S型曲线的扫描回归方法

讨论S型曲线Y=k[1+bexp(-aX)]的最佳拟合问题,提出一种扫描回归的新方法,并利用实际数据说明,与普通回归相比,该扫描回归方法具有相关系数较大。

全基因组混合模型关联分析的极速回归扫描法研究

在全基因组混合模型关联分析(GWMMAS)中,利用剩余多基因遗传力代替方差比值(剩余多基因方差/误差方差),将多基因遗传力求解限制在(0,1)区间内。引入R语言Rcpp Armadillo程序包中的极速线性模型拟合函数(fast Lm Pure函数)快速估计单核苷酸多态性(SNP)效应和完整LMM最大似然值。从由GBLUP估计的性状基因组遗传力出发,逐个高通量SNP的GWMMAS约需4次全基因组回归扫描。当仅关注EMMAX法估计的大效应或高显著水准标记时,GWMMAS运行时间缩短在两次扫描之内。与采用lm函数优化剩余多基因方差比的Fa ST-LMM法相比,极速回归扫描法可成倍提高GWMMAS计算效率。计算机模拟试验证实新方法统计和计算效率,运用极速回归扫描法可高效定位与牙鲆生长性状相关基因位点。

可线性化回归方法的改进和拓展

改进了可线性化回归方法的理论 ,给出了可线性化回归新方法 ,利用实例说明 ,与传统回归法相比 ,新方法具有偏差平方和小、精确度高的优点 .并在新方法的基础上进一步拓展 ,提出扫描回归方法 ,解决一类非线性回归问题 .与马阔特 ( Marquardt)方法相比 ,所得回归曲线更理想 。