Variable selection method for quantitative trait analysis based on parallel genetic algorithm.
Variable selection method for quantitative trait analysis based on parallel genetic algorithm.
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基于并行遗传算法的数量性状分析变量选择方法
DOI：
10.1111/j.1469-1809.2009.00548.x
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发表时间：
2010
影响因子：
1.9
通讯作者：
Xu,Hongyan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mukhopadhyay,Siuli;George,Varghese;Xu,Hongyan
选择重要的遗传和环境因素是数量性状分析的重要内容。在这项研究中，我们使用并行遗传算法（PGA），以确定复杂的人类疾病的遗传关联研究中的遗传和环境因素。该方法既可以考虑基因组中的多个标记，又可以考虑环境因素，还可以根据单倍型分析的结果进行精细定位，筛选出与数量性状相关的标记。使用模拟和真实的例子，我们表明，PGA是能够正确地选择变量，也是一个易于使用的变量选择工具。
Selection of important genetic and environmental factors is of strong interest in quantitative trait analyses. In this study, we use parallel genetic algorithm (PGA) to identify genetic and environmental factors in genetic association studies of complex human diseases. Our method can take account of both multiple markers across the genome and environmental factors, and also can be used to do fine mapping based on the results of haplotype analysis to select the markers that are associated with the quantitative traits. Using both simulated and real examples, we show that PGA is able to choose the variables correctly and is also an easy‐to‐use variable selection tool.
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影响因子：
3.7
作者：
Utsunomiya YT;Pérez O'Brien AM;Sonstegard TS;Van Tassell CP;do Carmo AS;Mészáros G;Sölkner J;Garcia JF
通讯作者：
Garcia JF
根据选择下标记等位基因的频率变化检测数量性状基因座。
DOI：
--
发表时间：
1993
期刊：
Genetical research
影响因子：
--
作者：
P. Keightley;Grahame Bulfield
通讯作者：
Grahame Bulfield
影响因子：
3
作者：
Carvajal-Rodríguez A
通讯作者：
Carvajal-Rodríguez A
影响因子：
4.5
作者：
Comeron JM;Ratnappan R;Bailin S
通讯作者：
Bailin S
影响因子：
5.8
作者：
Lambert, Brian W.;Terwilliger, Joseph D.;Weiss, Kenneth M.
通讯作者：
Weiss, Kenneth M.