XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGWA
贝叶斯基因组预测方法在全基因组关联分析中的应用
摘要背景：贝叶斯基因组预测方法的开发是为了同时将所有基因型标记与一组可用的表型进行拟合，以预测数量性状的育种值，从而考虑到性状遗传结构（标记效应分布）的差异。这些方法还为全基因组关联 (GWA) 研究提供了灵活可靠的框架。本文的目的是回顾用于 GWA 分析的贝叶斯层次和变量选择模型的发展。结果：通过同时拟合所有基因型标记，贝叶斯 GWA 方法隐含地解释了群体结构和经典单标记 GWA 的多重测试问题。使用马尔可夫链蒙特卡罗方法实现的贝叶斯 GWA 方法允许使用从后验分布获得的概率来控制错误率。使用贝叶斯方法进行的 GWA 研究的功效可以通过使用基于先前关联研究、基因表达分析或功能注释信息的先验信息来增强。贝叶斯 GWA 分析适用于多种性状，可通过多性状、结构方程或图形模型深入了解多效性效应。贝叶斯方法还可用于结合基因组、转录组、蛋白质组和其他组学数据，以推断因果基因型与表型的关系，并提出可改善表现的外部干预措施。结论：贝叶斯分层和变量选择方法为基因组预测、GWA、先前信息的整合以及来自其他组学平台的信息整合提供了一个统一而强大的框架，以识别复杂数量性状的因果突变。
多个单个特征GWA和监督的机器学习揭示了欧洲对Ash Dieback的Fraxinus Excelsior耐受性的遗传结构
1丹麦弗雷德里克斯伯格哥本哈根大学地球科学与自然资源管理系| 2西北德国森林研究所，汉恩。Münden，德国| 3立陶宛考纳斯的Kaunas林业与环境工程大学应用科学大学| 4 NTNU大学博物馆自然历史系，挪威科学技术大学（NTNU），挪威特朗德海姆| 5立陶宛立陶宛农业与林业研究中心，立陶宛Kaunas | 6 Zentralstelle der forstverwaltung，ForschungsanstaltfürWaldökologieund forstwirtschaft，Hauptstraße16，Trippstadt，德国| 7森林生物多样性与自然保护研究所，联邦森林研究与培训中心，自然危害和景观，奥地利维也纳| 8 Skogforsk，Ekebo 2250，Svalöv，瑞典| 9瑞典农业科学大学瑞典南部森林研究中心，瑞典阿尔纳普| 10森林发展部，爱尔兰都柏林Teagasc | 11巴伐利亚森林遗传学办公室（AWG），德国Teisendorf | 12森林昆虫学研究所，森林病理学和森林保护，生态系统管理部，气候与生物多样性，波库大学，维也纳，奥地利，奥地利| 13丹麦哥本哈根卫生与医学科学学院进化全息学中心| 14 BIOGECO，INRAE，波尔多大学，法国CESTASMünden，德国| 3立陶宛考纳斯的Kaunas林业与环境工程大学应用科学大学| 4 NTNU大学博物馆自然历史系，挪威科学技术大学（NTNU），挪威特朗德海姆| 5立陶宛立陶宛农业与林业研究中心，立陶宛Kaunas | 6 Zentralstelle der forstverwaltung，ForschungsanstaltfürWaldökologieund forstwirtschaft，Hauptstraße16，Trippstadt，德国| 7森林生物多样性与自然保护研究所，联邦森林研究与培训中心，自然危害和景观，奥地利维也纳| 8 Skogforsk，Ekebo 2250，Svalöv，瑞典| 9瑞典农业科学大学瑞典南部森林研究中心，瑞典阿尔纳普| 10森林发展部，爱尔兰都柏林Teagasc | 11巴伐利亚森林遗传学办公室（AWG），德国Teisendorf | 12森林昆虫学研究所，森林病理学和森林保护，生态系统管理部，气候与生物多样性，波库大学，维也纳，奥地利，奥地利| 13丹麦哥本哈根卫生与医学科学学院进化全息学中心| 14 BIOGECO，INRAE，波尔多大学，法国CESTAS
基于Biobert的SNP特征协会从...
I。在全基因组关联研究（GWAS）中，分析了基因组之间的遗传变异，以鉴定与特定疾病或性状统计上有关的遗传变异。GWA旨在识别基因型与表型之间的关联[1]。他们检查了遗传变异的等位基因频率在遗传相关但表型差异的个体中的差异。GWA中研究的最常见的遗传变异是单核苷酸多态性（SNP）[2]。SNP是DNA水平上的单基突变[3]。这些多态性几乎位于每个基因附近，可以用作遗传标记。也可以使用SNP检测基因和表型之间的关联，尤其是在具有多因素遗传学的疾病中[4]。
ml-mags：用于基因和效果大小收缩率的多元遗传关联分析的机器学习框架
摘要。遗传学的一个基本目标是确定遗传变异与性状的相关性，通常使用全基因组关联（GWA）研究结果的回归结果。重要的方法论挑战是考虑到GWA效应估计的通货膨胀，并同时研究多个特征。我们利用这两个挑战的机器学习方法，开发了一种称为ML-MAGE的计算高效方法。首先，我们缩小了使用神经网络在变体之间非独立引起的GWA效应大小的通胀。然后，我们通过变异推断在多个性状之间群集变体关联。我们将通过神经网络收缩的性能与正则回归和绘制映射进行了比较，这两种方法用于解决膨胀效应，但处理不同大小的焦点区域的变体。我们的神经网络收缩在近似模拟数据中的真实效应大小方面优于两种方法。我们的无限混合聚类方法提供了一种灵活的，数据驱动的方式，可区分不同类型的关联（特征特异性，跨性状或虚假），基于其正则效应。聚类也会产生更高的精度和回忆，以区分模拟中的基因级关联。我们证明了ML-MAGE在英国生物库中的两个定量性状和两个二元性状的关联分析中的应用（英国500,000名居民的遗传和表型数据）。我们从单特征富集测试中鉴定出的相关基因与已知特征相关的生物学过程重叠。除特定特定的关联外，ML-mages还标识了几种具有共享多特征关联的变体，提示了假定的共享遗传结构。
公用事业进度2015-2020
资产规划和管理•GIS网络：迁移到生产ESRI公用事业网络（ArcGIS Pro和公用事业网络）的第一个电力分销实用程序，提供信心以执行切换操作并维护对岛屿广泛的电力系统的服务•移动劳动力管理系统：实施新的计划，实施新的计划，以实现新的时间处理，并进行实时的设备，并进行新的客户订单，并进行新的设备，并进行新的设备，并进行了新的设备，并进行了设备的设备•运行• insure efficient and proper use of fleet • Predictive Maintenance Program: Locate and fix equipment problems before they cause outages STORM READINESS & RECOVERY • Increased Resiliency & Restoration: Expeditious recovery from several storms over this period, including Typhoons Dolphin and Mangkhut resulting in minimal service disruption and revenue loss • Water & Sewer Resiliency: Acquired responsibility for O&M of all GWA standby generators; GPWA合作伙伴关系使GWA在上次重大风暴期间能够维持99％的水服务•FEMA报销：成功收到的台风海豚230万美元；台风Mangkhut $ 430万美元•系统硬化：票房授予了560万美元的Tumon Bay新地下系统，以保护我们的宝贵旅游业。•物料清单和车队：维持超过1200万美元的库存并继续替换老化的设备舰队，以便拥有加速台风恢复所需的足够设备
整合全基因组关联研究和表达数量性状基因座定位的正向遗传学方法来解析玉米（Zea mays）叶片的发育
玉米 (Zea mays) 叶片发育的遗传基础表征可支持育种工作，以获得具有更高活力和生产力的植物。在本研究中，对 197 个双亲和多亲本玉米重组自交系 (RIL) 的映射面板在苗期对多种叶片性状进行了分析。使用 RNA 测序来估计 RIL 中 29 573 个基因模型的转录水平并得出 373 769 个单核苷酸多态性 (SNP)，然后结合这些数据使用正向遗传学方法来精确定位参与叶片发育的候选基因。首先，将叶片性状与基因表达水平相关联以确定转录本 - 性状相关性。然后，在全基因组关联 (GWA) 研究中将叶片性状与 SNP 相关联。采用表达数量性状基因座映射方法将 SNP 与基因表达水平相关联，并根据转录本 - 性状相关性和 GWA 确定候选基因的优先顺序。最后，进行了网络分析，将所有转录本聚类到 38 个共表达模块中。通过整合正向遗传学方法，我们确定了 25 个高度富集特定功能类别的候选基因，为液泡质子泵、细胞壁效应器和囊泡交通控制器在叶片生长中的作用提供了证据。这些结果解决了叶片性状确定的复杂性，并可能支持玉米的精准育种。
极光演示
1) 成本和收入折现率为 9%。假设容量系数为 30%，削减率为 5%，项目寿命为 35 年。2) 基于 SP15 交易中心的 GWA 价格。3) 平准化电力成本包括 2025 年进入年的资本支出（1174 美元/千瓦）和运营支出（17 美元/千瓦/年）。假设资本支出提前一年发生。4) 假设资本支出减少 30%，不符合 PTC 付款条件。5) 十年 PTC 为 28.6 美元/兆瓦时，转换为长期平准化收入。6) 基于 Aurora 10 月 PRMF 中央 REC 价格预测。7) 基于 Aurora Q4 10 月 PRMF 中央 RA 预测。假设灵活的 1 年合同，适用 ELCC。取决于项目可交付性。
肠道菌群对间质性膀胱炎风险的因果影响
从GWAS上的IC的摘要统计数据是从GWAS目录（Sollis等，2023）中获得的，其中1个包括240例病例和456,108个对欧洲血统的控制。 英国生物银行是一项涵盖50万名40至69岁成年人的队列研究，于2006年至2010年在英国进行了（Neale Lab，2021年）。 依靠ICD 10编码的IC的诊断。 Jiang及其同事开发了一种高级基因组关联（GWA）工具，称为“ FastGWA-GLMM”，该工具专为处理涉及数百万个个人的大规模GWAS数据集而设计。 该工具能够分析所有二元表型中的常见变体和稀有变体，即使是以高度不平衡的病例 - 控制比为特征的（Jiang等，2021）。 他们已应用FastGWA-GLMM使用UK Biobank（UKB）数据来调查2,989个二元性状。 通过FastGWA数据门户可以公开访问这些分析所产生的全面摘要统计信息。 2从GWAS上的IC的摘要统计数据是从GWAS目录（Sollis等，2023）中获得的，其中1个包括240例病例和456,108个对欧洲血统的控制。英国生物银行是一项涵盖50万名40至69岁成年人的队列研究，于2006年至2010年在英国进行了（Neale Lab，2021年）。依靠ICD 10编码的IC的诊断。Jiang及其同事开发了一种高级基因组关联（GWA）工具，称为“ FastGWA-GLMM”，该工具专为处理涉及数百万个个人的大规模GWAS数据集而设计。该工具能够分析所有二元表型中的常见变体和稀有变体，即使是以高度不平衡的病例 - 控制比为特征的（Jiang等，2021）。他们已应用FastGWA-GLMM使用UK Biobank（UKB）数据来调查2,989个二元性状。通过FastGWA数据门户可以公开访问这些分析所产生的全面摘要统计信息。2
关于...
CEB CEYLON电力委员会CPC Ceylon Petroleum Corporation CBSL中央银行MLKR MILKR百万斯里兰卡卢比卢比GWA Renewable Energy GDP Gross Domestic Product HFO Heavy Fuel Oil DL Distribution Licensee TL Transmission Licensee OPEX Operational Expenditure CAPEX Capital Expenditure PPA Power Purchase Agreement ROA Return on Asset ROE Return on Equity AWPLR Average Weighted Prime Lending Rate CCPI Colombo Consumer Price Index PPIUS Producer Price Index United States of America O&M Operation and Maintenance BST Bulk Supply Tariff IPP Independent Power Producers ToU Time of Use