메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Lee, Young-Sup (Department of Natural Science, Interdisciplinary Program in Bioinformatics, Seoul National University) Kim, Hyeon-Jeong (C&K Genomics) Cho, Seoae (C&K Genomics) Kim, Heebal (Department of Natural Science, Interdisciplinary Program in Bioinformatics, Seoul National University)
저널정보
한국유전체학회 Genomics & informatics Genomics & informatics 제12권 제4호
발행연도
2014.1
수록면
254 - 260 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Best linear unbiased prediction (BLUP) has been used to estimate the fixed effects and random effects of complex traits. Traditionally, genomic relationship matrix-based (GRM) and random marker-based BLUP analyses are prevalent to estimate the genetic values of complex traits. We used three methods: GRM-based prediction (G-BLUP), random marker-based prediction using an identity matrix (so-called single-nucleotide polymorphism [SNP]-BLUP), and SNP-SNP variance-covariance matrix (so-called SNP-GBLUP). We used 35,675 SNPs and R package "rrBLUP" for the BLUP analysis. The SNP-SNP relationship matrix was calculated using the GRM and Sherman-Morrison-Woodbury lemma. The SNP-GBLUP result was very similar to G-BLUP in the prediction of genetic values. However, there were many discrepancies between SNP-BLUP and the other two BLUPs. SNP-GBLUP has the merit to be able to predict genetic values through SNP effects.
#best linear unbiased estimation #BLUE) #best linear unbiased prediction #BLUP) #SNP genomic best linear unbiased prediction #SNP-GBLUP) #SNP-SNP relationship matrix

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (36)

참고문헌 신청
de Los Campos G / 2013 / Prediction of complex human traits using the genomic best linear unbiased predictor / PLoS Genet 9:e1003608 google schola Yang J / 2010 / Common SNPs explain a large proportion of the heritability for human height / Nat Genet 42:565~569 google schola Maher B / 2008 / Personal genomes: the case of the missing heritability / Nature 456:18~21 google schola Manolio TA / 2009 / Finding the missing heritability of complex diseases / Nature 461:747~753 google schola Frazer KA / 2009 / Human genetic variation and its contribution to complex traits / Nat Rev Genet 10:241~251 google schola

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0