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统计基因组学团队在Briefings in Bioinformatics揭晓最新研讨功效

公布日期: 2018-12-14阅读次数:

   国际数学与盘算生物学范畴着名杂志Briefings in Bioinformatics(5IF: 7.065)在线揭晓了统计基因组学团队在连锁剖析方式学方面的研讨论文: An efficient multi-locus mixed model framework for the detection of small and linked QTLs in F2。该论文提出了全基因组复合区间作图新算法GCIM,以处理F2群体小效应和连锁QTL检测的国际困难。趣购彩代理温阳俊讲师是该文第一作者,华中农业大学楚天学者特聘传授章元明为通讯作者,趣购彩代理张瑾副传授和农学院冯建英副传授介入了该项事情。这是该团队第二次以南京农业大学为第一作者单元在数学与盘算生物学范畴揭晓高程度研讨论文。

GCIM是一个以联系关系剖析夹杂模子为框架的多QTL检测,分为两个步调。起首,行使单元点随机效应夹杂线性模子方式对F2群体中每一个候选QTL的加性和显性效应划分举行检测,将负对数概率P值曲线峰值对应的位点作为潜伏的QTL;然后,将一切潜伏QTL放入统一遗传模子中,用自顺应LASSO算法挑选与性状明显联系关系的QTLMonte Carlo模仿研讨解释,该方式稀奇合适小效应与慎密连锁QTL检测。此前,该团队已揭晓了Methodological implementation of mixed linear models in multi-locus genome-wide association studies. Briefings in Bioinformatics, 2018, 19(4): 700-712的研讨论文,该篇是又一主要希望。

   比年来,该团队不断努力于全基因组联系关系剖析与连锁剖析方式学研讨,提出了多种多位点联系关系剖析新方式,研制了Windows界面R软件包mrMLM v3.2Linux零碎的QTL.gCIMapping v3.1,自2016年以来,这些方式被引120次以上;应Frontiers in Plant Science约请,章元明传授主编了这些新方式的使用研讨专辑,效果解释,这些新方式具有显著的劣势。

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