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J-GLOBAL ID：201202201492542582   整理番号：12A0949287

多重縮小法のゲノム予測への適用

Application of multiple shrinkage methods to genomic predictions

著者 (3件)： MALTECCA Christian (North Carolina State Univ., Raleigh) ,  PARKER Kristen L. (North Carolina State Univ., Raleigh) ,  CASSADY Joseph P. (North Carolina State Univ., Raleigh)
資料名： Journal of Animal Science  (Journal of Animal Science)
巻： 90  号： 6  ページ： 1777-1787  発行年： 2012年06月 
JST資料番号： A0857A  ISSN： 0021-8812  CODEN： JANSAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ゲノム選抜予測において,Bayesian LASSO(B-L),thick-tailed(Student-t)及びセミパラメトリック多重縮小法を適用したときの予測性能を比較した。B-L及びStudent-t法においては,また単一縮小及び多重縮小枠組みの中でそれぞれ分析した。シミュレーションデータ及び実際のデータを用いて,真の及び予測したゲノム予測遺伝能力との間の相関性に基づいて,各方法の性能を評価した。また,モデルの性能を交差検証法によりBayes-A及びゲノム最良線形不偏予測法(GBLUP)のような日常的に使用される方法の性能と比較した。実際のデータは,ホルスタイン種の種雄牛4069頭の一塩基多型(SNP)遺伝子型からなっており,実際のデータの分析に含まれた形質は,乳,脂肪,蛋白質収量及び体細胞スコアであった。縮小枠組みにもかかわらず,シミュレーションデータを用いたとき,縮小モデルはGBLUPを上回った。実際のデータを用いたときには,縮小モデルはほとんどの形質についてわずかにGBLUPを上回っただけであった。縮小モデルは,大きな影響をもつ1以上のSNPを同定した形質をよりよくモデル化することができた。全体として,結果は,多重縮小モデルが有する利点は比較的小さいことを示唆するものであった。

シソーラス用語： ホルスタイン ,  *ウシ ,  *種畜 ,  一塩基多型 ,  遺伝子型 ,  泌乳量 ,  乳脂肪 ,  乳タンパク質 ,  *ゲノム ,  *予測技法 ,  シミュレーション ,  遺伝的影響 ,  交差検証法 ,  Bayes推定 ,  モデル ,  *家畜育種
準シソーラス用語： *種雄牛 ,  縮小モデル ,  体細胞スコア

分類 (3件)： 牛  (FD02020Y) ,  飼育動物の育種  (FD01020R) ,  遺伝学研究法  (EC01020N)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多重 ,  縮小 ,  ゲノム ,  予測