The Analytic Identification of Variance Component Models Common to Behavior Genetics.
The Analytic Identification of Variance Component Models Common to Behavior Genetics.
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行为遗传学常见的方差分量模型的分析识别。
DOI：
10.1007/s10519-021-10055-x
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发表时间：
2021-07
影响因子：
2.6
通讯作者：
Rodgers JL
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hunter MD;Garrison SM;Burt SA;Rodgers JL
许多行为遗传学模型遵循相同的一般结构。我们描述了这一一般结构，并通过分析得出了识别它的简单标准。特别地，我们发现当定义方差分量的关联度矩阵是线性独立的(即，没有混淆的)时，方差分量可以被唯一地估计。因此，我们强调确定在给定一组遗传和环境关系的情况下可以识别哪些方差分量，而不是估计过程。我们用几个著名的模型验证了识别准则，并将它们进一步应用于几个不太常见的模型。第一个模型区分了育儿环境和大家庭环境。第二个模型在分开和一起抚养的双胞胎中增加了一个基因-共同环境相互作用的术语。第三种模型在一项假设的功能性磁共振成像研究中，将被测量的基因组相关性与扫描仪位置变异分开。易于计算的分析识别标准使研究人员能够快速解决模型识别问题并定义新的方差分量，从而促进新研究问题的发展。
Many behavior genetics models follow the same general structure. We describe this general structure and analytically derive simple criteria for its identification. In particular, we find that variance components can be uniquely estimated whenever the relatedness matrices that define the components are linearly independent (i.e., not confounded). Thus, we emphasize determining which variance components can be identified given a set of genetic and environmental relationships, rather than the estimation procedures. We validate the identification criteria with several well-known models, and further apply them to several less common models. The first model distinguishes child-rearing environment from extended family environment. The second model adds a gene-by-common-environment interaction term in sets of twins reared apart and together. The third model separates measured-genomic relatedness from the scanner site variation in a hypothetical functional magnetic resonance imaging study. The computationally easy analytic identification criteria allow researchers to quickly address model identification issues and define novel variance components, facilitating the development of new research questions.
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