遗传方差:遗传方差又称表型方差(phenotypic variance),通常结合基因型方差(genotype variance)和环境方差(environmental variance).遗传方差主要包括三方面:加性遗传方差(Additive genetic variance).显性遗传方差(Dominance genetic variance)和上位遗传方差(Epistatic genetic variance) 如下图所示: 假设有三个基因座(locus 1, locus 2, locus

目录 1. 前言 2. BLUP方法 ABLUP GBLUP ssGBLUP RRBLUP 3. 贝叶斯方法 BayesA BayesB BayesC/Cπ/Dπ Bayesian Lasso 4. 机器学习 支持向量机 集成学习 深度学习 5. 其他模型 RKHS GWAS-assisted GS 非加性效应 多变量模型 多组学 6. 小结 参考资料 1. 前言 在介绍GS模型之前,我们有必要先来了解一下混合线性模型(Mixed Linear Model,MLM).混合线性模型是一种方差分量模