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J-GLOBAL ID：201802235049599644   整理番号：18A1381252

複雑な形質のための高次エピスタチックネットワークの超高次元マッピングモデル【JST・京大機械翻訳】

An Ultrahigh-Dimensional Mapping Model of High-order Epistatic Networks for Complex Traits

著者 (4件)： Gosik Kirk (Department of Public Health Sciences, Penn State College of Medicine, Hershey, PA 17033, United States) ,  Sun Lidan (Department of Public Health Sciences, Penn State College of Medicine, Hershey, PA 17033, United States) ,  Chinchilli Vernon M. (Department of Public Health Sciences, Penn State College of Medicine, Hershey, PA 17033, United States) ,  Wu Rongling (Department of Public Health Sciences, Penn State College of Medicine, Hershey, PA 17033, United States)
資料名： Current Genomics  (Current Genomics)
巻： 19  号： 5  ページ： 384-394  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3590A  ISSN： 1389-2029  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 不明 (ARE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:2つ以上の遺伝子座を含む遺伝的相互作用は,以前に評価されたよりも,定量的に遺伝的形質と疾患に影響を及ぼすと考えられている。しかしながら,遺伝的アーキテクチャの完全な特性をチャートするためのそのような高次相互作用の検出は十分には探求されていない。【方法】遺伝的マッピングまたは関連研究におけるすべての可能なマーカーの間で,遺伝的主効果および様々な順序の相互作用効果を系統的に特性化するための超高次元モデルを提示する。このモデルは,フォワード選択から導かれたような変数選択手順の拡張に基づいて構築された。このモデルは,主効果とペアワイズ上位効果のそれらに加えて,高次上位効果の大きさと符号を推定する独特のパワーを示した。結果:モデルの統計的性質を試験し,シミュレーション研究により検証した。木本植物(Prunus mume)のマッピング個体群におけるシュート成長のための実データを分析することにより,実際の遺伝的研究におけるモデルの有用性と有用性を示した。このモデルは,meiのシュート成長に寄与する重要な高次相互作用を同定した。結論:本モデルは,現在の遺伝学的文献においてしばしば無視される可能性のある高次エピ停滞を同定することにより,定量的形質に対する遺伝子型表現型マップを正確に構築するツールを提供する。Copyright 2018 Bentham Science Publishers All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遺伝子型 ,  *高次元 ,  表現型 ,  計算機アーキテクチャ ,  リグニン ,  遺伝 ,  個体群 ,  相互作用 ,  キャラクタリゼーション ,  サクラ属 ,  遺伝学 ,  *モデル ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 量的遺伝形質 ,  変数選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 変数選択 ,  iform形 ,  エピepist ,  高次相互作用 ,  量的形質 ,  木質植物 ,  Prunus mume

分類 (1件)： 遺伝子の構造と化学  (EC02020U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 形質 ,  高次元 ,  マッピング ,  モデル