D;Rosset S
动机：随机效应模型最近被引入作为分析全基因组关联研究（GWAS）的方法，其允许估计性状的总体遗传力而不明确识别负责的遗传位点。使用这种方法，）已经证明，身高的遗传力远高于与已确定的遗传因素相关的~10%。然而，）依赖于一个启发式的执行估计在这个模型中。结果：我们采用的模型框架），并在此框架下开发了一种最大似然（ML）估计方法。我们的方法是基于蒙特-卡罗期望最大化（MCEM），期望最大化算法，其中马尔可夫链蒙特卡罗方法中使用的E-步骤。我们证明，这种方法导致更稳定和准确的遗传力估计相比的方法），它也使我们能够找到ML估计的部分标记的因果关系，表明遗传力是否源于少数强大的遗传因素或大量的不太强大的。联系方式：saharon@post.tau.ac.il
Motivation: Random effects models have recently been introduced as an approach for analyzing genome wide association studies (GWASs), which allows estimation of overall heritability of traits without explicitly identifying the genetic loci responsible. Using this approach,) have demonstrated that the heritability of height is much higher than the ~10% associated with identified genetic factors. However,) relied on a heuristic for performing estimation in this model. Results: We adopt the model framework of) and develop a method for maximum-likelihood (ML) estimation in this framework. Our method is based on Monte-Carlo expectation-maximization (MCEM), an expectation-maximization algorithm wherein a Markov chain Monte Carlo approach is used in the E-step. We demonstrate that this method leads to more stable and accurate heritability estimation compared to the approach of), and it also allows us to find ML estimates of the portion of markers which are causal, indicating whether the heritability stems from a small number of powerful genetic factors or a large number of less powerful ones. Contact: saharon@post.tau.ac.il
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影响因子：
4.5
作者：
Spencer CC;Su Z;Donnelly P;Marchini J
通讯作者：
Marchini J
影响因子：
3.1
作者：
Bientinesi, P;Dhillon, IS;Van de Geijn, RA
通讯作者：
Van de Geijn, RA
影响因子：
5.3
作者：
Macgregor, Stuart;Cornes, Belinda K.;Visscher, Peter M.
通讯作者：
Visscher, Peter M.
DOI：
10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x
发表时间：
1977-01-01
期刊：
JOURNAL OF THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY SERIES B-METHODOLOGICAL
影响因子：
--
作者：
DEMPSTER, AP;LAIRD, NM;RUBIN, DB
通讯作者：
RUBIN, DB
影响因子：
4.5
作者：
Hill WG;Goddard ME;Visscher PM
通讯作者：
Visscher PM