GIFT  小サンプルサイズを含む小遺伝子効果の遺伝的解析の新しい方法【JST・京大機械翻訳】

Rauch, C.; Kyratzi, P.; Blott, S.; Bray, S.; Wattis, J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210068931370 整理番号：22P0316374

GIFT 小サンプルサイズを含む小遺伝子効果の遺伝的解析の新しい方法【JST・京大機械翻訳】

GIFT: New method for the genetic analysis of small gene effects involving small sample sizes.

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発行年： 2022年10月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月07日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

複雑な/個体発生形質に関与する小さな遺伝子効果は,意味のある関連(s),a.k.研究力を回復するのに必要な個体の数のため,現在のゲノムワイド関連法(GWAS)を使用して分析するために高価である。物理学の場理論に触発されて,著者らはゲノム情報場理論(GIFT)と呼ばれる異なる方法を提供する。GWASとは対照的に,GIFTは,表現型が正確に測定され,そして/または個体群における個体の数が,カテゴリーの作成を可能にするのに小さすぎると仮定する。情報を抽出するために,GIFTは,2つの構成の間の遺伝子マイクロ状態の累積合計差異に含まれる情報を使用する。(i)個体を表現型値に関する情報なしにランダムで,(ii)個体を表現型値の関数としてランク付けするとき,(ii)。累積和における差異は,次に表現型場の出現に起因する。GIFTは,表現型場が線形(一次)である場合,Fishers理論であるGWASを回復させることを示した。しかし,GWASと異なり,GIFTは,表現型場が二次(二次)である場合,ミクロ状態分布密度関数の分散が遺伝子型-表現型相関にいかに関与するかを示す。y具モデルとしてFishers理論に基づく遺伝子型-表現型シミュレーションを用いて,1000個体の小さなサンプルサイズの方法の適用を説明した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

遺伝子の構造と化学

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