在自然群体（区别于强人工选择）中，如果我们感兴趣的数量性状表现出与特定的地理环境变量有高度的关联性，随着环境变量的改变而变化，则这些环境变量往往反映了环境作用于个体表型的选择...
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潜在因素混合模型：LFMM—— R包lfmm -
《R语言实战》自学笔记54-选择最佳的回归模型数据准备 8.6 选择"最佳"的回归模型 8.6.1 模型比较 用基础安装中的anova()函数可以比较两个嵌套模型的拟合优度。所谓嵌套模型，即它的一些项完全包含在另一个模型...
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模型选择准则:利用IQtree结果计算AIC&BIC赤池信息准则（Akaike Information Criterion，AIC）贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，BIC） 原理参...
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R语言|广义相加模型(GAM)转自个人微信公粽号【易学统计】的统计学习笔记：R软件：广义相加模型(GAM)[https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MjgyODQzNw=...
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如何利用R语言进行meta分析—详细教程（2）如何利用R语言进行meta分析—详细教程（2） ---（如何在meta分析中进行离群值检测与meta回归） 小伙伴们大家好，在我上一篇的推文里详细讲解了如何利用R语言的met...
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如何利用R语言实现logistic逐步回归导 语 在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测，例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等，发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下，被预测变量可...
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模型选择方法：AIC和BIC推荐看一下参考文献【4】 引入【3】 经常地，对一堆数据进行建模的时候，特别是分类和回归模型，我们有很多的变量可供使用，选择不同的变量组合可以得到不同的模型，例如我们有5个变...
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GWAS与GS模型介绍与比较最近看了不少统计基因组方面的资料，以为懂了，其实懵逼。实在是因为统计学基础太菜，似懂非懂，似是而非。记录下自己的理解，求轻喷。 1.GWAS模型 GWAS是表型和基因型之间的...
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基础（一）GWAS和PRS的区别和联系及其临床应用目前临床医学GWAS研究多基于此类The infinitesimal model（详见：解释复杂疾病的四种主流模型 CDCV/RAME/infinitesimal/Broad...
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夏官营镇立大学种草学院养羊研究所在读研究生小张的数据学习笔记。
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GWAS GS学习笔记_20|关联权重矩阵(AWM):一种基于网络的全基因组功能关联研究方法GWAS和GS的第20篇学习笔记，建议阅读原始英文文献（有些点看英文更简单），翻译能力有限做不到信达雅，数组基础水平有限，部分点希望与大家一起交流。 1 introducti...
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生信、AI、大数据、育种。MiyuanBiotech
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48- 基因组预测的基础(2) - GBLUP 和G矩阵GBLUP 来自SNP-BLUP VanRaden's G 所以GBLUP为（出现在大约2009年）： 多性状的GBLUP 可靠性 GREML, G-Gibbs GBLUP ...
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GWAS之表型最优无偏预测（BLUP)与遗传力计算表型分析之最优无偏预测 最佳线性无偏预测（Best Linear Unbiased Prediction，简称BLUP）可以对多环境数据进行整合，去除环境效应，得到个体稳定遗...
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55-caret包学习：预处理函数1、创建虚拟变量 caret包通过model.matrix()、dummyVars()或其他方式将因子转换为虚拟变量。dummyVars()可用于从一个或多个因子变量生成一个...
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全基因组选择的工具（转载）本文转载自：Bionifarmer[https://www.cnblogs.com/jessepeng/p/14395909.html]。个人感觉已经比较全面(补充了两个)，...
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GWAS分析（R包GAPIT）之二（数据准备）2.1 准备表型数据 第一行是表头，第一列是个体号，其余每一列一个表型，Tab键分隔。 2.2 准备基因型数据 可以接受 standard HapMap format 或 n...
