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全基因组关联分析方法

发布时间:2023-09-14 09:09:01

Ⅰ 关联分析的常用方法

方法如下:

1、图标分析

将数据进行可视化处理,简单的说就是绘制图表。单纯从数据的角度很难发现其中的趋势和联系,而将数据点绘制成图表后趋势和联系就会变的清晰起来。对于有明显时间维度的数据,我们选择使用折线图。

2、协方差及协方差矩阵分析

第二种相关分析方法是计算协方差。协方差用来衡量两个变量的总体误差,如果两个变量的变化趋势一致,协方差就是正值,说明两个变量正相关。如果两个变量的变化趋势相反,协方差就是负值,说明两个变量负相关。如果两个变量相互独立,那么协方差就是0,说明两个变量不相关。

3、相关系数分析

第三个相关分析方法是相关系数。相关系数(Correlation coefficient)是反应变量之间关系密切程度的统计指标,相关系数的取值区间在1到-1之间。1表示两个变量完全线性相关,-1表示两个变量完全负相关,0表示两个变量不相关。数据越趋近于0表示相关关系越弱。

特点说明

第一,以自然群体为材料,无须构建作图群体,极大缩短了基因定位的周期。第二,通过统计群体的多个性状信息和基因组信息,可实现多个基因定位,而连锁作图只能定位某一相对性状。第三,关联分析作图群体的群体结构具备丰富的遗传多样性,使得定位更加精确,检测出小效应的位点。但由于群体结构的存在,关联分析往往会出现假阳性的结果。

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