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题名基于泛函线性模型的基因水平关联性分析
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作者
郭浩
刘湘涛
龚浩博
黄健飞
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机构
扬州大学数学科学学院
天佳吉瑞基因科技有限公司
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出处
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2019年第11期1885-1894,共10页
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基金
国家自然科学基金(11701502)资助课题
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文摘
采用泛函线性模型进行基因水平关联性分析时,需要对基因片段上离散位点的遗传变异值进行数值逼近.为了改善传统样条函数在逼近时精度不高,且在推导时比较耗时的问题,文章提出了采用勒让德多项式来进行数值逼近,并利用该类多项式的正交性来提高获得泛函线性模型的效率.通过分析模拟的基因数据,文章提出的方法可以在控制好第一类统计错误的前提下,提高统计检验能力,并减少计算时间.因此,在采用泛函线性模型进行基因水平关联分析时,使用勒让德多项式估计的模型比传统的样条函数模型更有实际应用价值.
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关键词
泛函线性模型
基因水平关联性分析
勒让德多项式
样条函数
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Keywords
Functional linear model
gene level association analysis
Legendre polynomial
spline function
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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