Genetiska genomiska experiment har nu rutinmässigt genomförts för att mäta både genetiska markörer och genuttrycksdata på samma individer. Genuttrycksnivåerna behandlas ofta som kvantitativa egenskaper och är föremål för genetisk standardanalys för att identifiera genuttrycket kvantitativ loci (eQTL). Men den genetiska arkitekturen för många genuttryck kan vara komplex, och dåligt uppskattad genetisk arkitektur kan äventyra slutsatserna i beroendestrukturerna av generna på transkriptional nivå. I denna uppsats introducerar vi en gles villkorlig Gaussisk grafisk modell för att studera de villkorliga oberoende relationer mellan en uppsättning genuttryck som justerar för eventuella genetiska effekter där genuttrycken modelleras med till synes orelaterade regressioner. Vi presenterar en effektiv koordinatnedstigningsalgoritm för att erhålla den bestraffade uppskattningen av både regressionskoefficienterna och den glesa koncentrationsmatrisen. Motsvarande graf kan användas för att bestämma villkorligt oberoende bland en grupp av gener samtidigt justera för delade genetiska effekter. Simuleringsförsök och asymptotiska konvergenstal och sparsistans används för att rättfärdiga våra föreslagna metoder. Med sparsam menar vi egenskapen att alla parametrar som är noll faktiskt uppskattas som noll med sannolikhet tenderar till en. Vi tillämpar våra metoder för analys av en jäst eQTL datauppsättning och visar att den villkorliga Gaussiska grafiska modellen leder till ett mer tolkningsbart gennätverk än en standard Gaussian grafisk modell baserad enbart på genuttrycksdata.
Vårt tillvägagångssätt är nära relaterat till den villkorliga Gaussiska grafiska modellen (cGGM) REF studeras i samband med eQTL data analys.
A sparse conditional Gaussian graphical model for analysis of genetical genomics data
{'venue': 'Annals of Applied Statistics 2011, Vol. 5, No. 4, 2630-2650', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Biology', 'Medicine']}