二値表現型の場合の分散分解はまだ改善の余地がありそうなので、それについては調べる必要があるだろう(めぼしい資料が見つからないので、もしかしたら、これから誰かがやらないといけないのかもしれない) やるとしたら、混合モデルを引き継ぎつつ、線形では…

linear mixed modelのためのRパッケージはいくつかあるようで、lme4パッケージなどが有名なようだが linear mixed modelの頻繁な利用対象は、サンプルをいくつかの群にわけてそれぞれでことなるバラツキを想定したりするものらしく、すべてのサンプルに関す…

前の記事では既知のリスク座位に加えて未知のリスク座位を想定した 未知のリスク座位があって、それに関する情報が皆無であれば、なすすべもない しかしながら、個人のジェノタイプの遠近関係はゲノムワイド情報があれば定量できる 個人間の遺伝的遠近が、フ…

一部の座位はわかっていてジェノタイプが得られる 一部の座位はわかっいないとする ## 一部のリスク座位はわかっている ## 多数の座位は不明で、その一部はリスク座位 # No. loci n.marker <- 10 # population size N <- 10^5 # Genotype matrix g <- matrix…

0,1,2のジェノタイプデータは平均はアレル頻度に依存するし、分散もアレル頻度に依存する 今、遺伝率を計算するときには、全座位のもたらす「分散」の和が欲しいので、すべての座位を分散的に同じように扱えるとよい そうすると、線形回帰してやったとき、遺…

二値形質の場合には、上述の量的形質の場合に算出した、遺伝因子と環境因子との和であるphenoをそのまま表現型にするわけにはいかないので工夫が必要である 一つのモデルは、閾値を設定しそれより大きいと発病(値 1)、そうでなければ非発病(値0)とするもので…

GCTAホームページ GREMLと称する手法 Genome-wide (chromosome-wide) REML(REstricted Maximum Likelihood) 遺伝要因については、全サンプルについてペアワイズに「遺伝的な遠近関係〜分散共分散」行列Gを作り、そのGに「遺伝的分散係数」を掛けた行列を考え…

説明ページ 混合効果とは「固定効果」と「変量効果」との２つの効果の混合、ということ 固定効果とはすべてのサンプルで同じ様式で指定する効果 変動効果とは、サンプルごとにどれくらいばらつくかが変わるのでそれのこと。群効果とかいろいろなものを入れら…

狭義遺伝率を観測データから考えるのであれば、単純な多座位の線形回帰をして、全座位の分散の和から計算できる Rでやってみる # No. loci n.marker <- 100 # population size N <- 10^5 # Genotype matrix g <- matrix(0,N,n.marker) # allele freq of mark…

座位数、その強さ、環境要因の強さなどを定めて、データをシミュレーション作成する 狭義遺伝率は各座位の相加モデルでの寄与分を考え、また、座位間の相互作用を考えず、すべての座位について相加モデルを仮定した場合の、「座位が相加的に説明する分散」で…

遺伝率は表現型の決定に占める遺伝要因の強さの指標であり 元来、量的表現型が血縁関係者間でどれくらい似ているかが、血縁者の遺伝的近さから推定される遺伝要因の共有具合に照らして算出された 最近のGWAS等によるリスク座位を網羅しようとするアプローチ…