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概率白化变换方法及R包发布

1 篇报道1 个报道来源6 小时前更新

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AI 综述

Gabriel E. Hoffman 等人提出一种用于数据白化的概率模型,并给出参数估计与高效算法,以去除遗传数据中的相关性结构;相关分析实现在开源 R 包 decorrelate 和 imputez 中。 在精神分裂症全基因组关联研究的应用中,作者用该方法插补未观测遗传变异的 z 统计量,均方误差低于其他方法,速度最高快一个数量级;作者还称借此识别出可解释疾病相关基因遗传调控信号的串联重复序列。

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报道时间线

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10月28日
  1. PLOS Genetics
    面向超高维遗传数据的快速概率白化变换方法

    作者提出一种用于数据白化的概率模型,并给出参数估计与高效算法,以去除遗传数据中的相关性结构。在精神分裂症全基因组关联研究的应用中,该方法用于插补未观测遗传变异的 z 统计量,均方误差低于其他方法,速度最高快一个数量级。作者还用这一方法识别出可解释疾病相关基因遗传调控信号的串联重复序列。相关分析实现在开源 R 包 decorrelate 和 imputez 中。

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